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情报学 郑州大学 2017(学位年度)
摘要:互联网的快速发展,新媒体广泛的应用,不断地影响和改变着社会公众的思维方式、学习方式和生活方式。网络媒体以其传播速度快、交互性、不受时空限制等特点,在网络舆情发生发展过程中发挥着极大的作用,给社会安定、政府管理带来了严峻的挑战。如何成功地化解网络舆情,成为各级政府必须面对的问题,也成为学术界研究的重要课题。
  本文共有五部分:
  第一部分绪论。主要介绍本文的研究背景、研究意义、国内外研究现状、研究方法与创新之处。
  第二部分网络舆情与政府信息需求相关知识基础。阐述网络舆情的概念、特征、网络舆情演化规律、网络舆情的影响,以及政府应对网络舆情的信息需求内容和特征、政府应对网络舆情的必要性。
  第三部分政府应对网络舆情的信息需求流程分析。基于网络舆情事件生命周期的应对信息需求,对需求信息监测和鉴别、需求信息挖掘与内容分析、需求信息加工以及需求信息跟踪反馈等一系列信息活动的分析。
  第四部分政府应对网络舆情的信息需求分析三维模型构建。根据网络舆情的演化规律,将政府应对网络舆情信息需求分析应用中的时间维分为:舆情产生、舆情扩散、舆情整合、舆情衰减4个阶段,逻辑维分为信息收集、信息筛选、信息分析、方案实施、方案跟踪5个步骤,信息维分为相关政策知识、法律法规知识、专家经验、数据类信息以及各行业的相关专业知识5类。从系统工程的视角,将网络舆情的时间序列化过程和政府应对的信息需求分析、信息需求内容有机结合在一起,并运用该模型对网络舆情事件案例进行了实例分析。
  第五部分结语。对本文进行总结,指出不足之处。
情报学 南京理工大学 2017(学位年度)
摘要:互联网的迅速发展和广泛应用,使得网络舆情随之成为社会舆情最主要组成部分,微博所具备的社交网络特性和媒体传播特性使其成为了最具影响力的网络舆情衍生场所之一。现有研究多是根据网络舆情演化结果进行研究,一直处于被动的问题解决状态,无法充分满足对网络舆情的事前预警和事中实时发现需求。网络舆情潜在主题发现能够及时探测出网络舆情的核心内容,有助于正确把握网络舆情的产生规律和演化机制,对于构建良好的网络舆情环境具有重要意义。
  研究首先对已有网络舆情主题发现研究成果进行梳理分析,基于已有的少量潜在主题发现研究成果结合本研究目标对网络舆情潜在主题进行了定义;其次,对社会网络分析方法理论进行概述,着重对研究用到的社区发现方法和节点中心性方法原理进行说明分析;再次,对微博数据进行分析,包括微博内容,微博用户属性和行为数据,并梳理了与微博影响力相关研究理论方法,分析其与用户行为的关系。在此基础之上,研究构建网络舆情潜在主题发现模型,并对模型中用到的关键指标和方法进行说明:(1)基于微博用户行为构建用户行为关系网络,对不同用户行为和关注关系赋予特定权重;(2)利用社区发现方法对用户关系网络进行社区发现,并计算网络节点相关中心性指标;(3)计算重要社区中用户节点影响力并降序排列,筛选关键用户节点;(4)将社区关键用户节点映射到对应微博,获得关键微博节点;(5)通过TF-IDF方法对关键微博节点内容关键词排序,筛选出备选潜在主题词进行共词分析,获得潜在主题词集列表进行主题解读。最后,以“魏则西事件”作为研究案例,对模型效果进行实例验证,证实了本研究网络舆情潜在主题发现模型的有效性。
  
图书情报学 南京理工大学 2016(学位年度)
摘要:随着信息技术的快速发展,互联网环境下的舆情问题被广泛研究,学者们从不同视角取得了丰硕的研究成果,其中主要包括网络舆情定义、成因、特征、演变以及舆情预警、预测等方面内容。但就目前已有的研究成果来看,学者对于网络舆情的讨论通常都是将其视为单一事件在单一轨迹上的发展过程,对于原生舆情事件在不同因素影响下出现的后继衍生舆情事件及多个舆情事件之间的关联关系研究较少。网民因某些涉事主体、情绪或议题相似的多个事件而产生的情绪会彼此感染,当相同或相似的情绪大量积累后,便会发生舆情共振现象。从现实生活中发生的事件来看,网络舆情共振现象对社会造成的二次影响很可能比原来单一的网络舆情事件造成的社会危害更大、破坏力更强,造成1+1>2的后继效应,因此加强网络共振现象研究,对监督社会情绪表达和网络舆论具有重要的作用。虽然目前学者已经展开了对于舆情共振现象的定性研究,但对于从微观层面分析舆情共振规律的研究仍少之又少。
  基于此,本文重点研究了网络舆情原生事件与次生事件的共振现象,关注舆情共振过程中区域文化、人群特征、政府及网络媒体介入等因素对舆情共振的影响。网络舆情共振与物理共振十分相似,在网络舆情中,各类信息分子不停地做无规则的运动,受到舆情事件(如同花粉颗粒)不断地随机撞击,使得舆情事件的话题随机地向各个方向“游走”,而随机共振理论是朗之万在研究布朗运动时,建立的以微分方程为数学模型的理论基础;网络舆情的发展趋势通常为“起始-上涨-高潮-消退”,类似于随机共振理论所描述的双稳态系统的两个势阱与一个势垒。
  因此,本文以物理学中随机共振模型为理论基础,建立舆情共振方程,分析引发因素对舆情共振的影响,依托仿真实验探索舆情共振规律。仿真结果表明,不同区域不同议题网络舆情共振的结果不同,并且意见领袖、执法部门、当事人、媒体的态度将会影响能否共振,以及共振的振幅。在理论研究的基础上,本文采集了2013年乙肝疫苗事件及2016年山东疫苗事件在新浪微博上的真实数据,对数据进行处理、测算,据此对案例进行分析,观察本文推算结果是否与舆情事件在现实生活演变过程中出现的共振效应相契合,以此来验证本文构建的网络舆情共振模型的合理性、实用性。结果显示,本文提出的网络舆情共振模型基本能够描述现实社会中发生的网络舆情共振现象规律。
图书情报学 南京理工大学 2017(学位年度)
摘要:随着WEB2.0的到来,网络迅速的成为了当下热点主题产生、演变的快速聚集、传播的重要渠道。如何有效的识别网络平台上的热点主题是当前数据挖掘领域的热点研究方向之一。但是,草根性的用户群、便利性的使用、及时性的信息发布、独特的互动方式以及碎片化的信息内容都使得主题容易被恶意传播,给国家安全和社会稳定带来极大的隐患。因此从海量网络舆情信息中准确而高效地识别和挖掘热点主题具有重要的现实和科学意义,不仅可以帮助用户及时的获取准确的热点主题资讯,还能够协助政府部门实时把控热点主题的发展态势,合理地控制和引导舆论发展方向。
  网络信息平台主要为媒体型平台和用户型平台两方面,媒体型平台主要是新闻网站、影音网站、搜索网站等;用户型平台主要为博客、微博、邮件等等,无论是哪种平台,都会充斥着海量的垃圾信息数据,给热点主题的识别带来极大的困难。本文通过分析网络舆情信息的内容、热度及情感倾向,结合数据的特征,对主题的识别和主题的热度度量进行了深入研究。首先综合考量两平台的基础结构及文本特征,进行数据预处理,包括分词、清洗、噪声过滤等;其次,从维度、特征和度量三方面综合考虑,构建主题指标体系,建立“帖子——主题”的二模网络模型;再者,根据模型所需的有效关键词进行关键词抽取研究,选择词频、话题权重及词频增长率三个特征来筛选关键词;然后,选择社区发现算法中的凝聚法做主题社区发现,以关键词为节点,关键词的共现情况为边;最后,通过用户影响力及传播影响力的双重度量确立主题的热度,进行热点主题识别,同时进行主题的热度迁移及情感倾向分布研究。
  
情报学 郑州大学 2016(学位年度)
摘要:随着互联网的快速发展,世界各国的信息技术逐渐产生质的飞跃,全球公众生活的方方面面发生重大变化。近几年来,环境污染、房屋拆迁、土地征用等领域的重大网络舆情事件不断发生,已经成为社会、媒体、公众关注的热门话题,严重威胁到社会稳定,其对于政府工作的开展、公众生活的稳定和媒体在相关报道方面都带来了新的挑战。
  本文主要总结了当前国内外关于网络舆情事件信息化解的现状,提出了重大网络舆情信息化解的概念,分析了重大网络舆情事件的现状,找出了当前重大舆情事件信息化解存在的问题,提出重大舆情事件信息化解的策略。最后,通过与公众息息相关的案例进行具体分析,希望在现实生活中有一定的参考作用,并能够丰富网络舆情相关内容。主要包括以下六部分内容:
  (1)绪论。此部分内容主要介绍了在互联网的大背景下,对重大网络舆情事件信息进行引导存在的理论价值和实际参考意义,并总结了国内外当前关于网络舆情的研究现状,分析了文章的研究方法,包括文献研究法、对比分析法、综合分析法、案例分析法等。然后论述文章的主要内容、框架及创新点。
  (2)信息化解的相关概念。这部分内容主要论述了舆情网络舆情、信息化解等词汇的基本含义,在已存在概念的基础上,对网络舆情的形成因子进行归纳、分析和总结,最终论述了什么是重大网络舆情
  (3)重大网络舆情信息现状。目前,重大网络舆情事件现状主要表现为事件发生的范围逐渐在扩大;对国家的政治局势产生一定的影响;促使信息管理的相关法律更加完善;新媒体的传播方式使网络舆情信息具有私密性;政府应积极发布信息,公开网络舆情的本质等。
  (4)当前重大网络舆情信息化解存在的不足。这一部分内容主要论述了政府面对重大舆情事件响应不及时;信息引导受到环境的影响及信息接受者的信息素养;相关工作人员信息处理能力差;信息引导机制不健全;关于信息引导的总结不足等,为下文构建策略奠定了一定的基础。
  (5)重大网络舆情信息化解策略的构建。此部分内容明确了重大网络舆情信息化解策略的概念,总结国内外网络舆情化解的现状,找出了信息化解的存在的问题,在上文分析的基础上,根据我国的实际情况,提出构建网络舆情信息化解的具体策略,包括加强重大网络舆情事件中的信息传播及引导;强化认证机制,突出重大网络舆情信息;成为意见领袖,加强联动机制;提升网民素质,提高道德修养;利用政府的服务性能,开设网民诉求通道等。
  (6)案例分析。此部分以与公众利益息息相关的“上海踩踏事件”为例,对该事件中网络舆情信息形成的具体原因及内容进行分析,探讨网络舆情信息从萌芽到化解的全过程,试图分析重大网络舆情事件信息化解的一般规律,并把第五部分提出来的具体策略应用到实际情况中。
情报学 南京理工大学 2015(学位年度)
摘要:目前,网络诱致、放大、介入或主导的社会舆情事件频发。由于互联网的快速性、虚拟性和发散性,网络舆情事件可能由社会突发公共危机事件诱致,也可能由公共危机事件放大,网络舆情事件的传播和爆发将是一个不可逆转的趋势。由于网络舆情研究的理论和应用价值,越来越多的学者开始对网络舆情的基础理论、支撑技术和演化机制进行研究。如果将网络舆情事件中的参与用户看作节点,将用户之间的沟通交互看作连线,网络舆情事件的整体结构可以看作一个社会网络。基于社会网络网络舆情演化是涉及网络科学、传播学、信息科学等多领域的复杂问题。本文试图从社会网络结构角度探索网络舆情事件的演化规律,主要的研究内容及创新点如下:
  (1)本文首先从社会网络结构视角,以2014年2月“官员夫妇殴打护士”这一特定事件为研究对象,构建以微博平台用户为节点,以转发关系为连线构建舆情社会网络。并基于改进的PageRank算法对舆情社会网络中的关键节点进行识别,发现①政府类关键节点在微博平台中对舆情演化影响力非常有限;②媒体类关键节点在整体舆情事件中承担着重要的传播作用;③草根类关键节点在舆情事件中传播作用不可小觑;
