基于观点挖掘的突发事件微博意见领袖识别方法

基于意见领袖概念的本质, 运用观点挖掘技术研究突发事件中微博意见领袖的识别, 为网络舆情治理提供参考。提出三步识别方法框架: 首先采用文献分析法构建指标模型, 评价微博博主的信息影响力; 其次构建文本主客观分类模型, 计算高影响力博主事件相关博文的观点输出性, 识别观点博文; 然后针对观点博文的评论文本构建情感极性分类模型, 计算博文观点获得的支持度以及博主观点的支持率, 最终将输出了观点并获得较多支持的高影响力博主作为该事件的“意见领袖”。同时, 运用上述方法对典型实际案例的微博舆情数据进行分析, 识别该事件的微博意见领袖, 对其特征和舆情参与行为进行观察。并将该结果与社会网络分析法、专家人工分析法识别的结果进行了对比, 验证了本方法的科学性和有效性。结果表明, 本方法能够识别在突发事件舆情生命周期中真正拥有舆论引导力, 具备治理价值的微博意见领袖。     

网络舆论意见领袖特征研究

为了发现网络舆论的意见领袖,利用从网络中采集到的基本数据,构造网络话题参与者的"属性矩阵",提出意见领袖综合评价算法,以排序方式列出意见领袖.通过实际示例说明应用该评价算法的基本步骤和计算方法.该模型具有一定的理论指导意义和实际使用价值.     

基于社团信息传播能力分析的微博舆情热点监测

在分析微博舆情热点监测研究局限的基础上,从信息传播角度提出一种基于社团信息传播能力分析的微博舆情热点监测方法。该方法首先基于微博用户间信息交互构建微博信息交互网络;然后采用快速Newman社团发现算法挖掘信息交互网络中的信息传播社团;最后根据用户传播影响力和用户间交互紧密度对社团的传播能力进行评估,并通过对具有较强信息传播能力社团中信息交互的监测实现微博潜在舆情热点的挖掘。实验结果表明,微博信息传播社团的信息传播能力与热点微博信息在社团中的真实传播效果具有较高的拟合度,通过对强传播能力社团中信息交互情况的实时监测,可发现潜在舆情热点信息。     

融合立场检测和主题挖掘的突发公共事件网络舆情演化研究

基于立场检测和主题挖掘的突发公共事件舆情演化研究,能够帮助政府及利益相关者快速地掌握突发公共事件网络舆情的演化规律,具有重要的意义。划分具体突发公共事件的舆情生命周期,提出新的立场检测模型和主题句挖掘方法,针对每个生命周期阶段,在识别大众网民的立场信息的基础上筛选出高效用的舆情信息,再挖掘高效用舆情信息的主题,以深入分析突发公共事件主题信息的演化规律。以“杭州女子失踪案”的微博数据为例,首先将本文方法与多种方法的实验结果进行对比分析,验证了方法的有效性;然后基于实验结果进行舆情演化分析,证明了其能够在实际的突发公共事件舆情中快速聚焦关键点,较好地分析突发公共事件舆情演化规律和特点。该方法能较有效、准确地识别和分析舆情内容,为网络舆情演化的研究提供了新视角。     

网络意见领袖对微博不实信息传播的影响

为了考察网络意见领袖对微博不实信息传播过程的影响,在传染病模型ISR的基础上进行改进,构建了考虑网络意见领袖的微博不实信息传播模型,利用Matlab软件进行数值仿真和结果分析.模拟结果表明:网络平均度和意见领袖对不实信息的传播力越大,不实信息的影响力越大;微博不实信息传播的持续时间随网络意见领袖的初始密度变化而变化.     

微博意见领袖的特征对网络舆情传播的影响

微博意见领袖对网络舆情的传播产生重要影响,可以塑造公共舆论,影响政策的制定与实施.本文基于新浪微博,以复旦大学投毒案为具体实例,使用结构方程模型进行实证分析.研究结果表明:微博意见领袖的身份背景、被认同度、介入时点和责任感均正向于网络舆情传播,而其活跃度与网络舆情传播并没显著相关.     

工业设计决策网络构建及其动态演化仿真

针对工业设计过程多阶段方案决策的意见演化问题,融合复杂网络理论建立工业设计决策网络模型,通过意见动力学进行决策意见动态演化仿真.基于图论建立设计决策有权无向网络,以网络效率变化确定决策者权重,借助意见距离识别设计决策网络节点信任集合,利用加权平均意见驱动设计决策网络更新与演化. 提出工业设计决策网络的演化仿真流程,结合产品设计方案决策数据进行动态仿真分析,结果表明：信任阈值决定设计决策网络拓扑构成,随着网络演化的进行,决策个体间意见差异逐步缩小并最终达成共识;设计决策网络分析能够析出噪声节点及其意见变化,在实际产品设计决策中应重点关注;意见演化能够辅助确定工业设计方案决策轮次,明确方案在各指标上的表现并识别设计改进方向;仿真分析有助于发现设计决策中的关键因素和意见演化规律.     

