技术团队跨学科性对突破性创新的影响研究

为探索技术团队跨学科性对突破性创新的影响,本文在PATSTAT(Worldwide Patent Statistical Database,全球专利统计数据库)生物制药专利数据的基础上,从多样性、均衡性和差异性3个维度测度技术团队跨学科性,使用突破性创新程度(D指数)和突破性创新数量量化团队突破性创新成果,采用多元线性回归方法分析技术团队跨学科性对突破性创新的影响,并通过调整引用时间窗对结论进行鲁棒性检验。研究发现:①在生物制药领域,技术团队跨学科性对突破性创新具有显著影响,具体表现为技术团队多样性水平越高,团队越倾向于产出更多高突破性的创新成果;技术团队均衡性越高,团队的突破性创新成果越符合“少而美”的特点;技术团队差异性越大,团队创新成果的突破性程度越低。②生物制药领域技术团队以10人以下小规模团队为主,其中年轻的、非跨国的小规模团队更有可能产出突破性较强的创新成果。

重大传染病疫情情境下网络舆情时空分异规律研究

[目的/意义]重大传染病疫情因其突发性、社会性、更广泛传播性等特点极易造成舆情扩散式爆发,探究该情境下网络舆情时空分异规律,掌握不同时期、不同区域民众关注焦点及情绪的演化与分布差异,有助于政府在重大传染病疫情网络舆情中的民众诉求识别、社会情绪引导和相关风险防控。[方法/过程]以南京新冠疫情为例,获取微博舆情数据并划分时空区域,通过Top2Vec主题识别、SnowNLP情感计算等方法刻画重大传染病疫情网络舆情中公众关注焦点及其情感的时空分异规律。[结果/结论]在重大传染病疫情情境下,民众关注焦点在时间和空间上都呈现“指向自我→指向他人→指向社会”的趋势。民众情感值在时间上总体呈现趋向积极的递增态势,在空间上体现出一定的“涟漪效应”,边缘带地区民众情感具有一定的不确定性和复杂性。

全媒体时代基于情感和耦合网络的舆情传播模型研究

[目的/意义]解析全媒体时代媒体对舆情及情感的影响作用,挖掘媒体属性对舆情传播的影响机制,继而对耦合网络的舆情扩散进行疏导和有效控制。[方法/过程]根据情绪感染理论将情感引入SIR模型,根据媒体作用设计了耦合网络的舆情动态传播过程,并对媒体属性、情感及耦合网络对舆情传播的影响进行对比分析。[结果/结论]改进的模型突出了全媒体时代媒体的重要作用,通过对比得出媒体报道力度、可信度和数量对舆情传播有正向推动作用,媒体报道加快了传播速度,对舆情具有情感导向作用,且负情感信息在传播中有更强生命力,耦合网络对传播具有推动作用等结论,并据此提出了具有针对性的舆情疏导策略,发挥全媒体时代媒体管控舆情的优势。

基于情感和亲密度的社交网络舆情传播模型研究

【目的/意义】解析不同情感倾向的传播差异性、不同类型好友关系及社交网络平台的传播效果,挖掘舆情传播过程中的情感倾向、亲密度及初始传播者属性等影响因素,继而对社交网络平台的舆情扩散进行针对性的疏导和有效控制。【方法/过程】在传染病SIR模型基础上,引入了情绪感染理论,构建了含有情感倾向的传播状态,并考虑好友间强弱关系的传播差异性,引入亲密度因素动态地设计了传播互动过程。结合加权无标度网络拓扑结构的设计,最后对改进模型的影响因素进行对比分析。【结果/结论】结合情感和亲密度所构建的社交网络舆情传播模型更贴合真实舆情的传播过程,根据各影响因素的参数调整和分析提出更具针对性的舆情疏导和控制建议。【创新/局限】本文将情感因素和用户关系亲密度引入舆情传播,重点考虑了好友间情感信息的交互作用和对传播的影响,但现实传播环境十分复杂,关于舆情传播环境及其影响因素仍是未来研究工作的重点研究方向。