网络舆情系统关键技术研究综述

随着互联网的发展,网络舆情已成为社会舆情的重要组成部分,网络舆情系统的开发也受到相关部门的高度重视。一个网络舆情系统主要包含以下几个主要功能:舆情监测功能、舆情预测功能、舆情预警功能。在这些功能中涉及很多计算机领域技术方法及研究,综述网络舆情系统中这三个功能中的话题追踪技术、舆情情感极性判断技术、舆情预测技术以及预警技术,并对其目前研究的方法进行分类和比较。

大数据时代高校网络舆情生态系统的构建逻辑、运行机制与治理策略研究

大数据时代,一个健康、绿色、文明、有序的网络舆情生态能为高校功能的正常运转带来重要效用。高校网络舆情生态系统是指基于高校治理框架,在网络热点事件的衍生发展过程中涉及的网络舆情主体、网络舆情客体、网络舆情介体、网络舆情环体等要素相互影响、相互作用而形成的网络信息生态系统。文章基于生态学理论,从内生动力和外推动力两个方面探究了大数据时代高校网络舆情生态系统的构建逻辑,并从衍生形成机制、传播扩散机制、发酵成长机制、调解应对机制、复盘总结机制五方面全面分析了高校网络舆情生态系统的运行机制;并且从法治保障、文化氛围、协同治理、技术服务、队伍培育等方面探讨高校网络舆情生态系统的治理策略。

大数据时代的职工舆情监测分析--以网络大数据监测分析系统的构建与应用为中心

随着大数据运用的兴起,媒体融合时代的信息传播,借力微信、抖音、微博、客户端等为代表的社交媒体,传播力呈几何级数增长。以产业工人为主体的职工群体表达情绪和意见的渠道与内容皆越来越丰富,其影响力也越来越大。如何及时有效地了解、掌握和引导职工舆情的生成与演变,成为当下劳动关系领域的重要课题。大数据视角下的职工舆情与公共舆情系统有很大不同,职工舆情的主体乃广大职工,且具有一定的组织性,遵循高时效性、高精度性、高智能性、高覆盖性、高安全性等原则,其系统架构体系可分为数据采集、数据处理、数据存储、数据分析、数据展现这五部分内容。利用职工舆情大数据监测分析系统进行职工舆情引导和干预,能够为构建我国和谐劳资关系和劳工环境提供支持。

基于LDA的中国少数民族网络舆情监测系统的探究

随着民族地区信息化建设的不断推进,中国少数民族语言网络舆情研究也逐渐引起了大家的关注,文本分类和情感分析模块是舆情系统的重要组成部分。传统的文本分类方法主要通过统计字面上的词语重复次数,而对于文字背后的语义关联考虑甚少。该文重点介绍了一种基于LDA模型在少数民族语言(以彝文为例)网络舆情信息情感分析方面的应用,对文字隐含的主题进行建模,通过挖掘少数民族网页上的舆情信息所蕴含的主题,以及对这些主题进行情感分析,在事件全面爆发之前,采取应急措施。

网络舆情监控系统中主题网络爬虫的研究与实现

在分析比较通用网络爬虫和主题网络爬虫的定义和处理流程基础上,结合主题网络爬虫的功能,提出了网络舆情监控系统中主题网络爬虫的设计模块。针对主题爬虫要实现的目标,分别研究了系统所要实现的关键算法。基于主题爬虫的舆情监控系统能满足面向特定领域的信息采集及监测需求,具有较强的实用价值。

我国网络舆情生态系统的动态性特征、问题及治理

随着新媒体技术的快速发展,网络舆情呈现出越来越复杂的发展态势。网络舆情生态系统由舆情事件、舆情主体、舆情环境等要素所构成,并表现出动态性特征。我国网络舆情生态系统存在着由动态性所引发的结构失衡问题,急需寻找出有效的治理路径。可以从舆情主体着手,通过管理技术创新、管理理念转变、培育媒体人的职业道德、增强网民法律意识等方式,由政府部门积极引导舆情事件发展,营造风清气正的舆情环境,从而构建一个良性运行的网络舆情生态系统。

基于大数据技术的网络舆情分析系统研究

基于对大数据技术下网络舆情分析系统的研究,文章阐述了大数据技术和网络舆情的基本内容;分析了大数据技术下的网络舆情分析系统,包括系统功能、关键技术、模型设计等;强调了对大数据技术进行合理应用的重要性,以确保系统设计合理,发挥系统优势。

