重大突发事件网络舆情演化研究——基于信息生态理论

基于信息生态学理论,构建重大突发事件网络舆情演化分析模型,选取“7·20河南暴雨”事件微博数据,从信息、信息人、信息环境三个要素层面进行LDA主题分析、意见综合领袖分析、情感演化分析。研究表明,构建的网络舆情演化分析模型可以深层次挖掘舆情演变规律及潜在风险;重大突发事件网络舆情生态系统中信息、信息人及信息环境三个要素间协同作用、相互影响。在此基础上,为政府治理舆情提出了参考性建议。

我国省级数字档案政策文本量化评价研究——基于PMC指数模型

【目的/意义】通过建立完善的数字档案政策评价体系,为政府部门制定科学合理的数字档案政策提供参考依据,促进数字档案事业的发展。【方法/过程】利用Python文本挖掘技术,基于PMC指数模型构建数字档案政策文本评价指标体系,对我国76份省级数字档案政策的文本内容进行量化评价与分析。【结果/结论】研究发现,我国大多数省级数字档案政策具备一定的科学合理性,67%以上的政策达到了良好及以上等级。然而,在不同地区的政策中存在时效缺乏综合考虑、政策工具运用失衡、政策对象适用单一的问题。为此,提出了加强制定长短时期相结合的政策规划、充分协调政策工具使用平衡、健全多主体协同联动机制的政策建议。【创新/局限】采用Python文本挖掘技术与PMC指数模型,结合定量分析方法对省级数字档案政策文本进行了全面深入的评价和分析。未来研究将进一步扩大数据来源和研究范围,提高数字档案政策评价的科学性和实用性。

双碳背景下新能源汽车政策文本量化评价

从政策工具、政策主体、政策主题构建三维分析框架,运用内容分析法、社会网络分析法、LDA主题模型,对我国2009-2022年中央政府发布的126份新能源汽车政策文本进行量化评价。研究发现,政策工具结构整体分布不均,内部子工具差异较大;政策主体间协同合作不够紧密;政策主题内容丰富,“智能性”和“低碳性”是我国新能源汽车产业两大发展趋势。基于此,从优化政策工具配置、建立健全政策主体协同合作机制、动态调整政策主题内容和重点等方面提出改进建议。