多主体干预的微博舆情话题交互传播模型研究

【目的/意义】为识别微博中多个舆情话题的交互传播规律从而使干预决策的制定更有针对性,提出一种多主体干预的微博舆情话题交互传播模型。【方法/过程】该模型融入网络媒体和政府的多重干预,考虑了多个舆情话题不平等竞争的特性,并可从交互传播的整体视角来分析干预措施的作用。【结果/结论】仿真实验表明：该模型能够较好地模拟微博平台中多个舆情话题的交互传播演化趋势;话题交互传播过程中,多主体干预下的舆情治理效果更好;制定干预决策不能仅关注单一舆情话题,而应综合考虑多个舆情话题及其交互关系。【创新/局限】文章通过数学建模的方法对多主体干预下的微博舆情话题交互传播过程进行探究,为微博平台监管控制策略的制定提供了新视角,未来研究可以结合相关实例进行分析,进一步丰富和深化研究结论。     

基于观点模糊相似度的微博舆情演化研究

【目的/意义】微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了 解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。【方法/过程】首先通过分析微博舆情的社交网络结构特点, 对BA无标度网络进行改进。随后将模糊观点与Deffuant-Weisbuch模型融合,提出一种基于改进模糊相似度的舆 情演化规则。最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。【结果/结论】研究发现,模糊观点的类型对舆情演化的周 期与规模有影响。用户对于热门发现微博的关注度对舆情传播有影响。     

基于改进SIR模型的微博网络舆情传播研究

【目的/意义】解析了微博舆情话题的传播、微博网络拓扑结构特点、微博网络中的信息传播特点，发掘舆情 传播过程的影响因素，继而对在微博网络上发生的舆情扩散进行有效的控制。【方法/过程】在传染病动力学的SIR 模型的基础上，提出了有部分无知者直接变为免疫者以及具有衍生效应的SIR改进模型。结合微博网络拓扑结构 进行了有向无标度网络的设计，并利用微博网络的信息互动模式对感染率以及转化率进行了改进，最后对此模型 进行简单的因素分析。【方法/过程】构建的微博网络舆情传播模型的变化符合实际生活中微博网络舆情的传播变 化，并分析了各个影响微博网络舆情传播的因素。     

微博社区网络结构特征对舆情信息传播的影响研究

【目的/意义】微博社区网络结构特征一定程度上影响了舆情的信息传播机制。【方法/过程】以社会网络的 角度分析了微博社区网络静态结构特征,同时构建了微博信息传播模型,实证分析了微博社区网络静态结构特征 对舆情传播的影响研究。【结果/结论】实证结果显示,微博社区的网络结构规模、密度以及节点特征参数对舆情信 息传播的受众度、流动度及影响力方面均有显著影响,存在着紧密的内部关联。     

新媒体环境下突发事件网络舆情话题演进规律研究 — —以新浪微博“九寨沟地震”话题为例

【目的/意义】随着新媒体的迅速发展,对新媒体环境下突发事件网络舆情进行合理管控是舆情管理者面临 的重要问题。对新媒体环境下突发事件网络舆情话题演进过程进行研究,能够深入剖析网络舆情信息传播规律, 帮助舆情管理者采取有效措施进行舆情监测与控制。【方法/过程】通过信息传播模型把突发事件舆情话题演进过 程分为三个阶段,即突发期、蔓延期和消散期。并采用实证方法以新浪微博热点话题“九寨沟地震”为例作为数据源 获取微博发文、转发、评论信息数据,通过Matlab软件拟合舆情周期,再使用Gephi绘制可视化云图,通过网络结构 分析网络舆情话题演进规律。【结果/结论】对“九寨沟地震”突发事件网络舆情信息在移动端和非移动端传播过程 进行对比分析,得出移动环境下突发事件网络舆情话题传播范围更广、传播周期更长、信息传播层级更高、意见领 袖影响力更大。     

