舆情

摘要： [目的/意义]由于突发公共卫生事件具有不确定性和特殊严重性等特征,加之公众早期对新冠肺炎疫情相关科学知识的缺乏,造成了公众的恐慌并加剧了初期网络谣言的传播,分析用户辟谣信息传播意愿影响因素有利于更好地制定辟谣策略和提升辟谣效果.[方法/过程]本文基于整合S-O-R理论模型和MOA理论,构建用户辟谣信息传播意愿影响因素模型,运用实证及结构方程的方法针对构建的模型进行验证和分析.[结果/结论]数据分析结果表明,关系强度动机对用户愉悦感的正向影响作用最强;其次是用户愉悦感对唤起的正向影响作用.作用最小的是唤起对用户辟谣信息传播意愿的影响;感知有用性、愉悦感和唤起这3个中介变量中,感知有用性对用户辟谣信息传播意愿的正向影响最显著.

摘要： 我们身处在一个持续发展的时代,机遇与危机相依相伴。无论是组织机构还是个人,在陷入危机时,都需要及时寻求有效的方式应对危机。面对危机舆情事件,政府方面不能一味的回避,导致舆论的肆意发酵,而是应当主动在媒体的帮助下,减轻负面影响。在新媒体时代,危机舆情也可以汲取新媒体的力量,达到更好的危机应对效果。本文主要对于政府危机舆情中的新媒体传播开展研究,旨在为更好地解决问题探寻合理的路径。

摘要： [研究目的]舆情评论情感分析是帮助相关部门及时掌握网民诉求、合理疏导舆情的重要抓手。为解决传统文本分析模型无法准确判别掺杂反讽语义文本的情感极性问题,设计了一种协同双向编码表征模型。[研究方法]将两个普通双向编码表征模型协同组合,分别进行反讽语义/非反讽语义、正面情感/负面情感的语义理解能力训练。然后将获取的反讽识别向量与情感识别向量通过一个额外的全连接层进行合并,构建协同双向编码表征模型。在反讽识别向量的指导下,此模型会根据评论文本的不同性质,在输出层进行不同的对应处理。[研究结论]以“望江女子溺水案”为例进行实验,结果表明:与普通双向编码表征、Text-CNN和Text-LSTM模型相比,协同双向编码表征模型的P、R、A、F1等指标均有明显提高。且在此基础上进行的LDA主题挖掘,可实现舆情评论情感极性的主题可视化,为相关部门进行舆情管控提供更加精准的决策支持。

摘要： 传统SIR模型的初始参数是随机设定的,同时状态转换之间没有考虑实际网络拓扑结构,导致传播收敛效果与实际不一致。为了解决该问题,本文提出一种基于演化博弈和网络拓扑结构改进的SIR模型。改进的模型首先通过演化博弈方法确定影响因子,接着根据影响因子确定好SIR模型的初始感染率参数,然后根据网络拓扑结构调整状态之间的转换概率。在真实社交网上进行疫情及舆情仿真传播实验,研究结果表明:疫情与舆情传播主要受网络拓扑结构影响,在不考虑网络拓扑的情况下,增加政府和媒体管控力度以及个人名誉损失可以延缓传播时间。

摘要： 自2019年新冠疫情暴发以来,突发公共卫生事件成为社会关注的焦点,网络上有很多关于突发公共卫生事件的讨论。每一起突发公共卫生事件的发生,都会给公众的情绪造成影响,所以在突发公共卫生类舆情中必定会导致公众情绪的传播,在这个过程中,相关部门在积极应对突发公共卫生事件的同时,还需要正确引导公众的情绪。对此,本文主要对突发公共卫生类舆情中公众情绪的传播机制进行分析。

摘要： 社交网络用户言论及关联性问题一直是舆情监控的一个重要工作和难点问题,针对用户不当言论及同一言论下不同用户之间的关联关系,文中通过爬虫和深度学习方法,以及大数据分析平台实现了针对用户不当评论信息来进行关联挖掘,通过爬取微博社交平台数据验证了论文提出的系统架构和方法,并取得了不错的效果。

