食品安全网络舆情中网民行为及影响因素研究

发布时间：2017-04-11 03:21

  本文关键词：食品安全网络舆情中网民行为及影响因素研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在食品安全事件频发、互联网应用日益普及的时代背景下,食品安全网络舆情应运而生。然而食品安全网络舆情是一把双刃剑,在成为公众参与食品安全监管重要平台,引导食品产业向良性方向发展,推动我国食品出口贸易的同时,负面效应也在不断凸显,极易影响食品市场的稳定,对我国食品贸易带来新的挑战,甚至引发公众的食品安全恐慌。网民作为食品安全网络舆情产生、消亡的核心,因此对食品安全网络舆情中网民行为进行深入研究,具有重要的现实意义。本文以食品安全网络舆情中网民行为为研究对象,基于江苏省食品安全研究基地对全国食品安全网络舆情的调研数据,分析食品安全网络舆情中网民行为和特征。结果显示,在食品安全网络舆情中网民参与网络讨论意愿较高;在参与过程中呈现相对理性状态,容易出现盲目跟风现象,甚至会受其他因素的影响而积极传播未经证实的食品安全信息;于此同时,食品安全网络舆情中的网民行为容易呈现群体极化现象。在实地调查和文献整理的基础上,论文有机地将网民、媒体、政府、企业等纳入统一的分析系统,提出食品安全网络舆情中网民行为的影响因素集合假设,同时结合模糊集理论决策实验分析方法量化因素间的相互关系,厘清因素间的作用机制,识别影响食品安全网络舆情中网民行为的关键因素。研究表明,影响食品安全网络舆情中网民行为的因素诸多,并且相互交织在一起,构成了一个复杂的系统;政府行为、媒体行为、其他网民行为、网络推手行为、意见领袖行为、网民本身对事件的关注程度以及企业行为是中心度最大的前七个因素,其中心度分别为7.3066,7.0477,6.9569,6.8054,6.7669,6.5948和6.5394,表明这七个因素在影响因素集中的地位最高,是影响网民行为的主要因素;其中政府行为原因度大于0,在系统中积极主动地影响着其他因素;媒体行为、其他网民行为、网络推手行为、意见领袖行为、网民本身对事件的关注程度以及企业行为的原因度小于0,在系统中易受到其他因素的影响。在识别出影响食品安全网络舆情中网民行为的主要因素基础上,结合张裕葡萄酒农药残留事件,运用系统动力学软件Vensim对各因素影响网民行为的作用机制、作用程度进行计算机仿真。结果显示,食品安全网络舆情中网民行为是多个因素共同作用的结果,按作用主体分主要受网民作用力、媒体作用力、政府作用力、企业作用力以及事件本身作用力这五方面作用力的影响。在张裕葡萄酒农药残留事件的仿真中,网民的群体极化行为受网民情绪、媒体影响率、政府信息公开程度、企业信息公开程度以及事件本身危害程度的影响最为明显,其他因素对网民的群体极化行为也有着不同程度的影响。本文对食品安全网络舆情中网民行为的研究是由点及面再到点、从具体到抽象再到具体,定量分析了各因素对食品安全网络舆情中网民行为影响的作用机制、作用程度,整体上厘清了食品安全网络舆情中网民行为影响因素之间的相互关系。为政府及商业企业有针对性地对食品安全网络舆情中的网民行为进行规范与引导提供理论依据。
【关键词】：食品安全 网络舆情 网民行为 DEMATEL方法 系统动力学
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C912.6;F203
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-18
• 1.1 研究背景与意义8-11
• 1.1.1 网民规模的不断扩大8
• 1.1.2 食品安全事件的频发8-9
• 1.1.3 食品安全网络舆情对我国食品贸易带来的机遇与挑战9-10
• 1.1.4 研究意义10-11
• 1.2 理论基础与研究现状综述11-15
• 1.2.1 理论基础11-13
• 1.2.2 研究现状13-15
• 1.3 研究内容方法与技术路径15-18
• 1.3.1 研究内容15-16
• 1.3.2 研究方法与技术路径16-17
