基于舆情大数据的大学生思想政治教育研究

思想政治教育是高校落实立德树人根本任务的重要途径,基于舆情大数据探究大学生思想政治状况发现,当代大学生在网络舆情中表现出政治立场坚定、主流价值观积极向上、社交网络化等特点。同时也存在意识形态领域斗争更为复杂、大学生价值观念异化、大学生信息辨别能力不强等现实问题。基于此,可通过巩固思想政治理论课主渠道、筑牢意识形态安全屏障、加强网络舆情信息分析研判等途径,加强当代大学生思想政治教育,以维护高校稳定安全和意识形态安全。

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。

全媒体时代高校共青团网络舆情引导研究——基于陕西地区高校调查结果的实证分析

全媒体时代,网络舆情引导已是高校共青团工作内容的重要组成部分。基于对陕西地区部分高校共青团的调查研究与半结构式访谈,文章实证分析影响高校共青团与网络舆情引导实效之间的变量关系,总结出全媒体时代高校共青团网络舆情引导的现存问题,进而从引导机制、引导方法、引导队伍等维度提出具体的优化策略。

融媒体中心新闻记者队伍建设策略研究

随着信息技术发展,媒体融合不断加深,县级融媒体中心作用日益突出,成为信息传播的重要枢纽。但建设打造县级融媒体中心的新闻记者队伍,确保其在新闻采集、处理、发布过程中能适应新媒体环境,是目前函待解决的关键问题。本文通过分析县级融媒体中心新闻记者队伍建设的必要性、存在问题及策略,旨在为提升县级新闻传播效率、质量提供理论与实践指导。

基于AHP-TOPSIS法的高校舆情预警方法研究

提高高校网络舆情风险预警能力是加强高校网络舆情管理,构筑和谐校园、维护高校教育稳定的关键。本文根据高校网络舆情的特点,构造AHP-TOPSIS模型,从舆情强度、舆情热度以及舆情影响三个维度建立了高校网络舆情监测指标体系,通过层次分析法、专家咨询法为指标赋权,有助于完善高校网络舆情领域的风险评估与预警机制,帮助高校及时了解并应对可能的舆情危机。

海南自贸港建设的境外英文媒体舆情分析

2018年以来,境外英文媒体对海南的报道集中在免税购物、奢侈品牌、疫情影响、对中国香港的挑战、海航、博鳌亚洲论坛、海南国际电影节等议题。报道的感情色彩整体以积极(55.2%)和中性(33.3%)为主,不同国家和地区略有差异。相较于其他国家和地区,来自中国香港的报道的正面信息比例偏低,负面信息比例略高。2018年以来,中国香港对海南的报道议题展现了从房产博彩、科技创新、竞争对手到合作伙伴的动态变化过程。

习近平文化思想的体系性研究

习近平文化思想是新时代党领导文化建设实践经验的理论总结和规律性把握,是新的历史条件下马克思主义文化理论创新发展的最新成果,是一个具有丰富完整的思想内涵、符合文化发展规律的科学方法论原则和鲜明实践性本质特征,理论性与实践性相统一的科学体系。习近平文化思想深刻回答了当今时代文化发展、文明交流的一系列方向性、根本性问题,对推动文化繁荣、建设文化强国、建设中华民族现代文明,具有根本性的指导意义,为推动我国经济社会全面发展、推动建立公正合理的世界经济政治新秩序、促进人类社会文明进步,提供了文化指引和实践指向。

全媒体时代高校媒体融合发展研究——以武汉大学融媒体中心为例

在媒体融合的时代大潮中,作为大众传播的组成部分,高校媒体融合面临新的发展机遇和挑战。文章以武汉大学融媒体中心建设为牵引推进校园媒体融合,整合传统报纸、广播电视和新媒体平台,针对校园媒体融合理念、内容生产、技术创新、流程优化、运行机制等方面开展了一系列实践探索,为高校媒体融合发展路径提供了有益借鉴。

