基于影响模型的网络舆情演化与传播仿真研究

用仿真方法对网络舆情演化机理进行推演分析已成为当前网络舆情研究的一个热点。引入影响模型,基于实证调查设定网民个体属性与交互行为参数,通过仿真方法考察网民个体行为在网络舆情传播过程中的作用,重点研究了传播内容以及网民个体属性对舆情演化传播的影响。测试表明该模型能够很好的契合和解释网络舆情传播演化过程的实际规律与现象,为进一步使用仿真方法研究网络舆情演化与传播模式提供了个体行为建模基础。     

危机沟通视角下的网络舆情演变问题研究评述

通过对危机沟通相关研究的梳理,指出网络舆情已成为当前危机沟通研究领域的一个新主题,归纳了危机沟通视角下网络舆情演变的差异性、时段性、随机性特征.总结了网络舆情演变研究现有的两种主要模式,一是利用抽样统计方法对网络舆情形态变化进行实证研究,二是利用舆论动力学及相关仿真方法分析舆情的形成规则及演变的影响因素,最后对研究进行了评价和展望.     

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.     

基于观点模糊相似度的微博舆情演化研究

【目的/意义】微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了 解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。【方法/过程】首先通过分析微博舆情的社交网络结构特点, 对BA无标度网络进行改进。随后将模糊观点与Deffuant-Weisbuch模型融合,提出一种基于改进模糊相似度的舆 情演化规则。最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。【结果/结论】研究发现,模糊观点的类型对舆情演化的周 期与规模有影响。用户对于热门发现微博的关注度对舆情传播有影响。     

我国网络舆情研究的回顾与展望

运用计量统计的方法,首先对网络舆情近十年的相关研究进行文献统计,得出近些年网络舆情研究的总体概况。其次对近些年的网络舆情在研究内容上进行分类分析,主要通过对相关理论研究、网络舆情分析技术研究、网络舆情的应用及实践研究方面进行分析梳理,以从整体上把握近些年我国网络舆情的研究状况,最后,总结分析目前网络舆情研究中尚且存在的问题,并对未来的研究趋势进行展望,以期为网络舆情后续的相关研究提供借鉴和参考。     

基于演化建模的突发事件网络舆情态势感知分析

[研究目的]通过网络舆情演化周期理论,研究网络舆情态势感知策略,实现精准的态势感知,为政府部门掌握网络舆情态势、治理网络舆情提供参考。[研究方法]基于Gompertz种群生长模型构建网络舆情态势感知模型,将网络舆情演化周期划分为3个阶段,结合舆情中主体、主题、情感3个态势层面开展数据分析,随后以“杭州女子失踪案”为例,从静态、动态两个数据处理角度进行网络舆情态势演化分析与数据可视化实证研究。[研究结论]构建的网络舆情态势演化模型对网络舆情态势演化实现有效感知,静态和动态可视化结果分别凸显出了网络舆情态势演化的静态特征和动态特征。     

基于系统动力学的网络舆情风险模型仿真研究

舆情事件在网络传播的迅捷性、互动性与广泛性等特征催化下,风险不断上升,对社会稳定造成重大负面影响。鉴于网络舆情风险是多因素互动的结果,从舆情信息扩散效率、舆情主体传播能力、网络媒体作用水平、舆情受众共鸣程度等模块建立了系统动力学模型,并利用Vensim PLE进行了模拟仿真。仿真结果表明,舆情敏感度、主体活跃度、媒体影响力、受众参与度等变量与网络舆情风险存在较强互动关系,能够对后者产生较大影响。     

政府视域网络舆情研究现状及反思

通过文献梳理可以发现,政府视域网络舆情是当前学术研究的热点,它包括网络舆情控制、网络舆情管理、网络舆情监测、网络舆情引导、网络舆情应对等研究视角。这一研究领域存在明显的理论偏失：对政府与网络舆情的关系认识不准确,出现研究立场偏差;集中于政府单一维度的研究,忽视网络舆情其他维度的研究;强调网络舆情的消极影响,忽视其积极作用的研究;重视网络舆情应对方法与技术,忽视治本之策的研究。出于对政府视域网络舆情研究的纠偏,提出网络舆情沟通这一新的研究视角,为网络舆情研究开拓新的领域。     

