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[期刊] 情报学报
[作者]
陈思菁 李纲 毛进 巴志超
为有效识别突发事件信息传播在不同阶段中的关键节点及其演化特征,本文结合危机传播的生命周期,提出一种考虑用户行为特征、网络全局信息以及影响力衰退机制的关键节点动态识别方法。以"哈维"飓风事件为案例进行研究,利用Spearman相关分析和SIR传播模型检验了方法的合理性,并在不同演化阶段关键节点特征对比分析的基础上,提出针对不同阶段突发事件信息传播的舆情治理策略。实验结果表明:与PageRank方法相比,该方法识别出的关键节点在传播速度和传播范围方面表现出一定的优势;随着信息传播不同阶段的演化,关键节点的认证率呈现上升趋势,信息优势表现为先下降后上升,响应优势呈现出相反趋势,而结构优势差异并不显著;在突发事件舆情治理方面,可重点识别潜伏期中高原创、高信息优势和非认证的关键节点,注意搜集爆发期中普通型关键节点掌握的信息,强化蔓延期中各类型关键节点之间的协同,留意消散期中小范围群体的聚集现象。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
武澎 王恒山 李煜 刘奇
认为对突发事件信息传播系统中的重要调控节点做出全面、合理的判定利于监测预警、引导管控等工作的开展与优化。将超网络的理论、方法应用于突发事件信息传播过程中重要调控节点的判定研究,并根据现有方法存在的问题与不足,提出一种基于超网络模型(EIDSN)的突发事件信息传播系统节点介入调控能力的综合评判算法,并通过实例进行验证与分析。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
曹学艳 段飞飞 方宽 张仙 李仕明
认为在突发事件的舆情传播过程中,网络论坛中影响力大的关键节点左右传播的走势。设计一种完整的网络舆情节点挖掘和分类的技术方法,包括原始数据挖掘、数据结构化、节点影响力测算与识别、关键节点论坛影响力计算、关键节点分类等,涉及GooSeeker、Gephi、LeaderRank等算法和软件,并以"7·23动车事故"为例进行具体分析。通过研究揭示出网络舆情的结构复杂性、无标度性、子社区结构等特征,得到"网络名人型"和"事件关注型"两类关键节点的演化规律,对网络舆情的科学应对具有参考价值。
关键词：
突发事件 网络舆情 关键节点 网络论坛
[期刊] 管理评论
[作者]
武澎 王恒山 李煜
全面、合理地判定出突发事件信息传播系统中的枢纽节点具有十分重要的意义。首先,判定的结果可以用来干预传播,如加速有重要社会价值信息的传播和监督防控谣言的扩散;其次,对枢纽节点的分析,有助于我们理解突发事件信息传播网络的演化以及突发事件信息传播的模式与途径;最后,这些研究的结果可能被应用于社会推荐和广告投放等领域[1]。本文在对突发事件信息传播系统构成及关系进行分析的基础上,构建了一个基于信息流的突发事件信息传播超网络模型,并依据现有算法的不足,提出一种基于超网络的突发事件信息传播系统枢纽节点的综合判定算法,并通过实例进行了验证与分析。
[期刊] 管理世界
[作者]
唐晓彬 魏超然 周志敏 董莉 刘敦虎
近年来网络突发事件频发,其对社会也造成极大的影响,如何有效地控制网络突发事件已经成为政府等官方机构关注的热点问题。本文首先探讨了网络突发事件传播中易出现的问题,然后针对这些问题提出相应的控制策略,这些策略为网络突发事件的控制方面具有一定地实践意义。
关键词：
网络 突发事件的传播 控制策略
[期刊] 现代情报
[作者]
赵蓉英 王旭
[目的 /意义]当今,在多极化信息传播模式下,及时防范和有效处理突发事件网络舆情迫在眉睫。[方法 /过程]采用社会网络分析方法,结合具有典型代表意义的突发事件案例,对其产生的网络舆情数据加以采集与组织,接着进行了突发事件网络舆情传播的定量化的测度分析,试图挖掘与识别关键节点并解释其内在的结构特征与演变规律。[结果 /结论]根据本文案例研究结果,提出了针对突发事件舆情传播网络结构本身的控制对策;借助香农信息通信理论,提出了针对舆情主体的信源(政府)—信使(媒体)—信宿(公众)思维变革的突发事件网络舆情引导对
[期刊] 情报科学
[作者]
王旭 孙瑞英
【目的/意义】探索突发事件舆情传播网络的拓扑结构和传播规律、识别与评判突发事件舆情传播网络中重要节点,有助于从源头上控制舆情,增强政府管理突发事件网络舆情的能力。【方法/过程】以"魏则西事件"为研究对象、采集并整理数据,运用社会网络分析法,结合生命周期理论,阐述了该事件舆情扩散过程,绘制了"魏则西事件"舆情传播网络社群图,并以定量方式对"魏则西事件"舆情传播网络进行了结构测度分析。【结果/结论】拓展了SNA的应用,发现该事件舆情四个阶段传播规律,识别、总结该舆情传播网络中关键节点结构特征,并提出针对突发事
关键词：
社会网络分析 突发事件 网络舆情
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王晰巍 庄蕙荥 姜奕冰 范哲玮