  (2)本文其次采用基于时间序列的社会网络分析方法,在传统静态结构分析基础上加入时间变量,对网络测度指标和节点测度指标等静态拓扑指标随每日舆情网络的变化趋势和规律进行实证分析,探索社会网络测度指标随事件变化呈现的规律,发现微博平台中舆情事件的发展具有明确的阶段性特征;
  (3)本文最后基于改进SIR模型研究不同阶段舆情社会网络结构下的舆情演化仿真结果并进行对比。现有的网络传播动力学的仿真研究中,大多使用随机网络、无标度网络或小世界网络,控制变量的变化无法直接映射在现实的舆情社会网络中,在一定程度上不能准确表征现实社会中真实的舆情传播规律。本文利用微博舆情平台中舆情事件的实测数据,并探索不同初始参数对成长期、爆发期、衰退期和平缓期舆情演化结果的影响。研究结果发现不同阶段舆情网络结构下的舆情传播演化结果存在一定差异。应对于不同阶段舆情演化的特点,相关政府部门对于网络舆情的监控和管理策略也应更具针对性:①成长期网络规模较小,一定数量的初始节点数便可以获得较高的传播比例,要在舆情的成长初期及时介入舆情事件,控制舆情事件的恶化发展;②爆发期舆情热度和网络规模达到最大值,需要增加关键节点监控管理的数量;③衰退期和平缓期,相关政府机构控制的关键节点数目可相对降低,但应及时对舆情讨论的主题及情感倾向进行监测,防止舆情反弹。
情报学 苏州大学 2014(学位年度)
摘要:突发事件网络舆情管理是当前各级政府部门工作中的重点和难点。综合利用先进技术方法和科学管理手段是有效应对突发事件网络舆情的关键所在。在当前国内有关突发事件网络舆情管理的技术研究已取得一定进展的情况下,文章定位于突发事件网络舆情相关配套政策与治理方法的探索,重点对突发事件网络舆情的管理机制进行了研究。
  文章梳理了近五年国内有关突发事件网络舆情管理机制的研究现状,探讨了突发事件网络舆情管理机制的理论基础,基于生命周期理论归纳突发事件网络舆情的演化规律,利用施拉姆信息交流模型理解突发事件网络舆情中宏微观信息交流,并利用斯梅尔塞关于群体性事件的“加值理论”构建突发事件网络舆情的引发条件。
  随后,文章结合工作实际,设计了适用于政府部门的突发事件网络舆情管理工作机制,主要包括突发事件网络舆情的生命周期管理机制、突发事件网络舆情管理的宏微观信息交流机制和突发事件网络舆情管理的预防消解机制。最后,利用数据挖掘和信息分析方法,文章对2012年7月21日北京暴雨事件中,北京市政府新闻办公室官方微博——“北京发布”的响应表现进行了案例研究。案例描述了“7·21事件”的网络舆情演变情况、归纳了“北京发布”的网络舆情管理响应表现,进一步深化了理论研究和机制设计部分的研究成果。 通过上述研究,文章完成了有关突发事件网络舆情管理机制的理论探索和实践架构,提出了实用性较强的突发事件网络舆情管理通用解决方案,在研究思维、机制设计和技术方法等方面均展现出新点和亮点。
情报学 安徽大学 2016(学位年度)
摘要:在互联网时代,简单的指尖操作实现了人们足不出户却知晓天下的梦想,自媒体的兴起又促进了网民社会主体观念和社会参与意识的建立。因此,当突发事件发生后,网民出于不同领域视角的认知理解,借助自媒体平台表达相关言论的信息行为,经过发酵最终将形成关于该事件本体或者衍生事件的网络舆情,严重的甚至会爆发网络舆情危机并引发群体性事件。近期不断曝光的各类突发网络舆情,不仅体现了自媒体对于舆情发展演化起到的推动作用,也暴露了自媒体平台中信息不对称和信息安全等问题的严重性,同时恶意利用自媒体影响力的现象屡见不鲜。自媒体的日益成熟,赋予了网民更多权利,也带来了一定挑战。把握突发网络舆情中自媒体的作用机理,对于有效应对网络舆情具有重要现实意义。
  本文首先梳理了自媒体环境下突发网络舆情的背景及研究现状,归纳关于自媒体和突发网络舆情的内涵和特征,并以生命周期的角度将突发网络舆情自媒体演化过程划分为四个阶段,在此基础上研究了突发网络舆情中自媒体的作用机理,最后结合问卷调查和案例分析发现目前网络舆情应对的现存问题,针对问题提出有效的应对策略。论文结构包括绪论、正文和总结展望,共分为六个部分:
  绪论包括选题背景、研究意义和目的,总结国内外相关研究综述,对本文使用的研究方法和思路做了简单介绍;第二章概括自媒体突发网络舆情相关概念和构成要素,将其发展演化过程划分为潜伏、发酵、振荡及衰退阶段,分析各阶段自媒体作用机理;第三章以微信用户为例,研究网民信息行为对突发网络舆情传播的影响因素,结合实际案例探讨自媒体环境下舆情产生原因;第四章依据前文基础,从网民个体、自媒体平台和政府三个角度归纳现阶段舆情应对方面存在的问题;第五章针对问题提出相应应对策略;最后总结展望突发网络舆情的自媒体演化趋势和论文存在的局限。
情报学 南京理工大学 2016(学位年度)
摘要:目前,网络舆情对于社会公共事件的发展有着重要的影响,其中网民群体是推动网络舆情演变的行为主体,而网民群体的负面情感是网络舆情的重要特征之一,如果不加以正确引导,极有可能造成公共危机。鉴于网络舆情巨大的社会影响力,各级政府越来越重视对网络舆情的管理,对于网络舆情演变的研究逐渐成为学者们研究的热点。但是,现有的研究缺少对网民群体行为决策转换规律的研究,尤其缺少结合政府应急管理对网民群体行为决策转换规律的建模与仿真研究。SOAR(State,Operator and Result)模型借用人工智能领域中“问题空间”的概念,将认知行为看作相应问题空间中状态随时间的连续转换过程,支持群体行为转换规则的建模仿真。
  因此,本文基于SOAR模型,将网民群体作为智能体Agent,将网络舆情中网民群体行为转变过程看作相应舆情问题空间中状态随时间的连续转换过程,结合网络舆情演变、政府应急管理相关理论,将网民群体划分为Me-formers与In-formers,将网络舆情发展阶段划分为产生、爆发、成熟、衰退,设计网民群体Agent的工作记忆、长期记忆、决策过程、学习机制,构建网民群体行为转换规则库,建立了基于SOAR模型的网民群体行为转换SOAR Agent模型。在此基础上,设计仿真实验,结合典型网络舆情事件案例,使用NetLogo仿真平台,对政府不同应急措施下微博用户群体行为演变过程进行仿真,从而验证本文提出的网民群体行为转换SOAR Agent模型的有效性。最后,以网络舆情演变过程中的衰退阶段为例,评估不同的政府应急措施对不同类别网民群体行为的影响,对政府应急管理提出建议。
情报学 湘潭大学 2015(学位年度)
摘要:随着PC互联网和移动互联网的迅猛发展,网络媒体已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”,网络不仅成为了社会思想和观念的显示器和晴雨表,而且成为了各阶层网民情感宣泄、利益表达、思想碰撞的主渠道,给政府引导社会舆论,凝聚社会共识带来了严峻的考验。近年来,湖南湘潭“产妇丧命医护失踪事件”、陕西西安“幼儿园病毒灵事件”、中国香港“非法占中事件”等网络热点事件层出不穷,不仅给社会的稳定带来了一定的影响,而且还容易使民意生态逐渐偏离正常轨道。公众对政府应对网络舆情提供信息服务的满意度已经成为政府执政艺术和执政能力的基本组成部分,是将“网络民意”纳入到政府公共决策的重要参考指标,是政府执政为民、提高政府执政水平的重要体现。因此,提高公众对政府应对网络舆情提供信息服务的满意度已经迫在眉睫,其根本出发点和最终目标就是要为公众提供真实、和谐、优质的社会发展环境,公众的意见和看法对于提高政府应对网络舆情提供信息服务的能力具有重要的现实意义。
  当前我国社会正处于转型时期,社会各阶层的利益矛盾日渐凸显出来,网络舆情事件的频频发生,对政府的行政管理方式造成了严重的冲击,加上政府对网络舆情缺乏足够的认识,在应对网络舆情事件时方式单一,严重影响了公众对政府信息服务工作的满意度和信任度。因此,本文从公众满意的视角出发,研究了政府应对网络舆情提供信息服务的能力,建立了网络舆情环境下政府信息服务公众满意度指数模型,构建了网络舆情环境下政府信息服务公众满意度评价变量体系,针对政府信息服务公众满意度评价中各评价指标权重获取的问题,构建了基于粗糙集条件信息熵的网络舆情环境下政府信息服务公众满意度智能评价方法,并进行了实证调查研究,为提高网络舆情环境下政府信息服务公众满意度提出了针对性的对策建议。具体而言,本文的主要研究内容表现在以下几个方面:
  首先,本文以网络舆情环境下政府信息服务公众满意度评价的研究背景、目的与意义为出发点,通过梳理和分析国内外的相关文献资料,确定了网络舆情环境下政府信息服务公众满意度的理论基础,然后分析了网络舆情的内涵、特点、发展现状和规律以及网络舆情对政府信息服务的影响,并对政府信息服务的内涵、目标和表现形式进行了界定,从而形成了本文研究的基本理论框架;最后在充分借鉴顾客满意度理论的基础上,确定了网络舆情环境下政府信息服务公众满意度的内涵,论述了网络舆情环境下政府信息服务公众满意度的形成机理,分析了网络舆情环境下政府信息服务公众满意度的影响因素。
  其次,本文将顾客满意度理论和粗糙集理论引入到网络舆情环境下政府信息服务公众满意度评价中,借鉴其建模思想和方法,结合网络舆情环境下政府信息服务的具体实际,通过对潜在变量的选取、因果关系的假设、可测变量的建立,从而建立了网络舆情环境下政府信息服务公众满意度指数模型,构建了网络舆情环境下政府信息服务公众满意度评价变量体系,并比较了常用评价方法的优劣,分析了引入粗糙集方法的优势,考虑到网络舆情环境下政府信息服务公众满意度评价分析中常见的小样本数据特点,构建了一种智能化定量获取指标权重的层次式计算新算法,从而实现了基于粗糙集条件信息熵的网络舆情环境下政府信息服务公众满意度合理评价分析。
  最后,本文选取了湖南省长株潭14个区(县)为研究对象开展实证研究,并通过问卷调查、查阅文献资料等方式来收集数据,将收集到的样本数据进行全面整理与分析,从而对所建立的网络舆情环境下政府信息服务公众满意度指数模型和基于粗糙集条件信息熵的网络舆情环境下政府信息服务公众满意度评价决策分析算法予以验证和分析,并针对变量的测评结果,提出提高网络舆情环境下政府信息服务公众满意度的对策建议。
情报学 黑龙江大学 2013(学位年度)
摘要:网络早已成为人们生活和工作中不可或缺的一部分,特别是新技术的不断涌现使得网络新群体的产生成为可能而且十分容易,不同领域的专业能力转移到公众手中使得庞大而分散的群体能够自由地参与到网络活动中,许多从前不可能完成的事情变得轻而易举。然而利弊向来是一对无法分割的整体,近些年由于网络舆情,特别是网络舆情引发的不良社会事件不得不引起人们的关注和相关组织机构的重视。
   网络是一个无时无刻不存在信息交流、信息反馈活动的大系统,而系统动态学正是一门分析研究复杂信息反馈的学科。本文试图借用系统动力学定性与定量分析相统一的方法,从网络舆情预警的内部机制和微观结构入手,通过计算机模拟技术进行建模并分析。以期寻找到趋利避害的有效途径,强化网络舆情的正面效应,弱化网络舆情的负面效应,设计出相对合理的网络舆情预警机制。