网络舆情监控系统中主题网络爬虫的研究

目前,网络已成反映社会舆情的重要载体。而随着网络舆情的快速发展,其对社会的影响是巨大的,已受到各个部门的重点关注。现阶段,网络舆情的监控系统的分析一般是通过人工方式实现。因为需要实时跟踪与监控的网站数据量比较多,而且模式复杂,人工方式已经难以满足相关要求。因此,应该加强网络舆情监控系统主题网络爬虫功能研究,从而有效满足面向特定范围内的信息采集和监测有关要求。

电力行业网络舆情监测系统的设计与实现

以开放、互动、快速、海量为特征的网络媒体近年来异军突起,由此形成的网络舆情给电力企业带来的影响日渐加深。电力企业在网络时代如何及时掌控舆情形势、应对公关危机,成为企业面临的新课题。而如何搭建适宜的舆情监控平台,用于加强舆情管理的质量和效率,迫在眉睫。分析了互联网舆情研究的现状,讨论了互联网舆情分析的基本思路与方法,阐述了系统中的几个关键技术点,基于该思路与技术,提出了电力行业网络舆情监测系统构建的思路及其实现。

基于CORBA的网络舆情监测系统的研究

随着互联网的推广和应用，网络媒介已成为反映社会舆情的主要载体之一。本文主要研究基于CORBA技术设计网络舆情监测系统中的构件，要求构件模型不仅满足分布式应用系统的需求，而且要高度简约、抽象。首先构建网络舆情监测系统的主要的功能和模块，其次利用UML类图对构件模型进行分析和设计，最后利用UML建模语言提取类图，用VisiBroker开发实现构件，并且对构件协调问题提出了解决方案。

BBS舆情系统的数据采集方法

互联网的广泛应用使得网络舆论成为社会舆论的重要组成部分,如何实现对网络舆论的监测成为当前的研究热点。文章研究了以电子公告板系统(BBS)为对象的舆情监测系统的功能和结构,重点讨论了系统中的数据采集部分,给出了解决数据采集性能的URL队列管理、抓取线程管理、冗余URL排除、页面过滤和解析以及数据的分布式存储等问题的方法。

网络舆情的分级响应与处置

网络舆情扩散迅猛,影响力巨大,要做到科学化应对,地方政府必须首先建立一套完善的日常监测系统,根据舆情性质、影响程度、涉及范围等因素将捕捉到的各种舆情信息划归为不同的预警等级,面对网络民意,建立快速回应机制;针对负面舆情,建立调控引导机制;应对重大舆情,建立联动应急机制,有效开展全方位差异化的应对处置。

创新社会管理背景下涉警网络舆情危机处置探析

现阶段,我国正处于改革的攻坚期、发展的黄金期和社会矛盾的凸现期,涉警网络舆情危机时有发生。涉警网络舆情危机具有突发性、传播性、破坏性和交互性等显著特点。因此,公安机关应及时掌握涉警网络舆情动态,运用"公安网络舆情引导管理系统",完善涉警网络舆情预警研判和应急处置机制,掌握网络舆论引导主动权。

网络舆情分级响应与处置刍议

应对网络舆情考量地方政府执政能力。科学应对网络舆情,地方政府必须首先建立一套完善的日常监测系统,根据舆情性质、影响程度、涉及范围等因素将捕捉到的各种舆情信息划归为网络民意、负面舆情、重大舆情三种不同的预警等级,面对网络民意,建立快速回应机制。

概率犹豫模糊算法及其网络舆情预测模型选择

针对区间犹豫模糊集在描述决策信息时会导致决策信息重要性程度损失这一问题,构建了一种基于概率区间犹豫模糊几何算子的新的多属性群决策模型。引入了概率区间犹豫模糊集的概念,将Archimedean范数引入到概率区间犹豫模糊环境下,定义了新的概率区间犹豫模糊运算法则;运用新的运算法则,提出了概率区间犹豫模糊有序加权几何(Probabilistic Interval-Valued Hesitant Fuzzy Ordered Weighted Geometric,PIVHFOWG)算子;讨论了PIVHFOWG算子的一些基本性质,并研究了其两种常见形式;在概率区间犹豫模糊信息环境下,建立了一种新的多属性群决策模型,且通过网络舆情预测系统的选择实例验证了提出的决策模型是可行的和有效的。

