基于系统动力学的移动环境下高校网络舆情应对策略研究

移动环境下,高校网络舆情对师生员工们产生了巨大的影响,尤其是在移动通讯高度发达的当代,高校师生几乎人手1部手机,网络舆情对其的影响更是不可忽视。本文通过对移动环境下高校网络舆情相关主体进行分析,建立移动环境下高校网络舆情演化的动力学模型,采用Vensim PLE软件对模型进行仿真分析,仿真结果最终表明提高高校信息公开程度,降低网民的舆情关注度和媒体作用力能够有效提升高校在移动环境下应对网络舆情的效率。     

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。     

基于信息熵的新媒体环境下负面网络舆情监测指标体系研究

[目的/意义]新媒体环境下网络舆情信息传播对舆情的发展趋势具有重要的导向作用,对舆情进行监测有助于相关舆情管理部门对舆情信息传播进行有效引导,促进舆情事件良性发展。[方法/过程]本文基于信息熵理论,通过层次分析法构建评估指标体系,使用模糊综合评价法建立新媒体环境下网络舆情监测模型,针对舆情指标隶属度结果对监测等级进行分类。本文以新浪微博舆情热点话题"鸿茅药酒"作为数据源获取数据进行新媒体环境下网络舆情监测指标体系分析。[结果/结论]数据结果表明,新媒体环境下网络舆情热点话题"鸿茅药酒"事件的影响力级别为Ⅳ级,需舆情管理者及时监测舆情发展和走势。通过最终监测值对照监测级别可以帮助政府及相关舆情管理者及时采取针对性措施监测和引导网络舆情的良性发展。     

区块链环境下舆情信息细化网络结构研究

【目的/意义】厘清信息细化概念边界,剖析区块链环境下舆情信息细化特征,解构舆情信息细化网络,推动 信息细化理论应用,为网络舆情管理提供启示。【方法/过程】本研究基于信息细化和舆情传播理论,提出区块链环 境下舆情信息细化系统模型,采集 Steemit和新浪微博新冠疫情数据,采用社会网络分析方法运用 Gephi工具进行 实证研究。【结果/结论】区块链环境下的舆情信息细化网络为无标度网络,用户信息细化水平较高,信息精致阐释 基础上展开信息细化行为特征明显。【创新/局限】本文所构建的舆情信息细化模型拓展了信息细化理论在舆情管 理领域的应用,对发挥信息细化在舆情信息传播和知识创新之间的桥梁作用也具有实用价值,但在数据采集规模、 数据标注结果检验、信息细化概念边界等方面还有待完善和拓展。     

网络舆情危机事件形成因素分析

网络已成为社会舆情事件的放大镜.结合网络舆情危机事件形成过程,分析网络舆情要素元信息,给出网络舆情危机事件形成因素;以2009年十大网络舆情事件之一的"邓玉娇"事件为实例,对其进行因素分析,并在此基础上给出相应的网络舆情危机预警对策.     

Web2.0环境下企业网络舆情传播过程的研究及实证分析

Web2.0的兴起改变了网络信息的传播方式,对网络舆情的传播过程也产生了影响。本文在网络舆情传播理论的基础上,提出了Web2.0环境下企业网络舆情的过程模型,通过肯德基黄金蟹斗事件的案例具体分析了企业网络舆情的传播过程,并从媒体、网民和企业三个角度对网络舆情事件中各角色对网络舆情传播过程的影响做出了分析,最后对研究进行了总结。     

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。     

区块链环境下网络舆情传播影响因素模型研究

[目的/意义]区块链环境下网络舆情传播过程及影响因素模型分析，可更好地保证网络虚假信息传播的可追溯性，对实现网络舆情治理和打造网络舆情生态空间具有积极作用。[方法/过程]本文基于信息传播理论和信息生态理论，分析了区块链环境下网络舆情的传播过程，构建了区块链环境下网络舆情传播影响因素模型。采用网络爬虫获取Minds平台社交媒体数据对提出的模型及假设进行验证。[结果/结论]研究结果表明，区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力是影响区块链环境下网络舆情传播的重要因素。其中，区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力对区块链网络舆情传播态势有正向影响，图片信息上链偏好和视频信息上链偏好对区块链信息偏好有正向影响，信息上链偏好同区块链信息偏好呈负相关，区块链信息偏好对区块链技术偏好有正向影响，区块链信息偏好对区块链环境热度有正向影响；上链粉丝用户数量、上链关注用户数量对信息人影响力有正向影响。研究丰富了区块链环境下网络舆情传播过程的理论和算法，从网络舆情传播影响因素的视角出发提出了治理区块链环境下网络舆情空间生态的对策建议。     

