负性生活事件与大学生抑郁的关系:负性认知加工偏向和抑郁话题网络媒介接触的作用

目的:探讨负性生活事件与大学生抑郁的关系及作用机制。方法:采用青少年生活事件量表,抑郁自评量表,抑郁话题网络媒介接触问卷,负性认知加工偏向问卷对1369名大学生进行问卷调查。结果:①负性生活事件对抑郁具有显著的正向预测作用(β=0.29,P<0.001);②负性认知加工偏向在负性生活事件和抑郁间起部分中介作用(effect=0.14,95%CI为[0.11,0.17]);③抑郁话题网络媒介接触对负性认知加工偏向和抑郁之间的关系存在调节作用(β=0.09,P<0.001),具体而言,相比于低抑郁话题网络媒介接触,高抑郁话题网络媒介接触大学生的负性认知加工偏向对抑郁的预测作用更强。结论:负性生活事件通过负性认知加工偏向影响抑郁,并且这一关系受到抑郁话题网络媒介接触的调节。

基于MapReduce的大规模话题网络提取分析

微博作为信息发布和获取的重要手段,已成为最重要的媒体之一。用户每天在微博上发言,其内容隐含着许多重要话题。在话题检测过程中,话题网络构建是一项最基本的内容。将微博发言作为节点,将节点间包含共同的词汇作为边,应用MapReduce编程模型作为海量数据处理的平台,研究了微博信息中大规模话题网络的构建方法。实验表明,基于MapReduce构建的话题网络符合社会网络的相关性质,并且其话题预测的准确性也高于基于LDA模型的话题检测。

基于组合相似度动态聚类和词熵的网络话题在线检测

[研究目的]为实现网络热点话题的在线检测,提升增量式聚类算法的聚类效果,提出了基于组合相似度的动态聚类算法,同时通过计算词熵实现主题词提取和演化跟踪。[研究方法]通过CIFG-BiLSTM-CRF模型实现文本的命名实体识别,计算文本与话题的实体相似度,再取文本词向量与话题中心余弦相似度的最大值作为词向量相似度,二者结合判断文本所属话题。在聚类过程中利用时间窗口策略实现话题中心和成员文本的动态更新。同时,计算文本词熵,生成话题的词熵和列表,实现话题主题词提取和演化跟踪。实验以新冠疫情新闻为数据实现话题在线检测,并展示了话题主题词的演化和跟踪过程。[研究结论]实验表明,与传统相似度计算方法相比,组合相似度能够获得更好的聚类效果,聚类过程中提取出的话题主题词也正确地反映了原始数据的热点话题内容。

网络话题事件中“义愤”情感动员机制研究——以唐山打人事件为例

网络话题事件在当今社会具有极高的关注度和热度。一旦某个事件发生,通过网络传播,往往能够迅速吸引大量的流量和关注。这些事件往往能够触动广大网民的情感,引发强烈的情绪反应。文章以唐山打人事件为个案,对微博社区网民发表的内容进行了研究。研究发现,“愤怒”是网络话题事件传播中常见的情感。这种情感的出现往往与事件的性质和内容密切相关。在唐山打人事件中,由于事件的暴力性和侵犯性,所以引起了广大网民的愤怒和不满。这种愤怒情绪在网络上迅速传播,形成了强大的情感共鸣和集体声讨,甚至从情感转化为行动。通过探究“义愤”情感动员机制,可以深入研究“义愤”这一情感的社会意义。首先,“义愤”是一种道德情感,反映了人们对正义和公平的追求。在网络话题事件中,“义愤”情感的表达往往能够引起许多人的共鸣和关注,促使人们采取行动来维护正义和公平。其次,“义愤”是一种集体情感,能够激发人们的团结和协作精神。在网络话题事件中,“义愤”情感的表达往往能够将人们团结在一起,形成强大的集体力量,推动事件的解决和问题的改善。这种团结和协作不仅能够增强社会凝聚力和向心力,还能够帮助人们更好地应对社会问题和挑战。

