负面舆情传播规律及其对策研究

借鉴流行病学仓室建模的思想,根据人们对负面舆情了解情况和态度,将人们划为4类：易感类、潜伏类、感染类、移出类.通过对负面舆情的传播的分析,确定了4者之间的转移关系,建立微分方程模型,同时提出了易感类转移为感染类的概率应该随着时间由大变小,而感染类转化为移出类的概率应该随着时间由小变大,确定其概率函数,并由此得出了负面舆情的控制策略.     

含关键字的新浪微博获取与舆情分析

目的自动从新浪微博中抓取含指定关键词的相关微博,通过对抓取的微博进行分析,得到相关舆情热点。方法首先通过多线程爬虫,自动爬取含有指定关键字的微博,将其保存于数据库中,再采用基于字符串匹配的逆向最大匹配法对微博进行分词,计算各分词项的TF-IDF权重作为文本聚类的输入数据,最后用k-means算法进行聚类分析,得出舆情热点。结果与结论这种方法能自动从新浪微博中抓取含指定关键词的相关微博,通过聚类分析,每一族的微博内容具有较高的一致性和共同的主题,由此可迅速找出热点舆情,对及时了解和引导舆情具有积极的意义。     

政府微博与网络流言的关系和政府微博对网络流言的作用

近年来,网络流言引发的公共危机事件频发,政府微博的出现为消除网络流言的负面影响提供了新途径。通过多案例研究的方法验证了政府微博与网络流言的关系以及政府微博对网络流言的作用,指出政府微博应对真假流言时效果并不明显,政府微博并不能担负起遏制网络流言的重任,并据此提出了相关建议。     

基于微博应用的个人知识管理研究——以新浪微博为例

微博是互联网时代最具代表性的知识传播方式之一,对其进行深入研究,将有利于人们利用网络工具开展更为明确的知识管理活动。简要介绍了微博的概念及其发展,以新浪微博为例,对在微博中进行知识管理的每个阶段以及知识传播中的社交关系进行了研究,并总结了个人知识管理的意义。     

高校网络舆情传播模型稳定性研究

将高校网民分为无知者、传谣者和管理者(教师)三类,并考虑教师的育人功能,建立了一类网络舆情传播模型。利用稳定性理论和方法,讨论了模型平衡点的局部稳定性和全局稳定性,借助计算机模拟研究了舆情传播的控制策略。结果表明,教师加大与无知者的接触率是控制舆情扩散的有效措施。此外,加强教育管理对于有效控制网络舆情传播具有重要作用。     

网络舆情监控过程中微博文本分类处理的实现方法

分析了微博短文本的专有特征,介绍了微博短文本的预处理流程.以新浪微博为网络舆情数据获取平台,简述了微博文本分类处理实现过程,基于Hadoop进行了网络舆情微博分类设计,为网络舆情监控任务的完成做数据依据.     

国内公共图书馆微博现状研究——以新浪微博为例

运用网络调查和文献计量学方法,阐述了新浪平台认证的国内128家公共图书馆微博的应用现状,分析了国内公共图书馆微博内容的特征,提出了国内公共图书馆微博建设的规范化管理的建议。     

基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统

随着微博、抖音、贴吧等新兴网络社交媒体的发展,大量用户开始喜欢使用这些平台进行发布和获取信息,因此累积了大量舆情数据。为了能够及时监测网络舆论动向,更好的维护互联网的安全运营和网络安全,针对实时微博数据,研究设计了一种基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统。该系统由舆情数据采集、舆情数据分析和舆情数据可视化组成,能够实现微博数据文本挖掘、网络舆情数据情感分析、舆情数据与关键词匹配结果统计等功能,并能够对微博内容情感分析结果、用户等级、内容分词结果等进行可视化展示。实验测试结果表明：本系统功能运行正常,同时验证了设计方案的可行性和有效性。系统在网络舆情监测领域具有重要的应用价值。     

微博意见领袖在信息传播中的社会责任——以新浪微博为例

微博作为一种创新型网络社交平台,以其"短、灵、快"的传播特点,占据信息传播的上峰,影响着传统媒体的报道架构和我们的生活与沟通方式。在当今的网络时代微博意见领袖传播的信息直接影响着社会及风险秩序。为此,我们必须加强对微博言论的约束力和责任意识,以保证微博传递正能量,提升社会的信任度。     

图书馆微博推广的内容分析与评价——以新浪微博为例

微博推广不仅是图书馆的一种新型服务方式,也符合现代读者的行为习惯,可增加图书馆与读者交流互动。运用观察统计及抽样分析的方法,探讨了微博推广的内容及其各项因素的特点、问题与相关性等,评价了公共图书馆微博推广的优缺点,提出了相关建议。     

微博类社交网络中信息传播的测量与分析

为了更好地掌握在线社交网络中信息传播的特征规律和用户行为,以新浪微博为代表对社交网络中的信息传播进行了较大规模的测量、统计和分析,提出了一种三角和算法用于探测用户粉丝数阈值。该算法根据散点分布的统计规律来估计使微博热度达到某一值的粉丝数的临界值,发现为使微博热度大于10,用户粉丝数应大于150。其他测量分析结果表明:新浪微博具有很强的"名人效应",用户频繁地发帖并不能引起较大的关注,热门微博的热度几乎都以激增方式增长。这些结论对网络营销和网络监管具有参考价值。     

