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政务微博引导下的网络舆情演化规律研究
2020-04-01 09:29 作者: 

政务微博引导下的网络舆情演化规律研究

 

                                                                                                        刘洪涛

 

一、成果的基本情况

重庆邮电大学刘洪涛副教授主持的2013年度国家社会科学基金项目《政务微博引导下的网络舆情演化规律研究》,批准号13CGL146;结项证书号20180475;最终成果为研究报告《政务微博引导下的网络舆情演化规律研究》;课题组成员:刘雪艳、蹇洁、陈卓、黄永洪、陈思祁、杨富平、徐慧、吴联仁。 

二、成果的主要内容

(一)目的和意义

1.研究目的

第一,网络舆情产生、发展、高潮和平稳演化的规律如何

第二,政务微博在网络舆情整个生命周期过长中的作用如何?

第三,政务微博应该如何及时把控网络舆情传播? 

2.理论意义

第一,构建了网络舆情中话题提取的方法和话题演化的模型,提出了政务微博介入网络舆论,引导舆情演化的关键节点和关键内容的确定方法,创新了网络舆情引导机制。

第二,提出了以生命周期理论为基本框架的网络舆情演化模型,丰富和发展了新型社会管理理论。

3.实践意义

第一,通过政务微博在网络舆情中引导机制深入系统的实证研究,丰富了该领域的研究成果和应用价值。

第二,提出引导网舆情演化的机制和方法,为引导网络舆情传播正能量提供指导意见,促进网络文化健康快速发展。

(二)主要内容

1. 网络舆情事件体系研究

第一,收集了2010年至2012年三年间以微博平台为载体发起和传播的各类网络热点事件共计519件。

第二,通过专家访谈和事件公众关注度调查,将网络舆情事件体系分为社会民生事件、公众权益保障事件和反腐事件三大类。

第三,从传播主体、传播内容、传播渠道、传播客体和传播效果五个方面对网络舆情事件特征进行了论证分析,完整构建了网络舆情事件体系。

2. 社区发现模型及话题提取模型研究

第一,提出了一种新的主题信息标注网络聚类算法。

第二,考虑网络中用户之间有方向信息和权重信息,提出基于有向边紧密度的社区发现算法,构建有向加权网络,得到有向加权网络的社区结构。

第三,采取LDA提取话题,利用EM算法和困惑度进行参数估计和最佳话题类簇个数的选择。通过该话题提取模型,可以获得话题生成概率和话题词生成概率等输出数据。

3. 观点分叉及平稳检测模型研究

第一,改进了话题聚类K-means算法,提高了K-means算法的聚类效果。

第二,以LDA模型提取的话题词进行聚类,使用KL距离计算语义相似度;

第三,根据五个时间间断的新闻文本聚类结果,进行话题内容和话题强度的演化趋势分析。

第四,研究了基于时间动态变化的社区距离参数,作为话题不断分岔或观点趋于平稳的标识

4. 舆情演化分析平台及网络社区发现平台的系统设计与开发

第一,设计开发了舆情演化分析平台系统,该平台主要包括三个功能模块:预处理模块话题提取模块以及聚类演化模块其中预处理模块由中文分词模块、过滤停用词模块以及过滤特殊词性模块三个子模块组成,话题提取模块由格式转换模块、参数估计以及获取最优话题数三个子模块组成;聚类演化模块由改进的K-means聚类算法模块、话题内容演化趋势分析模块以及话题强度演化趋势分析模块三个子模块组成。

第二,设计开发了复杂网络社区发现平台系统,该平台能够实现对社会标注网络数据的处理、基于Louvain算法的社区发现方法实现主题社区的发现功能,并能够提供用户手动输入Louvain社区发现方法的紧密度阈值的入口,以增加系统与用户之间的交互性。这两个系统平台的实现为课题组后续的政务微博引导下的网络舆情演化规律研究奠定了重要的基础。

5. 政务微博引导下的“疫苗”事件网络舆情演化实证研究

第一,以爆发于2016年3月的山东疫苗事件为网络舆情案例,收集了天涯论坛、新浪微博、新浪博客和微信四个数据平台上2016317日至2016531日时间段内公众数据。构建政务微博上“疫苗”事件相关发布的时间演变和内容演变规律。