基于动态主题聚类的网络舆情反转识别模型构建与实证研究

[目的/意义]舆情反转现象频发消耗了网民的信任感,降低了网民在网络世界的安全感。基于舆情大数据对反转现象进行及时的分析识别,对营造健康安全的互联网舆论环境具有重要意义。[方法/过程]文章通过案例分析对舆情反转的特征与规律进行了归纳总结,并从主题演化角度出发,提出一种基于主题聚类模型LDA与门控循环神经网络单元(GRU)的舆情反转实时识别模型(DDPOR)。首先根据时间窗口采集实时文本数据,利用主题模型动态计算事件的当前言论较于先前观点的主题吻合度。随后结合文本时序特征,利用门控循环神经网络完成反转判定,实现网络舆情事件的反转预测。最后选取27个经典舆情反转案例开展实证分析,检验模型对反转的识别率与灵敏度。[结果/结论]实验表明,DDPOR可以及时地实现舆情反转的自动化识别,识别准确率高达90.54%,优于其他对比模型,且对网络舆情的实时监测与管控具有一定实践价值。

原则与路径:融媒体视域下的舆情研判研究

融媒体时代,社交媒体以及短视频的发展降低了公众参与话题讨论的准入门槛,给了公众话语表达的机会,公民的监督权和话语权得到了一定的释放。同时,一些网络事件呈现出突发性、难预测性等特征,对现有的舆情治理体系提出了挑战。网络舆论引导的科学化,是国家治理现代化的题中应有之义,因此,本文从融媒体时代的舆情生态变化、舆情研判的原则以及路径优化三个方面对科学有效的舆情治理展开研究。

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。

基于信息吸引力和相关性的双网络舆情交互传播建模与仿真研究

[研究目的]针对突发事件中多种网络舆情信息交互传播的现象,构建双网络舆情信息交互传播SE^(2)I^(2)R^(2)模型并仿真分析其传播演化趋势及影响因素,为及时高效开展多网络舆情的引导干预工作提供有益指导。[研究方法]在传染病SEIR模型的基础上,通过量化舆情信息的吸引力和相关性因素,构建复杂网络上的双网络舆情信息交互传播SE^(2)I^(2)R^(2)模型,并在真实社交网络Facebook数据集上进行仿真分析,揭示双网络舆情交互传播的演化规律。[研究结论]仿真结果表明,当舆情信息相互冲突(强负相关)时,有优先权的舆情信息具有明显的传播优势;当舆情信息呈正相关时,舆情传播个体之间持续发生着状态转移,舆情传播演化至稳态的时间(弛豫时间)显著延长,且人群接纳程度显著提升;当舆情信息吸引力差距较大时,强势舆情信息对弱势舆情信息的传播产生较显著的抑制作用。

面向多维风险场景的突发事件网络舆情风险评估研究

[目的/意义]研究突发事件网络舆情风险建模,为突发事件网络舆情风险防范提供理论方法和实践指导。[方法/过程]基于舆情生命周期理论与舆情风险演化机理构建突发事件网络舆情风险评估指标体系,采用AHP层次分析法计算其权重系数并在多维风险场景中开展突发事件网络舆情动态风险评估。以“成都49中学”为案例,进行风险评估验证。[结果/结论]依据风险评估结果得出政府的处置行为、危机意识;事件的类型、影响范围、连锁反应;媒体的议程设置与网民的利益诉求是引发突发事件舆情风险的高概率因素,以此针对上述风险因素提供治理策略。

高校毕业生“慢就业”倾向影响因素研究——基于浙江省7所省属高校的调查

近年来,高校毕业生就业形势日趋严峻,“慢就业”群体规模不断攀升。为防止“慢就业”倾向蔓延,精准赋能高校毕业生高质量就业,通过问卷调研和访谈调查等实证方法了解浙江省大学生就业倾向的变化,分析“慢就业”群体的特征及影响因素。结果表明,毕业生的身份特征、就业心理、就业认知等因素对“慢就业”现象的形成有显著影响。据此提出相关建议:政府层面创造就业需求,出台政策保障;高校层面顺应毕业生“慢就业”模式,构建毕业后教育体系;企业改善求职体验与招聘效率,加强校企深度合作等。

侵占期(1939—1945年)日本在海南岛的思想统制体系研究

1939年2月至1945年8月,日本侵略占领海南岛。为了控制岛内舆论及民众思想,日本建立了一套以日方为支配主体的思想统制体系。首先,日方通过海南海军特务部政务局,掌握了在岛内实施思想统制的行政主导权;其次,日方全面控制了岛内的教育体系,使教育沦为其实施思想统制的工具;再者,日方完全垄断了岛内的舆论宣传体系,制造出一个封闭的单一的舆论环境;最后,日方采用严格的警察制度及保甲制度,形成了严密的思想行为监管机制。