基于动力场理论的网络反腐舆情演化与传播仿真研究

网络反腐已成为现实社会的一大热点, 但却鲜有文章进行网络反腐舆情与传播规律研究。本文从舆情演化和传播的角度研究网络反腐, 首先通过动力场理论深入分析网民个体参与网络反腐的行为机制并建立影响模型, 然后运用Netlogo平台进行仿真模拟, 最后用百度指数进一步验证模型结论。研究结果不但揭示了政府行为是如何影响网络反腐舆情的演化结果的, 同时揭示了政府何时介入舆情能极大提升人民参与反腐的热情。本文为未来网络反腐研究提供了新方向, 亦为舆情研究探索了新领域。     

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。     

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。     

政府网络舆情监测分析及预警

互连网空前地延展了人类的生活空间,网络已成为民众获取信息和表达民意的重要渠道,已成为政治思潮的交织地和社会问题的集散地,已成为政府治国理政、了解社情民意的新平台。本文通过分析网络舆情成因及发展变化规律,提出政府网络舆情监测分析系统框架和预警模型,为政府及时发现舆情,防管并举,积极处置,避免事件恶化将起到积极作用。     

网络伪舆情的特征研究

网络舆情理论方面的研究已逐渐趋于成熟,但是与网络伪舆情相关的研究还不能满足实践的需要。围绕网络伪舆情展开了相关研究,首先介绍了网络伪舆情的基本概念和形成模式;然后,从不同的角度对网络伪舆情作了分类;进而详细分析了网络伪舆情的主要特征;最后,从政府、网络监控人员、网民三个方面提出了网络伪舆情的防范策略。     

基于舆情当事人信息质量及群众信任阈值的观点演化研究

[研究目的]舆情当事人作为舆情事件中关注度较高的节点,其观点的信息质量会直接影响群体观点的分化和一致程度,该研究可为把控舆情发展方向、完善舆情预警系统的建设提供理论价值和现实意义。[研究方法]基于有界置信模型,引入了信息质量变量和个体信任阈值,构建了两阶段观点演化模型。通过仿真实验以及案例数据验证了模型的合理性,分析了观点信息质量、观点发布时间和频率对舆论的不同影响作用。[研究结论]研究发现,论据越充足、态度越温和的观点,越容易影响公众的舆论走向;舆情当事人持有的观点及其信息质量不同,选择介入舆论的时间不同;舆情当事人观点发布频率对最终舆论存在正向影响。     

网络媒体环境下的舆论导向功能研究

在网络媒体环境下，舆论呈现出主体分众化、内容多元化、传播快捷化等特点，政府舆论导向失灵，引发了主流舆论被边缘化、舆论失范等问题，并危及我国的执政理念和意识形态管理工作。应根据网络媒体环境的特点，从疏通信息渠道、发挥“意见领袖”作用、发挥“议程设置”功能、转换“把关人”角色以及发挥传统媒体优势等五方面入手，完善舆论导向功能，确保正确的舆论导向，切实维护好主流意识形态的主导地位。     

论舆论场及其分化问题

在媒体类型增加及社会群体变动过程中,舆论场呈现出基于介质、群体、功能的分化和演变。以介质为观察视角,发现当前舆论场已分化成社会口头舆论场、传统媒体舆论场和网络舆论场。舆论场分化背后是利益、权力、认知、价值甚至群体分化,而多元的分化不利于社会共识和凝聚力形成,需要政府等积极作为以消除或弱化舆论场分化带来的负面问题。     

基于BA网络的互联网舆情观点演化模型研究

了解网民对某一话题所持的舆情观点倾向及其演化过程,是互联网舆情监控的一项重要内容。掌握舆情观点的演化特性对于及时引导和化解舆情危机具有十分重要的意义。考虑到互联网是一连接度分布具有幂律特性的复杂网络,提出了基于BA网络的舆情观点演化模型。模型考虑了个体本身以及个体对他人的信任关系两个因素,重点分析了模型中信任阀值对观点演化过程的影响,并对模型是否考虑网络拓扑结构因素进行了比较分析。     

网络舆情安全应用中主题分类方法的研究与实现

针对网络舆情安全应用中主题分类问题展开研究。主题分类需要解决5个问题。建立了网络舆情安全应用的分类体系;介绍了文档特征提取和选择方法;分析了向量空间模型;实现了KNN和SVM两种分类算法。验证了方法的实用性。     

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。