情报学 华中师范大学 2012(学位年度)
摘要:二十一世纪以来,互联网的飞速发展,使人类社会进入了信息化和网络化时代,电子政务普遍受到世界各国的重视。网络基础设施和系统基本功能的不断完善,促使全球的电子政务正步入一个相对成熟的阶段。
   网络舆情就像一张“晴雨表”,时刻反映着社会公众的思想态度、观点和情绪的变化。正如江泽民同志所说,“舆论导向正确,是党和人民之福,舆论导向错误,是党和人民之祸”。可见正确的网络舆情能够凝聚人心,促进团结,促进社会稳定;而错误的网络舆情却混淆视听,涣散人心,扰乱社会稳定。关注网络舆情,准确把握民意,为电子政务环境下政府部门决策提供重要参考和依据。通过网络舆情,能够了解公众的社会需求,解决公众社会矛盾,促进电子政务快速发展。为了推动电子政务的健康发展,积极发挥网络舆情的正面作用,就必须对网络舆情加以正确的引导和控制。
   本文在搜集和研读了大量相关文献的基础上,借鉴了舆论学、传播学、情报学、电子政务、管理学和社会学等学科的基础理论和研究方法,结合文献研究法、案例分析法和内容分析法等三种方法,分析了电子政务、网络舆情网络舆情危机和网络舆情危机预警的相关概念和理论基础;阐述了网络舆情对电子政务的影响;选取了较为典型的网络舆情案例,着力分析了我国电子政务环境下网络舆情危机预警的现状,总结了我国网络舆情危机预警取得的成绩;指出了网络舆情危机预警工作中存在的问题,并给予了相应的解决措施,文章最后提出了一些完善电子政务环境下网络舆情危机预警的建议,希望能够辅助网络舆情监督部门有效地把握潜在的网络舆情危机,发挥网络舆情的积极推进作用,防止网络舆情的负面影响,帮助政府准确把握民意,正确引导网络舆情,以实现党政机关与公众的双向沟通,保证电子政务的良好运作。
情报学 西南科技大学 2015(学位年度)
摘要:微博的出现改变了传统传播中以媒体为中心的格局,对网络信息传播模式产生了巨大影响。其SNS传播特质和 UGC信息生产模式极大的丰富互联网信息总量,更使任何普通公众的碎片化信息容易成为万众瞩目的话题,基于网络传播对社会治理的影响,本研究选取最具代表性的微博舆情传播,从特殊的视角,深层次的展示了互联网对社会的影响之功效。
  本文基于情报学对信息传播关切的视阈,遵照“理论分解→模型构建→实证分析”的逻辑,系统参考微博舆情已有的理论研究成果,在此基础上借助信息传播经典理论,结合近年来的微博舆情案例进行深度挖掘,对微博舆情的成因、特点、扩散特征进行剖析,并总结出微博舆情的扩散的一般路径,即“点化产生→波浪传播→海量参与→深度解构→现实湮灭”,构建起微博舆情扩散的一般模式,即“形成→爆发→缓解→平复→再现”,梳理出微博舆情扩散的一般模型,即“提出假设→选取变量→模型建立→模型验证”。根据微博舆情的路径、模式、模型对其三个阶段进行预警机制构建,即“潜伏期高潮预警→扩散期负面信息预警→消退期衍生舆情预警”。最后,从完善法律体系、健全组织保障,强化信息筛选分析,完善监控平台,强化把关引导等五个方面探讨加强微博舆情预警价值建设的具体举措。
  微博舆情在近六年的演化中不断涌现新的态势,本研究对其扩散及预警的研究更是仔细考量了十八大以来有关互联网及社会治理的新论断,力求从学科融合角度多视角探究此问题,所总结规律模型模式期望能丰富舆情研究理论,更期望能对国内有关微博舆情事件的实际解决有所裨益。随着互联网的深度移动化及社会治理深层次化,在此背景下的微博舆情如何更切实优化社会治理将是本文下一步研究所在。
情报学 湘潭大学 2015(学位年度)
摘要:20世纪90年代以来,因特网在全球范围内的迅猛发展,改变了人们的生活、工作和思维方式。与传统社会学研究中的社会网络相比,现代社会系统的网络结构复杂性大大提高了。在这种背景下,舆情传播也表现出实时交互性强、传播迅速、信息量大、传播范围广、参与者众多等诸多新特性,加剧了相关部门管理的难度。近年来,发生了多起由舆情或谣言传播引起的公共事件,严重影响了社会的和谐稳定。因此,掌握舆情在复杂社会网络中的演化规律和影响因素,对引导舆情有着重要的理论和现实意义。
  本文的整体研究思路就是利用复杂网络理论和博弈论对舆情传播过程和结果进行理论和仿真分析,研究舆情传播的特征与规律,并在此基础上来对影响舆情传播的因素进行探究。
  本文在总结了目前复杂社会网络舆情传播研究进展的基础上,首先从完全理性博弈的角度出发对社会网络群体中的个体间的交互行为进行建模。在“完全理性”假设下,考察了社交网络中微观个体的信息传播行为,分析用户在舆情传播时面对的成本、收益,并将个体间信任度作为重要变量加入到模型中,建立了完全信息静态博弈模型。然后分别分析了两用户下的纯策略纳什均衡和混合策略纳什均衡。最后进行试验仿真,发现社交关系中个体间的信任度、舆情的重要度这两个博弈模型中的重要参数与参与舆情传播比例呈正相关。
  随后本文从有限理性博弈的角度出发对社会网络群体中的个体间的交互行为进行建模。本文分析了舆情的演化过程和群体的进化稳定策略。然后,确定了本文演化博弈的个体策略更新规则和社会网络的拓扑模型。最后,利用计算机仿真方法演示了舆情扩散过程,并对影响舆情传播的几个关键因素进行了分析。实验结果表明,无标度网络和小世界网络下的传播比例明显高于随机网络和规则格子网络舆情传播得更为广泛。同时,在考察无标度网络和小世界网络的网络结构对舆情传播的影响时,发现无标度网络舆情能的到更广泛的传播,这两种网络网络规模N对于博弈结果影响都很小,无标度网络网络密度与传播比例呈正相关,与小世界网络类似。另外,传播强度中的传播收益和个体观点初始分布都与传播比例呈正相关,而信任阈值β在一定范围内对舆情传播结果具有显著影响,无标度网络结构下,当β≥0.47时,传播比例与信任阈值β所处的水平之间呈现出正比例关系,小世界网络网络下传播比率的变化趋势几乎与无标度网络一致。当参数的取值超出一定阈值时,舆情传播效果则没有显著区别。
情报学 南京理工大学 2015(学位年度)
摘要:作为虚拟世界中反映现实社会声音的晴雨表,网络舆情的演变能够在一定程度上从侧面反映现实社会中政府管理决策的效果,因此成为了多领域专家的研究热点。国内外已有的关于网络舆情演变的研究,或基于对历史事件的分析统计和解释,进行宏观理论分析,或采用微观模型设计的方法进行静态分析,缺乏动态性的连续观察和模拟。然而,为了解释网络舆情演变整个过程的内在机理,不仅需要宏观的理论探讨和单个案例的微观分析,更需要将事件过程、网民特征和作用要素作为一个整体来综合分析,研究网络舆情演变过程中网民间的相互作用机制和演化规则,从而为网络舆情的实际管理提供帮助。基于“信念、愿望、意图”(BDI,Belief, Desire,Intention)模型的群体行为仿真分析方法,将网民看作Agent,采用BDI模型对网络舆情演变过程中的网民群体行为与决策过程按照“信念-愿望-意图”的转换模型进行设计和模拟,适用于对动态变化环境的探索。
  因此,本研究采用BDI模型对参与特定事件讨论的网民群体进行基于Agent的建模,研究事件发展过程中网民的“信念、愿望、意图”的关系及其形式化描述,并使用Netlogo作为仿真工具,结合实际案例实现网民BDI-Agent的交互过程,从而再现网络舆情的动态演化规律与内在运行机制,对网络舆情演化过程中的网民群体行为进行模拟仿真,分析不同情境状态下政府决策可能引发的网民态度变化和网络舆情的演化趋势,进而为政府政策评估、重构话语权、优化话语体系、引导网络舆情正面发展提供参考支持。
情报学 郑州大学 2013(学位年度)
摘要:随着软件技术以及移动互联网的快速发展,微博这一网络沟通工具已经渗透到人们日常生活的方方面面,成为一种主流的现代化民意诉求及参政议政渠道。主要得益于其适于碎片化表达和阅读的产品设计;多样化的发布渠道;无需验证的跟随(follow)机制有利于增强基于跟随行为的交互;名人效应的推动;碎片化的文本,可辐射更多的微博使用者;实时交互传播;微搏社会化、个性化,自媒体特性更加突出等几个方面的特性。网络舆情就像一把双刃剑,它既能及时快速的反映百姓心声、突发事件的实施情况、对一些不道德的人或事进行谴责,也可能偏离事实、造成动乱。如网络舆情会加速群体性事件的恶性发展以及加大群体性事件的处理难度等。本文统计分析了我国最具代表性的微博——新浪微博的发展现状并探讨了基于微博的网络舆情的形成过程、新挑战以及新规律,并深入探讨了微博舆情引导面临的困难和挑战、微博舆情引导存在的主要问题。并从加强新媒体新知识教育培训,切实提高党政干部应对媒体和运用媒体能力;加强微博舆情阵地建设,积极壮大主流舆情;健全微博舆情处置机制,不断提高突发事件舆情应对能力;加大保障机制构建力度,全力夯实微博舆情引导基础;完善互联网管理法律法规,实现微博等虚拟社区的依法治理等几个角度提出加强微博舆情引导的对策研究。
情报学 安徽大学 2010(学位年度)
摘要:随着我国网络的发展普及以及信息技术的进步,我国网民的数量飞速增长,逐年递增,到2009年底我国网民的规模达到3.84亿人。随着我国网民数量的大幅度增加,网络成为获取信息的最重要途径之一,它对于政府决策的制定、实施和监督过程都产生了一定的影响。政府对信息化的大力推广使网络成为广大网民发表观点和意愿的一个重要平台,逐渐形成了颇具影响力的网络舆情网络舆情使得民众一定程度上掌握了对公共决策的话语权,在政府决策方面产生了一定的影响。网络舆情作为新生事物,其对政府决策的作用和影响在现实生活中正逐步体现出来。与此同时,也迫切需要理论研究进行较为系统的总结和归纳,以便从复杂的网络事件中理清网络舆情的发展脉络,展现网络舆情与政府决策之间的互动关系,辨析网络舆情对政府决策产生的多种影响。这不仅有助于政府更为客观、理性地看待网络舆情的发展,也有助于引导政府正视民众的维权要求、利益诉求,完善公共管理,构建与民众的和谐关系。
   本文共分为四个部分:
   第一部分:概述了舆情网络舆情、政府决策的概念以及本文对这些概念的归纳与界定。分析了网络舆情的特点,阐述了政府进行决策的过程,同时分析了网络舆情与政府决策的关系。
   第二部分:阐述了政府网络舆情信息工作的流程。包括网络舆情信息工作规划、网络舆情信息收集、网络舆情信息分析、网络舆情信息的报送和反馈。
   第三部分:网络舆情对政府决策的影响,包括对政府决策的积极影响与消极影响。积极影响方面有有利于扩大政府决策信息源、促进政府决策的科学化;有利于扩大决策主体,促使全民参与决策;进行有效监督,增强决策公信力。不利影响方面有数字鸿沟与结构失衡影响决策的公共性;虚假舆情信息的流行对决策者造成不利影响;网络舆情信息安全的隐患使决策过程存在风险。
   第四部分:如何发挥网络舆情积极作用的对策。为了发挥网络舆情在公共决策中的积极作用,给良好的网络舆情提供成长空间,就必须对网络舆情加以引导与控制。根据以上研究,本文给出了以下的建议:提高对网络舆情重要性的认识、完善预警及应急处理方案和网络立法、注重利用网络舆情自身规律、完善网络舆情监测网络体系和制度、改善现实中的社会关系、加强网络舆情的理论和应用研究。
