基于BERT-LDA模型的新冠肺炎疫情网络舆情演化仿真

构建大规模网络舆情演化仿真模型,对新冠疫情武汉重灾区与全国其他地区采取差异化的应急管理和舆情疏导具有指导价值.为实现主题细粒度的舆情情感演化仿真,将LDA(LatentDirichlet Allocation)主题模型与BERT(Bidirectional Encoder Representations from Tr...     

基于模型集成的突发事件舆情分析与趋势预测研究

近年来,突发事件发生后,事件演进受网络舆情的影响越来越大,分析突发事件发生后网民情绪并进行预测,可为政府部门的应急管理和策略设计提供有效支撑,赢得宝贵的时间.本文提出了一个基于模型集成的微博情感分析与预测模型,对突发事件微博舆情进行情感分类与趋势预测.为了更准确地分析微博情感与未来走势,首先,利用多模型集成策略对突发事件相关的单条微博进行情感分析;接着,将单条微博情感进行集成,形成微博情感时间序列;再次,利用多模型集成思路对微博情感的未来走势进行预测;最后,通过实例验证提出方法的有效性.实证结果表明,集成模型较传统分类在微博情感分析上具有优势,集成模型较传统回归模型在微博情感走势预测同样具有明显优势,可以取得较高的预测精度.     

基于群集动力学和演化博弈论的网络舆情疏导模型

互联网已经成为公共舆情传播的主要平台,网络舆情的危机疏导问题直接关系到整个社会的安全和稳定,而对网络舆情的活动进行分析是网络舆情疏导的重要前提,基于网络舆情在产生和发展过程中所呈现的群体性,本文应用群集动力学和演化博弈论的,在研究网络舆情群体流动过程和个体流动过程的基础上,构建了网络舆情疏导模型.通过使用多Agent仿真,应用所提出型,寻求在相关约束下的最佳疏导策略,证明了网络舆情疏导模型的有效性.本文的研究成果为有效解决群体危机环境网络舆情疏导问题提供理论依据.     

微博舆论场:突发事件舆情演化分析的新视角

微博舆论场逐渐成为了突发事件网络舆情的策源地,在舆情生成演化中扮演重要角色.本文以微博舆论场为研究视角,首先运用超网络建模理论,构建了集社交、信息、心理、观点四层子场为一体的微博舆论场超网络模型,并对各层子场内部以及子场间关系进行建模分析;然后提出了微博舆论场超网络模型的衡量指标,对微博舆论场"场强"进行了量化分析;最后使用社会计算和数据挖掘算法,定量分析了微博舆论场对新进入的无知者和感染者的作用过程,以及对新个体发生作用后,微博舆论场中舆情的演化.以期对突发事件舆情态势进行预测预警,为舆情干预治理提供理论依据,有效引导突发事件舆情良性发展.     

食品安全网络舆情的重复感染SIR模型研究北大核心CSCD

基于利益相关者理论,根据食品安全网络舆情的舆情主体与舆情事件的利益紧密程度将舆情主体分为直接利益相关者、间接利益相关者和边缘利益相关者三种类型.设计重复感染的SIR改进模型,提出SDIERF模型,显示感染者在网络舆情不同发展阶段的发帖数,根据突发事件的四个预警级别设计四个不同干预力度的干预级别.通过仿真的方法,研究该三类利益相关者出现重复感染的感染人数及其发帖数的变化情况.使用实例验证了SDIERF模型的预测和监控效果,在潜伏阶段进行干预的效果最好.     

双重情绪交叉感染下重大疫情网络舆情传播研究

重大疫情会引起各种网民情绪的爆发，网民极端情绪交互作用在一定程度上决定着舆情走向。考虑重大疫情下网民情绪异质性与交叉感染性，将舆情信息中情绪因素对网络舆情传播的影响量化为强化度、分歧度和交叉感染率3个维度指标，构建双重情绪交叉感染下的SIPINR舆情传播模型；数值求解平衡点和传播阈值，证明了传播平衡点的稳定性；通过数值仿真揭示重大疫情网络舆情传播规律。研究表明：双重情绪交叉感染的存在将促使重大疫情网络舆情传播更加持久；初始情绪传播者比例不同会影响重大疫情网络舆情传播趋势；情绪强化度、分歧度和双重情绪交叉感染率均对网络舆情传播态势具有重要影响。     

战争舆情演化建模研究

在分析媒体传播效果、人际传播效果为影响战争舆情演化主体(个体)立场演变的主因基础上,采用自底向上的基于Agent的建模理论与方法对战争舆情演化复杂系统进行建模研究,详细描述了媒体Agent影响力以及个体Agent立场演化致因两类模型,给出了个体Agent立场演化依据以及规则,初步实现了某地区战争舆情演化模型原型系统,并进行了仿真实验与分析。结果表明,模型的建立为量化研究舆情演化问题提供了一种思路。     