• 1.3.3 主要创新点17-18
• 第二章 我国食品安全网络舆情现状和特征分析18-23
• 2.1 主要概念的界定18-19
• 2.1.1 食品18
• 2.1.2 食品安全与食品安全事件18
• 2.1.3 食品安全网络舆情与食品安全网络舆情热度18-19
• 2.2 我国食品安全网络舆情现状19-22
• 2.2.1 我国食品安全网络舆情事件涉及食品种类19
• 2.2.2 我国食品安全网络舆情事件性质19-20
• 2.2.3 我国食品安全网络舆情热度20-22
• 2.3 我国食品安全网络舆情特征分析22-23
• 第三章 食品安全网络舆情中网民行为与特征以及可能的影响因素分析23-30
• 3.1 数据来源及数据特征说明23
• 3.2 食品安全网络舆情中网民行为分析23-26
• 3.2.1 被调查网民特征23-24
• 3.2.2 食品安全网络舆情中网民行为24-26
• 3.3 食品安全网络舆情中网民行为的特征分析26-27
• 3.3.1 网民参与讨论意愿较高26
• 3.3.2 网民的参与行为相对理性26
• 3.3.3 网民行为容易呈现群体极化现象26-27
• 3.4 可能影响网民行为的因素分析27-29
• 3.4.1 网民的年龄学历与网民行为的关系27
• 3.4.2 网民对事件的关注程度与网民行为的关系27-28
• 3.4.3 意见领袖与网络推手以及其他网民行为与网民行为的关系28
• 3.4.4 政府与媒体以及相关企业行为与网民行为的关系28
• 3.4.5 网络普及性与网络实名制与网民行为的关系28-29
• 3.5 本章小结29-30
• 第四章 影响食品安全网络舆情中网民行为的因素集与主要因素识别30-40
• 4.1 研究方法30-33
• 4.1.1 模糊集理论（Fuzzy set theory）30-32
• 4.1.2 DEMATEL方法32-33
• 4.2. 影响食品安全网络舆情网民行为的因素集合33-35
• 4.3.调查设计研究方法与计算结果35-37
• 4.3.1 专家的调查35
• 4.3.2 专家语言变量的去模糊化处理35-37
• 4.3.3 因素间相互关系的DEMATEL方法计算37
• 4.4 结果的分析讨论37-38
• 4.4.1 主要因素的识别37-38
• 4.4.2 影响因素间的相互关系38
• 4.5 本章小结38-40
• 第五章 主要因素对网民行为影响的系统动力学仿真---基于张裕葡萄酒农药残留事件40-54
• 5.1 研究方法40-43
• 5.1.1 系统动力学40-42
• 5.1.2 层次分析法42-43
• 5.2 案例选择43-44
• 5.2.1 案例选择原因43-44
• 5.2.2 案例简介44
• 5.3 系统模型构建44-50
• 5.3.1 系统界定44-46
• 5.3.2 系统存量流量图46-50
• 5.4 仿真结果分析50-53
• 5.4.1 网民作用力系统50
• 5.4.2 媒体作用力系统50-51
• 5.4.3 政府作用力系统51
• 5.4.4 企业作用力系统51-52
• 5.4.5 事件作用力系统52-53
• 5.5 本章小结53-54
• 第六章 结论与展望54-57
• 6.1 结论54-55
• 6.2 政策建议55-56
• 6.3 研究局限性与研究展望56-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-62
• 附录一：作者在攻读硕士期间发表的文章62-63
• 附录二：2011 年至2013年热点食品安全网络舆情事件63-65
• 附录三：江南大学食品安全网络舆情网民行为的调查问卷65-67
• 附录四：影响食品安全网络舆情网民行为的因素间相互关系调查问卷67-69
• 附录五：张裕葡萄酒农药残留事件中网民群体极化行为调查问卷69-70
• 附录六：张裕葡萄酒农药残留事件中网民群体极化行为专家打分70-71

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本文编号：298208