基于微博的网络舆情信息扩散及其预警机制研究

发布时间：2024-02-21 04:49

　　微博的出现改变了传统传播中以媒体为中心的格局,对网络信息传播模式产生了巨大影响。其SNS传播特质和UGC信息生产模式极大的丰富互联网信息总量,更使任何普通公众的碎片化信息容易成为万众瞩目的话题,基于网络传播对社会治理的影响,本研究选取最具代表性的微博舆情传播,从特殊的视角,深层次的展示了互联网对社会的影响之功效。本文基于情报学对信息传播关切的视阈,遵照“理论分解→模型构建→实证分析”的逻辑,系统参考微博舆情已有的理论研究成果,在此基础上借助信息传播经典理论,结合近年来的微博舆情案例进行深度挖掘,对微博舆情的成因、特点、扩散特征进行剖析,并总结出微博舆情的扩散的一般路径,即“点化产生→波浪传播→海量参与→深度解构→现实湮灭”,构建起微博舆情扩散的一般模式,即“形成→爆发→缓解→平复→再现”,梳理出微博舆情扩散的一般模型,即“提出假设→选取变量→模型建立→模型验证”。根据微博舆情的路径、模式、模型对其三个阶段进行预警机制构建,即“潜伏期高潮预警→扩散期负面信息预警→消退期衍生舆情预警”。最后,从完善法律体系、健全组织保障,强化信息筛选分析,完善监控平台,强化把关引导等五个方面探讨加强微博舆...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4本系统微博热点发现统计

校园网络安全‖108‖图4本系统微博热点发现统计图5本系统微博热点发现内容（3）能够基于关键字匹配方法对微博进行预分类，能够对中文分词后的微博内容及其评论进行向量化，能够基于朴素贝叶斯分类方法进一步分类预测，并根据预测结果调整类别。（4）对各个子类别使用MiniBatchKmea....

图5本系统微博热点发现内容（3）能够基于关键字匹配方法对微博进行预分类，能够对中文分词后的微博内容及其评论进行向量化，能够基于朴素贝叶

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图4本系统微博热点发现统计

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本文编号：3905061