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[期刊] 情报科学
[作者]
赵金楼 高宏玉 成俊会
【目的/意义】主体参与是网络舆情传播的前提和基础,如何有效评价主体参与意愿的演化是网络舆情传播中的重要问题。【方法/过程】本文在借鉴三元联系数方法的基础上构建了主体参与意愿演化评价模型,从动态和静态两个角度测量主体参与意愿的变化趋势。【结果/结论】通过实证研究得出主体参与意愿的影响因素并对其演化趋势进行分析,进而提出相应对策。
关键词：
集对分析 联系数 网络舆情 参与意愿
[期刊] 情报科学
[作者]
林芹 郭东强
【目的/意义】企业网络舆情传播对企业、社会产生不可忽视的影响,是一个值得关注和深入探究的问题。对该问题的研究能够为管理部门和企业管控网络舆情提供理论和实践指导。【方法/过程】基于传播主体的特性,利用系统动力学原理,通过建模和仿真对情感距离、信息风险感知、企业形象和企业舆情事件处理效果这4个因素进行敏感性分析和对比分析,并提出相应的企业网络舆情传播的防控对策。【结果/结论】仿真结果表明,情感距离、信息风险感知、企业形象和企业舆情事件处理效果均对企业网络舆情传播产生不同程度的影响。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张晓君 黄微 李瑞
[目的/意义]网络舆情传播意愿的形成是网民的一种心理活动,与心理距离密不可分。了解影响网络舆情传播意愿的主要因素,有助于监督管控部门更加卓有成效地对网络舆情进行预警和治理。[方法/过程]通过对心理距离理论的深层次剖析,对其构成进行阐述,并从时间距离、空间距离、社会距离、概率4个维度出发,做出系列理论假设,利用调查问卷法和最优尺度回归分析法,识别出主要影响因素及其重要程度。[结果/结论]最终归纳出7个影响网民改变其自身传播意愿的主要因素,即报道时间、家乡相关、向往地相关、生活相关、亲戚朋友发布、媒体官方发布、企业官方发布,从这7个影响因素出发监控舆情,可以帮助舆情管控部门更有针对性地掌控舆情的传播方向。
[期刊] 管理评论
[作者]
邓青 刘艺 马亚萍 张辉
社交媒体的信息发布和转发机制使得信息传播速度越来越快，影响范围越来越广，也使得政府的应急处置面临前所未有的压力。目前，已有的舆情信息传播与决策模型研究主要基于两个方面：一是传染病传播模型，二是多属性模型，但很少有模型考虑了用户的个体特性和来自其他用户的影响。本文则结合用户个性从三个方面探讨舆情传播和干预机制：（１）来自周围邻居的影响；（２）用户自身对新信息的抵抗力；（３）外界环境的影响。研究方法基于元胞自动机模型对这些影响因素展开定量研究，并探讨这些影响因素对舆情传播和干预机制的影响。研究分为两个阶段，分别是舆情无干预自由扩散阶段和舆情干预阶段。在舆情干预阶段，主要探讨舆情干预措施强度和舆情干．．．
关键词：
元胞自动机 网络舆情 信息传播 社会关系
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张军 王学金 李鹏 庄云蓓
[目的/意义]在数据驱动下开展群体行为计算，设计舆情传播建模方法，为网络舆情管理创新提供支持。[方法/过程]结合群体行为理论和收敛交叉映射算法，提出一种基于数据驱动的突发事件网络舆情传播建模方法。首先从群体结构、群体规范和群体过程视角提取舆情系统特征，之后根据最邻近方法和时间序列收敛判断法识别特征之间的因果关系，构建舆情传播模型。该方法将突发事件网络舆情中的社会强化机制计算化，通过系统特征的因果关系强弱和差异分析，揭示网络舆情事件的演化机理。[结果/结论]基于新浪微博平台中“双黄连事件”“白银越野赛事件”“十堰爆炸事件”和“青海地震事件”等4组舆情数据的实证结果发现，各事件中的群体交互持续能力和聚集度都维持在较高的水平，即突发事件网络舆情是典型的群体事件。此外，不同类型的舆情事件系统特征的因果关系强弱程度不同，因果关系越弱舆情演化不确定性越大。
[期刊] 情报资料工作
[作者]
黄微
主持人导语我国国家信息化发展战略与大数据网络发展的社会背景提出了深化网络舆情危机管理的迫切要求。新媒体和社交媒体兴起后,人们获得了前所未有的开放的信息来源平台和情绪释放媒介,这些平台媒介的信息来源非常广,并且传播速度特别快。从消极的方面来看,当这些平台媒介的信息产生具有影响社会大系统稳定的破坏力的时候,就可能演变成舆情危机乃至公共危机。由此,如何确定网络舆情的传播倾向性,有效引导与管理网络行为,
关键词：
舆情传播 网络舆情危机 微博舆情
[期刊] 运筹与管理
[作者]
潘新 邓贵仕 佟斌
本文考虑个体间的相互作用,提出了一个基于社会网络分析的舆情传播模型。模型假设网络中每个个体的初始状态只有两种情况,并且在单位时间步内只选择一个邻居进行交流,并以概率λ接受该邻居的意见。解析结果显示存在概率λc使得网络中持某种观点人数比例的期望值是一个常数,而其它状态下系统中所有个体的意见都会达成一致。本模型有助于衡量某给定社会网络中舆论传播的快慢程度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏静 黄阳江豪 朱恒民 宋瑞晓
