协同治理视域下政务微博参与网络舆情治理研究

微博的兴起,改变了网络舆情信息传播和网络舆论扩散的局面,拉近了互联网与民众的距离。政务微博作为微博生态圈的重要组成部分,逐渐成为政府与民众互动交流的重要平台,在政务新媒体中发挥着重要作用。本文通过阐明协同治理理论的内涵,寻求政务微博与协同治理理论的契合性,分析协同治理视域下政务微博参与网络舆情治理的现状,并提出优化政务微博参与网络舆情治理的对策,旨在进一步推进公共管理的现代化进程,增强政府公信力和领导力。     

微博对高校网络舆情的控制与管理

随着信息技术及互联网应用的不断普及与发展,微博等新型媒体已经成为网络舆情的重要舆论场。微博作为一种新型的舆论传播平台,越来越成为高校网络舆情的主阵地。大学生作为微博的主力军,在这新兴媒体的使用中占据着不可忽视的地位。高校利用官方微博来控制和管理网络舆情已非常有必要。本研究通过高校网络舆情现状分析,探讨高校官方微博对舆情传播的影响,提出了基于高校官方微博的网络舆情管理策略,为高校建设与管理微博提供了一定参考。     

论微博舆论的消极影响及其治理

2013年4月20日8时02分,四川省雅安市芦山县发生7.0级地震,地震后不到一分钟,就有微博传出地震灾区的声音;其后,播报灾情、微博寻人、转发求助、公益捐款、呼吁提醒等信息在微博里迅速形成强大的舆论场. 1微博舆论的个性特征 如今,微博已经明显超越了网络论坛,成为公众发表意见的主要传播媒介和第二大网络舆情之源.微博舆论是微博用户构成的公众在微博平台上对当前热点事件的议论,它是社会舆论的一种存在形态,具有舆论的基本特征,又呈现出个性特点: 1.1微博舆情传播主体层次多、数量大.微博突破了传统人际传播的模式,是网络舆论传播的升级.微博对事件引起社会各个阶层的关注、对促进事件的解决发挥着不容忽视的重要的作用.     

论微博舆论的消极影响及其治理

2013年4月20日8时02分,四川省雅安市芦山县发生7.0级地震,地震后不到一分钟,就有微博传出地震灾区的声音;其后,播报灾情、微博寻人、转发求助、公益捐款、呼吁提醒等信息在微博里迅速形成强大的舆论场. 1微博舆论的个性特征 如今,微博已经明显超越了网络论坛,成为公众发表意见的主要传播媒介和第二大网络舆情之源.微博舆论是微博用户构成的公众在微博平台上对当前热点事件的议论,它是社会舆论的一种存在形态,具有舆论的基本特征,又呈现出个性特点: 1.1微博舆情传播主体层次多、数量大.微博突破了传统人际传播的模式,是网络舆论传播的升级.微博对事件引起社会各个阶层的关注、对促进事件的解决发挥着不容忽视的重要的作用.     

微博网络中基于主题发现的舆情分析

针对现有微博网络舆情分析的研究中没有从全局层面考虑舆情文本特征的情况,结合微博网络舆情的主题及趋向性分析,提出了基于主题发现的微博网络舆情分析模型,从文本预处理、微博文本特征提取、微博舆情的主题发现及趋向性分析三方面进行了具体描述。仿真结果表明,基于该模型实现的微博网络舆情分析方法在微博网络舆情的分析处理中检测效果良好,说明该模型有效。相关内容可为该领域的进一步研究提供有价值的参考。     

新形势下地方政府网络舆情管理路径思考

互联网上由一些突发事件和敏感事件形成的网络舆情,是地方政府重要的执政资源,有利于公众更好的监督政府。地方政府应正确面对网络舆情,遵循传播规律,推进网络问政,加强网络沟通,增强服务意识,提高对网络舆情的应对与管理能力。     

网络舆情应对与引导路径选择

网络舆情是公众网友通过互联网对社会热点问题发表的带有个人情绪的言论和观点的集合,其具体载体为各种网络应用形式,如论坛帖子及跟帖、新闻评论、微博等。网络一方面给了我们一条疏通网民心理情绪意见的通道,同时也存在容易被利用的风险,本文在分析了网络舆情特点的基础上,提出并分析了网络舆情应对与引导的路径选择。     

基于数据融合的互联网舆情分析系统

本文提出了一种基于数据融合的互联网舆情分析系统.系统使用网络爬虫采集互联网新闻、微信公众号、博客、论坛、APP、微博、报纸、视频等信息,结合中国移动自有DPI数据,采用情感分析等多种自然语言处理算法实现数据融合分析处理,建立不同类型数据之间的关联关系,挖掘更多数据价值,且系统使用多租户模式实现底层数据共享和用户舆情信息隔离,大量节省硬件存储成本,也让用户体验个性化舆情.     

