Hot Events Detection of Stock Market Based on Time Series Data of Stock and Text Data of Network Public Opinion

With the highly integration of the Internet world and the real world, Internet information not only provides real-time and effective data for financial investors, but also helps them understand market dynamics, and enables investors to quickly identify relevant financial events that may lead to stock market volatility. However, in the research of event detection in the financial field, many studies are focused on micro-blog, news and other network text information. Few scholars have studied the characteristics of financial time series data. Considering that in the financial field, the occurrence of an event often affects both the online public opinion space and the real transaction space, so this paper proposes a multi-source heterogeneous information detection method based on stock transaction time series data and online public opinion text data to detect hot events in the stock market. This method uses outlier detection algorithm to extract the time of hot events in stock market based on multi-member fusion. And according to the weight calculation formula of the feature item proposed in this paper, this method calculates the keyword weight of network public opinion information to obtain the core content of hot events in the stock market. Finally, accurate detection of stock market hot events is achieved.

基于区块链技术的体育热点事件中的网络情绪治理

5G时代下体育网络情绪传播业态发生巨大变革,为其治理带来了新的挑战。当前,体育网络情绪传播主体和范围不断拓展、传播速度不断加快、传播不确性不断增加,使体育网络情绪治理难度不断提高。区块链技术凭借其去中心化、难以篡改、公开透明等优势,不仅可以有效提升体育网络情绪治理的精准性,而且可以有效提升治理效率。基于区块链技术从不同层面构建体育网络情绪治理机制,在宏观层面构建体育网络情绪信息联合治理平台,在中观层面建立基于大数据的体育网络情绪监测体系,在微观层面自媒体及其服务商实时跟踪处理体育网络情绪,以加强体育舆论引导,促进体育事业健康发展。

热点网络舆情对学警价值观的影响与因应

网络技术的飞速发展给公安院校的舆情引导工作提出了新的挑战。在加强政治建警和提升网络意识形态斗争能力的大背景下,公安院校要在学生的价值观塑造工作中守好舆论斗争阵地。当下,公安院校的舆情引导工作主要存在舆情引导制度建设不充分、学警情绪防御机制建设不完善和舆情长效引领动力提升不足等问题。公安院校肩负着培养新时代高素质警察铁军的重任,需密切关注热点网络舆情,重点从以下几个方面加强引导,树立学警正确价值观,一是完善舆情引导应急机制,规范舆情引导介入方式,二是设置舆情引导评价体系,促进舆情引导积极性提升,三是畅通连结渠道,增强辅导员舆情引导力,四是着力培养学警舆情“意见领袖”,建立学生自主引导模式,五是以“实践-理论”双视角提升学警群体情绪稳定能力。

网络舆情突发热点事件风险模糊综合评价研究

[目的/意义]网络舆情评判有助于发现隐藏的社会危机,快速聚焦公众最关心的话题,了解民众需求,平息民怨。[方法/过程]结合实际数据,借助模糊综合评价法,评估网络舆情突发热点事件的风险指数,描述其风险态势,通过比较风险指数前后变化可明确舆论引导效果。[结果/结论]第一,改进了以往研究中DEMATEL-ANP两模型联用的弊端,更为科学地评价指标权重。第二,基于模糊评判的原理,用实际传播数据形成模糊集后再解模糊化,较为精准地得出网络舆情突发热点事件的风险指数。第三,提出的研究方法形成的风险态势符合舆情事件实际舆论演变过程,且比较前后风险指数可以分析舆论引导主体的引导策略是否达到预期目标。

新媒体语境下体育网络危机传播场域的变化与应对

新媒体的狂飙突进给体育网络危机传播带来了颠覆性的影响,探索新媒体语境下体育网络危机传播场域的变化及应对,对于促进体育网络舆情健康发展、助力网络强国和体育强国建设具有重要的意义。本研究运用文献研读、对比分析等方法,在对体育网络危机传播场域实质把脉的基础上,对新媒体语境下体育网络危机传播场域的变化进行了剖析,并从价值层面提出了应对之策。研究发现:体育网络危机传播场域实质上是一个围绕意义展开话语权争夺的隐含力量关系的公共空间;在新媒体语境下体育网络危机传播场域的理念上呈现出政府主导、多元主体互动,结构上呈现出从渐进式变化转向结构性突变,话语表达模式上呈现出多元媒介话语样态融合的新变化。最后从话语互联、话语互通和话语互信三个层面构建了一个多元主体话语互动范式以应对当前体育网络危机传播场域的变化。

基于社会热点问题在高校思政教育工作中的实践研究

在高校思想政治工作中,如何帮助学生理解理论知识,并将理论知识内化为实践经验是教学的重中之重。高校思政教育可以采用案例教学的方式,结合社会热点信息作为案例素材,先调动学生对思政知识的兴趣,再通过逐层分析社会热点的生成、传播以及反应机制,促进学生理解不同政策的深层次价值。更可以利用热点问题,引导学生主动参与到政治讨论的进程中,充分调动学生在思政学习中的主动性,实现思政教育工作的有序、高效开展。