   鉴于网络舆情对与政府决策的影响是一现实问题,需要用理论进行系统的分析与回答的重大问题,在研究过程中突出了实践性、科学性、价值性。本文紧扣网络舆情对政府决策的影响的实际,以多种相关理论为支撑,运用文献研究、实证分析、规范分析、统计调查等科学方法,进行缜密的分析,并提出了具有针对性和操作性的对策。
情报学 湘潭大学 2015(学位年度)
摘要:舆情在人与人之间的传播是通过社会网络来进行的,当人们通过各种社会网络建立联系时,就很有可能会受到他人行为和决定的影响,或者整个社会圈子舆论导向的影响,这种影响和被影响的过程就是集群行为在社会网络中演化的过程。近年来,各类网络群体性事件不断涌现,事件中民众的行为演化直接影响着事件的产生与发展。民众从个体行为演化成集群行为的过程是通过不断地信息联系产生的,信息的影响与传递是舆情传播的关键过程,由此可以看出舆情传播在集群行为演化过程中扮演着至关重要的角色。要对集群行为进行全面深入的研究,就必须从舆情传播中集群行为的演化规律着手。本文在此背景下,从社会网络的角度来讨论和研究舆情传播中集群行为的演化,通过构建相关模型来分析集群行为的演化机制,意在揭示集群行为演化的一般规律,为国家有关部门准确理解社会民意、及时掌握和管理舆情、制定控制集群事件的法律法规提供相关的理论支持。
  复杂社会网络的理论告诉我们,从社会网络结构方面着手研究社会网络的行为是分析网络行为规律与运行机制的一种有效途径。微观角度的社会网络是指有边界和秩序的群体,宏观角度的社会网络则是指没有边界和秩序的网络,同时这个划分也是社会网络的两个结构层次划分的基础。本文主要从社会网络的这两个结构层次来对舆情传播的集群行为演化进行研究:一是将社会网络看成由相对无组织的个体组成的一个群体,研究整个群体的聚合效应;二是利用社会网络的具体结构分析个体如何受到其他相邻网络节点的影响。通过进一步研究,从这两个结构层次出发,对舆情传播中的集群行为演化进行模型建立,通过模型分析研究集群行为演化的社会网络效应,发现社会网络中集群行为演化过程存在信息级联效应和网络结构效应,以此得出集群行为演化的规律,并进一步给出集群行为的控制策略及建议。具体研究内容和理论贡献如下:
  1)从社会网络的群体层次上分析研究了舆情传播中集群行为演化。首先从社会网络的群体层次出发,对舆情传播的集群过程进行了描述与分析,然后梳理了集群行为演化的模型要素,利用贝叶斯规则分别构建出舆情传播中集群行为演化的个体行为分析模型和集群行为影响模型,最后求解模型得到集群行为演化的临界条件,分析出舆情传播中集群行为演化的信息级联效应,由此提出了集群行为的一些控制建议,即分享好的信号和发布公共信号有助于稳定正确的集群行为,消除错误的集群行为。
  2)从社会网络网络层次上分析研究了舆情传播中集群行为演化。首先从社会网络网络层次出发,对舆情传播的演化过程进行了描述,然后依次从个体行为的博弈和集群行为的演化这两个角度,采用协调博弈方法对集群行为演化模型进行分析,结合上述分析,利用概率母函数构建出舆情传播中的集群行为演化模型,最后通过计算仿真验证模型的求解结果,并对网络结构效应中的不同影响因素进行定量分析,仿真实验表明较大的肯定态度转化率和外部作用率,有利于社会网络舆情传播的集群化,以此提出了集群行为的控制策略,即通过调整门槛值和回报值可实现对集群行为的控制。
情报学 西南科技大学 2012(学位年度)
摘要:高校突发事件网络舆情的监控预警工作,是针对现时期互联网环境下我国高校内大学生对各种突发事件的意见、态度而进行的舆情网络监测、引导、预警工作,是关系到我国高校在错综复杂的社会环境中实现和谐稳定的自身发展的重要工作环节。由于高校突发事件网络舆情工作涉及舆情的信息收集、信息研判、学生管理、思想政治教育工作等方方面面,为提高我国高校对突发事件网络舆情的预警执行能力,有必要将高校的突发事件网络舆情监控预警工作上升到模式研究层面,提高高校对应急突发事件网络舆情状态的处理效率,降低因网络舆情产生的负面影响和危害。
   研究高校突发事件网络舆情的监控预警工作,需要明确高校大学生所关注的突发事件网络舆情的自身特点;需要明确舆情主体,大学生网民自身的构成特征、信息行为、和信息心理;需要借鉴情报学中关于信息收集、信息研判、信息分析中的普遍方式方法。从对高校网络舆情信息用户主体的心理、行为、特点等方面出发,对高校网络舆情监控预警工作中的舆情引导、舆情监测和预警工作三方面进行探讨,并借鉴不完全信息弱信号的思想探析出高校突发事件网络舆情的监控预警模式,力求将我国高校网络舆情监控预警工作上升到一个普遍的方式方法层面,为高校和谐发展贡献出一份绵薄之力。
情报学 郑州大学 2012(学位年度)
摘要:当前的中国,正处于社会的转型期,不仅体现为政治、经济、文化领域的转型,也体现为大众媒介变迁带来的社会信息结构和媒介观念的转型。随着社会信息化进程的加速,网络、手机等新媒介的普及,社会舆情赖以生存的传播渠道在急剧扩张,人们迎来了一个人人都拥有发言权的时代。原本处于隐匿状态的我国社会舆情达到了前所未有的外显程度,由于传统民意表达不畅通而被压抑的民众表达意愿得到宣泄和释放。面对舆情网络模式的外显表现,我国政府如何利用网络渠道监督社会舆情,从而畅通民意表达渠道,完善社会表达机制,做到倾听民意、理解民意、尊重民意,成为我国政府新时期提高执政能力、完善公共管理的要义。
   本文基于我国要建设阳光型的政府,构建和谐的信息环境的时代背景,就网络舆情这一热门话题进行了深层次的探讨,将政府网站对网络舆情的引导功能作为研究重点进行分析。文章从政府网站和网络舆情概念出发,介绍了我国政府网站现状与网络舆情的特点、影响、成因及发展规律;主体部分首先阐述了政府网站和网络舆情的关系,并结合我国政府网站的网络舆情引导状况,对政府网站在舆情事件当中发挥的作用进行了研究,发现其不足之处,提出改进政府网站舆情引导功能的具体策略,为政府网站改善网络舆情引导功能提供参考。
情报学 安徽大学 2012(学位年度)
摘要:互联网的进一步普及,带动了社会化媒体的流行。所谓社会化媒体,包括论坛、博客、微博等众多Web2.0网站,是网民聊天交友、发表意见、抒发感情、分享经验、获取非官方信息的重要网络平台。它的出现,使消费者能够轻松地发表自己对产品、服务等方面的相关话题,以极快的速度在网络中传播,并得到其他网友的关注和支持,进而形成一种舆论,影响企业的发展,这无疑给企业带来了空前的压力。同时各种媒体报道也会间接地在网上形成其网络舆论信息环境。企业本身也通过网络媒体等渠道主动发布的信息。在各种因素形成的网络舆论信息环境中企业必须被动或主动出击应对网络舆情,企业对其网络舆情如何进行正确评价,实施网络舆论舆情监测,掌握动态信息,让企业了解应该往哪个方向发展。最终,企业应该从多种渠道实施网络舆论检测分析系统,构建立体化的管理机制,及时应对和处理网路舆情危机,为企业决策提供现实依据。因此,以“企业应对网络舆情的管理机制研究”为题不仅具有理论意义,同时更具有实践意义,对提高企业信任力和竞争力、促进企业和谐快速发展无疑具有积极作用。
   全文共分为七个部分:第一部分为绪论,详细的阐述了本文的选题背景及意义、研究的现状及问题、研究的内容和方法,并对文章的创新之处进行了总结和归纳。第二部分为相关理论综述,分别对网络舆情的相关理论和应急机制的内涵进行了归纳整理。第三部分主要根据网络环境下的企业近年来的情况分析出当今企业舆情状况特点和规律。第四部分为企业网络舆情管理机制体系,主要从网络舆情技术、流程、有效评估和业务处理原则等方面构建企业网络舆情应急管理机制体系。第五部分提出完善网络舆情联动应急机制的几点措施。第六部分为案例分析,针对具体案例,运用前面研究的理论进行分析。第七部分为结论,对文章进行总结并提出展望。
情报学 华中师范大学 2013(学位年度)
摘要:随着互联网技术的发展,人们越来越习惯于通过网络来表达对某些热点事件的看法。网络舆情如同一面“镜子”,时刻照射着社会公众的观点、思想态度和情绪。密切关注网络舆情可以准确把握民意,为地方政府决策提供重要的参考依据,反之,能否科学地应对网络舆情也成为检验地方政府执政能力的标准之一。因此,地方政府必须积极应对网络舆情,然而,多数地方政府在应对网络舆情的过程中还在采用传统的思维方式和手段,这将严重降低政府的公信力,影响社会的稳定。
  本文在研读了大量相关文献的基础上,综合借鉴情报学、管理学、传播学、社会学等学科的基础理论,再结合文献研究法、案例分析法、系统分析法和交叉分析法等方法阐述了如何提升地方政府应对网络舆情的能力,并由此引出了联动应急机制。本文分为下面几个章节:第一章是绪论,主要介绍本文的选题背景与研究意义、国内外研究现状以及研究内容与方法;第二章是相关基础理论,主要论述了网络舆情相关理论及网络舆情联动应急机制相关理论;第三章是地方政府应对网络舆情的现状研究,主要论述了网络舆情与政府决策的关系,并指出政府应对网络舆情存在的不足,包括地方政府缺乏对网络舆情的认识以及联动应急机制不完备;针对第三章提出的不足,第四章构建了网络舆情联动应急机制体系,联动应急机制体系包括网络舆情监测、预警以及应对三个环节,本章分三节将这三点做详细讲解,第四章是整篇论文的核心章节。第五章是地方政府应对网络舆情典型案例分析,本章列举了“黄浦江死猪漂浮事件”和“武汉雾霾天气事件”两个实例来做分析;第六章是小结,回顾本文的研究内容,指出论文的不足之处,为进一步的研究提出了一些设想。
管理学·情报学 兰州大学 2008(学位年度)
摘要:随着网络的兴起,网络舆情开始受到人们的重视并发展起来。通过网络新闻、网络论坛和各种即时通讯工具等,人们对各类社会事件进行讨论交流。由这种方式形成的网络舆情相对于传统舆情,人们在更大程度上实现了表达与交流的自由,而且更能反映出人们的真实想法;但是,目前政府对网络舆情的重视程度却远远不够,还不能对其进行有效的监管,在特定的情况下,网络舆情的自由发展还会诱发危机的产生。
  本文从危机管理的角度,对网络舆情的监管问题进行研究。首先解决研究的基础性问题,阐述研究背景和意义,梳理国内外研究现状,设计研究思路方法。然后,分析了网络舆情的内涵、特点及对危机管理的意义;通过分析发现网络舆情在一定程度上能显示危机产生,进而对诱发危机的因素、路径进行了分析,提出了网络舆情监管模型,并对模型进行解释;之后又以重庆九龙坡拆迁事件作为案例研究。最后,指出论文存在的不足和未来研究方向。
情报学 湘潭大学 2012(学位年度)
摘要:近年来,山西疫苗事件、马鞍山“局长打人”事件、湖南凤凰少女坠楼案等网络舆情事件层出不穷,不仅影响到经济社会稳定和谐发展,并造成民意生态逐渐偏轨。地方政府作为基层的管理者、组织者和执行者,在应对网络舆情过程中,发挥着特殊积极的角色和作用。地方政府应对网络舆情能力也体现着地方政府的执政能力和公信力。因此,地方政府应对网络舆情能力的提高很有必要而且已经迫在眉睫。提高地方政府应对网络舆情能力的根本出发点和最终目标是为公众提供民主、真实、优质的社会环境。因此,公众的看法和态度对提高地方政府应对网络舆情能力将更具有现实意义。
