基于网民行为的网络恐怖事件影响因子分析与评价模型研究
发布时间：2021-03-26 15:33
网络恐怖事件的影响随着互联网技术的发展而进一步加强,恐怖主义已把网络空间作为他们实行恐怖主义活动的另一战场。此外,网民规模进一步扩大,网民接触和传播网络信息的途径更加丰富,网民行为对网络恐怖事件的影响不容忽视。广大网民的行为不仅是网络恐怖主义关注并利用的对象,也成为了网络反恐战争中不可忽视的环节。网络恐怖事件与网民行为模型关系紧密,只有网民的参与和传播才会形成网络恐怖事件。网民的不理智情绪和行为会使得网络事件进一步演化,而理智的网络行为则会使事态发展得到控制,研究网民的行为有助于构建网民在对待恐怖事件上的行为模型,从而得出基于网民的网络恐怖事件影响因子,为进一步研究引导和控制恐怖网络舆论提供理论基础。在实际应用中,通过网民行为模型,可以在具体网络恐怖事件发生时应用模型来分析网民行为,预测网络事件走势,分析事件是否需要紧急处理和大力引导,为实际网络反恐工作决策提供参考价值。在当前利用网络反恐背景下,利用网络技术和大数据技术对恐怖组织进行打击已经成为网络反恐的重要手段。而在对网络恐怖事件中重要的参与方——广大网民的行为研究,以及网民对网络恐怖事件中的影响没有深入研究。本文试图找出与网络恐怖...
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究路径图
图 2.1 中国互联网网民规模及普及率从上图网民规模可以看出，我国目前网民规模庞大并一直呈增长趋势，网民对网络恐怖事件的影响力可想而知，而在 CNNIC 的第 41 次《中国互联网络发展状况统计报告》中还指出手机网民占到 97.5%，移动互联网地位得到了强化，网民们可以随时随地的接入互联网，进一步说明了我国网民在网络事件及网络恐怖事件中的影响力是不可忽视的。2.2.2 网民特征与网络行为网民参与互联网时自身行为与自身特征有关，如不同性别的网民对不同事件的热衷程度不一样，不同明星和品牌的粉丝对不同的新闻感兴趣等，分析出一些较为明显有网民的特征有助于研究网民在网络恐怖事件中角色，并且可以结合其他因素对网民行为进行预测分析。网民自身的特征在研究网民行为时是研究必不可少的，网民特征即网络用户的特征，和大多数研究的用户特征类似，有很多种分类方法，本研究从实际可利用角度出发，把网民特征按照可改变的难易程度来分类，第一类为性别、年龄、
4.1 网络恐怖事件因子层次结构层次分析法（AHP）是美国 Saaty 提出的一种系统化结合定性和定量，解决多维度、多层次问题的分析方法。在层次分析法的应用上，网络恐怖事件和其他大多数需要辅助决策的事件类似，只是把其他辅助决策事件的备选方案省去，本章分析研究需要的是各个因子在影响网络恐怖事件严重程度上的重要性，而非这些因子取向的结果。本研究对网络恐怖事件因子进行分析可以分解为三个过程：建立网络恐怖事件影响因子的层次结构、对这些因子进行优先排序和一致性检验[59]。4.1.1 网络恐怖事件影响因子层次结构本文把网络恐怖事件影响因子分为三层，分别为目标层、准则层和维度层。目标层即网络恐怖事件影响因子；准则层是网络恐怖事件影响因子的一级指标；维度层是网络恐怖事件影响因子的二级指标。用层次分析法需要的形式表示出第三章中网民行为与网络恐怖事件因子分析的结果，构造好的网络恐怖事件影响因子层次结构图如图 4.1 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]国内网络反恐研究的现状、问题和展望[J]. 黄炜,余辉,李岳峰. 现代图书情报技术. 2016(11)
[2]网络舆情热点规模预测研究[J]. 罗泰晔. 情报杂志. 2016(10)
[3]面向网络谣言事件的网民心理评估研究[J]. 魏晨,兰月新,曾润喜. 图书与情报. 2016(04)
[4]网络群体性事件演化博弈分析及对策研究[J]. 张润莲,兰月新,王彩华,高秋菊. 图书与情报. 2016(04)
[5]全媒体语境下突发事件舆情信息风险管理模式研究[J]. 夏一雪,兰月新,曾润喜,韦凡. 图书与情报. 2016(03)
[6]面向舆情预测的突发事件首发信息风险评估研究[J]. 蒋宇,兰月新,刘冰月,瞿志凯. 图书与情报. 2016(03)
[7]暴恐事件网络舆情风险预警研究[J]. 瞿志凯,张秋波,兰月新,焦扬,袁野. 情报杂志. 2016(06)
[8]智能多Agent网络的微信信息传播仿真研究[J]. 王小立. 现代图书情报技术. 2015(06)
[9]暴恐主题下微博用户特征及情感倾向性分析[J]. 刘继,李磊. 情报杂志. 2014(12)
[10]突发事件中网民群体行为仿真综述[J]. 张丽军,吴鹏. 情报科学. 2014(12)
博士论文
[1]网络谣言传播中话题扩散与网民群体行为的协同演进研究[D]. 沈超.南京大学 2014
[2]基于系统动力学的群体情绪传播机制与影响因素研究[D]. 王雷.首都师范大学 2013
