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[期刊] 情报科学
[作者]
蔡瑶 吴鹏 王佳敏 张晶晶
【目的/意义】微博中网民的负面情感反映了网民对于舆情事件的不满和诉求,网民的负面情感如何产生、又如何调节,一直是政府应急响应过程中重点关注的问题。【方法/过程】ACT-R是人类认知能力针对特定行为模型的通用框架,可以完全或几乎完全模拟人与其所处环境的真实交互。本文以ACT-R理论模型为核心,结合突发事件中网民负面情感决策相关知识与信息行为任务目标,研究微博网民负面情感认知决策过程。以"天津爆炸"突发事件为实验案例,对本文提出的决策模型进行验证。【结果/结论】实验结果表明:本文提出的模型可以有效的反映网民负
[期刊] 情报学报
[作者]
吴鹏 应杨 沈思
网民负面情感在网络舆情情感分析中具有重要意义,但已有研究缺乏自动化识别海量短文本中网民负面情感的多分类方法。本文利用词嵌入技术学习词语的特征表示,通过增加文本的情感特征生成具有情感意义的词向量,并训练双向长短期记忆模型得到网民负面情感识别模型,在判断网民情感极性的基础上,识别网民的愤怒、悲伤和恐惧三种负面情感,并结合案例数据与SVM、LSTM和CNN等模型进行对比分析。实验表明,具有情感语义的词向量比词向量更适合情感分析任务;利用双向长短期记忆模型可以得到较好的情感识别效果;判断网民情感极性基础上识别网民负面情感的分类方式优于直接判断网民的负面情感的方式。
[期刊] 工业工程
[作者]
邓明明 朱郭奇
为了对汽车装配中冷媒加注工序进行有效的人因防错设计，应用ＡＣＴ－Ｒ认知模型分析操作行为的人因失误。对汽车冷媒加注操作进行ＡＣＴ－Ｒ认知行为建模，并运用Ｃｏｇ Ｔｏｏｌ软件仿真，得出空调类型与车型不匹配的错误和管路辨识错误是冷媒加注工序中的主要人因失误，验证了ＡＣＴ－Ｒ认知模型应用到冷媒加注操作人因失误分析的有效性。并结合防错设计的消除、检测、替代、简化、减少等思路，对冷媒加注生产工序进行了人因防错设计。企业的反馈评价说明了本防错设计的可行性和有效性。
关键词：
人因 防错 ACT-R模型 认知模型
[期刊] 现代管理科学
[作者]
王晓辉 赵炳新 丁海欣
文章首先深入分析认知心理学中ACT*理论的学习原理,在此基础上,构建了消费者品牌选择认知过程模型。该模型对消费者在多次品牌选择过程后经历的动态学习现象,以及消费者形成无意识购买的原因提出了新的诠释。
关键词：
ACT*理论 品牌选择 认知过程
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴鹏 李婷 仝冲 沈思
为了解决财经微博文本中网民情感状态转移的时序数据分析问题,本文提出一个基于认知情感评价模型(Ortony,Clore&Collins,OCC)和长短期记忆模型(long short term memory,LSTM)的财经微博文本情感分类模型(OCC-LSTM)。基于OCC模型从网民认知角度建立情感规则,对财经微博文本进行情感标注,并作为LSTM模型进行深度学习的训练集;基于LSTM模型,使用深度学习中的TensorFlow框架和Keras模块建立相应的实验模型,进行海量微博数据情感分类,并结合13家上市公司3年的微博文本数据进行实证研究和模型验证对比。实证研究结果发现本文提出的模型取得了89.45%的准确率,高于采用传统的机器学习方式的支持向量机方法 (support vector machine,SVM)和基于深度学习的半监督RAE方法 (semi-supervised recursive auto encoder)。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王征 李惠
[目的/意义]微博劣质信息严重破坏了网络生态，其隐蔽性与灰色性给网络信息分类工作带来了极大的困难，而传统的人工甄别方法难以解决其相关问题。[方法/过程]针对上述问题，提出了一种基于灰色情感辨识微博模糊分类模型。该模型采集微博信息的上下文环境，构建相关信息的情感空间，然后提取待辨识信息的情感特征，基于场合情景空间进行灰色情感辨识，从而实现微博劣质与有害信息的甄别。[结果/结论]现场数据测试结果表明，与人工辅助辨识的现有模型相比，该模型的效率、辨识率与误报率等指标良好，系统开销不大，具有良好的应用前景。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张仰森 郑佳 黄改娟 蒋玉茹
