突发公共卫生事件中公众的风险感知与情绪传播研究

在风险社会背景下,社交媒体平台在应对突发性公共卫生事件,如风险感知的变迁和问题反馈解决等方面,扮演着关键角色。本研究对微博平台“新十条”发布后两个月内所涵盖的约30万条帖子进行了数据挖掘与实证分析,深入探讨社交媒体平台上风险感知变化的规律。研究结果揭示,不同情绪对风险感知的影响存在显著差异,负面情绪“恶”的传播对风险感知的影响最为突出。

社交媒体负面情绪传染研究

研究聚焦于负面情绪,借助情感分析和社会网络分析,以深入考察网络对事件呈现的情绪图景。研究发现,在新冠疫情期间,社交媒体中二元对立情绪明显,在个体层面,男性具有更强的负面情绪感染力,而女性负面情绪易感性更强。在群体层面,通过描绘疫情中的信息流和情感流传播趋势,发现情感领袖并不一定在意见领袖中产生,社交媒体中的群体情感可能是由某一个毫不相干,也不具有主导权的个人所引发,他们通过在网络上制造情感爆点来获得话语主导权。

社交媒体中危机影像叙事对受众风险感知的影响研究——基于“中国消防”517条抖音视频的考察

公众对危机事件的风险感知水平是风险意识的重要组成部分。危机叙事方式对受众风险感知水平存在影响。以往研究集中于危机的文本叙事,缺乏对影像叙事与风险感知关系的探讨。本文以“中国消防”517条抖音视频为样本,采用风险感知计算方法,探索互联网环境中危机影像叙事与受众风险感知的关系。研究发现,在影像叙事环境下,危机叙述方式(叙事vs.非叙事)对受众风险感知影响无显著差异;对于危机叙事主题(英雄叙事、受害者叙事、追责叙事与纪念叙事),“追责叙事”最能促进受众风险感知水平提升,且与“英雄叙事”、“纪念叙事”之间差异显著;传播主体采用“英雄叙事”最多,但风险感知塑造效果不佳。本文通过上述发现来丰富危机叙事与风险传播的效果理论,为媒体和政府部门的风险传播实践提供科学依据。

科普视频知识内容价值共创研究——以B站精选科普视频为例

以B站科普频道中的精选视频为例,从科普视频内容表达特征和用户互动特征,来探讨B站科普视频UP主和用户如何实现科普视频知识内容价值共创。研究发现:B站科普视频具有科普主题多元化,UP主身份“平等化”、视频标题精简化、符号表达情感化、视频时长碎片化、发布时间空闲化特征,能够吸引用户参与。UP主和用户通过UP主回复用户、用户评论UP主、用户回复用户3种互动方式进行科普视频知识内容创造,实现科普视频知识内容价值共创。

基于情感分析的科普视频出镜者性别对传播效果的影响研究

科普传播已经进入科学媒体化阶段。其中以B站为代表的视频平台载体正逐步成为科普传播的一个重要渠道。本文旨在研究B站科普视频中出镜者的性别差异与传播效果之间关系。利用计算机文本挖掘的研究方法 ,以2019、2020、2021这3年发布的科普视频频道的精选视频栏为研究对象,筛选出115个有出镜者的科普视频,对其视频里的评论文本和弹幕文本进行情感计算以及词频统计。研究结果显示,对比计算得出的视频传播效果数值,B站科普视频中女性出镜者的视频传播效果相较于男性呈现出更好的态势。进一步研究发现,出镜者性别差异会影响到用户对视频的关注点,出镜者为男性的视频用户更关注视频本身,而出镜者为女性的视频用户更关注出镜者本人。研究表明,出镜者的性别差异在B站平台的科普视频传播中是影响传播效果的一个重要因素。

Tabu Search中集中性和多样性的自适应搜索策略

近年来的研究表明 ,集中性与多样性策略在禁忌搜索中是非常重要的 但集中性与多样性常常又是矛盾的 ,如何解决集中性与多样性之间的矛盾就成为一个值得关注的话题 以组合优化中的著名难题TSP(travelingsalesmanprob lem)为例 ,提出了一种新颖的自适应搜索策略 ,通过邻域和候选集的相互配合 ,动态地调整候选集中分别用于集中性搜索与多样性搜索的元素个数 ,较好地解决了集中性与多样性的冲突问题 仿真实验表明 。

多层前向神经网络的自适应禁忌搜索训练

针对BP算法属于局部优化算法的不足,提出了一种新的全局优化算法——自适应禁忌搜索作为前向神经网络的训练算法。该算法通过邻域和候选集的相互配合,动态地调整候选集中分别用于集中性搜索与多样性搜索的元素个数,提高了算法运行的质量和效率。以经典的异或问题(XOR)为例,进行了对比研究。实验结果表明,该算法与BP算法相比明显提高了网络的收敛概率和收敛精度。