  本文在公众满意的视角下,研究地方政府应对网络舆情,以提高地方政府应对网络舆情能力为目标,通过调查数据的分析来发现地方政府应对网络舆情过程中存在的问题,并提出针对性的建议。首先,本文对通过对地方政府应对网络舆情过程和公众满意理论研究来寻找结合点;其次,本文对地方政府应对网络舆情能力公众满意度开展实证研究,通过十分量表结构和数据百分比占用率分析来发现地方政府应对网络舆情在处理机制、信息管理、应急体系、工作态度和监督机制等方面还存在着缺陷。针对这些问题,文章提出一系列建议来提高地方政府应对网络舆情能力公众满意度。
  地方政府应对网络舆情能力公众满意度研究凸显地方政府在应对网络舆情过程中对公众满意的重视,体现地方政府贯彻落实执政为民的科学理念和扎实开展公众服务建设。站在公众满意度的高度提高地方政府应对网络舆情能力,将为地方政府优化处理流程、深化应对体系、改善工作态度、加强信息公开、完善行政问责等提供有力保障。
情报学 安徽大学 2012(学位年度)
摘要:网络时代已经渗透到人们的社会生活中,任何一件大事都会通过互联网展现在人们的面前,并引起众多网民的热烈辩论,越来越多的人们习惯于通过互联网了解社会变化、关注国计民生、表达利益诉求,从而形成了网络舆情,同时由于互联网具有虚拟性、隐蔽性、随意性等特点,网络舆情的表达诉求也日益多元化,在很大程度上影响了政府决策的制定和执行、政府的形象,若不能较好的引导网络舆情,不良的或者消极的网络舆情有可能对社会公共安全造成不利的影响和不同程度的危害,鉴于此,政府有必要应对网络舆情所产生的各种后果,强化网络舆情的监管、引导,积极采取措施化解网络舆情危机,这样有助构建和谐社会、维护社会稳定、完善民意表达机制,从而引导网络舆情朝着健康的方向发展。
   文章的具体内容安排如下:
   文章的第一部分主要提出本文的研究目的和意义、并阐述研究思路和研究方法及研究创新点。文章的第二部分主要集中于叙述本文的研究综述,通过阅读、研究国内外相关文献,总结出网络舆情的理论背景,主要从认同理论、公共治理理论和传播学理论来进行分析,为下文内容的进一步展开奠定基础。文章的第三部分主要集中于概述网络舆情的相关概念及与政府的关系,这一部分首先集中于阐述网络舆情的概念及形成和传播,也就是公众在互联网上表达或传播对社会热点、焦点问题所持有的带有倾向性和影响力的言论和观点,其次是分析网络舆情与政府的关系,主要分析网络舆情与政府决策之间的关系、网络舆情对政府所产生的影响及政府应对网络舆情的意义,这一部分起到承上启下的作用。文章的第四部分首先分析我国网络舆情的发展现状及个案分析,通过对案例的分析,分析出我国政府在应对网络舆情过程中所存在的问题,并厘清了产生这些问题的原因,主要集中在应对主体和应对机制两个方面,在应对主体方面主要表现为缺乏对网络舆情的正确认识、应对网络舆情的管理能力明显不足以及缺乏网络舆情的忧患意识这三个方面;在应对机制方面主要从缺乏研判队伍和舆情引导平台、缺乏有效地监测体系、预警机制以及缺乏必要的预防措施这三个方面进行分析。文章的第五部门提出我国政府应对网络舆情的对策,通过加强对网络舆情的引导、建立健全网络舆情的监测体系和预警机制、完善对网络舆情预防和处理、提高全民的综合素养、加强政府间协同信息服务、重视网络“意见领袖”作用这几个方面,文章的最后一部分是对本文的总结和展望,我国政府应高度重视网络舆情,积极引导网络舆情,并采取有效措施,那么将会有利于构建和谐社会,提高政府的公信力。
情报学 山东理工大学 2012(学位年度)
摘要:截止到2011年12月,我国网民总数达到了5.13亿人,互联网已经成为现代信息交流和传播的“第四媒体”。目前,我国高校几乎都建立了校园网络,高校大学生是最活跃、最积极、最敏感的社会群体,极易利用网络对高校内外的各种焦点、热点问题进行评论,表达意见,他们已成为网络舆论生成的主要力量和重要的影响对象。近年来,各种高校突发事件的产生和发展几乎都离不开网络的传播,为了保证校园和谐稳定发展,对高校网络舆情的研究是迫切需要的。
  本文首先对高校网络舆情的研究背景进行研究,指出国内外研究的现状及研究存在的问题,提出本论文研究的主要内容及研究思路;进而对高校网络舆情进行概述,对其内涵、特点、作用进行了界定;然后对高校网络舆情对大学生产生的影响进行调查研究,从中分析出网络网络舆情对大学生产生的某些影响。在说明我国高校网络舆情研究背景、意义和研究现状的基础上,客观分析了高校网络舆情内涵、特点和作用,指出了高校网络舆情对高校大学生产生的影响,从而明确高校网络舆情监管工作的必要性和价值,引出本论文高校网络舆情演变规律和安全评估指标体系这两个核心议题。
  在高校网络舆情演变规律问题上,分三个方面进行研究:高校网络舆情时间演变规律、主题演变规律、主体演变规律。利用统计分析方法得出高校网络舆情在时间上的演变规律:正态型、指数型、泊松型、波动型演变规律,基于高校网络舆情不同的演变规律提出相应的管理和应对措施;基于文本挖掘方法分析实例,分析出高校网络舆情在不同的发展阶段讨论主题的变化状况,区分舆情发展不同阶段进行监控的重点和引导的主要内容;利用社会网络分析方法,对具体实例中所涉及的网络舆情主体进行研究,分析得出了高校网络舆情发展不同阶段的主体及主体间关系的变化状况,挖掘出网络舆情演变过程中较为核心和活跃的舆情主体,对其进行引导和管理,正确把握网络舆情发展方向。
  在高校网络舆情安全评估指标体系构建问题上,首先通过文献阅读和资料搜集,确定高校网络舆情安全评估所涉及到的评估指标,对每个指标进行细分小指标,便于量化;其次通过专家调查,确定指标重要程度值,通过该值对指标进行筛选;最后利用层次分析法,分步骤的计算和确定各指标的权重值,把筛选的指标和指标对应的权重统一起来,即构成了高校网络舆情安全评估指标体系,此指标体系是高校网络舆情预警的基础。
  本文的创新点是基于数据挖掘软件、社会网络分析软件,利用实证和调查法对高校网络舆情的演变规律进行了研究;通过分析社会网络舆情安全预警指标,构建起符合高校的网络舆情安全评估指标体系。如果本文所研究的内容与高校的网络舆情预警系统的构建结合起来,那么现实意义将更加突显,研究还任重道远。
情报学 华中师范大学 2011(学位年度)
摘要:随着因特网在全球范围内的飞速发展和普及,网络媒体已被公认为是继报纸、广播和电视之后“第四类舆情传播媒体”,逐渐成为舆情信息汇集的新通道。公众通过网络平台表达舆情,参与经济、社会和政治生活。网络内容分析法作为一种具有半定量化色彩的研究方法,运用于舆情信息分析方面,不仅可以实现定性定量的完美结合,还能通过挖掘舆情信息的隐性情报从而预测舆情发展的趋势。舆情研究部门通过网络舆情的新通道,借助网络内容分析法从而研究舆情信息,同时协助政府以及相关部门在网络舆情的日常管理,预警引导等方面提供相应的决策支持。
   本文在运用内容分析法对网络舆情信息资源进行组织与整合的基础上,以研究舆情信息模型的架构为目标,以其设计依据、原则和必要性等方面做铺垫,提出网络舆情信息研究模型的设计依据,分析了网络舆情信息研究模型的工作流程,总体框架以及各核心功能,探讨了网络舆情信息研究模型的具体形式及该舆情信息模型的应用领域。
   本文的理论贡献主要体现在:
   (1)研究并建立网络舆情信息的模型及其核心功能。在各种传统内容分析法模型的基础上,结合网络内容分析法的新特点和新趋势,增加并整合不同对象类别的功能分析,将核心功能划分为趋势分析、指标分析、文本分析、多媒体分析、比较分析和文献分析。这将有助于克服传统内容分析法所存在的信息覆盖含量少,难以获取全面舆情信息等问题。
   (2)通过基于网络内容分析法的舆情信息模型的应用研究,介绍模型应用的七种具体形式并进行实例分析。评价模型在各类不同领域的应用现状,针对当前网络舆情信息状况做出相应判断,预测基于网络内容分析法舆情信息研究的未来发展趋势,同时希望对政府以及相关部门在网络舆情的日常管理与引导控制方面提供相应支持。
情报学 安徽大学 2013(学位年度)
摘要:新浪微博由新浪公司在2009年推出,它是一个基于用户关系的信息传播、信息共享和信息获取的平台。截至2012年底,新浪微博的注册用户已经突破5亿,用户每日发博量突破1亿条,是中国访问量最大的网站之一。新浪微博是Twitter类的新兴网络应用,它将“微型”的碎片化信息同SNS相结合,突破性地改变了互联网信息传播和共享模式,通过“关注”功能,把用户联系在了一起,从而在微博上出现了人人既是发言者,同时又是听众的局面。微博客带来的这种局面,不仅是网络信息传播方式的深刻变革,也是人际关系互动的变革。微博客所带来的变革对当前网络信息的价值带来了革命性的影响,同时也带来了全新的社会价值和商业价值。
   由于具有便捷的操作方式和出色的实时更新能力,微博在众多的网络社交应用形式中脱颖而出,在很大程度上改变了公众在挖掘和讨论企业负面舆情危机时的交流方式,极大地提升了企业负面舆情的传播速度。虽然新浪微博有一系列针对微博博文内容进行过滤和控制的规定和机制,但是,同公共网络舆情危机相比,企业的负面网络舆情的可控性仍然较低,企业在遭遇负面网络舆情危机时,需要采取更多正面的、积极的态度和手段来应对,以免负面舆情事态扩大。
   本文选取2012年11月底爆发的“速成鸡”事件,对其进行案例分析,在现在有理论和研究成果的基础上,力求更全面地探索和认识微博这一新兴媒介与传统媒介相比所具有的独特的传播特征,并且深入挖掘企业爆发危机时,在微博这个平台上,信息传播层面上表现出来的特征。
   本文首先分析了在研究企业负面网络舆情传播时所需的基础理论:拉斯维尔5W模型、六度分离理论、协同论和利益相关者理论;明确了本文研究题目涉及两个核心点:微博传播和企业危机信息传播问题,并对这两个核心点的国内外研究现状进行了归纳总结。
   接着,在文献阅读的基础上,归纳总结出企业负面网络舆情传播特征的分析主要集中在:用户特征分析、静态拓扑分析、传播过程特征分析和传播行为特征分析四个方面,并根据前人的研究成果,结合企业危机事件舆情传播的独有特性,对企业负面网络舆情有关用户、静态拓扑、传播过程三个方面的特征进行了简明归纳。
   然后,本文利用新浪微博的高级搜索功能,收集了有关“速成鸡”事件的相关微博数据,依据前面章节的理论总结,进行分析研究。经过较为深入的数据分析:包括负面舆情微博传播过程的特征分析、传播者特性分析和静态拓扑分析三个方面,总结该案例所表现出来的传播特征。
   最后,得出研究结论,并提出企业如何应对负面网络舆情问题的策略建议。
情报学 中山大学 2010(学位年度)
摘要:随着互联网的飞速发展,互联网已成为反映社会舆情的主要载体之一。在这种环境下,论坛、博客、互联网新闻媒体评论区成为成网络舆论的策源地和集散地,是当今中国民意表达和舆论形成的一个不可忽视的平台。从政府管理部门、安全部门的角度,第一时间获取网络舆情,对政策的制定调整,民情民意的了解,并对某些敏感话题进行跟踪并及时做出适当的处理和引导,具有十分重要的意义。但靠人工的监测方式是无法负荷大规模的网络监控的,一套能够利用计算机进行自动化监测的网络舆情分析挖掘系统是十分必要的,进而有效地协助管理人员对舆情进行监控和管理,提高效率和准确性。
