突发事件中网络舆论的情报引导模式

随着信息化的日益普及,网络舆论已成为公众表达民情民意、讨论公共事务、进行舆论监督的一个开放的公共平台。突发事件发生后,该事件一旦成为互联网上的热门话题,往往能够在短时间内形成巨大的网络舆论场,吸引为数众多的网络受众参与其中。这些网络舆论一旦达到一定的传播强度,就可能转化为实际生活中的社会舆论,在整个社会范围中产生巨大影响。因此,有必要研究和讨论突发事件中的网络舆论引导问题,作者就是想把情报的概念引入到对突发事件中网络舆论的引导上,并建立起相应的情报引导模式,通过这一模式,可以实现对突发事件网络舆论的合理引导。     

互联网突发事件的舆论传播特征及引导研究

随着网络传播这一新型传播方式的逐渐普及,网络突发事件这一在网络传播中出现的事件也展现了频发的态势.正确的网络舆论引导可以有效规避网络突发事件传播中的负面效应.通过对互联网突发事件的舆论传播进行整理和分析,以10月16日"湖南新晃修建夜郎古国"网络事件为例,总结了网络舆论传播的主要特征,并指出舆论引导的注意事项,最后提出...     

基于两级传播理论的舆论超网络传播分析

社交网络挖掘可以使人们更好地认识信息在网络中的传播规律,分析信息在事件中的传播特点。现有的文献研究主要集中于舆论事件社交网络的静态建模,以及针对一些共性特点的仿真验证,而对舆论事件模型结构变化的讨论较少。本文尝试从两级传播理论出发,采用三层超网络结构对舆论事件不同时段构建传播分析模型,给出舆论演化分析度量指标,挖掘超网络结构变化的特点,探索舆论酝酿期积蓄力量的潜在因素。以长生疫苗事件进行分析,发现需要在酝酿期有多样化的意见领袖不断在各个话题中进行牵引,在积累了潜在的舆论人群之后才能促成舆论爆发。     

维护国家安全 规制网络舆论

近期发生的家乐福、CNN 报道事件,引起了一连串的反应,先是网络上网民的激烈讨论,接着是媒体的报道,之后是蔓延到全国各地的有组织的活动,直至最后政府的表态。这一连串的事件波及国家政治和经济,对社会秩序造成了一定的冲击。在这次事件中,网络舆论再次展示了其强大的力量,通过网络舆论展示了中国人民的巨大凝聚力,有力反击了西方敌对势力的无稽言论。但在看到网络舆论成为维护国家权益的工具的同时,网络舆论中存在的巨大安全隐患也让人担忧。     

浅析群体性事件网络舆情的引导对策简

近年群体性事件高发,网络舆情在群体性事件中所起到的作用越来越受到社会的关注。本文对群体性事件中网络舆情的特征进行了深入的分析。提出了政府和媒体正确引导网络舆论的方法,为预防和解决群体性事件提供了     

基于SNA参数增量的网络舆论调控时机研究

采用社会网络分析理论,通过分析对比网络整体及个体的SNA属性参数及其变化对网络舆论的调控时机进行了研究与验证,揭示出网络舆论系统演变的内部特征,以其为依据提出了网络舆论调控时机的判则以及确定SNA属性参数及其增量预警阈值的一般性建议。最后以论坛上的网络话题为例进行了验证。该研究结合SNA理论对网络舆论系统进行了定量分析,对大规模网络舆情事件的爆发具有一定的预警作用,可以作为实行网络舆论调控的依据之一,具有理论指导意义与实际应用价值。     

市县舆情网上维稳 要扎好新媒体“篱笆”

正进入2014年5月,县域舆情再一次呈现了高爆发、高增长的态势,在全国网络舆情呈现较为激荡的舆论环境下,地方市县舆情的发展又呈现了明显的"新媒体特性"主要表现在两个方面:一是,市县官员生活作风问题被新媒体持续关注,"江苏丰县发改委官员被曝不雅照"事件与"浙江官员与两女裸聊艳照"事件等均是本月份最具有代表性的新媒体曝光型事件;     

网络舆论引导，传统媒体大有可为

随着互联网技术的发展和网民数量的增加,网络舆论已成为表达公众意见诉求、参与社会事件讨论、监督政府执政行为的重要力量。近年来出现的一系列社会热点事件,大都是通过网络引发并传播,进而成为影响巨大的网络舆论。因此,本文分析了传统媒体引导网络舆论的重要意义,并探讨了传统媒体如何利用自己的权威优势,实现对网络舆论的积极引导。     

