信息生态视角下微博舆情生态性评价指标及实证研究

[目的/意义]新时代呼唤构建良好的网络舆情生态,微博舆情生态性评价指标有助于舆情监管部门制定相应引导策略。[方法/过程]从信息生态视角出发,运用层次分析和模糊综合评价法构建微博舆情生态性评价指标,并结合新浪微博突发事件爆发期阶段进行实证分析。[结果/结论]数据结果表明,微博平台信息生态系统中舆情用户的信息素养较低,对舆情的理解能力较差,舆情用户缺乏主动沟通的能力。监管部门要注重对舆情用户信息素养的培养,促进微博不同舆情社群的信息交互。     

z指数在微博传播力评价中应用研究 ——以27个政务微博为例

[目的/意义]探究z指数在微博传播力评价中的评价方法和评价效果,为客观科学评价微博传播力提供新的方法和途径。[方法/过程]借鉴现有微博传播力评价指标,构建微博转发z指数、评论z指数、点赞z指数和综合z指数,以27个省会城市的外宣类政务微博2018年11月的微博数据为研究对象,通过统计分析、相关性分析、多元回归分析,验证z指数在微博传播力评价中的应用效果。[结果/结论]z指数继承了h指数和p指数在微博传播力评价中的优势,而且更加重视高质量博文的发布。     

高校官方微博用户信息参与行为影响因素研究——以黑龙江省19所高校为例

[目的/意义]旨在为提升高校官方微博用户参与度和账户活跃度提供参考。[方法/过程]选取黑龙江省19所高校微博内容作为样本数据,建立高校官方微博用户信息参与行为影响因素模型,运用SPSS多元线性回归法验证各因素对用户信息参与行为产生的影响。[结论/结果]研究展示了各个因素对用户信息参与行为的影响,提出了提升高校官方微博用户参与度和账户活跃度的有效建议。     

区域政务微博知识图谱构建及可视化研究

[目的/意义] 借助知识图谱对区域政务微博内容进行知识组织与可视化展示,能够提升用户的知识阅读及获取效率。[方法/过程] 首先,基于LDA模型对区域政务微博进行主题建模,通过依存句法分析对微博内容进行语义三元组抽取。其次,构建了区域政务微博知识模型,形成了知识图谱的语义架构。最后,借助图数据库Neo4j及D3.js插件实现了区域政务微博的知识图谱可视化及关联化保存。[结果/结论] 经理论构型与实际验证,本研究构建了基于主题划分的区域政务微博知识图谱,为社交媒体内容的知识图谱构建提供了一定的思路及方法。     

政务微博评论中情感极性分析方法研究——以上海公安机构微博为例

[目的/意义] 研究政务微博评论中的情感极性分析方法,为政务微博情感倾向判断提供依据并为未来情感分析研究指出方向。[方法/过程] 基于字典的情感分析方法构建情感极性分析模型,以上海公安机构微博为实例,验证模型的可用性,并分析微博已有属性信息在情感分析中的作用。最后对微博的这些信息以及情感极性进行相关性分析。[结果/结论] 本文的情感极性分析模型具有可用性,微博评论量和转发量之间存在着显著正相关性,并且在转发量较低时,评论量与情感极性存在着显著负相关关系。且当微博点赞量大于评论量时,微博内容自身带有正向情感倾向。     

重大公共事件中政务微博信息特征研究 ——以河南暴雨事件中@人民日报新浪微博为例

[目的/意义]旨在提高各级媒体对政务微博的管理能力.[方法/过程]运用统计分析方法,对河南暴雨事件中@人民日报新浪微博文本内容进行分类、分时段和主题关键词分析,总结重大公共事件中政务微博的信息特征.[结果/结论]在事件发展的不同时期各类微博的内容侧重点有所不同,网友互动情况略有差异,关键词分析体现国家主流媒体对重大公共...     

用户参与企业营销互动的影响机制研究——以微博抽奖为例

[目的/意义]“有奖互动”作为一种营销策略,利用奖品作为激励吸引大量用户参与转发、评论等互动方式,能够有效提升企业营销效果。通过影响机制研究,为企业制定基于微博抽奖的社交媒体营销计划提供实践指导。[方法/过程]以微博抽奖类企业微博营销帖子为研究对象,构建基于感知价值理论的模型并提出假设,探究用户参与企业营销的影响机制。[结果/结论]经研究发现,用户参与企业营销互动除了受到奖品因素的激励外,还会受名人信息、粉丝数和营销内容数的正向影响;关注行为对评论数具有显著负向影响,内容字符数对转发和评论两种用户互动行为均具有负向显著影响。本研究对现有文献做出了补充,同时为企业如何制定互动营销计划以提高营销目标提供一定指导。     

