微博环境下的公共危机预警模型研究

发布时间：2017-09-25 15:31

  本文关键词：微博环境下的公共危机预警模型研究

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【摘要】：最为高效、经济的危机管理方法是把危机事件扼杀于萌芽状态。目前我国政府公共危机管理的应对思路仍然处于:“重应对,轻预防”的阶段。使得原本可以在潜伏期被发现并通过一系列有效公关手段处理掉的危机发展成了严重的社会问题。以新浪微博为首的社交网络平台的诞生使得所有公民都能“零门槛”地表达自己的意见和观点,也正因如此,越来越多的社会危机事件开始在微博里酝酿并且爆发。目前国内针对微博环境下的公共危机预警的研究可谓凤毛麟角,且大多数集中于对危机事件的结果性梳理、事后趋势性预警研究,缺乏事前预防性预警方面的研究,基于预防性预警的指标及模型的设计构建也停留在对传统模式的探讨之上,缺乏适应于WEB2.0网络环境下的研究,因此在前人探索的基础上继续丰富和完善公共危机预警的研究是可行并且很有必要的。笔者所构建的微博环境下的公共危机预警模型由两个子模型组成。分别是:事件识别子模型以及指标诊断子模型。事件识别子模型的工作原理是利用基于突发词频域分析算法的微博事件监测技术从新浪微博获取原始数据生成热点话题摘要并且锁定那些可能发展为危机事件的突发事件,为后续的诊断分析工作确立好监测对象。指标诊断子模型分两部分内容,首先是从两个层次(事件、用户)、四个方面(微博事件强度、微博事件热度、事件舆论状态、事件舆论发展走势)构建包含十一个具体指标(真实性、敏感性、微博数、微博转发量、点赞数、发布者影响度、观点倾向度、主体容忍度、舆论变化频度、舆论变化拐度、舆论变化活度)的微博环境下的公共危机预警指标体系,再通过BP神经网络算法分析计算该事件在潜伏期的各项指标,对样本进行充分的训练,输入预测样本的相关指标,对其下个时间点的发展走势进行预测分析并且最终输出一个预警状态。笔者不仅构建了微博环境下的公共危机预警模型,还通过新浪微博API端口和“大连PX项目群体事件”对两个子模型进行了有效性验证。论文的主要贡献和创新:(1)把微博环境下的突发事件识别过程引入到了预警过程之中,并且对其进行了实证研究。(2)提出了全新的能够适用于微博环境下的公共危机预警指标体系。(3)通过分析对比各类常运用于预警模型的算法,并且结合微博载体的自身特点,笔者选择了BP神经网络算法来计算和预测预警指标,这是技术上的创新。
【关键词】：公共危机预警 微博 BP神经网络
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：D63
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-22
• 1.1 问题的提出11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究目的及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-19
• 1.2.1 公共危机预警理论的研究现状12-15
• 1.2.2 微博的研究现状15-17
• 1.2.3 关于网络环境下的危机预警模型的研究现状17-19
• 1.3 论文创新点19
• 1.4 研究思路与方法19-20
• 1.4.1 研究思路19
• 1.4.2 研究方法19-20
• 1.5 研究框架20-22
• 第二章 相关理论基础22-28
• 2.1 公共危机预警22-24
• 2.1.1 公共危机的定义22-23
• 2.1.2 公共危机的特点、分类23
• 2.1.3 公共危机预警的内涵23-24
• 2.2 微博环境下的公共危机预警24-28
• 2.2.1 微博的概念及特点24
• 2.2.2 微博环境下的公共危机的成因24-25
• 2.2.3 微博环境下的公共危机的特征25
• 2.2.4 微博环境下的公共危机的传播及演变25-26
• 2.2.5 微博环境下的公共危机预警26-28
• 第三章 微博环境下的公共危机预警模型的构建28-32
• 3.1 现存的网络环境下公共危机预警模型分析28-29
• 3.1.1 典型的网络环境下的危机预警模型概述28
• 3.1.2 现存的网络环境下的公共危机预警模型的不足28-29
• 3.2 微博环境下的公共危机预警模型的构建29-32
• 3.2.1 微博环境下的公共危机预警模型遵循的理论框架29
• 3.2.2 微博环境下的公共危机预警模型的提出29-32
• 第四章 微博环境下的公共危机预警模型事件识别子模型32-37
• 4.1 微博环境下的公共危机事件的语料获取与采集32
• 4.2 微博环境下的公共危机事件的语料预处理32-33
• 4.3 微博环境下的公共危机事件的建模和突发词项的抽取33
• 4.4 微博环境下的公共危机事件的发现与识别33-34
• 4.5 微博环境下的公共危机预警模型事件识别子模型的实证过程34-37
• 4.5.1 实验过程34
• 4.5.2 实证结果34-37
• 第五章 微博环境下的公共危机预警模型指标诊断子模型37-58
• 5.1 微博环境下的公共危机事件的影响因素分析37-39
• 5.1.1 话题热度37
• 5.1.2 话题观点倾向性37-39
• 5.2 微博环境下的公共危机预警指标体系设计的原则39-40
• 5.3 微博环境下的公共危机预警模型指标体系的建立40-44
• 5.3.1 微博环境下的公共危机预警模型指标体系整体框架40-41
• 5.3.2 微博环境下的公共危机预警指标体系中各指标的含义及选择原因41-44
• 5.4 微博环境下的公共危机模型指标诊断过程44-50
• 5.4.1 现有运用于微博环境下的公共危机预警指标诊断的方法概述和比较44-46
• 5.4.2 BP神经网络算法运用于微博环境下的公共危机预警指标诊断的可行性分析46-47
• 5.4.3 基于BP神经网络方法的公共危机预警模型指标诊断过程47-50
• 5.5 微博环境下的公共危机预警模型指标诊断子模型的实证过程——基于大连PX项目群体事件50-58
• 5.5.1 事件回顾50-51
• 5.5.2 事件分析51-52
• 5.5.3 样本选取及数据处理52-54
• 5.5.4 实证过程54-56
• 5.5.5 实验结果分析56-58
• 第六章 对策建议与总结展望58-61
• 6.1 对策建议58-59
• 6.1.1 安全状态58
• 6.1.2 轻度预警58
• 6.1.3 中度预警58-59
• 6.1.4 重度预警59
• 6.1.5 巨度预警59
• 6.2 本文成果59-60
• 6.3 不足与展望60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-64
• 在学期间研究成果64-65
• 附录(源程序)65-66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 杨淑娥,黄礼;基于BP神经网络的上市公司财务预警模型[J];系统工程理论与实践;2005年01期

2 张成福;;公共危机管理:全面整合的模式与中国的战略选择[J];中国行政管理;2003年07期

3 苏高利,邓芳萍;论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法[J];科技通报;2003年02期

4 鲍宗豪,李振;社会预警与社会稳定关系的深化——对国内外社会预警理论的讨论[J];浙江社会科学;2001年04期

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 苑卫国;微博用户行为分析和网络结构演化的研究[D];北京交通大学;2014年

2 王玉华;网络公共事件传播中微博伦理失范与规制研究[D];中国科学技术大学;2014年

3 董坚峰;面向公共危机预警的网络舆情分析研究[D];武汉大学;2013年

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本文编号：918142