基于分层传染病模型的网络舆情政府干预研究

发布时间：2021-03-27 09:09

　　随着互联网技术的应用与发展,越来越多的群众通过互联网将个人意见和对事情的看法以信息发布的方式发布在不同的应用平台上,从而形成网络舆情。人们对社会舆情的关注渐渐转移到互联网空间,形成对网络舆情的关注。在互联网与移动互联网推动和发展起来的社会网络环境下,突破传统信息传播方式受时间、空间及传统媒介与方式的限制,信息传播具有更高的实时性和自主性,也使得信息传播的机制与模式存在更高的复杂性,因此,对网络舆情传播过程分析是具有现实意义的。在舆情管理方面,在社会矛盾冲突的背景下,大多数负面网络舆情或者谣言的产生都是因为缺乏官方信息造成的,政府在控制网络信息传播方面发挥着关键作用,对政府的舆情干预策略效果进行预测分析,能够帮助相关部门进一步提高舆情应对能力,有利于改善舆论生态环境。首先,本文介绍了网络舆情的概念,从过程视角分三阶段对网络舆情演化的研究现状进行分析评述。从整体网络和用户两个角度,分析在舆情演化领域中传播模型的应用现状,重点分析了传染病模型在舆情传播领域的应用以及不足,提出了本文的研究视角和问题。本文总结了舆情传播中政府舆情干预的相关文献,确定了传染病模型在政府舆情干预预测的可行性。其次,... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

网络舆情研究总体趋势

在第二章的研究综述中，本文已经对网络舆行了梳理述评，并对传染病模型在舆情传播领域的应行了分析。本章根据前两章的分析结果构建基于影响型，并对模型的性质进行相关证明，提出舆情干预分包含 N 个个体的封闭群体中分层 SIS 模型和非分层 S实施任何政府干预措施前，舆情传播已经达到稳定状舆情主体分为高影响组和低影响组，模型包含了两个者可以从传播的状态中恢复变成未参与者，并可以再分层 SIS 模型展示了随时间推移舆情主体在两种传播型：

假设在实施任何政府干预措施前，舆情传播已经达到稳定状态。分层 S根据影响力将舆情主体分为高影响组和低影响组，模型包含了两个传播状态：未参与，参与者可以从传播的状态中恢复变成未参与者，并可以再次参与传播 SIS 模型和非分层 SIS 模型展示了随时间推移舆情主体在两种传播状态转换情播趋势。未分层 SIS 模型：图 3-1 未分层 SIS 模型Figure 3-1 UnStratified SIS Models分层 SIS 模型：

【参考文献】：
期刊论文
[1]突发事件网络舆情风险评价方法及应用[J]. 黄星,刘樑.  情报科学. 2018(04)
[2]基于信息传播模型-SIR传染病模型的社交网络舆情传播动力学模型研究[J]. 赵剑华,万克文.  情报科学. 2017(12)
[3]基于改进SIR模型的群体意见竞争演化研究[J]. 王长峰,庄文英,于长钺.  情报杂志. 2017(10)
[4]基于无标度网络模型和传染病模型的舆论演化仿真研究[J]. 韩普,王鹏.  数据分析与知识发现. 2017(10)
[5]邻避效应向环境群体性事件演化的网络舆情传播机制——基于宁波镇海反PX事件的研究[J]. 彭小兵,邹晓韵.  情报杂志. 2017(04)
[6]微信舆情“涌现”机制及控制方法研究[J]. 吴尤可.  情报理论与实践. 2017(03)
[7]优化SIS模型的社交网络舆情传播研究——基于用户心理特征[J]. 林芹,郭东强.  情报科学. 2017(03)
[8]政府干预下突发事件舆情传播规律与控制决策[J]. 王治莹,李勇建.  管理科学学报. 2017(02)
[9]新媒体环境下网络舆情演化模型及仿真研究——基于信息生态视角[J]. 王晰巍,赵丹,李嘉兴,杨梦晴.  情报学报. 2016 (10)
[10]超网络中的舆情传播模型及仿真研究[J]. 索琪,郭进利.  计算机应用研究. 2017(09)

博士论文
[1]微博网络中的信息传播及观点演化若干问题研究[D]. 张海峰.北京交通大学 2015



本文编号：3103248