一种考虑政府介入的SIR网络谣言传播模型构建及其仿真研究

当今,网络谣言的肆意传播对社会造成了较大的负面影响。本文通过建立政府介入的SIR网络谣言传播模型,较为准确地描述舆情发展情况,为谣言的治理提供了理论依据。本研究以经典SIR模型为基础,引入了政府介入因素,构建了一种改进的网络谣言传播模型,并使用MATLAB R2016a对模型进行数值仿真,再进一步通过控制变量法,分析政府在舆情发展的不同时期对网络谣言传播的影响。实验结果表明,政府的介入会对网络舆情的爆发时间、谣言规模等方面产生重要影响,能够较为准确地反映网络谣言传播趋势,为网络谣言的治理提供有价值的参考建议。     

危机事件网络舆情传播模型及消极思潮应急对策

通过分析网络舆情传播的特点,讨论网民关系网络,得出其为一个均匀网络的结论。在此基础上,建立危机事件中网络舆情的传播模型,研究消极思潮产生扩散的条件,并针对不同规模的消极思潮提出应急对策,避免网络舆情在为国家管理者的决策提供参考依据的同时引发次生的危机事件。研究成果为危机事件中政府管控网络舆情提供理论支撑。     

政府应对网络舆情的途径与效果分析

在网络舆情频发的今天,政府在危机情景下的表现直接关乎网络舆情事件的走向和发展,甚至影响网络舆情事件的最终结果。本文以2011年和2012年上半年热点网络舆情事件为样本,通过内容分析法对危机情景下政府应对网络舆情事件的主要途径与传播效果进行分析,总结政府在网络舆情危机应对中的得失,以期为政府的网络舆情应对提供参考。     

公共危机事件中网络谣言的传播特征与治理策略

谣言的治理是公共危机事件应对工作中的重要组成部分。本文主要以郑州特大暴雨灾害事件为例,从谣言的内容生产、社会心理、传播主体等方面分析了公共危机事件中谣言传播的特征,并提出了谣言治理的对策。     

移动互联时代社交媒体舆情的形成与引导——以“山东疫苗事件”的微信传播为例

微信的普及不仅带来了社交方式的变革,也为社会舆论的表达开辟了新的空间。目前,以微信为代表的社交媒介逐渐成为重大突发公共事件传播的发源地,网络舆论的勃发和反转都集中于此。但是社交媒介中谣言和情绪化信息泛滥,政府部门与主流媒体的失声和滞后造成了网络舆情危机的出现。本文就"山东疫苗事件"的微信传播为例,分析移动互联时代舆情的流变及其特征,探讨政府、权威部门和媒体在面对舆情危机时的引导策略。     

网络舆情热度的影响因素研究——基于2010-2018年10600起舆情事件的实证分析

本文基于2010-2018年10600起舆情事件,考察了事件本身属性、媒介传播、网民参与及政府干预对网络舆情热度的影响。多元分层回归模型的结果表明:1.环境和文化体育类事件网络舆情热度较高,反腐倡廉类事件网络舆情热度较低;因为大型活动和科技发现引发的舆情事件传播热度较高。2.由传统媒体、网络新闻首次曝光的舆情事件热度较低。3.出现第三方、网络谣言、网络动员的舆情事件热度较高,意见领袖的出现对网络舆情热度没有显著影响;网民舆论倾向性非常正面的舆情事件传播热度较高。4.网络舆情事件中如果国家部委进行了干预,则舆情热度较高;政府干预的时效性越差,网络舆情热度越高;政府采用新闻发布会、社交媒体回应的舆情事件热度较高,利用对外公告或文件回应的舆情事件热度较低;政府干预级数与网络舆情热度正相关。     

新媒体环境下网络舆情对公共政策的影响

我国公共政策在社会不断变化的过程中在不断调整,下文以2003年到2013年214件舆论情况事件为基础,研究网络舆情传播范围对公共决策的影响,调研突发的公共事件产生的网络舆情和公共政策建立的联系。     

