Application of Multi-relational Data Clustering Algorithm in Internet Public Opinion Pre-warning on Emergent

At present, there are some resistible illegal operations aiming at creating false public opinions in internet public opinions on emergent event, which seriously disrupted the normal Internet order. However, the traditional research method of internet public opinion pre-waming mainly relies on manual analysis, which is too inefficient to adapt to the analysis of massive internet public opinion information. According to the above analysis, this paper puts forward an internet public opinion pre-warning mechanism on emergent event based on multi-relational data clustering algorithm, discusses the specific pre-waming from the aspects of the state and dissemination of internet public opinions and the historical data, and automatically classifies the internet public opinions through multi-relational data clustering algorithm. And the results show that such method can be used to effectively study the internet public opinion pre-waming on emergent event, with the accuracy rate of as high as 95%.

考虑舆情演化态势影响的突发事件两阶段应急案例检索方法

针对突发事件衍生的舆情信息及其演化态势影响应急处置决策的问题,本文提出一种考虑舆情演化态势影响的突发事件两阶段应急案例检索方法。首先,通过计算舆情信息热度值,判断舆情演化态势的影响程度,并确定案例检索阶段;其次,通过融入决策者风险感知偏好,计算事件属性及事件的相似度,并构建第一阶段案例检索过程;在此基础上,通过计算和集结舆情信息属性及舆情信息的相似度,得到案例的综合相似度,并构建第二阶段案例检索过程;最后,通过案例应用和方法对比验证了所提方法的可行性及有效性。结果表明,所提方法不仅能够反映决策者风险感知偏好在应急案例检索中的重要作用,还能够体现事件衍生的舆情信息及其演化态势对决策结果的影响。

突发事件网络舆情事件图谱的构建及应用研究

文章构建以舆情客体为核心的突发事件网络舆情事件图谱,旨在呈现舆情客体与舆情本体之间的关联关系,支撑以风险防范化解与应急管理为导向的突发事件网络舆情监测与治理。首先,考虑到网络舆情信息的多样性、模糊性,设计突发事件网络舆情事件图谱的结构,将其划分为舆情主体层、舆情本体层和舆情客体层,并提出网络舆情事件图谱的构建流程和方法;其次,探索网络舆情事件图谱的应用场景,提出一系列基于事件图谱的网络舆情演化分析方法;最后,以2023年涿州暴雨为例开展实证研究,构建了涿州暴雨灾害事件的网络舆情事件图谱,并基于事件图谱分析网络舆情的演化过程,梳理了关键事件的发展趋势。研究表明:网络舆情事件图谱能够有效描述舆情主体、舆情本体和舆情客体及其间关联,描述网络舆情的演化趋势,呈现风险建构的关键节点,揭示关键事件的次生风险和衍生风险,为面向突发事件应急管理的网络舆情治理提供新的视角和参考依据。

区块模态耦合视角下突发事件多源感知关联对舆论向度反转的影响

[研究目的]探索区块模态耦合视角下突发事件多源感知关联对舆论向度反转的影响机制,以便有效地对突发事件舆情进行监控及治理。[研究方法]以符号具身性、语态情景性、意象离散性及构件流动性为自变量,舆论语义向度反转与情感向度反转为因变量,后摄性抑制与元认知调控为中介变量构建理论模型,通过问卷调查法获取相关数据,并采用结构方程模型对数据进行处理和分析。[研究结论]研究发现:a.符号具身性、语态情景性、意象离散性及构件流动性通过后摄性抑制与元认知调控两个中介变量,对舆论语义向度反转与情感向度反转产生显著正向影响;b.对向度反转与情感向度反转总影响效应大小顺序依次均为:语态情景性、符号具身性、构件流动性、意象离散性;c.后摄性抑制对语义向度反转的影响效应大于对情感向度反转的影响效应,元认知调控对语义向度反转的影响效应大于对情感向度反转的影响效应;d.后摄性抑制的中介效应大于元认知调控的中介效应。

面向突发公共卫生事件网络舆情的事理图谱构建及演化分析

[目的/意义]针对突发公共卫生事件情境下网络舆情信息复杂,多事件之间存在耦合现象,提出利用多属性融合的事理图谱揭示舆情事件发展脉络和演化规律。[方法/过程]以“西安疫情”为实验数据源,提取事件情感因子、事件影响力、事件持续时间等多维属性特征,采用规则模板和语义聚类算法构建舆情事理图谱,从多维视角揭示舆情演化规律。[结果/结论]多属性融合的事理图谱不仅可以从事件链角度揭示突发公共卫生事件网络舆情的演化路径和发展方向,而且可以从多维视角识别舆情动态发展中的关键事件,为舆情管控部门和应急管理部门进行舆情治理提供决策依据。[局限]未考虑一因多果和一果多因的因果事件对。