一种网络话题的内容焦点迁移识别方法

随着网络信息技术的迅速发展,互联网已经成为人们获取和发布信息的最重要平台之一.在互联网的信息传播过程中,话题相关文本不断更新,而其内容焦点也随着话题发展发生着迁移.识别话题内容焦点有助于有效地挖掘与分析网络信息,是网络舆情分析领域的重要研究问题.文中针对网络流文本,提出了一种网络话题内容焦点的识别方法,首先对话题焦点特征在流文本中的分布情况进行分析,基于分析结果介绍了焦点识别方法3个主要步骤的算法模型,分别是基于时间属性的焦点特征词提取、内容焦点特征词的合并和内容焦点的表示.文本基于来自于真实网络的实际数据,对所提方法进行了实验验证,实验结果表明文中所提方法可有效获取话题发展过程中的内容焦点,并能以关键词集和语句集的形式对内容焦点进行表示.

互动仪式理论视域下网络话题事件的情感传播研究

从互动仪式理论出发,认为网络话题事件是一种新型的互动仪式,情感是网络话题事件的根本动力。事件主体通过参与互动仪式获取情感能量从而共享情感意义。事件的展开过程既是一个舆论建构的过程,也是一个情感刺激、互动与共鸣的过程,也即情感传播的过程。

流量内容词语相关度的网络热点话题提取

针对网络舆情分析的需求,给出了网络热点话题定义及其形式化描述,分析了流量内容中热点词语与热点话题的关系,提出了流量内容中热点词语的相关度计算算法.在此基础上,采用基于高密度连接区域的密度聚类方法得到热点词语簇,结合热点词语簇相关的网页标题及网站地址信息,得出网络热点话题的属性描述.实验结果表明,该算法能够有效获取当前网络中的热点话题,话题提取有效率达到16.7%,为网络热点话题传播特性研究提供了基础.与Web挖掘、话题监测与跟踪方法相比,所提算法通过选取合适的数据源,能更大程度地还原网络用户行为,从而得到了更为准确的网络信息传播状况.

网络话题作为定性数据来源的研究方法探讨——以旅游动机研究为例

本文对利用网络话题获取定性数据的方法、对网络话题的分类、网络话题搜集方法的使用方式和适用范围等进行了探讨。网络话题方法根据研究者参与程度的不同,可分为完全不参与型、一般参与型与强势参与型三种类型,适用于取得多样的、深刻的观点内容。本文的实证研究部分,以网络话题为样本,分析了我国旅游者的旅游动机表达。研究发现:旅游者多数从心理和情感需求角度来叙述旅游动机以及旅游对旅游者个人的影响;我国旅游者的旅游动机主要源于学习、探索、消除心理压力的需要。从网友的话题中还发现:旅游和旅行促进了某些旅游者对家与家乡的热爱,即通过外出旅游,认知了"家"的价值与意义。

命名实体的网络话题K-means动态检测方法

针对传统的网络话题检测方法在文本特征表示方面的不足及K-means聚类算法面临的问题,提出了一种基于命名实体的网络话题K-means动态检测方法.该方法对传统话题检测的特征表示方法进行了改进,用命名实体和文本特征词相结合表示文本特征,用命名实体对文本表示的贡献大小表示命名实体的权重;另外,利用自适应技术对K-means聚类算法中的K值进行自收敛,对K-means聚类算法进行了优化,利用K值的动态选取来实现网络话题的动态检测.实验结果表明,该方法较好地区分了相似话题,有效提高了话题检测的性能.

改进回声状态网络的热点话题预测模型

为了提高网络热点话题的预测精度,针对传统回声状态网络存在的不足,提出一种改进回声状态网络的网络热点话题预测模型。首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列,然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习,建立网络热点话题预测模型,最后对模型性能进行仿真测试。结果表明,改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画,网络热点话题的预测精度得以提高,而具有更好的应用价值。

基于改进回声状态网络的网络热点话题预测

网络热点话题具有时变性和非线性,灰色、负面热点话题对社会稳定产生不利影响。为了提高网络热点话题的预测精度,提出一种基于改进回声状态网络的热点话题预测模型(MESN)。首先构建网络热点话题的学习样本,然后采用回声状态网络建立网络热点话题预测模型,并利用改进粒子群优化算法对回声状态网络参数进行优化,建立最优网络热点话题预测模型,最后应用具体网络热点话题数据进行仿真实验。结果表明,该模型不仅提高了网络热点话题预测精度,而且加快了网络热点话题的建模速度,可以满足网络热点话题在线预测。

