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[期刊] 情报理论与实践  [作者] 尉永清  杨玉珍  费绍栋  朱振方  
文章在研究突发事件网络舆情传播规律的基础上,研究事件特征抽取方法和情感特征的突发性,用于识别突发事件,为预测事件发展提供数据支持。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张继东  张慧迪  
[目的/意义]突发事件中不同模态之间传递的信息互为补充,为了充分挖掘突发事件中用户的意见,在情感分析中引入注意力机制,对挖掘上下文信息进而实现有效分类具有重大意义。[方法/过程]首先提出融合注意力机制的多模态情感分析模型。其次以“7.20河南特大暴雨”突发事件为例,运用Glove执行词向量嵌入,BiLSTM和VGG16进行文本、图像特征提取。最后融合图文特征进行情感分类。[结果/结论]对比单模态的情感分析效果,多模态模型能够提供更加丰富的信息内容。在多模态情感模型基础上,对比有无注意力机制的分析效果,证实注意力机制能够突出文本中情感信息量的部分,提升了突发事件情感分析的效率和准确性。
[期刊] 情报学报  [作者] 阳长征  
为了探索社交媒体用户黏性、情感负荷和信息共生之间动态影响机制,本文使用2015—2020年我国具有代表性的11起突发事件面板大数据,以新浪微博社交平台为例,采用向量自回归(vector autoregression,VAR)、面板数据模型和状态空间模型对用户黏性、情感负荷和信息共生之间关系进行分析。研究结果发现:(1)在信息共生过程中,情感负荷和用户黏性对信息共生的冲击影响效应均较大,且情感负荷的影响大于用户黏性的影响;在情感负荷波动中,情感负荷自相关效应的影响最大,信息共生和用户黏性的冲击影响较大。(2)用户黏性对信息共生的边际影响大于情感负荷的边际影响,信息共生对情感负荷的边际影响大于用户黏性的边际影响,情感负荷对用户黏性的边际影响大于信息共生的边际影响。(3)情感负荷对信息共生波动的贡献率大于用户黏性的贡献率,情感负荷对用户黏性波动的贡献率大于信息共生的贡献率,信息共生对情感负荷波动的贡献率大于用户黏性的贡献率。(4)情感负荷、用户黏性和信息共生之间的相互影响效应,在不同人口统计学群体间存在差异。根据研究结论,可制定有针对性的情感引导策略以及危机信息共生行为的管控和预防措施。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 徐绪堪  吴慧中  张吉成  王京  
[目的/意义]目前由于突发事件快速响应效率不高导致更大的财产损失和人员伤亡,通过深入探讨突发事件决策需求不仅促进精准的决策需求形成,还有利于更大限度地满足突发事件的决策需求,提升突发事件快速响应效率,从而最大限度降低突发事件所导致的损失。[方法/过程]面对大量异构、复杂的突发事件多源主、客观数据,借助多源数据融合具有提高数据的可信度和解决问题的精度的优势,构建多源数据的信任函数,利用粒度原理对多源数据和决策需求进行粒度化表示,并通过距离熵来量化各类数据之间关联程度。[结果/结论]从情报学视角借助知识组织理
[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] 管理科学  [作者] 王志英  杨淼  王念新  葛世伦  
现实中频发的信息安全事件使人们借助微博等社交媒体发表看法、宣泄情感,形成网络舆情,社交媒体上情感的宣泄使网民群体情感的波动在信息安全突发事件网络舆情的治理中产生重要的作用。然而,已有研究较多关注网络集群行为本身,较少有研究对信息安全突发事件网络舆情中网民群体情感的形成机理进行深入探讨。在此背景下,对信息安全突发事件网络舆情中网民群体情感的形成机理进行研究,提出情感领袖和集群情感的概念,分析微博中信息安全突发事件的用户评论数据获得情感分类和情感得分,采用社会网络分析与文本情感分析结合的方法识别情感领袖,借助情感传播分层网络建立集群情感传播模型,分析集群情感的演变过程并描绘其传播网络,挖掘情感领袖在信息安全突发事件中的集群情感效应。以360云盘关闭事件为研究案例,研究结果表明,此案例微博评论中负面情感所占比例较大;情感领袖在集群情感的形成中产生群际情感效应和群际认同效应,并且在情感领袖的情感传播过程中促进新的集群情感产生;不同情感类型的领袖引发的群际效应趋于一致,即都使新的集群情感强度减弱;情感复杂度先增强后减弱,并且随着集群情感整体规模的扩大,集群中情感表达为中性的情感比例增大。研究结果表明,信息安全突发事件网络舆情传播中存在情感领袖,并且情感领袖会在集群间产生群际效应,揭示了信息安全突发事件网络舆情中网民群体情感的形成机理,丰富了对情感领袖在信息安全突发事件网络舆情方面的群际效应研究。研究结果对网络舆情监管部门如何利用情感领袖的群际作用治理信息安全突发事件网络舆情具有指导意义。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 安璐  吴林  
[目的/意义]微博是突发事件网络舆情传播的重要媒介。面向突发事件的微博主题和情感挖掘对掌握突发事件的网络舆情、识别与预测潜在问题及风险等方面具有重要的实践意义。尝试提出一种融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析方法。[方法/过程]以寨卡事件为例,通过划分微博舆情演化的生命周期,基于word2vec技术分别提取该事件生命周期各阶段的微博主题,采用基于词典的情感分析方法,引入情感词、表情符号等多情绪源,对不同主题下的评论情感做细粒度划分,并计算情感强度,最终实现微博主题与情感的协同分析。[结果/结论]所
