基于SIR-EGM模型的复杂网络舆情传播与预警机制研究

【目的/意义】负面情绪导向的舆情传播严重威胁到我国的网络空间安全和社会和谐稳定,而"不完全"的复杂网络系统也为政府监管带来了挑战。因此厘清舆情传播特征实现精确预警具有较强的现实性与实践性。【方法/过程】基于SIR传染病模型与EGM灰色预测模型,提出一种实现舆情预警与舆情防控模型,并利用python挖掘到的政务微博历史数据进行模型模拟与检验。【结果/结论】结果表明:舆情传播过程中,易感染类网民占比会随着时间演化而不断减小;传播阈值与易感染类网民占比间的大小关系能够预示舆情演化趋势;政务微博通过及时互动能够转移网民情绪,起到一定舆情导控效用。     

基于超网络的舆情信息传播机制分析

通过对网络舆情的分析,将舆情系统映射为舆情事件网络和网民社会网络构成的超网络体系。利用网络链接分析法,就舆情事件网络、网民社会关系网络和事件—网民网络对舆情事件信息传播的机制进行系统分析,从舆情事件链接预测、网络意见领袖的传播影响、网络信息推荐方式等方面,提出了网络舆情信息传播控制的建议。     

基于复杂网络的微博网络舆情图谱分析方法研究

本文针对微博网络舆情的控制和引导问题,提出一种基于复杂网络的图谱分析方法。本文以微博用户间转发和评论某一话题下用户关系数据作为基础研究数据,生成用户节点网络关系图谱,通过对微博网络模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析,定性和定量评估出对舆情活跃度高、传播范围广、传播速度快的微博用户节点,作为控制微博舆情的传播、引导舆情舆论导向的关键用户节点。本文以某一微博社区为样本数据,采用复杂网络分析工具Gephi,验证了基于复杂网络的图谱分析对识别舆情控制中关键用户节点的正确性和有效性。     

基于改进SEIQR模型的突发网络舆情传播与控制研究

[目的/意义]社会突发事件映射到互联网空间中形成的突发网络舆情在不良因素的干扰下于网民间扩散容易形成强烈的负面情绪导向,很可能对网络社会的和谐稳定产生极大破坏。因此,正确认识突发网络舆情的传播特点,把握各种舆情管控措施对传播的影响,对合理、有效地管理舆情至关重要。[方法/过程]针对突发网络舆情的传播特性对标准SEIQR模型进行改进,提出实施舆情管控措施下以媒体恶意炒作和网民间恶性正反馈为主要传播驱动的SEACBR模型,并利用仿真实验对不同规模的突发网络舆情在各种管控措施下的传播过程进行模拟,以探究不同措施的管控效果并验证模型的泛化性。[结果/结论]管控突发网络舆情应以良性引导为主,其他措施为辅,这样在及时施策、积极治理的情况下突发网络舆情的消极影响就可被有效抑制。     

社交舆情传播影响因素研究述评——基于复杂网络视角

社交舆情传播影响因素是研究舆情规律的关键。本文从复杂网络视角出发,通过梳理国内外关于社交舆情传播的相关文献,从网络结构特征、节点属性特征、信息内容特征以及其他因素4个方面分别对影响社交舆情传播的因素进行归纳和总结。研究结果发现网络拓扑结构、网络基本性质、网络关系特征等网络结构特征因素是影响社交舆情传播的客观环境基础,传播主体属性特征和传播客体属性特征等节点属性特征是社交舆情传播的主观人为条件,对社交舆情信息内容特征的分析成为及时化解舆情的关键。     

