基于大数据的网络舆情分析方法研究

随着互联网技术和应用的发展,网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生巨大变化。网络舆情分析方法已超出了现有常用的分析框架,必须在大数据分析的思维下有所创新。本文概述了常用的网络舆情分析方法,归纳了当前网络舆情的大数据特征和分类,提出了网络舆情分析创新要向大数据分析方向发展的观点,并概述了4种新思路新方法,对需要注意的相关问题进行了总结,对未来网络舆情分析创新进行了展望。     

基于大数据技术的网络舆情文本挖掘研究

通过分析大数据与网络舆情数据的相似特征,基于大数据思想构建网络舆情的文本挖掘模块,并在此基础上构建预警模型,对关系型数据库与分布式数据库进行了融合,使之适应模型从数据采集到分析查询的全部流程;并对大数据核心技术MapReduce进行扩展,改进的MapReduce贯穿于数据处理模块的文本特征向量提取与舆情指数的矩阵-向量乘积运算。通过仿真实验,证明该模型具有一定的准确性与良好的时效性。     

基于舆情大数据的社会安全事件情报感知与应用研究

[目的/意义] 基于舆情大数据进行社会安全事件情报感知,为社会安全事件应急管理提供情报支持。[方法/过程] 基于舆情大数据的社会网络属性,剖析网络社会环境下社会安全事件特征和情报感知需求,提出基于舆情大数据进行社会安全事件情报感知具有多元、快速、全面、深度的优势。从社会安全事件要素和过程两个方面,构建全要素、全周期的情报感知指标体系。分析基于移动传感网络的情报感知路径,针对情报感知指标进行情报感知,确定"异常→风险→情报"的情报感知过程,并研究情报感知方法。[结论/结果] 基于舆情大数据构建情报感知指标体系并开展应用研究,为网络社会环境下社会安全事件应急管理提供新思路和新方法。     

面向大数据的网络舆情异常数据监测与应用研究

[目的/意义]通过对网络舆情数据的动态监测和异常感知,及时预警舆情异常,为政府掌握舆情决策的先动优势提供理论模型和可行思路。[方法/过程]分析大数据环境下激增、波动等网络舆情数据异常现象,明确舆情趋势预测、动态感知异常等异常数据监测机理。基于此,首先运用Gompertz模型进行舆情趋势区间预测,其次定义偏离度进行数据异常评级,并确定预警等级,实现异常数据的及时捕捉和快速预警。[结论/结果]通过实例验证,证明了模型可行性,可以为政府舆情引导程度提供度量依据,也为编制智能化的舆情监测软件提供算法支持。     

大数据时代高校教师数据素养提升的路径研究

大数据时代,拓宽了高校教师教学资源获取的渠道,增加了高校教师课堂教学能力和教学水平提升的路径选择.新时代背景下,高校教师通过大数据素养的提升,对课程进行优质化和特色化教学,在促进大学生个性化发展的同时,促进了高校教学质量和教学水平的提高.论文从大数据时代高校教师数据素养提升路径的必然选择入手,提出了新时代高校教师数据素...     

大数据时代大学治理变革的路径探析

该文以大数据时代大学治理的变革模式为研究对象,从科技进步要求信息得到高效利用、疫情发展要求改进教学管理模式、素质教育要求促进学生个性发展等方面总结了大数据融入大学治理变革的迫切性,然后从大数据改进大学学习方式、大数据提高大学服务水平、大数据完善教师评价机制、大数据提升大学决策水平等方面总结了大数据为大学治理模式变革带来的机遇,在此基础上,从培养大数据技术人才、搭建大数据治理平台、维护大数据信息安全等方面提出了提升大学治理效能的措施,为实现大学治理的现代化打下基础。     

大数据和人工智能背景下的网络舆情引导策略

网络舆情引导是网络舆情生态治理中不容忽视的一方面,也是新时代国家意识形态安全和主流新闻舆论传播的重要课题。文章聚焦分析大数据和人工智能技术给网络舆情引导带来的机遇和挑战,并在此基础上提出新背景下网络舆情引导的策略建议。     

大数据环境下新疆突发事件网络舆情治理研究 ——以新型冠状病毒肺炎疫情为例

以新冠肺炎疫情网络舆情为例,通过大数据分析了新疆新冠肺炎疫情网络舆情发展状况,包括网民的心声、媒体观点、新疆政府对疫情期间网络舆情的管理措施和大数据环境下新疆在疫情防控和助力复工复产中采取的措施,提出了大数据时代新疆创新网络舆情管理路径.     

大数据背景下网络舆情信息异化控制模型研究

[目的/意义]面向大数据研究网络舆情信息异化机理以及控制模型,是政府控制信息异化程度的关键,为政府应对和治理网络舆情提供理论参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息异化机理,将网络舆情演化机理模型拓展为信息异化控制模型,并在此基础上通过数值仿真研究政府控制信息异化的分类问题。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息异化控制模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情信息异化程度,制定网络舆情治理策略提供参考依据。     

大数据背景下高校学生突发性事件中网络舆情引导和管理机制研究

高校学生突发性事件网络舆情的数据集在向大数据方向演进,并且具有自己独特的特征,所以高校学生突发性事件舆情引导和管理要适应大数据的时代要求.大数据背景下对高校学生突发性事件构建预警机制,建立不同的模型,并采用不同的应对方式.最后,从夯实技术保障、强化工作队伍、注重形势研判等三个层面加强大数据背景下高校学生突发性事件网络舆情引导和管理.     

