基于舆情大数据的大学生思想政治教育研究

思想政治教育是高校落实立德树人根本任务的重要途径,基于舆情大数据探究大学生思想政治状况发现,当代大学生在网络舆情中表现出政治立场坚定、主流价值观积极向上、社交网络化等特点。同时也存在意识形态领域斗争更为复杂、大学生价值观念异化、大学生信息辨别能力不强等现实问题。基于此,可通过巩固思想政治理论课主渠道、筑牢意识形态安全屏障、加强网络舆情信息分析研判等途径,加强当代大学生思想政治教育,以维护高校稳定安全和意识形态安全。

舆情大数据与新媒体深度联动探索

对舆情大数据与县级融媒体中心主管的新媒体平台进行深度联动的意义、条件、步骤及需要注意的问题进行探索,并以建瓯市融媒体中心新媒体实践经验为基础,提出新媒体应对正面舆情要重视舆情发展“后期”和应对负面舆情要重视舆情发展“初期”的处置观点。

多维立体舆情大数据监测网络安全防御方法

传统网络安全防御方法缺乏对可疑攻击数据的识别能力,导致网络的抗攻击能力较差,因此提出一种多维立体舆情大数据监测网络安全防御方法,捕获多维立体舆情大数据监测网络数据,对数据进行聚类分析后检测网络攻击,根据基于罪恶值的攻击阻断机制对网络攻击进行阻断,实现多维立体舆情大数据监测网络安全防御。实验结果表明,设计方法下多维立体舆情大数据监测网络的抗攻击能力指数为0.951,说明该方法的安全防御性能优越。

舆情大数据在智媒场景中的衍射效应

技术变革传播,互联网去中心化的物质形态在传播上呈现为话语权上的平等与开放,交织出复杂的舆论场,呈现出失序状态。在此背景下,大数据与主流媒体的相遇既是主流媒体实践社会责任的必然选择,也是智媒体转型的机遇。本文以半岛舆情为例,阐述从舆情领域的大数据运用入手深化主流媒体智媒体转型路径的可行性。

档案学视角下网络舆情大数据的采集、研判和归档研究

网络舆情大数据信息与纸质和实物档案一样具有档案特质,是社会生产生活中形成的能够反映社会原貌的文字、图片、视频、音频等多种表现形式的历史记录,具有长久保存和归档价值。采集、研判和归档有价值的网络舆情大数据信息是大数据时代对档案工作提出的新要求。

基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统

为了有效解决舆情数据传播中特征挖掘技术面临的特征挖掘滞后问题,设计基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统。设计网络信息传感提取模块,利用O/I顺向电流指向性电路节点端口和电机控制性匹配结构构建外围控制电路以及带状数据分布式交互接口。设计舆论数据人工智能入网协议来转换当前的网络数据格式,并对其进行舆情二次语义处理。文中使用人工智能技术,依靠Hadoop平台内部学习库中的Ma_Orduse算法和K-means算法通过有效数据文本聚类获取特征键值,以中枢结构的形式传递回中央控制器,实现当前网络舆情大数据传播特征挖掘。实验数据表明应用该挖掘系统后,舆情数据特征读入延迟降低32%,读出延迟降低27%,可以有效缓解特征挖掘滞后问题。

基于舆情大数据的突发事件负面情感引导“时度效”研究

文章基于网络舆情大数据特征,分析了舆情大数据环境下突发事件负面情感引导模式和"时度效"标准,提出"时度效"一体化观点。构建了负面情感引导模型,进行模型分析和数值仿真,并以此为基础,开展"时度效"一体化建模和仿真,针对一般和重特大两种突发事件场景,提出相应的"时度效"策略。

互联网金融典型事件舆情研究——基于对e租宝、中晋系等事件舆情大数据的分析

文章基于大数据,对e租宝、中晋系等互联网金融事件的相关舆情进行了分析。研究发现:e租宝、中晋系事件的舆情存在诸多相同之处和相异之处;投资者通过网络集群进行维权,显现出了自媒体时代舆情的特点。在此基础上,讨论了相应的舆情应对之策。

