基于信息挖掘的高校网络舆情监测系统开发

受网上各种信息的影响,高校大学生对社会诸多现象、现实和问题等反应敏感,易受到错误言论的蒙蔽和误导。针对高校网络舆情监测与预警手段方面的严重不足,开发了一个基于网络信息挖掘技术的高校网络舆情监测系统,系统利用网络蜘蛛技术、中文分词技术和文本聚类技术,通过对互联网信息进行采集、处理,舆情识别分析,实现了舆情热点与话题信息的推送与跟踪功能,可进一步分析舆情内容的观点与态度问题,筛选并判定各级别网络舆情的发生,从而进行公共危机和热点事件的监测和预警。     

基于复杂网络分析的微博网络舆情传播

为了探索微博网络舆情传播机制,采用复杂网络分析方法,并结合新浪微博获取的数据,分析了微博的社会网络结构的特点及其对舆情传播的影响。首先介绍了微博社会网络组成机制。然后采用复杂社会网络分析方法分析了微博社会网络的无尺度特性和小世界特征。最后结合实际的网络舆情事件案例,分析评价了微博社会网络拓扑结构对网络舆情传播的影响。     

微博社交网络舆情监测指标体系构建

在研究微博信息传播模式的基础上,借鉴网络传播中采用的信息空间模型构建了微博舆情的三维空间,对微博舆情的主客体进行分析,建立了微博舆情监测指标体系。该指标体系充分考虑了主客体的不同特点和关系,并提出体系中不同指标的量化方法,为管理者对微博舆情进行疏导提供了决策上的支持。     

基于元胞自动机的微博舆情传播研究

采用元胞自动机理论进行微博舆情传播的研究,设计微博元胞自动机模型结构,包括元胞状态、元胞空间、元胞邻域和演变规则。在微博舆情的倾向度演化中,定义了坚定性系数与影响系数,在不同的坚定性系数和影响系数分布下,进行了倾向度演化实验与分析。同时,对影响力较大的微博在倾向度演化中的作用,以及多邻域分布下倾向度的演化进行了研究。       

微博的传播偏向研究

就伊尼斯"传播的偏向理论",从内容和关系维度对微博的传播偏向进行重新的解读。提出了在当下的微博环境以及信息的传播偏向中,仰视关系存在的必然性和合理性。     

基于多Agent的微博社交网络信息传播模型

针对传统微博社交网络信息传播模型没有考虑用户个体差异性和用户强弱关系的问题,本文建立了基于多Agent的微博社交网络信息传播模型。将微博用户抽象为Agent,并定义Agent的属性,分析微博社交网络信息的传播机制,定义Agent之间的交互规则,考虑不同强弱关系下影响用户转发信息行为的因素,通过仿真实验探究个体态度、影响力、个体间认同度等因素对微博网络信息传播的影响。仿真结果表明,微博信息的传播呈裂变式扩散模式,微博用户的态度、影响力等因素对信息的传播起促进作用,所提出的相关影响变量对有效利用与管控微博信息传播具有一定的启示意义。     

社会化复杂网络环境下舆情传播研究

结合复杂网络,分析当前网络环境下的舆情传播特点与规律,并以社会化网络、微博等为重点,研究未来网络舆情传播的发展方向。     

微博舆情的现实问题与应对策略

微博的传播特性和舆情功能与转型期中国社会的现实需要高度契合。从媒介社会学的视角出发,考察微博舆情的内涵、特征及模式,剖析微博舆情的"微博舆论发酵—传统媒体跟进—政务机构回应"三级生产模式,文章深入分析了现阶段微博舆情存在的现实问题,并提出建立协商民主制度、加强第三级传播、提高公众媒介素养等应对策略。     

基于微博数据的台风"山竹"舆情演化时空分析

将情感分析模型、动态演化模型、话题聚类模型、网络社团模型结合地理可视化技术应用到台风的灾害评估中。将微博情绪与台风灾害联系起来,从情感值与讨论热度两个角度入手,根据台风“山竹”相关话题的25 798条微博数据,完整的展示本次事件网络舆情的演化过程,通过隐含狄利克雷分布(latent dirichlet allocation, LDA)主题模型挖掘用户关注话题,发现台风登陆事件与湖南收费站事件对公众情绪的消极影响;抽取台风“山竹”相关微博中蕴含的地理位置信息,建立广东省21个城市的网络社团模型,检验用户情绪、城市词频、用户位置、网络节点活跃度等指标探测受灾城市的能力;根据广东省38个气象站点的24 h最大降雨数据进行空间插值。降水主要集中在广东南部地区,阳江市发生特大暴雨,引发了严重的洪涝灾害,其情绪值也是最低的。     

基于微博数据的台风“山竹”舆情演化时空分析

将情感分析模型、动态演化模型、话题聚类模型、网络社团模型结合地理可视化技术应用到台风的灾害评估中。将微博情绪与台风灾害联系起来,从情感值与讨论热度两个角度入手,根据台风“山竹”相关话题的25 798条微博数据,完整的展示本次事件网络舆情的演化过程,通过隐含狄利克雷分布(latent dirichlet allocation, LDA)主题模型挖掘用户关注话题,发现台风登陆事件与湖南收费站事件对公众情绪的消极影响;抽取台风“山竹”相关微博中蕴含的地理位置信息,建立广东省21个城市的网络社团模型,检验用户情绪、城市词频、用户位置、网络节点活跃度等指标探测受灾城市的能力;根据广东省38个气象站点的24 h最大降雨数据进行空间插值。降水主要集中在广东南部地区,阳江市发生特大暴雨,引发了严重的洪涝灾害,其情绪值也是最低的。     

微博中的信息传播: 媒体效应与社交影响

该文从媒体性和社交性两方面入手, 区分两种效应对于信息传播产生的影响. 实证分析了新浪微博中大规模的信息转发行为, 发现大规模转发链的信息扩散路径呈现出比较明显的星形结构, 尤其是大度节点对于信息传播规模及传播速度的促进作用非常明显; 另一方面, 发现社交结构中好友的转发行为能提高用户转发的概率, 且关系相对较强的双向好友之间的影响更大.     