多维背包问题的禁忌搜索求解

借鉴认知心理学有关记忆系统的表述,在禁忌搜索算法中引入长时记忆,构造了基于双禁忌表的禁忌搜索算法。多维0-1背包问题的仿真实验表明,该算法是可行的、有效的。

科普长视频与短视频的传播效果影响因素对比分析——以B站科普频道为例

“视频+科普”的模式逐渐成为新型的科学传播方式,它使科普内容传播更加生动、高效。短视频和长视频作为科普视频中两种不同形式,对助力科普的传播起到了不同作用。研究以精细加工可能性模型为理论依据,结合长视频与短视频的特点,构建B站长视频与短视频在科普中传播效果影响因素理论模型。研究发现,两者存在较大差异,个人认证正向影响长视频与短视频传播效果;医学健康类、省略句、真人出镜讲解和情景剧、“字幕+旁白”更有利于提升长视频传播效果,而技术数码类、感叹句和陈述句、“视频/图文+配音”“无解说”则更有利于提升短视频传播效果。最后,对如何提升科普传播效果提出了建议。

禁忌搜索算法求解旅行商问题研究

设计了一种基于Matlab实现的禁忌搜索算法 ,用以求解组合优化难题中的典型代表旅行商问题 (TSP) .分别对Hopfield原始 10城市和中国旅行商问题进行了测试 ,所得结果都能达到或优于公布的最优解 ,与传统的Hopfield神经网络求解TSP相比 ,禁忌搜索算法具有强健。

基于变异方法的禁忌搜索

1 TS简介禁忌搜索(Tabu Search或Taboo Search,简称TS)技术是一种亚启发式(meta-heuristic)搜索技术[1],是局部邻域搜索的一种扩展.由Glover在1986年首次提出,进而形成一套完整算法,详见文[2,3].所谓禁忌就是禁止重复前面的工作.

党的二十大新闻报道内容创新分析——以“人民日报”微信公众号为例

本文通过数据抓取技术辅助人工筛选,将“人民日报”微信公众号自2022年起关于党的二十大的系列推文进行抓取,使用解释性内容分析法对“人民日报”的新闻报道进行解读,分别从宏观、中观、微观三方面研究其传播的特点。“人民日报”微信公众号对党的二十大进行了深入的宣传和报道,真正做到了立足中央,为人民服务。

基于禁忌搜索的前向神经网络在函数逼近中的应用

为改善前向神经网络的性能,将禁忌搜索作为前向神经网络的训练算法,采用了一种集中性与多样性的自适应搜索策略,以提高禁忌搜索的有效性.并以正弦函数和sinc函数的逼近为例,验证了算法的可行性和有效性.

一种优化高维复杂函数的PSO算法

对于高维复杂函数,一般粒子群优化算法收敛速度慢,易早熟收敛。本文重构一个适合高维复杂函数惯性权重函数,使粒子群算法寻优过程中的全局收搜能力和局部收搜能力良好平衡,以达到快速收敛,高效避免早熟问题,获得最优解。对典型高维复杂函数的仿真表明:算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果。

一种改进的用于多峰值函数优化的自适应克隆选择算法

针对基本的克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象,向基本克隆选择算法中加入了超变异算子和自适应调节步长机制.经过典型的Benchmark算例的测试,表明改进后的克隆选择算法能够提高全局寻优能力和解的精度.

Tabu Search集中性和多样性自动平衡下的增强搜索策略

在禁忌搜索算法中,集中性搜索与多样性搜索是缺一不可但又相互矛盾的两个方面。本文提出了一种在禁忌搜索集中性和多样性自动平衡下的增强搜索策略算法,这种算法在集中性搜索与多样性搜索之间保持合理平衡的同时,又进一步对结果加强集中性搜索或者多样性搜索,以获全局最优解。以组合优化中的典型难题 TSP为例,通过自动更换邻域、候选集,较好地解决了集中性搜索与多样性搜索的冲突。仿真实验表明,解的质量提高了,验证该算法有效。

一种基于插入法的禁忌搜索算法

结合插入法和禁忌搜索算法的优点,提出了一种基于插入法的禁忌搜索算法TIS(tabu＿insertsearch),该算法利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力和插入法在构造高质量解时的优越性来进行解空间的搜索.TIS能有效地帮助搜索程序跳出局部最优解,找到全局最优或次优解.以典型的组合优化问题TSP为例,验证了该算法的有效性,计算机实验的结果表明该算法有较好的寻优能力.

基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划

提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法．该算法首先建立机器人工作空间障碍物顶点模型,根据障碍物顶点信息构造一个移动机器人从始点到终点的无碰距离函数,然后用改进的粒子群算法对此路径进行优化, 得到全局最优路径．

基于自适应集中性和多样性搜索策略的多用户检测方法

序列扩频系统的性能受到多用户干扰的严格制约。多用户检测方法被证明是限制这种干扰的一种有效方法。本文提出一种自适应Tabu搜索算法,用于序列扩须系统中的多用户检测,其中引入自适应集中性和多样性搜索策略,克分发挥短禁忌周期彻底搜索局部空间的能力。仿真实验表明,这种多用户检测方法具有接近最佳检测的误比特性能和较好的抗远近效应能力,并具有多项式计算复杂度。