“Opinion Leader”一词的中文翻译探析

在我国,随着博客、微博等新媒体的飞速发展,一批民间网络名人不断涌现,成为传统意义上的Opinion Leader,即"意见领袖"。但由于互联网环境下某些网络传播代表人物的不正当示范,考虑到汉语的表达习惯,"意见领袖"作为"Opinion Leader"一词的中文翻译,容易使公众产生错误联想,造成误解,甚至对我国网络舆论安全带来不容忽视的负面影响。

ChatGPT网络舆情特征多维度演化分析

[研究目的]ChatGPT在世界范围内刷爆网络,引起全球的关注和热议。互联网上针对ChatGPT产生多种不同的声音,从广泛社会舆论视角探究ChatGPT网络舆情特征的多维度演化规律,有利于为新兴科技类产品的舆情研判和利益相关者决策提供支撑。[研究方法]基于传播学视角构建了ChatGPT网络舆情特征多维度演化分析框架,以微博为数据获取平台,使用意见领袖影响力、LDA主题挖掘以及SnowNLP情感分析方法对ChatGPT网络舆情多维度特征演化展开分析。[研究结论]ChatGPT网络舆情发展分为缓慢萌发期、火爆出圈期、波动下降期以及稳定发展期四个阶段;初期意见领袖中包含科技科普博主、权威媒体以及社会公众人物,后期自媒体和名人的意见领袖作用逐渐被权威媒体和网络平台媒体所取代;热点主题数量增加,且主题不断细化和深化。公众对ChatGPT的情感以积极乐观为主。ChatGPT网络舆情的情感倾向与主题演变趋势相一致。

网络舆情中意见领袖的行为分析

新媒体时代,网络意见领袖承担着信息传播的中介功能,他们通过对相关事件进行转发转载、对社会热点进行解读,使得信息裂变传播,形成巨大的舆论传播效应。通过对当下热门的新媒体进行分析,发现网络意见领袖既具有引导舆论走向、推动舆论监督的正面作用,也存在传播虚假信息、助推谣言等负面影响。探究网络舆论意见领袖行为失范的原因,找出相应的对策,对于塑造良好的网络环境、构建舆论生态体系有着重要意义。

情绪视角下网络舆情发生期的演化博弈与仿真分析

在网络舆情的发生期,信息的传播更多地存在于网民群体内部,相较于政府组织,网民群体极易受到情绪因素的影响,因此分析不同情绪对网民群体决策的影响,有利于提高对网络舆情发生期的有效监管。本文将等级依赖期望效用(Rank Dependent Expected Utility,RDEU)理论与博弈理论相结合,考虑网络舆情发生期情绪因素对于网络舆情演化的影响作用,构建网民与意见领袖演化博弈模型;通过仿真实验,分析不同情绪组合下的均衡策略选择。研究结果表明:在多数情况下,情绪状态能够加快舆情的演化;相较于网民,意见领袖的情绪状态对舆情的演化结果能产生更显著的影响。

突发公共卫生事件网络舆情的演化规律及对高等院校大学生的引导策略研究

研究突发公共卫生事件网络舆情的生成逻辑与在“酝酿期”“爆发期”与“衰退期”的演化规律,更好地把握高等院校大学生在应对突发公共卫生事件网络舆情时存在的“心智尚未成熟,情绪感性极端”“栖居网络圈群,封闭排他明显”“意见领袖活跃,观点容易偏移”等突出特点,从而分阶段、抓重点、深层次进行教育引导,使大学生在面对突发公共事件的网络舆论时,更加正确、理性地认知和行为。

意见领袖及意见助推者:社交机器人在涉华信息扩散中的舆论操纵

人工智能进入信息传播领域,影响甚至操纵着国际舆论。本研究旨在探讨社交机器人在涉华信息扩散中的角色功能,分析其如何实现立体化的舆论操纵,提出具有针对性的舆论应对策略。研究采用社会网络分析方法提取了信息扩散中的意见领袖,采用LDA和BERT模型提取信息主题和情感倾向,分析不同社交机器人角色在信息扩散中的功能特征。研究结果表明,社交机器人在信息扩散中分工明确地完成着舆论操纵:扮演意见领袖角色的社交机器人呈现出对中国“聚焦式”的主题和中立的情感特征,其所持有的主题和情感倾向能够被受众感知与扩散;扮演意见助推者角色的社交机器人呈现出对中国“牵连式”的主题和负面的情感特征,其在辅助意见领袖完成议程设置的同时,也在自主性地进行议程转移与强化。

