基于SNA的突发事件网络舆情群体关系研究

发布时间：2021-06-06 07:49

　　群体关系是网络舆情传播的主体和发酵的关键,分析突发事件产生时的群体关系特点,能够达到准确把握网络舆情演变规律,避免舆情危机扩大的重要作用。以"四川达州新一城火灾"为研究对象,基于社会网络分析方法,利用社会网络分析软件Ucinet和复杂网络可视软件Gephi绘制网络可视化图并构建拓扑结构,对此事件造成的网络舆情及群体关系进行分析研究。结果证明了社会网络分析方法用于研究网络舆情产生时群体关系特点的可行性,为政府相关部门应对突发事件网络舆情提供切实可行的监管对策。 

【文章来源】：武警学院学报. 2020,36(10)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

“百度指数”中“四川达州火灾”搜索指数变化图

基于上述数据,本文构建了222个节点间的微博转发评论网络。在网络中,节点为微博信息发布、转发、评论点,连边之间的权重代表节点之间进行转发、评论的互动次数,将网络数据导入Gephi中,布局调整为“force atlas”,节点大小与节点中心性成正比关系,同时,利用SLM社区发现算法[19],将关系较近的节点进行聚类,并将同一社区下的节点设置为相同颜色。网络最终可视化结果如图2所示。在图2中呈现了该话题下用户互动所形成的网络拓扑结构,可以看到以初始微博发布的10个节点为核心形成的舆情传播关系。为更好地诠释该网络图谱,结合微博舆情传播速度快、范围广、发言者身份隐匿等特征,基于社会网络分析方法,通过计算节点中心度、分析网络密度、研究凝聚子群,对该舆情所隐藏的内在群体关系特征进行进一步挖掘。

同时,对微博的文本进行分析,使用python中的jieba中文分词软件,对爬取的微博文本数据进行切词,将切词后的数据进行清洗,包括去除符号、常用停用词等,并使用wordcloud将处理后的数据制作词云图,如图3所示。该图从文本内部反映了舆论发布者对事件的报道情况,词汇的大小与该词的词频成正比。在图3中,“达州”“火灾”“消防”“救援”等词字体明显较大,说明该突发事件发生后这些词汇在网络中搜索频率较高,处于热点位置。在针对此突发事件分析中,应着力关注热点词汇所带来的舆情影响,以此为突破点,基于社会网络分析法进行群体关系的研究。2.3 群体关系分析

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于微博数据挖掘的突发事件情感态势演化分析——以天津8·12事故为例[J]. 任中杰,张鹏,李思成,兰月新,夏一雪,崔彦琛.  情报杂志. 2019(02)
[2]消防突发事件网络舆情情感词典构建研究[J]. 崔彦琛,张鹏,兰月新,吴立志.  情报杂志. 2018(10)
[3]新媒体环境下自然灾害舆情传播路径及网络结构研究——以新浪微博“雅安地震”话题为例[J]. 王晰巍,文晴,赵丹,王楠阿雪.  情报杂志. 2018(02)
[4]基于社会网络分析的移动舆情传播模式及监管策略研究[J]. 李菲,柯平,高海涛,张琦,宋佳.  现代情报. 2017(09)
[5]基于SNA的突发事件网络舆情传播研究——以“魏则西事件”为例[J]. 王旭,孙瑞英.  情报科学. 2017(03)
[6]突发事件网络舆情传播的实证研究[J]. 孙瑞英,王旭.  现代情报. 2016(12)
[7]基于BP神经网络的突发事件网络谣言危机预警[J]. 张鹏,李昊青,兰月新,周颖.  电子政务. 2016(11)
[8]基于社会网络的新媒体网络舆情信息传播研究——以反腐倡廉话题为例[J]. 王晰巍,赵丹,张长亮,相甍甍.  情报杂志. 2016(03)
[9]突发事件网络舆情社会影响研究[J]. 方付建.  情报杂志. 2014(11)
[10]基于社会网络分析的网络舆情实证研究[J]. 石彭辉.  现代情报. 2013(02)

硕士论文
[1]新媒体时代政府公共危机管理研究[D]. 段忻忻.山东师范大学 2017
[2]中国政府应对突发事件中的网络舆情对策研究[D]. 李硕文.内蒙古大学 2017
[3]基于社会网络分析的网络舆情研究[D]. 王文.华中科技大学 2009



本文编号：3213935