大数据环境下网络舆情信息交互模型研究

[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。     

基于舆情大数据的网民关注度转移模型研究

[目的/意义]基于舆情大数据研究网民关注度转移模型,能够深入解读大数据环境下网络舆情事件的竞争效应,可以为网络舆情治理提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情事件竞争效应以及网民关注度转移机理,基于微分方程组构建网民关注度转移模型,通过研究模型特性和数值仿真,理解两个舆情事件之间网民关注度转移的定量关系以及未来趋势,并给出估计模型参数的方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网民关注度转移模型是可行的,尤其是可以通过舆情数据分析确定多个舆情事件的竞争结果以及网民关注度转移的关键节点,为进一步研究网民关注度转移趋势预测问题提供模型基础。     

大数据时代的网络信息伦理治理研究

随着移动互联网、云计算和智能便携技术的发展,人类社会已进入"大数据"时代。本文主要探讨了大数据技术应用、创新和研发中的信息伦理失范及其治理问题。指出大数据技术在给人类社会带来了积极变化的同时,也引发了信息异化、数据权利、信息隐私和数字鸿沟等网络信息伦理问题。最后,从伦理治理的角度出发,文章提出了一组促进和谐信息社会有序运作的网络信息伦理原则。     

大数据时代公共文化服务治理创新研究

提供公共文化服务是现代政府基本职责之一,也是改善社会文化民生的重要举措.但目前我国公共文化服务供需多重性矛盾依旧突出,非均等化问题仍然严重,公共文化服务决策科学化程度有待提高.而大数据理念与技术为实现公共文化服务供需平衡创造了条件,为提高公共文化服务均等化水平提供了依据,为追求公共文化服务决策科学化奠定了基础.对此,应将大数据逻辑治理融于公共文化服务实践,构建公共文化服务供需大数据库及其开放共享平台,建设基于大数据的公共文化服务均等化保障机制与公共文化服务决策支持系统,以大数据助推公共文化服务治理创新进程.     

大数据治理的概念与要素探析

随着信息、连接和计算能力这三大要素变得更加经济和便利,大数据应用将会变得越来越普及,如何发挥大数据应用的作用正是大数据治理关注的问题。从目的、权利层次、对象和解决的实际问题4个方面深入探析大数据治理的内涵,分析大数据治理应重点关注的领域,构建大数据治理框架,并进一步讨论大数据治理面临的挑战。论文在大数据治理内涵剖析和大数据要素框架构建方面作出新的尝试,以期为后续研究提供参考。     

大数据情境下网络舆情分众化演变趋势分析

【目的/意义】为有效判断网络舆情演变趋势,分析网络舆情传播和形成的规律,研究网络舆情分众化演变 的状态和特征,本文基于AEMIPO方法提出了大数据情境下网络舆情分众化演变趋势分析方法,以期为网络舆情 传播引导策略提供优化参考。【方法/过程】通过对网络舆情分众化演变过程的自相似性、周期性和平稳性等统计特 性进行动态跟踪,选取ARMA,ARIMA,SARIMA,FARIMA模型对上述统计特性进行描述,构建备选模型库,从备 选模型库中根据选择规则选择模型对网络舆情分众化演变趋势进行建模,并在大数据情境下预测网络舆情分众化 演变趋势。【结果/结论】以“山东金矿爆炸救援案”的微博数据为实例对所提方法进行验证分析,结果反映该方法预 测准确率高达80%,表明其可在大数据情境下对网络舆情分众化演变趋势进行准确地预测和分析。【创新/局限】由 于本文针对一个实证案例进行分析,存在一定研究局限性,因此在日后研究中需结合更多案例进行验证,并对该方 法进行不断优化,从而全方面提升其有效性和准确度。     

智慧信息服务大数据框架下网络舆情信息集成应用研究

【目的/意义】随着互联网及大数据的飞速发展,网络信息海量涌现,对网络舆情信息集成与分析成为及时应对用户网络行为规律以及优化政府决策的重要手段。【方法/过程】在分析了网络舆情信息集成的发展现状、研究意义以及主要研究方向的基础上,辨析了大数据及网络舆情的概念及特征。基于此,本文以智慧信息服务大数据框架下网络舆情信息为研究对象,结合日志分析法和统计分析法,采用Awstats软件大数据集成技术等对智慧信息服务大数据框架下网络舆情的主要特征进行全面分析;进一步利用回归系数显著性检验方法,获得网络用户的行为规律,并将其应用到优化政府决策中。【结果/结论】实证结果表明,描述性分析的回归系数显著性检验结果低于0.05,推断性分析的回归系数显著性检验结果低于0.1,相关性和聚类分析的回归系数显著性检验值皆低于0.001,说明可根据描述性、推断性、相关性和聚类分析,获得有效的网络舆情集成分析结果,可将其应用到优化政府决策中。【创新/局限】但由于条件有限,本文设计的集成方法在集成效率方面还有所不足,未来的研究方向可以从提高集成速度入手,加强舆论信息集成的效果。