突发公共事件中网络谣言的传播及治理研究——以新型冠状病毒肺炎疫情期间的网络谣言传播为例

后真相时代,新媒体环境下,网络谣言层出不穷,尤其在重大突发公共事件中形成"舆论场",影响事态的发展与演变。针对这一现象,本文着眼于当前社交网络格局,以"新型冠状病毒肺炎期间的网络谣言传播"为例,探索突发公共事件网络谣言的产生原因及传播特征,评估不同主体的行为,提出有效治理网络谣言的策略。     

突发性事件中地方政府舆情回应机制和构建北大核心CSSCI

文章从公共关系学的视角结合中国语境探讨突发性公共事件中地方政府网络舆情回应机制的构建。突发性公共事件所形成的负面舆情对于地方政府而言就是危机公关,因而地方政府在应对舆情的时候应从传统的法制管理、制度建设、技术手段阻断等方式转向危机公关的视角。文章将危机管理专家胡百精教授建构的危机传播管理的"事实一价值模型"运用于地方政府的舆情应对。     

突发公共事件网络舆情在网络媒体中的传播过程

突发公共事件网络舆情具有动态性、风险性和复杂性等特点,研究其在网络媒体中的传播过程,对提高政府应对突发公共事件网络舆情的能力具有重要意义。本文以传播模式的形式再现了突发公共事件网络舆情在网络媒体中的传播过程,体现了模式中各要素之间的关系。另外,突发公共事件情境下,网络媒体所处的传播系统内外部因素的构造、功能也被进一步阐释,这其中包括对系统外部噪音、利益相关者、政府部门、网络媒体组织和受众的作用方式及动因的解构。最后,文章从正反两方面阐述了网络媒体对网络舆情的作用方式。     

多媒体网络舆情危机响应机理及风险分型研究

[目的/意义]针对当前我国多媒体网络舆情响应问题，梳理并提出以危机风险分型为基础的政府组织响应路径整合匹配、响应工作流程模型构建机理，以期为管理决策者提升资源整合能力、网络舆情危机精准响应效力提供参考。[方法/过程]对大数据环境下网络舆情危机动力要素的作用进行分析，提取出网络舆情危机风险分型的基础系数，并以多元结构网络舆情信息的多媒体传播路径为视角提取网络舆情危机风险分型叠加系数，再逐一提取各风险分型下网络舆情危机响应的工作要点。[结果/结论]根据主体结构要素、媒体效力要素、客体属性要素危机作用形态的排序组合，在其关系节点上建立多媒体网络舆情危机等级基数。根据本体成分分化后对舆情危机的不同影响效果，建立多媒体网络舆情危机加成系数。建立多媒体网络舆情危机风险分型模型，将舆情危机风险解构为等级系数和加成系数。从而更为准确地描述舆情危机的表征，有利于判断舆情危机的未来发展态势，提高与既往舆情危机案例匹配的速度与精准度。     

定量网络舆情危机预警模型构建

首先建立网络舆情危机预警指标,在此基础上,将BP神经网络的数学模型运用到网络舆情危机预警中,建立基于BP神经网络的预警模型,实现网络舆情的安全态势的定量评判。最后通过仿真实验,结合具体实例对该模型进行验证和分析。     

网上公共危机的形成机理及防范体系研究

将"香农-韦弗"信息传播模式理论与网上公共危机的形成相结合,分析网上公共危机形成过程,即危机信息的网络传播与扩散过程。在此基础上,提出网上公共危机综合防范架构体系,即政府是危机防范的主体,网民的防范意识是基础,信息技术的运用是核心,意见领袖的引导是关键,非政府组织是支撑,依法科学行政是前提。     

网络舆情语义倾向性的隶属度研究

[目的/意义]研究网络舆情语义倾向性隶属度,增强对网络舆情研判与引导的科学化程度,为相关部门提供决策参考。[方法/过程]在探讨网络舆情语义识别的基础上,运用模糊数学方法对网络舆情信息语义倾向性隶属度进行相关研究,并结合具体实证展开分析。[结果/结论]实验结果表明,本文所提出的算法能够深入挖掘网络舆情语义倾向性信息,更好地为相关管理者提供舆情危机预警服务,提高决策效率。     