突发公共事件中的舆情传播研究——以自然灾害的突发事件舆论为例

现阶段在人人皆可自媒体的时代,突发公共事件在传播机制上发生着变化,如何有效控制网络舆论发酵、防止舆情传播、进行正确的舆论引导显得至关重要。在自然灾害突发事件引发出的舆论中,主流媒体在传播力、影响力、公信力等方面具有突出优势,然而伴随着互联网技术的应用和普及,信息化、智能化的网络舆情成为信息传播的重要窗口。新媒体传播因去中心化、跨区域性的特征,呈现平台管理和审查力度不足、舆论引导偏离、信息资源过剩等方面的不足。因此突发公共事件的舆情传播过程中经常出现信息来源虚假、舆论矛头不断转向、舆情多次反转等异常情况,需从充分发挥主流媒体的引导作用、传播新闻的真实性、加强政府与新媒体的协同引导作用三个方面着力解决。

突发公共事件多情景下的网络舆情危机预警研究

[目的/意义]突发公共事件已成为社会治理难题,探究该事件网络舆情危机预警过程,有助于相关部门科学认知舆情发展态势,提高危机处理能力。[方法/过程]文章首先基于知识元模型,从情景事件、情景驱动要素、情景推理要素、情景目标要素四个方面对网络舆情危机预警情景进行结构性表达,并构建预警情景动态贝叶斯网络模型;其次,结合EM算法对模型进行训练和测试,明确各情景下舆情危机预警重点关注的影响要素;最后,以南京市禄口机场疫情事件为例,对各情景舆情危机预警等级进行评估分析。[结果/结论]训练出来的动态贝叶斯网络具有一定的可靠性,不同情景状态中采取不同的应对方案会对舆情危机预警级别产生不同的影响,为政府及相关部门动态制定危机应急决策提供参考。

事件发酵、媒体助推与公众关注:企业突发舆情事件生成机制研究

[研究目的]新媒体环境给企业突发舆情事件管理带来极大的挑战,如何提高企业突发舆情事件处理的精度和效度,是一个值得深入研究的问题。[研究方法]以64个企业突发舆情事件作为研究样本,运用文本挖掘方法抽取关键指标,构建研究框架,采用NCA与fsQCA相结合的方法,基于公众主体、舆情本体、企业客体、媒体载体的视角,选取企业号召力、企业传播力、发酵时间、传播态势、意见领袖号召力、普通网民参与度、媒体活跃度、媒体报道频率为前因条件,以舆情影响指数为结果变量,对企业突发舆情事件生成机制的单个条件必要性和条件组态充分性进行分析,探究企业突发舆情事件生成机制的核心条件和复杂因果关系。[研究结论]各变量不构成高舆情影响指数的必要条件;得出13个企业突发舆情事件生成机制的组态路径;发酵时间、意见领袖号召力、普通网民参与度、媒体报道频率是核心条件;提炼出事件发酵下的公众关注型、媒体助推下的公众关注型和双因素驱动下的公众关注型三种企业突发舆情事件生成机制的理论模式。以期剖析企业突发舆情事件生成机制的内在逻辑,为企业舆情的调控和管理提供政策建议。

融合事理知识图谱与网络舆情分析的突发事件情报支持路径及实证研究——以危化品事故为例

针对当前突发事件情报支持存在的知识静态化、事理模糊化、空间单一化等不足,本文提出一种融合事理知识图谱与网络舆情分析的突发事件情报支持路径,旨在提高复杂情境下突发事件的总体态势感知能力和预测应对能力,支持数智赋能时代的应急情报范式创新。从事理和知识融合、业务和网络融合的集成视角构建突发事件情报支持逻辑框架,并以危化品事故为例开展实证研究,具体包括构建相关突发事件情报资源案例库,利用事理知识图谱从认知智能角度真实刻画突发事件的发展逻辑,借助主题挖掘、情感分析等网络舆情分析技术描述突发事件在网络空间造成的影响,为新发生突发事件的应急管理与决策提供情报支持。本文提出的突发事件情报支持路径能够兼顾多源空间数据特征,同时考虑事理和知识的融合,能够更加系统化地从“过去-未来”角度实现突发事件的情报预测,以危化品事故为例的实证研究和验证环节也体现出较好的知识呈现、情报推理效果。

