基于态势评估的网络舆论监控与引导系统的研究

网络舆论信息作为社会万象的映射,能够及时准确反映社会问题。由于网络的无组织、传播速度快等特性,使得网络舆论在传播过程中具有不确定性和时间无序性。现有的网络舆情产品都是将舆论信息收集和信息分析脱离,忽略了信息收集与分析之间的联系,无法动态地根据传播过程中网络舆论的变化做出实时调整。为了动态智能监控网络舆论,本文综合利用专家系统和贝叶斯网络等技术,提出基于态势评估的网络舆论监控方案,根据实时网络舆论数据动态修改网络监控策略,从而解决信息收集与信息分析脱离的问题,具有实际意义。     

基于博弈论的网络社区舆情传播模型

针对网络社区动态、交互的舆情传播问题, 提出了基于博弈论的舆情传播模型(POBGT)。利用在动态概率条件下的博弈策略构成博弈树和收益矩阵, 从网络社区内部与外部分别对动态舆情传播进行分析; 构建的模型能够从动态和交互两方面描述传播过程, 最终能够形成稳定的状态。仿真结果表明, 网络社区中舆情传播在一般情况下具有初期传播平稳, 后期倾向某一方形成具有一定影响的舆论。     

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。     

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。     

不良舆情话题在传播节点网络模型的演化规律研究

不良网络舆情是网络时代的一种重要舆论形态,反映了公众对突发事件的情绪表达,具有很强的社会影响力,需要及时处置和正确引导。本文分析了突发事件网络舆情的演化动力和影响因素,对不同阶段的舆情传播演化规律进行研究,并同步构建了网络舆情的传播模型,从而为做好舆情防控工作提供参考。     

基于语义模式与词汇情感倾向的舆情态势研究

针对互联网上的舆论信息传播速度快,对社会造成巨大影响这一问题,社会管理者应该进行及时的舆情分析,从而进行有效控制和引导,避免形成更大的社会影响和危害.为了从网络信息中分析网络舆情的发展态势,将文本情感分析技术应用于网络舆情研究.针对网络舆情的话题评论,采用语义模式和词汇情感倾向相结合的方法,并形成了一种判定算法,该算法比较全面地判定话题评论的情感倾向性,把握网络舆情的正面或负面导向性.实验结果表明了该方法的有效性和准确性.     

基于改进SIR的正负面网络舆情信息传播模型与仿真

针对网络舆情传播过程中正负面信息共存的问题,在SIR模型的基础上,引入正面信息澄清者C,构建正负面信息同时传播的SCIR模型,并考虑首页效应和网民异质性,借助多智能体仿真技术对舆情的传播过程进行模拟仿真.仿真结果表明,SCIR模型比SIR模型更吻合现实网络中舆情的传播;第三方机构利用首页发表的声明可信程度越高,越有利于舆情控制,但存在阈值;首页效应对正负面信息的传播具有两面性,网民异质性和正负面信息传播率均对正负面信息竞争结果有显著影响.     

基于SCIR的微博舆情话题传播模型研究

微博是舆情话题传播的重要渠道,研究微博网络中的舆情话题传播机制,将有利于对舆情话题的传播过程进行分析与监控,而传统的网络信息传播模型却无法真实地描述微博网络中的舆情话题传播机制。针对以上问题,分析了微博网络中的信息互动模式及舆情话题的传播特点,以传染病动力学中的SIR模型为基础,通过引入一个新的节点状态--接触状态,构建了基于SCIR（Susceptible Contacted Infected Removed）的微博网络舆情话题传播模型。仿真结果表明,该模型可以很好地描述微博网络中的舆情话题传播规律。     

考虑群组结构的在线社交网络竞争性舆情信息传播模型研究

针对在线社交网络中竞争性舆情信息同时传播的问题,在无标度网络的基础上引入群组结构,构建竞争性舆情信息传播模型,考虑舆情信息内容、用户亲密度、社会强化效应因素并进行仿真研究。仿真结果表明,引入群组结构的无标度网络充分契合了在线社交网络的复杂性质;群组数量、群组规模、用户亲密度、社会强化效应对竞争性舆情信息的传播有不同的促进作用;控制舆情信息内容的重要性与模糊度可有效调控竞争性舆情信息的传播与扩散。     

基于SIR的SNS网络舆情话题传播模型研究

舆情话题通常是由突发性的新闻事件所引发,社交网站(Social Network Sites,SNS)因其庞大的用户规模和开放性、即时性与互动性等特点,成为舆情话题传播的重要渠道.因此,研究SNS网络中的舆情话题传播机制,将有利于对舆情话题的传播过程进行分析与监控.然而传统的网络信息传播模型无法真实地描述SNS网络中的舆情话题传播过程.为了解决上述问题,分析了SNS网络中的信息互动模式及舆情话题的传播特点,基于无标度网络上的SIR模型,通过引入内部感染概率、外部感染概率、免疫概率以及直接免疫概率,构建了SNS网络中的舆情话题传播模型.仿真结果表明,基于SIR的舆情话题传播模型可以很好地描述SNS网络中的舆情话题演化规律.     

基于微博交互关系算法的敏感舆情研究

传统的敏感舆情模型中,不论是基于文本或是数据挖掘的分析方法都是直接处理网络舆情,未结合网络传播特性分析.针对上述问题,研究并采用基于微博交互关系算法:通过量化微博的敏感程度,分析用户的交互关系来构建微博敏感舆论传播模型.实验基于新浪微博,搜索到一定数量的敏感用户,对用户的交互行为进行分析,得到未来有发表敏感舆论倾向的用户并进行监控.实验结果证明,与传统的舆情模型相比,该方法可行且有效,开拓了舆情分析思路,适用于当前网络舆情研究.     