[目的/意义] 在社交网络中回声室对重大突发事件下的社交网络舆情演进具有重要作用，重大突发事件网络舆情中研究回声室网络结构可以为相关部门的舆情引导和管控提供指导和帮助。[方法/过程]基于网络结构理论，利用社会网络分析法和情感分析方法，进行用户回声室网络结构识别以及用户回声室网络结构表征及网络同质性检验。在此基础上，构建重大突发事件中回声室网络结构分析模型，并结合重大突发事件“3·12”东航客机事故中典型舆情话题进行实证研究。[结果/结论]重大突发事件网络舆情中存在回声室效应，由于微博评论与转发机制的不同，回声室网络结构存在明显的网络特征差异，且评论机制更有利于社交网络在重大突发事件下的情感分享，并可以凝聚群体观点和用户想法，从而促进意见领袖在群内和群外成员之间的互动。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
兰月新
分析突发事件网络谣言发生机制,以网民数量变化为研究对象,构建突发事件网络谣言传播规律的宏观模型和微观模型,利用MATALB数值仿真和相轨线分析,研究突发事件网络谣言的传播机理,探讨控制谣言传播的因素,并为政府控制网络谣言传播制定长期策略和近期策略。
关键词：
网络谣言 数学建模 传播模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张军 王学金 李鹏 庄云蓓
[目的/意义]在数据驱动下开展群体行为计算，设计舆情传播建模方法，为网络舆情管理创新提供支持。[方法/过程]结合群体行为理论和收敛交叉映射算法，提出一种基于数据驱动的突发事件网络舆情传播建模方法。首先从群体结构、群体规范和群体过程视角提取舆情系统特征，之后根据最邻近方法和时间序列收敛判断法识别特征之间的因果关系，构建舆情传播模型。该方法将突发事件网络舆情中的社会强化机制计算化，通过系统特征的因果关系强弱和差异分析，揭示网络舆情事件的演化机理。[结果/结论]基于新浪微博平台中“双黄连事件”“白银越野赛事件”“十堰爆炸事件”和“青海地震事件”等4组舆情数据的实证结果发现，各事件中的群体交互持续能力和聚集度都维持在较高的水平，即突发事件网络舆情是典型的群体事件。此外，不同类型的舆情事件系统特征的因果关系强弱程度不同，因果关系越弱舆情演化不确定性越大。
[期刊] 管理评论
[作者]
国家自然科学基金青年项目(70901016)项日负责人:刘德海博士突发事件应急管理是近年来管理领域出现的一门新兴学科。群体性突发事件具有结构复杂性、信息匮乏或过剩、矛盾对抗性、难以预测的高度突发性、事态发展不确定性和决策时间紧迫等高度复杂性的非常规边界特征。"在群体性突发事件的处理过
[期刊] 管理评论
[作者]
赵金楼 成俊会
运用社会网络分析(SNA)研究突发事件微博舆情传播的网络结构特征,探究微博舆情传播的网络结构对微博信息传播的影响。以2013年重大突发事件"4.20四川雅安地震"为例,运用ucinet软件生成微博舆情传播网络拓扑图,基于统计得到的微博节点关系矩阵进行微博舆情传播网络整体结构、角色与位置结构等测量。测量结果表明,媒体用户、政府用户、地震经历者以及积极参与救援者在舆情传播网络中具有较高的传播能力,因此可以通过影响这些关键节点有效控制舆情的传播速度。本文采用实证方式对突发事件微博舆情传播网络结构进行了分析与测量,拓展了SNA在突发事件应急管理中的应用。
[期刊] 中国软科学
[作者]
康伟
运用社会网络分析方法(SNA)研究信息在突发事件网络舆情传播中的整体结构和结点在网络中的位置及相互关系,研究舆情网络传播结构对信息的传播路径、传播速度和传播范围的影响问题。以突发事件"11·16"校车事故为实证研究对象,生成"11·16"舆情传播网络拓扑图,基于邻接矩阵数据对信息传播网络进行了整体网络结构、内部子结构和个体位置结构测度,并根据研究结果提出网络舆情引导政策建议。
关键词：
突发事件 舆情传播 社会网络结构 测度
[期刊] 图书情报工作
[作者]
滕广青 田依林 黄微
以门户网站真实数据为基础,通过对门户网站在突发事件信息传播中的信息转载数量和用户参与数量指标在时间序列上的分析,探索突发事件背景下门户网站信息转载与用户参与的规律,并与传统传播理论中经典的"S-曲线"模型进行对比,从突发事件信息传播的角度,提出门户网站信息传播的爆发性、长尾性等特征,以期补充和完善现有的信息传播理论。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王晰巍 邢云菲 王楠阿雪 李师萌
[目的/意义]新媒体环境下突发事件网络舆情信息传播成为当前政府和行业机构面临的新问题。对移动环境下网络舆情信息传播进行研究,有助于深入剖析网络舆情传播规律。[方法/过程]根据新媒体环境下突发事件网络舆情信息传播特征在各个阶段的变化建立舆情传播模型,以新浪微博热点话题"南海仲裁案"为数据源,获取47749条网络舆情信息,使用Java编程方式接入新浪网获取微博数据,通过Matlab软件对移动端和非移动端突发事件网络舆情演化规律、预警规律、演化模型及用户工具端使用规律进行分析。[结果/结论]数据结果表明,移动端
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