社会热点事件类网络民间文学的形成过程和舆论引导

社会热点事件后,往往伴随着大量网络民间文学作品的生成。这类网络民间文学通常以某一社会热点事件为“本事”,在此基础上进行文学性的演绎发挥,形成社会热点事件类网络民间文学。社会热点事件类网络民间文学的极速传播促成了相应社会舆论和舆论导向的形成,对事件的还原和问题的解决发挥着推进或阻碍的作用。整体考察这一过程,可见社会舆论、舆论导向与社会热点事件类网络民间文学及其相关媒体之间关联紧密,相互促成,互为引导。

社会热点新闻对高校思政教育工作的积极作用及融合路径

社会热点新闻涵盖社会方方面面的信息,会引起人们的广泛关注,对人们的社会生产和生活实践具有深远的影响。将社会热点新闻与高校思政教育相结合,对掌握学生的思想动态、丰富教学内容、提升学生的思想道德水平具有重要的意义。但是社会热点新闻与高校思政教育对学生产生影响的途径不同,部分教师对二者在重视程度、结合方式、结合内容方面存在问题,思政教育与社会热点新闻的结合并没有发挥出“1+1>2”的理论效果,阻碍了高校思政教育教学水平的提高。新时代背景下,高校应该充分利用社会热点新闻吸引学生的注意力,改进思政教育与社会热点新闻的结合方式,丰富结合内容,促进学生思想道德品质的提高和全面发展。

网络用户参与社会热点事件中的现象特征及其对舆论生态治理的启示

互联网的产生和发展颠覆了用户的交流模式,也为用户提供了丰富的社会热点事件参与渠道。本文结合社会学、传播学、心理学等理论,基于问卷调查,分析了网络用户在社会热点事件中的参与现状,并通过深度访谈和案例分析相结合的形式,结合社会热点事件在互联网中的传播过程和特点,探讨了网络用户在社会热点事件的参与中经历了怎样的心理过程。试图厘清当前环境下网络用户在社会热点事件中的参与行为特点及成因,为我国网络舆论生态治理和社会热点事件中的舆论疏导提供相关的理论和实践指导。

基于会话分析的网络热帖话语结构和特征

网络热帖研究对于探知重大舆情事件演化规律、监测分析引导网络舆论具有重要意义。本文从会话分析的视角研究发现,网络热帖话语是主题邀约式多人会话场,形成的是一种单线或双线交错的交叉式的话轮和话题结构。从整体结构来看,热帖话语的开端存在四种起始话步类型:资讯型话步、质疑型话步、推理型话步和动员型话步。而其主体结构则有天女散花、众星环极、穿针引线、合围攻击以及交叉复合结构等。从局部结构看,网络热帖话轮转换与日常对话不同,其毗邻对主要有“评论-延伸”“评论-顶帖”“评论-反驳”“评论-疑问”“评论-中立”等模式。网络热帖中,由冲突话语构成的“非可取结构”为普遍存在的类型。冲突话步主要有争论反驳式、回收再用式和替换纠正式三种类型。热帖话语中还存在多人会话策略,具体包括结盟策略、调停策略和共识策略等。

基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测

有效预测舆情事件的热点内容有利于提高对舆论导向的把控能力和对公众诉求的预判能力.然而,现有的舆情预测工作大多关注事件整体趋势指标或情感极性的演变预测,鲜有针对舆情事件热点内容的预测研究.为解决以上问题,本文提出一种基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测方法:以舆情事件的热点词作为预测对象,首先,通过演化图卷积网络学习各时间片词语的空间关联关系;然后,使用门控循环单元捕捉各时间片词语特征的时序变化;最后,通过全连接层进行输出,实现对舆情事件热点词的预测.以微博上两个不同的舆情突发事件的相关文本作为数据集,与两种现有热点词预测方法开展对比实验.实验结果表明,该方法在两个数据集上的精确率分别达到51.21%和50.98%,召回率分别达到50.17%和48.15%,F1值分别达到50.68%和49.52%,均高于两种对比方法,能够更好地完成舆情事件中热点词的预测.

习近平新闻舆论观研究的热点辨析

文章采用Citespace知识图谱分析工具,对中文社会科学引文索引(CSSCI)收录的习近平新闻典论观研究的相关文献进行可视化分析,利用关键词共现分析与关键词聚类分析得到以下研究热点:舆论引导研究、媒体融合研究、网络治理研究、国际传播研究。通过定量与定性相结合的文献梳理,有助于总结研究经验,促进习近平新闻舆论观的深入研究。

舆情风险研究的知识图谱可视化分析

为了探究国内舆情风险领域的研究热点与发展前沿,针对其发展脉络进行梳理、总结、展望是十分必要的。本文选取2010—2022年知网数据库中的336篇文献,利用知网、CiteSpace对舆情风险研究领域进行可视化分析,包括发文量、作者图、机构图以及关键词显示的研究热点。研究结果表明,舆情风险是舆情发展的一个重要研究方向,尽管在国内该领域仍处于发展阶段,但舆情风险领域的研究热度在未来会持续增加,呈现出不断发展完善的态势。

