网络舆情

摘要： 随着全面深化改革的不断推进,社会矛盾和冲突频发,重大舆情与突发事件所引发的社会效应越来越大.如何应对和引导网络舆情即成为摆在政府面前的一个重要和紧迫的问题.本文围绕重大舆情与突发事件舆论,抽取,解析重大舆情与突发事件舆论信号,对重大舆情与突发事件舆论情境、传播和演变进行全景画像.总结现有关于重大舆情与突发事件舆论的引导策略、态势研判、演变仿真预测以及应急响应,并在理论层面与实践管理调控层面提出了当前研究面临的挑战与发展趋势.本研究为探索舆论事件发生机制与预判分析理论和方法、事件趋势预测方法、模型预警模型与发布技术提供了新的思路.

摘要： 随着社会的进步和时代的发展网络媒体已经成为了当今的主流媒体.随着网民的逐步增加,人们可以通过网络迅速地了解到国内外发生的最新事件,人们开始通过网络发表自己对事件的看法,网络舆情由此形成.本文通过对知识图谱下的网络舆情进行分析,为未来国家对网络舆情进行管理提出了一些建议.

摘要： 随着互联网的快速发展,目前在新媒体环境下民办高校网络舆情的治理正面临诸多问题,有些负面的网络舆情破坏了民办高校生存发展的稳定性,为其持续健康发展带来了隐患.因此在新媒体环境下,需要对民办高校网络舆情问题治理与对策的研究进行探讨,分析该问题的成因,解决民办高校网络舆情目前所面临的问题,探索民办高校未来发展的多种可能性,为民办高校学生群体健康成长创造和谐稳定的媒体环境,以期民办高校未来获得更好发展.

摘要： 随着国内网民规模、自媒体的发展,突发事件网络舆情的传播变得更复杂、更迅速,因此,对突发事件网络舆情的研究显得更为重要。运用CiteSpace软件,对相关文献信息进行挖掘,了解国内突发事件网络舆情研究的文献贡献量、核心作者、高被引文献、研究热点及其时间演变,梳理突发事件网络舆情研究在我国的发展脉络,掌握每个发展阶段的情况、现状及发展趋势。

摘要： 为促进高校群体性突发事件与网络舆情引导更有机结合,本文分析了网络舆情的传播特点,研究了高校群体性突发事件网络舆情引导的现状问题,并探究了有效引导高校网络舆情发展的几种途径。

摘要： [研究目的]识别、分析突发公共事件网络舆情热度的关键影响因素,为提高网络舆情治理效率,引导舆情健康发展提供参考建议。[研究方法]基于信息生态学理论构建突发公共事件网络舆情热度影响因素模型,通过专家咨询,明确各因素的内涵及边界;借助DEMATEL方法,对专家评分矩阵进行转换与计算,识别舆情热度的关键影响因素。[研究结论]影响突发公共事件网络舆情热度的因素分为主体、客体、本体、引体、载体5个维度和18个影响因素,主体的影响力、身份、活跃度;客体的话题类型、地域性、新颖性、重要性;引体的危机公关能力以及媒体影响力是其中的关键影响因素。

摘要： 基于突发事件网络舆情的特征和主流媒体舆论引导面临的困境,探索提升主流媒体舆论引导能力的路径具有重要的理论和现实意义。研究借助文献法和案例法说明了突发事件网络舆情的特征和主流媒体舆论引导面临的困难,同时运用系统分析法构建了提升主流媒体舆论引导能力的路径。突发事件网络舆情具有突发性、多元性、隐匿性、难控性等特征,主流媒体应对突发事件网络舆情面临的困境主要有热点议题频发、舆论引导时机滞后、公众信任危机、技术转型等,提升主流媒体网络舆情应对能力的对策主要包括善用事实与数据、发挥主流媒体评论的专业性、借力网络“意见领袖”、向“指媒”拓展等。研究得到的这些结论对提升主流媒体的网络舆情应对能力及防范舆情风险具有重要的参考价值。

摘要： 政府部门获得公共政策改革合理性的依据的来源,在聚焦网民行为结果的信息化数据表现之后,转向追溯网民参与行为背后的内源驱动力。行为是外显的,而思想是内在的,心理学科的动机研究体系为建立两者的联系提供了契机。群体的动机来源于需要和诱因的非线性相互作用,虚拟社会中场景因素的差异成为个体行为动力差异的根源,由此建立起风险防范和化解机制,从关注矛盾的主要方面、重塑参与主体的诱因环境的角度发现政府公共政策改革的合理性。

