突发事件网络舆情信息扩散差异性度量与实证研究

[目的/意义]不同突发事件或不同网络平台上的舆情信息扩散存在差异,本文构建数理模型研究舆情信息的不同传播扩散机制,度量舆情信息扩散差异,为突发事件网络舆情精准治理提供理论支持。[方法/过程]本文针对舆情信息扩散一般特征,考虑各突发事件和各网络平台的不同对舆情信息扩散的影响,提出舆情信息扩散指数的概念,构建一种基于幂映射的突发事件网络舆情信息扩散差异性度量模型,并通过数值仿真研究参数对舆情信息扩散的影响。通过使用多起突发事件引发的网络舆情案例数据来验证模型的有效性及合理性,同时利用多个案例验证本文模型对信息扩散预测的有效性。[结果/结论]突发事件网络舆情信息扩散的差异性可用舆情信息扩散指数度量。舆情信息扩散整体规律一致,舆情信息扩散指数对舆情信息扩散的影响不仅体现在时间维度,还体现在舆情信息量维度。

网络舆情监测预警指标体系构建研究

在信息化时代的背景下,网络舆情已经成为引领社会舆论走向的一种革命性、主导性力量,网络舆情监测预警工作成为当前研究的重点。构建网络舆情监测预警指标体系,要结合网络舆情的内涵、特点和传播规律,密切联系当前网络舆情监测预警工作实际,选取具有代表性和敏感性的指标,运用层次分析法确定各级指标权重,从而科学预测网络舆情发展趋势,实现对网络舆情危机事件的超前预控,为公安机关提高监测预警功能提供理论支持。

基于混合深度学习方法的房地产网络舆情分析

为了研究房地产文本评论情感对房地产价格波动的影响及其造成的市场现象,提出了基于CNN(卷积神经网络)和BiLSTM(双向长短期记忆网络)混合方法的房地产网络舆情分析模型。构建地域专属情感词典,通过CNN和BiLSTM获得文本情感极性,利用量化情感指数计算得到情感得分,将其与百度指数拟合计算互信息数。结果表明:经过量化的房地产文本情感值为67.84%与百度指数的相关系数值大致相同,二者走势基本吻合,利用该方法可实时测度房地产评论舆情走势,为数字经济背景下房地产企业决策者提供智力支持。

基于AGNN舆情指数网络的价格指数预测研究

利用多个相关领域舆情之间的复杂关联性,处理特定领域新闻的不连续所导致的舆情缺失问题,使其能够用于分项价格指数预测。提出基于自学习图神经网络模型的舆情指数网络方法,将若干相互关联的具体领域的舆情指数作为网络节点,日度舆情量化值视为时间序列,通过学习其中隐性图结构特征和舆情数据时序特征,构建成动态舆情指数网络,实现对稀疏舆情值的填补。对食品价格指数和有色金属生产价格指数预测的实证研究表明,经过该方法补齐的舆情指数和相应价格统计指数相关性达到最高,且预测精度得到提升,验证了此方法的有效性。

基于复杂网络模块化的微博社会网络结构分析——以“上海发布”政务微博为例

本文通过构建复杂网络模块化模型,引入中心性度量和集聚系数两类系统化的社会网络舆情指标体系,提出了一种微博社会网络微观结构的分析方法,并以"上海发布"政务微博为例进行了实证研究。研究结果显示,该分析方法能较好地描绘出微博社会网络结构的个体特性,具有较好的针对性和适应性;同时,特征向量指数、页面排序指数、权威性指数等综合舆情指标的引入丰富了网络中个体的评价依据。此外,本文分析得到的结论对政务微博的发展具有指导性意义。

基于大数据技术的网络舆情文本挖掘研究

通过分析大数据与网络舆情数据的相似特征,基于大数据思想构建网络舆情的文本挖掘模块,并在此基础上构建预警模型,对关系型数据库与分布式数据库进行了融合,使之适应模型从数据采集到分析查询的全部流程;并对大数据核心技术MapReduce进行扩展,改进的MapReduce贯穿于数据处理模块的文本特征向量提取与舆情指数的矩阵-向量乘积运算。通过仿真实验,证明该模型具有一定的准确性与良好的时效性。

