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。     

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。