摘要： 高校辅导员作为思想政治教育者,是引领大学生正确认识网络舆情的主要力量,因此网络舆情引导工作也将成为各高校辅导员工作的主要内容。但网络舆情信息鱼龙混杂,大学生又处在一个对各类事物都充满好奇的年龄阶段,再加上高校辅导员大都没有接受过网络舆情引导的专门性培训,其网络舆情引导能力存在一定不足。本文试图分析当前高校辅导员网络舆情引导能力存在的问题,在此基础上提出提升其网络舆情引导能力的相关对策。

摘要： [研究目的]研究风险作用下网络舆情演化规律,为防范化解舆情风险提供理论依据。[研究方法]分析风险作用下网络舆情演化过程,以logistic模型为基础模型,构建自治线性风险作用下网络舆情演化模型,通过仿真探索自治线性风险作用下网络舆情演化特征,明晰自治线性风险对于网络舆情的强化和弱化机理,及其在不同演化阶段的影响差异性。[研究结论]通过模型仿真和实证分析得出:自治线性风险作用下,网络舆情演化本质是两条S型曲线的拼接,结合点即风险作用点;自治线性风险改变舆情演化关键时间节点及其对应舆情信息量,风险作用时间点起始于舆情演化的不同阶段,对舆情演化产生不同影响。

摘要： 目的：通过对网络舆情数据动态的监测和异常的感知,及时预警舆情异常,为政府掌握舆情决策的先动优势提供理论模型和可行思路.方法/过程：分析大数据环境下激增、波动等网络舆情数据的异常现象,明确舆情趋势预测、动态感知异常等异常数据的监测机理.基于此,首先运用Gompertz模型进行舆情趋势区间预测,其次定义偏离度进行数据异常评级,并确定预警等级,实现异常数据的及时捕捉和快速预警.结论/结果：通过实例验证,证明了模型的可行性,可以为政府舆情引导程度提供度量依据,也可以为编制智能化的舆情监测软件提供算法支持.

摘要： 心理资本是积极心理学领域的最新研究成果.文章主要从心理资本理论的内涵着手,从消防员心理资本包含的自我效能感、职业认同感和心理弹性三个方面,结合消防网络舆情危机的危害,对消防网络舆情对消防员心理资本的构建产生的影响进行了分析,提出正确认识消防网络舆情危机对消防员危害的重要性.

摘要： 在人工智能技术对传媒业的渗透中,智能推荐机制的应用是目前最为典型的代表,而算法机制是目前最具代表性的智能推荐机制.学界对算法机制的评价有"信息茧房""过滤气泡""回音室效应"等,都具有消极意味.笔者通过对突发事件的网络舆情传播态势及应对策略分析,试图探索人工智能时代算法机制对于舆情传播的积极意义.

摘要： 近年来频发于中国社会的群体性事件已经严重地影响到了社会发展的和谐与稳定,网络舆情成为社会舆情当中不可忽视的一部分.本文通过清博大数据库,以"北京红黄蓝幼儿园"、"红黄蓝幼儿园虐童"为关键词,围绕2017年11月22日到2017年11月29日期间网络上产生的101048条相关信息为研究对象,分析当前网络舆情存在的问题,并提出相应的解决对策.

摘要： 网络舆情群体极化现象是一种异化的网络舆情现象,也是现实社会中群体极化在网络空间的一种延伸.本文选取“陕西榆林产妇坠楼”事件这一案例进行分析.从宏观事件发展、网民评论所表现的态度倾向和网民群体本身的特征三个层面入手,由表及里分别进行网络舆情分析、网络群体极化分析和网民群体特征分析,以期展现网络舆情群体极化从形成到消解的整个过程.在网络舆情分析中,通过梳理整个事件的发展脉络分析媒体报道的倾向性对于网络舆情群体极化的影响;通过对意见领袖和媒体微博的传播路径分析,明确二者在意见引导和信息传播过程中的不同作用;在网络群体极化分析中,通过建立判定和测量标准实证网络舆情群体极化现象的真实存在,解构网络舆情群体极化从形成到消解的全过程,用数据呈现网民的态度倾向以及网络群体极化程度.最后在网民群体特征分析中,通过对群体特征与极端意见强度进行相关性分析(CORREL函数),发现群体特征在网络舆情群体极化从形成到消解均存在相关关系.

摘要： 现在是"互联网+"时代,媒体渠道日益增多,微博、微信等新媒体被广泛应用,越来越多人通过各种媒体平台关注和参与城市公共交通的建设发展,表达自己的意见观点,公交企业同媒体和市民之间的关系变得更加紧密.面对新的环境,福州公交集团必须与时俱进,在做好公交报刊和微信公众号的同时,还要增强同省市各大媒体的合作,弘扬公交正能量,全面提升对网络舆情的引导和应对能力,更加积极主动回应市民群众对公交这个民生工程工作的诉求和期待.

