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。     

事件系统视角下网络舆情态势感知研究

[研究目的]随着互联网技术的发展,网络环境变得日益复杂,网络舆情事件发展态势感知的难度也在不断加大,为网络舆情监管带来了极大挑战。在舆情事件发生时,及时感知其发展态势,厘清其演化特征和规律,藉此提出相应建议,对引导与治理网络舆情具有重要意义。[研究方法]基于事件系统理论,提出一种融合态势感知理论和用户画像的网络舆情态势感知模型。首先,采集舆情事件时间、空间和强度要素相关数据。然后,划分舆情演化阶段、分析网络舆情扩散属性和情绪强度属性的特征。最后,构建Grey-BP神经网络模型,预测网络舆情扩散属性和情绪强度属性的后续发展态势。[研究结论]从事件系统视角出发,构建了融合态势感知理论和用户画像的网络舆情态势感知模型,整体性地探究舆情事件时间、空间和强度要素特征,能够较为全面地阐述网络舆情的演化态势,并可靠地预测其未来演变趋势。     

企业舆情危机事件:诱因、态势与应对

依据人民网舆情监测室发布的企业舆情危机事件案例,将企业舆情危机事件诱因归纳为产品或服务缺陷型、内部管理漏洞型、公共安全型、领导或员工言行失当型等类型。从不同诱因占比、舆情量级、爆料者、涉事企业所属行业、舆情影响等维度分析了企业舆情危机事件发展态势。将企业应对舆情危机事件的策略分为积极型和消极型两类并进行了阐释。     

网络舆情事件的系统动力学模型与仿真

分析网络舆情事件的热度,研究网络舆情危机的形成机制,构建网络舆情危机预警的系统动力学模型.采用Vensim PLE软件对模型仿真,验证并分析模型的有效性和灵敏度,仿真结果表明该模型能够较好地拟合网络舆情事件中热度的形成过程.分析事件作用、网民作用、媒体作用和政府作用等四方面对网络舆情热度的影响,给出了网络舆情危机预警策略与对策建议.     

网络舆情热点事件"系列化呈现"问题研究

通过梳理和归纳近年来网络舆情热点事件,发现某些热点事件由过去零碎化出现而转向系列化呈现.深入考察表明,媒介议程设置、网民共性偏好、自然异常现象、社会变迁压力等推动了事件系列化.而事件系列化呈现推动了政府政策介入和网民认知转变,也带来了网络舆情叠加、固化、危机化及社会恐慌心理等.因此,政府、媒体、网民等需通过行为改进或机制构建等减少或消除事件系列化及由此形成的网络呈现与舆情聚焦.     

高校群体性事件网络舆情管理研究

高校学生是网络利用率极高的一个群体,也是网络舆情的主要生成力量和影响对象.分析了网络舆情对群体性事件的影响和作用,并对高校群体性事件网络舆情的分类、特点、原因等进行了研究,在此基础上,提出了高校群体性事件网络舆情的管控机制与方式.     

社会民生事件中网络舆情演化与引导机制研究

[研究目的]针对智媒时代网络舆情呈现出的多变性、聚焦性、盲从性等特点,以及谣言泛滥、网络对峙、集群效应等舆情极化现象,开展新的网络舆论生态结构下舆情演化规律和引导策略相关研究,以期为决策者科学制定舆情应对方案提供参考依据。[研究方法]选取2016—2021年间36起社会民生舆情典型案例,运用计算传播研究方法,进行舆情演化机制的定性比较分析,构建负面情感引导模型,开展“时度效”仿真分析,提出以网民实际需求为导向的分众化舆情引导策略。[研究结论]研究发现,社会民生事件在多参与主体交互作用下,有较明显的网络发酵过程;公众有较强情感诉求,媒体和意见领袖参与数量多,能够引发共情心理,共同构成引致此类舆情事件的内在机制;舆论引导实践中,应采取“先度后时”原则,以疏解网民情感为核心,采取针对性引导策略,真正做到合时、适度、有效。     

突发台风事件网络舆情预警机制研究

[研究目的]随着网络社会的不断发展，网络舆情危机不断显现，舆情预警机制在应对突发事件中发挥的作用日益显著。对突发台风事件网络舆情预警机制进行研究，可为政府争取防范时间，降低社会舆论危机。[研究方法]该文在理论分析、文献调查的基础上，建立了舆情预警指标体系，并运用组合赋权法对指标进行定权后采用白化权函数和SAGAFCM算法来分级分类。[研究结论]Ⅰ～Ⅳ级风险指标实时值和Ⅰ’～Ⅳ’级风险指标实时值与舆情危机预警启动概率存在非线性关系，并且后者对其概率影响更大；同时Ⅰ’级、Ⅱ’级、Ⅲ’级风险指标实时值的交互关系产生了预警临界曲面，为政府部门采取相应措施提供了参考。     