网络舆情引导的Allee效应建模与仿真研究

[目的/意义]研究网络舆情引导的Allee效应,丰富网络舆情引导理论研究。[方法/过程]通过分析网络舆情引导的Allee效应,以Logistic模型为基础模型,构建Allee效应作用下网络舆情引导主体的交互模型,通过仿真探索Allee效应作用下网络舆情引导主体引导效能的演化特征,明晰互惠、竞争、净化交互下Allee效应对于引导主体理想型和一般型引导的作用机理。[结果/结论]通过理论分析与仿真研究验证了Allee效应对于网络舆情引导的影响。

涉警网络舆情主题发现及情感分析研究

[目的/意义]研究涉警网络舆情主题特点及网民情感变化,可以为构建良好的警民关系和警察形象提供参考,具有重要的社会意义和实际价值。[方法/过程]获取微博平台涉警网络舆情数据,使用LDA主题模型及TF-IDF算法对网络舆情数据进行主题发现研究,基于Word2Vec模型构建涉警网络舆情领域情感词典,进而对网民情感进行分析。[局限]在案例选取及分析方面不够全面。[结果/结论]通过LDA主题模型及TF-IDF算法可以使主题划分更为明显,基于领域情感词典的情感分析也较为准确,更好地反映出舆情传播过程中热点话题及网民情感的变化。

基于SEM-SD的网络舆情生态系统失衡动力学机理研究

在互联网技术快速发展和后真相时代的背景下,网络信息传播呈现多维度、复杂性、互动性等特点,极易造成网络舆情生态系统失衡的现象。分析网络舆情生态系统构成维度及其影响因素,对正确塑造和引导网络舆情生态秩序良性发展具有重要意义。研究以信息生态为视角,明晰网络舆情生态系统内涵和特征,并探析其失衡的动力学机理;基于网络舆情生态系统失衡的机理,分析舆情生态系统失序的影响因素;构建网络舆情生态系统失衡的SEM模型;基于SEM模型,构建网络舆情生态系统失衡的系统动力学模型,并对其模拟仿真。通过模拟仿真,分析比较并得出影响舆情生态秩序稳定性的影响因素,其中意见领袖、话题敏感度、媒介议程设置、群众满意度和政府公信力作用比较明显。

“一带一路”背景下国家语言战略能力提升与海南“关键语言”人才培养——基于东盟国家语言政策研究与海南外语教育政策视角

通过对东盟国家语言政策的分析以及对海南外语教育政策的梳理,从国家语言战略能力的视角,提出海南外语教育政策的制定和“关键语言”人才培养策略:外语教育政策的制定和“关键语言”人才培养应服务于国家的语言战略发展需求。“关键语言”人才培养应从基础教育阶段和高中教育阶段着手,继而延伸至大学教育阶段,并注重培养知识融合和学科交叉的新型外语人才,从而促进海南与沿线国家的互联互通,进行国家对外话语的有效表达。

跨学科知识发现及其生长路径挖掘研究——基于国家自然科学基金的跨学科申请视角

[目的/意义]在国家自然科学基金项目申请中,同一个学者在不同时间使用不同学科基金代码,这在一定程度上促进了跨学科知识的融合与生长。为此,文章基于国家自然科学基金跨学科申请视角,挖掘跨学科知识及其融合生长路径。[方法/过程]首先,结合自然科学基金学科申请代码的层级结构,改进并优化了跨学科性测度指标,识别最具有跨学科性的跨学科知识。随后,构建跨学科知识与一级学科的二类型异质网络,并基于RankClus实现了跨学科知识社区发现与生长路径挖掘。[结果/结论]研究发现,存在显著的12个跨学科知识主题与6个明显的知识生长路径,其知识生长路径分别是生命科学部-医学科学部(C-H)、化学科学部-工程与材料科学部(B-E)、生命科学部—地理科学部(C-D)、数理科学部—信息科学部—管理科学部(A-FG)、数理科学部—地理科学部—工程与材料科学部(A-D-E)、化学科学部—管理科学部(B-G)。