摘要： 网络舆情是对交通数据来源的一个有力补充,它常常包含着事件的内容、致因分析以及发布者的个人情感倾向等更丰富的内容.如今移动互联网群体的数量日趋庞大,自媒体顺势而生,成为了新媒体的中坚力量.本文以微博社交平台为主要数据来源,利用网络爬虫技术实时获取与城市交通系统相关的一系列文本数据;通过对中文语义库的二次开发实现对城市交通问题的事件特征提取与致因挖掘,同时研究文本背后的情感特征,最终开发出一套完整的以微博文本为研究对象的交通网络舆情数据收集——数据分析——特征提取——情感分析的方法论.

摘要： 阐述了医院为舆情高发地的原因,医院网络舆情的特点.从树立新形势下的医院新型管理意识,加强医院对自身形象经营,建立涉医网络舆情的应对及处置预案,建立健全网络宣传管理队伍、网络舆情监管员、网络评论员队伍,建立新闻发言人制度,加强与媒体联系沟通,规范医院对外宣传的管理,建立突发舆情应对管理机制,优化就医流程等方面对医院网络舆情控制提出了构想.

摘要： 新华社遍布全球的分社从全球各地源源不断的获取海量内容,这些内容在几分钟内,可能有万级的转发,百万级的阅读.海量的信息得到爆炸式的传播,如何实时把握舆情并作出相应处理是至关重要的.新的互联网化场景也意味着传统的舆情系统升级成为大数据舆情分析系统的必要性和必然性.

摘要： 新华社遍布全球的分社从全球各地源源不断的获取海量内容,这些内容在几分钟内,可能有万级的转发,百万级的阅读.海量的信息得到爆炸式的传播,如何实时把握舆情并作出相应处理是至关重要的.新的互联网化场景也意味着传统的舆情系统升级成为大数据舆情分析系统的必要性和必然性.

摘要： 本发明提出了一种基于人工神经网络的在线社交网络信息传播与舆情演化综合分析方法，包括如下步骤：S1，获取在线社交网络信息，形成社交网络信息数据库，通过信息传播神经元模型进行社交网络信息的建立以及传递；S2，将建立和传递之后的社交网络信息通过信息传播神经网络模型所设定的参数进行传递输出；S3，通过信息传播神经网络模型传递的社交网络信息通过正向传播过程进行信息演化，从而构建社交网络信息发展趋势；S4，构建完成社交网络信息之后，通过神经网络逆向传递舆情差值，以修正各神经元所持观点值，从而提高社交网络信息准确度。

摘要： 本发明公开是关于一种融合舆情风向跟踪及民情预测的网络舆情检测系统与方法，涉及网络空间认知技术领域。多源数据采集单元针对特定舆情监测范围，进行多源异构数据的实时采集与汇聚；数据治理及服务单元对汇聚后的数据进行治理、融合、关联，并基于知识图谱进行建模，将数据通过服务的方式提供给上层舆情业务；舆情风向监测单元，对整体网络舆情的跟踪及预测。本发明将时间、地域、持分者、国际四个维度引入舆情监测体系，实现了纵深化监测，满足不同用户对舆情的监测需求；将计划性事件、未知事件、火爆议题等民情民意预测方法引入网络舆情分析技术，并提供自定义的议题采集工具、模块化的分析工具，自动生成情报服务。

摘要： 本发明公开了一种针对网络舆情事件的基于模块化的舆情监测方法及系统，首先将网络社交平台分为若干模块进行监控；然后定时获取每个时间段内各个模块平台内的舆情活跃数，并预测舆情的舆情主要话题并计算模块话题活跃度；获取话题活跃度超过界限值的话题整体信息，并列入重点舆情列表；对所有模块进行整合，获取每个舆情模块的话题数量，用来重新分配每个模块的权重；接着获取该话题下所有舆情信息，对每个舆情信息进行聚类分类操作，得到基本的舆情分析报告；最后按比例抽取舆情样本放入集成模型中进行训练，预测未来该舆情话题的走向。本发明可以在第一时间侦测到重大舆情事件的爆发，得到实时舆情报，预测接下来的舆情走向。

摘要： 本发明涉及一种基于复杂网络的食品安全网络舆情传播演化的建模方法。本发明的主要技术特点是基于复杂网络结构模型，并加入传播和演化模型，利用微博平台食品安全事件数据，分析食品安全网络舆情传播演化过程，可用于查看群众对食品安全事件的关注情况，目的是能够有效查看舆情传播演化情况。本发明用于食品安全网络舆情传播演化研究。