基于知识图谱的网络舆情研究现状分析

针对国内关于网络舆情的研究文献,采用共词分析和可视化方法,对文献中的研究热点与前沿进行了多维尺度分析和社会化网络分析,研究认为国内的网络舆情研究处于快速发展阶段,稳定的研究队伍和研究机构正在形成。网络舆情的收集、分析、深加工将成为研究热点。     

突发疫情环境下网络舆情传播趋势预测及社会保障应急机制研究

【目的/意义】突发疫情环境下将形成大量网络舆情,准确把握网络舆情传播趋势可为突发疫情环境下的社 会保障应急机制提供参考依据。【方法/过程】本文从网络舆情信息交互影响要素、网络舆情信息交互机理两方面分 析突发疫情环境下网络舆情信息交互机理;并从网络舆情传播趋势特点考虑,以新冠病毒肺炎李文亮事件为例,采 用Elman 神经网络模型,选取网络信息数量以及情绪总量和主导情绪作为网络舆情传播趋势预测主要变量和辅助 变量,对突发疫情环境下的网络舆情传播趋势进行预测分析,针对预测结果制定相关社会保障应急机制。【结果/结 论】研究提出可通过完善网络舆情相关法律机制、社会参与机制、信息披露机制、社会监督机制、责任追究机制五项 社会保障应急机制,以期为突发疫情环境下维持社会稳定性提供依据。【局限/创新】未来研究中可结合更多相关实 例进行分析,从而使研究结论进一步得到丰富与深化。     

创新社会管理中的网络舆论引导研究

随着Web2.0的迅猛发展和广泛运用,虚拟社会越来越呈现出小世界网络的特性,英国伦敦骚乱以及刚刚爆发的俄罗斯游行事件,煽动者均借助社交网站进行舆论散播.网络舆论愈发成为影响国家利益、事关国家安全的重要因素,若不对网络舆论给予及时关注和正确引导将对经济和社会造成不可估量的影响和损失.因此,如何进行网络舆论引导是新时期对完善和创新社会管理中创新管理理念、方法和手段提出的新挑战.本文的网络舆论引导研究试图回答两个问题:(1)是否需要引导？(2)如何加以引导？为此,首先提出网络舆论事件是否需要引导的3种研判方法,若加以引导,则进一步利用社会网络分析方法对舆论领袖及潜在关键人物进行探测和挖掘,给出引导策略,为创新社会管理中的网络舆论引导提供科学和定量的研究基础.     

基于舆情画像的在线社交用户信息传播特征统计分析

[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。     

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。     

重大疫情中网络舆情的多属性演化分析

【目的/意义】探索重大疫情中网络舆情的多属性演化规律,为重大疫情防控中的网络舆情治理实践提供参 考。【方法/过程】基于社会学视角构建了重大疫情中网络舆情多属性演化分析模型,选取湖北红十字会事件微博舆 情数据为研究对象,采用意见领袖影响力评价、LDA主题模型和Snownlp情感分析方法对重大疫情中网络舆情意见 领袖、主题分布和情感走势进行分析,从人群、内容和情绪三种社会属性揭示重大疫情中网络舆情多属性演化规 律。【结果/结论】结果表明,重大疫情网络舆情可以分为突发期、爆发期、降温期和失焦期四个阶段,各个阶段在意 见领袖、主题讨论内容和情感倾向上均有较为明显的区别,网民的情感阶段变化与舆情的主题属性演化规律相吻 合。【创新/局限】本研究提出的模型能够有效满足重大疫情网络舆情演化特征深度挖掘的要求,为重大疫情网络舆 情的治理实践提供参考。后续研究可选取更广泛的舆情事件和数据源验证该模型。     