重大疫情防控中的网络舆情及其信息治理策略——基于“弹簧”动力模型分析

[目的/意义]遵循网络舆情演化规律开展高质量的信息治理,是有效化解重大疫情防控中网络舆情事件的必然选择,也是对重大疫情防控精准化、科学化水平的重要检验。[方法/过程]基于弹簧运动的受力原理,借助系统动力学及营力系统理论建构一种“弹簧”动力模型,用以描述信息压力、信息支持力、信息驱动力、信息阻滞力等内外营力的相互作用,以及这些作用力在网络舆情蓄力生成、反弹加速、异化驱动、减速终结等四个动态演进阶段的各自表征。[结果/结论]重大疫情防控中网络舆情的信息治理策略应从前置端口环节守住信息传播“关口”,从中间过程环节打造数字治理格局,从后置反馈环节强化网络舆情监管。

西安烟草的网络舆情监控

互联网的发展改变了世界的传播格局，许多舆论事件在互联网上发生、发展，并且造成了巨大的社会影响。由于网络本身的虚拟性、隐蔽性、随意性等特点，一方面使更多人愿意通过网络来表达真实的想法，另一方面也使网络舆情相对于传统舆情更加难以监测和管控。

中国网络舆情治理的系统分析与善治路径

网络舆情治理的核心是在控制社会风险和激发网络活力之间保持平衡。针对实践中治理有效性不足且成本过高的困境,现有研究受限于方法论视角单一而致使其观点说服力有限。本研究将采用一种系统分析的新视角对该问题进行探究。作为社会系统内的开放子系统,网络舆情系统具有自行协调的功能,同时受到来自政府、商业机构、社会组织等主体的外部干预。基于此,好的治理可以理解为在外部干预和自行协调的综合作用下,保持网络舆情演化的动态平衡。然而,由于舆情系统的运行无规律可循,且多元治理主体受多重行为逻辑支配,导致(从政府的视角看)干预意图、干预行为、干预效果三者并不统一,进而陷入治理困境。在这种情况下,应该转变治理思路,通过简化治理网络层级、重新定位治理主体的角色、设定行动优先级,实现网络舆情的善治。

信息生态视域下网络舆情反转生成机理研究——基于40个案例的模糊集定性比较分析

【目的/意义】围绕网络舆情反转频发现状,厘清网络舆情反转生成机理,以有效应对网络舆情应急治理面临的挑战。【方法/过程】从信息生态视角出发,建立网络舆情生态种群关系网络研究框架,利用模糊集定性比较分析方法探寻首发主体权威度、网民相关度、传播主体权威度、传播主体倾向、首发信息内容直观度、内容敏感度、舆情持续时长七个内在因素的“联合效应”,识别网络舆情反转产生动因和组态路径。【结果/结论】网络舆情反转组态路径可归纳为“关键种群主导舆情信息持续发酵型”和“管理种群引导舆情信息迅速扭转型”两种类型。敏感型网络舆情信息作为网络舆情反转的核心条件,与难制约型关键种群、持续间断型管理种群相互作用作为主体力量推动网络舆情反转;自由包容型支持种群为辅助条件。【创新/局限】基于信息生态学搭建网络舆情反转生成机理研究框架,从组态视角剖析网络舆情反转生成机理,为网络舆情反转研究提供新的研究思路。

大数据技术下的网络舆情分析系统研究

随着互联网在我国的普及,以及智能手机和无线网络的快速发展,现代互联网已经成为人们交流思想和文化传播的主要工具。互联网逐渐成为人们生活中不可缺少的一部分,与此同时,互联网每天的产生的数据呈几何数字不断增长,传统的舆情信息挖掘和分析难度不断增加,导致网络舆情分析这一工作开始进入大数据时代,同时也加大了网络舆情工作的难度。而网络舆情工作,是世界上最困难的工作之一,特别是在我国,如果不严加控制,甚至可能会威胁到我国社会的稳定。本文分析了当前我国网络舆情分析工作与大数据技术的定义和特点,尝试着将舆情分析与大数据技术融合起来,建立一种基于大数据的舆情分析模型。