基于线上-线下超网络模型的舆论演化仿真分析

目前在舆论演化模型及其动力学规则的研究中大多数都没有考虑线下网络,导致其无法真实反映舆论传播过程。为解决上述问题,首先利用线上-线下社交网络映射方法得到线上-线下社交网络拓扑结构;然后构建线上-线下超网络模型,集成舆论事件态势信息形成舆论演化仿真环境;最后,利用传播学原理制定线上-线下超网络模型动力学交互规则,进行舆论动力学仿真。将提出的模型用于事件实例分析,仿真结果与舆论事件实际发展情况之间的余弦相似度达到0.99,平均差值为1%。实验结果表明,所提出的模型取得了比其他方法更好的仿真效果,验证了线上-线下超网络模型和舆论动力学交互规则的正确性和有效性。     

基于社会网络分析法对信息流空间传播特征的研究

互联网信息的发展形成了虚拟的网络社会。分析信息空间网络在传播过程中的空间分布规律以及网络结构,可以深化信息流在空间传播中的研究。文中利用社会网络分析法和重力模型,在社会地理学视角下尝试对微博中“山东毒疫苗事件”信息的传播路径进行有向网络的构建,并进行定量分析。研究发现:1)信息传播具有地域性,中国不同的地域都会形成“中心岛”城市,这些城市主导着周边乃至全国范围内的舆论方向;2)相同时间段内的舆论信息传播路径数量在空间分布上呈现出不对称性,东部地区比中部和西部地区密集;3)在事件发生地区,内部节点主要起到中间点传播舆情的作用,并不能很好地引导舆情的走向。文中的研究结果可以为社会网络发展和舆论引导提供理论依据。     

试论网络舆论安全

科学技术是一把双刃剑，任何一项科学技术的出现都对社会产生着正负两方面的影响。互联网技术的出现及网络舆论的发展，也是从一开始就表现出矛盾的双重性。一方面它对信息的传播，特别是在一些重要的新闻事件和突发性的报道中（如对“非典”、孙志刚案等的报道中），表现出传统舆论无法与其相比的优势：快捷、信息的多源（便于信息接受者比较），调动民气，让大众可以参与对事件的评论，发表自己的意见，进而引导和影响事态的进程和发展。另一方面，由于绕过了传统舆论运作的“议程设置”、“把关人”等程序，涉及到色情、煽动性及暴力等低级庸俗的消息充斥，一些流言蜚语和虚假信息的蔓延又影响了社会的进步和社会的稳定。[编者按]     

基于TPB模型的大学生网络舆论行为机理研究

大学生网络舆论治理是新时代高校宣传思想工作至关重要的内容，为落实“树人”的根本任务，须解构大学生参与网络舆论的心理活动，有针对性地加以规范和引导。本研究以计划行为理论为切入视角，构建大学生网络舆论行为模型，通过对667名大学生问卷调查数据的描述、统计和分析，逐步揭示了大学生网络舆论行为的机理。结果表明：大学生参与网络舆论的行为动机整体处于低水平状态，其中，行为态度对行为意愿呈负向影响，主观规范、感知行为控制对行为意愿呈正向影响，感知行为控制对网络舆论行为呈正向影响，最后依据研究结果提出筑牢思想根基等四点展望。     

基于文本挖掘及情感分析的社区负面舆论传播预测模型

企业品牌舆论监控、网络敏感社区及重点社区识别是当前企业舆情监控的重点工作。作为网络社会的子集,不同的网络社区（社交媒体中联系密切的群体）由于社区网络结构的不同、社区成员情感倾向的不同,导致企业负面新闻在其中的传播会表现出来不同的特质。从网络社区的角度出发,研究不同社区情感倾向及社区网络结构下,企业负面新闻在其中产生的影响;进而提出了基于文本挖掘及情感分析的社区负面舆论传播预测模型。根据心理学测量视角ProfileofMoodStates（POMS）测度社区成员情感倾向（Tendency）,以事件划分时间窗口;通过对连续六个用抓取的网络数据使用文本挖掘相关算法分析每个事件窗口内社区成员六种情感的分布（愤怒、紧张、失望等）;在情感分布及网络结构上进行聚类,识别不同类别的情感倾向的网络社区;在些基础上建立社区情感倾向及舆论传播预测模型。测试结果表明：该模型在对网络社区情感倾向的识别及舆论传播倾向预测方面有较高的准确度,在舆论传播监控、敏感社区及重点社区识别等方面有一定的指导意义。     

