基于知识图谱的自媒体网络舆情态势感知系统

为及时、准确掌握自媒体网络舆情动态信息,设计基于知识图谱的自媒体网络舆情态势感知系统。利用网络爬虫技术获取网络舆情数据,经过数据清洗、文本分词等处理后,利用Neo4j图数据库生成舆情知识图谱,构建BI-LSTM-CRF(双向长短期记忆网络-条件随机场)模型,以预处理层获取的词序列为输入,完成知识图谱构建中的知识实体识别。实验结果显示,该系统可通过有效的舆情事件知识抽取,生成舆情知识图谱,分析舆情的时间分布、传播活跃时间分布以及舆论的演变态势,精准感知舆情的态势发展。

思想理论领域舆情态势的变化及其应对策略

由于经济全球化的影响，以及我国改革开放和社会主义市场经济向纵深发展，我国经济领域的矛盾日益暴露，思想领域也出现了多种思潮，主要表现为极左思潮、民粹主义思潮、悲观主义和民主主义思潮对社会的影响渐深。面对这些思潮，我们要坚定不移地走改革开放之路，认真贯彻落实科学发展观，以社会主义核心价值体系引领社会思潮。

高职网络舆情态势感知模型研究与关键技术分析

文章通过分析高职网络舆情特点,给出一种基于高职校园建设的高层次态势感知模型和高职网络舆情感知体系结构,并对高职院校网络情境感知技术进行分析,把大数据信息采集技术、态势感知评估技术融入相关业务系统,以期更好地让信息化建设服务于教学,维护师生的利益。

基于演化建模的突发事件网络舆情态势感知分析

[研究目的]通过网络舆情演化周期理论,研究网络舆情态势感知策略,实现精准的态势感知,为政府部门掌握网络舆情态势、治理网络舆情提供参考。[研究方法]基于Gompertz种群生长模型构建网络舆情态势感知模型,将网络舆情演化周期划分为3个阶段,结合舆情中主体、主题、情感3个态势层面开展数据分析,随后以“杭州女子失踪案”为例,从静态、动态两个数据处理角度进行网络舆情态势演化分析与数据可视化实证研究。[研究结论]构建的网络舆情态势演化模型对网络舆情态势演化实现有效感知,静态和动态可视化结果分别凸显出了网络舆情态势演化的静态特征和动态特征。

南海国际舆情态势呈现与舆情支持路径思考——以2011～2017年ProQuest平台数据为研究起点

2018年为"南海行为准则(COC)"案文磋商启动的关键之年,南海问题也因此进入了新的阶段,为此,提供有力、有效的国际舆情支持应当提上议程。基于全球信息数据平台ProQuest数据的检索和归类,呈现并分析2011~2017年南海问题国际舆情态势和特征,并结合一直以来国内南海舆情应对存在的问题,主张突破传统的舆情危机应对思维,着眼于增进互信、扩大共识的大格局,创新舆情支持培育,把握建设"一带一路"这一南海"机遇期",借助中国—东盟共同体这一南海"粘合剂",提升地区新型安全合作这一南海"掌控力",锚定舆情引导的向度,投入舆情空间建构,预制舆情回应策略,从而解构多边化、回应地区化、制衡国际化,由此开辟南海问题国际舆情支持层面的破局之道和解决之道。

