基于动态主题聚类的网络舆情反转识别模型构建与实证研究

[目的/意义]舆情反转现象频发消耗了网民的信任感,降低了网民在网络世界的安全感。基于舆情大数据对反转现象进行及时的分析识别,对营造健康安全的互联网舆论环境具有重要意义。[方法/过程]文章通过案例分析对舆情反转的特征与规律进行了归纳总结,并从主题演化角度出发,提出一种基于主题聚类模型LDA与门控循环神经网络单元(GRU)的舆情反转实时识别模型(DDPOR)。首先根据时间窗口采集实时文本数据,利用主题模型动态计算事件的当前言论较于先前观点的主题吻合度。随后结合文本时序特征,利用门控循环神经网络完成反转判定,实现网络舆情事件的反转预测。最后选取27个经典舆情反转案例开展实证分析,检验模型对反转的识别率与灵敏度。[结果/结论]实验表明,DDPOR可以及时地实现舆情反转的自动化识别,识别准确率高达90.54%,优于其他对比模型,且对网络舆情的实时监测与管控具有一定实践价值。     

边防情报分析与预测的统计方法研究

情报分析与预测是边防情报工作的重要环节,是边防部门决策成功的根本保证.而在已有的边防情报分析与预测文献中多是基于经验的定性情报分析,或者是比较零散地应用简单统计方法进行分析,而详细阐述边防情报分析与预测的统计方法的文献还比较少,所以研究与探讨边防情报分析与预测的统计方法具有十分重要的现实意义.     

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。     

网络谣言的认知与政府应对策略研究

政府在网络谣言的防范与治理中,肩负着网络谣言监测、预警、疏导和管理的职能。当网络谣言产生时,政府能否及时启动应急预案,利用自身权威的优势,多渠道、迅速高效的满足公众对信息的需求,进行符合逻辑的,态度诚恳的辟谣,直接决定着网络谣言的影响广度和深度。本文结合不同阶段网络谣言的传播规律,从政府行动、网络谣言受众和传播媒介3个方面进行分析,以期为政府的辟谣策略提供有益的参考。     

时间序列分析在边检工作中的应用

出入境边防检查站承担着维护国家主权、保卫国家安全、维护口岸秩序的重要职责,其重要任务之一就是对出入境人员及交通工具进行检查.通过对受检查的人员及交通工具数量进行时间序列分析能够及时了解出该口岸的出入境情况,并根据数量的变化及时调整边检站的工作方式.     

我国秘密侦查研究文献计量分析

通过对1992-2010年公开发表在CNKI中中国学术文献网络出版总库的273篇秘密侦查领域学术论文进行文献计量分析,可以了解19年来国内有关秘密侦查的研究水平和发展方向.并在文献计量分析的基础上,对未来研究状况和发展趋势做论述.     

公共危机事件网络谣言对网络舆情的影响研究

分析公共危机事件网络舆情与网络谣言的传播特性及制约传播的因素,以网络信息量为研究对象,构建网络谣言对网络舆情的影响模型,确定模型的平衡点及其稳定性,研究在3个阶段产生网络谣言对舆情的影响程度,提出降低网络谣言对网络舆情之影响对策,为政府应对公共危机事件网络舆情提供参考。     

基于时间序列的火灾形势的交叉预测

提出从横向和纵向两个方向分析火灾数据变化,研究其趋势性和季节性特征,并分别从横向建立火灾的月发生起数的灰色模型和回归模型,从纵向建立火灾的月发生起数的ARIMA模型,最后将两个方向数据合成区间,进行交叉预测.     

网络舆情引导的Allee效应建模与仿真研究

[目的/意义]研究网络舆情引导的Allee效应,丰富网络舆情引导理论研究。[方法/过程]通过分析网络舆情引导的Allee效应,以Logistic模型为基础模型,构建Allee效应作用下网络舆情引导主体的交互模型,通过仿真探索Allee效应作用下网络舆情引导主体引导效能的演化特征,明晰互惠、竞争、净化交互下Allee效应对于引导主体理想型和一般型引导的作用机理。[结果/结论]通过理论分析与仿真研究验证了Allee效应对于网络舆情引导的影响。     

网络舆情预警研判机制研究

近年来,随着网络技术的普及,网络舆情受到社会大众的普遍关注,其引发的一系列问题给社会造成了严重的负面影响,同时也增添了政府的政治风险。因此,对于网络舆情预警研判机制的研究就显得尤为迫切。本文通过宏观角度阐述了网络舆情预警研判机制的工作流程和组成要素,将其具体划分为3个子系统加以研究,希望对网络舆情预警工作提供建设性参考意见。