新冠肺炎疫情微博舆情传播的网络结构分析

[目的/意义] 新冠肺炎疫情是新中国成立至今传播速度最快、传染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件，微博是新冠肺炎疫情舆情传播的重要场域，加强突发公共卫生事件微博舆情的针对性研究，利于有效应对突发公共卫生事件舆情。[方法/过程] 基于社会网络分析法，探索新冠肺炎疫情舆情传播的网络结构特征、各传播主体的位置与角色。[结果/结论] 新冠肺炎疫情微博舆情体现出总量巨大、节点林立、关系复杂的网络特征；不同类型的微博用户在网络中的传播作用各不相同，官方媒体微博、商业媒体微博、自媒体微博在突发事件舆情网络中占据不同的传播位置、具有不同等级的传播能力；在突发公共事件舆情应对和引导过程中，应当推动各类媒体的广泛合作。     

微博对公共舆情的影响及应对策略

2009年8月,新浪推出"新浪微博"内测版,成为门户网站中第一家提供微博服务的网站,微博正式进入网络用户的视野.随着移动互联网的兴起,微博发展愈加迅速.以新浪微博为例,截至2012年5月份,新浪微博注册用户数已超过3亿,超过半数的用户通过移动终端登录.新浪微博用户平均每天发布超过1亿条微博内容,人均在线时长为60分钟左右. 微博在近年公共事件的传播中扮演了重要角色,很多突发事件都是先被微博用户发到网络上,之后被大范围转发、评论,传统媒体也纷纷跟进报道.但是由于微博信息的把关力度不强,很多假信息也被微博无限放大,扰乱了社会秩序,也使得一些网络受众错误理解了公共事件的处理过程.因此,只有了解微博传播的特点,深入探究微博传播规律,才能正确引导微博舆情.     

基于微博平台的平度征地事件及舆情分析

微博作为公众表达个人意志的平台之一,对社会问题事件网络舆情的形成、传播以及网民意见的表达具有重要影响.本文通过对平度征地事件的整体概述,分析基于微博平台网络舆情的不同发展阶段,以及其所体现的微博舆情特殊性.     

基于社会网络分析的移动环境下网络舆情信息传播研究——以新浪微博"雾霾"话题为例

[目的/意义]研究移动互联网络环境下舆情信息传播路径和传播规律,为相关部门加强社会舆情信息监管提供参考.[方法/过程] 在理论研究层面,基于社会网络分析法,从点度中心性、中间中心性和接近中心性3个属性出发,对移动端和非移动端雾霾网络舆情信息传播进行对比分析;在应用研究层面,以新浪微博中雾霾话题信息为例,采用Java编程方式接入新浪网API开放平台获取新浪微博数据,使用Gephi软件及数理统计分析工具绘制有关图表.[结果/结论]揭示了移动环境下网络舆情信息传播特点,验证了社会网络分析法在移动环境下网络舆情信息传播研究中的有效性,并为移动环境下网络舆情信息传播的研究提供了新的研究视角,为实践层面移动环境下网络舆情信息监管提供了分析工具.     

高校突发性事件微博舆情演进的关键节点分析——基于2010~2015年12件高校突发性事件的实证研究

在结合人际传播和大众传播的微博传播中,其传播形态也发生了颠覆性变革.微博使用用户及其绑定的一体化信息——节点成为微博传播的基本动力,而其中的关键节点更是对舆情扩散和舆论走势起着至关重要的作用.因此,本文以2010~2015年12件热点高校突发性事件为研究对象,探寻出其中的关键节点基本信息、行为特征及影响力特征,并针对提升高校突发性事件微博舆情引导能力给出一些建议及对策.     

公民新闻传播中的微博假新闻现象探析——以新浪微博金庸“被去世”事件为例

本文以新浪微博金庸"被去世"事件为例,探析微博公民新闻传播中的假新闻现象,并试图通过对微博的快速传播以及自我纠错能力、微博公民新闻传播中意见领袖(即微博认证用户)和传统媒体对公民新闻发布者的影响等方面的分析,来探索微博公民新闻传播中预防和制止假新闻传播的机制。     

微博“中V”用户的传播特征及其引导力研究——以罗一笑事件为例

[目的/意义]微博加V用户由于自身特性更容易成为网络中的意见领袖,然而目前研究焦点往往是"大V"用户,忽略了"中V"用户。以新浪微博的"中V"用户作为研究对象,对"中V"用户的传播特征和舆情引导力进行分析,进而提供针对"中V"用户的管理建议。[方法/过程]以罗一笑事件为例,从事件演进和用户类型两个维度对"中V"用户传播特征进行分析;同时结合情感计算模型、意见领袖指标评价法构建出用户属性矩阵,对"中V"用户舆情引导力进行研究。[结果/结论]通过对"中V"用户的研究发现,"中V"用户具有舆情引导力较强、专业性较强、商业色彩弱、粉丝同质性高等显著特征,并提出相关管理建议。     