一种融合舆情态势评分和图套索的股票收益系统预测研究

为了解决证券投资组合收益预测模型在股票价格波动感知方面的语义细粒度量化不足和有效投资组合灵活性受限的挑战,文章提出了一种综合舆情态势评分模型(SESTM)和图套索(GLASSO)的股票收益系统预测模型.首先,采用分位回归方法对股价波动进行拟合建模,定义了波动幅度和均值序列两条曲线,用于发现与正收益波动相关的词汇.接着,运用SESTM模型从新闻公告语料中通过有监督的方式提取对股票价格波动灵敏感知的相关词汇,并形成与政策、估值和市场情绪密切相关的主题和匹配词典,进而生成舆情态势评分.最后,结合GLASSO方法构建股票价格之间的联动网络结构,并基于该网络构建个股投资组合策略.实证研究以疫情期间生物疫苗板块股票为对象,对网络联动和舆情态势评分模型开展了实验比较.实验结果显示:首先,以波动感知词汇为纽带构建的投资策略更适用于短期预测;其次,在融入反映联动网络的偏相关信息后,投资组合日均对数收益率达到1.6%,相较于未融入偏相关关系的1.4%的情况提高了14.3%,更是随机组合的日均对数收益率0.7%的2倍;而最高收益由随机组合的3.117提高到3.605,提升幅度达到15.6%.以上结果表明,通过SESTM+GLASSO组合模型的方式提供了一种高效且性能优越的系统预测模型,该模型能够分析股票价格之间的网络联动关系,更准确地预测股票收益以制定相应的投资策略.这对于推动动态价格感知和深化大语言模型中的生成式跨模态任务的统计应用研究具有积极意义.

考虑舆情演化态势影响的突发事件两阶段应急案例检索方法

针对突发事件衍生的舆情信息及其演化态势影响应急处置决策的问题,本文提出一种考虑舆情演化态势影响的突发事件两阶段应急案例检索方法。首先,通过计算舆情信息热度值,判断舆情演化态势的影响程度,并确定案例检索阶段;其次,通过融入决策者风险感知偏好,计算事件属性及事件的相似度,并构建第一阶段案例检索过程;在此基础上,通过计算和集结舆情信息属性及舆情信息的相似度,得到案例的综合相似度,并构建第二阶段案例检索过程;最后,通过案例应用和方法对比验证了所提方法的可行性及有效性。结果表明,所提方法不仅能够反映决策者风险感知偏好在应急案例检索中的重要作用,还能够体现事件衍生的舆情信息及其演化态势对决策结果的影响。

面向微博突发事件的高校网络舆情态势计量研究

围绕微博突发事件警情、警源、警兆三个维度,基于微博舆情主体、微博舆情内容、微博舆情传播和微博受众四个层次,构建了面向微博突发事件的舆情态势计量指标体系,并针对传统的微博舆情态势难以定量化的问题,提出了基于Vague集的微博突发事件舆情态势计量模型与方法,最后以＂中国留学生马里兰演讲事件＂为例进行了实证研究,从而为管理者敏感监测高校微博舆情、引导舆论方向、实施舆情疏导提供决策支持.

基于Web2.0的企业危机事件网络舆情态势研究

随着Web2.0的发展,网民能够更自由的发布自己的观点,这为企业危机事件网络舆情的产生和发展提供了条件,同时也为企业对这些网络舆情进行相关应急管理和网络舆情的态势研判带来了较大的困难。基于此,本文提出了网络舆情态势的概念,从创作主体、内容和社会影响力三个维度出发构建了企业危机事件网络舆情态势评价指标体系。同时,将AHP和模糊数学方法相结合构建了模糊综合评判模型,对企业危机事件网络舆情态势评价进行了初步的探索。

探析新闻反转剧中网络舆情的发展态势及成因——以“成都女司机被打”事件为例

继2013年底曾火爆一时的"外国小伙扶摔倒大妈反遭讹"事件之后,类似的新闻反转剧一直在生活中频频上演。从去年的"湖南湘潭孕妇惨死手术台"到近期的"成都女司机被暴打",这些新闻事件中无不出现了戏剧性的大反转,而新闻背后的网络舆情态势也如过山车般跌宕起伏,多次发生转向。本文将以"成都女司机被暴打"事件为例,探析在新闻反转剧中网络舆情的发展态势,及其舆论反转背后的原因,以期对次现象进行初步探索,达到抛砖引玉效果。

论自媒体背景下网络群体性事件发展态势与控制

网络群体性事件信息难控,传播难管,信息真伪难辨,信息交流群体极化性倾向严重的现状,呈现出网络舆情热点往往直接演变为网络群体性事件,网络舆情非理性化、情绪化倾向加速网络群体性事件的恶性循环及网络舆情的广泛传播,增加了网络群体性事件的处置难度,网络舆情易被敌对势力利用致使网络群体性事件性质改变。公安机关应采取增强网络群体性事件防范能力,增强网络群体性事件舆情驾驭能力,提高网络群体性事件应急处置水平,提升网络群体性事件矛盾化解水平等控制策略。

