大数据路径下铁路突发事件舆情研究

发布时间：2017-09-05 21:37

  本文关键词：大数据路径下铁路突发事件舆情研究

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【摘要】：在国家的发展进程中,铁路起着举足轻重的作用,负有货物与人员运输的重任。作为世界第三大铁路运输系统的中国铁路系统,以仅占全世界6%的铁路长度承担了全球铁路近四分之一的运输量。经过长期的发展,我国铁路系统在技术与管理上都有了一定的进步。但是伴随着铁路事业的展开,由于铁路部门繁多复杂、人员密集等不稳定因素的叠加,铁路突发事件仍然时有发生。跟随着铁路突发事件产生的,是大量的网络舆情,一旦处置不当,就会产生巨大的影响。在互联网时代下,铁路突发事件舆情的影响绝非只局限于铁路行业,一些铁路突发事件所激发的舆情产生的影响甚至会蔓延至全国和国际。因此,对铁路突发事件舆情进行研究并提出应对措施有着鲜明的时代意义。本文拟通过建立铁路突发事件舆情研究数据库,将铁路突发事件的基本要素及其风险演化过程进行“结构化数据”处理,对我国2005—2014年铁路突发事件的相关案例数据进行整合、挖掘和分析,从而为铁路突发事件的舆情研究实践提供数据支撑。本研究运用大数据、舆情研究的概念的理念与方法,在数据挖掘的基础上,探讨了铁路突发事件舆情的生成与演化规律,着重分析了舆情与铁路突发事件的内在关联。本文主要从以下方面进行了尝试：一是分析了不同原因下铁路突发事件舆情的展现形式,从最典型的三种原因出发,对铁路突发事件舆情的关注点和走势进行了呈现；二是分析了在不同处置情况下舆情的特征,处置分为对事件的处置和对舆情的处置,本文发现在不同的处置情况下,舆情呈现出了不同的形态；三是分析了不同强度条件下铁路突发事件舆情演变的特征,即舆情的强度与事件的强度呈正相关；而且,如果事件在早期没有形成舆论高潮,则在后期往往会爆发。最后,本文在已有数据分析的基础上,针对铁路突发事件舆情呈现出来的特点,从政府与企业的层面,对互联网与大数据背景下铁路突发事件的舆情应对提出了相关对策与建议。
【关键词】：铁路突发事件 铁路突发事件舆情 大数据 舆情研究
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F532;G206
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 绪论10-16
• 一、研究意义10-12
• (一) 现实意义10
• (二) 理论意义10-12
• 二、文献综述12-14
• (一) 大数据研究现状12
• (二) 铁路突发事件研究现状12-13
• (三) 国内外舆情研究现状13-14
• (四) 铁路突发事件舆情研究现状14
• 三、研究方法与创新14-16
• (一) 研究方法14-15
• (二) 特色与创新之处15-16
• 第一章 铁路突发事件与铁路突发事件舆情研究16-22
• 第一节 事故灾难与铁路突发事件16-18
• 一、突发事件与事故灾难概念辨析16
• 二、铁路突发事件为多重风险共同作用的结果16-18
• 第二节 互联网时代下的铁路突发事件舆情18-20
• 一、互联网时代的舆情拥有物理与逻辑的双重结构18-19
• 二、互联网时代的舆情传播呈现群落化和规模化19-20
• 三、铁路的特殊地位决定铁路突发事件的舆情特征20
• 第三节 铁路突发事件舆情的研究方法20-22
• 一、量化研究成为铁路突发事件舆情研究的主要方法20-21
• 二、大数据为铁路突发事件舆情信息挖掘提供技术路径21-22
• 第二章 建立铁路突发事件数据库的标准和规则22-31
• 第一节 “事故灾难·铁路突发事件数据库”的主要内容22-28
• 一、Access数据库及其组织形式22-23
• 二、铁路突发事件数据库各表填写规则23-28
• 第二节 铁路突发事件数据收集的相关规定28-31
• 一、铁路突发事件数据资料收集范围28-29
• 二、铁路突发事件数据资料参考来源的选用原则29
• 三、铁路突发事件数据资料收集和校对流程29-31
• 第三章 铁路突发事件舆情相关数据的挖掘31-49
• 第一节 铁路突发事件基本要素特征及数据呈现31-34
• 一、铁路突发事件的时空分布特征与数据呈现31-33
• 二、铁路突发事件性质与原因的归类及呈现33-34
• 第二节 、不同原因下的铁路突发事件舆情分析34-41
• 一、自然原因：舆情周期短,结构单一34-37
• 二、管理原因：舆情周期长,焦点随责任认定转移37-39
• 三、人为原因：舆情消散快,性质单一39-40
• 四、管理原因导致铁路突发事件舆情复杂化40-41
• 第三节 、不同处置下的铁路突发事件舆情分析41-46
• 一、事件处置失当：引发更多疑问,舆情呈负面41-42
• 二、事件处置恰当：舆情平稳消散,舆情呈正面42-43
• 三、舆情处置失当：产生新的舆论,舆情呈负面43-44
• 四、舆情处置恰当：舆情快速消散,舆情呈正面44-45
• 五、舆情走势的关键在于官方的处置45-46
• 第四节 、不同强度下的铁路突发事件舆情分析46-49
• 一、高强度事件：舆情周期长,高潮点来临滞后46
• 二、中强度事件：舆情周期适中,高潮点来临较快46-47
• 三、低强度事件：舆情周期短,当日出现高潮点47-48
• 四、舆情强度与事件强度呈正相关48-49
• 第四章 大数据路径下铁路突发事件的舆情应对49-53
• 第一节 政府层面的舆情应对建议49-51
• 一、建立舆情专题数据库：科学应对舆情49
• 二、构建疏导平台：加强信息透明49-50
• 三、重视媒介联动：多角度强化信息传播50-51
• 第二节 铁路企业层面的舆情应对建议51-53
• 一、控制舆情走势：把握准确的处置时机51-52
• 二、占领舆情高点：主动引导舆论52
• 三、高强度事件攻坚：有效整合处置力量52-53
• 结语53-54
• 参考文献54-57
• 致谢57-58
• 附录58-63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 冯小安;;加强铁路危机管理 提高安全防范意识[J];理论学习与探索;2007年05期

2 马颖;佘廉;王超;;城市交通突发事件致灾因素分析与预警系统构建[J];中国科技论坛;2006年03期

3 王敏;喻发胜;;浅析近年来群体性事件中信息的传播[J];华中师范大学研究生学报;2009年02期

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本文编号：800258