企业微博信息与短期绩效的BP神经网络预测研究——基于信号分析视角

[目的/意义]致力于更好地挖掘和利用企业微博中的信息,利用信号分析方法构建了基于企业微博的信号指标框架,为有效地预测企业短期绩效提供了新思路。[方法/过程]将该预测体系应用于典型的经验品—电影行业,经过线上收集信息、辨识信号、解读信号,最终借助BP神经网络模型输出线下首周电影票房的预测结果。[结果/结论]企业微博具有很高的探索价值,企业发布的信息性内容特征量和企业关注者的结论化反馈程度等因素对预测结果的影响较大,并且包含企业微博信号的模型预测能力得到了显著地提升。     

分歧与共识:突发公共卫生事件下官方与民间风险沟通研究

[研究目的]基于官方和民间双视角开展风险沟通研究,可以弥补已有研究视角单一的问题,体现“沟通”的本质。[研究方法]以新冠肺炎疫情为案例,采用文本挖掘和主题建模方法,对《人民日报》微博账号@人民日报的报道内容和公众评论进行话语分析。[研究结论]两个话语场表现出了均衡的双向影响力,展现出“共识-分歧-下一个共识”的互动模式。但是两个话语场仍然存在信息供求不匹配、议程分化等问题。这有待官方进一步利用技术赋能,建立良好的沟通机制,推动双方走出对话盲区,谋求意义共通。     

政务微博发展十年:回眸与前瞻——一个文献综述的视角

[目的/意义]政务微博与政务新媒体的发展问题是一个新的社会热点与学术议题,对该领域的研究成果进行阶段性梳理,有利于厘清政务微博未来的研究方向,从而推动政务微博在舆论环境、媒体格局、传播方式不断变化的今天更好地发挥应有的作用。[方法/过程]文章基于CiteSpace进行文献计量,绘制出政务微博研究科学知识图谱,并结合文献的深度研读,归纳出已有研究的主要内容。[结果/结论]研究发现,已有研究形成了较为明显的演化链条："政务微博——政务微信——政务新媒体",在时间上可划分为较清晰的3个阶段。整体研究呈现出研究对象内涵的不断拓展、研究内容的逐渐丰富、研究方法的更加多元等特征与趋势。未来,就如何构建政务微博制度文化、如何进一步发挥政务微博的服务功能、如何形成与发展微博矩阵或新媒体矩阵、如何搭建政务新媒体政策体系等问题仍需要深入研究。     

基于共享心智模型的在线旅游信息协作搜索团队认知研究

[目的/意义] 深化对在线旅游信息协作搜索的整体认识,为专业化旅游信息协作搜索服务平台建设优化等提供启发和借鉴。[方法/过程] 聚焦于在线旅游信息协作搜索情境下的团队认知,以共享心智模型表征团队认知,以高校学生为研究样本,应用扎根理论方法,探讨在线旅游信息协作搜索团队共享心智模型建构过程。[结果/结论] 识别出四大核心环节——个体感知与探索、团队任务解析、团队信息收集和团队信息决策,并理清了各个环节的认知活动与共享心智模型内容。     

面向政务微博的社会治理建模与实证研究

[目的/意义]作为"互联网+政务服务"的产物,政务微博功能综合、用户众多、信息海量、诉求多元的特点为社会治理提供了新的视角。[方法/过程]通过从数据库中随机抽取的2 000条政务微博作为研究对象,运用SPSS19.0分析政务微博在社会治理中的作用机理;使用案例分析法,选取@中央气象台、@问政银川、@北京微博群,来实证研究基于内容的可视化、基于时间线条的效率值、基于突发事件的微博群效应在社会治理的独特运作模式。[结果/结论]结果表明,政务微博在预测网络舆情、创新社会治理方面具有显著的正向作用,优质的政务微博运营理念有助于促成信息在交互场景下实现多方谋划（共建）、广泛参与（共治）、共同享有（共享）的社会化机制,以期能为政府更好地运用新媒体"听民意、惠民生、解民忧"提供一定的借鉴。     

间歇性中辍行为特征的探索性研究——以微博数据为例

[目的/意义] 移动社交网络用户的消极使用行为越来越普遍,间歇性中辍行为是其中非常典型的一类,对间歇性中辍行为特征与影响因素进行分析,有助于加强用户消极行为方面的研究,帮助企业有针对性地采取措施,完善运营机制并实现长久发展。[方法/过程] 本文选择有远离微博意向的用户,采用网络爬虫的方式收集用户半年内发微博的时间与内容,基于登录时间间隔、中辍时间间隔与微博内容词云分析对用户的间歇性中辍行为特征与原因进行研究。[结果/结论] 研究结果发现,微博的环境、内容与过度使用都会导致用户产生远离意向,其中活跃用户占大多数,然而在实际行为中,活跃用户采取远离行为的可能性更低,中辍时间间隔也更短,消极用户则相反,用户需求不同导致用户的行为意向与实际行为存在差异。     