移动社交网络舆情预警指标体系构建

分析现有网络舆情指标体系,结合移动社交网络舆情的特殊性,在遵循一定原则的基础上,建立移动社交网络舆情预警的指标体系,基于网络舆情中的舆情等级分类,划分移动社交网络中的舆情等级,同时结合生命周期理论,分析移动社交网络舆情生命周期。并以茂名PX事件为案例,验证指标体系是否合理。

反复性视角下网络舆情风险评估指标体系研究

反复性舆情作为网络社会中常态化存在,对其进行针对性研究和科学预测,有助于引导舆情健康发展,维护网络社会稳定。文章构建了面向反复性事件的网络舆情风险评估指标体系,采用德尔菲法和层次分析法对指标体系进行了检验和权重测量。在此基础上,以"垃圾分类"舆情事件为例,通过统计分析、主成分分析、文本情感分析等方法,剖析了舆情主体、舆情客体、关键传播节点等不同指标在舆情各阶段所呈现的特征,重点比较了舆情反复阶段与其它阶段特征的异同。研究结果为反复性网络舆情的有效识别、风险评估及科学引导提供了参考依据。

基于AHP的高校网络舆情安全评估指标体系构建研究

对高校网络舆情安全评估指标体系研究现状及研究思路进行探讨,初选出高校网络舆情安全评估的警源指标和警兆指标,并设计调查问卷,筛选出高校网络舆情安全评估指标;基于AHP和调查法,对筛选出指标进行权重计算,指标与权重值对应,构建出高校网络舆情安全评估指标体系。

一种基于Elman神经网络的网络舆情威胁估计方法

在详细分析网络舆情影响因素和自身属性的基础上,建立了网络舆情指标体系。依据模糊综合评价法和神经网络构建了网络舆情威胁估计模型。采用模糊综合评价法确定指标体系中各舆情因素的数值化评价值,并结合改进的Elman神经网络模型对网络舆情进行综合评判,最终得到网络舆情的威胁等级。仿真实验表明了该模型的有效性和准确性。

基于改进的Elman神经网络的网络舆情预警模型

在深入分析影响网络舆情发展变化的各种因素的基础上,建立了三层网络舆情指标体系。针对表征舆情事件样本数据的非线性动态变化等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。该模型以量化的网络舆情指标为网络输入,以网络舆情预警等级为输出。实验结果表明,该模型在一定程度上降低了预测问题的复杂度,同时又在一定程度上提高了预警精度,为科学分析网络舆情预警机制提供一种解决问题的思路。

融合微博热点分析和LSTM模型的网络舆情预测方法

当前互联网已成为公众获取信息、表达观点的重要平台,也带来社会舆情事件易发生的风险,通过对网络舆情走势的提前预测,能够准确判断热点事件的发展态势,为政府相关部门应对舆情危机提供参考.针对单一预测模型预测精度不高和社交媒体对舆情走势影响较大的问题,提出了融合微博热点分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的舆情预测方法.利用网络爬虫和PyTorch机器学习平台构建了用于舆情时序数据分析的网络舆情预测系统;在此系统内,考虑微博的强时效性,采用网络热点分析技术计算微博热度分值;改进LSTM网络,设计由2个隐含层组成的MH-LSTM预测模型;将MH-LSTM模型用于舆情事件百度指数的定量预测中,通过试验验证了模型的正确性,证实了该预测模型拥有较好的预测效果.

