网民情绪强度演化仿真与其影响因素构型分析

发布时间：2021-08-26 14:08

　　[目的/意义]网民的言论在互联网平台上集聚,情绪很容易被扩大和煽动,政府应如何监管和引导网民的情绪,促进网络环境的健康发展。[方法/过程]基于生命周期理论,把整个舆情过程划分为4个阶段,即潜伏期、爆发期、扩散期和消退期,采用系统动力学模型对舆情各阶段演化过程中网民情绪强度的变化进行仿真,利用灵敏度分析探究单个变量对网民情绪强度的影响程度,在此基础上,运用定性比较分析方法对网民情绪强度的各影响因素进行构型分析,研究不同因素组合对网民情绪强度的影响。[结果/结论]从潜伏期、爆发期、扩散期到消退期,导致高网民情绪强度发生的充分条件组合由两因素组合到三因素组合,再到四因素组合,若想保持高网民情绪强度,需要的条件是逐渐苛刻的,政府在调控过程中重点关注影响显著的因素,不仅能够阻断高网民情绪强度的发生,而且能够有效地降低网民情绪强度指数,达到控制舆情事件的目的。 

【文章来源】：现代情报. 2020,40(07)CSSCI

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

舆情生命周期4阶段过程示意图

以网络舆情生命周期四阶段过程为基础，基于网民情绪强度“四因素”指标体系，运用系统动力学模型仿真舆情各阶段网民情绪强度的变化过程，利用灵敏度分析探究单个变量对网民情绪强度的影响程度，并运用定性比较分析方法对网民情绪强度的各影响因素进行构型分析，研究不同因素组合对网民情绪强度的影响。网民情绪强度影响因素研究理论框架模型如图3所示。3 网民情绪强度演化仿真模型

基于事件子系统、网民子系统、媒体子系统和政府子系统4个维度构建网民情绪强度演化系统动力学模型，在系统流图中，事件影响力、网民影响力、媒体影响力和政府影响力4个变量为状态变量，表示舆情事件发展过程中，4个变量的累积变化情况;情绪强度指标是由事件作用力、网民作用力、媒体作用力和政府作用力4个变量共同作用的结果，其他各变量之间的关系如图4所示。3.2 各变量方程式

【参考文献】：
期刊论文
[1]网民情绪影响下的公共政策发布与调整问题研究——基于新浪微博对天津“海河英才”计划的讨论[J]. 韩诚,李文健.  理论导刊. 2019(09)
[2]网络舆情危机事件对网民情绪传播的影响机理——基于D&G辱华事件的扎根理论研究[J]. 赖胜强,张旭辉.  现代情报. 2019(09)
[3]后真相视角中的网民情绪化传播[J]. 宋凯,袁奂青.  现代传播(中国传媒大学学报). 2019(08)
[4]基于QCA的网络舆情热度影响因素构型分析[J]. 杨洋洋,谢雪梅.  情报杂志. 2019(05)
[5]微博评论中的网民情绪传播机制及策略[J]. 田维钢.  当代传播. 2019(01)
[6]基于系统动力学的社交网络舆情应对策略仿真分析——以“亚布力事件”为例[J]. 曹海军,李明.  东北大学学报(社会科学版). 2019(01)
[7]反腐议题中的网络情绪归因及其影响因素——基于32个案例微博评论的细粒度情感分析[J]. 周莉,王子宇,胡珀.  新闻与传播研究. 2018(12)
[8]基于主题和情绪相互作用的微博舆情演化研究——以“红黄蓝虐童事件”为例[J]. 姜金贵,闫思琦.  情报杂志. 2018(12)
[9]传播阶段中不同传播者的舆情主题发现与对比分析[J]. 王曰芬,王一山.  现代情报. 2018(09)
[10]突发事件中意见领袖对网民的情感影响建模研究[J]. 王佳敏,吴鹏,沈思.  情报杂志. 2018(09)



本文编号：3364382