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微博转基因舆情的社会网络分析

发布时间:2019-01-20 11:09
【摘要】:随着互联网时代的到来,网络舆情已成为反映社情民意的晴雨表。作为近年来非常热门的网络社交平台之一,微博以其传播的及时性、内容的自主性、互动的友好性等优势,不仅成为了广大网民信息沟通和知识共享的平台,而且发展成网络舆情的集散地。其中,“转基因”一直是微博上热门话题之一。转基因技术作为一项新技术、新产业,本身具有十分广阔的发展前景。抢占转基因技术制高点也是我国的科技发展战略之一。但是目前我国转基因领域的研究与推广受限于诸多因素,其中最为突出的是公众对转基因安全问题的质疑。许多网民通过微博参与转基因的讨论,而如今微博上的转基因舆情也是如火如荼,因此探究微博转基因舆情具有一定的意义。本文首先梳理了网络舆情和微博舆情的相关文献,对比分析了国内外的研究进展和特点,并据此提出几点理论探索:(1)微博传播是否符合复杂社会网络的特性,(2)社会网络分析方法能否反映微博舆情的特性,(3)社会网络分析方法能否揭示微博舆情的演化;然后以转基因网络舆情为例,分析其现状和特点;再利用网络爬虫对新浪微博含有“转基因”的微博进行数据挖掘,采集得到从2009年8月到2014年底2700348条含有“转基因”的微博;接着根据所得微博用户数据构建转发关系网络,其中整个关系网络有363640个微博用户参与“转基因”的转发,通过Pajek对转发关系网络进行整体网络分析、个体网络分析和凝聚子群分析,并结合意见领袖的粉丝数、微博被转发次数和日常活跃度,还有他们的微博认证身份和对转基因的态度,以及在不同时间节点上的发展变化,进一步分析他们在转基因舆情的传播过程中的影响力和号召力;最后根据实证研究总结社会网络分析方法在微博舆情传播中的可用性。本文运用社会网络分析方法分析微博转基因舆情,基于动态的研究视角,通过提取微博意见领袖,最终得到以下结论:(1)微博舆情传播符合复杂社会网络的小世界和无标度特性;(2)社会网络分析方法可以反映微博舆情传播的特性;(3)社会网络分析方法能够揭示微博舆情的演化。由此可知,在微博舆情的传播过程中,通过构建用户的转发关系网络利用社会网络分析的各项指标不仅可以甄别出意见领袖,还可以发现近几年他们在转基因舆情的传播过程中的发展变化。
[Abstract]:With the advent of the Internet era, network public opinion has become a barometer of social sentiment and public opinion. As one of the most popular online social platforms in recent years, Weibo has not only become a platform for information communication and knowledge sharing among Internet users because of its advantages of timeliness of communication, autonomy of content, and friendliness of interaction, etc. And to develop into the network of public opinion distribution center. Among them, "transgenic" has been one of the hot topics on Weibo. Transgenic technology as a new technology, new industry, itself has a very broad development prospects. Seizing the commanding height of GM technology is also one of our country's science and technology development strategies. However, the research and popularization of transgenic field in China is limited by many factors, the most prominent of which is the public's doubts about the safety of GM. Many netizens take part in the discussion of genetically modified genes through Weibo, and the public sentiment of the transgenic gene on Weibo is in full swing now, so it is of certain significance to explore the transgenic public opinion of Weibo. This article first combs the network public opinion and Weibo public opinion related literature, compares the domestic and foreign research progress and the characteristic, and then puts forward several theoretical exploration: (1) does Weibo communication accord with the complex social network characteristic, (2) can social network analysis method reflect the characteristics of Weibo's public opinion; (3) can social network analysis method reveal the evolution of Weibo's public opinion; Then take the transgenic network public opinion as an example, analyzes its present situation and the characteristic, then uses the network reptile to carry on the data mining to the Sina Weibo contain "transgenic" Weibo, gathers from August 2009 to the end of 2014 2700348 contains "genetically modified" Weibo; Then, according to the Weibo user data, the forwarding relationship network is constructed, in which 363640 Weibo users participate in the "transgenic" forwarding, and the overall network analysis of the forwarding relationship network is carried out through Pajek. Individual network analysis and aggregation subgroup analysis, combined with the number of followers of opinion leaders, Weibo's number of retweets and daily activity, as well as their Weibo authentication identity and attitude towards GM, as well as developments and changes at different time nodes. Further analysis of their influence and appeal in the process of GMO public opinion transmission; Finally, it summarizes the usability of social network analysis method in Weibo public opinion dissemination according to empirical research. This paper uses the social network analysis method to analyze Weibo transgenic public opinion, based on the dynamic research perspective, through the extraction of Weibo opinion leaders, Finally, the following conclusions are drawn: (1) the dissemination of public opinion of Weibo accords with the small-world and scale-free characteristics of complex social networks; (2) the social network analysis method can reflect the characteristics of Weibo's public opinion dissemination, (3) the social network analysis method can reveal the evolution of Weibo's public opinion. From this, we can see that in the process of spreading Weibo's public opinion, not only can the opinion leaders be identified by constructing the user's forwarding relationship network, but also by using the social network analysis indexes. They can also be found in recent years in the spread of genetically modified public opinion in the process of development.
【学位授予单位】:南京农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:G206

【参考文献】

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本文编号:2411986

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