基于贝叶斯网络的自媒体舆情反转预测

摘要

[目的/意义]近年来频发的自媒体平台舆情反转事件稀释了社会信任,弱化了政府公信力,扰乱了舆情生态平衡,文章提出自媒体环境下规避网络舆情反转的方法有着重要现实意义.[方法/过程]首先从平台控制性、信息准确性、主体批判性、传播突变性四个维度识别自媒体舆情反转的影响要素,然后构建预测模型的贝叶斯结构,利用70个舆情案例数据集完成参数学习,建立自媒体舆情反转预测模型.结合3个检验样本完成模型有效性的验证,在此基础上进行原因诊断和最大可能解释.最后结合罗尔诈捐事件进行舆情反转预测.[结果/结论]模型预测结果与实际情况较吻合,提出的自媒体舆情反转预测方法具有一定应用价值.