   本研究在分析国内外网络舆情分析和挖掘领域的发展和现状的基础上,利用自然语言处理技术,从基于内容的文本挖掘的角度出发,对舆情监测系统分析和挖掘过程中的两个关键问题:主题标引和面向舆情的意见挖掘进行研究,并提出相应的解决方案,最后通过相关的实验验证相关算法的有效性。
   网络舆情主题标引方面本研究主要提出了一种基于统计、语言特征和主题词影响力的综合加权评估的标引方案。该方案通过对TF—IDF、词性、词位置、词语传播影响力等特征项进行综合加权计算权重,接着在概念层面上利用构建词汇链的方法进行权重调整,最后挑选一定数量的关键词对帖子进行标引。在知名论坛博客和新闻评论上采集20个帖子进行了4个实验相关测验和分析。实验表明,使用该方法进行标引的标准率达到0.45,标全率达到0.75,F1值达到0.557,能够有效对舆情信息进行标引。
   网络舆情意见挖掘部分主要提出了一套针对舆情帖子线索的意见挖掘方案。从情感词的收集、意见句的分割、意见句主题抽取、句子级和回帖级情感倾向性分析和帖子线索的粗细粒度意见挖掘等方面进行探索并提出解决方案。通过实验证明,本文提出的方法拥有较强的可行性和较好的挖掘效果,但仍需进一步的研究进行验证、完善和细化。
   关键词:网络舆情,主题标引,意见挖掘
情报学 中山大学 2010(学位年度)
摘要:随着互联网技术的发展和应用,网络已经成为人们获取信息的重要来源。与此同时,人们也可以利用网络的开放性、虚拟性、共享性与即时性作为自己表达观点、态度和情绪的平台。其主要表现形式大多以非结构化和半结构化的评论网页的形式,如产品评论、时事评论、新闻评论、影视评论、股票评论等。突发事件一旦发生,就是人们所评论的热点对象,由于近年来突发事件发生的频率、产生的影响、及其造成的损失都呈递增的趋势,加之网络舆情形成迅速,如不及时处理,将会在社会上产生巨大影响,这使得突发事件的应急管理及相关研究变得十分必要。对突发事件的网络舆情的掌控成为突发事件应急管理的关键,如何快速的从海量的网络文信息当中及时地掌控关键的信息,成为亟待解决的问题。经过长期分析研究,对抽取网络相关文档的信息产生突发事件网络舆情摘要,以分析摘要取代海量数据的分析,是一种可行的解决办法。本文试图将事件抽取技术、意见抽取技术以及自动摘要技术综合起来,对突发事件引发的网络舆情产生摘要使用户通过摘要信息就能够熟知所发生的事件,以及网络民众对该事件的看法和舆论走向。
   本文通过对不同网络信息源的结构进行分析,设定相应的抓取模板使信息采集系统能够有效地根据特定的信息源进行定向循环数据采集,并实现定站定主题检索,同时执行多个抓取任务,各个任务之间互斥并发执行。在断句环节上,突破以往单纯以标点符号作为断句标志的局面,通过建立指示词表作为句子切分与组合的重要手段。采用KTDictSeg中文分词系统,作为系统的分词组件。为提高KTDictSeg的分词的精度,在KTDictSeg的基础上对该软件的人名等未登录词识别和新词发现做了改进,实验证明,该分词系统的分词速度理想,分词准确率达百分之九十以上。并以层次法聚类的思想为基础,设计了一种句子聚类算法,并通过实验数据证明该算法还适用于文本聚类。以H.P.Edmundson提出的四个决定句子重要性的方法为基础,设定了若干句子重要度评分规则,用于句子重要度的计算。句子的情感分析是网络舆情摘要的关键,为了获得句子的情感值,本文以HowNet为基础建立了情感词表、程度副词表,并在此基础上增加了否定副词表、语气助词表等词表辅助情感计算。最后根据句子突发事件网路舆情摘要的句子抽取规则及摘要润饰规则产生网络舆情摘要,并以内部评价的方法对网络舆情摘要进行评价,实验结果证明该摘要产生算法是切实有效的。
情报学 华东师范大学 2011(学位年度)
摘要:近年来,伴随着互联网的普及,广大网民社会参与意识的提高和一些社会热点、突发事件的发生,网络舆情爆发了巨大的能量。特别是借助微博的兴起与发展,网民可以通过电脑、手机发布消息,每条最多140字。微博即时、快速、便捷和快速传播的特性,进一步推进了网络舆情的发展,微博上的舆论也成为了网络舆情中最具影响力的一种。
   新浪微博作为Twitter类的新兴网络应用,是将微内容和SNS的结合,很大程度上改变了网络信息的分享和传播模式,通过关注功能,将用户关联在一起,使得微博出现了人人都是发言者,人人都是听众的局面。这既是信息传播方式的变革,也是人际关系互动的变革。这一变革能够对目前网络信息的价值带来全新的革命性的影响,带来全新的商业价值和社会价值。
   信号分析是对事件出现的各种征兆或迹象进行解释、质疑、假设、数据补充、验证和评价的过程。此方法立足于不完全信息的条件下,通过关注信号的产生,连续监测、扫描,正确辨识、解读信号,可以对将要出现的威胁或危机及时做出预警。信号分析是情报学领域中一种重要的分析、预测方法。
   本文应用信号分析框架,并对信号分析模型进行分解,将信号搜集映射为文本获取阶段,信号辨识映射为话题识别阶段,信号解读映射为情感倾向性判别阶段。在这一模型基础上,通过舆情获取、舆情发现和舆情分析三个实验,运用爬虫抓取、文本聚类、定量分析等方法,采用k-means算法和文本向量工具,对选定的“国计”和“民生”两个方面四大主题的新浪微博文本进行了舆情分析,识别了各大主题中网友热议热点话题,并通过时间和话题两个维度进行分布,采用分布统计汇总的方法,识别了新浪微博各个话题的文本情感倾向性,得到了新浪微博网络舆情的精准与长尾、时效与口碑、扩散与共鸣的三大特点以及这些特点对电子商务、企业决策支持、网络舆情预警各个方面的指导作用。
情报学 中山大学 2010(学位年度)
摘要:近年来有关网络舆情的研究如火如荼。目前国内对主观信息的研究主要集中在对产品评论信息的研究上,本文的研究对象是主观信息的另一个类别--事件评论。意见挖掘研究从最初的篇章级的意见挖掘发展到句子级意见挖掘,颗粒度不断细化,挖掘方法从统计学方法逐渐演变到自然语言处理技术或前两者的结合。
   本文主要是采用统计学方法和自然语言处理技术相结合的方法对事件评论进行意见挖掘。对网络舆情事件评论信息进行意见挖掘研究首先要分析事件评论的特征,除了拥有产品评论的一般特征以外,事件评论具有主题突发性、主题易转移性和情感表达丰富性,从而可见适用于产品评论的意见挖掘技术并不一定适用于事件评论。极性词典的构建和事件主题的识别是情感分析的两个基础。本文提出了基于HowNet和网络情感词的极性词典的人工构建方法,引进了同义词表减少手工构建的工作量,并抓住网络新词往往是现有情感词的其他形式这一特点,设计了针对表达情感的网络新词的自动识别方法,进一步扩展极性词的收录范围,从而提高情感分析的精度。受到句子中否定词和程度级别词的影响使得句子极性不是简单地等于极性词的原极性,本文引进句法分析技术通过词语之间的依存关系实现句子极性识别。事件评论的主题识别是意见挖掘的另一个重点,针对事件评论主题突发性特点,本文提出了利用网络百科全书构建事件本体的方法,除此之外,还对陈述界定进行了初步的探索。本研究的语法分析是基于国内现有的具有代表性的、开放的LTP系统之上,IXP系统具备中文信息分词技术、句法分析技术、词性标注技术等自然语言处理技术,并对网络信息的处理具有较强的适应性,体现在句法分析技术和网络新词的识别上。
情报学 湘潭大学 2016(学位年度)
摘要:伴随着在线网络的发展,互联网逐渐向社会的各个层面扩展,不再仅仅被当作加强信息传递、提升工作效率和促进人际交往的工具,并以其开放、交互、即时等特点成为社会各个阶层宣泄情绪、交流思想的自由舆论场。当前在线用户习惯于通过社交网络以文本、图片、小视频等方式发表自己对某个社会事件的态度观点,不同于网络平台中官方发布的客观消息陈述,在线用户发布的信息中带有主观性的内容更多。这些主观性消息的舆情借助社交网络进行传播,其主要特点表现为传播迅速,辐射范围广且传播势头不可控,无法用人工干预的方法抑制其传播。情感传播作为网络舆情传播的重要组成部分,能反映社会各个阶层的真实观点和态度,已经成为网络舆情的晴雨表。网络社会就是现实社会的反映,存在于现实社会中的一些问题,极有可能在网络中放大,引发众多的争论,并直接对现实社会造成影响,其中舆论中的一些极端和消极的议论更会在一定程度上影响社会的稳定。社会发展的同时,随之而来的便是各类社会事件的频繁发生,这些事件在网络的传播往往夹杂着在线用户情绪的宣泄,其情感情绪会在一定程度上会左右事件的发展方向。对特定社会事件中在线用户的情感进行抽取和分析,有利于政府了解民情民意,也为其制定有效控制舆情传播的方针策略提供了坚实的理论基础。
  本文在特定社会事件中对在线用户情感传播特质现象进行了研究。从情感传播模型、情绪感染、群体极化等相关理论出发,收集线下和线上用户数据,并对其进行数理统计和时间序列分析,比较两者在情感传播过程中存在的差异,从传播环境、传播方式、表达约束、网络结构和用户行为等方面研究在线用户情感传播的特质现象。
  通过建立模型来研究在线用户情感传播中群体极化背后所蕴含的机制,初步探讨了群体决策中在线用户产生群体极化行为的演化过程和控制策略,以期为特定社会事件中情感传播群体极化的研究打开新的思路。
情报学 郑州大学 2014(学位年度)
摘要:伴随着信息技术的迅猛发展,互联网对于人们生活各方面的渗透不断加深,已经愈发成为信息获取、传递和沟通交流的主要渠道。Web2.0已经支持允许用户之间进行交互性信息活动,网民可以通过因特网在新闻、论坛、博客等网上交流平台上自由地就各种话题发表自己的见解,以及对社会上突发事件的真伪做出自己独特的评论评价。政府部门详情关注并重视对社会突发事件的舆情信息,最不可忽视的是对网络舆情信息的掌控和评估,社会重大事件的舆情信息同时也对网民态度取向、社会和谐稳定产生了极为重大的影响,其发生范围之广、传播速度之快,有时事态的发展令人感到震惊。
  网络舆情的监控及其挖掘分析已成为当前国内外信息技术领域研究的热门之一,而纵观我国学者的研究内容发现,对于网络舆情监控的预警、分析尚处于初始阶段,停留在对国外研究成果的引进与介绍之上。当前已经建立的部分网络舆情监测系统平台尽管已经具备了一定的网络舆情检索、分类、过滤和生成摘要的基本功能,仍欠缺深层次和定制化的功能。本文搭建的针对政府门户网站的网络舆情监控系统特别注重现在比较热门的话题、微信、微博和手机端平台舆情信息行为的跟踪分析技术研究,将目标放在web2.0网络环境下实现集采集、处理、分析功能于一身的舆情监控系统平台的研发上。
  内容结构上,文章首先阐述了舆情监控的有关理论、国内外研究现状;然后在此基础上,说明了互联网的发展趋势,以及人们网络生活方式的改变,人们积极参与网上信息交流与传递舆情信息,引出政府与舆情监控的重视,搭建网站中的舆情监控系统;接着,笔者对直接阐述政府门户网站的舆情监控系统功能构建,明确了其信息技术要点,并做了理论详述;最后,文章重点说明了舆情监控系统中的关键技术,追踪分析微信、微博和手机端的舆情获取信息,以及热门话题的舆情获取分析模型。
情报学 南京理工大学 2016(学位年度)