微博社区网民情绪引导与舆情控制的SIR演化博弈分析

【目的/意义】通过研究微博社区网民的情感交互与舆情观点,有助于在复杂的网络中掌握网民情绪演化从而良性引导网络舆情态势。【方法/过程】基于传播动力学、社会安全阀等理论,结合微博社区中的实际案例,定义事件利益主体并抽象出事件演化的全生命周期,同时,构建SIR演化博弈模型刻画网民情绪的动态演化规律及主体决策博弈演化过程,并通过仿真模拟分析得到系统演化至稳定状态的均衡条件。【结果/结论】结果表明:微博社区中意见领袖与官方媒体感知收益与风险的敏感度对决策行为产生显著影响;官方媒体及时设置有效议程构建安全阀能够防止网民情绪恶化;意见领袖与官方媒体的协同引导能够最大效度地帮助政府管控网络舆情。     

移动环境下微博舆情信息传播网络结构研究

【目的/意义】网民使用移动终端技术工具参与舆情传播已经成为趋势,如何充分利用先进的移动通讯技术 和互联网技术有效地加强移动终端环境下微博舆情管理是政府和微博平台的重要任务。【方法/过程】基于社会网 络理论,以新浪微博“足球世界杯”热点话题为例,采用编程方式接入新浪微博开放平台获取数据,使用Gephi等社 会网络工具进行可视化,最终对移动终端环境下网络舆情传播进行讨论分析。【结果/结论】研究揭示了移动终端环 境下微博舆情传播机理、规律和网络结构,能够使管控主体对微博舆情传播有更充分的认识和理解,在此基础上为 舆情管理法律规制、制度建设提供指引,为微博用户文化道德培育提供指导。     

社会网络分析视域下微博舆情传播模式及监管策略研究

【目的/意义】通过运用社会网络分析法研究微博舆情,既可以使该方法在微博舆情研究中能够更好地被 应用,又能通过对微博舆情监管策略的提出达到对其进行有效监管的目的。【方法/过程】以高校大学生群体作为研 究对象,以新浪微博“笑脸墙迎新生”为研究话题,以社会网络分析法为研究工具,通过对采集的有效数据分析,研究 微博舆情传播特征、过程、规律,并以研究结论为依据提出具体监管策略。【结果/结论】验证了社会网络分析法在微 博舆情传播研究中的有效性和实用性,拓展了微博舆情研究的新视角,提出了网络舆情传播监管策略。     

在线社交网络中的负面舆情信息传播机制及演化博弈分析

【目的/意义】利用在线社交网络中的舆情信息创造价值的同时,明确网络舆情管理的关键点,抑制负面舆情的传播与扩散对维护社会稳定具有重要意义。【方法/过程】通过分析网络舆情传播过程中涉及的相关利益主体及之间的博弈关系,利用演化博弈理论,提出了一种网络舆情传播的三方演化博弈模型,重点分析了博弈模型的平衡点及主体行为稳定策略的均衡条件,并进行了仿真实验。【结果/结论】结果表明,网络舆情传播过程中可能存在三个策略均衡点,并基于仿真实验及分析结果提出政府管控在线社交网络中负面舆情传播的三个关键点及应对策略。本研究进一步拓展了在线社交网络中的舆情传播研究,可为网络舆情的管理与控制提供理论支撑与决策依据。     

基于社会网络分析的新媒体网络舆情传播监管研究

【目的/意义】研究新媒体环境下网络舆情信息传播路径和传播规律,对相关部门加强网络舆情监管提供理 论和应用支撑。【方法/过程】基于社会网络分析法(Gephi),以新浪微博话题为实证案例对获取的数据进行研究,最 终对新媒体环境下网络舆情传播特质进行分析。【结果/结论】研究结论揭示了新媒体环境下网络舆情传播特质和 传播规律,为实践层面新媒体环境下网络舆情传播监管提供了理论及实践支撑。     

基于投入产出分析的政务微博舆情信息传播效率评价研究

【目的/意义】通过对政务微博网络舆情信息传播效率进行评价,有利于政务微博的运营和管理。【方法/过程】应用道格拉斯生产函数对政务微博网络舆情信息传播效率评价指标体系的投入和产生指标进行分析,应用DEA模型对政务微博网络舆情信息传播效率进行测算和评价,并利用聚类分析方法对政务微博进行分类,从而对政务微博信息传递指标进行归纳。【结果/结论】政务微博规模效率表现较差的原因是政务微博信息传播效率表现不佳;政务微博信息传递规模效率较低的原因是粉丝数和关注数不足;最后基于投影分析,提出政务微博信息传递效率的改进方案。     