摘要： 一、1月舆情综述1月涉及社会组织相关舆情整体保持稳定,偶有热点舆情事件发生,主要分布在以下领域:一是社会组织健康有序发展成果显著。民政部召开2022年全国社会组织登记管理T作电视电话会议,会上对全国281家先进社会组织进行表彰,各级登记管理机关和广大社会组织积极传达会议精神,并将全国先进社会组织树为榜样进行宣传,引发媒体转载及舆论关注;二是临近春节,又突发新疫情,各社会组织积极开展走访和服务保障等活动,并加强春节期间疫情防控工作,相关事迹引发网民关注;三是广大社会组织掀起学习宣讲党的十九届六中全会精神热潮,总结2021年工作,迎接全国两会开幕,期间发布多项总结成果报告,部分报告受到媒体关注;四是临近冬奥会,并恰逢卡塔尔世界杯亚洲区预选赛,与冬奥会项目相关的体育类社会组织引发关注;五是社会组织监管工作成果突出。民政部发布第9批、第10批地方民政部门依法取缔的部分非法社会组织名单,以及取缔“东望课堂”等相关新闻引发关注。

摘要： 为实现科学监管及引导网络舆情正确走向,应对农产品质量安全舆情事件的关键环节之一是掌握消费者对网络舆情的响应情况。以“3·15化妆土鸡蛋”事件为例,通过问卷调查研究消费者对农产品质量安全网络舆情信息响应的相关因素。结果表明:该事件引起了各媒体及消费者的广泛关注,在网络上呈现出多个不同观点,引发舆情关注。对消费者的调研分析发现,消费者的性别、年龄、家庭每日食用鸡蛋量等基本特征与消费者传播、转发、关注舆情信息等行为因素呈显著正相关。58.89%的消费者通过新媒体“三微一端”关注和传播舆情,新媒体已成为舆情传播、发酵的主要场所。事件标题、发布事件的媒体权威性、是否当季农产品等是引发消费者对舆情信息关注的重要因素。“3·15化妆土鸡蛋”舆情事件对消费者的购买意愿产生了较大的负面影响。

摘要： 2021年7月河南省部分地区遭受严重的暴雨灾害,给档案安全造成重大隐患。调查首先对全网涉及“河南档案馆受灾”的舆情统计,分析舆情焦点,梳理河南档案馆在灾前预防及灾害应急措施;其次总结档案馆行业提供的档案受灾抢救知识及社会各界提供的各种形式支援服务;最后对档案受损、水泡和水浸等问题提出补救措施。

摘要： “12·4望江女生投河”事件中,警方现场营救失败,引发重大舆情。这起舆情启示我们,在舆情应对上应科学调度,规范出警,现场合理处警,应正确引导舆情,同时还应注重对相关警种的职业技能培训。

摘要： 目前我国手机用户超过5亿户，短信发送量每年高达3000亿条。较之传统媒体和新兴的互联网，手机媒体在某些方面、某些时候、某些环境下，具有更多的受众，更快的传播力，更广的覆盖面，更强的影响力，更大的灵活性，已成为新兴的重要舆论阵地。但是,随着手机媒体的不断发展，其副作用也日益显现,尤为突出的是通过手机短信等方式传播的谣言层见叠出,在一定程度上造成了不良的社会影响,有研究者已将手机短信称为“各种小道消息或谣言传播的集散地”。因此,对手机谣言进行系统、科学的研究已成为新媒体研究、管理中的重要课题之一。本文将探讨手机谣言的产生、特点和危害,研究如何通过澄清性新闻“息谤”，并对构建手机谣言的防御体系提出一些建议。

