提高应对网络舆情能力的几项措施

网络舆情是民众通过互联网对政府管理以及现实社会中各种现象、问题所表达的政治信念、态度、意见和情绪的总和。当前,我国网络舆情基础广泛,信息量大,意见纷繁,具有内容公众化、传播开放化、控制难度大等特点。如何及时准确把握社会舆情动态,提高对复杂多变的网络舆情的分析和应对能力,是地方政府以及各级领导干部必须面对的新课题。     

大数据时代的网络舆情分析系统

网络舆情是通过互联网传播的,公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点.面对数亿网民和浩如烟海的网络言论,网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台.大数据的相关技术目前应用最成熟的是由Apache基金会提出的Hadoop解决方案,将Hadoop技术应用于网络舆情分析系统,可以有效适应海量数据的处理需要.     

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。     

网络舆情环境下开展高校素质教育工作的方法研究

网络作为校园网络舆情以及传播的主要载体,已经成为现代大学生表达情绪、意愿、态度和建议的最佳平台。高校中网络舆情的加强引导是摆在思想政治教育工作者面前的一项重要问题。做好学生思想政治工作,不但要详细了解网络舆情的特征,提高舆情网络平台,而且还要构建稳健的有关于思想政治教育网络平台阵地。     

电子技术课程教学中的情绪管理教育

针对当前大学生日益突出的心理健康问题，本文提出在电子技术课程教学中融入情绪管理教育，以电子技术的典型功能特点和解决问题的技术思想作类比，分析其中蕴含的情绪管理思想，帮助学生培养情绪管理能力。电子技术教学中融入情绪管理教育为大学生心理健康教育探索了一种有效载体，对高校理工科专业学生心理健康教育形式的丰富和效果的提升具有现实指导意义。     

基于Web挖掘的网络舆情智能分析

网络舆情是公众在互联网上对某一社会现象或社会问题公开表达的具有一定影响力的共同意见。Web信息挖掘技术能够有效地对网络舆情的起源、受众及其特点、在网络上的扩散模式和影响效果进行分析。文章将对Web信息挖掘技术的含义、类别和组要方法进行分析,研究Web挖掘技术在网络舆情中是如何进行智能分析,以期对网络舆情管理部门对管理网络舆情信息提供借鉴和参考意义。     

新冠肺炎疫情期间公众对人工智能的认知与态度 ——基于新浪微博内容的文本挖掘

基于清博大数据在新冠肺炎疫情期间的微博舆情监测数据,采用文本挖掘结合质性分析的方法对参与人工智能话题讨论的微博内容进行研究.研究发现,人工智能在复工复产、疫情监测,以及医疗场景下的应用最受公众关注,讨论中整体呈积极正向的态度,主要体现在公众接受和认可人工智能的准确性、有效性和安全性.企业和政府既是人工智能话题的发起者、信息来源,也是受公众关注的对象,重点关注了人工智能与经济、政策、技术应用等层面的问题,而人工智能伦理、治理、风险和相关科学普及方面的内容相对较少.提出应鼓励多元主体展开公开对话,聚焦人工智能伦理、治理与风险问题,科普工作者可以借助公众对人工智能的关注与疫情期间的切身经历,进行深入、系统和有针对性的科普.     

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.     

大数据时代下的网络舆情分析系统

2003年被成为"大数据元年",随着大数据时代的到来,网络舆情分析具体工作发生了变化。在舆情分析工作中,对于大数据技术的应用使分析工作有了更好的基础,同时,网络舆情分析工作在大数据技术的支持下更加的成熟、完善,鉴于网络舆情分析的公信力问题面临着严峻的挑战,本文从网络舆情分析系统的功能、应用、大数据时代的网络舆情分析三个方面探讨了大数据时代下网络舆情分析的系统。     

中国公民对转基因的认知和态度分析

转基因技术的应用近年来在我国成为社会热点议题,也是当前科学传播领域的重大热点议题。本文基于2015年第九次中国公民科学素质调查转基因科技议题模块的数据,分析我国公众对转基因技术的信息来源、知识水平、态度及支持状况,分析公众对转基因的认知和态度特征,展现出我国公众对转基因的态度和看法全貌,为转基因议题的科学传播提供可靠的数据支持,并为相关部门决策提供参考。     

基于大数据的网络舆情分析系统

针对互联网数据快速增长和舆情信息飞速传播的问题,提出一种基于大数据的网络舆情分析系统。该系统包括数据采集、预处理、分析和报告汇总四个模块,实现舆情信息的全网自动搜索与采集,大规模舆情数据的格式化存储以及舆情信息的分析、统计汇总等功能。该系统还使用Hadoop平台进行数据处理,并使用HDFS分布式文件系统存储舆情数据,使用MapReduce技术完成舆情分析和报告。仿真结果表明,该系统有助于及时、准确地分析网络舆情,能较好地满足网络舆情分析的需求。     