基于信息吸引力和相关性的双网络舆情交互传播建模与仿真研究

[研究目的]针对突发事件中多种网络舆情信息交互传播的现象,构建双网络舆情信息交互传播SE²I²R²模型并仿真分析其传播演化趋势及影响因素,为及时高效开展多网络舆情的引导干预工作提供有益指导。[研究方法]在传染病SEIR模型的基础上,通过量化舆情信息的吸引力和相关性因素,构建复杂网络上的双网络舆情信息交互传播SE²I²R²模型,并在真实社交网络Facebook数据集上进行仿真分析,揭示双网络舆情交互传播的演化规律。[研究结论]仿真结果表明,当舆情信息相互冲突(强负相关)时,有优先权的舆情信息具有明显的传播优势;当舆情信息呈正相关时,舆情传播个体之间持续发生着状态转移,舆情传播演化至稳态的时间(弛豫时间)显著延长,且人群接纳程度显著提升;当舆情信息吸引力差距较大时,强势舆情信息对弱势舆情信息的传播产生较显著的抑制作用。     

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。     

基于复杂网络理论的计算机网络拓扑研究

当前社会对计算机网络技术的重视程度越来越高,各行各业对于计算机网络的需求也更加明显。传统的网络技术理论由于自身的特点已经无法满足社会日益增长的需求,针对这种情况,利用复杂网络理论进行拓扑研究十分重要。本文分析计算机网络拓扑的基本概念,并以此为依据进行研究设计和数据分析,给复杂网络理论的研究提供思路。     

基于复杂网络理论的高速铁路网络研究

从我国高速铁路信息中提取610个站点以及3 058个列车的信息,基于L空间建立高速铁路加权网络。通过复杂网络理论对网络结构进行研究,研究发现,高速铁路网络为小世界网络。当节点度大于等于6时,网络呈现无标度特征。通过计算机模拟,进行网络的可靠性试验发现,对边或节点进行蓄意攻击比随机攻击破坏性更大。其中,只要对极少的最大度节点或最大介数节点进行攻击,就能造成网络全局效率的急剧下降。     

基于信息共享的网络舆情信息工作机制建构

网络舆情信息工作应以建立信息共享的工作环境、实现信息共享的政府工作运行和优化信息共享的技术手段为重点,分别从管理层、运行层和实务层建构相应的工作机制。通过监测预警、挖掘汇集和研判分析能力的提高,更好的服务于网络舆情信息的应对和处置。     

基于耦合网络的社交网络舆情传播模型研究

[目的]为了研究社交网络以及研究微博网络与微信网络之间舆情的传递过程。[方法]利用无标度有向网络和BA网络分别模拟微博网络和微信网络环境,通过特定的连接关系设计了耦合网络载体,在SEIR模型的基础上,充分分析了用户的传播心理,考虑到了个体具有兴趣衰减效应以及记忆效应等特征,构建了基于耦合网络的社交网络舆情传播模型。[结果]实验结果表明,构建的双层社交网络舆情传播模型能较好地反映现实生活中的舆情传播过程,用户在多层社交网络之间的互动加速了舆情信息的流动,扩大了舆情信息的影响力,层间传播阈值的控制是管理多层社交网络舆情传播的关键。     

基于HHM的公共危机事件网络舆情风险管理研究

分析公共危机事件网络舆情风险因素,构建网络舆情风险管理的HHM框架,确定重要风险场景,重点研究“官方行为---舆情热度”风险场景,并将HHM框架转换为指标体系,应用AHP法和ABC法进行风险量化和评级,为政府公共危机事件网络舆情风险管理提供参考。     

网络舆情应对策略探讨

网络舆情是社会舆情的重要组成部分,更是党和政府治国理政、领导干部了解社情民意的重要平台。本文在分析网络舆情演变规律的基础上,以建立完善组织保障体系、畅通的信息公开机制、舆论引导机制等为重点,提出应对群体性突发事件网络舆情的对策与建议。     