中继人视角下公共政策异构化传播研究——以垃圾分类政策为例

[目的/意义]意见领袖在公共政策网络议程建构、异构和重构过程中发挥着作用,通过动态追踪议程变化可以准确把握政策传播效果。[方法/过程]以全国及重点城市垃圾分类政策为例,基于内容分析方法(Content Analysis)与网络议程设置理论(Network Agenda Setting,NAS),针对微博平台上的政务账号、媒体账号、意见领袖账号和网民账号的议题属性网络进行关联性分析,进一步探讨公共政策议程设置效果及其中介机制。[结果/结论]研究发现,垃圾分类政策传播过程中,政策议程、新媒体议程(包含政务、媒体和意见领袖账号)与普通网民议程呈现出“异构化”属性网络;相比于政务微博账号和媒体微博账号,意见领袖账号在政策传播过程中触达受众广、活跃度高、交互性强、网络议程设置效果更为显著,作为“中继人”的角色最为凸显。     

社会化媒体信息生态系统要素及结构研究——以图书馆微博为例

[目的/意义] 为优化社会化媒体信息生态系统,以及为用户群体需求和图书馆自身建设需求提供导向。[方法/过程] 基于对社会化媒体生态系统与自然生态系统相似性和差异性的分析,本文界定了社会化媒体生态系统种群、群落等概念,重点论述了社会化媒体生态系统的基本要素、各要素间的层次关系、生态结构及其信息资源流动,并以图书馆微博为例,分析其微博信息生态系统组成要素及信息流转路径。[结果/结论] 形成社会化媒体及图书馆微博信息资源流动路径图,有助于探寻社会化媒体的生存发展规律。     

基于有限理性视角的网络舆情传播模型构建

[目的/意义]探究个体决策的有限理性对于网络舆情传播的影响,从网民心理的微观层面来构建网络舆情传播模型。[方法/过程]以病毒动力学理论为基础,引入考虑个体心理参照点的前景理论,构建网络舆情传播模型,并求解模型的基本再生数,进行数值仿真对基本再生数的计算结果进行验证分析。[结果/结论]网络舆情传播扩散规模,与微博用户接触到的接触消极微博内容的比例β、相关舆情事件评论或转发中传达负面情绪的评论内容占比p、被感染网民的自愈率q等有密切关系。     

基于主动学习的新媒体政务互动内容情感挖掘研究

[目的/意义]新媒体平台逐渐成为政民交互的重要载体,准确把握新媒体政务互动内容中的情感倾向,有助于提升政府舆情把握能力与社会治理能力。[方法/过程]在BERT文本语义表示基础上,将主动学习策略与BiLSTM模型集成,进行新媒体政务互动内容情感倾向分析,以提升模型对互动内容情感数据的有效利用。[结果/结论]针对“法律法规草案公开征求意见类”微博互动内容的实验表明,将主动学习引入BERT-BiLSTM模型后,模型的准确率、召回率及F值提升,新媒体政务互动内容情感呈现效果较好。文章所提模型科学可行,能够在减少数据依赖的情况下,提升情感挖掘的效率。     

基于领域情感词典的用户生成内容有用性评价研究——以豆瓣读书为例

[目的/意义]用户生成内容有用性评价是自然语言处理研究的重要内容,文章提出一种融合领域情感词典与信息熵的评价方法,对体验型产品的用户生成内容有用性评价问题进行研究。[方法/过程]基于领域情感词典抽取用户评论语料的情感特征,并以信息熵作为信息量特征,以随机森林和梯度下降树分类模型进行对比实验,验证研究假设。[结果/结论]证明了体验型产品用户生成内容的有用性评价效果可以利用领域情感特征得到大幅提升,扩展了领域情感词典的实践应用场景。     

基于用户行为的政务媒体内容主题关注度研究--以“上海发布”及“北京发布”为例

[目的/意义]旨在为提高政务新媒体整体影响力,促进媒体间融合发展提供参考。[方法/过程]以“上海发布”“北京发布”的新浪微博及抖音账号为实证研究对象,研究不同媒体平台用户的互动行为特征。引入互动h指数对内容的质量进行对比,并引入主题关注度概念对不同平台及城市发布内容的主题关注度进行对比。[结果/结论]提出树立用户意识,提升用户黏性;激发爆点引流,打造精品账号;探索平台差异,提高传播效能等建议。     

基于信息生态理论的政法事件微博舆情传播规律研究

[目的/意义]在以政务微博为代表的新媒体技术不断发展的背景下,政法事件微博舆情传播成为政法机关面临的新问题。对政法微博舆情传播进行研究,有助于剖析微博舆情传播的信息生态学规律。[方法/过程]基于信息生态理论构建政法微博舆情生态系统,以聊城于欢案政法事件为研究实例,将新浪微博舆情信息作为研究对象,对系统内的信息主体、信息环境、信息3个因子的传播和演化过程进行分析。[结果/结论]研究结果表明,主体因子中用户粉丝数和关注数均符合幂率分布且呈断尾分布特征;信息因子特征量符合指数分布;环境因子特征量具有长尾分布特征,政法微博舆情传播符合信息生态学的互生再生规律、动态平衡、协同进化规律。文章的研究对政法机关舆情监管部门把握微博舆情传播规律及舆情控制具有一定的参考性作用。