突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感图谱研究

[目的/意义]构建突发公共卫生事件利益相关者的社会网络情感网络图谱,以可视化的方式分析突发公共卫生事件中各类利益相关者的情感状态和分布,探寻利益相关者之间的情感传播路径,并结合舆情话题综合分析利益相关者的情感演化态势。[方法/过程]以"魏则西事件"为例,通过微博转发关系构建微博用户的社会关系网络,同时标识各用户的利益相关者类型,并计算用户的情感类型及情感强度嵌入社会网络中构建出社会网络情感图谱。[结果/结论]普通群众的情绪更强烈且易受意见领袖影响,在事件爆发期和蔓延期,主流媒体和自媒体对普通群众的情感影响较大,在衰退期,政府人员和医护人员的参与增加且情感影响变大。随着舆情的演化,各类利益相关者的主导情感也随着变化,自媒体和企业在情感传播中起重要的桥梁作用。     

传播者对网络危机事件传播过程中噪音的影响——以“和颐酒店女生遇袭事件”与“魏则西事件”为例

2016年,网络危机事件频发,这种新型的社会危机给组织的生存以及发展都带来了很大的影响.其中,“和颐酒店女生遇袭事件”与“魏则西事件”都是十分典型的网络危机事件.经过对这两个事件进行对比研究发现,在信息传播过程中,传播者的行为对信息传播中的噪音有着很大的影响.本文借助新浪微博、百度指数等,采用定量与定性相结合的方法,从事件的热度、传播方式及舆情演化等多个角度分析传播者在信息传播中是如何影响噪音的.     

情绪认知理论下高频转发微博的形成与传播

情绪是心理学上的名词,它指的是一种心理状态.网络舆情治理中所指的情绪,主要是指网络负面事件和突发事件中的情绪,它来源于网民对整个社会生态的认知.在微博平台中,转发是指用户把他人的微博内容以转发的形式发布出去,在新浪微博中高达65％的内容为转发内容.①通过舆情分析软件Eagtek进一步分析,我们发现这些转发主要来源于极少数的微博,在研究中我们称之为高频转发微博.     

基于舆情客体与本体剥离的重大突发事件网络舆情本体演化强度研究

[目的 /意义]重大突发事件网络舆情在传播过程中往往会出现不同的主题,而微博用户对不同主题的表达和关注也会直接影响网络舆情的传播速度和规模以及舆情事件的走向。针对重大突发事件的微博用户主题演化分析有助于应急管理部门更好地理解重大突发事件的发展轨迹以及公众在不同阶段的关注点,以便采取有效应对措施。[方法 /过程]以网络舆情信息特征为立足点,辅以自然语言处理技术将舆情信息客体与本体进行剥离,结合重大突发事件特征,创新性提出以舆情客体信息为参照基线的舆情本体演化强度来反映微博主题演化趋势。[结果 /结论 ]研究结果表明,面向网络舆情信息本体的主题分析,与网络舆情实际发展演化趋势更加贴近,对主题内容的揭示也更加全面。同时研究思路也对现有网络舆情主题分析的研究方法中单一求助于自然语言处理技术的优化与更新具有一定启示意义。     

基于用户感知、偏好和涉入的微博舆情传播意愿影响因素研究1）

微博舆情的传播主要靠用户来推动。在《解释》出台的背景下,从用户感知、偏好和涉入三方面着手,结合信任因素,构建了影响微博舆情传播意愿的模型,并运用结构方程模型对所构建模型和假设进行了实证研究。研究结果表明,感知风险负向作用于舆情传播意愿,用户涉入及事件关注偏好对舆情传播意愿具有积极影响,而信任信源偏好、感知信息质量则通过影响信任的形成进而对舆情传播意愿产生积极作用,此外,信任负向影响其感知风险。     

基于情感分析与主题分析的“后微博”时代突发事件政府信息公开研究——以新浪微博“天津爆炸”话题为例

[目的/意义] 旨在通过对突发事件舆情研究,探索危机传播管理中的舆情研判方法,并进一步为政府信息公开提供实操方法的建议。[方法/过程] 在理论研究层面,基于危机传播的基本要点,对信息发布效果和舆情实时反馈进行综合分析;在应用处理层面,以新浪微博中“天津爆炸”事件相关信息为例,爬取新浪微博全量数据,基于危机传播领域知识和信息发布文本构建领域词表,并结合危机传播阶段特征,对全量数据进行主题提取和情感分析。[结果/结论] “后微博”时代,微博用户量下降,但其仍旧是突发事件信息公开和舆情扩散的主要阵地。探求突发事件下政府如何利用微博平台,收集、研判、应对网络舆情,为做好信息发布工作提供科学的分析方法和应对手段。     