摘要： 一种基于神经网络监控网络舆情的方法、装置及存储介质，方法包括：对预设时长内的训练文本进行结巴分词处理，删除停用词，得到多个词条；确定多个词条所属的类别总数，根据类别总数和每个词条在训练文本中出现的概率分别计算每个词条的词条特征向量；根据词条特征向量分别计算各词条的信息熵；删除信息熵小于预设信息熵的词条，得到结构化文本；计算结构化文本中的文本词条特征总数，将文本词条特征总数作为神经网络模型的输入神经元个数，根据输入神经元个数确定神经网络模型的输出神经元个数和隐藏神经元个数；随机生成神经网络模型的初始权值；基于神经网络模型对结构化文本进行情感分析，得到输出值，根据输出值确定结构化文本的情感类型。

摘要： 本发明公开一种基于超网络的网络舆情主题相似度计算方法及装置，其中，方法包括基于构建的超网络模型，结合在该超网络模型中依据不同算法计算出任意两条超边的社交相似度、时序相似度、情感相似度和关键词相似度，然后根据计算出的社交特征数据、时序特征数据、情感特征数据和关键词特征数据分别对应的各特征权重值，最终计算出目标网络舆情的主题相似度，可以显著提高任意两超边基于目标网络微博舆情的主题相似度的准确度，同时，可以将多种关系特征数据进行有机融合计算，也增强了基于网络微博舆情的主题相似度的精确度。

摘要： 本发明公开了应用于网络舆情分析的嵌入式网络终端设备，涉及网络终端技术领域，为解决现有嵌入式网络终端设备都将该设备直接固定在一处进行嵌入，而该装置本来没有加固的点，会带来松动的问题。所述网络终端设备上封盖的下方设置有网络终端设备，所述网络终端设备通过螺栓机构与网络终端设备上封盖螺纹连接，且螺栓机构设置有四个，所述网络终端设备上封盖和网络终端设备之间设置有密封圈机构，所述网络终端设备前端面的一侧设置有设备保险按键，所述设备保险按键的一侧设置有第一保护圈，所述第一保护圈的内部设置有电源插入端口，所述电源插入端口的一侧设置有第二保护圈，所述第二保护圈的内部设置有总网络进口段。

摘要： 本实用新型涉及监控设备技术领域，且公开了一种采用贝叶斯神经网络模型的网络舆情监控与分析装置，包括监控装置，监控装置包括监控设备和防尘装置，监控设备包括固定框架、贝叶斯神经网络监控主机、数据库、网络数据电缆、散热扇、散热网、排板、排槽和把手，防尘装置包括防尘网、细钢网板、网板、防尘槽和拉把。该采用贝叶斯神经网络模型的网络舆情监控与分析装置，通过在监控装置侧面安装有散热扇配合散热网对监控设备内部的贝叶斯神经网络监控主机和数据库散热，拉动把手带动侧面排板从排槽内壁抽出清洗排板侧面的散热扇的灰尘提高散热效果防止监控装置内的设备高温高效运行损伤设备寿命和加快运行速度。

摘要： 本实用新型提供了一种用于涉警网络舆情分析的嵌入式网络终端设备，包括上壳体和下壳体，上壳体的上端内壁设有空腔，空腔内部安装有冷却水管，上壳体右端侧壁对称设有两个插槽和多组散热孔，多组散热孔分别位于两个插槽的两端，壳体右端设有散热器，散热器靠近上壳体一端的侧壁固定有两个导热柱，导热柱与插槽固定连接，散热器上端面设有温度显示屏，散热器内部固定有两个第一风机和两个第二风机，散热器靠近上壳体一端的两侧分别设有进风口，两个第一风机呈并行排列并靠近进风口，两个第二风机呈并行排列并位于两个第一风机右端，本实用新型不仅能提高设备的散热效率，还能根据实际散热情况调整散热器的风力大小，避免浪费电能，减少成本。

摘要： 本实用新型公开了一种用于网络舆情分析的嵌入式网络终端设备，包括外壳，所述外壳两侧正面一端的顶部和底部皆设置有插槽，四组所述插槽的内部皆设置有插杆，两组所述插杆相互靠近处设置有挡板，所述外壳两侧正面一端的中间位置处设置有通槽，所述外壳顶部和底部的两侧皆设置有凹槽，两组所述凹槽内部两端相互远离的一侧铰接有铰接杆，四组所述铰接杆远离外壳处皆铰接有防护组件；本实用新型通过挡板、插杆、通槽和插槽之间的相互配合，可以便捷的对两组挡板拉开，对网络终端解除限位卡死的效果，可以快速对网络终端进行拆卸，便于对其进行更换和维修，大大提高装置的方便性。