文章在传染病动力学SIR模型的基础上,将感染人群划分为从用户好友之间接触获取舆情信息和从阅读微信公众号获取两大类人群,模拟出基于公众号和朋友圈的双层微信拓扑结构,并利用微信网络的信息互动模式对感染率进行改进,最后对此模型进行了简单的因素分析。结果表明,双层微信网络舆情传播模型的变化符合实际生活中微信网络舆情的传播变化。
关键词：
微信网络 舆情传播 SIR模型 双层网络
[期刊] 管理评论
[作者]
孙蕾 孙绍荣
重大工程建设关乎国计民生,具有广泛及较高的公众关注度,舆情传播会给政府公信力与工程声誉带来消极的影响,也会减弱重大工程的社会效益,影响社会的稳定及区域经济的发展。基于网络群体的不同利益关切度建立了舆情传播模型,首先分析了在重大工程网络舆情传播中公众风险感知度与政府舆情处置行为选择之间的相互影响关系。其次主要研究了公众信任值考量下的政府决策行为及政府临界值管理模型,并得到了在不同网络舆情传播方向下政府选择采取积极处置措施的最优时间结点的计算方式。最后算例研究表明了模型的有效性。本研究为决策管理部门实现舆情信息的有效处置及化解舆情危机提供决策支持。
[期刊] 管理评论
[作者]
于凯 荣莉莉 郭文强 刘泉 颜克胜
当前,舆情传播模型及其演化研究大多是从在线社会网络(线上网络)或物理接触网络(线下网络)单一角度考虑。然而,现实中的舆情传播同时发生在线上网络和线下网络中,单一网络结构不能完整地反映更符合实际的舆情传播动力学模型。为此,本文构建了线上线下的双层耦合网络模型,并结合传播学和社会心理学理论,提出了层间对称和非对称的促进-抑制舆情传播机制。数值和实例分析的结果较好地验证了理论解析:(1)对称传播机制中,同配和异配层间连接模式促进了线上线下网络中的舆情传播速度和传播范围。有趣的是,耦合小世界网络中始终产生最有效的传播;(2)非对称传播机制中,同配连接模式对线上线下网络中舆情传播的抑制作用大于异配连接。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
戴建华 周斯琦
[目的/意义]探究个体决策的有限理性对于网络舆情传播的影响，从网民心理的微观层面来构建网络舆情传播模型。[方法/过程]以病毒动力学理论为基础，引入考虑个体心理参照点的前景理论，构建网络舆情传播模型，并求解模型的基本再生数，进行数值仿真对基本再生数的计算结果进行验证分析。[结果/结论]网络舆情传播扩散规模，与微博用户接触到的接触消极微博内容的比例β、相关舆情事件评论或转发中传达负面情绪的评论内容占比p、被感染网民的自愈率q等有密切关系。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈璟浩 李纲
突发公共事件网络舆情具有动态性、风险性和复杂性等特点,研究其在网络媒体中的传播过程,对提高政府应对突发公共事件网络舆情的能力具有重要意义。本文以传播模式的形式再现了突发公共事件网络舆情在网络媒体中的传播过程,体现了模式中各要素之间的关系。另外,突发公共事件情境下,网络媒体所处的传播系统内外部因素的构造、功能也被进一步阐释,这其中包括对系统外部噪音、利益相关者、政府部门、网络媒体组织和受众的作用方式及动因的解构。最后,文章从正反两方面阐述了网络媒体对网络舆情的作用方式。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
孙更新 宾晟
以网络爬虫方式获取新浪微博用户属性信息及微博内容数据,利用数据挖掘技术从中发现微博用户间的多种显式和隐式关系.在此基础上,提出一种基于半监督学习的用户兴趣匹配预测算法,参照仓室模型的传播个体状态划分方法,基于传播个体间的兴趣匹配度界定各状态之间的转移过程和转移概率,进而构建基于用户兴趣匹配的网络舆情传播模型.研究结果表明,该模型能够较好地描述社交网络中的舆情传播规律,重现网络舆情在社交网络中的真实传播过程链.
[期刊] 情报科学
[作者]
李菲 柯平 高海涛 张丹红 宋佳
【目的/意义】研究新媒体环境下网络舆情信息传播路径和传播规律,对相关部门加强网络舆情监管提供理论和应用支撑。【方法/过程】基于社会网络分析法(Gephi),以新浪微博话题为实证案例对获取的数据进行研究,最终对新媒体环境下网络舆情传播特质进行分析。【结果/结论】研究结论揭示了新媒体环境下网络舆情传播特质和传播规律,为实践层面新媒体环境下网络舆情传播监管提供了理论及实践支撑。
关键词：
网络舆情 舆情传播 社会网络分析法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高宾 王兰成
大数据时代发布信息渠道更加多元,社会热点舆情极易受到各种因素影响发生异化,产生网络衍生舆情的链式反应不可避免。文章依据网络衍生舆情传播的不同特性,将网络衍生舆情分为单向直线式、复合裂变式、焦点汇聚式、多向放射式和综合叠加式5种类型,进而对不同的网络衍生舆情模型提出相应的概率计算方法,并对网络衍生舆情的分析流程进行了具体的描述。通过不同视角的分析方法研究和实证研究,能够以定量计算更加科学地支持网络舆情信息的预测研判和智能决策。
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