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[期刊] 情报杂志  [作者] 兰月新  夏一雪  刘冰月  高扬  李增  
[目的/意义]大数据环境下,不同的网民情绪在舆情传播过程中相互影响,有些甚至产生"群体极化"现象,如何准确把握网民情绪演化机理并预测其演化趋势是大数据环境下网络舆情治理的重要内容。[方法/过程]定性分析大数据环境下网民情绪特征和分类,构建网民情绪演化机理的微分方程模型,通过计算模型平衡点及其稳定性条件研究网民情绪竞争场景以及通过回归分析研究网民情绪演化趋势预测问题。[结论/结果]经过理论建模和仿真分析得出不同类型情绪网民数量的变化规律,得出面向网络舆情的网民情绪趋势预测方法,最后提出网民情绪演化机理模型高
[期刊] 情报杂志  [作者] 叶琼元  兰月新  王强  夏一雪  杨谨铖  
[目的/意义]近年来,突发事件的网络舆情面临着严重的安全监管形势,而网民情绪作为重要效能因素,其演化机制将很大程度影响事件舆论的走向。[方法/过程]针对突发事件下网民情绪演化的研究,采用系统动力学建模方法,分别从网民自身因素、媒体环境因素以及政府情绪引导控制因素三个影响网民情绪演化的主要方面进行分析,以网民情绪强度作为反映网民情绪演化情况的量化指标,强度越高,表明传播越迅速,范围越广。[结果/结论]通过模拟仿真,从而得出若干条关于面对突发事件的网民情绪演化规律。
[期刊] 情报杂志  [作者] 兰月新  刘冰月  张鹏  夏一雪  李昊青  
[目的/意义]面向大数据研究网络舆情热度模型以及热度预测模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情热度,并可以决定网络舆情应对和舆论引导措施的轻重缓急,具有重要的理论意义。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情热度影响因素,通过定义最大关联度向量,基于灰色关联度方法构建网络舆情热度模型,并在此基础上构建多维度logistic模型对各个媒体平台舆情信息开展预测,通过灰色关联度得出动态预测方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出构建的热度模型和热度动态预测模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 赵晨阳  张鹏  王娟  夏一雪  
[目的/意义]在网络社交媒体平台上,不同的公众情感在信息交互和传播过程中往往会出现“相生相克”现象,准确掌握和预测社交媒体环境中公众情感热度的变化规律,对于正确引导突发事件的网络舆情具有重要的理论价值。[方法/过程]在定性分析网民情感特征和交互模式基础上,结合生态科学中种群共生理论和Logistic方程,构建公众情感共生模型(E-SM),通过定义共生系数划分情感的7种共生模式,可使用差分回归法计算情感共生系数和模型稳定点,进而确定网络舆情中公众情感的共生模式和预测趋势。[结果/结论]通过共生模式的仿真模拟得出稳定状态下的公众情感值和增长速度与情感饱和量、共生系数、固有增长率、情感初值间的关系,以及7种情感共生模式的特点,并根据新浪微热点统计的微博热门话题事件中公众情感的真实数据与差分方程进行拟合,验证了E-SM模型具有很高的准确性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 陈福集  郑小雪  
从统计数据出发对网络舆情与政府的密切相关性进行论证,围绕网络舆情的特性,提出知识本体、知识需求本体和知识节点的相关概念,并依据知识场原理构造网络舆情的需求空间模型和政府知识本体的空间模型。基于知识网格和知识地图的技术,建立政府应对网络舆情的知识节点层次模型和政府知识服务网络的物理拓扑图,解决网络舆情知识供需之间匹配与互联的结构性问题,提高政府应对网络舆情的能力。
[期刊] 现代情报  [作者] 夏一雪  兰月新  李昊青  吴翠芳  张秋波  
基于微信舆情传播特征,从网络舆情生态视角研究舆情主体、舆情信息、微信环境相互作用而共同形成的微信舆情生态系统,分析其平衡机理与失衡表现。以河北邢台"7·19"洪灾微信舆情危机为例,分析突发事件情景下微信舆情生态失衡的表现,据此从舆情主体、舆情信息和舆情生态环境3个方面,提出突发事件微信舆情生态治理对策。
[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。
[期刊] 情报科学  [作者] 胡悦  王亚民  
【目的/意义】微博舆情对社会各领域的影响与日俱增,但由于其影响因素众多,呈现出非线性且复杂的变化。因此,如何快速、准确地预测其发展趋势是一个很有价值的研究课题。【方法/过程】以微博话题的博文总数作为微博话题发展趋势的量化指标,考虑话题发展的复杂性和非线性的特点,采用模糊神经网络来预测微博话题的发展趋势。并通过改进的粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行优化以更好的发挥模糊神经网络在处理非线性、模糊性等复杂问题上的优越性。【结果/结论】通过对新浪微博数据集的对比实验,验证了本文所提方法的有效性和准确性。本文
