领导者的非权力性影响力探微

在领导者的领导活动中，既有权力性影响力，又有非权力性影响力。非权力性影响力是领导者在实施权力性影响力的同时，运用自身的品格、能力、知识、情感等对被领导者实施影响的行为。与权力性影响力使人“畏服”不同，非权力性影响力是以内驱动力形式服人；因而比权力性影响力要自然得多，广泛得多，也稳定得多。     

AGGREGATION OF FUZZY OPINIONS UNDER GROUP DECISION-MAKING BASED ON SIMILARITY AND DISTANCE

In this article,a new method for aggregating fuzzy individual opinions into a group consensusopinion is proposed.To obtain the aggregation weights of each individual opinion,a consistency indexof each expert with the other experts is introduced based on similarity and distance.The importance ofeach expert is also taken into consideration in the process of aggregation.Finally.a numerical exampleis presented to illustrate the efficiency of the procedure.     

元胞自动机舆论模型中人员移动对传播的影响

为了研究舆论系统中人员的移动以及存在态度坚定者的因素对舆论形成和演化的影响,建立了相应的元胞自动机舆论模型．在假设人员态度的改变方式遵守少数服从多数的规则下,通过计算机模拟给出了二维四方格子两种影响领域(5邻居、9邻居)在周期性边界条件下的舆论传播行为．模拟给出了模型的演化趋势,以及在不同赞成率的随机初始状态中,模型演化随立场坚定者密度变化的行为．结果表明人员的移动将加快舆论的形成．     

浅析美国大众媒体对司法办案的影响--以“罗德尼?金案”为例

“罗德尼·金案”是美国历史上最受争议的案件之一。原本证据确凿的案件却因大众媒体的介入，通过删减过的录像和偏离事实真相的报道误导民众，从而引发了一场前所未有的都市大暴乱，产生巨大的轰动效应和无法挽回的后果。这既充分显示出媒体和大众舆论对于司法审判的影响，又从侧面反映出美国社会中复杂的种族关系，多面的民主制度和日益突出的阶级问题。     

一种军事通信网络效能评估专家意见融合方法

为解决军事通信网络效能评估中专家评估冲突意见的融合问题,提出了一种新的融合方法。新方法首先利用多属性群决策层次评估方法对专家的评估意见进行量化处理,得到针对某一指标的专家评判意见的信任度函数。然后利用改进的证据理论合成规则对专家评判意见的信任度函数进行融合。最后,通过算例对文中的方法进行了验证。与利用经典的合成规则融合专家评估意见相比,新方法有效的解决了高冲突意见融合中存在的“一票否决”等现象,并且具有更好的鲁棒性。新方法应用于军事通信网络效能评估中专家评估意见融合时,可以客观地反映专家的评估意见。     

基于中文微博语料的情感倾向性分析

微博的兴起与传播使得短文本情感分类成为目前的热门研究领域。通过对中文微博语料的情感倾向性分析进行研究,提出了一种新的情感分类方法。首先构建了两级情感词典,并对不同级别情感词作不同增强;然后在情感特征方面使用N-Gram方法,尽量获取有限长度博文中的未登录情感词和情感信息。经实验验证与传统方式相比较,该方法的准确率和召回率都有所提高,在COAE2014微博情感倾向性评测任务中也取得了较好的成绩。     

我国网络民主兴起的三维视角分析

厘清网络民主在我国政治生态下的生成过程和发展逻辑对于我国的社会主义民主政治建设具有积极意义。作为一种框架性的研究思路,我国网络民主的兴起可以从网络主体的形成动力、网络舆论场域的重新构建以及现实政治稳定结构下的参与激活三个层面进行解读。对于网络民主的发展需和现实政治有效对接,避免对社会稳定造成冲击。     

网络舆论传播与控制策略

互联网技术的快速发展及其与移动通信技术的高度融合促使网络舆论的草根性、多元化、及时性特征更加明显,成为参与社会议程设置的重要力量。但存在信息可信度不高、受众对信息的接收和再传播过程中的盲目性、强大的破坏力等问题。我们应当在引导和控制网络舆论的问题上从多个方面入手,调动各个层面的力量共同解决网络舆论发展和控制问题。     

基于三层过滤的评价对象抽取

针对互联网中的产品评论信息,提出一种三层过滤的评价对象抽取方法.该方法采用一个自举式的抽取算法在评论文本中得到候选的评价对象和情感词;利用评价对象与情感词之间的关联度对候选词进行关联置信度计算,提取关联置信度高的评价对象以提高识别的准确率;引入一个不相关的平行领域对剩余的候选词进行领域置信度计算,挖掘低频的评价对象.3个公开数据集中的实验结果表明该方法能够显著地提高评价对象的识别效果.      

基于共词网络的雾霾事件下微博关注话题差异性——以中国北方雾霾严重地区典型城市为例

雾霾对人体健康、生态环境及交通运输等方面影响重大,雾霾来临时,人们会在微博等媒体上表达对雾霾的关注。微博中蕴含了网民对雾霾的关注话题及心理反映,通过微博掌握微博网民对于雾霾的相关反应,有助于城市管理者有针对性的调节雾霾情形下的舆论宣传和资源调配。考虑到微博文本中相同词语共现频率越高就越倾向于表达同一主题,采用基于社区的共词网络法挖掘微博话题,首先,采集2017年冬季以"雾霾""空气"等为关键词的微博数据,利用TF-IDF(term frequenly-inverse document frequency)算法对预处理之后的微博数据提取关键词,并获取关键词间的共现关系,然后基于共现关系构建共词网络,根据Louvain算法探测话题社区,最后,以中国雾霾污染最严重的华北地区、华东地区、东北地区7个典型城市为研究区,结合关键词节点的Pagerank值,分析各城市共词网络话题社区的差异程度。实验结果表明,不同城市对于雾霾事件的关注既有相同点也有差异性。研究结果对雾霾情形下城市差异化管理具有一定的理论指导作用。