[3]非常规突发事件情境重构模型研究[D]. 王颜新.哈尔滨工业大学 2011
硕士论文
[1]社交媒体上的恐怖活动研究[D]. 李休休.华东政法大学 2016
[2]人格特征对网民集体行动参与行为的影响研究[D]. 于航.哈尔滨工业大学 2015
[3]网络事件扩散规律与早期预测研究[D]. 李傲.山东财经大学 2014
[4]基于投票的微博用户影响力量化算法WeiRank的设计与实现[D]. 谢达.华中科技大学 2013
[5]论网民行为对网络事件的影响[D]. 彭轶.华中师范大学 2010
本文编号：3101820
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究路径图
图 2.1 中国互联网网民规模及普及率从上图网民规模可以看出，我国目前网民规模庞大并一直呈增长趋势，网民对网络恐怖事件的影响力可想而知，而在 CNNIC 的第 41 次《中国互联网络发展状况统计报告》中还指出手机网民占到 97.5%，移动互联网地位得到了强化，网民们可以随时随地的接入互联网，进一步说明了我国网民在网络事件及网络恐怖事件中的影响力是不可忽视的。2.2.2 网民特征与网络行为网民参与互联网时自身行为与自身特征有关，如不同性别的网民对不同事件的热衷程度不一样，不同明星和品牌的粉丝对不同的新闻感兴趣等，分析出一些较为明显有网民的特征有助于研究网民在网络恐怖事件中角色，并且可以结合其他因素对网民行为进行预测分析。网民自身的特征在研究网民行为时是研究必不可少的，网民特征即网络用户的特征，和大多数研究的用户特征类似，有很多种分类方法，本研究从实际可利用角度出发，把网民特征按照可改变的难易程度来分类，第一类为性别、年龄、
4.1 网络恐怖事件因子层次结构层次分析法（AHP）是美国 Saaty 提出的一种系统化结合定性和定量，解决多维度、多层次问题的分析方法。在层次分析法的应用上，网络恐怖事件和其他大多数需要辅助决策的事件类似，只是把其他辅助决策事件的备选方案省去，本章分析研究需要的是各个因子在影响网络恐怖事件严重程度上的重要性，而非这些因子取向的结果。本研究对网络恐怖事件因子进行分析可以分解为三个过程：建立网络恐怖事件影响因子的层次结构、对这些因子进行优先排序和一致性检验[59]。4.1.1 网络恐怖事件影响因子层次结构本文把网络恐怖事件影响因子分为三层，分别为目标层、准则层和维度层。目标层即网络恐怖事件影响因子；准则层是网络恐怖事件影响因子的一级指标；维度层是网络恐怖事件影响因子的二级指标。用层次分析法需要的形式表示出第三章中网民行为与网络恐怖事件因子分析的结果，构造好的网络恐怖事件影响因子层次结构图如图 4.1 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]国内网络反恐研究的现状、问题和展望[J]. 黄炜,余辉,李岳峰. 现代图书情报技术. 2016(11)
[2]网络舆情热点规模预测研究[J]. 罗泰晔. 情报杂志. 2016(10)
[3]面向网络谣言事件的网民心理评估研究[J]. 魏晨,兰月新,曾润喜. 图书与情报. 2016(04)
[4]网络群体性事件演化博弈分析及对策研究[J]. 张润莲,兰月新,王彩华,高秋菊. 图书与情报. 2016(04)
[5]全媒体语境下突发事件舆情信息风险管理模式研究[J]. 夏一雪,兰月新,曾润喜,韦凡. 图书与情报. 2016(03)
[6]面向舆情预测的突发事件首发信息风险评估研究[J]. 蒋宇,兰月新,刘冰月,瞿志凯. 图书与情报. 2016(03)
[7]暴恐事件网络舆情风险预警研究[J]. 瞿志凯,张秋波,兰月新,焦扬,袁野. 情报杂志. 2016(06)
[8]智能多Agent网络的微信信息传播仿真研究[J]. 王小立. 现代图书情报技术. 2015(06)
[9]暴恐主题下微博用户特征及情感倾向性分析[J]. 刘继,李磊. 情报杂志. 2014(12)
[10]突发事件中网民群体行为仿真综述[J]. 张丽军,吴鹏. 情报科学. 2014(12)
博士论文
[1]网络谣言传播中话题扩散与网民群体行为的协同演进研究[D]. 沈超.南京大学 2014
[2]基于系统动力学的群体情绪传播机制与影响因素研究[D]. 王雷.首都师范大学 2013
[3]非常规突发事件情境重构模型研究[D]. 王颜新.哈尔滨工业大学 2011
硕士论文
[1]社交媒体上的恐怖活动研究[D]. 李休休.华东政法大学 2016
[2]人格特征对网民集体行动参与行为的影响研究[D]. 于航.哈尔滨工业大学 2015
[3]网络事件扩散规律与早期预测研究[D]. 李傲.山东财经大学 2014
[4]基于投票的微博用户影响力量化算法WeiRank的设计与实现[D]. 谢达.华中科技大学 2013
[5]论网民行为对网络事件的影响[D]. 彭轶.华中师范大学 2010
本文编号：3101820
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