信息茧房

在处理微博后台的学生留言时,很震惊地看到一位学生对老师的控诉,声称自己长期受到老师的歧视和苛责,身陷抑郁,继续下去可能会要自杀. 事实上,这是一位很优秀的教师,收到我的私信截图,他也迷惑不解,出于对学生关爱和安全的考虑,他试图找出这个匿名的学生.通过各种分析、猜测,以及在学生中旁敲侧击,虽然最终没有找出这名学生,却让他...     

分级意见领袖下的微博信息传播与数学建模

为了有效地分析意见领袖在微博在线社交网络传播中所起的作用及微博信息传播的生命周期,提出了一种OLL分级意见领袖模型。首先,爬取微博数据,并进行数据统计分析;其次,将传播力构建为转发数、活跃度与粉丝量3个因素相关的函数,并建立一种基于层次分析的权重计算方法;最后, 利用计算的传播力并结合OLL模型,对意见领袖传播作用及微博生命周期进行了实验分析。仿真结果表明:意见领袖在微博信息传播中有很强的传播效应,通过计算得出OLL模型仿真与3组真实数据的误差分别为9.6%,13.4%,4.5%,从而证明了所提OLL模型对于分析意见领袖在微博信息传播中的生命周期是合理且有效的。     

基于意见领袖的微博生命周期预测模型研究

为了有效研究社交网络中意见领袖在新浪微博传播所起的作用及微博的生命周期和传播模式,提出了一种OLB微博传播预测模型。首先通过爬取微博数据,进行数据分析;其次,拟合出与影响力有关的四个因素的数学表达式,并通过层次分析法给出权重计算方法;最后利用计算的影响力以及转发数与相关因素的关系构建出OLB模型,从而对意见领袖传播作用及微博生命周期进行实验预测分析。仿真结果表明,在微博信息传播中意见领袖影响力与其微博的传播作用成正比例关系,通过误差分析得到四组数据的平均误差值分别为1.0%、5.0%、2.4%及5.1%,提出的OLB模型对于预测微博传播模式合理、有效。     

微博消息传播中意见领袖影响力建模研究

在微博网络中,消息的传播与意见领袖的影响力密切相关.然而,意见领袖在消息动态传播过程中所表现出的影响力难以量化衡量,这对意见领袖影响力的评估和消息传播趋势的预测带来了巨大挑战.针对这一问题,提出一种基于消息传播的微博意见领袖影响力建模与测量分析方法.在分析消息传播模式的基础上,采用动态有向图描述消息在微博网络中的传播过程;发现该过程可近似分解为由各个意见领袖所驱动的子过程,根据对意见领袖影响力属性特征的分析发现,该子过程可以由指数截断的幂律衰减函数来描述.对模型中各个参数进行估计,可以定量地衡量意见领袖在消息传播过程中的初始影响力、影响力衰减指数及其影响力持续时间等指标.结合新浪微博数据的分析结果显示:消息的传播范围与传播过程中参与传播的意见领袖的数量呈弱相关;虽然意见领袖的初始影响力与其粉丝数量的大小正相关,但影响力衰减指数的大小以及影响力持续时间的长短与粉丝数量几乎无关.最后,采用所建模型对真实微博消息的传播趋势进行预测,结果表明,所提模型能够较好地对热门消息的传播趋势进行预测,这对微博中公众舆论的控制及广告定点投放具有重要意义.     

基于情感倾向性分析的微博意见领袖识别模型

当前,微博意见领袖识别的研究方法纷繁多样,常见的方法有:对用户的个性化特征进行综合分析的方法和基于社交网络结构的分析方法。这些方法大多只考虑了用户的特征,未考虑用户之间的互动行为,或者未考虑 微博文本的情感因素。为此,提出了一种基于微博情感分析的微博意见领袖识别方法。首先,在基于合成情感词典的词频统计结果的基础上,利用支持向量机对微博博文进行情感分析;然后,将变异系数法用于微博属性权重的计算,以体现微博的影响力;最后,利用改进的PageRank算法在微博用户转发关系网络中预测用户影响力的扩散过程,计算用户最终影响力的大小。在新浪微博数据集上通过实验评测该方法的性能,结果表明该方法能够有效提高识别性能。     

智媒时代“信息茧房”的困境与治理策略研究

科技快速发展的智媒时代,互联网中的海量信息给予用户更多的信息选择,但基于个性化的算法推荐却使信息用户陷入了“信息茧房”之中,进而产生了一系列消极影响,使信息用户出现信息偏食导致思想刻板和认知狭隘、群体异化导致协作能力下降、信息泄露导致社交媒体安全威胁等问题。要消解“信息茧房”负面影响,就需要提供多元分析信息平台、推动群体间的跨界交流、加强社交平台的监管和立法,推动社会进步与发展。     

面向新浪微博的意见领袖挖掘算法

当前的影响力分析算法大多基于网络拓扑结构或用户交互信息,然而单一方面的方法会使挖掘结果出现较大的偏差,目前缺乏全面准确的影响力挖掘方法。本文通过对传统PageRank算法进行扩展,提出一种面向新浪微博的基于用户交互度连接属性的TCRank算法;其次设计了3种微博意见领袖特征指标,并对其加权求和用于意见领袖候选集的精化操作;同时提出一种基于卷积神经网络模型的情感支持度的意见领袖抽取算法,对意见领袖候选集进行最终排名。最后,通过实验验证所提出算法的有效性。     

“信息茧房”视域下大学生主流思想传播的困境及对策

“信息茧房”视域下,信息传播的迎合性和遮蔽性、信息内容的同质性和零散性、信息价值的浅表性与零散性、信息空间的封闭性和割据性等特征,削弱了主流思想在大学生群体中的引领力、认同力、创造力和凝聚力,给主流思想传播带来严峻挑战。本文从算法赋能、内容供给、监管机制、媒介素养四个方面提出对策,引导大学生摆脱“信息茧房”束缚。     