基于时空大数据的社交网络舆情演化图谱研究——以“天和核心舱发射”话题为例

[目的/意义]社交媒体中网络舆情的传播使社会矛盾激化、集聚、引爆,对社会稳定和公众价值观都产生巨大影响。本文试图通过构建社交网络舆情演化图谱和时空数据分析探究舆情演化模式和规律。[方法/过程]本文基于知识图谱理论,以新浪微博平台上“天和核心舱发射”话题下的网络舆情为例,使用时空大数据挖掘技术,构建网络舆情演化图谱并挖掘包含空间维、时间维和属性维的舆情演化的时空效应。[结果/结论]舆情主体的不同属性呈现多维关联模式。基于不同时间序列,社交网络舆情演化主体关系在空间上存在明显的差异性。该事件下舆情演化符合事件演进规律,具有时空分异特征。本文的研究能够提升舆情监管部门的时空数据管理能力,为实施有针对性的管控措施提供指导。     

从话语平权到话语再集权:社会热点事件的微博传播机制研究北大核心CSSCI

随着社会化媒体的崛起,微博成为社会热点事件的重要信息源、策源地和意见发酵池,对热点事件在微博的传播机制研究具有重要价值。本文选取近两年新浪微博中的21个热点事件,通过大数据挖掘和分析技术发现加V认证用户和男性是社会热点事件的议题设置和积极转发者,转发深度和转发宽度符合无标度和小世界现象,热门事件传播网络中的群集系数更高于其他话题,看似话语平权的背后是话语再集权,形成了新的话语权力新贵;热点事件的传播结构和事件自身的性质具有很大关联性,热点事件传播具有多信息源、多中心、多层和随机性等特点,要理性看待社会热点事件在微博传播中的谣言现象。     

微博对公民社会道德擢升的意义——以“小悦悦事件”引起的热议为例

近几年来,微博传播作为网络新闻传播的中坚力量,因其特有的传播特点对越来越多的社会公共事件产生了重要的影响。本文选取"小悦悦事件"在微博上引起的热议为例,通过对新浪微博的样本分析,着重阐述微博在不同发展阶段对此事件关注重点的变化,以及微博对提升公民社会道德的推动作用。     

面向话题衍生性的微博网络舆情传播模型研究

微博网络中信息的"裂变式"传播模式对已有舆情传播模型提出挑战。为有效地揭示出微博用户关注关系所形成的复杂网络中舆情传播演化的机理,以有向无标度网络为载体提出舆情传播的SIRS模型,该模型综合考虑微博的传播特性以及舆情话题的衍生性等因素,并对模型进行仿真分析,其结果可以验证模型的有效性。     

基于ELM模型的微博舆情传播影响因素研究--以新浪微博为例1）

本文以新浪微博为研究平台,以打砸日系车突发公共事件为研究实例,基于ELM模型提出了信息内容（内容的创作类型、内容的表达方式、内容的拓展线索）和信源特征（信源引证标识与信源补充线索）对微博舆情传播影响的相关假设,并构建回归模型加以验证。实证结果表明：博文内容的创作方式、信源的补充线索对舆情传播效果存在影响,在转发模型中情感型博文的传播效果好于事实型和调侃型博文;而内容拓展线索和信源引证标识会对微博舆情传播效果起负面作用。研究结果可以直观的从信息内容和信源特征视角认识微博舆情传播影响要素,并为突发公共事件的预警和舆论引导提供借鉴与参考。     

网络舆情监控体系的构建策略

网络舆情是公民通过网络来表达自己对社会公共事务的态度、情绪、看法和观点等的总和.目前民众习惯于通过QQ、微博、微信、论坛等发表看法.如2006年的邱兴华案,2009年的邓玉娇案、熊振林案,2010年的郑民生案,以及新近的2017年武汉火车站精神障碍者因纠纷砍人头事件等,均引发网络如潮的关注与评论.在人人都可以是传播者的时代,如何对网络舆情进行有效的监控是法治国家面临的一个重要问题.     

不同媒体对同一新闻事件网络舆情的影响——以“红眼睛蓝兔子”邮票为例

伴随着互联网的高度发展,如今我们生活在一个自媒体时代,人人随时都可以对社会热门事件各抒己见,发表看法,这就导致了舆论形成和传播的过程中不断对舆论走向产生影响。百度、微博等自媒体平台对于热门事件的舆情发展情况能够起到一定的体现作用,本文对“红眼睛蓝兔子”邮票引发的舆情进行分析,以网络舆论为依据对热点舆情的特点、传播特性等进行分析,探究主流媒体以及新媒体、自媒体是如何在舆论传播的过程中影响舆论发展的,从而摸清热点事件网络舆情的形成与传播机制。