摘要:微博作为新兴的社交网络媒体,以其传播快、时效性强、内容全面的优势成为突发事件信息快速聚集和传播的重要渠道。但指数增长的微博数据使得用户难以及时了解整个事件的细节信息,且微博自由化程度高,突发事件在微博上容易被恶意传播,给国家安全和社会稳定带来了极大的隐患。因此从海量微博中准确而高效地检测出突发事件具有重要的意义,不仅可以帮助用户实时获取重要的突发事件资讯,消除突发事件带来的恐慌心理,还能够协助应急管理机构实时把握突发事件的发展态势,合理地控制和引导舆论发展方向,为舆情应急管理提供决策信息支持。
  微博因噪声大、文本短小稀疏、不规范等特点给突发事件检测带来了挑战,本文通过分析突发事件发生时期的爆发特性,结合微博数据的特点,对以突发特征为中心的突发事件检测方法及其舆情热度分析进行了深入研究。突发事件检测上,首先在综合考虑词语的主题表达能力和突发性的基础上,引入参照时间窗机制,设计了词频、文档频率、话题标签Hashtag、词频增长率四类特征选择与计算方法,提出了基于动态阈值的突发主题词抽取算法,实验结果表明该方法可以准确的提取有效表征事件的突发主题词。然后提出了基于突发主题词和凝聚式层次聚类的突发事件检测算法。该算法以突发主题词作为突发特征,将微博文本表示为特征向量,引入微博事件三要素过滤策略保留高质量的微博,以Jaccard计算重合度作为相似度衡量标准构造微博文本相似度矩阵,使用凝聚式层次聚类算法实现了突发事件的检测。实验结果表明,突发事件检测方法达到了80%的准确率,验证了该方法的可行性和有效性。针对检测的突发事件,对微博用户网络特征和微博传播方式分析,从用户影响力和微博传播影响力两个视角提出了突发事件的舆情热度计算模型,并构造单位时间片进行舆情热度的时序变化分析,通过实例分析发现,该模型能够较准确的划分突发事件的舆情生命周期,从整体上了解突发事件的发展趋势及变化规律。
情报学 安徽大学 2016(学位年度)
摘要:近年来全国乃至全球的突发事件数量在加速上升,目前关于突发事件的研究文献不在少数,但是关于突发事件应急情报管理以及情报工作方面的研究并不多。然而情报管理对于突发事件应急却必不可少,加上大数据环境的影响,应急情报工作处于更加重要的地位,所以本文着重研究合肥市政府对于突发事件的应急情报管理工作。
  正文主要分为五大部分。首先,介绍与论文相关的理论基础,包括国内外有关突发事件、情报管理、情报工作以及应急管理方面的研究现状;随后阐述了突发事件的概念和特点、情报管理以及应急情报管理的概念。理清相关理论知识后,采用抽样调查的方法,对合肥市各个辖区的政府办公室部分工作人员进行了问卷调查,他们都是参与过突发事件应急管理的。随后对于问卷调查的结果进行了统计分析以及因子分析,其中因子分析主要为提出构建评价体系这一对策做准备。为了进一步了解合肥市政府应对突发事件情报管理的情况,笔者对合肥市包河区政府和政务区政府办下设的应急办主要负责人进行了相关的半结构化访谈,进一步获取了内部资料。其次根据文献资料、合肥市政府网站资源、问卷调查结果以及访谈内容重点分析了合肥市政府当前的突发事件应急情报管理工作存在的问题以及不足之处,主要有情报(信息)发布主体缺少规范管理、应急情报管理标准化程度低、相关法律规范缺失、技术应用及基础设施建设不足、情报管理专业人才匮乏、网络舆情管理被动、与非政府机构合作不足、案例库构建缺失以及缺乏应急情报评价体系。最后结合问卷调查结果以及访谈得到的相关结论,为合肥市政府应对突发事件情报管理工作提出几项优化策略,分别为加强情报(信息)发布主体的规范参与、加强应急情报管理工作标准化、建立和完善相关法律法规、加强基础设施建设与技术应用、培养应急情报管理专业人才、重视网络舆情管理、加大与非政府机构的合作、建立典型应急情报管理案例库以及建立应急情报管理评价体系。文章的最后一部分为总结与展望,概括文章的主要结论和主要工作,同时提出不足之处,也为后续研究的提出方向和思路。
情报学 华中师范大学 2016(学位年度)
摘要:随着计算机网络和Web2.0技术的深入发展和应用,微博改变了传统的社交网络形式,并迅速在社会上流行起来。用户不仅可以在微博平台上及时接触热点社会信息,并且可以通过对微博内容的分享和转发提升相关资讯的传播范围和影响力。微博具有的独特社交网络形式极大地方便了人们进行信息的获取、传播与分享。移动智能设备和无线网络技术的全面发展,让人们可以将现实世界中发生的社会事件“随时随地”的发布到微博平台上。社会性的重大事件往往首先会在微博内容中反映出来,从而引发大量用户的关注并产生巨大的影响力。因此,微博事件检测的意义深远,也是当前微博研究的热点之一。
  本文的研究目标在于利用数据挖掘算法,从内容繁杂、海量短小的微博数据中检测出有意义的事件信息,帮助用户在有限的时间范围内获取更多有价值的事件资讯,协助相关政府部门进行微博舆情管控和社会行政决策。首先,针对国内具有代表性的微博网站,通过使用微博网络开放接口收集带有地理坐标的微博数据;其次,将这些数据作为训练样本,使用K-means、KNN和决策树三种数据挖掘算法,根据微博数据的发布数、转发数、评论数、用户活跃度和移动强度五个指标来构建微博的地理规律性特征;最后,将日常地区性的微博数据特征与该地区微博特征的地理规律性进行比较,从而检测出该区域是否有事件发生。本文在运用K-means、KNN和决策树数据挖掘算法对微博数据分析的基础之上,提出了基于地理坐标的微博事件检测框架,并且运用R语言对微博事件的发展趋势进行了可视化分析。
  利用微博事件检测框架检测出的事件信息具有较大的参考价值,尤其是微博用户对该事件的情感和该事件的发展趋势都值得我们分析和思考,为以后应对类似的事件提供借鉴。因此,本文将信息检索的相关理论和技术引入到了微博事件的组织和管理中。为了用户便于检索已检测出的微博事件,本文在开源搜索引擎Lucene的基础之上,同时结合mmseg中文分词技术和jsp动态网页技术,实现了微博事件检索系统,帮助用户了解过往微博事件的内容和发展趋势。最后通过实验分析微博事件检测框架的可行性,并且结合“沙尘暴”事件的具体案例,实现微博事件的精确检索。
情报学 华中师范大学 2016(学位年度)
摘要:近几年,新浪微博已经从流行转变到主流再转变到家喻户晓,它改变着我们线上线下的生活方式,甚至取代传统媒体成为我们发布和获取信息的主要渠道。虽然微博信息是碎片化的、零散的,但当大量的微博在讨论同一个话题时,这些零散的信息碎片就能聚合起来,迅速传播话题信息,让话题成为焦点,从而产生了一种新型的话语权。由于新浪微博的流行,以及热门话题的影响力,对微博话题未来流行趋势预测蕴含着巨大商机,成为市场营销和社会舆情监督的重要课题。
  目前对微博话题的预测研究主要基于信息流的时间序列、意见领袖的参与度和微博网络拓扑结构。本文基于上述研究成果对话题流行度的影响因素进行了总结,提出一种将预测看作是对话题多元特征分类的方法,对微博话题流行趋势进行预测。本文利用五种最常用的分类模型(朴素贝叶斯、k-最近邻,决策树,逻辑斯蒂回归和支持向量机)来做预测,故研究的主要任务是用有效的特征向量来描述微博话题。本文首先对新浪微博热门话题的影响因素进行分析,对热门微博传播路径可视化后发现微博早期流行度,用户影响力和话题自带属性是推动话题流行的重要因素。根据这些影响因素分别从早期传播动态、用户影响力和话题内容三个方面抽取特征,构造了三个相互补充的特征子集。本文基于新浪微博平台采集了2166个话题,近162.5万条微博数据,对预测模型进行试验分析。结果显示,利用分类模型输入特征集合进行预测的结果比输入特征子集的结果要更准确。在五种分类模型中,决策树C4.5的F度量结果要优于其他四个分类模型。
  论文首先介绍了新浪微博的迅猛发展和受欢迎的原因,并对国内外相关研究的成果和方向做了述评;第二章介绍了微博的相关理论和分类预测技术;第三章主要论述了影响微博话题流行度的因素;在第四章中对微博相关概念做了形式化定义,详细的给出了特征向量的计算方法,提出了新浪微博话题热度预测模型的框架和流程;第五章主要对论文提出的模型做验证,并详细介绍了新浪微博数据爬取和预处理的具体流程。在最后一章,对论文的主要工作和创新点进行了总结,并提出研究的改进方向。
情报学 云南大学 2014(学位年度)
摘要:我国政府历来重视舆情,认真倾听和积极回应民众诉求,把民众的利益放在政府的工作首位。随着科学技术的发展和互联网的普及,加之网络本身具有的开放性、准入门槛低等特点,部分民众开始将社会现实生活中的事情搬上网络,网民在网络空间中可以通过公众论坛、新闻网站、公共贴吧、博客(包括微博客)等公共交流空间以及QQ空间、BBS、百度贴吧等有特定关注群体的空间,借助先进的网络技术,表达和传播诉求,网络逐渐成为民众表达利益诉求的重要渠道之一,舆情开始在网络上不断表现出来。
  近年来,随着网络舆情的不断兴起,民众参与的热情不断高涨,对网络舆情的重视必须成为我国政府工作中的一个重要方面。网络已不可逆转地深入到各种社会现象、社会问题、社会事件等的孕育和发展变化过程之中。网络的特殊性使得网络舆情迅速扩散并随时可能出现井喷效应,加之网民在网络空间中的自由性、多元性和非理性等特征,为网络舆情的演变增添了更多的复杂性。在此背景下,本文结合我国网络舆情的相关研究,对网络舆情的演变阶段进行了全面的分析,提出网络舆情演变经过“形成阶段—高涨阶段—波动阶段—衰退或沉寂阶段”四个阶段,分析了每一阶段网络舆情的产生原因和主要表现形态,根据网络舆情演变的规律和演变的特点对政府网络舆情应对策略的制定提出了建议,使政府能够转变应对网络舆情的理念,加大对网络舆情的控制力,充分发挥网络舆情的积极效应,让良性网络舆情成为维护社会稳定,推动社会文明发展的动力。
情报学 中山大学 2009(学位年度)
摘要:舆情是指在一定的社会空间内,围绕中介性社会事件的发生、发展和变化,民众对社会管理者产生和持有的社会政治态度。随着互联网的发展与普及,人们开始借助网络这一平台发表自己对政治、社会、民生问题的见解,形成了网络舆情网络舆情形成迅速,对社会影响巨大。由于信息海量,需要利用计算机建立对网络舆情的监测与分析系统,对其进行有效的监控。本文提出了网络舆情智能监测与分析系统的总体设计方案,并针对中山大学逸仙时空这一高校BBS,探讨主题监测模块的实现过程。本文主要探讨了主题监测模块实现中的四个关键性的问题:中文分词与未登录词发现,主题帖自动标引,同义词识别,以及文本倾向性分析。在本实验中采用了KTDictSeg中文分词系统,作为系统的分词组件。实验证明,该分词系统的分词速度理想,分词准确率达到百分之九十以上。同时,为改进该分词系统的未登录词识别能力,提出基于共现的未登录词识别算法。在对BBS主题帖进行自动标引研究中,运用统计标引法,根据帖子内容的长度分别提出四类不同的特征词抽取规则。将自动标引结果与人工标引结果进行对比,发现自动标引准确率达到百分之八十以上,而自动标引冗余率在百分之二十以下。这说明这些自动抽词规则较合理,标引效果较理想。本实验采用基于词典的字面相似度算法进行中文同义词识别,同时将中文转换为拼音再进行字面相似度计算,可以较好地解决由于BBS语言不规范而造成的同义词匹配结果不准确的问题。在现有汉语倾向性分析的研究基础上,本文首次提出了针对BBS主题帖及跟帖的倾向性分析方法。从主题帖倾向性人工判断与自动分析的结果对比来看,这一分析方法并不算太理想。除了应对倾向性词表进行筛选外,在算法中还应对倾向性词语所修饰的中心词进行有效的分析,以提高自动判断的准确度。
