基于Stacking集成学习的短视频涉警网络舆情风险分析

随着抖音、快手、梨视频等短视频社交媒介的极速暴增,网民借助短视频表达观点的意愿日趋强烈,导致短视频社交媒介成为涉警网络舆情风险“策源地”和“发酵池”,诱发涉警舆情风险给网络空间安全和社会稳定带来严重威胁。据此,本文从短视频媒介出发,从传播主体影响值、舆情热度值、舆情敏感值三个角度建立短视频涉警网络舆情风险评价体系,同时结合Stacking集成学习算法,即融合随机森林、XGBoost、决策树、神经网络、逻辑回归等模型,对短视频涉警网络舆情风险进行分析,并且通过实验显示,使用Stacking融合算法的模型具有更好的分析预测性能和泛化能力。