基于多特征信息传播模型的微博意见领袖挖掘

在线社交网络中的意见领袖通常是指在社交网络的信息传播中具有较大社会影响力的个体。针对当前意见领袖挖掘方法中只考虑社交网络的拓扑结构和节点的个体属性,缺乏信息传播中交互特征的问题,该文提出了基于扩展独立级联模型,并融入网络结构特征、个体属性和行为特征的意见领袖挖掘模型(extended independent cascade, EIC)。该模型以个体属性、个体在信息传播过程中的交互行为建立加权的传播网络,利用改进的CELF(cost effective lazy forward)算法,挖掘网络中影响力较大的个体。通过实验验证,在意见领袖的扩展核心率指标上,该算法优于拓扑结构类算法,且具有较好的稳定性,同时并未降低意见领袖的传播范围。     

基于特定话题的微博意见领袖在线检测方法

针对目前已有的微博意见领袖识别模型存在的不足以及意见领袖在线检测方法研究的缺乏,提出一种基于特定话题的微博意见领袖在线检测方法。对某一话题进行约一周的微博意见领袖在线检测实验,结果表明该方法能够在线收集与指定话题有关的微博信息并且能够动态计算出参与该话题讨论的用户的影响力,从而检测出其中的意见领袖。     

微博舆论的演变机制及实证分析

从时间维度刻画了微博舆论的演变过程,分别是萌芽期、形成期、爆发期、高潮期和消退期,分析了各个阶段的形成动因。以“三亚宰客门”为例,详细分析了微博舆论的演变过程,提出了微博舆论的应对策略。     

基于聚类分析的网络论坛意见领袖发现方法

提出表示网络论坛用户的特征值向量,它由7个特征值组成。设计基于EM算法的用户聚类算法,从实际的贴子数据中提取向量数据集,并基于聚类结果筛选出最符合意见领袖群体的子类。以某论坛为例,分别运用该方法及现有典型方法提取出意见领袖并进行比较,验证本文算法的正确性。     

解读微博热门话题映射的网络舆论特征

微博网络舆论的传播逐渐成为一种基于人际关系的网络传播。介绍了微博平台网络舆论的整体特征,通过图表展现了月度热门话题的网络舆论走向,指出了微博对网络舆论模式的改变,最后对微博所带来的主要问题进行了分析。     

微博汽车领域中用户观点句识别方法的研究

该文主要研究如何自动识别微博中用户对各品牌汽车进行评价的句子。针对微博中汽车宣传信息较多而由真正汽车用户发出的观点句所占比例很小的特点,该文提出了结合微博和汽车评论语料的基于SVM模型的分类方法。选取的特征包括词语、评价词个数、与评价对象有关的词语以及微博相关特征。实验表明,评价词特征和部分微博相关特征可有效提高分类器性能,使用微博和汽车评论两种语料进行训练的分类器性能要比仅使用微博语料的方法好。     

微博及中文微博信息处理研究综述

微博即微博客,是Web2.0时代下衍生出的一种新型社会网络,其简单快捷的操作方式和随时随地发布信息的互动形式成为互联网的一大亮点。自2006年美国Obvious公司推出全球首个微博服务Twitter后,微博以惊人的发展速度受到国内外研究人员的广泛关注。该文首先对以Twitter为代表的微博其研究现状进行综述,主要包括(1)微博社会网络的特性分析,如微博用户网络的结构特征、微博用户的影响力分析及消息网络的信息传播机制等;(2)微博内容的语义分析,对微博中的情感语义分析进行了重点阐述;(3)微博的相关应用,包括微博在事件监测与预警、安全隐私及实时检索中的应用。然后概述了中文微博的研究现状,包括中文微博的特性及知识发现,分析了中文微博与英文微博的主要区别。最后讨论目前微博研究中存在的问题及未来中文微博的研究方向。     

基于用户关系与属性的微博意见领袖挖掘方法

提出一种结合用户关系与用户属性的挖掘方法.根据微博特征构建微博用户关系网,采用小世界网络理论确定用户的中心性,以此获得基于用户关系的候选意见领袖.通过分析微博用户属性,建立意见领袖影响体系,提出D-means聚类算法,获得基于用户属性的候选意见领袖,结合2种候选意见领袖得到最终意见领袖.实验结果验证该方法在挖掘意见领袖上比现有方法更加准确有效.     

基于特征扩展卷积神经网络的案件微博观点句识别

通常的微博观点句识别主要根据微博评论本身是否带有观点来进行判断,而案件微博的观点句识别需要进一步考虑该评论是否讨论与特定案件相关的主题。针对这一任务,该文提出一种结合微博原文进行特征扩展的观点句识别模型。以卷积神经网络分类模型为基本框架,在嵌入层加入案件微博原文中的关键词向量,与对应评论词向量进行拼接;利用扩展的特征进行观点句识别。实验表明,该模型在根据案件微博爬取的两个数据集下准确率分别达到84.74%和82.09%,与现有的基准模型相比有较明显提升。     

微博舆情热点分析系统设计研究

舆情分析关乎国家发展与社会和谐,目前已有越来越多的机构和行业从事舆情分析。面对互联网海量的数据信息,新浪微博舆情热点分析系统以目前使用极为普遍的新浪微博为数据源,着眼于新浪微博热点信息的分析。新浪微博舆情热点分析系统目前已经实现了微博抓取、微博分析。文章介绍了系统的体系结构和详细设计,并对系统在实现中所遇到的主要问题及解决方案进行了描述。最后,文章分析了系统需要改进的方面,以及该领域的研究和发展方向。