基于改进灰狼优化支持向量回归的网络舆情预测

网络舆情发展趋势预测对政府相关部门的舆情监测与管控有非常重要的参考意义.针对网络舆情的小样本特性,同时考虑适用模型的时效性和准确度,本文提出一种基于佳点集方法初始化、非线性参数控制以及对引领狼赋权的改进灰狼优化支持向量回归(IGWO-SVR)的网络舆情预测模型,以“新冠肺炎”、“中国梦”等百度指数作为舆情数据样本进行了实证研究.对比实验结果显示,改进后的灰狼优化算法有较强的全局搜索能力、较快的收敛速度以及较好的稳定性.IGWOSVR网络舆情预测模型有较为突出的准确性与稳定性,能够为政府舆情管控部门提供较好的决策参考.     

泛在媒体环境下的网络舆情传播控制模型

正逐步形成的泛在媒体环境深刻影响着网络舆情的传播与控制.将传统的传染病模型推广到泛在媒体环境这样一个开放系统中, 建立了新的带直接免疫的SEIR舆情传播控制模型, 新模型克服了已有网络舆情传播模型存在的对网民个体状态处理过于简单, 对舆情传播媒介的处理过于简化等缺陷.证明了模型的传播平衡点及稳定性, 提出了从网络舆情传播环境入手, 在舆情形成初期进行干预的控制方法.据此, 构建了基于Wiki技术的网络舆情传播控制平台, 对该平台的舆情传播控制效能做了仿真剖析, 验证了控制方法的有效性.     

具有发酵期的舆情传播与控制模型

互联网已经成为舆论斗争的主战场,个体在获得网络舆情信息后,会根据自己的判断以确定是否继续传播信息。考虑个体在获知信息后的信息发酵过程,基于系统动力学的思想,提出了具有发酵期的舆情传播模型。为了适应应急决策的动态过程,基于最优控制理论的方法,构建了社会效用最大化的控制模型,利用庞特里亚金最大值原理,进一步得出了舆情传播的动态最优控制策略。最后,基于模型推导结论和数据模拟,说明了最优控制的优势所在,提出了在应急管理中舆情的控制建议,为应急管理奠定了理论基础和决策依据。     

双层社会网络上的舆情传播动力学分析

本文构建了由线上社交网络和线下物理接触网络构成的双层社会网络模型,通过理论分析计算出稳态时的舆情传播者比例,得到双层社会网络上的舆情传播阈值大于单层线上网络舆情传播阈值,而小于单层线下网络舆情传播阈值.仿真实验结果表明,在线社交网络能够扩大舆情传播范围、加快舆情传播速度.各层子网的传播率对另一层网络中传播者比例几乎没有影响.此外,来自于线下网络的传播者转移率对舆情传播过程的影响作用小于来自于线上网络的传播者转移率.     

政府干预下多种舆情信息交互传播模型与仿真

为识别重大突发事件中多种舆情信息的交互传播规律和更有针对性地制定干预决策,提出了一种交互传播干预模型。该模型融入了多种舆情信息不平等竞争的特点,扩展了现有的单一舆情信息传播干预模型,并可从交互传播整体视角分析干预措施的作用。案例分析与仿真结果表明：该模型可较好地模拟多种舆情信息交互传播的演化趋势;虽然强势舆情信息比弱势舆情信息的潜在危害大,但是干预决策仍需综合关注强势和弱势舆情信息及其间的交互关系。     

基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

舆情交互存在于现实空间与虚拟空间,为具体研究两空间中舆情的演化,首先分析了舆情在不同空间中传播演化的特点及演化过程中相互间的联系.随后,结合改进的有界信任机制构建基于超网络的线上线下舆情演化模型,并针对该模型提出了包括模型初始化模块、信息传播与交互影响模块与双空间同步模块三部分的仿真系统框架.根据同步方向,提出"现实空间-虚拟空间"和"虚拟空间-现实空间"两种同步率,并通过对比仿真实验研究了同步率与空间速度比对舆情演化的影响.     

