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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张霁阳 张鹏 兰月新 钟义勇
[目的/意义]舆情反转现象的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]本文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，提出了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战价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
柯赟
随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控。文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型。通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测。并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
李真 丁晟春 王楠
【目的】识别网络舆情中的观点主题。【方法】通过舆情信息内容、用户关系、用户行为三个方面的4个维度(时间维、用户维、内容维、观点维)的关联,构建微博舆情观点主题识别模型。【结果】提出包括舆情网络构建、观点主题抽取及聚类、"用户–所属观点主题"2-模网络构建、观点主题演化分析4部分的网络舆情观点主题识别方法体系,实验结果证明该方法体系可有效识别网络舆情中的观点主题。【局限】用户属性对观点主题识别的影响有待进一步考虑。【结论】基于社会网络视角,利用LDA主题模型,可多方面、多维度地识别网络舆情观点主题。
[期刊] 情报科学
[作者]
袁野 兰月新 张鹏 夏一雪
【目的/意义】网络舆情反转现象愈演愈烈,研究反转网络舆情的特点和分类,对于深入分析反转网络舆情的发生,有效预防网络舆情反转的危害有重要现实意义。【方法/过程】通过分析网络舆情反转现象,识别网络舆情反转的风险因素,构建反转网络舆情的分类和预测模型,利用SPSS21对反转网络舆情案例样本进行聚类分析和判别分析。【结果/结论】结果表明事件性质、报道倾向、报道形式、首发平台,以及与网民相关度是影响网络舆情反转的重要因素。将反转网络舆情分为四类,以此为基础开展预测,并为反转网络舆情的应对提出策略支持。
[期刊] 现代情报
[作者]
彭丽徽 李贺 张艳丰
[目的/意义]在舆情监控和管理的实践过程中,迅速有效地识别出舆情网络中的关键节点,对舆情的监督和治理具有重要意义。[方法/过程]从内容与结构双重维度,设计一种完整的网络舆情关键节点挖掘、识别和分类的技术方法。涉及Goo Seeker、Gephi、Fuzzy AHP和TOPSIS等软件和算法,并以新浪微博"8·12滨海爆炸"事件为例进行具体分析。[结果/结论 ]突破了单纯从单一维度进行关键节点排序的局限性,使关键节点的识别与分类进一步深入,并明确演化特征,对网络舆情的科学应对具有参考价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱恒民 苏新宁 张相斌
互联网舆情具有的衍生性、动态性和多维性特点,使得舆情的演化分析相当复杂。本文在分析舆情演化的微观组成及其演化特征的基础上,提出了舆情演化的动态网络模型,以期对舆情演化的动态过程和微观结构进行有效地描述。本文重点研究了动态网络模型的结构、演化特性和描述方法等建模理论。
关键词：
互联网 网络舆情 网络模型
[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] 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] 情报理论与实践
[作者]
陆敬筠 胡舜奕 俞建光
[目的/意义]高校网络舆情能够反映学生的思想动态。实时甄别高校网络信息内容，监测潜在舆情，对于合理引导学生思想、维护高校形象具有重要意义。[方法/过程]提出基于LDA-BiLSTM模型的高校网络舆情监测方法，以高校百度贴吧为数据源，提取数据中的热门主题，获取热门主题下回复文本的情感极性，分析其潜在舆情。[结果/结论]结果表明，此方法能够获取高校贴吧热门主题及其情感极性，监测潜在舆情，为高校网络舆情管理提供有效方法和模型。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈晓美 高铖 关心惠
［目的／意义］无处不在的网络舆情信息深深影响甚至误导网络受众，探讨揭示网络舆情观点的方法，旨在拓展用户的认知深度和广度，提高大众对舆论的辨识能力。［方法／过程］从技术上对比分析观点提取方法间的差异，从认知上阐释网络舆论平台的群体智慧和受众个体的认知过程，进而明确ＬＤＡ主题模型提取舆情观点的优势及路径。［结果／结论］结合舆论主题和情感因素，基于ＬＤＡ的网络舆情观点提取，可从海量评论中判定深度评论，摘取主要观点，借助群众智慧，有效拓展个体思想和认知，为从大规模舆情中有序呈现受众观点提供新路径，也为舆情监测与疏导提供切实的依据。
关键词：
网络舆情 LDA 主题模型 语义 观点
[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] 情报科学
[作者]
李根强 罗艳艳 臧学莲
【目的/意义】从复杂网络视角,对有界信任模型中的DW模型进行改进,提出了基于社会关系强度的舆情观点演化模型,分析网络社群舆情的观点演化机制,以期为引导网络舆情提供指导。【方法/过程】运用仿真实验的方法,分析了信任阈值、观点开放度、关系强度对舆情观点演化过程的影响作用。【结果/结论】随着信任阈值的增大,个体间观点经过不断交互而生成的观点簇数量逐渐减少,个体观点的聚合速度逐渐加快;随着群体从保守型转变为开放型,个体观点经过不断交互而生成的观点簇数量逐渐减少,个体观点簇聚合速度逐渐加快;强关系更利于网络社群舆情
关键词：
网络社群 关系强度 有界信任 观点演化
[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]
郭韧 李红 陈福集
[目的/意义]网络舆情的发展动态是舆情应对的基础。[方法/过程]根据网络舆情演化的关键要素,运用了可拓聚类理论和方法对网络舆情的演化趋势进行建模并预测,通过聚类分析得到预测结果。[结果/结论]实例分析证明该方法计算简便,有较高的精确度和较强的实用性,为舆情的应对提供了理论和方法的支持。
关键词：
网络舆情 可拓聚类 演化趋势
[期刊] 情报杂志
[作者]
兰月新 刘冰月 张鹏 夏一雪 李昊青
[目的/意义]面向大数据研究网络舆情热度模型以及热度预测模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情热度,并可以决定网络舆情应对和舆论引导措施的轻重缓急,具有重要的理论意义。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情热度影响因素,通过定义最大关联度向量,基于灰色关联度方法构建网络舆情热度模型,并在此基础上构建多维度logistic模型对各个媒体平台舆情信息开展预测,通过灰色关联度得出动态预测方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出构建的热度模型和热度动态预测模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据
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