第二,对天涯数据进行预数据处理生成参考数据集,并针对新浪微博、新浪博客和微信三个媒体数据集,构建网络舆情静态图得到观点提取模型。

第三,分别构建三个媒体平台上的网络舆情动态演化模型,将政务微博“疫苗”事件时间演变和内容演变模型与网络舆情动态演化模型进行对应,分析政务微博数据在网络舆情演化中的实际效果。研究结果发现,微博网络舆情事件爆发力比较强,同时生命周期也较短,目前仍是政务微博关注的重点和弱点。

(三)基本观点和创新性

1.基本观点

第一,政务微博是政府创新社会管理的新型手段,其应用和发展对网络舆情事件的演化规律有极大影响

第二,应将政微博作为网络舆情演化中重要元素研究政务微博介入下的网络舆情演化规律

第三,在网络舆情演化研究中,应引入K-means算法、LDA模型、EM算法等语义分析方法,在大数据背景下展开研究。

2.创新点

第一,当前网络舆情事件的研究主要局限于危机事件和突发事件。本研究成果将研究范围扩大至普遍存在的各类网络舆情事件,进行特征研究及系统归类,构建网络舆情事件体系。

第二,以往研究常用网络舆情事件关键词的出现频率作为网络舆情演化“衰亡”标准。本研究成果提出网络舆情演化末期的表现形式是“平稳”而非“衰亡”,提出不同类型网络舆情事件“平稳”的检测方法及标准。

三、成果的价值和影响

(一)成果的学术价值

1.提出了政务微博介入网络舆论,创新了网络舆情引导机制。

2.提出了以生命周期理论为基本框架的网络舆情演化模型,丰富和发展了新型社会管理理论。

(二)成果的应用价值

1.为政务微博在网络舆情中的应用提供思路及实践。

2. 引导网络舆情传播正能量提供指导意见,促进网络文化健康快速发展。

(三)成果的社会影响

探索了我国政务微博在网络舆情引导中的问题及对策

1.从政务微博所关注的舆情传播平台上看,微博平台仍是政务微博引导的重中之重。微博平台作为一个背对背的传播渠道,仍是相当多数的舆情事件的首发地,且由于其博文的短小精炼、发布的随意化和碎片化、微博博文撰写的文化门槛较低等,使得微博平台博文内容时间和内容上呈现出多样、数据量巨大、内容变化的不规则等特性,因此,在网络舆情引导过程中,政务微博仍需紧跟微博平台中舆情变化。

2.从政务微博介入网络舆情事件的时间和所发布的内容上看。一方面,政务微博介入时间的过程中,及时性仍显不足。另一方面,报道的内容还应包括另外两个方面:①进一步就事件发生的原因进行详细的解剖,且要在公众对事件发生的的后果及事件责任人的追责等方面进行质疑前进行不隐瞒、不弱化、不夸大的系列报道,以显示政府对事件处理的诚意和决心,这样才能够实时缓解公众的情绪,平稳公众情绪的变化;②当针对事件出台了相关政策时,应加强微博平台上的报道力度,不仅指出已发布了相关的政策,还应对政策出台的背景、政策条文的解读分项分类进行逐一的报告,而政策报道的形式不建议采取链接的方式给出原文,而建议采取图片的形式直接在博文中显示出政策及其解读等,这样可以使得公众在获取信息时更为方便和直观,避免公众仅看到标题却懒得点击链接查看原文的情况下出现的各种猜测。

3.从介入网络舆情事件的政务微博结构上看,政务微博属于网络政府的一种形式,其相关关注关系及博文的相互转发关系构成了一种虚拟行政组织关系,而其微博博文发布的不受限制使得其构成的该组织关系极为松散。因此,必须通过政务微博间的相互关注的统一化制度化,和博文转发关系的统一化和制度化构建较为严密的虚拟组织关系,才能够全方位立体化的引导网络舆情的演化。

 

 

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