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[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
冯子桓 梁循 牛思敏
【目的/意义】舆情主题图谱可以实现舆情事件节点之间相互关系的形式化描述，构建舆情主题图谱对于有效分析和解决大数据时代海量、异构、复杂的舆情事件有重大意义。【设计/方法】对大数据时代的社交网络舆情主题图谱的研究现状、主题图谱构建、舆情调控等进行较为详尽的介绍，以社交网络分析相关技术方法为手段，挖掘出主题图谱中更深层次的知识关联与更广范围的知识范畴，从关键节点、关键路径、趋势模型等不同维度进行舆情主题图谱分析。【结论/发现】对社交网络舆情主题图谱的有效管理和应用价值进行探究，分析社交网络舆情主题图谱在经济、政治、生活等方面的实践应用的科学性、有效性和适用性等。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王晰巍 贾若男 韦雅楠 许可
[目的/意义]利用知识图谱构建大数据驱动的社交网络舆情事件主题图谱,是网络舆情学术界和产业界关注的新问题,结合校园突发事件网络舆情进行可视化分析对推动社交网络舆情监控平台的构建具有一定的理论和现实指导意义。[方法/过程]文章在对知识图谱、社交网络舆情事件主题图谱相关理论进行分析梳理的基础上,构建校园突发网络舆情事件主题图谱中的实体、关系和过程模型,并结合"北京交通大学实验室爆炸"舆情事件进行可视化分析。[结果/结论]数据结果表明,政府官微在舆情引导中起到重要作用;可以从"故事线"和"时间线"两个方面对舆情事件进行可视化分析;高校舆情事件在爆发初期、事件调查进展期、事件调查结果期呈现不同的情感倾向;高校舆情事件的传播媒介在移动端和非移动端传播差异不大;舆情夜间传播活跃度高于日间。
[期刊] 情报学报
[作者]
刘雅姝 张海涛 徐海玲 魏萍
探索网络舆情突发事件中网民意见观点变化,挖掘事件发展特点,可以促使舆情导控工作有的放矢,实现全面控制精准引导的目标,这对于新时期网络舆论管理工作具有重大意义。本研究基于知识图谱方法,选取网络舆情突发事件评论数据构建舆情话题图谱,利用LDA方法对图谱中实体的话题属性进行划分,从Neo4j图数据库中提取话题图谱实体的话题、时间属性,以多维特征融合分析视角全方位追踪舆情话题的演化情况。所构建的舆情话题图谱可以有效识别话题讨论内容并对话题演化过程进行准确追踪,基于知识图谱方法构建的网络舆情话题图谱在动态追踪民意了解网络舆情突发事件发展方向上发挥了重大作用;网络舆情突发事件发展过程根据评论数量规模可以分为潜伏期、爆发期和衰退期三个阶段,各个阶段话题讨论数量、热度及内容等多维特征遵循着其独特的发展规律。
关键词：
话题图谱 网络舆情 演化分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王兰成 娄国哲
舆情分析是网络空间安全的特殊领域,国内外研究现状阐明人工智能和大数据时代催生研究更为精准、科学的网络舆情管理方法。网络舆情知识图谱(NPOKG)既有鲜明的需求牵引又有亟待解决的关键技术,知识组织下的NPOKG构建是网络舆情管理的重要方法,基于NPOKG的事件抽取和热点发现是舆情管理的重要实践。实践表明,将知识图谱应用于舆情管理,可以简化热点事件的发现过程,提高热点事件的趋势分析能力,提升舆情管理的智能化水平。
[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]
赖凯声 付宏 晏齐宏 李辉
[目的/意义]已有的舆情研究主要以时间和事件视角为主，对舆情的空间维度及其背后的社会心理规律关注相对较少，“地理”视角成为弥补空间维度和社会心理分析的重要方向.同时，大数据分析技术的发展，为整合地理与心理视角提供了新的可能和机遇。[方法/过程]通过文献梳理与理论分析，提出了“空间维度—社会心理—地理舆情”关联模型以阐释地理舆情，总结了地理舆情的研究方法，归纳了地理舆情研究对于舆情治理的现实价值。[结果/结论]从方法论视角探讨了开展地理舆情分析的路径，并剖析了地理舆情对于舆情治理和区域政策的重要现实意义。
关键词：
地理舆情 社会心理 舆情治理 大数据
[期刊] 情报学报
[作者]
王晰巍 韦雅楠 邢云菲 王铎
随着社交媒体的兴起,社交网络舆情的传播和监管成为国内外学者和产业、舆情监管部门关注的新问题。本文通过采集国内外关于知识图谱和社交媒体环境下网络舆情的相关文献,运用定性分析和知识图谱可视化方法,梳理国内外学者在社交媒体网络舆情知识图谱领域的研究热点,并对现有的国内外研究现状进行述评,分析大数据驱动的社交网络舆情主题图谱未来的发展趋势。本研究有助于国内外学者了解社交网络舆情主题图谱领域的研究热点和发展态势,在理论和实践层面为大数据驱动的社交网络舆情主题图谱研究提供研究思路和方向,为相关监管部门未来的舆情监管提供指导。
