借力新媒体 谋求新发展——浅谈传统媒体如何应对新媒体的冲击

新媒体的蓬勃发展给传统媒体带来了挑战,也为传统媒体的转型升级创造了机遇。本文从微博入手,深入分析新媒体为报纸等传统媒体提供了丰富的新闻源,传统媒体可以利用微博、网站等新媒体重新整合优势资源,实现"报网互动"、"报微互动",开创全新的媒体运作模式。     

政府职能转变在当下

当下,移动互联网迅猛发展,＂微媒体＂时代已经到来,人人都是＂记者＂,个个都是＂编辑＂,处处变成＂现场＂,时时可以＂直播＂。传统的政府管理思维、习惯和方式已经受到严重挑战,一些干部对于所谓的＂突发事件＂手足无措,显得非常被动;一些干部从内心惧怕网民,甚至把网民视为＂刁民＂;一些部门和地方政府的公信力大大下降。然而,有问题就有机会,解决问题的过程就是孕育新机会的过程。互联网必将使政府职能发生六大转变。     

基于核心用户对发现的微博好友推荐算法

现有的微博好友推荐算法没有充分考虑网络关系结构,导致发现的邻居群合理性较差。针对这个问题,围绕微博用户群聚规律和社交网络特点展开研究,提出一种基于核心用户对发现的微博好友推荐算法;该算法首先将任意两个具有相互关注关系的用户封装成用户对的形式并计算各用户对之间的交互行为相似度,然后通过密度和距离两个参数发现核心用户对以及划分合理的邻居类簇,最后根据制定的推荐规则向用户进行好友推荐。结果表明,相比传统的协同过滤方法,该算法明显提高了微博好友推荐的精度,核心用户对发现、类簇的合理划分以及推荐规则的制定能够缓解数据稀疏和冷启动带来的问题。     

大数据时代图书馆的微服务体系构建研究

介绍了微服务及其在图书馆开展的现状,分析了大数据的产生与核心价值以及其为图书馆微服务带来的变化,从服务理念的改变、微服务团队建设、微服务内容、数据的挖掘、微服务工具、读者隐私保护6个方面探讨了大数据时代图书馆如何进行微服务体系构建.     

语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法

当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算,使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高;在语义规则部分,基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则,使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时,还对每条微博的情感给出了具体的数值,并在正确率、召回率、F 值的基础上,提出合格率这一指标,对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建 Hadoop 平台对测试集的1万条数据进行测试,验证了融合算法的有效性。     

政务短视频公共事务协同治理探究

多元主体参与的协同治理模式是公共事务治理的新趋向,是构建共建共治共享社会治理格局的重要途径。政务短视频作为公共事务协同治理模式最新形式的媒介支撑,在促进协同治理主体多元化、优化公共事务协同治理基础、深化协同治理的双向沟通、提升公共事务协同治理的实际效能等方面具有较好表现,但仍存在由于机制不顺、理念偏差导致的政府主体责任落实不到位,以及顶层统筹不足、缺乏需求回应导致的公众参与缺失等问题。针对这些问题,论文从协同治理的两方参与主体“政府”和“公众”角度出发,提出对应的优化策略,同时,构建“政府+公众”双主体的政务短视频评估框架,以期为各地区、各部门细化政务新媒体工作考核评估提供一定参考。     

微博营销效果研究：基于品牌关系的视角

在微博平台发展的如火如荼之际,企业纷纷展开微博营销。为验证微博营销的效果,研究结合品牌关系的定义和微博“拟人化”的特征,提出微博营销将影响品牌关系质量。并通过构建结构方程模型的方式,验证了企业微博账户的满意度经过微博账户社群意识的中介影响,直接对微博账户的行为意向和品牌关系质量产生显著影响。即当对企业微博较满意的“粉丝”在感受到较强的社群意识的时候,他们倾向于继续长期和此企业微博保持联系并持续关注,也愿意花费更长的时间在该企业微博账号上。同时,研究表明社群意识对品牌关系质量具有一定的提升效果,品牌关系质量测量维度包括认知、情感和忠诚。     

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。     

基于关键词共现网络的主题词提取算法

针对主题词提取中关键词提取不准确以及仅考虑单一相关性的问题,提出一种将集成思想与复杂网络相结合的主题词提取算法。首先通过集成算法提取话题数据的关键词,以提高关键词提取的准确性,其次改进传统词共现公式计算关键词的共现度,并建立关键词共现网络,在网络的基础上得到最优连通子图,同时以节点度中心性为权重衡量关键词重要性并从中映射出主题词。最后,使用微博话题数据集进行实例验证,证明该算法是有效的,并优于传统的词共现算法,并在青岛社区话题数据集中进行应用。     

微博网络消息传播的ISSR模型

将微博用户划分为无知者、传播者和拒绝者3种类型,结合微博网络消息传播实际情况,在经典传染病易感染-感染-治愈模型基础上,提出新的无知-传播-传播-拒绝模型. 详细描述了传播机制,并对模型的均场方程进行稳态分析. 由爬取到的上海典型大学新浪微博用户信息,构建符合真实网络统计性质的网络演化模型,并进行网络动力学分析. 仿真结果表明,较大的转发率 和较小的拒绝率可以提高微博消息的传播范围,多次转发率对传播节点密度也有一定的影响.