基于微博的网络舆情管控技术研究

微博作为社交网络发展的最新产物,已逐渐成为网络舆情爆发的始发地。微博舆情管控有效的措施是发布舆论疏导信息进行正确导向。研究基于微博网站的开放平台,通过注册合法用户,采取群发消息、群发评论、群发@信息等技术途径,增强舆论导向信息传播的速度和密度、信息投送的精度和力度。最后通过国内主流的微博网站开放平台搭建实验环境,对微博舆情管控技术进行了验证,能够较好地实现微博舆情疏导信息形成几何数的传播速度。     

高校学生自媒体使用现状下的网络舆情引导策略研究

当下,诸如微博、微信等自媒体已经成了高校学生获取信息、表达情绪的主要平台。自媒体时代的网络舆情有着传播迅速、参与面广、敏感性高等特点;而话语权威的消解,网络中非理性和非客观因素的存在以及舆情监管的无力使得高校舆情工作面临着新的问题和挑战。针对自媒体时代高校网络舆情特点,要积极有效地进行舆论引导就要求高校舆情管理者必须具有相应素质,高校增加舆情工作的重视程度,建立专门监管部门实时监控和科学管理。     

重大自然灾害事件的舆情特征及治理研究

新浪微博评论内容包含用户对社会事件的看法、态度、情感倾向等,其中蕴含着十分丰富的情态信息。为把握舆情走向,提升公共舆情治理能力和公共服务质量,本文以“7·20”河南暴雨事件为例,选取人民日报微博客户端在事件期间发布的相关微博,以其微博文本和评论为基础进行舆情文本情感分析及主题提取,结合数据分析得出事件舆情特征,并讨论相关管理部门应如何针对突发事件进行舆情治理,构建健康绿色的网络环境。     

新媒体背景下网络舆情挑战与政府治理策略分析

基于新媒体背景下,对网络舆情挑战和政府治理策略进行研究,首先分析新媒体背景下,网络舆情对政府治理的作用,其次阐述政府治理网络舆情中面临的挑战,并以此为依据,提出完善网络舆情预警机制、完善网络舆情引导机制、完善网络舆情调控机制等,政府治理网络舆情的措施,有效提高政府社会治理水平,希望能为相关人士提供些许参考。     

政府网络舆情监控系统的实现

互联网以其便捷、虚拟化、传播快等特点使大众更乐于通过网络方式发表各自看法,形成网络舆情。政府通过构建网络舆情系统,及时了解社情民意,主导网络舆情。从网络舆情系统技术实现方面,介绍了舆情系统进行舆情收集、分析、预警、报告的整个过程,详细论述各个过程实现的关键技术,从而为理解和构建政府舆情监控系统提供参考。     

东营市应对网络舆情的联动应急机制研究

论文在分析了网络舆情危机的成因、特点及演化等问题的基础上,进一步分析东营市地方政府应对网络舆情危机不恰当的因素。从而提出应该构建应对网络舆情危机的应急机制体系,提升东营市地方政府对网络舆情危机的掌控能力与应对能力。     

一种热点话题算法在微博舆情系统中的应用

为了能从中文微博中获取实时的热点话题,设计了一种微博舆情系统,能够有效分析出微博中的热点话题。系统采用网络爬虫算法获得微博数据,然后对微博数据进行过滤,预处理得出比较纯净的微博数据。这里重点是对微博数据进行热点话题分析,采用一种特征向量模型来分析热点话题。最后通过实验表明该微博舆情系统有一定的可行性和准确率。     

基于微博的舆情监测与分析的研究

微博凭借其操作简单、互动性强、传播迅捷的特点,发展飞速。微博不仅已经渗透到社会各个方面,而且日益成为新闻舆论的重要源头。网络舆情的形成和传播呈现的是病毒爆发式的增长方式,能对社会产生巨大的影响。但基于微博的舆情监测和分析还是比较贫乏的。在舆情监测和分析研究的基础上设计与实现了基于微博的Scool舆情监测分析系统。针对微博覆盖面广、用户基数大、数据量巨大、更新速度快的特点,在此系统中信息的存储采取的是NoSQL与关系数据库结合的方式。     

张家口加强网络信息管理和舆情分析研究

本文在廓清网络舆情的概念和相关知识,研究网络舆情特点的基础上,以分析张家口在网络舆情管理的现状和不足为出发点,从认识、理论和实践方面提出加强地方政府网络舆情管理的主体地位,完善舆情管理机制等的途径和方法,以进一步提高地方政府在新时期的执政能力和管理水平,为张家口地区的经济发展提供有益的启发和帮助。     

基于社交软件的高校校园网络舆情分析

为了准确把握高校大学生群体的心理状况和行为倾向,利用社交软件针对性分析高校校园网络舆情具有重要理论意义和现实价值。首先,调研高校的校园官网、微博、QQ与微信,通过问卷、网络爬虫等手段收集大学生网络舆情数据。然后,通过数据预处理、数据挖掘来提取热词和敏感信息,对热点事件进行聚类并可视化呈现舆情分析的结果。最后,基于舆情分析结果给出引导大学生健康发展的相关建议。     

基于多主体仿真的微博舆情动态演化模型研究

微博仅140个字,信息共享非常迅速便捷,逐渐成为人们表达心情、交流信息的重要方式。随着用户和数据的积累,微博在舆情管理、行为预测、网络影响发挥着越来越大的价值。文章尝试引入多主体建模与仿真方法对微博舆情动态演化规律进行定量研究,为微博舆情的引导和管理提供科学依据。将微博中各个主体的差异性考虑进去,用多主体建模与仿真方法构建主体之间的交互规则来对传统传染病模型(SIR模型)中的概率进行改进。     

基于社区发现的舆情热点挖掘研究

信息时代的快速发展,让社交网络平台成为人们交流工作、发表意见、联络感情的第二世界。为了准确地在大量网络舆情数据中发现热点并分析其热度,提出了基于社区发现的舆情热点挖掘研究,使用社区发现算法对舆情数据的热点挖掘工作进行研究,鉴于微博数据传播机制的特点,微博话题的热度值会受到转发量、评论数、点赞次数以及发表时间的影响,为此引入微博舆情数据关键词的热度影响因子来提高针对微博舆情数据热度计算的准确率。并在此基础上提出一种基于综合权重计算和热度影响因子的改进算法—CWHIF-TR。构建针对微博文本的热度分析模型,完成热点关键词热度分析实验和摘要句热度分析实验,为热度计算的相关研究提供思路。