基于主题的微博情绪与传播力关系研究——以"中美贸易战"为例

【Purpose/significance】this paper crawls the microblog related to the "Sino-US trade war" event, aiming to clari⁃ fy the relationship between the emotional characteristics and communication power of microblogs on different themes in the event, which is helpful to control and guide the public opinion.【Method/process】Firstly, we extract the topic of microblog data, classify the data into different emotion and calculate the emotional intensity, then we study distribution of emotion types,and discuss the relationship between the emotional types and the emotional intensity and the communication power of each topic.【Results/conclusion】The results show that: ①The analysis of the proportion and intensity of emotions of dif⁃ ferent themes can effectively identify the themes and emotions with potential risks. ②The analysis of the relationship be⁃ tween high proportion and high intensity of emotion and communication power in different themes can provide reference for formulating emotion guidance strategies.     

基于群体分类的微博用户公共情绪偏好实证研究

基于精细加工可能性模型(ELM)理论,依据微博数、粉丝数和关注数,在将微博用户划分为游离型、信息获取型、活跃型和名人型4种群体的基础上,构建了微博用户公共情绪偏好分析模型,并进行实证研究,最后针对微博用户的分类引导提出了可操作性建议.     

基于微博的网络舆情动力学研究

为研究基于微博的网络舆情的传播机制,本文基于微博平台,结合小世界理论,以网络舆情的生命周期为脉络,构建出基于微博的网络舆情传播模型,并且结合具体案例对模型进行仿真验证,同时预测其未来发展趋势。     

城市自来水污染事件微博舆情应对研究--基于兰州政务微博、市民微博的实证分析

以兰州自来水苯污染事件为研究实例,以新浪微博为研究平台,将兰州政务微博与兰州市民微博发布的有关自来水苯污染事件的微博信息与评论为研究对象,首先对兰州政务微博与兰州市民微博发布的事件相关信息的时间分布、关注内容进行对比分析,然后考察兰州政务微博信息的评论情况、语言风格,进而对兰州政务微博的舆情应对能力做出分析评价,最后为政府有效应对城市自来水污染事件引发的微博舆情危机提供对策建议。     

基于马尔可夫链的政府负面网络舆情热度趋势分析--以新浪微博为例

微博作为用户关系信息分享、传播以及获取的平台,由于信息量大、传播更迅速,成为网络舆情传播的主要载体。在查阅大量文献的基础上,首先对政府负面网络舆情事件热度进行明确界定与度量,之后通过划分状态空间、构建状态转移矩阵、开展舆情热度趋势预测等步骤建立基于马尔科夫链的政府负面网络舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取2013年度的舆情热点事件“延安城管暴力执法”进行舆情热度实证分析,验证了模型的合理性和有效性,进而为政府开展网络舆情管理和网络危机公关活动、合理引导舆情事态发展提供理论依据。     

危机沟通视角下微博舆情演变路径研究

当前,微博已经成为网民的主要交流方式,也成为社会舆情的主要发源地和传播推手.分析和厘清微博舆情的2条演变路径和危机沟通视角下微博舆情的3条演变路径,掌握它们的演变规律,可以帮助危机管理者根据危机传播的内在机理,有效消除或化解舆情危机,达到良好的沟通效果.     

网络舆情反沉默螺旋研究——以"中华女事件"为例

在界定网络舆情反沉默螺旋概念的基础上指出传统媒体的能量、网络的特性和社会环境的变化是网络真情反沉默螺旋发生的主要原因,运用定性的方法对网络舆情反沉默螺旋主体的类型进行了划分,包括信息优势者、信念坚定者和利益驱动者,并对"中华女事件"网络舆情沉默螺旋的产生、消解和反沉默螺旋的形成作了探讨.     

微博环境下高校舆情情感演化图谱研究——以新浪微博“高校学术不端”话题为例

[目的/意义]掌握和了解微博环境下高校舆情情感的演化规律,对相关部门加强高校舆情监测监管,使高校适时采取措施应对负面舆情事件的恶性传播具有十分重要的意义。[方法/过程]本文通过文本挖掘并利用词云可视化展示对文本特征进行分析;基于朴素贝叶斯分类器将网络用户评论文本进行情感分类;结合用户情感演化与舆情事件发展周期的分析动态展示高校舆情情感演化图谱。[结果/结论]网民负向情感的占比在舆情蔓延期达到顶峰,中性情感的占比在舆情蔓延期最低,正向情感的占比在舆情周期中几乎没有变化。通过对微博环境下高校舆情情感演化图谱进行研究,为微博环境下高校舆情的研究提供新的理论支撑,在实践层面为舆情监管部门及时监测和有效引导高校舆情走向起到针对性的作用。     

