网络水军与资源配置效率:基于大股东减持视角

清朗的互联网环境是我国建立“网络强国”之基础,水军作为极具诱导性的群体严重干扰了网络秩序。本文旨在建立一种新的水军识别策略,并以大股东减持为场景,探究水军在资本市场中的作用。研究发现,相对于未发生大股东减持,大股东减持期间水军活跃度明显上升。横截面分析结果表明,上述趋势在股价波动性高、个人投资者关注度高、分析师跟踪数量少的公司更明显。此外,对于存在水军活动的减持样本,其股价在完成减持前迅速上升,而后出现“断崖式”下跌,而无水军组不存在此种趋势。上述结果意味着,大股东雇佣水军拉升股价后进行减持,扰乱了证券交易秩序,降低了资本市场资源配置效率。本文开拓了资本市场中水军行为研究,对投资者保护、资本市场环境及网络治理具有重要意义。

基于量子竞争机制的网络水军智能识别模型研究

负面舆情易受人为因素影响,网络水军对负面舆情的产生具有较大的推动力,因此对其进行快速精准识别与治理成为舆情防控工作中亟待解决的问题。现阶段对网络水军的识别研究多依靠传统识别方法与技术开展,很少利用量子计算模型进行研究。本文基于量子竞争理论,构建具有4个类别13个维度的网络水军特征识别指标体系,利用量子竞争机制创建网络水军智能识别模型。选取10个典型的网络舆情热点事件进行仿真实验,获得了较好的研究结果;提出了“制防+技防+人防”的网络水军治理创新模式,在明确管理机构的规制、推进网络平台的监管以及推动网民素养的提升等3个方面提出了治理策略。

网络水军识别研究

网络水军识别关键技术已成为当前数据挖掘领域最为活跃的研究之一.如何挖掘海量用户信息中潜藏的网络水军特征与行为模式,从而发现网络水军,以维护良好的网络环境,保障合理的网络秩序,已成为一项十分具有挑战性的工作.对比传统与新型网络水军识别研究,从识别特征角度对近几年内网络水军识别研究进展进行综述,对其关键技术和效用评价进行了前沿概括、比较和分析,并对网络水军识别中有待深入研究的难点和发展趋势进行了展望.