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[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] 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] 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]
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] 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]
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]
胡峰
[目的/意义]面向重大疫情的网络舆情治理既是保障人民生命健康安全、实现社会高质量发展的应然要求,也是政府治理体系和治理能力现代化的实然体现。[方法/过程]构建重大疫情网络舆情"四点四阶段"演化模型,选取新型冠状病毒肺炎疫情中4个热点舆情事件对模型进行了验证。基于该模型,分析了政府在"湖北红十字会"舆情事件中的治理实践,在此基础上,提出基于界面管理理论的重大疫情网络舆情的跨界治理策略。[结果/结论]重大疫情网络舆情在触点、燃点、拐点、融点的作用机制下,经历突发、爆发、降温、失焦4个演化阶段,政府应当针对重大疫情网络舆情的演化特点,根据多元联动协同整体性视角的跨界治理机制,从基于主体界面的跨主体治理、基于组织界面的跨部门治理、基于知识界面的跨领域治理、基于时间界面的跨过程治理和基于层级界面的跨区域治理5个维度提升治理效能。
[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] 图书情报工作
[作者]
闫璐 杨刚 赵江元
[目的/意义]提出和构建网络舆情观点团簇演化等级，以描述网络舆情受众的群体性观点的状态随时间与事态变化的演化程度，对于网络舆情导控与精准引导具有重要的理论及实践意义。[方法/过程]基于LDA与CNN神经网络构建网络舆情观点团簇演化等级测度模型，并以“翟天临知网事件”为实验对象，验证演化等级这一指标的有效性。[结果/结论]网络舆情观点团簇演化等级能够很好地体现网络热点事件群体观点状态的演化，在展现3个维度的属性数值同时也能反映观点团簇较前一时间节点状态的演化程度，提出的观点团簇演化等级测度结果精准地体现事件观点的各个演化高峰，为有关部门对网络舆情群体观点的靶向引导提供新的指导方向。
[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] 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] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈舒婷 疏学明 胡俊 解学才 张雷 张伽
网络舆情安全是社会安全的重要组成部分,识别和追踪热点话题是治理突发事件网络舆情的基础。现有研究具有网络舆情事件表征不全面、对于热点话题的识别和追踪局限于语义信息等问题。该研究基于社交、内容、话题、情感4个维度构造超网络模型,并引入时间特征作为网络的连接关系,用于定量表征时序的网络舆情事件;将话题节点在超网络中的中心性及中心性变化率作为话题热度的度量指标,实现热点话题发现及演化跟踪;应用“甘肃白银马拉松”微博舆情案例对模型和指标进行验证分析。研究结果表明:该时序超网络模型能够清晰表征突发网络舆情事件,中心性及中心性变化率指标能够准确识别和跟踪热点话题,并为实时态势研判预警、舆论引导等提供指导。
关键词：
超网络 网络舆情 中心性 微博话题
[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。
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