微博舆情的传播特征

微博舆情是民众在微博空间里的舆论反映。近年来,民众借助微博表达意见、讨论公共事务、维护公民权力的事件屡见不鲜。微博舆情成为反映社会现实的一种“镜像”。它具有传播主体的去中心化与圈子化、传播内容的理性与非理性、传播过程的阶段性与周期性、传播路径的点对面与裂变性等特征。微博舆情的发酵,聚焦了网络民意,成为舆论演进的助推器,构筑起全新的社会舆论形态。     

多媒体网络舆情演进机理研究

[目的/意义]研究多媒体网络舆情传播过程和演进机理,以准确掌握网络舆情演变规律,为相关部门增强网络舆情信息监管并引导网络舆情良性发展提供参考。[方法/过程]搜集国内外多媒体网络舆情相关文献,结合传播学理论,以大数据时代背景下多媒体网络舆情的分类、特征为基础,研究其发展规律、演进要素,从系统动力学的角度剖析多媒体网络舆情演进机理,并进行实证研究。[结果/结论]揭示大数据时代背景下多媒体网络舆情传播特点,阐释了多媒体网络舆情演进阶段、演进要素和演进机理,为大数据背景下多媒体网络舆情信息传播的深入研究及监管提供一定参考。     

新冠肺炎疫情微博舆情传播的网络结构分析

[目的/意义] 新冠肺炎疫情是新中国成立至今传播速度最快、传染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件，微博是新冠肺炎疫情舆情传播的重要场域，加强突发公共卫生事件微博舆情的针对性研究，利于有效应对突发公共卫生事件舆情。[方法/过程] 基于社会网络分析法，探索新冠肺炎疫情舆情传播的网络结构特征、各传播主体的位置与角色。[结果/结论] 新冠肺炎疫情微博舆情体现出总量巨大、节点林立、关系复杂的网络特征；不同类型的微博用户在网络中的传播作用各不相同，官方媒体微博、商业媒体微博、自媒体微博在突发事件舆情网络中占据不同的传播位置、具有不同等级的传播能力；在突发公共事件舆情应对和引导过程中，应当推动各类媒体的广泛合作。     

微博舆情集聚现象的特征、成因与对策——以昭通城管打人事件为例

在转型时期,社会大众长期以来积压的心理诉求难以得到满足。微博在新媒体环境下应运而生,频频曝光社会问题,成为网络舆情集聚的焦点。2013年3月24日,"云南昭通城管打人事件"在微博曝光后,网友的不满、指责、谩骂频现,舆情在微博的裂变式传播下被无限放大,舆论呈现一边倒态势,形成舆情的集聚。本文结合"昭通城管打人事件",深入探讨了微博舆情集聚现象的成因、特征、对策,以期为微博舆情的良性发展提供可参考性建议。     

基于ELM模型的微博舆情传播影响因素研究--以新浪微博为例1）

本文以新浪微博为研究平台,以打砸日系车突发公共事件为研究实例,基于ELM模型提出了信息内容（内容的创作类型、内容的表达方式、内容的拓展线索）和信源特征（信源引证标识与信源补充线索）对微博舆情传播影响的相关假设,并构建回归模型加以验证。实证结果表明：博文内容的创作方式、信源的补充线索对舆情传播效果存在影响,在转发模型中情感型博文的传播效果好于事实型和调侃型博文;而内容拓展线索和信源引证标识会对微博舆情传播效果起负面作用。研究结果可以直观的从信息内容和信源特征视角认识微博舆情传播影响要素,并为突发公共事件的预警和舆论引导提供借鉴与参考。     

融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析

[目的/意义]微博是突发事件网络舆情传播的重要媒介。面向突发事件的微博主题和情感挖掘对掌握突发事件的网络舆情、识别与预测潜在问题及风险等方面具有重要的实践意义。尝试提出一种融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析方法。[方法/过程]以寨卡事件为例,通过划分微博舆情演化的生命周期,基于word2vec技术分别提取该事件生命周期各阶段的微博主题,采用基于词典的情感分析方法,引入情感词、表情符号等多情绪源,对不同主题下的评论情感做细粒度划分,并计算情感强度,最终实现微博主题与情感的协同分析。[结果/结论]所提出的微博舆情演化分析方法能够揭示面向特定事件的微博在突发事件生命周期各阶段的主题特征、情感类型与强度,剖析网络舆情主题与情感特征的协同演化规律。     

政务微博与网络舆情刍议

信息化时代,公众获取信息、传播信息的渠道更为丰富,政府面临的信息传播环境也发生了极大变化.通过微博平台,政府开展舆情采集、信息发布、官民互动,公众的民主意识得到提升.与此同时,娱乐化倾向、官本位意识、管理滞后等问题也在消解政务微博在舆论 导向方面的作用.提高官员的媒介素养和服务意识,提供积极健康的内容,合理引导网络舆情,建立和完善政务微博的舆情监控与引导机制,是解决目前政务微博困境的关键所在.     