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 王家坤   孟祥宇   郭筱彤   淳柳  
[目的/意义]作为网络舆情传播主要受众与载体,网民传播行为及其驱动要素深度剖析对深谙网络舆情传播规律、完善网络空间治理体系意义重大。[方法/过程]聚焦网民传播行为形成逻辑,耦合情绪与收益两个层面要素,采用网络博弈研究范式,设计网络舆情传播三种情景且定量化表征网络舆情治理的三种手段;借助仿真实验,深度剖析网络舆情传播特征并对比不同治理手段治理效果。[结果/结论]耦合情绪与收益的网络舆情传播模型更符合实际传播过程;情绪治理效果出乎意料,与技术治理接近,均优于制度治理;相较于治理强度,治理效果对治理时机变化更加敏感;表征网民属性的三个指标在网络舆情传播过程中发挥着差异化作用。基于相关研究结论,提出系列网络舆情治理对策与建议。
[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] 图书情报知识  [作者] 郑小雪  陈福集  
从知识管理的角度提出政府应对网络舆情问题的理论和方法。首先,对面向网络舆情创建政务流的知识管理过程中情境知识采集、政务流的组织、创建、实施四个阶段进行知识管理的需求分析;其次,对政府知识、网络舆情情境和情境知识地图进行知识本体建模;最后,基于情境和知识构建面向网络舆情创建政务流的知识管理模型,提高政府应对网络舆情的能力。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 曾子明  李青青  孙守强  李婷婷  
[目的/意义]针对突发公共卫生事件情境下网络舆情信息复杂,多事件之间存在耦合现象,提出利用多属性融合的事理图谱揭示舆情事件发展脉络和演化规律。[方法/过程]以“西安疫情”为实验数据源,提取事件情感因子、事件影响力、事件持续时间等多维属性特征,采用规则模板和语义聚类算法构建舆情事理图谱,从多维视角揭示舆情演化规律。[结果/结论]多属性融合的事理图谱不仅可以从事件链角度揭示突发公共卫生事件网络舆情的演化路径和发展方向,而且可以从多维视角识别舆情动态发展中的关键事件,为舆情管控部门和应急管理部门进行舆情治理提供决策依据。[局限]未考虑一因多果和一果多因的因果事件对。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 刘泽照  张谦  
利用美国科学引文索引库SCI/SSCI中大数据研究文献,运用计量和社会网络分析方法对其进行描述统计及可视化分析。结果显示,国外大数据研究覆盖范围不断拓展,涵盖了计算信息科学、工程、商业、经济管理、社会等多领域,呈现出多学科门类协同发展的态势,但整体上研究的交叉融合性还有待加强。文章也对未来大数据发展方向和值得研究的一些问题进行了讨论。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 巩雪   蔡萌   杨茗   孟啸  
[目的/意义]在新兴科学技术传播过程中,社交机器人已成为舆情引导不可忽视的行为主体。通过分析微博平台上“ChatGPT议题”相关发帖信息,了解社交机器人对网民负面情绪的传染机制,为新兴科学技术舆情治理提供建议参考。[方法/过程]首先使用XGBoost模型识别微博社交机器人,然后利用Text2emotion进行细粒度情绪分析,最后构建向量自回归模型(VAR)并进行格兰杰因果检验、脉冲响应分析、方差分解,考察不同负面情绪中社交机器人、意见领袖、公众间情绪传染的方向和强度随时间的演变。[结果/结论]社交机器人显著增加了新兴科学技术传播舆情的不确定性,对于公众不同类型的负面情绪具有差异化的引导作用。在悲伤情绪中,二者存在双向情绪传染现象且强度无显著差异。在愤怒情绪中,二者存在双向情绪传染现象但强度随时间动态演变;在最优滞后期前,社交机器人情绪传染的强度较高,随着时间推移,社交机器人影响式微,公众处于主导地位。社交机器人具有双重身份,是情绪极化的操纵者抑或是民情放大器。在新兴科学技术传播的早期阶段,应预防社交机器人对公众和意见领袖愤怒情绪的引导,或将触发人类用户极化的情绪反应。
[期刊] 现代情报  [作者] 兰月新  夏一雪  刘冰月  张鹏  连芷萱  
[目的/意义]研究网络舆情演化的多维度模型,从更高视角解读网络舆情传播规律,丰富和完善网络舆情传播理论。[方法/过程]定量分析网络舆情趋势预测中信息增长率的变化问题,构建以增长率和时间为自变量,信息累计数量为因变量的多维函数模型,并通过MATLAB仿真研究各个参数对网络舆情传播的影响以及网络舆情传播路径分析,然后通过"成都女司机"微博数据验证了模型的可行性,更加直观地诠释了高维模型研究网络舆情演化机理的优势。[结论/结果 ]经过理论建模和实证分析得出,将logistic模型拓展到高维研究网络舆情演化机理是
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