摘要： 目前我国手机用户超过5亿户，短信发送量每年高达3000亿条。较之传统媒体和新兴的互联网，手机媒体在某些方面、某些时候、某些环境下，具有更多的受众，更快的传播力，更广的覆盖面，更强的影响力，更大的灵活性，已成为新兴的重要舆论阵地。但是,随着手机媒体的不断发展，其副作用也日益显现,尤为突出的是通过手机短信等方式传播的谣言层见叠出,在一定程度上造成了不良的社会影响,有研究者已将手机短信称为“各种小道消息或谣言传播的集散地”。因此,对手机谣言进行系统、科学的研究已成为新媒体研究、管理中的重要课题之一。本文将探讨手机谣言的产生、特点和危害,研究如何通过澄清性新闻“息谤”，并对构建手机谣言的防御体系提出一些建议。

摘要： 目前我国手机用户超过5亿户，短信发送量每年高达3000亿条。较之传统媒体和新兴的互联网，手机媒体在某些方面、某些时候、某些环境下，具有更多的受众，更快的传播力，更广的覆盖面，更强的影响力，更大的灵活性，已成为新兴的重要舆论阵地。但是,随着手机媒体的不断发展，其副作用也日益显现,尤为突出的是通过手机短信等方式传播的谣言层见叠出,在一定程度上造成了不良的社会影响,有研究者已将手机短信称为“各种小道消息或谣言传播的集散地”。因此,对手机谣言进行系统、科学的研究已成为新媒体研究、管理中的重要课题之一。本文将探讨手机谣言的产生、特点和危害,研究如何通过澄清性新闻“息谤”，并对构建手机谣言的防御体系提出一些建议。

摘要： 目前我国手机用户超过5亿户，短信发送量每年高达3000亿条。较之传统媒体和新兴的互联网，手机媒体在某些方面、某些时候、某些环境下，具有更多的受众，更快的传播力，更广的覆盖面，更强的影响力，更大的灵活性，已成为新兴的重要舆论阵地。但是,随着手机媒体的不断发展，其副作用也日益显现,尤为突出的是通过手机短信等方式传播的谣言层见叠出,在一定程度上造成了不良的社会影响,有研究者已将手机短信称为“各种小道消息或谣言传播的集散地”。因此,对手机谣言进行系统、科学的研究已成为新媒体研究、管理中的重要课题之一。本文将探讨手机谣言的产生、特点和危害,研究如何通过澄清性新闻“息谤”，并对构建手机谣言的防御体系提出一些建议。

摘要： 本说明书实施例公开了一种舆情文本分类模型构建和舆情文本的分类方法、装置及设备。方案包括：获取待分类的舆情文本；采用不同的特征提取方式对待分类的舆情文本进行特征提取，得到待分类的舆情文本的多个不同的特征信息；将待分类的舆情文本的多个不同的特征信息分别输入多个分类模型，得到每个分类模型的输出结果；输入任意一个分类模型的特征的特征提取方式与训练任意一个分类模型时的特征提取方式是相同的；将待分类的舆情文本的多个不同的特征信息与待分类的舆情文本的多个不同的特征信息对应的每个分类模型的输出结果输入至舆情文本分类模型中，得到待分类的舆情文本的分类结果，舆情文本分类模型是基于所述多个分类模型得到的。

摘要： 本发明公开了一种舆情监测方法和舆情监测系统，所述舆情监测方法包括：S1：获取关键词；S2：对所述关键词进行关键词扩充操作，得到关键词库；S3：对所述关键词库中的敏感词进行提取操作，得到敏感词库；S4：采集所述关键词库和所述敏感词库的最终舆情数据；S5：对所述舆情数据进行预处理操作，得到预处理结果；S6：对所述预处理结果进行舆情分析处理，得到分析结果；S7：根据所述分析结果，得到舆情监测结果。本发明所提供的舆情监测方法和舆情监测系统，能够有效提高舆情数据的全面性以及准确性。

