基于贝叶斯网络的网络舆情态势评估分析——以“新冠肺炎疫情”事件为例

[目的/意义]重大突发事件对提高国家社会治理能力提出了新的要求,提升网络舆情态势评估能力成为创新社会治理的重要内容。[方法/过程]该文从网络舆情事件特征、关注度、传播扩散度及网民观点倾向等方面构建网络舆情态势评估指标,利用贝叶斯网络构建网络舆情态势评估模型,以“新冠肺炎疫情”事件为例,对网络舆情态势进行评估分析。[结果/结论]通过对网络舆情事件的测试,本文提出的方法具有较好的舆情态势评估效能,对“新冠肺炎疫情”相关网络舆情治理提出了建议。     

大数据背景下国家治理模式变革 ——基于大数据对新型冠状病毒肺炎疫情防控的分析研究

大数据的发展促进传统治理模式变革。本文在分析国家治理的内涵,梳理大数据对国家治理模式影响的基础之上,以新型冠状病毒肺炎疫情防控为例,论述大数据在突发性事件治理中的应用,并指出当前大数据应用于国家治理时存在的问题并提出相关建议,以期丰富国家治理模式变革的理论与实践。     

基于大数据的网络舆情分析方法研究

随着互联网技术和应用的发展,网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生巨大变化。网络舆情分析方法已超出了现有常用的分析框架,必须在大数据分析的思维下有所创新。本文概述了常用的网络舆情分析方法,归纳了当前网络舆情的大数据特征和分类,提出了网络舆情分析创新要向大数据分析方向发展的观点,并概述了4种新思路新方法,对需要注意的相关问题进行了总结,对未来网络舆情分析创新进行了展望。     

公共卫生事件舆情的地区差异及其情感测度——以新冠肺炎疫情为例

【目的/意义】突发公共卫生事件是公众关注的重要话题,极易引发网络信息泛滥和社会公众恐慌;了解公共卫生舆情地区的差异,为舆情调控提出建议。【方法/过程】利用网络爬虫技术爬取新浪微博自2020年1月17日至5月29日的COVID-19每日疫情通报博文下共计10余万条评论,运用情感分析和词频统计探讨地区舆情演变特征及其原因,利用面板数据模型估计方法对网络舆情情感得分进行预测。【结果/结论】模型预测我国7个地区,14个影响变量,样本记录938条;整体的情感得分区间为(0.1,0.6);其中华北、华中、东北地区情感得分均值区间为(0.25,0.35),而华东、华南、西南、西北地区的情感得分均值区间为(0.35,0.45);相关分析表明预测模型拟合具有统计学意义（P<0.05,R2=0.65）。【创新/局限】基于COVID-19的网络舆情呈现出地理区域特性和时间特性,通过建模测度手段对舆情进行监测,从而采取应对措施,但是还需考虑潜在因素的影响。     

大数据环境下网络舆情信息交互模型研究

[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。     

面向突发事件的微信舆情生态治理研究

基于微信舆情传播特征,从网络舆情生态视角研究舆情主体、舆情信息、微信环境相互作用而共同形成的微信舆情生态系统,分析其平衡机理与失衡表现。以河北邢台"7·19"洪灾微信舆情危机为例,分析突发事件情景下微信舆情生态失衡的表现,据此从舆情主体、舆情信息和舆情生态环境3个方面,提出突发事件微信舆情生态治理对策。     

突发事件网络舆情演变中意见领袖研究——以药家鑫事件为例

为研究突发事件网络舆情演变中意见领袖的主要类型、作用方式与效果,以药家鑫事件为例,从知识背景、社会地位、媒体使用三个维度对意见领袖进行了类型分析,然后以事件舆情生命周期为脉络,具体分析了意见领袖的介入时点、行为方式,最后从事件、媒介、受众等层面研究了意见领袖的影响。     