网络舆情监测系统在电力行业的应用

以开放、互动、快速、海量为特征的网络媒体近年来异军突起,由此形成的网络舆情给电力企业带来的影响日渐加深.电力企业在网络时代如何搭建舆情监控平台,加强网络舆情管理的质量和效率,成为企业面临的新课题.     

多元视角下的“微博舆情”探究

"微博舆情"的能量释放是巨大的,既有"正能量"也有"负能量"。"微博舆情"是多元力量博弈的结果,包括不被信任的政府部门、推波助澜的媒体运营商和不明真相的信息接收者。多元视角下的"微博舆情"需要综合治理才能够发挥其应有的作用,其路径有:以身作则,重塑政府形象;责任为本,打造良心媒体;理性思考,提升公民意识。     

微博时代网络舆情的危机应对与管理机制研究

以微博为代表的新媒体蓬勃发展,微博的聚合与裂变使其迅速成为社会公众舆论焦点的集散地,对微博舆情的引导成为社会管理中的新视域。管理者应转变微博舆情管理理念,提升舆情研判水平;建立微博舆情引导协同反应机制,提高舆情应对能力;精心培育微博意见领袖,营造理性微博的社会氛围。     

微博信息流行度预测研究综述

微博的出现改变了传统的信息传播方式。文章针对微博流行度预测的一系列问题展开综述。在对微博流行度预测问题进行定义的基础上, 从微博内容、用户信息和网络结构3方面对影响微博流行度的主要因素进行介绍,对基于时间序列、基于流行病模型、基于分类模型和基于回归模型的4种微博信息预测主流方法进行比较,指出流行度预测未来的研究方向主要集中在时间粒度的划分、最小观测时间的确定、微博流行度的动态预测等方面。该研究对信息检索、舆情研判、企业营销等具有重要意义。     

网络舆情热点话题传播探究

随着互联网的快速发展,网络传播平台已经成为人们获得新闻信息的主要渠道,在信息冗杂的时代如何迅速准确的抓取关键信息,是每个网络工作者需要具有的技能.由于现在的国家法律规定公民有自由发表言论的权利,使得越来越多的网民可以随时随地在互联网上发表一些对舆情事件的看法及言论.而且由于网络舆情传播速度快、人们接受信息方便并且涉及人们生活的方方面面等原因,使得在这样一个信息化的时代,网络舆论对社会的影响具有深刻的意义.     

一种基于话题传播的微博用户影响力分析方法

基于微博话题传播过程,提出了一种新的用户影响力分析方法.该方法首先结合微博信息传播机制,构建信息推送网和信息转发网;其次,基于上述网络建立话题传播网模型并提出CTDN构建算法;最后,以该模型为基础设计并实现了一种用户影响力排序算法TD-InfluenceRank,该算法在迭代计算用户影响力时通过考虑节点间的信息传播,使影响力更多地转移给关系密切的节点.实验结果表明,以TD-InfluenceRank算法为核心的用户影响力分析方法,能够有效提高话题传播中用户影响力分析的准确性.     

微博社区演进及信息传播建模分析研究

在真实的微博在线社区网络演进过程中,个体节点间新连接的生成,不仅与个体的节点连接度有关,还与个体节点的吸引力衰变性有关,并存在一定的随机性。针对这种情况,综合考虑个体节点连接度、吸引力衰减性、随机性对在线社区网络演化的影响,提出一个BA模型的改进模型BA*来建模微博社区。结合SIR传播模式,研究了BA*模型的信息传播现象。结果证明,BA*模型更适合分析微博在线社区网络的演进与信息传播。     

农产品微博营销的传播模式及效果分析

随着"互联网+"的深入发展,微博因具有即时、互动的特性,逐步成为当前高素质新农人的"宠儿".将农产品进行微博营销,不仅能充分发挥微博平台的流量优势,还能为农户销售农产品开辟新的途径.开展对农产品微博营销的传播模式及效果分析具有重大意义.分析研究表明:农产品微博营销具有不同的传播模式,不同的农产品适合的营销传播模式不同,不是所有的农产品在微博上都能够实现热卖,农产品在微博上的营销效果受诸多因素的影响.     

大学生网络舆情传播特点研究

大学生网络舆情是指大学生通过互联网表达和传播的多种情绪、意愿、态度和意见交错的总和。大学生网络舆情具有自由性与情绪性、丰富性与多元性、交互性与可控性、突发性与偏差性等特点。根据这些特点,高校应完善大学生网络舆情引导的领导机制;提高大学生网络舆情引导技巧;加强大学生网络自律教育。