基于舆情大数据的贵州旅游创意营销路径研究——以黄果树瀑布景区为例

信息传递及流通是旅游业生存和运转的根基,它贯穿于旅游业发展的整个过程。通过挖掘和分析携程网关于黄果树瀑布景区的在线评论文本大数据,发现游客评论焦点主要集中在景区景点属性、管理服务特征、情感表达极性等3个方面,游客评论内容反映出景区存在内部旅游体验项目设定较为缺乏、旺季人流和车流管理服务失衡、景区景点吸引力不足等问题。结合贵州大数据旅游营销应用现状,提出了推进门票价格优惠政策,带动地方区域经济收入;设计多样旅游体验项目,提升旅游营销绩效水平;增强旅游项目文化内核,优化景区口碑营销传播;强化新媒体营销的应用,完善景区自助服务体系等对策建议。

人工智能技术在网络舆情大数据传播特征挖掘中的应用

在利用传统挖掘方法对网络舆情大数据传播特征进行挖掘时,存在挖掘结果与实际情况不符的问题。基于此,笔者重点探讨人工智能技术在网络舆情大数据传播特征挖掘中的应用,首先分析了网络舆情大数据的概念和网络舆情大数据的传播特点,进而分析了网络舆情大数据的传播特征,最后利用人工智能技术对大数据传播特征分类进行分析。实验结果表明,与传统挖掘方法相比,设计的挖掘方法与实际更相符,精度更高。

中国网络大众生育态度倾向变迁——兼论舆情大数据在人口学中的应用

文章探索了如何利用网络舆情大数据来推断大众生育态度倾向的变迁。基于对网络评论的简单情绪分类、LDA非监督分类和fasttext监督分类结果的比较,文章发现依托于计划行为理论框架的监督分类法能提供更准确也更有意义的分析结果。从趋势来看,自2012年以来,涉及生育的评论态度倾向从积极占多数快速转变为消极占主导,这个过程也伴随着话题维度的转变,从更多行为态度上的表达转变为主要陈述生育面临的客观限制。房价、子女教育、工作成为提及最多的限制条件。这些结果说明低生育意愿更多是受客观限制的影响,而非观念转变。分省市生育情绪与地方生育水平较强的相关性体现了生育态度倾向分析的有效性。文章借此进一步讨论了舆情大数据在人口学研究中的应用前景。

应用舆情大数据监测乡村旅游动态变化的实验性研究

新冠肺炎疫情给旅游业带来了沉重打击,要了解在这种重大危机事件背景下旅游业发展的动态变化情况,传统的统计方法由于时效性不足而显得力不从心,而应用大数据方法解决乡村旅游等重大旅游发展问题则迎来新的发展契机。“新浪舆情通”大数据系统的海量基础数据,为开展监测乡村旅游动态变化的实验性研究提供了数据支撑。将疫情前后划分为疫情前、疫情总体阻击战(一)、疫情总体阻击战(二)和常态化疫情防控四个时间段,通过“新浪舆情通”查询四个时间段的乡村旅游报道量、话题热度分布、信息来源分布等重要数据,发现并分析新冠肺炎疫情前后乡村旅游发展的整体趋势和阶段性特征。研究表明,经过大数据整合的舆情信息能够准确反映游客对乡村旅游的心态变化和需求变化,比传统统计方法更具有时效性。

媒介霸权、文化圈群与东方主义话语的全球传播——以舆情大数据GDELT中的涉华舆情为例

本文通过全球舆情大数据对西方涉华舆情所建构的东方主义话语及其全球传播机制进行了分析。研究发现,在新媒体时代,美国涉华舆情延续了传统东方主义话语的内涵,将中国建构成专制主义的、人权问题突出的、对西方充满挑衅和威胁的形象。研究还发现,全球网络空间中的新闻信息传播同时表现出“核心—边缘”结构和“文化圈群”结构,二者塑造了全球网络空间中涉华舆情的景观,“核心—边缘”结构使得霸权国家所建构的东方主义话语在广大亚非拉国家扩散,而基于共同语言、文化接近性等所形成的文化圈群结构则弱化了西方政治话语在阿拉伯、俄罗斯和中东欧等区域中大部分国家的传播。上述发现有助于提升未来我国对外传播的有效性和针对性。

大数据视域下社会舆情研究的新境界

本文结合大数据对社会舆情研究的影响,从研究视角、研究方法、数据库支持、研究主体、研究重点等方面讨论了大数据背景下社会舆情研究的转向,在此基础上分析了大数据时代社会舆情研究在数据收集、数据存储、数据处理和数据呈现等几个方面的做点。

