基于SNA的网络舆情演变分析方法

通过对网络整体及网民个体(Agent)的SNA属性参数动态变化的量化研究,挖掘出网络舆论演化特征并对其进行了定量分析,揭示了网络舆情事件的一般演化规律,为后续的舆论趋势研判和舆论引导工作提供决策依据。以天涯论坛上一个网络事件为实验数据,对该分析方法进行了验证,显示该方法在网络舆情特征研究中具有一定的实际应用价值。     

基于SNA网络中心势的网络舆论导向机理

为了定量分析网络舆论导向机理与作用效果,设计了一种算法,基于社会网络分析(SNA)中的网络中心势对网络舆论导向中常见的硬控制与软控制方法进行了定量分析. 以天涯论坛上的“华南虎”事件为实验数据,对该算法进行了仿真验证,并深入分析了这种导向算法在舆论演化各阶段的运用方法.     

网络舆情演化模式分析

网络舆情演化分析已成为网络舆情研究的热点内容.文章使用描述网民发帖过程的时间序列来表征网络舆情的演化过程,使用时间序列的分析方法来探索网络舆情的演化规律,构建了6个网络舆情演化模式,包括分布模式、平稳模式、相关模式、自相似模式、周期模式和趋势模式,并给出了相应的模式分析方法.实验表明,构建的网络舆情演化模式能够有效地表征网络舆情演化过程,有助于更深层次地分析网络舆情演化规律,为后续演化建模提供理论基础.     

论应急管理视角下网络舆情事件的应对

互联网传播已经成为社会信息最主要的传播方式之一,网络舆论对社会生活的影响越来越大.网络舆论的负面影响往往导致网络舆情事件的发生并造成现实危害,这对政府应急管理能力提出了新的挑战.通过阐明网络舆情事件的内涵,探讨其发生机理及危害,明确应对原则,围绕应急管理的“一案三制”框架提出对策建议.     

基于SNA的科研合作网络结构与特征分析

以引文网络为例,分析了某一领域引文网络的结构和特征,结果表明,以引用关系构建的科研网络具有无标度特征。在此基础上,利用SNA研究文献科研合作者结构,通过分析引文网络整体密度、网络中心度、点度中心度等指标,揭示该科学领域内的发展、学科之间的关系,以及该领域内的核心专家、学科领军人物等相关信息,为科研管理和知识传播提供理论支持。     

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。     

基于模糊推理的网络舆情预警方法

利用威胁估计方法研究网络舆情预警。从网络舆情社会学研究成果出发,分析网络舆情对社会影响的主要因素,选取了5种网络舆情分析指标;进而对各分析指标及舆情预警等级进行模糊化,建立模糊推理规则评估出预警等级。实验结果表明,该方法能够准确地估计出预警等级,符合专家经验判断。     

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.     

基于教育培训的旅游网络舆情管理研究

文章从教育培训视角下,对包括旅游者在内的公民信息素养教育、旅游企业和政府管理部门专业人员的舆情应对培训问题进行了探索性研究。首先,介绍了信息素养的概念和教育意义,分析了信息素养的主要构成,提出了信息素养教育的相关对策;第二,针对旅游企业和政府旅游管理部门的专业人员,介绍了网络舆情应对培训的内涵,总结了网络舆情应对培训的目标和方案。     

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SNA点度的网络舆论导向机理研究

针对网络舆论系统演化过程中选择何种导向方法的问题,通过社会网络分析(SNA)法研究网络中个体(Agent)的点度中心度.设计了1种网络舆论导向的算法,对导向中常见的软控制与硬控制方法进行了定量分析.以天涯论坛上1个网络事件为实验数据,对导向算法进行了仿真验证,并深入分析了这种导向算法在舆论演化各个阶段的运用方法.该研究具有一定的理论指导意义与实际应用价值.     

地方政府网络舆情监测系统研究

为了提高网络舆情监测的时效性与准确性,改进了Nutch信息采集的方法,加入了URL分析、判重、页面时限等功能,提高了舆情采集的效率。利用《综合电子政务主题词表》构建了舆情监测领域本体,加入了辖区知识进行了扩展,提出了语义扩展的舆情监测算法。实验结果表明,舆情监测的准确率和召回率都有明显提高。     

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。     

新媒体下动画虚拟技术对网络舆情的引导作用

通过分析新媒体下,网络舆情引导的重要性,动画虚拟技术在媒体中的应用,以及动画虚拟技术在网络舆情引导中起到的作用和优势,为媒体在网络舆情的引导提供新的思路。     

基于文献计量与SNA的品牌延伸研究分析

基于CNKI数据库1995～2015年期间的959篇品牌延伸领域的文献,运用文献计量和社会网络分析方法（SNA）以及关键词共现等方法,从高频作者群、高被引文献、文献关键词共现、关键词的时间演进等角度,对国内品牌延伸发展的基本态势、研究热点以及趋势进行定量化研究.研究发现,国内品牌延伸研究的发文量整体上升后近几年呈现下降趋势.同时,品牌延伸基本理论、品牌延伸策略、品牌延伸评估(评价)成为品牌延伸领域的主要研究热点.目前,国内品牌延伸研究趋势倾向于品牌延伸对品牌资产的影响、消费者对品牌延伸的感知契合度、消费者品牌延伸评价等方面.     

基于Single-Pass的网络舆情热点发现算法

考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比single-pass,改进算法极大减少了漏检率和错检率,降低了由于新文本流内文档进行相似度计算导致系统性能的下降,平均提高Web文本聚类效率40%。将聚类后的Web文本应用于网络舆情分析,进行主题关注度分析和话题热度特性分析。     

基于SNA的北疆区域城镇空间结构研究

区域城镇空间结构研究是城市科学研究中较活跃、成果较丰富的领域之一。运用社会网络分析（SNA）方法,对北疆区域城镇空间结构进行定量化研究,并提出了强化中心城市、重点发展二级城市、协调行政管理、合理进行区域规划、构建网络型城镇等对策建议。     

加强正面宣传 营造主流舆论

如何面对网络的"虚拟社会"和现实社会的矛盾,传统的固有的观念与现代信息技术发展带来的新观念的冲撞,我们要占领舆论阵地,引导舆论向健康方向发展,正面宣传教育必须在方式和方法上加以改进,结合实际,本文以为要从五个方面着手,不断提高正面宣传教育的影响力。