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[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] 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。
[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]
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] 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] 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] 情报学报
[作者]
吴鹏 刘恒旺 沈思
为解决网络舆情情感倾向性分析中语义理解不足和仅关注情感词典的现状,本文基于OCC模型认知情感角度建立情感规则,对网络舆情中突发事件的微博文本进行情感分类标注作为训练集,并对深度学习中卷积神经网络模型进行训练得到网络舆情情感识别模型。通过对比实验证明OCC情感规则标注使数据集情感分类更加精确,卷积神经网络的识别效果显著优于传统的机器学习方式(SVM),情感识别模型情感最高可达到90.98%的准确率。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
曹树金 郑凌 陈忆金
本研究采用实验法,利用三个可衡量关注度的变量设计规则算法,以每天和每小时作为检测周期,对逸仙时空BBS中的主题帖进行筛选并预警,达到实时监控网络舆情突发异常的效果。
关键词：
网络舆情 突发异常 模式识别 关键算法
[期刊] 情报科学
[作者]
黄怡璇 谢健民 秦琴 杨丽颖
【目的/意义】科学识别影响网络舆情热度评价的主要因素,并分析各因素之间的关系,对理解网络舆情发展变化走势具有重要意义。【方法/过程】从信息生态视角出发,通过文献查阅、发放问卷等方式归纳总结出影响网络舆情热度变化的15个因素,并通过DEMATEL方法对这些因素进行影响关系分析。【结果/结论】结果表明:政府危机处理能力、政府应对满意度、领袖意见导向度、话题类型、水军参与度和参与回应数可以视为影响网络舆情热度评价的关键因素。
关键词：
网络舆情 热度评价 影响因素 识别
[期刊] 情报杂志
[作者]
刘波维 曾润喜
[目的/意义]网络舆情是一个跨学科研究选题,学界从不同视角对网络舆情进行观照,并基于不同视角构建应对舆情的策略和路径。[方法/过程]运用扎根理论的分析方法,对已有的网络舆情研究视角进行比较、归类、编码和分析,总结出7个主范畴和5个核心范畴。[结果/结论]由此探究网络舆情视角研究范式,分类分析视角选择与研究对象之间的密合度及论证的优势和不足,提出未来视角研究应从共享和深度协作方面研究网络舆情,注重学科间的融合与借鉴等。
关键词：
网络舆情 舆情研究 扎根理论 舆论生态
[期刊] 统计与决策
[作者]
庞永师 胡勇军
我国大型公共建筑投资因其牵涉利益主体多、涉及公众切身利益,受到各级政府高度重视。然而,受公众意见分散多样、信息不对称等影响,公众的真实态度往往难以在事前纳入决策中。在事后,如因决策不当损害到公众切身利益时,会遭致抵制,形成"邻避效应",甚至诱发群体性事件,对大型公共建筑的投资带来巨大的损失和影响。如何在事前采集公众真实态度纳入到决策中并改善决策?文章通过采集网络舆情数据,基于时空情境语义分析建立了面向事前决策的公众态度网络舆情主题发现模型,实现了对公众利益相关方中不同群体意见的挖掘及情感分类。
[期刊] 统计与决策
[作者]
庞永师 胡勇军
我国大型公共建筑投资因其牵涉利益主体多、涉及公众切身利益,受到各级政府高度重视。然而,受公众意见分散多样、信息不对称等影响,公众的真实态度往往难以在事前纳入决策中。在事后,如因决策不当损害到公众切身利益时,会遭致抵制,形成"邻避效应",甚至诱发群体性事件,对大型公共建筑的投资带来巨大的损失和影响。如何在事前采集公众真实态度纳入到决策中并改善决策?文章通过采集网络舆情数据,基于时空情境语义分析建立了面向事前决策的公众态度网络舆情主题发现模型,实现了对公众利益相关方中不同群体意见的挖掘及情感分类。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
宋全喜 寻其锋 宁祎娜
网络舆情传播速度快、波及范围广,同时具有很强的突发性、不确定性、难以控制等特点,对相关部门进行涉警网络舆情干预和引导带来巨大挑战。目前有关网络舆情引导、管控机制、应对策略研究等成果丰富、但是对网络舆情危机的演变和干预多停留在定性分析之上、定量分析研究相对欠缺。现有网络舆情研究多针对舆情发展某一阶段进行研究,未结合网络舆情发展的多阶段属性展开全生命周期研究,为数不多的网络舆情多阶段干预决策机制研究也比较粗略,缺乏一套科学、规范的干预决策机制作为支撑。因此,结合网络舆情的多阶段属性、应用定量分析方法,是未来网络舆情干预决策机制研究的方向之一。本文通过对网络舆情发展过程的描述,给出一定量的状态表述和行动刻画,构建一个分类多阶段决策模型框架。
关键词：
网络舆情 干预决策机制 多阶段决策模型
[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。
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