群体性事件网络舆情安全评估指标体系构建

分析挖掘了群体性事件在互联网上所体现的舆情演变规律,构建了事态扩散、民众关注、内容直观、主题敏感、态度倾向5个维度的群体性事件网络舆情信息安全评估指标体系,实现了对群体性事件网络舆情信息的安全态势评估。     

网络群体性事件源信息演化机制研究

介绍了网络群体性事件的内涵,对网络群体性事件的源信息和信息演化机制进行了探讨,为网络舆情的进一步研究提供参考.     

自然灾害事件网络舆情情感演化特征分析——以“河南暴雨事件”为例

[目的/意义]探索河南暴雨事件的网络舆情情感演化特征,为自然灾害事件网络舆情治理提供参考。[方法/过程]基于网络舆情发展中情感演化视角,构建了河南暴雨事件网络舆情处理分析模型,以微博舆情数据作为研究对象,采用SnowNLP、词云等方法揭示其情感特征和情感倾向。[结果/结论]网络舆情处理分析模型能够合理划分舆情演变阶段,发现舆情演变规律,为相关部门提供有针对性的引导策略及理论支撑。     

网络舆情事件演化的仿真实践研究

基于NetLogo仿真系统构建了网络舆情事件的演化仿真模型。利用图形化的界面和NetLogo特有的Turtle、Patch、Link代理Agent组成网络舆情事件的复杂网络仿真系统。实现了以图形输出窗口展现网络舆情传播演化的过程,从而直观地展示了网络舆情事件的初发、加剧、爆发、衰弱至消亡的整个生命周期。局限在于没有考虑动态的网络关系和社区网络结构对仿真模拟的影响。本文通过仿真实践发现了在网络舆情事件演化过程中各因素的相互作用关系,也为网络舆情演化仿真提供了可视化范例。     

基于贝叶斯网络的网络舆情事件分析

【目的/意义】目前网络舆情事件与社会稳定密切相关,其中定量计算方法在网络舆情事件分析中占有重要地位。【方法/过程】本文提出了一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network下文简称BN)分析网络舆情事件趋势的方法。先根据先验知识和专家指导设计BN拓扑结构;再利用EM算法推算条件概率表;最后通过训练集和测试集的方法检验BN的有效性。【结果/结论】本文以随机抽取的2018年100件网络舆情事件为数据源进行实验,结果表明本文设计的BN在预测网络舆情事件趋势方面是可靠的。这为基于BN处理网络舆情事件提供了一定理论依据。     

突发公共卫生事件背景下网络舆情治理方法探索

对突发公共卫生事件背景下网络舆情治理展开了分析,明晰了网络舆情治理存在的问题,深入分析了问题的成因,并以此为依据,有针对性地提出了提升网络舆情治理效果的方法,希望可以为相关人员提供一定帮助。     

网络群体性事件的源信息获取研究初探

随着我国互联网的飞速发展,特别是以SNS、微博为代表的Web2.0应用的兴起,已经形成了一个虚拟信息社会,并逐步演化为一个全新的开放信息传播空间。信息传播更为便捷,为网络舆情的产生提供了现实环境基础。同时,我国正处于机制转轨、社会转型的过程中,各类群体性事件的不断发生,且呈现出线上线下的联动的特点,对社会、经济的稳定与发展都产生了不良影响。本文在论述由网络群体性事件及其研究现状的基础上,对基于主题爬虫的网络群体性事件的源信息获取的框架进行了深入探讨,为舆情治理提供重要依据。     

群体性事件的谣言特征——以石首事件为例

在群体性事件中谣言通常作为一种异化的人际传播而存在,它往往在群体性事件中起着催化剂的作用。为有效控制群体性事件中的谣言传播,就需要对谣言特征进行分析。基于此,本文以石首事件为例,分析了群体性事件中谣言的特征。     

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.     

群体性事件网络舆情对策研究

阐述了群体性事件网络舆情的内涵和特征,构建群体性事件网络舆情安全评估指标体系,并提出群体性事件网络舆情的控制、引导和干预的对策建议.