基于观点势场的舆情极化预测模型

[目的/意义] 从定量化角度研究舆情群体极化现象,建立网络舆情群体极化度的量化计算和极化趋势预测方法。[方法/过程] 从物理学中场的思想出发,引入观点势场描述舆情场内各网民节点间观点的相互作用,构建个体观点势和舆情场观点势场强度的计算模型和观点演化模型;该模型考虑了实际网络舆情传播的天然社区特性、节点观点影响力特性、观点的惯性特性和网民节点虚实的时变特性,认为个体网民观点的演化主要受所处舆情场的观点势强度、自身观点惯性的影响;通过仿真实验,重点分析模型中舆情子场是否封闭、节点虚实转换触发阀值、观点势影响因子等影响因素对网络舆情群体极化的影响。[结果/结论] 仿真结果表明该模型与实际网络舆情观点传播与舆情极化形成过程较为相符。所提出的模型中网民观点间的相互作用通过舆情场这个中介完成,相较于基于网民个体之间观点直接相互作用的舆情演化模型,其复杂性和实现难度大大降低,利于基于模型构建实际网络舆情极化预测与监控系统。     

网络舆情事项中信息受众体的参与动机分析

[目的/意义]探索网络舆情受众体参与舆情事项创建传播的动机,为把握网民心理,引导网络舆论正确走向提供理论依据。[方法/过程]基于定性与定量混合的研究视角,依据扎根理论采集研究资料并通过编码从中抽离出10个动机范畴,根据形式概念分析理论结构化分析动机范畴的关系意义,为原始资料编码过程融入定量思维。[结果/结论]揭示受众体的3种参与动机对舆情事项的危机程度、突发程度、管控难度的影响,为从参与动机的视域下划分受众群体、有的放矢地干预网络舆情提供借鉴。     

突发公共卫生事件网络虚假信息传播行为影响因素研究——以新冠疫情期间微博虚假信息为例

[目的/意义]探究影响突发公共卫生事件网络虚假信息传播行为的因素,为有针对性地监测预警、阻断传播突发公共卫生事件网络虚假信息提供借鉴参考。[方法/过程]基于S-O-R理论模型,综合考虑外部刺激因素和个体认知因素对传播者信任感知及传播行为的影响,提出相关研究假设,并利用新冠肺疫情期间微博平台的虚假信息进行验证。[结果/结论]突发公共卫生事件的虚假信息质量、信息发布者影响力和事件进展对信息接收者的信息传播行为具有显著促进作用,医护人员主题、呈现积极情感的网络虚假信息更容易获得信任和传播,网络影响力高的信息接收者在虚假信息传播过程中起到辟谣作用。     

Social media rumors as improvised public opinion: semantic network analyses of twitter discourses during Korean saber rattling 2013

Social media rumors are improvised and expressive forms of public opinion that especially arise under uncertain sociopolitical situations. This study utilizes early rumor studies as theoretical framework for textual analysis of Twitter public opinion. A content and semantic network analysis of Twitter messages spread during Korean saber rattling in 2013 was conducted for understanding public opinion in an uncertain context. The results show that, while non-rumor narratives focus on policy-level responses to the threat situation in a similar manner to institutionalized opinion polling, rumors are less concerned with official responses, instead reflective of hegemonic tensions between anti-leftwing political sentiments and the counteractive accounts. Some rumors reveal the public's coping with fears in the form of humor, guesswork, or wishes. Online rumor analysis helps understand how the society's collective memories interact with the current situational uncertainty in shaping public opinions and sentiments.     

网络舆情观点提取的LDA主题模型方法

[目的/意义]无处不在的网络舆情信息深深影响甚至误导网络受众,探讨揭示网络舆情观点的方法,旨在拓展用户的认知深度和广度,提高大众对舆论的辨识能力。[方法/过程]从技术上对比分析观点提取方法间的差异,从认知上阐释网络舆论平台的群体智慧和受众个体的认知过程,进而明确LDA主题模型提取舆情观点的优势及路径。[结果/结论]结合舆论主题和情感因素,基于LDA的网络舆情观点提取,可从海量评论中判定深度评论,摘取主要观点,借助群众智慧,有效拓展个体思想和认知,为从大规模舆情中有序呈现受众观点提供新路径,也为舆情监测与疏导提供切实的依据。