基于传染病模型的社交网络舆情话题传播

针对传统模型难以真实地描述社交网络舆情话题传播过程,提出一种基于传染病模型的社交网络舆情话题传播模型。分析了社交网络舆情话题的传播特点,根据传染病动力学机制,将内部感染概率、外部感染概率、免疫概率以及直接免疫概率引入舆情话题传播过程中,构建了社交网络舆情话题传播模型,在Matlab 2012平台下采用Facebook数据集进行仿真测试。仿真实验结果表明,该模型可以准确描述社交网络中的话题传播行为特征,研究结果可以为社交网络舆论管理者提供有价值的参考意见。     

基于藏文网络的舆情传播模型

通过研究网络舆情传播的发展现状、趋势及特点,介绍了藏文网络舆情传播的特点和作用.根据复杂网络理论的研究方法对藏文网络舆情传播规律进行实证分析,设计了一个藏文网络舆情模型结构.研究表明,通过聚类可以提高藏文网络舆情的准确性,Web挖掘能够有效地从藏文网络上获取并分析相关舆情信息.     

我国网络舆情研究现状与研究成果分析

随着互联网技术的发展与普及，网络舆论影响力不断增强。为深入分析我国网络舆情的研究成果，通过SATI文献统计分析工具梳理中国知网核心期刊数据库的2577篇网络舆情相关文献，总结网络舆情研究现状，将我国网络舆情研究划分为高校网络舆情研究、网络舆情情感分析、网络舆情监测与传播以及网络舆情治理4个领域，并作出详细阐述，丰富了我国网络舆情的研究结果，为今后的网络舆情研究提供借鉴与参考。     

TRS网络舆情监控解决方案

随着互联网越来越成为当今社会最重要的舆情载体,网络舆情监控正受到政府、企业及个人的密切关注。通过网络舆情监控,我们能够了解舆论动向,引导舆论发展,从而制定正确的应对策略,并及时采取措施。因此,网络舆情监控对于了解社情民意,缓解舆论压力,建设和谐社会具有重要作用和意义。     

负面网络舆情对商业银行影响机理及应对措施研究

互联网极大丰富了舆情的传播方式，正、负面信息在传播中交互影响，负面信息在非理性个体催化和网民盲从下引发负面网络舆情。本文针对商业银行负面网络舆情事件进行案例剖析，分析出负面网络舆情具有正负面信息博弈频繁、负面信息传播速度快、负面信息辟谣难和风险溢出等特征。基于特征分析结果构建负面网络舆情对商业银行影响机理“5W”模型，并以调查问卷方式对上述影响机理模型进行验证，发现负面信息内容和主体印象会影响负面舆情对商业银行造成的伤害程度，以及负面舆情会打击商业银行市场信心，重构市场份额，存在风险溢出效应等现象。最后，讨论了商业银行在负面舆情事件的事前、事中及事后阶段分别可采用的预防和应对手段。     

基于Rost Cm文本分析下涉警突发事件舆情应对研究——以安徽女孩溺水事件为例

2020年一起安徽女孩溺亡事件被推上了舆论的焦点,本文基于此次事件以Rost Cm文本分析软件探寻公安机关应对突发事件舆情的措施。此次突发事件舆情具有负面舆情占比大;公众关注度高讨论量大;媒体引导现象严重的特征。同时公安机关在应对突发事件舆情有着防舆情初始传播措施不足;舆情扩散期间防治措施不足;忽视构建警察网络公共关系的三点不足。本文还基于本次突发事件网络舆情特征及公安机关应对不足提出举措。     

地方性网络论坛热点舆情话题传播机制研究

地方性网络论坛是网络热点舆情话题信息传播的一个重要平台.对其传播机制的研究有助于对网络舆情进行管控.但是,现有的信息传播机制的研究都是基于对信息的"转发"行为进行的,无法适用于网络论坛中信息传播机制的研究.针对这一问题,通过普通的大型论坛和地方性论坛进行数据对比分析,得到了地方性论坛信息传播机制的三个特点.根据论坛中信息传播与帖子回复量呈正相关的特点,在SIR模型的基础上,加入新的浏览者(Browser)节点,引入兴趣指数函数P(m),建立了UBIR(Unknow-Browser-Infected-Removed)模型.根据地方性论坛信息传播的三个特点,对模型的参数进行修改.使用该模型进行仿真实验,对地方性网络论坛中热点舆情话题的传播机制进行了研究.结果表明,该模型能够较好地拟合实际数据并描述地方性网络论坛的热点舆情话题传播机制.     

基于参数反演的网络舆情传播趋势预测——以新浪微博为例

针对现有的舆情传播模型研究与实际舆情数据结合较少以及难以从舆情大数据中挖掘舆情传播内在规律的问题,提出一种基于实际网络舆情大数据采用神经网络的舆情传播模型参数反演算法。改进经典SIR传染病传播模型,构建一种网络舆情传播模型,基于该模型对实际案例进行参数反演,预测网络舆情的后续传播趋势,并与马尔可夫预测模型对比,所提算法可以精确预测舆情的具体热度值。实验结果表明,所提算法在预测性能上具有一定的优越性,可以用于网络突发事件传播的数据拟合、过程模拟和趋势预测。     

舆情可视化分析系统设计与实现

在网络信息爆炸的今天，对海量的网络舆情数据进行可视化分析展示具有重要意义。文章从文本内容、情感倾向、数据来源结合时间和空间维度，对网络舆情进行多维度关联可视化分析。基于ECharts可视化图表库完成网络舆情可视化分析系统的开发。该系统用丰富的图表展示用户关心的舆情信息，支持用户创建事件、图表切换、报告下载等功能。通过该系统能够帮助用户掌握舆情分布、发展态势和演进规律，辅助用户做出决策，避免舆论危机发生。