基于话题标签的微博舆情热点挖掘系统设计

为在微博舆情信息高速转发时段内实现对热点数据的精准挖掘,文中设计一种基于话题标签的微博舆情热点挖掘系统。首先确定框架体系连接形式,并根据热点信息定义结果建立话题标签模型。以此为基础,对热点信息散列表进行排重处理,完成对微博舆情热点数据的处理。最后,联合采集到的目标信息样本对论坛结构进行分割处理,完成挖掘系统设计。实验结果表明,在话题标签模型作用下,系统主机对于热点数据的挖掘准确率较高,可以在微博舆情信息高速转发时段内实现对热点数据的精准挖掘,满足实际应用需求;与基于机器阅读理解的挖掘系统、基于跨语言神经主题模型的挖掘系统相比,这种新型挖掘系统能够在微博舆情信息高速转发时段内,对热点数据进行精准挖掘,与设计初衷相符合。

议程设置理论视域下热点事件网民舆论“反转”现象研究——基于“成都女司机变道遭殴打”事件的内容分析

微博的出现打破了传统媒介信息垄断及议程设置的强势地位,但网络媒体对受众议程的影响仍然不容小觑。网络媒体在尚未全面了解热点事件的情况下,一味追求"抢发头条""独家新闻""眼球资源"等,使"舆论反转剧"在网络上日趋频现,不仅易引发网络暴力,更不利于社会和谐和国家稳定。本文以"成都女司机被打"事件为例,采用内容分析法探究微博平台上媒体议程设置与网民舆论反转之间的关系。研究证明,网络媒体的无意识议程设置(议题驱动、媒体自净)、有意识议程设置(话语竞争、框架预设、媒介共鸣)及网民议程设置(舆论领袖、网络暴力)等是引发网民舆论反转的关键因素。基于热点事件网民舆论反转现象的研究对主流媒体引导网络舆论具有启示意义。

网络环境下释义“热舆论”与“强舆论”——舆论“聚能”与监督“释能”两大能量转化定律

在网络环境下,舆论呈现两种态势:以舆论自在状态为特点的"热舆论"和以舆论控制状态为特点的"强舆论",热舆论通过舆论"聚能"的过程,将能量转化为强舆论,从而以舆论监督的方式进行"释能"。热舆论的转化规律和强舆论的化解规律对于网络影响下的媒体环境具有重要的现实意义。

网络热点事件中的舆情关联问题研究

热点事件舆情关联现象在网络时代普遍存在。事件通过共同主体、主题或者情绪相互联系,既包括存在于单一热点事件之中的舆情簇,也包括存在于多个热点事件之间的舆情集。研究表明网络热点事件舆情关联是由信息的"眼球经济"效应、媒体的协同过滤和议程设置以及网民的群体记忆等多种因素而促成。舆情关联会促进网民和媒体的事件认知,推动政府治理,但也会造成私人生活的公共化、网民的反向认知、情绪累加和政治冷漠等问题。政府应建立关联舆情数据库以及立体的舆情应对体系,加强媒体管理及网民引导,从而有效地对舆情关联所带来的负面影响进行防控。

网络舆情热点信息自动发现方法

根据公共安全网络舆情研究的需求,将中文分词技术应用于突发事件应急管理中,提出基于ICTCLAS分词技术的网络舆情热点信息的自动发现方法。该方法读入新闻文本并进行分词和词频统计,从词频表中去除停用词,合并多单位关键词得到突发事件热点信息关键词列表,对网络信息及时进行检索,为突发事件应急决策提供技术支持。通过1个突发事件的实例验证了该方法的实用性和可靠性。

基于微博的企业网络舆情热度趋势分析

微博作为企业网络舆情传播的主要载体和平台,使信息传播更迅速,也使舆情事件的影响力剧增。提出基于微博的企业网络舆情热度的计算公式。针对企业网络舆情热度的波动范围较大,并会呈现某种趋势的特点,提出了一种基于马尔可夫链的舆情热度趋势分析模型。该模型采集相关舆情的指标数据,得到热度的时间序列值;划分舆情热度趋势的状态空间;构建状态转移矩阵;预测热度的趋势变化区间。实验表明,该方法能有效地预测企业网络舆情的走势,进而为企业进行网络舆情管理和网络危机公关活动,以及管理效果评估提供理论依据。

信息传播平台对网络舆情热度的影响分析

[目的 /意义]新信息技术推动媒体应用平台快速发展,网民通过主流媒体与自媒体积极参与话题讨论,客观分析信息传播平台对网络舆情事件发展的影响力,有利于建立良性的信息生态循环圈。[方法 /过程]本文以官方公布的十年网络舆情热点事件为数据分析对象,使用灰色关联法分析历年各信息传播平台与网络舆情热度的关联关系,从时间、事件等维度挖掘信息传播平台对网络舆情热度的影响特征。[结论/建议]各信息传播平台对网络舆情热度的影响力与传播技术发展水平是同步的,对网络舆情热度的影响呈现势均力敌之势,媒体融合、资讯融合是发展必然趋势。