基于聚类分析的突发事件网络舆情传播机制研究

发布时间：2023-03-05 19:06

　　基于当前社会突发事件频发且网络舆情发展迅速的背景,突发事件的网络舆情传播研究已经成为热点,引起学者高度重视。政府对于突发事件的网络舆情研究高度重视,而大数据技术作为技术支持,其对于突发事件网络舆情预测、监督、分析等方面的影响也至关重要。以往研究指出,在大数据环境下,网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生了巨大变化。首先,社交媒体和移动网络已经成为网络舆情信息的主要载体。融媒体的发展确保网民可以更为便捷地获取信息、发表言论,其中包括对于社会热点问题相关的言论。其次,网络舆情呈现出多元化、复杂性发特征,涌现出意见领袖。伴随着微博、微信、小程序等各种新媒体的迅速发展,网民也逐渐更多地关注微博新闻。基于目前人工审视进行统计的方法准确度非常低下的情况,突发事件网络舆情监控需要一种更为精准、快捷的聚类分析算法对信息文本进行处理和分析。加强突发事件网络舆情的预警和监管,从而帮助政府控制负面影响到警戒线以下。由此网络舆情研究方法须基于大数据分析思维而有所创新。目前国内学者对于突发事件网络舆情的研究十分深入而多元化,但利用具体大数据技术对突发事件网络舆情的相关数据进行分析方面的文献则相对空白,网...

【文章页数】：48 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景和选题意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 选题意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国内研究现状
        1.2.2 国外研究现状
    1.3 本文研究思路和内容
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究内容
    1.4 本文研究方法
        1.4.1 聚类分析方法
        1.4.2 系统聚类方法介绍
        1.4.3 本文所采用的其他方法
    1.5 本文创新点
第2章 突发事件网络舆情
    2.1 突发事件的网络舆情
    2.2 突发事件网络舆情的特征
    2.3 本章小结
第3章 聚类分析方法分析突发事件网络舆情
    3.1 突发事件网络舆情演进规律模型
    3.2 马来西亚沉船事故网络舆情分析
        3.2.1 马来西亚沉船事故事件概述
        3.2.2 马来西亚沉船事故事件分析
    3.3 泰国沉船事故网络舆情分析
        3.3.1 泰国沉船事故事件概述
        3.3.2 泰国沉船事故事件分析
    3.4 长生生物疫苗事故网络舆情分析
        3.4.1 长生生物疫苗事故事件概述
        3.4.2 长生生物疫苗事故事件分析
    3.5 重庆公交坠江事故网络舆情分析
        3.5.1 重庆公交坠江事故事件概述
        3.5.2 重庆公交坠江事故事件分析
    3.6 本章小结
第4章 突发事件网络舆情传播新观察
    4.1 突发事件网络舆情传播机制
    4.2 突发事件网络舆情传播的新观察
第5章 基于聚类分析的突发事故网络舆情治理
第6章 结论
致谢
参考文献
作者简介
攻读硕士学位期间研究成果



本文编号：3756759