总体国家安全观下网络舆情信息传播特征

在新时代总体国家安全观视角下,基于新浪微博舆情信息大数据,探究基于不同类型意见领袖(官媒、自媒体与大V)的网络舆情信息传播机制。通过构建独立级联模型与社会网络分析模型,对3类意见领袖传播舆情信息特征予以评价。结果表明,官媒对舆情信息传播的主导作用最强,具有相当规模用户群的大V和自媒体,以不同方式影响舆情信息演化。研究结果为相关突发事件中的用户分析和舆情信息传播研究与网络信息内容生态治理提供了新的理论视角。

基于实时社会网络分析的突发舆情事件动态意见领袖识别方法研究

[研究目的]动态意见领袖识别是探究突发网络舆情危机事件“引爆点”和网络话题持续高热原因的关键,也是理清网络生态构成和建设和谐网络社会的必经之路。[研究方法]社会网络理论是研究信息扩散模式,刻画突发舆情传播的重要方法。然而传统静态社会网络分析研究方法存在构图方式表浅、静态分析获取信息滞后等缺陷。基于此,本文以“新疆棉事件”为例,运用实时社会网络分析法对突发舆情事件开展动态研究。首先从内容、主题、情感三层维度计算文本相似度,替代交互行为作为构建网络的依据,更深刻地表现信息内在关联。随后利用滑动时间窗口不断更新阶段文本数据,构建实时社会网络,分析舆情事件扩散的动态拓扑特征,并挖掘不同阶段的意见领袖及影响力特质。最后依据动态识别结果,提出三种类型的意见领袖,并指出了相应的检测方法与指导建议。[研究结论]本文提出的方法拓展了社会网络理论在网络舆情分析中的应用思路,对于有关部门开展舆情监测与管理实战具有一定参考价值。

基于实证分析的涉警网络舆情意见领袖传播影响力研究

以“某县少女有偿陪侍”事件为研究案例,分析涉警舆情传播特征,并从整体网络密度、节点中心性特征、凝聚子群3个维度探讨了意见领袖的传播影响力。实验表明,该涉警舆情整体网络结构较松散,但网络中的意见领袖,与其他传播者互动较强,可以推动舆情信息的传播扩散。采用社会网络分析方法对涉警网络舆情进行定量分析,为公安机关采取有效措施应对处理涉警舆情提供理论参考。

基于网络圈群的大学生舆论引领队伍建设研究

面对突发事件时,很多大学生缺乏必要的了解和应对措施,所以任何风吹草动都可能引发大学生的情绪波动。因此,高校开展有效的舆论引导和心理疏导十分重要。作为大学生思想政治教育者,面临庞大的网络圈群空间,如何建设一支强有力的舆论引领者队伍,承担起,引导高校网络舆情的责任意义重大,本文在分析网络圈群中的大学生用户画像分析为基础,分析舆论引领者队伍建设的必要性及现阶段舆论引领者队伍建设的现状,提出从四个方面构建网络圈群中大学生舆论引领者队伍。

基于PAD模型的涉警舆情意见领袖影响力分析

针对现有涉警舆情研究偏向于质性探讨、缺乏量化考量的不足,尝试基于情感视角实现意见领袖影响力剖析,为导控主题敏感、原委复杂的涉警舆情提供新的研究思路与方法。针对特定涉警舆情,基于互动行为筛选意见领袖。利用公众针对意见领袖的评论内容解析出具体指标作为情感量化依据,通过熵权法量化愉悦度、支配度、唤醒度等PAD情感维度。通过事件发展不同阶段情感评分的对比分析,实现涉警舆情意见领袖对于其粉丝的情感影响力评估。

面向突发事件的意见领袖对网民情感作用机理及实证研究

随着互联网的普及,网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生巨大变化,呈现大数据环境。基于舆情大数据研究网民群体情感问题,开展突发事件舆情治理,进而为突发事件应急管理提供决策支持,正逐步成为该领域的研究热点。本文以舆情大数据环境下的网民情感为研究对象,综合运用大数据、数学建模等技术方法,通过对意见领袖发布的内容进行大数据建模,感知网民情感,进而分析意见领袖对网民情感的作用机理。文章对D&G辱华事件进行实证分析,通过情感词典分析意见领袖对网民情感的作用。该研究有助于辅助政府精准治理和舆情引导。

