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[期刊] 图书情报工作
[作者]
吴诗贤 张必兰
［目的／意义］从定量化角度研究舆情群体极化现象，建立网络舆情群体极化度的量化计算和极化趋势预测方法。［方法／过程］从物理学中场的思想出发，引入观点势场描述舆情场内各网民节点间观点的相互作用，构建个体观点势和舆情场观点势场强度的计算模型和观点演化模型；该模型考虑了实际网络舆情传播的天然社区特性、节点观点影响力特性、观点的惯性特性和网民节点虚实的时变特性，认为个体网民观点的演化主要受所处舆情场的观点势强度、自身观点惯性的影响；通过仿真实验，重点分析模型中舆情子场是否封闭、节点虚实转换触发阀值、观点势影响因子等影响因素对网络舆情群体极化的影响。［结果／结论］仿真结果表明该模型与实际网络舆情观点传播与．．．
关键词：
互联网舆情场 观点演化 舆情极化 仿真
[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] 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] 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] 情报科学
[作者]
陈福集 史蕊
【目的/意义】精准预测与掌握舆情事件的发展,及时发现舆情中的潜在危机,对社会的长治久安具有重要意义。【方法/过程】针对网络舆情演化的不确定性、多变性与灰色性等特征,选取多个指标数据建立多因素灰色模型(MGM(1,m))。同时,为提高预测结果的精确度,利用BP神经网络对多因素灰色模型的预测残差进行修正,构建基于残差修正的多因素灰色模型,并结合"莆田系事件"对模型预测性能进行验证。【结果/结论】仿真结果表明,相对于单一序列GM(1,1)模型和无残差修正的多因素灰色模型,残差修正后的多因素灰色模型在网络舆情预测
[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] 统计与决策
[作者]
林育曼 文海宁 饶浩
文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。
[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]
刘玉文 郭强 吴宣够 张钰
[目的/意义]通过分析新闻评论的舆情演化,有助于跟踪民众对社会事件的态度看法。但当前的新闻舆情演化分析方法中存在着不能精确识别新闻焦点及焦点下的评论等问题。[方法/过程]在焦点情感模型(SSCM)的基础上引入新闻报道的时间信息,提出了一种基于焦点情感混合模型的新闻情感演化识别方法(TSSCM)。该方法具备同时建模新闻焦点、时间和评论情感的能力,能够产生文档-焦点、焦点-特征词、焦点-时间和(焦点,时间)-评论情感词4个分布。通过词汇间的点间互信息计算(焦点,时间)-评论词分布内每个焦点在不同时间段的情感值
[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] 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]
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
[期刊] 情报科学
[作者]
胡悦 王亚民
【目的/意义】微博舆情对社会各领域的影响与日俱增,但由于其影响因素众多,呈现出非线性且复杂的变化。因此,如何快速、准确地预测其发展趋势是一个很有价值的研究课题。【方法/过程】以微博话题的博文总数作为微博话题发展趋势的量化指标,考虑话题发展的复杂性和非线性的特点,采用模糊神经网络来预测微博话题的发展趋势。并通过改进的粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行优化以更好的发挥模糊神经网络在处理非线性、模糊性等复杂问题上的优越性。【结果/结论】通过对新浪微博数据集的对比实验,验证了本文所提方法的有效性和准确性。本文
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