旅游网络舆情危机事件中观点演化的仿真与实证研究

【目的/意义】旅游业是国民经济中最容易受到外部事件冲击的行业之一。近年来由于交通意外、设施损 坏、自然灾害、突发公共卫生事件使得涉旅危机事件逐渐增多。随着网络新媒体的发展,以微博为代表的社交媒体 逐渐成为旅游网络舆情危机事件产生与传播的策源地。本论文研究旅游网络舆情危机事件的观点演化机制,对旅 游行业相关部门科学地进行危机舆情的监控与引导具有重要的意义。【方法/过程】本文从虚拟仿真与实证分析入 手,分析旅游网络舆情危机事件中网民观点的演化过程。【结果/结论】研究发现旅游舆情网络具有无标度的结构特 征,旅游网络危机舆情具有纵深扩散、反复发酵的演化规律。最后提出旅游网络舆情危机事件线上线下协同治理 的对策建议。【创新/局限】采用混合方法研究,在模型的基础上构建了无标度加权网络结构特征的旅游网络舆情危 机事件观点演化模型,在仿真研究的基础上结合实证分析,为研究旅游网络舆情危机事件观点演化机制提供了新 的研究视角;但研究中对于观点演化机制的网络平台研究仅考虑了微博,将来研究中将着眼于更多的新媒体社交 平台进行分析。     

基于微博核心实体的情感分析方法及引导机制研究

【目的/意义】微博作为国内主要的社交网络平台之一,其信息传播实时快速,去中心化,成为网络舆情传播 的重要媒介。面向微博进行舆情中心人物的识别以及公众情绪的挖掘对网络舆情的控制具有重要的实践意义。 【方法/过程】本文以新疆棉花事件为例,使用生命周期法对微博舆情演化过程进行划分,使用word2vec和k-means 模型提取事件生命周期中各阶段的舆情中心人物,采用一种结合词典与LSTM深度学习模型的情感分析方法,对各 舆情中心人物相关的评论情感进行极性分析。【结果/结论】所提出的方法能够挖掘面向特定事件的微博舆情中心 人物、公众的情感类型及情感强度,得到能够使舆情转好的引导方法。【创新/局限】本文创新性的将主题挖掘方法 运用于微博舆情中心人物的提取。在情感分析方法上,结合词典和深度学习方法,解决了深度学习方法进行情感 分析时需人工标注的局限性。此外,本文进行情感值计算时没有考虑到表情符号的作用,后续研究会进一步考虑 更加细粒度的情感分类。     

基于改良SEIR模型的微博话题式信息传播研究

【目的/意义】研究微博网络中话题式信息的传播模型及规律,对控制舆论和掌握微博信息传播规律具有重 要意义。【方法/过程】以微博信息传播中的SEIR模型为出发点,综合考虑微博网络中话题式信息的衍生特性,构建 改良式的微博话题式信息传播H-SEIR模型,并运用MATLAB进行模拟仿真,对微博中话题式信息传播影响因素 和对应的控制策略进行研究。【结果/结论】验证了所构建的改良微博话题式信息传播H-SEIR模型的可行性和有效 性,揭示了移动网络环境下话题式信息传播规律,为现实微博网络的监管控制策略的制定提供了理论依据。     

基于SEIQR演化博弈模型的突发网络舆情传播与控制研究

【目的/意义】突发网络舆情具有爆发快、破坏强的特点。准确建立突发网络舆情的传播模型,研究其内在 传播规律,对控制突发网络舆情的传播具有重要意义。【方法/过程】建立SEIQR演化博弈模型,将网媒与地方政府 的策略互动行为融入改进的传染病模型中,同时针对期望效用理论在描述博弈主体损益方面的缺陷,将前景理论 引入模型的分析过程中,探讨了地方政府不同引导策略对舆情发展的影响,并进行仿真实验。【结论/结果】研究结 果表明：地方政府对社会效益与形象损失的感知、网媒对地方政府非财政性奖励的感知、罚金以及网民的集体认同 感等因素将对突然网络舆情的发展趋势产生重大影响,进而为地方政府部门提出对策建议。     