全媒体时代高校负面网络舆情的传播与管理研究

高校网络舆情是在校人员通过互联网表达个人思想、诉求个人利益表现出的网络行为，是网络舆情的延伸和体现。随着全媒体时代的到来，以报纸、广播和电视为主的传统舆论格局已经改变，互联网的发展尤其是社交媒体在人们生活中的渗透，为高校学生提供了获取并传播信息的新平台，大学生对社会问题的思考与讨论，加剧了舆情事件发生的可能性。因此，加强对高校负面网络舆情的管理，提高引导和管控舆论信息的能力，对推动校园的和谐健康发展，健全互联网环境下各高校的舆情管理体制有着重要意义。     

基于元胞自动机的网络舆论激励模型

为了研究网络舆论的传播过程及发展趋势，建立了一个基于元胞自动机的网络舆论激励模型，用于模拟网络舆论形成过程中个体发表言论数的变化以及个体观点的变化。在模型中，将网络空间的个体抽象为以情感描述的元胞，用情感倾向度和情感倾向度门限来确定元胞发表言论的状态，用情感激励来描述元胞的移动规则。同时，该模型考虑了个体数量增减和社会突发事件对网络舆论传播的影响，从而更能准确地模拟网络现实事件。     

公共卫生事件下公安机关网络舆论引导问题探析——基于SWOT分析法的运用

新冠肺炎疫情是新媒体大数据时代遇到的第一次重大公共卫生事件,其衍生出来的网络舆论影响着政治、经济、民生多方面的发展.公安机关作为一支维护社会稳定的队伍,在突发事件舆情传播与引导方面起到重要作用.公共卫生事件下的网络舆论具有持续性、大规模性以及多类型舆论并发等特点,本文基于SWOT分析法,找出公安机关网络舆论引导的内外部...     

一种基于假设检验的贝叶斯分类器

分类是数据挖掘领域的重要分支,而贝叶斯分类方法作为分类领域的重要技术得到了日益广泛的研究和应用。限制性贝叶斯网络在不牺牲太多精确性的前提下简化网络结构,是近几年分类领域的研究热点。论文采用统计学中理论较成熟的体积假设检验（Volume Testing）方法寻找属性间的依赖关系,同时结合假设检验的思想和朴素贝叶斯分类算法的优点构造限制性贝叶斯网络,提出了一种基于假设检验的贝叶斯分类算法,并命名为基于体积检验的贝叶斯分类算法。在Weka系统下进行的实验,结果表明,这种方法效果优于朴素贝叶斯方法、TAN算法等,尤其对大数据集有更佳的表现效果。     

网络谣言滋生的温床

<正>一、甚嚣尘上的网络谣言从李刚事件到小悦悦事件,从周岩事件到皮鞋胶囊事件,互联网发挥了无可替代的信息传播功能,使广大受众在第一时间内了解了太多事件的幕后。正是网络的力量,使17岁的妙龄少女在被毁容后能得到全国人民的募捐和祝福;正因为网络的力量,使全国人民了解了皮鞋胶囊的真相。然而,我们在庆幸自己有了一个强大舆论武器的时候,     

基于系统动力学的大学生线上下舆情联动研究

随着移动互联网的快速发展，网络媒体成为造成舆论风险的重要传播途径。当今大学生在面临高校出台的不合理政策时，出现了通过在线下线上制造舆论压力从而迫使学校解决问题的新态势，此类事件的频频发生极易对高校稳定造成不良影响。现基于系统动力学，确定了学生、高校、网媒的主体和主要影响因素，采用Vensim软件构建了新形势下大学生网络舆情演化模型。利用“合肥工业大学学生喊楼”事件验证了模型的有效性，并对学生负面情绪累积、网络舆论热度等进行了仿真研究。最后给高校为避免学生群体事件的爆发、应对舆论演化事件提出了两点建议。     

重大突发公共事件背景下高校网络舆情特点与治理对策研究

本文以重大突发公共事件为研究背景，旨在对突发公共事件下高校网络舆情现状与特点、常见舆情类型、舆论风险成因及对策展开研究。通过对我国网络使用群体现状的数据分析引出重大公共突发事件下高校网络舆情的主要特点。采用个案分析、比较分析的研究方法，梳理出部分城市在重大公共事件突发期间，市内及周边地区高校针对学生在公共事件突发阶段的网络言论所采取的不同应对方法及后续所导致的舆论风险成因与类型，剖析不同高校在重大突发公共事件下衍生的网络舆情在校内学生群体中的传播过程与特点，从而分析总结出高校管理方所应采取的正确舆情引导方式与危机应对策略，为高校如何应对此类舆情危机建言献策。