[期刊] 图书情报工作  [作者] 李纲  陈璟浩  
对用户在突发事件情境下的行为、构成和各类用户特征进行分析,结果显示有关突发事件的提问与回答几乎同步,当天提问当天即有人回答;突发事件吸引了大量匿名用户和沉寂用户参与在线问答,活跃用户在回答问题满意度和参与回答数量上都远远高于前两类用户;如果用户为权威用户,其回答被采纳率更高。最后提出一些改善突发事件网络沟通效果的建议。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 周红磊   张海涛   栾宇   苏欣宇  
[目的/意义]丰富的互联网数据为洞悉真实事件提供了多维视角,快速识别突发事件并准确判断其所属类别,有助于各级政府及应急管理部门高效地管理应急情报资源。[方法/过程]研究构建了基于文本—图像增强的突发事件识别及分类的理论模型;通过文本卷积神经网络、视觉几何群网络搭建深度神经网络共同组成Multi-DNN模型;最后以真实的自然灾害类突发事件数据进行实例验证。[结果/结论]通过文本、图像相互增强,多模态特征融合能够提升突发事件识别及分类的准确率,同时在小样本数据的任务处理中仍有良好效果,证明不同模态的数据能够相互补充、相互印证,对其融合处理能够提供比单一模态更为准确和全面的信息分析。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 李纲  李阳  
突发事件的监测与识别是应急决策情报体系的一个重要环节。为构建一个以情报为核心的突发事件监测与识别的理论架构,从情报视角出发,将突发事件的监测与识别归纳为:1一个目标:为应急决策情报体系服务;2两个侧重:过程与方法;33个原则:全源情报、实时情报、精准情报;43个步骤:情报收集、情报分析、情报评估与利用。最后,对情报视角下突发事件监测与识别的前景进行分析。
[期刊] 图书馆  [作者] 李阳  张家年  
突发事件频繁发生,但突发事件信息失灵问题并没有引起相关应急决策主体的足够重视。文章在介绍信息失灵基本理论的基础上,阐述了突发事件信息失灵的基本内容。主要包括三个部分:突发事件信息流与信息失灵;突发事件信息失灵的表现形式;化解突发事件信息失灵。最后指出相关研究领域目前的研究特点及不足,同时对构建突发事件应急决策快速响应情报体系作了展望。
[期刊] 浙江金融  [作者] 张红  
金融安全是国家经济安全的核心。20世纪70年代以来,随着布雷顿森林体系的崩溃和金融自由化政策的推行,在金融全球化浪潮迅速推进的同时,也给金融市场的稳定带来更多不确定性因素,由此也给金融突发事件的出现形成一个外部不稳定环境。另一方面,国内金融业还处于体制改革和机制更新阶段,市场经济发展还很不成熟,金融体系脆弱, 随着入关过渡期的结束,无论是监管体系还是经营机制上离巴塞尔协议
[期刊] 情报学报  [作者] 吴雪华  毛进  陈思菁  谢豪  李纲  
突发事件场景中,应急行动支撑信息有助于各类主体的及时响应和敏捷动员,对于保障人员搜救、资源配置等各项应急行动的顺利开展,以及最小化伤亡损失具有重要意义。本文旨在探究如何从社交媒体中获取各类应急行动支撑信息。在梳理应急行动支撑信息概念、特征和类别的基础上,提出基于机器学习的应急行动支撑信息识别与分类的两阶段实现框架。基于文本向量表示、语言、形式和用户四个维度的特征,采用支持向量机、逻辑回归、文本卷积神经网络(text convolutional neural networks,TextCNN)、BERT (bidirectional encoder representations from transformers)以及BERT和TextCNN的组合模型(BERT+TextCNN)在人工标注数据集上开展实验,评估不同分类方法、算法和特征的效果。研究结果表明,两阶段方法在不损失模型性能的情况下,能够提供层次更为丰富的应急行动支撑信息。BERT和BERT+TextCNN在两个阶段任务中均优于其他模型。语言、形式和用户特征的组合对第一阶段任务——应急行动支撑信息识别无明显作用,但能显著提升第二阶段任务——应急行动支撑信息分类的效果。本研究有助于更好地将社交媒体数据流嵌入应急工作流程,在一定程度上缓解应急行动中的信息过载问题,提高应急效率。
[期刊] 现代情报  [作者] 张会平  郭昕昊  郭宁  
在突发事件中,"满天飞"的网络谣言会引发"次生灾害",严重影响政府的应急处置;大多数网民主动识别谣言,才能阻断谣言扩散的网络通道。本文运用计划行为理论、风险感知理论、社会资本理论和威慑理论,构建突发事件中网络谣言识别行为意向影响因素的概念模型,并通过网络渠道收集调查问卷,进行了实证研究。研究发现,网民的态度、社会资本,惩罚的确定性、严厉性和敏捷性显著正向影响突发事件中网络谣言识别行为意向;网民的社会资本显著负向其感知风险,网民的感知风险显著正向影响其态度。
[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。
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