网络舆情危机

摘要： [目的/意义]识别突发事件网络舆情危机的动因,掌握其生成机理,有助于突发事件发生时,准确预警舆情危机,采取有效应对策略。[方法/过程]运用fsQCA方法,从公众、话题、媒体和传播四个维度对舆情危机的生成路径进行探析。[结果/结论]突发事件情境下,容易引发“权威媒体缺失型”“高速传播主导型”和“话题信任缺失型”三种舆情危机。因此,提高权威媒体的积极参与,确保话题来源的可靠性,监控话题传播速度是有效应对舆情危机的策略。

摘要： 只有保证网络舆情危机事件管理的及时性、有效性,实现对舆情危机的成功处理,关乎着社会的和谐发展,数据挖掘技术的出现和应用,可以实现对网络舆情危机管理的精细化、智能化管理,因此,为了进一步提高舆情危机管理水平,现以数据挖掘技术应用为例,针对新形势下网络舆情存在的问题,将数据挖掘技术科学应用于舆情质量管理指标、网络舆情危机管理工作量、网络舆情分组聚类、提供个性化服务等领域中,使得数据挖掘技术与网络舆情危机管理进行充分结合。文章所提出的数据挖掘技术应用方案具有较高的可靠性和可行性,完全符合实际应用需求,旨在通过这次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

摘要： 网络信息技术的发展使我国网络舆情应对复杂化,网络舆情危机演化机理的多样化,要求我国各级公共部门建立网络舆情危机预警机制,并针对当前网络舆情危机治理存在的公共部门回应不强、沟通不畅、配合不足以及对网络疫情危机的认识不清等问题,提出了充分利用大数据手段,以人机协同的方式,发挥各方优势,提升网络舆情危机识别的速度和精准度,共筑网络舆情预警、处置的防护墙的解决对策。

摘要： 随着互联网技术的不断进步与普及,民众由最初的信息接受者转变成信息的制造者和传递者,互联网逐渐成为民众表达意见的公共舆论平台。面对复杂的网络舆情状况,如何有效处理舆情危机事件,避免危机事件恶劣影响扩大化以损害高校正面形象和正常的教学至关重要。

摘要： 针对连续属性的网络舆情数据存在冗余和不确定的问题,提出了一种改进的粗糙集方法来对网络舆情危机指标进行定量筛选.首先根据现有指标体系建立评价指标初始信息表,对连续属性采用布尔推理离散化的高效实现算法进行数据预处理,降低复杂度;然后基于粗糙集可识别矩阵计算属性重要度,从而删除冗余指标.实证分析结果表明,采用此方法可保证候选断点的最优组合,使得粗糙集约简的信息表数据更加准确;按可识别矩阵计算属性重要度并对属性进行约简,删除缺乏实际意义的指标,降低了计算的复杂度.

摘要： 随着新媒体时代的到来,国有企业受到了网络技术发展的影响,大大拓宽了国有企业的工作渠道和途径,与此同时也面临着新的挑战和危机。在新媒体时代下,需要坚持与时俱进,加强对传统理念的创新,从而有效提升国有企业的引导能力,实现对网络舆情危机的良好应对。本文将探讨新媒体时代下国有企业应对网络舆情危机的方法,希望可以为相关研究提供有价值的参考依据。

摘要： 融媒体时代,公众对待事件的处理方式也在发生着变化,他们更习惯于通过网络表达观点、申明主张,以扩大事件的传播范围,引发舆论的关注,但此举也会带来虚假信息和谣言流言,从而导致群体极化的发生,甚至造成严重的社会危害。因此,对移动环境下的舆情进行研究具有现实意义。

摘要： [目的/意义]采用当前方法分析网络舆情危机演变特征时,无法明确网络舆情传播过程中演变特征影响因素之间的因果关系,导致分析结果的灰色关联度低、小误差概率小、均方差比大,因此研究了网络舆情危机演变特征及其预警方案创新方法,采用系统动力学对网络舆情危机演变变量和影响因素进行仿真和建模,获取网络舆情危机演变的主要影响因素,结合网络舆情传播热度与各因素之间的因果关系分析网络舆情传播系统.[方法/过程]结合Verhulst模型和灰色理论模型构建灰色Verhulst预测模型,根据各影响因素之间存在的因果关系分析网络舆情危机演变特征,根据分析结果提出构建信息汇集分析机制、预警机制、信息发布机制和引导机制的预警方案.[结果/结论]实验结果表明,采用所提方法分析网络舆情危机演变特征时,分析结果的灰色关联度高、小误差概率大、均方差比小.

摘要： 全媒体时代,媒体格局发生深刻变化,对涉"医"网络舆情危机应对带来了新的挑战.文中以"于鑫慧"事件为例,结合全媒体时代舆情传播特点、网络传播热度、传播主体表现、舆论呈现表征进行研究和分析,梳理舆情应对的关键节点、应对态度、应对方法,总结经验技巧,从而为今后成功应对涉"医"网络舆情危机提供借鉴.

