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基于SNA的事故灾难舆情关键用户识别及治理
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:《情报学报》
  • 时间:0
  • 分类:G206.3[文化科学—传播学]
  • 作者机构:中央财经大学信息学院,北京100081
  • 相关基金:国家社会科学基金项目“健全社会公共事件网络舆情监控、预警及治理机制研究”(16BXW045).
中文摘要:

基于社会网络分析方法(SNA)研究事故灾难舆情传播的网络结构、节点地位对信息的传播效率的影响等问题,力图提出针对关键节点的网络舆情治理策略。以最近的四件重大事故灾难为例,运用Gephi分析信息传播网络拓扑结构,探究事故灾难舆情在网络结构中的相似性,以排除网络结构对舆情传播的影响,进而基于SNA筛选出舆情中的两类关键用户:关键信息发布者、关键事件关注者,并运用武汉大学社会计算平台ROSTCM6分析关键节点及全体网民的情绪演化进程,提出以关键节点为中心的事故灾难舆情治理策略:关键信息发布者ID可作为事故灾难舆情案例库的一项构成成分,进而将舆情治理工作提前到舆情爆发之前,同时,通过其发文内容的情绪控制能够有效引导公众情绪;利用关键事件关注者的情绪预测作用,能够提高网络舆情预警机制的准确度。

英文摘要:

This paper aims to explore the location of nodes and the network structure's mtluence on acc-aent puonc opinion dissemination, trying to put up forward the strategies of public opinion which aims at the key nodes. Based on the four recent significant accident, Gephi is explored to generate the topology of public opinion spread network in the events, exploring the similarity of accident public opinion network structure, excluding the influence that network structure produced to public opinion dissemination so that two kinds of key users can be selected based on SNA: key event follower and key message sender. ROSTCM6 is explored to analyze the emotion of the public and key nodes, offering new methods for network public opinion management which takes the key point as center: the key message sender's ID can be used as one constituent of accident public opinion case base to put forward the dealing work be- fore the explosion, and at the mean time public's emotion can be leaded by what inside the passage efficiently. Im- prove the accuracy of public opinion monitoring early-warning mechanism by making full use of key event followers' emotion predictive effect.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778