微博情感分析是获取微博用户观点的基础。该文针对现有大多数情感分析方法将深度学习模型与情感符号相剥离的现状,提出了一种基于双重注意力模型的微博情感分析方法。该方法利用现有的情感知识库构建了一个包含情感词、程度副词、否定词、微博表情符号和常用网络用语的微博情感符号库;采用双向长短记忆网络模型和全连接网络,分别对微博文本和文本中包含的情感符号进行编码;采用注意力模型分别构建微博文本和情感符号的语义表示,并将两者的语义表示进行融合,以构建微博文本的最终语义表示;基于所构建的语义表示对情感分类模型进行训练。该方法通
[期刊] 情报科学
[作者]
凌晨 冯俊文 杨爽 吴鹏
【目的/意义】突发事件应急响应的核心是调节网民负面情感,调节网民负面情感的关键是把握负面情感演化的规律。尽管各个突发事件网络舆情的产生原因和影响有所不同,但舆情发展的高峰都伴随着网民负面情感的产生和爆发。本研究的目标是得到网民负面情绪与网络舆情应急响应的研究现状,为该领域的研究提供前沿方向引导。【方法/过程】本文主要运用文献研究法、对比分析法对网民负面情绪和网络舆情应急响应的相关研究进行梳理和分析。【结果/结论】关于网民负面情绪的研究,目前主要从理论层面关注动因、影响因素,关于网络舆情应急响应的研究,目前
关键词：
突发事件 负面情绪 网络舆情 应急响应
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张海涛 刘雅姝 张枭慧 宋拓
[目的/意义]探索热点事件评论网络中话题社群及网民的情感波动,掌握舆情事件发展过程,对于整体把握热点事件的发展方向,做好新时期网络舆论的引导工作具有重大意义。[方法/过程]以复杂网络理论为基础,基于评论词语间的共现关系构建基于事件发展的子事件网络,通过社群发现算法来识别子事件评论网络中的话题社群,将情感词依据情感词典赋予情感分类属性,基于事件的演化过程动态地跟踪网民意见以及情感波动。[结果/结论]研究结果表明,评论网络群落发现以及变异系数方法可以有效地衡量网民话题讨论的规模与集中程度;评论网络中赋予情感词节点情感分类属性方法可以体现事件演化过程中网民的情感变化;舆论衍生话题对事件的舆情发展有持续性影响;网民话题讨论内容对于事件演化具有一定程度上的前瞻性。
关键词：
复杂网络 社群发现 话题发现 情感分析
[期刊] 软科学
[作者]
彭赓 熊烨明
根据舆情传播不同阶段的特征引入演化博弈理论，分别针对成长期和蔓延、爆发期两个阶段的企业和微博用户建模并得到进化稳定策略。分析不同类型舆情事件下偏好不同企业的策略选择，用＂大众ＤＳＧ变速器故障＂事件作为案例验证模型的合理性，为企业应对负面舆情提供建议。
关键词：
危机管理 微博负面舆情 演化博弈
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
曾照英
本文运用计划行为理论构建了企业产品定价的TPB模型,在此基础上详细分析了产品定价决策中的行为态度、主观规范、知觉行为等三个方面。TPB模型不仅将传统产品定价因素囊括其中,还充分考虑了决策主体知觉等行为因素,更为全面、真实地反映了产品定价过程。
[期刊] 管理现代化
[作者]
陈权 张凯丽 施国洪
基于对行为决策理论的回顾和理解,对高管团队决策过程中涉及的行为特征进行了分析和总结,在已有相关研究的基础上,构建高管团队战略决策过程的一个综合分析理论模型,以期为下一步的实证研究奠定理论基础。
[期刊] 软科学
[作者]
陈星光 笪佳敏
基于DS证据理论,从决策的全过程角度提出了一种专家的偏好表达和群体偏好集结方法,建立了全过程多级群决策模型,为复杂不确定环境的群体决策提供了新的思路和方法,对现实复杂决策问题的解决也具有启发和参考价值。
[期刊] 南开管理评论
[作者]
于海晶 蔡莉 詹天悦 陈彪
创业会经历情绪过山车，创业者的情绪调节是创业成功的关键。然而，现有创业研究对情绪调节的关注较少，碎片化的研究导致情绪调节难以发展为一个有前景的研究领域。本文对创业中情绪调节的研究进行系统梳理发现：从情绪调节内涵来看，研究将情绪调节作为一种结构性的特质或能力而非过程；从情绪调节与创业的关系来看，主要聚焦于特质观或能力观且两种视角的研究相互割裂，难以建立起创业中情绪调节的整合框架。鉴于此，本文尝试引入过程视角，在对情绪调节进行重新概念化基础上，基于情感事件理论(affective events theory)，以情绪调节的过程观为核心，整合特质观和能力观构建创业中的情绪调节过程模型。基于该模型，本文提出情绪调节在创业研究中的前沿主题。
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