微博意见领袖现状调查与分析——以新浪微博为例

本文对微博中意见领袖的形成机制、识别机制进行了简要分析,并通过样本分析法,对微博的意见领袖进行现状调查,对其特点、类型、构成现状进行分析。     

论3G手机媒体的传播策略——以微博为例分析

3G作为一种最新的通信技术,它的功能的实现是建立在与现有媒体嫁接的基础之上的。3G时代的来临,将会带来媒体市场的巨变,并引爆新一轮的媒体竞争和变革。传统的新闻媒体渐渐向手机媒体靠拢,媒介融合将在各个领域上演,势必会改变现有的传播格局,为了应对这一格局,3G手机媒体应该制定其传播策略,现在一种新型博客即微博正在火热中,正是3G手机媒体与网络结合成功传播的案例。     

地方政府应对网络舆情监控的初探研究

互联网信息瞬间万变,网络舆情包罗万象,如何正确应对网络舆情,提高地方政府社会管理水平,不断增强政府公信力,成为摆在各地方政府面前的重大课题。本文从国内外网络舆情的现状特点,对地方政府应对网络舆情监控的进行了一些初浅的探讨分析,来有效提升地方政府处理网络舆情的能力。     

基于新浪微博的社交网络演化模型

随着在线社交网络的高速发展和影响力日渐扩大, 研究其演化发展规律已经成为非常重要的课题.通过抓取新浪微博的数据, 将用户划分为意见领袖和普通用户, 并建立了一个定量的两层演化模型. 在此基础上, 分析了意见领袖和普通用户之间社交影响力的差异, 研究了网络内部病毒传播机制和外部媒体因素对在线社交网络演化过程的影响, 并利用抓取的实际数据验证了模型的准确性. 研究结果对进一步探寻在线社交网络结构、社会价值观对在线信息传播的影响均有积极意义.     

BBS网络舆情定量分析研究

针对目前定量观测、分析和控制突发网络舆情研究中的困难,在定性分析用户关系网络的基础上,研究并选取一系列可定量度量舆情传播行为的指标,给出各指标的选取依据和计算方式。通过试验评估了各指标的有效性,发现在网络中用户数变化各定量指标产生了明显的变化,这种变化可以在不同程度和层次上反应网络舆情的变化。     

基于系统动力学的政府网络舆情回应研究

研究对政府网络舆情影响因素进行分析,构建政府网络舆情回应的系统动力学模型,并进行仿真分析。结果表明,政府加强信息公开程度,加快响应速度,提高新闻发言人权威可以有效地增强政府对网络舆情的回应,相应地使网络舆情热度减小。最后根据分析结果提出政府进行网络舆情回应的建议。     

突发公共事件中的舆情传播研究——以自然灾害的突发事件舆论为例

现阶段在人人皆可自媒体的时代,突发公共事件在传播机制上发生着变化,如何有效控制网络舆论发酵、防止舆情传播、进行正确的舆论引导显得至关重要。在自然灾害突发事件引发出的舆论中,主流媒体在传播力、影响力、公信力等方面具有突出优势,然而伴随着互联网技术的应用和普及,信息化、智能化的网络舆情成为信息传播的重要窗口。新媒体传播因去中心化、跨区域性的特征,呈现平台管理和审查力度不足、舆论引导偏离、信息资源过剩等方面的不足。因此突发公共事件的舆情传播过程中经常出现信息来源虚假、舆论矛头不断转向、舆情多次反转等异常情况,需从充分发挥主流媒体的引导作用、传播新闻的真实性、加强政府与新媒体的协同引导作用三个方面着力解决。     

基于灰色预测的微博网络信息传播模型

微博网络信息传播具有动态、复杂、无规律性,因此难以进行信息传播的预测与控制.由于灰色理论在解决少数据、贫信息、不确定性问题具有一定的优势,本文提出了一种基于灰色神经网络的微博网络信息传播模型.模型将传播过程中动态、不确定因素作为扩展BP神经网络的输入参数,进行训练并预测信息传播的结果规律.仿真结果表明微博网络中信息传播在一般情况下具有初期传播平稳、中期传播迅速、后期逐渐缓慢形成稳定的传播规律.该模型对于微博网络上信息传播预测及控制具有一定的应用价值.     

基于大数据分析的多关系社交网络舆情传播模型研究

为了真实再现舆情在多关系社交网络中的传播过程,通过对爬取的新浪微博数据进行大数据分析,从中得到社交网络中多种关系对网络舆情传播的影响,基于复杂网络理论提出了一种适用于多关系社交网络的舆情传播模型,该模型根据多种关系对舆情传播的影响界定传播模型中各状态之间的转移过程和转移概率.仿真结果表明:与传统社交网络舆情传播模型相比,该舆情传播模型可以更好地描述真实互联网环境中的舆情传播规律.