摘要： 本发明涉及舆论监测技术领域，特别是一种短视频平台舆情话题的筛选方法、装置；所述方法包括：确定各话题监测账号所属的监测领域；确定用于触发舆情话题筛选的关键词，构成第一关键词集合；监测各话题监测账号更新的视频；当任一话题监测账号更新的视频中有所述第一关键词集合中的任一关键词时，将该关键词标记为第一关键词；提取所述第一关键词所在的视频；提取第一预设时间内，该监测领域剩余所述话题监测账号发布的具有所述第一关键词的视频，并识别各具有第一关键词的所述视频中的文字内容；将文字内容进行分析及对比，提取相同的字符串作为舆情话题。根据视频内容确定舆情话题，实现了有效提升舆情话题的准确度。

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： 本发明提供了一种舆情云平台接入的舆情系统资源配置的优化方法及子系统，方法包括舆情云平台对一段时间内各接入舆情系统相互转发的网络舆情数据进行分析，就各个接入舆情系统所配置的采集网站的范围进行协商协同，从而提高整体网络舆情数据采集效率；舆情云平台对各接入舆情系统的网络舆情数据分析模型的采用情况进行分析，从中筛选出低采用率的网络舆情数据分析模型并给相应舆情系统反馈，从而提高各个接入舆情公司的投入产出效率。

摘要： 本说明书提供的舆情识别模型训练方法、系统以及舆情风险监测方法和系统，能够基于历史时间周期对多个历史内容数据基于时间维度进行划分，将多个历史数据划分为多个样本数据，并基于多个样本数据训练舆情识别模型。每个样本数据中包括多个样本内容数据。因此，训练得到的舆情识别模型能够识别出由多个内容数据相机结合引发的舆情风险。在进行舆情风险监测时，所述舆情风险监测方法和系统能够将目标时间窗口内的多个目标内容数据相结合作为一个目标舆情数据，并通过训练好的舆情识别模型对目标舆情数据进行识别，以识别出多个目标内容数据结合后是否存在舆情风险，提高舆情风险识别的准确率。

摘要： 本说明书实施例公开了一种舆情文本分类模型构建和舆情文本的分类方法、装置及设备。方案包括：获取待分类的舆情文本；采用不同的特征提取方式对待分类的舆情文本进行特征提取，得到待分类的舆情文本的多个不同的特征信息；将待分类的舆情文本的多个不同的特征信息分别输入多个分类模型，得到每个分类模型的输出结果；输入任意一个分类模型的特征的特征提取方式与训练任意一个分类模型时的特征提取方式是相同的；将待分类的舆情文本的多个不同的特征信息与待分类的舆情文本的多个不同的特征信息对应的每个分类模型的输出结果输入至舆情文本分类模型中，得到待分类的舆情文本的分类结果，舆情文本分类模型是基于所述多个分类模型得到的。

摘要： 本发明涉及一种舆情知识库构建方法及舆情知识库，舆情知识库构建方法包括：采集历史舆情控制案例；根据历史舆情控制案例生成事件对象，事件对象包括事件标识、开始时间、结束时间、事件主题、事件关键词、事件简介；将事件对象存储为舆情案例库。本发明将历史舆情控制案例生成事件对象，由多个事件对象构建舆情案例库，可以便于对各个舆情案例的关联分析、与当前处理的舆情案件进行智能匹配，辅助有关组织或机构进行舆情的监管。

摘要： 本发明属于数据库技术领域，涉及舆情分析技术领域，尤其是一种基于数据驱动的舆情分析终端及舆情文本分析方法，包括终端本体，所述终端本体内安装有存储器和处理器，其特征在于：所述终端内置计算机程序，该计算机程序包括爬虫模块、文本预处理模块和情感判定模块，所述爬虫模块用于对舆情数据进行收集，文本预处理模块用于对字符串进行预处理，情感判定模块用于对文本进行情感分析。基于上述分析终端配套设计一种可将网络文本数据通过中文分词、去停用词、不平衡语料处理、特征选择等算法配合进行处理，并最终实现舆情识别的舆情分析终端和舆情文本分析方法。

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。