基于SOM神经网络的品牌丑闻微博传播分类预测研究

发布时间：2018-11-22 11:35

【摘要】：作为重要的社会化媒体,微博凭借其社会性、媒体性、广泛参与性和快速传播4大特性已成为网络舆论的主要载体。针对品牌丑闻事件在微博上的传播进行研究,选取了29个近年来在微博上有明显传播特征的品牌丑闻事件作样本,以两小时为间隔搜集事件爆出后的一周时间内的微博博文数量,记录丑闻事件传播动态变化,并运用神经网络SOM模型方法对博文的数量变化进行聚类,得到微博上品牌丑闻事件传播的五种类型:对数型、缓坡型、突变型、长坡型及堤坝型,并在Matlab软件中用指数拟合的方法对数据做预测分析。企业了解丑闻事件在微博上的不同传播类型及各自的特点,对于其在快速预测和有效应对丑闻事件以及品牌危机时,具有很好的参考和借鉴价值。
[Abstract]:As an important social media, Weibo has become the main carrier of network public opinion by virtue of its social, media, extensive participation and rapid dissemination. According to the study on the spread of brand scandal on Weibo, 29 brand scandal cases with obvious communication characteristics on Weibo in recent years were selected as samples. In order to collect the number of Weibo's blog posts within one week after the incident broke out in two hours' interval, to record the dynamic change of scandal event propagation, and to cluster the number of blog posts by using the neural network SOM model method. Five types of brand scandal on Weibo are obtained: logarithmic type, gentle slope type, mutation type, long slope type and dike type. The data are predicted and analyzed by exponential fitting method in Matlab software. It is of great reference and value for enterprises to understand the different spreading types and their characteristics of scandal events in Weibo and to deal with scandal events and brand crises quickly and effectively.
【作者单位】：四川大学商学院;
【基金】：四川省2013年哲学社会科学重点项目“大型工程建设与环境污染事件的社会风险防范及应对机制研究”(编号:SC13A002)
【分类号】：G206;F273.2

【参考文献】

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【共引文献】

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