基于事理图谱的突发事件网络舆情演化模型构建

通过构建突发事件网络舆情事理图谱,揭示舆情事件之间的逻辑关联与演化路径,为突发事件的分析与应对提供参考。首先,基于规则模板提取突发事件网络舆情中的事件逻辑关系,构建事理图谱。其次,将事件向量化表示后进行泛化处理,采用K-Means++算法对相似事件进行聚类和抽象以构建网络舆情抽象事理图谱,最后在此基础上对目标事件进行推演和预测。结果表明:突发事件事理图谱中的事件关系类型主要为因果、并列和顺承关系,大部分事件的逻辑链条较短,且与其他事件无明显关联;构建突发事件事理图谱有利于分析事件的演化脉络、把握关键事件节点并预测事件发展方向。

面向突发公共事件舆论引导的应急科普机制构建的路径选择——基于多元主体共同参与视角的分析

[目的/意义]面向突发公共事件舆论引导的应急科普机制是一个值得关注的问题,应急科普传播主体间的关系混乱是应急科普舆论引导效果不佳的主要原因。基于多元主体共同参与视角研究面向突发公共事件舆论引导的应急科普机制,探寻应急科普机制构建的有效路径。[方法/过程]首先,界定概念并分析研究现状;其次,分析构建面向突发公共事件舆论引导的应急科普机制的要求;最后,提出构建面向突发公共事件舆论引导的应急科普机制的路径。[结果/结论]面向突发公共事件舆论引导的应急科普机制是由控制传播技术的媒介组织、科学信息的提供者、科普的管理者三种主体构成的"一元权力结构之下的多元主体舆论引导的应急科普机制"。政府及其职能组织发挥"科普管理主体"作用,科学家及职业科普组织发挥"科普职业主体"作用,媒介资源的占有组织发挥"科普媒介主体"作用,政党的宣传组织发挥"舆论引导主体"作用是构建面向突发公共事件舆论引导的应急科普机制的路径。

基于多案例的突发事件网络舆情演化模式研究

对突发事件网络舆情演化模式进行研究,有助于把握突发事件网络舆情发展变化的特点和规律,为突发事件网络舆情的应对工作提供参考。基于生命周期理论,将突发事件网络舆情演化过程划分为形成(扩散)、高潮和消散三个阶段,同时将突发事件划分为自然性突发事件和非自然性突发事件两类,并提出这两类事件各自对应的网络舆情演化模式的假设。以五个典型的突发事件为案例,通过比较分析这五个案例事件网络舆情在各阶段的表现及传播路径的异同,明确了不同演化模式的特征及其之间的区别与联系,归纳了影响突发事件网络舆情演化的关键因素。然后总结了突发事件网络舆情的演化规律,并完善了假设的演化模式。研究发现,突发事件网络舆情演化影响因素的复杂性决定了其演化模式的多样性和演变性,关注突发事件网络舆情演化的影响因素是准确把握其演化规律的关键所在,应合理利用影响因素来控制舆情的演化。

自媒体环境下突发事件网络舆情应急策略研究

自媒体平台中信息呈碎片化传播,网民社会情绪具有群极性、盲目性等特征,成为突发事件网络舆情的传播和爆发温床。文章分析了自媒体平台中突发事件网络舆情产生的动力因素、突发事件网络舆情的特征,分别从网络舆情研判和预警、突发事件处置和善后三方面提出应对策略。

基于数据流的网页内容分析技术研究

提出针对网络数据流中活跃信息进行话题相关数据采集与分析方法.首先给出面向论坛话题的定义;然后对网络数据流进行分析、对用户访问行为进行分类;并给出基于数据流的用户行为识别方法及话题相关数据抽取、存储算法;最后给出实验分析,结果表明,所提出的基于数据流的论坛话题数据采集方法能够很好地反映用户行为,并对基于数据流的网络舆情热点话题发现、突发事件检测与实时跟踪等应用提供有利的数据资源.