新冠肺炎疫情背景下日本对华援助舆情分析——以日本国驻华大使馆官方微博为例

中日网络舆情态势是反映中日两国民意的重要途径,中日网络舆情态势向好是中日关系可持续发展的重要基础和保障。基于历史因素,中日舆情在民众间处于"关注度高,好感度低"的状态。而在新冠肺炎疫情期间,日本率先支持中国战"疫"一事引起了中国民众的高度关注,且积极舆论占比大,中国民众对日本的好感度有所提高。因此,本文以日本国驻华大使馆官方微博作为研究对象,以其在新冠肺炎疫情期间有关中日两国的相关博文为切入点,分析新冠肺炎疫情下日本对华援助的舆情特征及中国民众的观点倾向,并进一步从传播的主体、客体与方式三个方面探讨中日舆情态势好转的原因,探讨日本独特的传播技巧对中国对外传播的借鉴意义。

新媒体视域下网络舆情特点与治理

网络舆情一定程度上是现实社会矛盾在网络空间的投射和延伸,是社会的晴雨表。新媒体时代,人人都有“麦克风”成为现实,多元主体参与社会治理的意识愈发强烈,促使网络舆情汹涌澎湃,呈现出突发性、复杂性、群体极化性、传播速度快、潜在危害大、易反转等特征。网络舆情风险无处不在,无时不有,种种原因的叠加促使网络舆情态势复杂严峻。网络舆情已对国家安全、人民认知、社会稳定、政府公信力构成极大影响,网络舆情治理已然成为国家治理和社会治理的重要组成部分。本文从网络舆情柔性治理、多元治理、法制治理、技术治理等层面展开研究思考,试图提升网络舆情防范化解水平,为构建和谐稳定的网络生态和社会环境提供支撑。

SAS:用于智能电网安全的移动内生大数据态势感知系统

智能电网安全管理需要对用户行为进行感知和分析,通过对移动端用户的态势进行感知,从而了解智能电网部署的服务质量。实现移动端用户的态势感知需要对移动端内生大数据进行深入的分析,然而目前相关分析还不多见。构造了一种新的文本情感值计算方法,以一款常用APP为例分析了获取的11万条特定事件的新闻评论情感值,并对此进行统计分析。结果显示,在情感缓和的时间段发生新闻热点时对新闻的评论的情感值波动变化会急剧增加,情感值方差会急剧上升。而当新的新闻发生在另一新闻热点影响时间段内则评论的情感值波动变化趋于平稳乃至呈下降。这些结果对智能电网用户感知具有重要的应用价值,同时也可以用于舆情监控与预警、网络监管与建模。

谈网络舆论的发展态势及社会影响——以“西安奔驰事件”为例

互联网时代,网络已经成为现代社会的"第四媒体",^([1])是人们表达诉求、发表意见的集散地。网络舆论也在这个开放的平台迅猛发展,成了许多公共事件发展的关键"推手"。本文从西安奔驰事件入手,通过梳理该事件中的舆情发展态势,分析网络舆论造成的社会影响,为利用和引导网络舆论来解决社会问题提供一些经验。

基于贝叶斯网络建模的非常规危机事件网络舆情预警研究

网络舆情态势作为衡量社情民意的主要指标,在管理实践和学术研究中显得尤为重要。针对网络舆情作用主体复杂多样、作用关系难以预知、作用程度难以计量等特点,将贝叶斯网络建模方法和网络舆情态势评估相结合,同时基于贝叶斯网络三个重要特点——复杂关联关系表示能力、概率不确定表示能力以及因果推理能力,提出基于贝叶斯网络建模的网络舆情态势评估方法。通过对关键指标数据进行仿真和学习,建立网络舆情态势评估模型,从而对网络舆情态势进行有效评估和预测。