正视“微”江湖中泛起的“涟漪”——微博舆情中的过程处置分析

在一件因微博动员而引发的舆情事件中,如果以时间为轴作为研究的主线,那么,它就包括了传播演绎的过程和网友情绪的变化过程。为了研究方便,我们可以将舆情的处置过程分为时间处置、过程处置和情绪处置。本文将重点分析微博舆情中的过程处置。一、微博传播的涟漪效应微博社会动员的传播过程有其独特规律。假设微博舆论场是平静的水面,舆情事件好比砸入水面的石头,该"石头"正是发动传播的首帖或称舆论源。事件在微博舆论场中的传播过程就如同水面上的涟漪,围绕舆论源呈同心圆扩散,这种现象可称之为涟漪式传播。整个涟漪圈主要由支持转发     

高校突发性事件微博舆情演进的关键节点分析——基于2010~2015年12件高校突发性事件的实证研究

在结合人际传播和大众传播的微博传播中,其传播形态也发生了颠覆性变革.微博使用用户及其绑定的一体化信息——节点成为微博传播的基本动力,而其中的关键节点更是对舆情扩散和舆论走势起着至关重要的作用.因此,本文以2010~2015年12件热点高校突发性事件为研究对象,探寻出其中的关键节点基本信息、行为特征及影响力特征,并针对提升高校突发性事件微博舆情引导能力给出一些建议及对策.     

微博推动下政府网络舆情的传播学研究

随着微博的出现和广泛应用,自媒体信息传播的效应和对舆论的影响达到了极致,政府舆情事件层出不穷。在阐明微博推动下政府网络舆情现状、意义和存在问题的基础上,分析了微博推动下政府舆情的传受各方、传播模式以及有效控制和介入,提出政府应本着以人为本的思想从根源上减少政府舆情事件的发生,同时有效控制错误和虚假信息的传播,在保障信息权利的同时维护社会的稳定安宁。     

网络舆情观点团簇演化等级测度与实证研究

[目的/意义]提出和构建网络舆情观点团簇演化等级,以描述网络舆情受众的群体性观点的状态随时间与事态变化的演化程度,对于网络舆情导控与精准引导具有重要的理论及实践意义。[方法/过程]基于LDA与CNN神经网络构建网络舆情观点团簇演化等级测度模型,并以"翟天临知网事件"为实验对象,验证演化等级这一指标的有效性。[结果/结论]网络舆情观点团簇演化等级能够很好地体现网络热点事件群体观点状态的演化,在展现3个维度的属性数值同时也能反映观点团簇较前一时间节点状态的演化程度,提出的观点团簇演化等级测度结果精准地体现事件观点的各个演化高峰,为有关部门对网络舆情群体观点的靶向引导提供新的指导方向。     

基于舆情客体与本体剥离的重大突发事件网络舆情本体演化强度研究

[目的 /意义]重大突发事件网络舆情在传播过程中往往会出现不同的主题,而微博用户对不同主题的表达和关注也会直接影响网络舆情的传播速度和规模以及舆情事件的走向。针对重大突发事件的微博用户主题演化分析有助于应急管理部门更好地理解重大突发事件的发展轨迹以及公众在不同阶段的关注点,以便采取有效应对措施。[方法 /过程]以网络舆情信息特征为立足点,辅以自然语言处理技术将舆情信息客体与本体进行剥离,结合重大突发事件特征,创新性提出以舆情客体信息为参照基线的舆情本体演化强度来反映微博主题演化趋势。[结果 /结论 ]研究结果表明,面向网络舆情信息本体的主题分析,与网络舆情实际发展演化趋势更加贴近,对主题内容的揭示也更加全面。同时研究思路也对现有网络舆情主题分析的研究方法中单一求助于自然语言处理技术的优化与更新具有一定启示意义。     

基于观点势场的舆情极化预测模型

[目的/意义] 从定量化角度研究舆情群体极化现象,建立网络舆情群体极化度的量化计算和极化趋势预测方法。[方法/过程] 从物理学中场的思想出发,引入观点势场描述舆情场内各网民节点间观点的相互作用,构建个体观点势和舆情场观点势场强度的计算模型和观点演化模型;该模型考虑了实际网络舆情传播的天然社区特性、节点观点影响力特性、观点的惯性特性和网民节点虚实的时变特性,认为个体网民观点的演化主要受所处舆情场的观点势强度、自身观点惯性的影响;通过仿真实验,重点分析模型中舆情子场是否封闭、节点虚实转换触发阀值、观点势影响因子等影响因素对网络舆情群体极化的影响。[结果/结论] 仿真结果表明该模型与实际网络舆情观点传播与舆情极化形成过程较为相符。所提出的模型中网民观点间的相互作用通过舆情场这个中介完成,相较于基于网民个体之间观点直接相互作用的舆情演化模型,其复杂性和实现难度大大降低,利于基于模型构建实际网络舆情极化预测与监控系统。     