基于多Agent的高校网络舆情监测与分析系统

[目的/意义]为校园舆情信息管理员、校园舆情监管办公室、相关领导等提供舆情信息服务及决策参考。[方法/过程]在Jade平台下分析、设计了基于多Agent的高校网络舆情监测与分析系统。详细阐述了信息采集Agent、信息预处理Agent、舆情分析Agent、舆情简报生成Agent的工作机制。构建了由物理层、语法层和语义层组成的多Agent间的通信模型。为了提高Agent的舆情分析能力与分析结果的可视化展示能力,通过Rserve接口对Jade平台与R语言进行集成,使得Jade Agent可以灵活调用R语言丰富的算法包。[结果/结论]文中给出了"高校百度贴吧热点分析"的系统运行实例。运行结果表明基于多Agent的高校网络舆情监测与分析系统充分利用了Agent的自主性、智能性和交互性,使得系统更加具有灵活性和实时性;同时系统以大数据思维为指导,并集成了大数据分析利器R语言,使得舆情分析更加全面、客观。     

基于社会网络分析的移动舆情传播模式及监管策略研究

[目的/意义]研究在互联网环境下舆情信息传播路径及传播规律,使社会网络分析法在今后的舆情信息研究中能够更好地被应用,使其理论和方法更加完善,也能对移动环境下舆情传播监管对策具有一定的借鉴意义。[方法/过程]在对研究对象界定的基础上,利用社会网络分析法（Gephi软件）结合新浪微博"大学生理财"的话题所采集的基础数据,对移动网络环境下舆情传播特征、过程、规律进行实证研究,参考研究结论提出具体监管对策。[结果/结论]验证了社会网络分析方法对于移动环境下网络舆情信息传播研究的有效性和实用性,说明了移动环境下网络舆情信息传播的大致特点,并且为今后进行此项研究提供了新的思路,为实践层面监管网络舆情信息传播提供了借鉴模式。     

网络舆情安全应用中主题分类方法的研究与实现

针对网络舆情安全应用中主题分类问题展开研究。主题分类需要解决5个问题。建立了网络舆情安全应用的分类体系;介绍了文档特征提取和选择方法;分析了向量空间模型;实现了KNN和SVM两种分类算法。验证了方法的实用性。     

网络热点事件中的舆情关联问题研究

热点事件舆情关联现象在网络时代普遍存在。事件通过共同主体、主题或者情绪相互联系,既包括存在于单一热点事件之中的舆情簇,也包括存在于多个热点事件之间的舆情集。研究表明网络热点事件舆情关联是由信息的"眼球经济"效应、媒体的协同过滤和议程设置以及网民的群体记忆等多种因素而促成。舆情关联会促进网民和媒体的事件认知,推动政府治理,但也会造成私人生活的公共化、网民的反向认知、情绪累加和政治冷漠等问题。政府应建立关联舆情数据库以及立体的舆情应对体系,加强媒体管理及网民引导,从而有效地对舆情关联所带来的负面影响进行防控。     

微内容的网络舆情传播特征分析

将微内容界定为本体信息和状态信息的组合形态,对微内容信息特征及其网络汇聚特性和演化特性进行分析。分析表明,由微内容信息特征所决定的微内容舆情汇聚的便利性、易爆发性和社会化特性,以及微内容舆情演化的马太效应与观点极化特性等是导致网络舆情热点形成的主要原因。     

人文社科专题数据库建设规范化管理的若干问题

[目的/意义] 随着数字化转型的深入,人文社科领域的专题数据库建设不断发展。本文立足大数据、智慧数据等思维,对人文社科专题数据库建设规范化管理的若干问题进行忖思,为数据驱动环境下的人文社科繁荣发展提供指导和借鉴。[方法/过程] 阐释了人文社科专题数据库建设规范化管理的基本内涵,从标准规范、质量控制、开放协同、知识产权、安全管控等方面分析了人文社科专题数据库建设规范化管理的主要问题及相关发展策略。[结果/结论] 对人文社科专题数据库建设实施规范化管理,有利于推进不同领域、不同类型人文社科专题数据库的规范建设、深层次知识开发与智慧服务,对支持建构具有国际视野和中国特色的人文社科话语体系有深远意义。