网络舆情的安全监测指标体系与监测方法研究

随着网络的迅速发展,网络视频引发的重大舆情事件激增,对网络舆情安全监管和预警提出了严峻的挑战。为此,文章设计了网络舆情的安全监测指标体系,提出了网络舆情的安全监测方法。通过优酷网用户的视频统计对该方法进行了验证。该安全监测方法能够为政府和国家舆情安全监管等部门准确把握社情民意提供一定的参考,以防范负面网络舆情危害社会于未然。该安全监测方法也可以检验政府制定政策或媒体引导产生的效果。

基于模糊综合评价的网络舆情预警方法研究

针对网络舆情突发事件预警问题,提出了一种基于模糊综合评价的网络舆情预警方法。在分析当前网络舆情预警指标体系不足的基础上,从舆情本体、舆情主体、舆情客体3个方面构建了适用于网络舆情预警的指标体系。综合层次分析法和模糊理论,构建了基于模糊综合评价的网络舆情预警模型。选取3个典型舆情事件进行了案例分析,结果表明:所建模型能够融合多源信息,评估突发舆情事件严重等级,预警结果与实际相符,从而验证了方法的科学性和有效性。

基于全样本分析的网络舆情指标体系研究综述

定量化的网络舆情指标体系是高效开展海量网络舆情信息监测及预警的基础前提。CNKI相关文献的全样本分析结果显示:网络舆情指标体系并未成为当前主流课题;现有研究基本遵循新闻传播学背景下的、面向公共管理的研究模式,内容分布与发展较不均衡、方法模型较集中、指标选取较相似且未充分体现动态性原则等特点;后续研究将向进一步体现网络舆情自身特性、网络信息传播特点和面向计算机实现等方向拓展。

旅游舆情网络关注度城市差异——来自289个城市百度指数的实证研究

基于289个城市对"天价虾"舆情的百度指数,实证分析旅游舆情网络关注度城市差异及其影响因素。研究发现:(1)旅游舆情网络关注度总体呈现高峰正偏的非正态分布特征,城市绝对差异大;东部、中部、西部城市对旅游舆情的网络关注度逐渐递减,网络关注度相对差异从大到小依次为西部、东部、中部城市,城市规模越大,其旅游舆情网络关注度越高。(2)旅游舆情高关注城市、较高关注城市、中等关注城市、低关注城市呈现空间交叉共生分布格局,中等关注为主体;高关注城市多在东部,低关注城市多在西部;省会城市与直辖市是高关注城市的绝对主体,北上广位居位序前三。(3)人均收入水平、人口规模、信息化程度、城市级别、旅游市场规模等表征城市异质性的变量显著影响旅游舆情网络关注度;空间距离对旅游舆情网络关注度的影响存在区域异质性;旅游目的地同质性正向影响城市对旅游舆情的网络关注。

基于复杂网络结构的政务微博影响力研究

以南京发布的政务微博为样本,建立一个专门的数据库,分析其网络组织结构特点,探讨集群对政务微博信息扩散与影响力的作用。研究旨在丰富政府微博扩散理论,帮助政务微博建立模块化的、社区化的微博集群,扩大政务微博的影响力,为政务微博的发展和推广建言献策。

旅游危机事件网络舆情的监测预警指标体系研究

根据旅游危机事件网络舆情的内涵和构成,运用修正德尔菲法、层次分析法,建构由三级指标组成的旅游危机事件网络舆情监测预警指标体系,确定各项指标的测量与量化方法,划分舆情风险警级,以湖南凤凰古城收费事件为例进行实证研究,结果发现由该指标体系得到的舆情风险指数可以对网络舆情演化进行模拟,起到了对网络舆情的监测和预警作用。

基于UML方法的突发事件网络舆情信息流风险评价指标体系构建研究

基于UML方法,构建突发事件网络舆情信息流风险评价指标体系,可以实现评价指标体系中各指标因子的属性和行为的定量描述和操作。文章在述评相关研究成果的基础上,遵循评价指标构建的一般原则,依照建模语言UML规定的步骤,建立了突发事件网络舆情信息流风险评价指标体系。

网络舆情热点话题传播模式研究

将案例分析法融入到网络舆情热点话题传播模式的研究中。通过对浙江温岭女幼师虐童的全过程进行解析,并结合筛选出的6个案例的"百度指数"中用户和媒体的关注度趋势变化情况,提出网络舆情热点话题的六阶段传播模式。最后在各阶段传播模式研究的基础上,又提出了热点话题双核心的手抓哑铃宏观传播模式。