面向公共政策制定全过程的舆情情报服务框架研究

[目的/意义]利用情报学理论与方法的优势,推进我国公共政策制定过程中应用舆情情报研究服务的智慧化发展。[方法/过程]分析舆情情报作用于公共政策制定全过程挖掘实践困境,引入RDJF循环提出公共政策制定全过程舆情情报服务模型的优化思路。[结果/结论]构建面向公共政策制定全过程的舆情情报服务框架,并以调整国家法定节假日安排政策制定实例证明服务框架的严谨性,为利用舆情情报优化我国公共政策制定过程提供了参考。

基于符号网络社团检测的舆情情报分析方法研究

[研究目的]面向在线社交网络舆情数据,基于符号网络建模舆情实体的正负关系,研究符号网络社团检测模型挖掘舆情数据中的语义社团,进一步推演出对于某事件群众的普遍看法,适用于真实社会网络中的事件检测,有助于创新舆情情报分析方法。[研究方法]主要从符号网络特性入手,在半非负分解过程中引入深度学习的框架,提出深度半非负矩阵分解模型(DSNMF),进一步将舆情情报分析及复杂网络科学有机结合,利用“‘司马3忌’举报韩红爱心慈善基金会”热点事件所产生的微博舆情数据构建舆情情感符号网络,基于DSNMF模型进行舆情情报实证分析。[研究结论]大量实验表明:DSNMF模型有效提升了符号网络社团检测性能;证实了符号网络社团检测模型在舆情情报分析中的有效性。