意见领袖助农直播对消费者行为的影响研究

“十四五”时期,国家重点推进农业农村现代化与乡村全面振兴。近年来,脱贫攻坚、乡村振兴等政策深入人心,互联网营销与电子商务蓬勃发展,大众愈发关注支持电商扶贫与网络扶贫,“意见领袖+助农直播”成为乡村振兴背景下宣传推广销售农产品的全新方式。本文在查阅相关文献、调研市场动态与实际生活基础上,分析能够影响消费者行为的意见领袖特征层面、推荐信息层面、直播层面与激励机制层面的预测变量,最终选取10个指标作为自变量:社会角色、形象特征、知名度、专业性、推荐信息、直播互动性、直播输出、激励机制、可信度、直播可接受度;消费者购买意愿作为因变量,得到本文的理论模型,依据构建的概念模型与逻辑提出相关研究假设。本文在每项变量下又详尽全面地设计紧密相关的2~5个问项构成量表,采用李克特7级量表,运用问卷调查的方式,在开展小规模访谈与预调研的基础上,大规模发放问卷,并对回收的问卷数据进行描述性统计、信度分析、效度分析、相关性分析、回归分析,对构建的影响因素模型进行验证。同时,本文分析比较各影响因子对购买意愿影响的差异与意见领袖对消费者购买意愿的作用机制,促进乡村振兴背景下意见领袖参与助农直播的发展,并对推广农村电商、拓展农产品销路、农民增收致富提出对策建议,助力国家乡村振兴。

突发事件下基于改进K-Shell分解的意见领袖识别研究

[目的/意义]为实现突发事件网络舆情的精准管控,对突发事件中的意见领袖识别进行研究。[方法/过程]针对K-Shell分解使得同一核层的节点具有相同K-Shell值的粗粒化分解问题,结合用户自身属性与用户交互行为对核心用户进行用户重要度因子量化,并通过重构各节点K-Shell值的计算方法来加以改进;在此基础上定义以转发比例为权重的相邻用户重要度贡献值,从而构建一套意见领袖的识别方法。[结果/结论]以“郑州地铁7·20事件”为例,进行实证分析。结果表明突发事件中意见领袖主要由主流媒体与自媒体两类用户组成,且意见领袖的特征与类型随舆情生命周期的变化而变化。本文提出的意见领袖识别方法能够精确地给出意见领袖的排名,较K-Shell分解法识别效率更高,较社交平台传统的排序方法更具可解释性。

突发公共卫生事件舆情中意见领袖博弈与引导研究

[目的/意义]深入探究意见领袖在网络舆情中的传播策略,讨论意见领袖与政府、网民之间的博弈关系,为我国网络舆情治理提供参考。[方法/过程]引入意见领袖对舆论的传播速率参数β,考虑博弈主体不同的行为特征,构建“意见领袖-政府-网民”三方演化博弈模型,通过仿真分析得出结论,进而提出相应的应对策略。[结果/结论]由于意见领袖负向传播的影响,不同的传播速率β会影响政府和网民采取不同的行为策略,最终产生两种稳定策略集合。

网络舆论意见领袖特征研究

为了发现网络舆论的意见领袖,利用从网络中采集到的基本数据,构造网络话题参与者的"属性矩阵",提出意见领袖综合评价算法,以排序方式列出意见领袖。通过实际示例说明应用该评价算法的基本步骤和计算方法。该模型具有一定的理论指导意义和实际使用价值。

基于灰色关联分析的网络舆情意见领袖识别及影响力排序研究——以新浪微博“8·12滨海爆炸事件”为例

[目的/意义]突发事件中网络舆情意见领袖扮演着传播、引导、推动舆论发展等重要作用,有效识别意见领袖对实现网络舆情监测和预警具有重要意义。[方法/过程]结合网络舆情在微博平台的传播特征,从影响力、活跃度和认同度3个维度出发,构建微博意见领袖指标体系,应用一种改进的模糊—层次分析法确定指标要素权重,并通过灰色关联分析法构建一种意见领袖识别模型及影响力排序方法。[结果/结论]提供了一种意见领袖识别模型,可以科学有效地对网络舆情事件的意见领袖进行识别和影响力分析。[局限]指标量化维度和隐性指标数据存在一定的可扩展性。

基于社会网络的品牌危机传播“意见领袖”研究

本文借助社会网络的相关理论和观点,对"意见领袖"在品牌危机传播中的地位和作用加以分析,以提出相应的策略建议。

基于异质网络的意见领袖社区发现

针对意见领袖社区发现问题,通过将论坛中主题及其回复关系建模为异质网络,准确表示社区结构.提出意见领袖社区影响力概念及其量化方法,在此基础上设计了一种基于异质网络的意见领袖社区发现算法.通过采集天涯论坛的大量数据,验证了该社区挖掘方案能够较准确地挖掘论坛中的意见领袖社区.