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[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] 情报学报
[作者]
史伟 薛广聪 何绍义
针对微博短文本评论，基于情感分析技术，从情感类转移等角度实现对网络舆情演变趋势的预测。本文以突发事件“新冠肺炎疫情”初期的相关微博评论文本作为研究对象，基于扩展关联规则Apriori算法和马尔可夫链提出一种新的方法，即偏差规则马尔可夫模型（the deviation rules Markov model,DRMM）。该模型分析了网民情感类间的相关性和转移性，通过计算不同的情感类转移概率、构建时变的情感状态转移矩阵对疫情初期网民情感状态的变化趋势进行预测。实验采取平均绝对误差（mean absolute error,MAE）和均方根误差（root mean squared error,RMSE）来衡量模型预测值与真实值之间的误差。研究结果表明，该模型具有较好的有效性和准确性，预测值和真实值的拟合效果在预期范围之内。
[期刊] 情报科学
[作者]
张和平 陈齐海
【目的/意义】网络舆情的发展是复杂非线性的变化过程,建立有效的数理模型对网络舆情发展趋势做出准确的预测具有重要的意义。【方法/过程】首先选用网络舆情事件的百度指数构建发展趋势的时间序列指标,经过几何平均弱化缓冲算子处理后建立改进的灰色Verhulst模型预测,最后采用马尔可夫对改进的灰色Verhulst模型预测结果进行修正。【结果/结论】选取"罗一笑事件"进行案例分析,验证了本文提出的改进的灰色马尔可夫模型在网络舆情预测中的有效性。
[期刊] 情报杂志
[作者]
陈雪刚
[目的/意义]针对目前在线网络海量信息难以快速获取其舆情的问题,为有效提升舆情获取速度,提出一种基于云计算的网络舆情藤蔓式串并行聚类方法。[方法/过程]首先构建舆情文本相似性度量模型,并设计确定舆情最佳聚类阈值的方法,以度量舆情信息间的相似性及确定舆情最佳聚类阈值;然后构建舆情藤蔓式串并行聚类模型,以一个舆情主题为聚类起始,之后如藤蔓的主干自动分支和延伸样,自主扩展舆情聚类主题,并根据舆情信息间的相似性和聚类阈值聚类同主题的舆情信息;最后在舆情藤蔓式串并行聚类模型的基础上,利用云计算的并行计算能力,快速、
[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] 情报理论与实践
[作者]
刘小波
分析当前舆情建模研究现状,提出比较符合社会实际的人际关系网络模型,并对建立该网络模型的思路,网络节点的类型、属性和关系进行描述。在此基础上,根据不同节点类型设定了相应的舆情演化规则,建立了基于人际关系网络的舆情演化模型。
关键词：
人际网络 舆情演化 建模
[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]
王明珠 刘怡君 郭林江
“时、度、效”是网络舆情治理的标准。为探究网络舆情治理“时”和“度”两个方面的相互影响关系，并回答“时”和“度”如何进行组合才能达到网络舆情治理最好的“效”的问题，本文构建以“时”和“度”为主体的演化博弈模型，分析各主体演化路径和最终的演化稳定策略，并进行稳定性分析，最后结合“丰县生育八孩女子”的案例，对舆情治理的“效”进行全谱系仿真。结果表明，“时”和“度”之间存在动态博弈关系，且“时”和“度”会对网络舆情治理的“效”产生不同程度的影响，影响程度的大小由事件性质、博弈收益等因素决定。研究结论对于决策部门开展网络舆情“时、度、效”治理具有借鉴意义。
关键词：
演化博弈 网络舆情 时、度、效 舆情治理
[期刊] 情报科学
[作者]
黄亚驹 陈福集
【目的/意义】互联网成为网民情感宣泄的平台使得网络舆情影响力剧增,构建模型对网络舆情的发展进行预测具有现实意义。【方法/过程】针对网络舆情趋势预测及时性的需求,以事件标签确定待选历史数据,通过模糊理论的模糊逻辑构建模糊时间序列预测模型,同时构建BP神经网络预测模型,以组合预测的方式提高整体的预测精度。【结果/结论】通过实验分析结果表明,预测模型可以在一定程度将预测的时间区间前置,实现"早期"预测。
[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] 情报理论与实践
[作者]
王宁 赵胜洋 单晓红
[目的/意义]建立一套行之有效的网络舆情预测和分级管理系统对提高政府网络监管效率具有重大意义。[方法/过程]分时段记录网络舆情事件的新浪微指数、百度指数、头条指数作为事件热度的衡量指标,运用EGM(1.1)模型对舆情事件的发展趋势进行预测,并在预测数据基础上,运用灰色关联分析方法,提出网络舆情事件分级方案。综合运用上述两模型确立的舆情监管体系对"江歌案宣判""上海携程亲子园虐童案""莫焕晶案二审宣判"等事件进行分析评价。[结果/结论]模型在处理舆情管理问题方面具有良好的适用性和精确性。结合舆情事件特点与分析结果,向政府及公司危机公关部门等提出了相应建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵晨阳 张鹏 王娟 夏一雪
[目的/意义]在网络社交媒体平台上，不同的公众情感在信息交互和传播过程中往往会出现“相生相克”现象，准确掌握和预测社交媒体环境中公众情感热度的变化规律，对于正确引导突发事件的网络舆情具有重要的理论价值。[方法/过程]在定性分析网民情感特征和交互模式基础上，结合生态科学中种群共生理论和Logistic方程，构建公众情感共生模型（E-SM），通过定义共生系数划分情感的7种共生模式，可使用差分回归法计算情感共生系数和模型稳定点，进而确定网络舆情中公众情感的共生模式和预测趋势。[结果/结论]通过共生模式的仿真模拟得出稳定状态下的公众情感值和增长速度与情感饱和量、共生系数、固有增长率、情感初值间的关系，以及7种情感共生模式的特点，并根据新浪微热点统计的微博热门话题事件中公众情感的真实数据与差分方程进行拟合，验证了E-SM模型具有很高的准确性。
[期刊] 情报科学
[作者]
黄亚驹 陈福集 游丹丹
【目的/意义】网民对社会现象及问题表达意见、态度使得网络舆情对社会的影响力越来越大,构建模型对网络舆情的发展进行预测具有现实意义。【方法/过程】通过信息熵理论控制种群初始化,利用遗传算法较强的全局搜索能力和粒子群算法的局部搜索能力实现对BP神经网络权值的优化,构建混合算法优化的BP神经网络的网络舆情预测模型并进行实证分析及对比实验。【结果/结论】结果表明,该模型在预测性能上具有更好的优越性及稳定性。
[期刊] 情报学报
[作者]
杜洪涛 王君泽 李婕
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
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突发事件 网络舆情 演化模式 案例研究
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