情报学 中山大学 2009(学位年度)
摘要:随着互联网在全球范围内的飞速发展,互联网已成为反映社会舆情的主要载体之一。在这种环境下,BBS论坛也已进化成网络舆论的策源地和集散地,BBS在国内高校也已是大学生最常使用的信息交换平台之一。对于社会上、校园内的消息或发生的事件,参与者利用BBS进行消息传递,并通过回帖的形式予以呼应或发表不同看法。从管理者的角度,应及时地了解学生关注的话题,对其中的敏感话题做出适当的处理和回应,以避免事件日益扩大而造成团体组织或个人的名誉或权益的伤害。然而,BBS上的信息是海量的,管理者无法时刻查看其中所有的主题帖,因此,一套网络舆情智能监控系统是必要的。同时,应建立相关机制,利用科学技术手段对高校BBS网络舆情进行监控,协助管理人员,提高效率和准确性。本研究在分析国内外网络舆情智能监控的发展和现状的基础上,从网络舆情智能分析系统中关键技术——模式识别入手。依据逸仙时空BBS过去6个月的主题帖及其回帖的统计与分析,归纳了异常主题帖的特征,并提取回帖量、参与讨论ID数和回帖时间间隔三个变量来衡量主题帖的受关注程度。同时,根据统计分析发现,三个变量在一定的时间周期内呈正态分布。再分别以天和小时作为时间周期,依据数理统计的相关原理,设定筛选异常主题帖的预警值,发现属于异常范围的主题帖则告警。本研究共设定了7个规则算法,分别以每天或每小时的发帖量、参与讨论ID数,和时间间隔以及发帖量与参与讨论ID数组合制定筛选和预警规则。为了验证其科学性和实用性,针对规则一至五,对BBS以往六个月的数据进行筛选,利用数据库sql语言和办公软件excel进行人工统计,并发现异常,结果较明显,平均准确率达75%。在总结各规则间的关系及优劣另外发现,各算法之间存在一定重合却不能完全替代,因此,提出可将其中两个算法进行组合从而提高准确率和全面性。
情报学 华南师范大学 2011(学位年度)
摘要:伴随着互联网的日渐普及,我国网民数量不断增加,网络舆情正在悄然形成一股强大的力量,影响着网络社会的方方面面。网络舆情对我国基层群众而言,无论是获取信息还是表达自己的观点都是有利的。当然,网络舆情也偶尔受到不法分子利用,某些人依靠制造虚假信息引起公众关注,将网络舆情导向不真实的一面,并以此牟利。由于网络具有身份虚拟的特性,舆情监管在技术上较难实现。本文在前人研究的基础上,结合目前网络发展的现状,提出一套网络舆情监管的办法,力图辅助舆情监管部门减少不实网络舆情的情况,保证网络环境的安全及和谐。
  文章首先从我国网民的发展情况出发,说明网络环境下保证网络舆情的真实性具有重要意义。接着对网络舆情的现状进行了概述,包括网络舆情的基本概念、分类及其传播特性等。同时对虚假网络舆情信息的成因及危害进行了分析,并提出了网络舆情监管中存在的问题及对策建议,强调网络舆情监管必须依靠政策法规及网络技术两方面协同工作。因此,文章研究的重点在于结合当前网络社会的特点,设计出一套网络舆情监管系统,与政策法规配合共同解决网络舆情的监管问题。本文设计的舆情监管系统采取人机结合的方式,以向量空间模型作为主要算法依据,通过计算文本相似性,对网络中的舆情信息与核心信息源进行相似程度判定,甄别出可靠程度较低的舆情信息,从而辅助监管人员对这些信息的发生源进行监督管理。同时,文章从理论上验证了系统的可行性。文章提出在技术辅助网络舆情监管的同时,需要通过完善法律法规及宣传教育手段,加强网络舆情产生源的自我约束。最后文章进行了研究总结,指出了研究过程中存在的不足,并提出了对未来该课题研究方向上的展望。
获取途径: CALIS
情报学 华东师范大学 2010(学位年度)
摘要:在信息时代的大背景下,互联网信息以超乎想象的速度迅猛增加,信息爆炸、信息过载使人们陷入了信息时代的新困境。如何在海量的互联网信息资源中快速有效地获取所需信息成为亟待解决的一个重要问题。与此同时,信息用户对信息的需求正逐渐呈现出主题化、领域化、专业化和个性化的趋势。如何满足这些主题化的信息需求也是当前的重要课题。
   正是基于这样的背景,本文首先研究和比较了当前适用于互联网主题信息定向采集的各类理论、技术和信息采集方案,包括通用引擎和垂直引擎策略、主题信息采集技术、中文自动切分词技术、大规模文本计算技术等支撑性技术;在此基础上提出了通用搜素引擎与垂直搜索引擎相结合的互联网主题定向采集策略,利用基于领域的主题词表生成和优化方法确定主题范围,采用文本相似度计算算法进行系统的文本处理。在确定了采集策略和底层技术后,即对互联网主题定向采集系统进行了框架设计。
   本文分析和改进了采集系统中的三个关键技术,包括提出了多种防屏蔽技术相结合的网络采集防屏蔽解决方案;改进了一种基于文本密度的网页正文抽取方法;采用了基于分词的向量空间模型和余弦夹角公式实现了基于内容的标题去重。文中以实例介绍了采用模拟浏览器技术自动登录网站的防屏蔽实现方法,改进的网页正文抽取方法适用于新闻类网页,是一种通用性较强、性能优越的正文抽取算法。在网页去重技术方面,本文主要介绍了网页URL比对去重技术和基于内容的去重策略,并采用基于分词的向量空间模型和余弦夹角公式实现了基于内容的标题去重,给出了其核心算法。
   最后,本文从互联网舆情研究出发,分析了舆情研究对网络信息采集和分析的需求,并针对网络舆情的分支--网络侨情,开发了互联网侨情采集系统。确定了侨情领域主题词表、种子网站,实现了从URL抓取、网页源文件抓取、标题和正文抽取、网页去重等一系列工作流程。为今后继续对网络舆情信息的分析和处理打下了基础。
情报学 华中师范大学 2014(学位年度)
摘要:Web2.0环境下,互联网技术发展进一步推动了信息生产、加工和传播的效率,为用户提供了直接参与创作的平台,促使网络用户的身份从“使用者”和“浏览者”逐渐转化为“内容创造者”,以前由上而下的被极少部分资源拥有者主导的互联网结构体系转变成为由上而下的由广大用户参与建设与改变主导的互联网结构体系。与此同时,在Web2.0向Web3.0高速迈进的过程中,移动终端的使用更是实现了随时随地“可读”“可写”“可交互”。其应用方式也随着各类“去中心化”的平台推出而趋向多元化,微博是一种重要的基于用户生成内容的Web2.0典型应用之一,它以其碎片化,移动化,实时化和社会化的低成本内容生产方式聚集了大量用户群。微博的高速发展以及伴随着越来越多的用户量,已成为学者与企业研究的热点之一,本文从微博用户生成内容的动机角度进行分析,通过文献分析和深度访谈,对微博用户生成内容的动机进行收集整理,在此基础上对各种影响因子合并统计,分类归纳,从而挖掘出微博用户生成内容的主要动机,提取了可能影响微博用户生成内容的三个层面的动机(内在需求层面、社会诱因层面、技术诱因层面)。
  建立层次化的动机模型,设立相关变量和研究假设,并且构建结构方程模型,后通过设计问卷调查,获取基础数据,并使用SPSS17.0对数据样本进行了信度分析,效度分析,相关性分析和回归性分析,最终利用结构方程软件LISREL8.70进行模型测量和模型构建及修正,验证了研究过程中的相关假设,重新构造了微博用户生成内容的动机模型。填补了目前在微博用户生成内容动机的研究空白,为揭示微博用户生成内容行为的内在驱动规律与动机,获取网络热点话题与问题,监控网络舆情提供一定的理论依据,对帮助网络社交工具服务商开发出“以用户为中心”的产品和服务,引导微博健康良性发展提供有益的参考。
情报学 华东师范大学 2011(学位年度)
摘要:随着计算机和互联网技术的迅猛发展,网络已经成为人们获取信息的不可或缺的重要来源。自互联网进入Web2.0时代以来,网民越来越习惯将网络作为自己表达观点、想法、态度的平台,而不只是被动的接受网站所发布的信息。由于大量的用户参与到信息的产生,网络信息的内容形式也变得越来越多样化,大量的具有个人观点性的内容充斥着网络。而这些观点对于电子商务、网络信息安全、网络舆情等方面具有非常重要的意义。文本倾向性分析是指通过采集、组织和分析这些文本中的立场、观点、看法、态度、情绪等主观信息,从而对文本的情感倾向做出褒贬判断。这一技术可以广泛的应用于商品评论分析、微博态度分析、社会舆情分析、问答分析与评价等多个方面。
   本论文以互联网信息中的评论文本为研究基础,利用信息采集、文本处理技术、借助于数据挖掘、计算语言学等领域的理论与方法,以领域应用为研究对象,开展文本倾向性的建模、分析与计算研究,探索文本倾向性分析的新技术与新方法,将其应用于特定领域,并取得良好的效果。本文主要包括以下几个方面:
   首先,本文介绍了文本倾向性分析的研究背景及意义,国内外研究现状,并阐述了网络信息文本倾向性分析的流程及其中的关键技术。
   其次系统的介绍了文本分类的相关知识,并研究分析了基于统计和基于语义两种文本倾向性分析的办法,并对这两种主要的文本倾向性分析办法进行优缺点总结。
   然后在此基础上提出了基于模式抽取和匹配基础上的文本分类算法,并使用两个公开的语料库:中文情感评测语料COAE以及中文情感挖掘语料ChnSentiCorp对算法进行测评,该算法在保持较高性能的同时获得了一个比较理想的准确率。
   接着对提出的算法进行技术实现并通过对当当网的图书评论、新浪微博利比亚事件、新浪博客利比亚事件、外交部例行记者会实录问答数据进行文本倾向性分析,挖掘出评论内容的长短与情感倾向之间的关系,以及随着时间的变化网民对同一个事件的态度转变。
   最后,对本文的研究工作进行总结,提出了今后进一步的研究方向。
情报学 北京大学 2010(学位年度)
摘要:网络舆情是社情民意的重要组成部分,网络的匿名性、开放性和互动性极大.地促进了网络舆情的快速扩散。随着Web2.0的发展,网民间的互动日趋活跃,BBS就是其中最突出的代表。BBS舆情的影响已经从互联网延伸到现实社会,所以应当重视BBS舆情的动态,尤其是BBS舆情热点。网络环境下,BBS舆情热点波及的范围是十分广泛的,因此对BBS舆情的控制变得更加困难,所以舆情热点发现的研究成为BBS舆情研究的重点及难点。目前的舆情热点发现研究普遍采用定量的文本挖掘法,该方法是基于已有的大量舆情文本信息,因此文本挖掘法在舆情热点发现上比较迟缓而延误管理层决策的时机。
   BBS舆情研究的另一重点是意见领袖,意见领袖是群体中的活跃人物,对公共事件的参与度高。意见领袖的重要特征就是具有一定的权威性,因此可以在人际传播中影响他人的信息选择和行为选择,所以意见领袖的态度和意见也会得到广泛的传播,这一发现对舆情研究有着重要意义。
   基于以上研究,本文分析了BBS舆情环境中意见领袖和热点话题的联系,用以确定关键舆情线索,以提高舆情热点发现的时效性。
   本文采用数据统计分析的实证研究方法分析意见领袖对热点话题的影响,实证研究结果显示:意见领袖不仅是话题的主导力量,而且是热点话题的主导力量;另外,意见领袖对热点话题的影响具有一定的持久性。因此,在此实证分析的基础上,本文提出了以意见领袖作为关键舆情线索的舆情分析方法。
获取途径: 北京大学
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