突发事件社交媒体用户观点变化研究——基于多层级微博评论视角

突发事件背景下不同层级的评论可以细粒度地揭示用户观点变化,对捕捉舆论矛盾和网络舆情治理有重要意义。以突发事件的微博评论为研究对象,利用基于TF-IDF算法的LDA模型、情感倾向分析和Kruskal-Wallis差异性检验,从用户关注焦点和情感异同两个方面对比不同层级评论的用户观点变化。研究发现:就用户关注焦点而言,随着评论层级的增加,用户关注焦点发生变化,讨论话题逐渐延伸,一级评论对于事件的针对性、关联性最强,二级评论则更关注事件的发展与处理进程,三级评论中用户间矛盾冲突最为突显;就情感而言,评论均表现出强烈的消极倾向,但各层级评论的用户情感存在显著差异,且评论层级越深,情感越消极,三级评论比一级、二级评论带有更多隐性消极情感用词,符合认知负荷理论。研究为社交媒体用户信息行为和网络舆情分析提供了更加细粒度的视角。

群体传播视域下网络热点事件的生成机制探讨——以理塘丁真走红为例

移动互联网技术日渐渗透到人们的日常生活中,为普通公众赋权,受众主体地位提升。群体传播视域下,网络热点事件的生成机制为普通人的走红提供了条件、创造了可能,对个体、群体借助互联网群体传播吸引社会注意力、吸纳社会资源具有积极意义。丁真的走红是具有代表性的案例,他的出圈离不开互联网群体传播的强大助力。

中、重型货车智能化后视镜的设计与研究

因中、重型货车独特的结构设计,导致在车辆转向时会形成较大的视野盲区。同时后视镜作为安装在汽车上宽度最宽的零部件,由其引发的车辆刮蹭事故也时有发生。由此研究出中、重型货车智能化多功能电动后视镜,具有防盲和折叠功能。利用智能控制系统,根据所收集的汽车方向盘转向的信息自动调整后视镜镜片偏转角度。文章详细地介绍了该项目的研究内容和具体实施方案。