基于公众认知与政府引导的邻避舆情演化模型

针对近年邻避群体事件的舆情诱发性,基于公众认知和政府引导视角研究邻避舆情演化问题.首先,通过多案例比较分析,提炼邻避舆情演化的宏观特征,并基于Gompertz模型改进给予刻画;随后,分析个体对邻避项目的微观认知交互行为,运用演化博弈建模来描述个体复制动态;同时,考虑政府通过正面舆论对邻避舆情给予回应,运用信息熵理论和动力学方法构建政府舆论引导的交互熵模型和动力学方程;进而在此基础上,给出"公众-政府"邻避舆情演化模型;最后,讨论该模型均衡点的存在性和稳定性,并以"广东茂名PX事件"的邻避舆情演化为基础案例进行数值仿真研究.结果表明:当公众对邻避项目风险认知偏差较小时,政府应适当尊重邻避舆情,并遵循渐进式的引导路径对邻避舆情给予及时、主动的关切性回应,否则,邻避舆情会愈演愈烈;而当公众对邻避项目风险认知偏差较大时,政府应对邻避舆情加强跟踪和监管,并给予及时、适量的客观回应,否则,邻避舆情会演化到较高稳态.     

基于多层耦合网络的舆情传播控制研究

为研究平台间信息交互对舆情传播以及舆情控制的影响,以微信和微博平台为例,利用多智能体建模方法和改进的SEIR模型,构建了包含“微信层-微博层-控制层”的多层耦合网络舆情传播和舆情控制模型。在Anylogic平台选取“湖北省红十字会物资使用情况引发质疑”舆情事件进行了仿真实验,分析了单/双平台、控制范围、控制力度、控制时间、平台间交互等因素的影响,研究了多平台互动传播下的媒体引导和政府干预策略。仿真实验表明,模型很好地刻画了微信、微博平台的信息传播特性,反映了舆情的跨平台传播效应。     

考虑在线评论中个体标准差异的汽车产品排序方法

用户在线评论是影响消费者汽车产品选择决策的重要信息来源.已有的基于用户在线评论的产品排序研究中,较少考虑用户评价标准差异对排序结果的影响.基于文本型、数值型和极性评论数据,本文提出一种考虑个体评价标准差异的汽车产品排序方法:首先分析文本型评论中的用户情感,构建情感词典,得到初步情感得分;然后利用数值型和极性评论相关值为...     

基于系统动力学的危化品水污染突发事件中网络舆情危机应急策略研究

鉴于危化品强腐蚀性、剧毒等特性,其突发泄露事件,特别是水污染突发事件,将对人民生命安全和财产安全造成严重威胁,从而引发网络舆情危机.本文基于系统动力学,深入分析危化品水污染突发事件中网络舆情的扩散演化规律,以探索有效的危机应急策略.新模型包括网民子块、网媒子块和政府子块三个子模块,受到危化品水污染突发事件的直接影响,并影响着突发事件的发展演化.以五个危化品水污染突发事件为案例,实证研究验证并分析了仿真模型的有效性和实用性;在此基础上,对不同危机应急策略进行了模拟.政策仿真结果表明:提高官方新闻透明度、政府危机处理力度、政府响应效率能有效控制并引导网络舆情的扩散与传播.     

互联网舆情分析弹性自组织网

主要解决海量互联网信息的舆情分析问题。以概念倾向性和话题属性新概念为基础,建立了具有人工及自我双重训练功能的、具有自我反馈机制的舆情统计分析模型。以互联网为平台构建了虚拟的弹性自组织网,解决了网络舆情分布式计算、规模自由扩展及大规模舆情信息视觉化等的问题,并根据力学抽象使其具备了网络拓扑结构的自优化、自更新功能。实验表明,模型具有分析效率高、准确、结果直观等特点。     

基于不确定微分方程的网络舆情传播模型研究

不确定微分方程是由典范过程驱动的一类微分方程,是一种描述不确定过程或不确定动态系统的新型数学工具.本文在研究网络舆情传播过程和传播类型的基础上,充分考虑网络舆情传播过程中存在的一些不确定因素,根据网络舆情传播的不同阶段提出相应的基于不确定微分方程的网络舆情传播模型.最后结合甘肃兰州自来水苯含量超标事件给出了衰退阶段模型的数值计算实例,预测结果与实际传播情况基本吻合.     

企业社会责任负面事件网络舆情演化与政企合作研究

企业社会责任负面事件网络舆情演化具有主体行为复杂性,是动态的复杂网络系统,把握舆情演化过程中主体的行为特征和互动关系有助于舆情管理.本文以企业、政府、民众、媒体和意见领袖五个主体为节点,以不同主体之间交互关系为路径,构建了企业社会责任负面事件网络舆情演化的多主体模型.选取"百度魏则西"为基础事件,采用系统动力学理论和方法,探究了企业社会责任负面事件网络舆情的演化过程和系统结构中的动力学行为.研究结果表明:企业社会责任负面事件网络舆情演化总体呈现了诱发、扩散和消退三个阶段的周期性过程.企业与利益相关者之间的交互作用是推动舆情演化的主要动因,其中企业和政府作为两个重要的行为主体,在联动的时点选择上,按照政府调控行为在先、企业应对行为在后的方式,能有效发挥政府的调控作用和企业的主观能动性,缓解舆论危机.