突发事件网络舆情预警研究综述

在突发事件处置过程中,网络舆情预警是不可或缺的关键环节之一。对学术界关于突发事件中网络舆情预警的研究进行分析,认为中外学界的研究主要体现在对突发事件中网络舆情预警的存在问题的研究、网络舆情预警平台建设的研究、网络舆情预警指标体系构建的研究、网络舆情预警关键支撑技术和算法的研究,以及突发事件网络舆情预警机制的研究等。     

基于微博数据的"新冠肺炎"互联网舆情分析

新浪微博作为国内互联网最主要的舆情发酵源头和热点事件聚集地之一,是监测互联网舆情动态,洞察舆论观点不可或缺的重要平台。本研究聚焦新浪微博"新冠肺炎"热点事件,从科技话题、科研机构、科技人物、热点事件等不同维度进行数据挖掘,结果表明,一是政府、科研机构、科技工作者等各级社会组织和个人迅速参与"新冠肺炎"热点事件讨论,推动各级政府积极协调动员社会各方资源。二是社会公众高度信任政府、科研机构和领域专家等权威主体的舆论引导,其应激情绪也深受权威媒体言论影响。三是要进一步提升我国"应急科普"能力,创新科普宣传理念,树立科协品牌价值,引导舆论正向发展。     

突发事件网络舆情的演化要素及治理策略研究

为应对当前我国突发事件频发的现状,提高政府对突发事件网络舆情的干预能力,基于对突发事件网络舆情动力演化要素的分析,本文结合目前政府对突发事件的治理现状和国外先进治理经验,对政府的突发事件舆情治理提出建议对策,以建立科学的应对机制。     

突发事件网络舆情社会影响研究

为分析突发事件网络舆情的社会影响,以系列砍人事件为案例,在概念界定基础上,将网络舆情的社会影响分解为正向影响与负向影响、强影响与弱影响、态度影响与行为影响等形态,指出网络舆情社会影响的发生是不同群体谋求报复最大化或损伤最小化等理性计算的结果,认为突发事件网络舆情社会影响的呈现会带来族群裂痕、事件类化、行为同化等负面后果,提出应通过政府微型治理、媒体审慎报道、民众自我反思等方式消解其负面影响。     

信息生态视角下新冠肺炎疫情的网络舆情传播与演化分析研究

【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新 冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人 和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医 院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律, 总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻 画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息 生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究 方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。     

WSR系统方法论视角下突发事件网络舆情的风险治理机制研究

[目的/意义]突发事件频繁爆发,突发事件网络舆情极易催生新形态的网络舆情风险,危及国家和社会安全,网络舆情场博弈已经成为突发事件应急管理的第二现场,研究网络舆情的风险治理机制可以有效预报风险要素、预防风险升级并提供相应的治理方案。[方法/过程]文章以WSR系统方法论为研究视角,界定突发事件网络舆情风险的相关概念,识别突发事件网络舆情的风险要素。在此基础上,基于理论预设的过程机制制定风险治理工作流程,以物理、事理、人理三方面建设为实施路径,构建突发事件网络舆情的风险治理机制。[结果/结论]研究构建的突发事件网络舆情风险治理机制,可以促进风险治理朝着多元主体协同,集风险监测、风险反馈、风险决策及风险评价于一体的协同联动治理机制转变,为有关部门防范化解网络舆情风险提供参考。     

高校突发事件网络舆情泛化现象研究

高校突发事件网络舆情呈现泛化现象.在界定高校突发事件网络舆情概念的基础上指出扩散速度快、破坏性强和舆情主体同质性强是其主要特征.指出舆情议题、舆情指向和舆情表达的泛化是高校突发事件网络舆情泛化的主要表现,而产生这种现象的原因主要包括网民成见系统的作用,媒介报道的倾向性和涉事高校的舆情引导,并简要分析这种现象的辩证性作用.     

高校突发事件网络舆情回应机制研究

在界定高校突发事件网络舆情概念的基础上,指出高校突发事件网络舆情回应机制由信息汇集机制、事件研判机制、策略选取机制、资源动员机制、事件追踪机制和事后恢复机制构成。并深入剖析了各子机制的运行,从而使整个回应机制具有实践价值。