基于人类动力学的微博用户评论行为研究

【目的/意义】基于客观行为数据构建微博发布-评论行为的定量模型,解释社交网络用户信息交互关系,为微博舆情的监控与引导提供理论依据。【方法/过程】以新浪微博为研究对象,对揭示微博群体层面多对多模式中的发布-评论行为特征的五个重要指标进行分析,构建描述微博多对多模式中的发布-评论行为的定量模型,并通过仿真验证模型的有效性。【结果/结论】微博评论数频数分布满足幂指数为1.6659的幂律分布;微博已获评论数、微博影响力、信息可见度是影响新增评论的连接机制。本文构建的定量模型可以较好模拟真实的微博发布-评论行为。【创新/局限】从人类动力学视角解释了微博多对多模式的微博发布-评论行为的过程,揭示了群体层面的发布-评论行为生成机制。本文没有对不同类型微博的评论行为进行区分,在未来的研究中,将针对不同类型微博的评论行为做进一步探索。     

基于LDA模型的高校师德舆情演化及路径传导研究

【目的/意义】构建高校师德舆情微博用户评论LDA模型,可以更精准识别舆情演化特征和分析关键主题传 播路径,帮助高校和相关部门更为有效地进行舆情监管和舆情引导。【方法/过程】本文以“天津大学一教授学术造 假”事件为例,基于 LDA模型构建高校师德舆情下微博用户主题生成模型,采用困惑度评价指标确定 LDA模型最 优主题数,采用信息熵确定每一主题在不同日期的主题强度,通过关键词共现知识图谱、词云展现舆情话题的演 变,最后基于主题相似度确定主题传播路径。【结果/结论】LDA模型和信息熵可以解析出网络用户群体关注的重要 主题热点,精准识别舆情演化特征,识别主题最优传播路径进行舆论引导,对爆发的舆情实现预测和管制优化。【创 新/局限】文章创新性地构建高校学术道德舆情的LDA主题模型,有效确定微博用户群体主题、识别舆情演化特征、 分析主题间传播路径,具有普适性;进一步扩大高校师德其他舆情分析及结合网络舆情情感分析为下一步的研究 内容。     

基于双路径模型的网络舆情在社交网络上的传播机制研究

【目的/意义】在网络舆情传播的过程中,网民、媒体、政府等主体扮演了相当重要的角色。【方法/过程】本文 将舆情信息质量看作二阶反映式变量,在此基础上构建了受众的舆情传播行为影响因素双路径模型,利用PLS结构 方程建模对问卷调查数据进行了分析,研究了作为中枢路径的舆情信息质量及作为边缘路径的媒体干预和政府引 导如何影响受众的态度,以及受众的态度如何进一步影响受众的舆情传播行为,并结合舆情传播过程中主要影响 因素的研究结果,分析了社交网络上网络舆情的传播机制。【结果/结论】研究结果表明,媒体干预加速网络舆情的 扩散,政府引导则能起到平息舆情或引导舆情良性发展的作用。     

新媒体环境下网络舆情用户情感演化模型研究 ——基于情感极性及情感强度理论

【目的/意义】对新媒体环境下网络舆情用户情感进行研究,能够剖析用户情感演化规律,从而有助于采取 针对性措施对舆情信息传播进行合理控制。【方法/过程】本文基于情感极性及情感强度理论构建新媒体环境下网 络舆情用户情感演化模型,以微博平台为例进行情感极性和情感强度分析用户情感演化特征及波动规律。【结果/ 结论】“江歌案”微博热点话题主要呈现负向情感,其比例远高于正向情感和中性情感;情感值与极性值都随着极性 值的增加而增加,话题在 12月 11日负向情感值与极性值达到最低。     

高校突发事件网络舆情传播影响因素研究

【目的/意义】高校突发事件引起的网络舆情会让高校的声誉等受到直接的影响,研究高校突发事件网络舆 情传播过程,并总结出其影响因素,这对于高校舆情的治理及学生工作的开展而言意义非凡。【方法/过程】以微博 用户群体作为研究对象,以选取的典型案例为研究话题,通过扎根理论的研究方法对原始文本数据进行编码分析, 研究高校突发事件舆情传播影响因素。【结果/结论】构建了高校突发事件舆情传播影响因素模型,并结合时间维度 通过案例对其模型进行了阐释,为后续研究提供参考和启示。【创新/局限】本研究针对高校突发事件网络舆情所选 取的典型案例进行扎根理论研究,探索高校突发事件舆情传播过程影响因素模型,在理论与实践层面具有一定创 新意义。但由于本研究仅针对一个典型案例进行分析,尚存在一定的局限性。