话题网络在小学英语教学中的应用

本文从理论和课堂教学实践两个层面，阐述了在小学高年级课堂中实施话题网络教学的可行性。

从网络话题反思当前高等教育过程中女生性别教育的缺失

文章分析了关于女大学生的大量的负面网络话题的成因,指出其中不仅有社会传统观念的因素,还有现在教育过程中对女生的性别教育存在缺失,应针对女大学生的知识水平、心理发展、性格特征等实际情况.在高等教育中适当增加女性教育的内容,使她们以健康向上的姿态走入社会.文章还探讨了对女生进行性别教育的必要性和可行性,教育的目的、途径及教学内容.

网络公共话题对国民人格的影响分析

伴随着信息技术的发展,基于网络平台而形成的各种社交工具,使得越来越多的公众可以针对一些话题或事件进行充分的讨论,进而发展成为网络公共话题。通过对当下国民人格特点的深入分析,探讨了社会主义核心价值观与国民人格塑造的关系,在此基础上,剖析网络公共话题对国民人格所产生的消极和积极影响以及影响的模式。在以上论述的基础上,提出了如何进行有效的网络公共话题的设置和引导,进而为社会主义核心价值观的构建提供一些思路。

面向民航领域的网络热点话题发现

针对尚未有专门进行民航领域网络热点话题发现研究的现状,提出一种面向民航领域网络热点发现的模型。采用民航专业词库过滤无关网页,结合single-pass聚类算法,根据热度计算公式得到网络上民航相关的热点话题。实验表明:该模型发现热点话题的准确度较高,具有一定的实用价值。

网络热点话题对学生思想行为的影响探析

网络热点话题具有丰富性、群体性、时效性、互动性、偏差性等特点,涉及内容比较广、影响面也比较广,对处于世界观、价值观和人生观形成关键时期的学生的思想行为会产生正、负两方面的影响,这与热点话题的信息源、信息传输渠道及其与接受人的互动和有效实践有密切关系。因此,防治消极影响、强化正能量是网络思想政治教育的重大命题。

网络话题场对电视节目的影响

本文旨在通过分析网络话题场的特点,研究网络话题场对电视节目所产生的积极和消极影响,让更多的电视工作者充分认识到网络话题场的重要作用,同时为电视工作者积极转变思维,学会在节目中与网络思维相结合,充分发挥网络话题场的积极效应提供具体对策。

基于用户活跃程度的网络话题热度计算

网络话题被关注程度的量化不仅可以使得网络用户能够直观地了解话题的发展过程,还可以比较不同话题的发展变化情况。文章提出了基于用户活跃程度的网络话题热度计算方法,并进一步对话题的热度计算作了区分,实验结果表明所提出的计算方法能够较好反映网络话题的热度随时间变化的发展过程。

网络话题传播规律建模与预测问题研究

[目的/意义]构建数学模型研究网络话题传播规律建模和预测问题,为深入研究网络话题传播规律提供理论参考。[方法/过程]定性分析网络话题传播的大数据特征、可量化性、可度量周期性、可预测性等特征,通过分析网络话题传播机理,构建网络话题传播规律的常态模型和衍生模型,提出划分网络话题传播阶段的一般方法,并据此研究网络话题传播趋势预测方法。[结论/结果]通过"雾霾"微博话题数据开展实证分析,能够较好地划分传播阶段并预测传播趋势,由此,根据本文构建的数学模型研究网络话题传播规律是可行的。

网络话题异常主体作用机理与仿真研究

[目的/意义]研究互联网中异常主体对网络话题造成的影响,探究异常主体不同作用方式产生的不同效果和规律。[方法/过程]讨论网络话题中异常主体的性质,分析其产生作用的机理,构建描述异常主体作用行为的数学模型,并分析模型性质,结合异常主体净收益分析其作用强度的取值范围,同时讨论异常主体营造虚拟热度时的作用比率和其在话题发展不同阶段的不同作用效果。[结果/结论]经过理论建模和仿真分析得出异常主体作用后相关话题在互联网上发布信息的数量,得出表征话题虚拟热度的两类作用比率及异常主体在不同时间作用所产生的不同效果,最后根据相关结论提出若干针对性建议。