论中职德育心理健康教育的必要性

中职德育教育是对学生的个性倾向和自我意识进行社会化培养的过程,同时也是学生知、情、意、行的形成过程,所以我们要强化德育心理健康教育,以使得学生更好的溶入社会,服务社会。本文从中职学生的个性化特点出发,论述了中职德育心理健康教育存在的问题,并详细的分析了中职德育心理健康教育的必要性及教育途径。     

互联网证券舆情多空倾向性判别研究

目前证券市场上小道消息、操控舆论、证券黑嘴等违法现象接连出现,证券舆情安全问题日益严重。针对该问题,文章设计实现一种证券舆情多空倾向判别方法。首先创建证券舆情语料库,根据证券舆情语料库快速扫描文章的内容信息。将证券舆情多空属性词与具体证券的信息点进行关联,并映射到证券对象。去除噪声的干扰,统计出来多空数据结果,依据结果进行计算,最终得到该证券文章的多空倾向性判别结果。即从海量的互联网证券资讯中计算出相关舆情对证券实体对象看多与看空的态度,对于判别证券市场的虚假消息具有很好的应用价值。     

基于机器学习的网络舆情预测研究综述

大数据时代来临，社交网络和自媒体平台为公众提供了解多元文化的渠道。与此同时，一些负面、虚假或未被证实的消息同样可以得到传播。因此，在舆情形成初期，实时监看和预测未来的舆情走势成为重中之重。传统的网络舆情监看依靠人工信息汇集和分析预测舆情走势，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的预测方法已在各个行业取得成就。文中对应用于网络舆情预测的主要机器学习模型进行梳理和理论介绍。此外，对当前应用机器学习于网络舆情预测的主要方法进行全面综述、对引入的关键技术进行整理介绍并探讨未来发展方向。     

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。     

大数据环境下的网络舆情管理系统设计

随着网络的快速发展,越来越多的人们通过网络发表个人观点及看法,网络舆情成为社会舆情中的重点对象和主要方式.本文通过对大数据环境下网络舆情及其特点的阐述、分析,结合数据挖掘、文本情感分析等技术,初步构建出了网络舆情管理系统的模型.     

人工蜂群聚类的多媒体网络舆情数据挖掘

阐述多媒体网络舆情数据分布的图谱结构模型,采用人工蜂群轨迹图谱特征分析方法,构建多媒体网络舆情数据的循环查询模型,通过关键词查询和模式查询方法,进行多媒体网络舆情数据的人工蜂群聚类分析,结合数据存储结构分析和联合参数特征分析方法,进行多媒体网络舆情数据图谱参数融合和聚类,实现多媒体网络舆情数据挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行多媒体网络舆情数据的精度较高,图谱辨识能力较好。     

基于大数据的网络舆情的分析

随着互联网应用和技术的迅速发展,网络舆情在数据载体量、复杂性和产生速度等方面产生了明显的变化,基本的分析枢架已经不能满足网络舆情的分析要求,因此为了更好的分析网络舆情,必须在基本的大数据基础上有所改进,以下将就网络舆情的基本分析方法对当前网络舆情大数据的特征和分类进行归纳,并对网络舆情创新将向大数据靠拢的观点进行说明。     

基于网络的微博舆情传播方式及引导机制研究

随着网络的迅速普及,网民的声音越来越被重视起来,特别是微博等即时信息发布工具的兴起,正在逐步的改变着官民的互动格局,关于社会热点公众的参与度进一步提升,公众民主意识逐步增强。本文主要分析当前网络舆情的现状,探讨传播方式等,同时指出政府在应对网络舆情时存在的问题,文中还对建立政府微博进行了阐述,提出要建立一整套的完善机制这一解决方案。     

国内社会舆情研究热点及趋势探讨——基于共词分析方法

本文在提取了以社会舆情为主题的近千余篇CNKI期刊论文的关键词后,筛选出词频最高的前63个,在此基础上运用了文献计量研究的共词分析方法,采用SPSS19.0软件为工具,通过统计学的因子分析,聚类分析,研究得出了当前国内社会舆情研究的热点以及发展趋势,主要研究热点包括:舆情引导机制,公众意见管理,舆论问题的对策研究,社会矛盾与意识形态分析,媒体影响力与舆情传播,社会舆情监督等六大研究热点,以及逐渐向网络舆情监督,和大众媒体的管理研究,舆情的传播模式发展的研究趋势。