关键词：
社交媒体 网络舆情 知识图谱 发展动态
[期刊] 教育与职业
[作者]
任爱珍 徐坚
大数据背景下高职网络舆情具有发生的常态化和应对的挑战性、发生的迅捷性和影响的广泛性、发生的地域性与议题的周期性、舆情焦点的集中性与关注的分散性、舆情客体的敏感性及载体的多样性等特征,而高职舆情引导与管理面临重要性认识不足、应对机制缺失、行为主体的特殊性等现状。因此,应采取提高主体认识、建立应对机制、利用大数据技术和坚守有关原则等应对策略,增强高职院校的网络舆情应对能力。
关键词：
网络舆情 大数据 高职院校
[期刊] 情报科学
[作者]
林玲 陈福集
【目的/意义】网络舆情在国内研究热潮的迅速高涨,吸引了来自各学科领域学者产出丰硕的成果,知识图谱能直观地揭示该领域的研究概况与前沿。【方法/过程】利用Cite Space,以中文社会科学引文索引(CSSCI)数据库为数据源,搜集网络舆情相关的文献数据。从时空分布、作者及领域合作,关键词共现网络、研究前沿时序等方面,绘制知识图谱,梳理研究脉络,直观揭示国内网络舆情的研究现状与发展方向。【结果/结论】以客观数据和图谱为依据,对网络舆情的研究发展进行分析和总结,并提出相关建议,为该领域的后续研究提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
单晓红 庞世红 刘晓燕 杨娟
[目的/意义]网络舆情的监管和引导是舆情工作者面临的一项挑战。网络舆情演化路径分析可以为有关部门加强舆情监管提供决策参考。[方法/过程]以医疗领域网络舆情事件为例,微博相关评论为数据源,使用规则模板识别因果关系、提取事件对。利用Word2vec训练词向量,通过K-means聚类将相似度较高的事件泛化为一类,分别构建网络舆情事理图谱和抽象网络舆情事理图谱,从两个层次分析网络舆情的演化路径。[结果/结论]结果表明,网络舆情事件的演化路径呈现多级性,且事件的演化方向不唯一。
关键词：
网络舆情 演化路径 事理图谱 事件抽取
[期刊] 图书情报知识
[作者]
曹树金 陈桂鸿 陈忆金
本研究设计了一种基于统计、语言特征和主题词影响力的综合加权评估的舆情主题标引方案及其关键算法,并通过四个实验较为全面地分析该方案的标引效果和优缺点。
关键词：
网络舆情 主题标引 自动标引
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄微 李瑞 孟佳林
［目的／意义］研究大数据环境下多媒体网络舆情信息传播要素和运行机理，为相关部门加强网络舆情信息监管提供参考。［方法／过程］以大数据技术、舆情理论、信息传播理论为基础，对大数据环境下多媒体网络舆情的特征进行分析，深入探讨大数据环境下多媒体网络舆情传播的主体、客体、媒体、本体、空间５个要素，在此基础上重点归纳总结大数据多媒体网络舆情传播机理，并构建传播机理的总体关系架构。［结果／结论］揭示多媒体技术环境下网络舆情信息传播的内在运行规律，为大数据环境下多媒体网络舆情信息传播的研究提供新视角。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭春侠 刘惠 储节旺
[目的/意义]网络舆情治理关乎社会稳定和发展。新媒体环境的形成使得网络舆情变得更加复杂,大数据特征更加突出。因此,研究新媒体环境下网络舆情治理的大数据能力建设更加迫切。[方法/过程]通过对CNKI、万方、维普、百度学术、Web of Science、Emerald管理学期刊库和Springer Link进行相关研究检索,主要采用文献研究法,在对相关概念进行辨析后,探讨新媒体环境下网络舆情的新特点及建设大数据能力的必要性,最后提出建设新媒体环境下网络舆情治理大数据能力的思路。[结果/结论]发现网络舆情的大数据特征,如高增长、大规模在新媒体环境下得到加强,而且呈现出价值密度低、对抗性明显的新特点。并从舆情治理思维、舆情处理技术、人才培养体系以及舆情应急管理体系4个方面对大数据能力建设做了初步探讨,以期为相关研究提供借鉴,希冀助力网络舆情治理实践。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
储节旺 朱玲玲
[目的/意义]随着社交媒体的发展,突发事件经由网络传播引发网络舆情,网络舆情的预警是引导网络舆情,进而管控突发事件发展态势的前提,在大数据环境中,突发事件网络舆情的预警需要大数据分析,其对应急决策起着关键性的作用。[方法/过程]从国内外学者的研究经验出发,文章将文献研究和案例研究结合,强调网络舆情预警中的大数据分析既需要大数据分析能力,更需要在网络舆情预警的数据采集、舆情分析和监测预警三阶段中的大数据分析技术支撑。[结果/结论]着眼于网络舆情预警的特点,将"有形资源"——大数据分析技术和"无形资源"——大
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