微博社区网民情绪引导与舆情控制的SIR演化博弈分析

【目的/意义】通过研究微博社区网民的情感交互与舆情观点,有助于在复杂的网络中掌握网民情绪演化从而良性引导网络舆情态势。【方法/过程】基于传播动力学、社会安全阀等理论,结合微博社区中的实际案例,定义事件利益主体并抽象出事件演化的全生命周期,同时,构建SIR演化博弈模型刻画网民情绪的动态演化规律及主体决策博弈演化过程,并通过仿真模拟分析得到系统演化至稳定状态的均衡条件。【结果/结论】结果表明:微博社区中意见领袖与官方媒体感知收益与风险的敏感度对决策行为产生显著影响;官方媒体及时设置有效议程构建安全阀能够防止网民情绪恶化;意见领袖与官方媒体的协同引导能够最大效度地帮助政府管控网络舆情。     

不同领域的用户标签主题表达能力差异研究——以中文微博为例

文章以腾讯微博为研究对象,调研用户标签主题表达能力,并针对不同领域的差异进行分析。本研究可进一步丰富信息组织领域的研究内容,并为微博类应用平台的用户标签自动服务提供参考。     

微博客用户特征分析及分类研究——以“新浪微博”为例

以新浪微博为例,通过网络爬虫软件抓取新浪用户的相关信息。使用计量学方法,对用户特征进行统计分析,并利用决策树分析、相关性分析和关联挖掘用户特征。结果表明:新浪微博的认证用户和非认证用户之间存在明显差异;微博客用户的特性、发布微文时间段、微文长度、关注者、粉丝量和微文数等具有统计特性,地域差异明显;微博客用户选择是否公布城市,是否允许所有人私信、评论等之间存在一定关联关系;另外,通过对用户的分类发现,其中三种类型的用户群体之和占用户总体的85%以上,具有显著特性,为微博客用户特性的深入研究提供参考依据。     

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。     

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。     

高校官方微博主题特征对用户信息参与行为影响研究——以黑龙江省19所高校为例

选取黑龙江省19所高校微博内容作为样本数据,以探求高校官方微博主题特征对用户信息参与行为影响的实际效果,这对高校官方微博账户运营发展有很重要的现实意义。首先爬取黑龙江省19所高校官方微博数据内容信息,然后采用LDA算法进行主题分类编码,最后运用多元线性回归法验证各个主题对用户信息参与行为产生的影响。研究展示了各个主题特征对用户信息参与行为的影响大小,并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。     

突发自然灾害事件微博舆情蔓延规律与控制研究*

突发自然灾害事件导致的微博舆情蔓延迅速,影响巨大。建立了微博舆情蔓延SIR模型,以2013年4月20日四川省雅安地震这一自然灾害事件在新浪微博上的舆情蔓延为例,采用MATLAB仿真,对微博舆情蔓延规律进行实证研究。开创性地同时从情报学和传染病学的角度来研究突发自然灾害事件微博舆情蔓延特征：从微博舆情蔓延的速度、广度、深度来分析微博舆情蔓延的离散分布、小世界、最小努力性的情报学特征;从“病原体冶、传染性、免疫性来分析微博舆情蔓延的传染病学特征。结合这两方面的特征,从微博舆情的“传染源冶、“传播途径冶、“易感人群冶的角度提出微博舆情蔓延控制措施,为突发自然灾害事件微博舆情应急管理提供理论和实践支持。     

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。     

地方政府网络舆情回应行为研究--以人民网为例

以风险问责和注意力为关键解释变量建构理论模型,探讨地方政府对网络舆情事件的回应,以人民网舆情频道83个案例事件为数据来源对研究假设进行检验。结果显示,网络舆情事件危害程度、媒体关注度、上级是否介入、行政层级、信息透明度、注意力分配显著影响地方政府网络舆情事件响应度,而舆情事件类型对其影响不显著。研究为地方政府舆情回应问题提供了理论解释,一定程度反映出现实地方政府回应行为的动态作用机制。     

基于政务微博的信息公开与舆情演化研究——以新冠肺炎病例信息为例

[目的/意义]从数据层面探索信息公开与舆情演化之间的关系,为完善重大突发公共事件中的政府信息公开制度提供参考。[方法/过程]以政务微博为研究平台,选取新冠肺炎疫情事件为典型案例,聚焦病例信息公开及评论数据。使用内容分析法提取信息公开特征,基于SnowNLP模型计算社会情绪,结合焦点诉求分析舆情演化趋势。引入政府危机管理系列理论,探讨信息公开与舆情演化的双向作用机制。[结果/结论]信息公开不足会导致消极的社会情绪。随着信息公开工作的改进,公众诉求的态度和内容从一开始的强硬、笼统变得温和、具体。信息公开与舆情演化在周期上具有同步性,二者相互影响,这对于政府把握舆情规律,推进应急管理工作发展有重要意义。