多媒体网络舆情信息传播要素细分及属性分析

[目的/意义]从不同维度对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，进而有效提升多媒体网络舆情信息的处理效率和利用价值。[方法/过程]通过文献调研法对多媒体网络舆情信息传播要素中的主体、客体、本体、媒体和环境噪音从类型和属性两方面进行分析，对多媒体网络舆情发展演化过程中产生的数据形式和内容进行系统梳理。[结果/结论]多媒体网络舆情信息数据类型多样，对多媒体网络舆情信息传播要素的类型和属性进行分析，有助于为多媒体网络舆情信息系统整合和数据库建设提供理论基础和研究思路。     

基于最小二乘法的突发事件网络舆情演化规律研究

利用信息提取工具包GooSeeker中的抓取规则编辑器MetaStudio和页面信息抓取工具DataScraper等分工合作,挖掘突发事件的网媒报道数据,获得突发事件网络舆情的散点图。利用基于最小二乘法的多项式拟合法,获取各种舆情数据的拟合函数,并以近年来的突发事件作为相关案例进行实证分析。研究表明,根据各网络舆情的函数特征,其演化模式可分为突发型、连续型和复合型等,该方法能够有效地揭示突发事件网络舆情的演化过程和演化规律,为突发事件网络舆情的实时应对提供理论基础。     

网络舆情研究进展及其主题关联关系路径分析

［目的/意义］ 梳理网络舆情的研究进展,有助于厘清网络舆情研究的知识基础、传导规律、预警机制和治理策略等之间的内在联系和主题演化路径。［方法/过程］ 首先分析网络舆情的理论知识基础,然后结合现有研究,按照内容递进的规律将网络舆情研究分为影响因素、传导路径、预警机制以及引导治理策略四个主题,采用内容分析法和社会网络分析法对网络舆情进行主题关联关系分析和演化路径探索。［结果/结论］ 结果表明,生命周期理论、认知定势理论、沉默的螺旋、群体极化理论、蝴蝶效应理论和治理理论常作为网络舆情研究的理论知识基础,网络媒介环境、社会结构压力、网民心理、触发性事件、有效动员和社会控制力量六个因素被视为网络舆情演化的重要影响要素,且网络舆情、舆情事件、社交媒体、利益相关者、大数据和信息传播等六个主题与其他研究内容关系较为密切,在主题演化路径中发挥着重要桥接作用。     

多媒体网络舆情危机响应机理及风险分型研究

[目的/意义]针对当前我国多媒体网络舆情响应问题，梳理并提出以危机风险分型为基础的政府组织响应路径整合匹配、响应工作流程模型构建机理，以期为管理决策者提升资源整合能力、网络舆情危机精准响应效力提供参考。[方法/过程]对大数据环境下网络舆情危机动力要素的作用进行分析，提取出网络舆情危机风险分型的基础系数，并以多元结构网络舆情信息的多媒体传播路径为视角提取网络舆情危机风险分型叠加系数，再逐一提取各风险分型下网络舆情危机响应的工作要点。[结果/结论]根据主体结构要素、媒体效力要素、客体属性要素危机作用形态的排序组合，在其关系节点上建立多媒体网络舆情危机等级基数。根据本体成分分化后对舆情危机的不同影响效果，建立多媒体网络舆情危机加成系数。建立多媒体网络舆情危机风险分型模型，将舆情危机风险解构为等级系数和加成系数。从而更为准确地描述舆情危机的表征，有利于判断舆情危机的未来发展态势，提高与既往舆情危机案例匹配的速度与精准度。     

新媒体技术发展对网络舆情信息工作的影响研究

新媒体技术发展使网络传播模式发生了深刻变化：传播主体与受众融合,传播渠道与方式多元,传统传播流程被改变;网络舆情形态也发生了深刻变化：个体成为网络舆情形成和扩散中心,政府“把关”功能严重削弱,出现传播权滥用与“网络串联示威”。新媒体技术还给网络舆情信息工作带来了重大挑战：信息采集数量巨大,信息分析难度增加,舆情预警时间缩短,舆情应对日益复杂。     

我国舆情信息工作体系建设：现状、困境、走向

我国已初步形成一套舆情信息工作体系,并在机构、队伍、制度、理论、技术等方面取得一定成效。但该体系存在工作机构不健全、报送内容不明晰、报送指向不明确、人员激励不充分、信息分层不具体、信息采集不深入、信息不能共享等问题。需完善舆情机构和网络,加强部门间合作交流和信息共享,强化舆情工作者激励机制,深化舆情信息分析研究,构建舆情调查和安全保障机制,以形成职能明确、运作有效、成果显著的舆情信息工作体系。