面向人工智能的我国知识图谱研究的分布特点与发展趋势

【目的/意义】知识图谱不仅是新一代人工智能的前沿技术,而且是大规模知识工程的学科方向。探究我国 知识图谱研究的分布特点和发展趋势,将对技术应用和学科研究具有参考价值和借鉴意义。【方法/过程】本文运用 文献计量学方法和数据可视化技术,针对我国知识图谱研究重要文献的来源库、期刊、基金、机构、作者、关键词等 进行计量研究,采用ECharts和VOSviewer工具可视分析。再根据共词分析方法挖掘“知识抽取”和“知识应用”两大 研究主题,使用Python软件绘制词云图,着重阐述其核心内容、关键问题和主要趋势。【结果/结论】我国知识图谱研 究具有应用跨界与文献激增的总体特点,并呈现六大具体特点。面向开放域的知识抽取技术和智能应用方法,将 成为大规模知识图谱的未来发展趋势。【创新/局限】聚焦人工智能学科范畴,依据共词分析和生命周期,综合利用 多种可视化工具,我国知识图谱研究的分布特点和重要主题得以阐述。然而,国际知识图谱的文献计量与主题挖 掘,尚待进一步分析与研究。     

[2015年第1期] 社会事件网络舆情的政府干预机制

社会事件的前卫指标来源于网络, 随着网络技术平台的发展, 使得信息 网络传播更为迅速和广泛,给社会事件的舆情应对带来诸多挑战。 文章以社会事 件网络舆情干预机制为研究对象, 从舆情传播过程的视角 , 提出社会事件网络舆 情干预机制的 4 个阶段, 即舆情干预判断、干预时机、干预措施和干预评价。 此 外, 文章还具体分析了各关键干预环节的技术解决方案, 并给出 舆情干预的政策 建议,为政府及相关部门对舆情的应对提供借鉴。     

基于超网络的舆论领袖识别应用研究

舆论领袖对网络舆论的形成具有重要推动作用,可以影响网络舆论的走向,因此识别网络舆论领袖对于及时掌握舆情、引导舆论有重要意义。本研究将超网络分析法应用到网络舆论领袖的识别中,首先在对网络舆论构成及关系进行分析的基础上,建立社交子网、话题子网、观点子网等子网络,并根据三者间的关联关系将它们集成为一个完整的网络舆论超网络模型;在此基础上,提出可用以识别网络舆论领袖的超网络测度指标,包括节点超度、超边重叠度、集聚系数、平均最短距离等;最后通过"钱云会"事件的实例分析证明了该方法的可行性,具有很强的实际应用价值和理论指导意义。     

基于超网络的社会舆论干预及应用研究

对网络舆论的监测与管理,事关网络社会安全,体现管理者的社会管理能力及维护社会和谐稳定的能力,因此日益成为研究的热点。本文基于已建立的超网络模型,实施网络舆论的干预与引导,探讨不同干预与引导策略的影响机制及其效果,旨在挖掘网络舆论监测与管理中的重要抓手,以期有助于网络舆论的干预与引导,降低网络舆论的负面影响,构建和谐网络环境。     

社交网络舆情事件主题图谱构建及可视化研究——以校园突发事件话题为例

[目的/意义]利用知识图谱构建大数据驱动的社交网络舆情事件主题图谱,是网络舆情学术界和产业界关注的新问题,结合校园突发事件网络舆情进行可视化分析对推动社交网络舆情监控平台的构建具有一定的理论和现实指导意义。[方法/过程]文章在对知识图谱、社交网络舆情事件主题图谱相关理论进行分析梳理的基础上,构建校园突发网络舆情事件主题图谱中的实体、关系和过程模型,并结合"北京交通大学实验室爆炸"舆情事件进行可视化分析。[结果/结论]数据结果表明,政府官微在舆情引导中起到重要作用;可以从"故事线"和"时间线"两个方面对舆情事件进行可视化分析;高校舆情事件在爆发初期、事件调查进展期、事件调查结果期呈现不同的情感倾向;高校舆情事件的传播媒介在移动端和非移动端传播差异不大;舆情夜间传播活跃度高于日间。