摘要： 自媒体的发展与应用方便了人们的生活,但也让网络舆情危机预防与治理的难度加大。本文运用调查法、文献法、总结归纳法对自媒体时代高校网络舆情危机特点做简要分析,在此基础上就高校如何有效应对自媒体时代的网络舆情危机展开探析,希望能为相关工作带来些许帮助。

摘要： 随着信息多元化的发展,互联网这一新媒介的迅速发展,一些关于医疗与医护人员的负面舆情在网上形成、传播、蔓延,影响医院正常医疗秩序和社会形象,引发公共医疗舆情危机.本文对医疗范围下网络舆情危机产生的内涵、特点、现状、原因等进行详细分析,提出应对网络舆情的对策和建议,引导公立医院正确对待网络舆情的发生,减少负面影响的发生,树立医院的良好形象.

摘要： 在人人都能当记者,人人都能做编辑的时代背景下,如何妥善应对和正确疏导医院网络舆情、化解舆情危机,对于医院舆情管理者来说是一个全新的巨大挑战.本文将结合目前“微时代”下医院网络舆情的某些特点,深入探讨医院网络舆情危机的应对措施：转变观念，积极应对，提高与传统媒体的沟通能力，同时转变态度，加强实践与培训，提高自媒体技术的运用能力，转变思路，加强引导，取得舆情主导权，并转变方式，建立完善的舆情监控机制。

摘要： 从信息公开与网络舆情危机的关系出发,论述了网络舆情危机的不可预见性、传播广泛性、多级衍生性、交流非理性和引导可控性等演化特征,提出了信息汇集、危机预警、管控引导和公开透明的信息发布等一系列治理机制.

摘要： 本发明涉及一种多维度舆情危机预测方法、终端设备及存储介质，在该方法中包括：S1：采集一定时间内的舆情文本数据，并根据每个文本数据在不同维度的属性计算其负面情感热度总指数；S2：根据舆情危机知识库中存储的各类型舆情危机事件，通过聚类算法对文本数据进行分类，并计算每个文本数据与其聚类中心的相关度；S3：根据每个文本数据与其聚类中心的相关度和该文本数据的负面情感热度总指数计算每个文本数据的危机程度。本发明通过不同维度的属性计算负面情感热度总指数，并与历史的各类型舆情危机事件进行聚类，得到每个文本数据的危机程度，实现对重大负面舆情的预测，可以提高舆情预测的准确性和时效性。

摘要： 本发明属于舆情监测技术领域，尤其为一种用于企业危机公关的网络舆情监测方法，包括如下步骤：根据企业设定的关键词监测与所述关键词相关的网络舆情信息，基于分布式云计算方式对网络数据进行数据采集，对采集的网络数据进行预处理：判断是否为负面舆情信息；为企业提供企业对当前负面舆情信息的应对能力指数，从而为企业提供直观的决策参考和指引，具有较好的企业体验结合针对各大社交门户网站提出了模块化的概念，并结合集成学习方法，实现了对网络舆情的快速采集、高效分析，结合多个社交平台模块，使得最终得到的预测加精准可靠；采用关键词分析及社交平台模块集成分析的双重消息过滤机制，因此准确性高。

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： 本发明涉及一种多维度舆情危机预测方法、终端设备及存储介质，在该方法中包括：S1：采集一定时间内的舆情文本数据，并根据每个文本数据在不同维度的属性计算其负面情感热度总指数；S2：根据舆情危机知识库中存储的各类型舆情危机事件，通过聚类算法对文本数据进行分类，并计算每个文本数据与其聚类中心的相关度；S3：根据每个文本数据与其聚类中心的相关度和该文本数据的负面情感热度总指数计算每个文本数据的危机程度。本发明通过不同维度的属性计算负面情感热度总指数，并与历史的各类型舆情危机事件进行聚类，得到每个文本数据的危机程度，实现对重大负面舆情的预测，可以提高舆情预测的准确性和时效性。

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。

摘要： 本发明公开了一种网络舆情危机等级评价方法和装置，涉及网络信息技术领域，该方法包括：根据网络资源库中的网络资源进行舆情数据采集；得到相关舆情数据；针对获取的舆情数据建立评价指标体系，并对所述舆情数据进行量化处理，得到舆情数据的指标值；对评价指标体系中的评价指标进行筛选，去除重复的评价指标；通过危机等级评价模型对筛选后的舆情数据指标值进行分析确定舆情事件的危机等级。与现有的指标体系相比，本发明的指标体系更加的全面，并且，所有的指标都经过了相关性分析和主成分分析方法的筛选，从而保证整个指标体系中没有信息重叠问题。

摘要： 本发明涉及一种网络舆情危机预警方法。本发明包括非主题词库和趋势挖掘规则获取；网络舆情热点词提取；网络舆情热点话题检测；热点话题相似度计算与自动跟踪；热点话题趋势挖掘；网络舆情危机自动预警。本发明分为离线技术和在线技术两部分。离线部分采用统计分析与机器学习方法，获取非主题词库和趋势挖掘规则库。在线部分首先采用两级过滤方法快速提取舆情热点词；然后采用基于共词分析的词聚类方法获取舆情热点话题；接着计算连续时段热点话题的相似度，量化热点话题随时间推移而产生的变化，实现热点话题的自动跟踪；最后采用模糊推理技术挖掘网络舆情趋势知识，并实现舆情危机的自动预警。本发明可帮助舆情工作者及时作出舆情危机处置决策。