基于舆情大数据的网络群体性事件动态识别模型与应对策略研究

【目的/意义】随着互联网在社会中的影响力逐渐增大,面对网络群体性事件对社会生活的冲击,需把握网络群体性事件的演化规律,确定事件类别,提炼事件特征,基于不同类别的网络群体性事件,提出有针对性的应对措施。【方法/过程】通过LDA主题模型与K-means算法相结合,利用LDA模型实现文本潜在语义的识别,最终运用SVM算法进行网络群体性事件聚类分析,得到五类网络群体性事件。【结果/结论】构建的网络群体性事件动态识别模型,通过大量的文本训练,在事件聚类数为5时具有良好的解释性,完成了网络群体性事件的客观分类,分别为:经济型、社会型、文化型、民族型和环境型,为政府分类应对策略提供依据。【创新/局限】利用LDA主题模型和Kmeans算法,减少了模型的迭代次数,确定最佳主题数,提高了网络群体性事件识别结果的准确性,但是运用慧科新闻数据库搜集到的文本数据范围有限,且分类结果反应的事件特征具有一定局限性,后续研究可进一步扩大动态文本数据库,对分类算法进行改进和深化。

大数据舆情指数在突发事件处置评估中的应用

突发事件应急处置效果评估应考虑社会公众的"客观性"需求,基于大数据舆情指数的食品安全突发事件应急处置评估指标体系既注重数据的客观性,又具有角度的客观性,它是从公众角度来评估活动,直接反映民意。根据食品安全突发事件处置的规律和特点,构建基于传播力、影响力、评价度三个一级指标的食品安全突发事件大数据舆情指数指标体系,在此基础上依据突发事件舆情处置的"时、效、度",建立以回应时间、回落速度与持续时间为考核指标的处置效果评价体系,并将其应用于郴州"大头娃娃"事件的处置效果评估。结果表明,基于大数据舆情指数的处置效果评估体系显著提高了突发事件应急处置效果量化评估的便捷性、系统性、客观性和科学性。

“借力宣传”推介地方品牌的效果分析

相对全国知名品牌,地方品牌要形成影响力并不容易。建瓯市融媒体中心的新媒体平台(以下简称“建瓯市融媒体中心”)探索采用“借力宣传”的方式来拉动当地的茶叶品牌,通过舆情大数据系统的监测数据和域外媒体报道的规模来评估“借力宣传”的效果,观察时长为一年半。从数据呈现出的效果看,“借力宣传”成功让地方的茶叶品牌知名度走出了省域,但持续性覆盖全国的影响力依旧不足。通过分析五种借力方式发现,“借品牌之力”和“借历史之力”在舆论传播过程中表现出良好的可持续性,因此不断讲好品牌故事和历史故事,对拉动地方品牌作用值得期待。

面向突发事件的意见领袖对网民情感作用机理及实证研究

随着互联网的普及,网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生巨大变化,呈现大数据环境。基于舆情大数据研究网民群体情感问题,开展突发事件舆情治理,进而为突发事件应急管理提供决策支持,正逐步成为该领域的研究热点。本文以舆情大数据环境下的网民情感为研究对象,综合运用大数据、数学建模等技术方法,通过对意见领袖发布的内容进行大数据建模,感知网民情感,进而分析意见领袖对网民情感的作用机理。文章对D&G辱华事件进行实证分析,通过情感词典分析意见领袖对网民情感的作用。该研究有助于辅助政府精准治理和舆情引导。

大数据背景下证券监管对企业研发投入的影响

从新型证券监管方式检验了问询函对企业研发投入的影响。研究发现监管问询能够有效抑制企业未来高风险的创新投资,利用大数据舆情分析发现,上市公司面临的舆情压力越大,问询函对降低研发投入的作用越明显。研究结论表明,问询函可以有效督导上市公司对外披露的信息,借助信息披露网站等互联网平台向市场及时传递信息,降低管理层的机会主义动机,有效发挥维护资本市场信息安全、保障中小投资者利益的监管作用。

疫情防控中测绘地理信息影响力分析

本文通过舆情大数据对我国及美国使用的8款疫情地理信息应用程序进行疫情防控、疫情地理信息应用之间的关系分析,形成了3方面的认识:①测绘地理信息在疫情防控中具有比较重要的作用;②与美国约翰斯·霍普金斯大学疫情地图相比,我国的疫情地图网站、APP应用程序等仍是获取国内疫情地理信息的主要渠道;③由企业提供的疫情地理信息应用比由政府部门提供的疫情地理信息应用影响广、应用深。