突发事件网络舆情的生成演化规律研究

互联网普及与纵深发展,使公众在突发事件发生后通过网络表达意见、情绪与态度变得更加便捷和频繁,并使突发事件网络舆情生成也更常态化和复杂化。突发事件网络舆情的生成演化主要经历"触发——集聚——热议——升华"四个关口,并呈现出相应的规律。其中,突变规律描述了舆情的非连续性突然发生变化的状态特征,聚焦规律反映了舆情的焦点形成与放大演化机理,共振规律体现了舆情的现实与虚拟、议题与情绪的互动过程,极化规律强调了个体因群体极化模式而表现从众舆论的行为。

社交网络舆情事件主题图谱构建及可视化研究——以校园突发事件话题为例

[目的/意义]利用知识图谱构建大数据驱动的社交网络舆情事件主题图谱,是网络舆情学术界和产业界关注的新问题,结合校园突发事件网络舆情进行可视化分析对推动社交网络舆情监控平台的构建具有一定的理论和现实指导意义。[方法/过程]文章在对知识图谱、社交网络舆情事件主题图谱相关理论进行分析梳理的基础上,构建校园突发网络舆情事件主题图谱中的实体、关系和过程模型,并结合"北京交通大学实验室爆炸"舆情事件进行可视化分析。[结果/结论]数据结果表明,政府官微在舆情引导中起到重要作用;可以从"故事线"和"时间线"两个方面对舆情事件进行可视化分析;高校舆情事件在爆发初期、事件调查进展期、事件调查结果期呈现不同的情感倾向;高校舆情事件的传播媒介在移动端和非移动端传播差异不大;舆情夜间传播活跃度高于日间。

基于扫描统计量的微博中突发事件舆情动态监测方法

针对目前关于突发事件的网络舆情监测研究中缺乏连续动态监测的方法的问题，提出了基于扫描统计量的微博中突发事件舆情监测方法。本文首先对微博中的网络舆情要素进行分析，提出了基于用户信息量和微博项信息量的计量方法。进而，提出了基于时间扫描统计量的微博中的网络舆情监测方法，具体包括时间扫描变量及概率分布模型确定、微博数据时间扫描窗口定义、时间扫描窗口对数似然比计算、对聚集窗口的非随机性进行显著性分析。最后，通过实验对比验证了该方法的有效性。解决了目前在突发事件相关的网络舆情监测中舆情爆发时间点无法进行有效判断的问题，同时为网络舆情的监测研究提供了一个连续动态监测的方法。

社会网络环境下健康舆情关键词幂律特性及信息服务干预研究

利用百度推广关键词查询功能获取“H7N9”“非典”“三鹿奶粉”和“雾霾”4起健康舆情相关关键词，对关键词词频进行幂律特性揭示，发现健康舆情关键词符合幂律分布，幂指数介于0．7～1．7。同时，对“H7N9”“埃博拉”“三鹿奶粉”“雾霾”4起健康舆情高频关键词进行文本分析，发现不同种类健康舆情公众诉求有差异，相同类型健康舆情公众诉求具有某种一致性。最后，据此构建了社会网络环境下基于健康信息资源聚合的健康舆情信息服务干预平台框架。

突发事件下安全舆情的传播与演变——以江苏响水天嘉宜化工有限公司“3.21”特别重大爆炸事故为例

为明确突发事件安全舆情传播与演变路径,提高企业防控突发事件安全舆情传播风险能力,降低衍生灾害发生概率,在文献分析及事故致因理论基础上,构建突发事件安全舆情传播与演变过程的系统动力学(SD)模型,并运用Vensim软件对以江苏响水天嘉宜化工有限公司“3.21”特别重大爆炸事故为例进行仿真实验,模拟安全舆情传播与演变动态过程。结果表明:突发事件安全舆情传播与演变主要受事件自身、媒体、相关企业监管层、相关企业执行层4个主体的共同影响,其中事件自身因素起效时间最早,相关企业监管层影响作用最大、维持时间最持久,相关企业执行层影响最直接。

公共议程设置中微博舆情互动的社会网络分析

在公共领域,微博等新媒体形成的全新网络结构会重塑网络中各主体的行为选择,从而改变着政治生态。与此相适应,中国的公共议程设置正在经历从自上而下、单向性的传统模式向自下而上、交互性的新模式转型,微博舆情互动对公共议程的作用比传统模式更大。在"穹顶之下"事件微博舆情互动网络中,媒体类和明星名人类微博是舆情网络互动中的关键核心节点。传播的舆情信息来源较广,舆情传播能力较强,可见新媒体比传统媒体更易引爆公共议程讨论。深入研究涉及公共议程事件微博舆情互动的内在逻辑,有助于进一步保障政府决策的专业性和参与的广泛性,进而有效提高国家治理能力。