基于语义分析的微博热点话题发现技术研究

近年来,微博热点话题发现已经成为当前网络舆情分析研究的热点.本文针对微博信息的碎片化、口语化等短文本特点,为解决向量空间模型(VSM)文本表示方法存在高维度、稀疏,及同义多义等问题,采用潜在语义分析法对微博信息进行建模,再通过贝叶斯分类算法实现话题发现.并采用J2EE开发包及Eclipse集成开发环境,结合Hibernate,Lucene等技术实现了微博热点话题发现系统,实验表明这种方法是有效的.     

面向微博可信度评估的辩论图模型

微博内容具有信息混杂和不确定性等特点,传统可信度判别方法存在一定局限性。因此,该文提出一种面向微博可信度评估的辩论有向图模型,从辩论的角度出发,以图模型直观、形象化地描述了辩论推演过程。通过话题语料构成争议节点,利用争议间的主题情感和潜在逻辑关系定义规则可信度,并设置图中边的权值来代表争议间的防卫和攻击强度。根据相关算法得出结论的可信度,递归进行辩论图演化,得到需判别信息的可信度。实验结果表明该模型比传统方法综合指标值平均提升6%。     

基于结构平衡的社交网络舆情正向引导学习方法探讨

社交网络已经成为人们获取信息和进行社会交往的重要平台。一个话题经过众多网民评论与传播, 可能演变成社会关注的热点舆情。在社交网络文本大数据背景下, 从话题产生源头把握其演化趋势和发展规律, 对负向或弱正向话题采用适当的策略加以引导, 使其朝着正向发展, 对社会稳定具有重要意义。当前国内外相关研究尚处于起步阶段, 理论方法和研究手段还不成熟。在综述的基础上, 文章系统地提出网络舆情引导策略的理论与方法, 包括社交网络舆情生命周期与结构平衡协同演化模型;基于网络结构平衡的结构洞分析、关键节点人物识别、同质化分析的舆情引导模型特征参数分析;社交网络舆情正向引导式学习模型、算法及系统。     

微博时代舆论领袖的传播进路

随着技术的革新和网络媒体的崛起,微博以一个自主、开放、自由的信息发布平台,为网络舆论的生成创造了一个全新的媒介环境。微博的裂变式和病毒式传播,能迅速产生强大的舆论威力,在技术水平和舆论领袖的合力作用下,建构具有微博时代明显特质的网络舆论场。分析舆论领袖在舆论场中的具体传播进路,审视微博时代下舆论领袖作为传播主体的影响,并提出健全法律制度、提升网络技术水平、加强网络议程设置,以及提升全民自律水平和媒介素养,借以净化网络传播环境。     

基于SEI3R的微信舆情演化模型

舆情演化包括信息传播和观点演化两个相互交织、相互影响的过程。利用SEIR模型描述个体传播状态转移过程,基于Deffuant 模型描述个体观点交互过程,将传播者细分为正面传播者、负面传播者和中立传播者,建立了融合信息传播和观点演化的SEI³R模型框架。在SEI³R模型框架的基础上,分析微信传播特性,定义社会加强效应和兴趣衰减效应影响下的传播概率、基于亲密度的观点交互关系,建立了微信舆情演化模型。通过仿真实验,研究了信息传播、观点演化以及相互影响的效果,对舆情事件性质、立场调整系数以及用户心理阈值等参数进行了分析。     

高校网络社群中意见领袖的特性和作用分析

以论坛、QQ群、校友、开心等为代表的网络社群在高校青年中受到大力追捧,越来越多的大学生试图从网络社群中获取信息,寻求归属感。关注网络社群,聚焦网络舆论已经成为营造和谐的网络环境,培育健康的网络文化的前提和基础。本文拟从高校网络社群的特征入手,分析学生意见领袖的特性,探讨意见领袖作用,为制定针对学生网络意见领袖的科学管理方法提供参考依据。     

基于SNA网络中心势的网络舆论导向机理

为了定量分析网络舆论导向机理与作用效果,设计了一种算法,基于社会网络分析(SNA)中的网络中心势对网络舆论导向中常见的硬控制与软控制方法进行了定量分析. 以天涯论坛上的“华南虎”事件为实验数据,对该算法进行了仿真验证,并深入分析了这种导向算法在舆论演化各阶段的运用方法.