風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變下突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型研究
發(fā)布時(shí)間:2021-02-01 19:50
[目的/意義]突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播對(duì)健全輿情引導(dǎo)機(jī)制,推動(dòng)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化具有重要意義。[方法/過(guò)程]借鑒傳染病動(dòng)力學(xué)模型,基于公眾風(fēng)險(xiǎn)感知異質(zhì)性與交叉演變性雙重視角,通過(guò)剖析突發(fā)事件驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變機(jī)制,構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型并求解出基本再生數(shù)。[結(jié)果/結(jié)論]"北京新發(fā)地疫情"網(wǎng)絡(luò)輿情實(shí)證與仿真結(jié)果表明,公眾風(fēng)險(xiǎn)感知異質(zhì)性越小且受突發(fā)事件影響越大,網(wǎng)絡(luò)輿情最終擴(kuò)散規(guī)模及產(chǎn)生的影響越大。突發(fā)事件惡化將促使交叉演變向高度風(fēng)險(xiǎn)感知傾斜,加劇網(wǎng)絡(luò)輿情傳播;突發(fā)事件好轉(zhuǎn)將促使交叉演變向低度風(fēng)險(xiǎn)感知傾斜,有助于控制網(wǎng)絡(luò)輿情大規(guī)模擴(kuò)散。政府面對(duì)突發(fā)事件應(yīng)立即啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng),降低公眾風(fēng)險(xiǎn)感知水平,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情有效干預(yù),維護(hù)社會(huì)和諧穩(wěn)定。
【文章來(lái)源】:現(xiàn)代情報(bào). 2020,40(12)CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:14 頁(yè)
【部分圖文】:
事態(tài)惡化情形下突發(fā)事件驅(qū)動(dòng)的公眾風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變概率
事態(tài)好轉(zhuǎn)情形下突發(fā)事件驅(qū)動(dòng)的公眾風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變概率
其中,概率α、β、γ、λ、ξ、η、θ、ε、δ、ζ均位于[0,1]之間,突發(fā)事件對(duì)公眾風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變所產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)作用σ為非負(fù)常數(shù)。根據(jù)上述分析,突發(fā)事件公眾風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變下網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過(guò)程可用圖3表示。綜上所述,可構(gòu)建如下突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情S1S2EIR傳播動(dòng)力學(xué)模型:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]融合用戶信任及遺忘機(jī)制的社交網(wǎng)絡(luò)傳播預(yù)測(cè)模型[J]. 盧新元,胡智慧,易亞琦. 現(xiàn)代情報(bào). 2020(07)
[2]基于受眾畫(huà)像的新型耦合社交網(wǎng)絡(luò)謠言傳播模型研究[J]. 李鋼,王聿達(dá). 現(xiàn)代情報(bào). 2020(01)
[3]基于耦合網(wǎng)絡(luò)的社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型研究[J]. 魏靜,黃陽(yáng)江豪,朱恒民. 現(xiàn)代情報(bào). 2019(10)
[4]基于四階奇異值分解的推薦算法研究[J]. 郭強(qiáng),岳強(qiáng),李仁德,劉建國(guó). 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[5]基于突發(fā)公共事件的信息傳播動(dòng)力學(xué)模型與輿情演化研究[J]. 劉小洋,何道兵. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019(05)
[6]雙層社交網(wǎng)絡(luò)上的企業(yè)輿情傳播模型及控制策略研究[J]. 王家坤,王新華. 管理科學(xué). 2019(01)
[7]移動(dòng)經(jīng)驗(yàn)取樣法:促進(jìn)真實(shí)情境下的用戶信息行為研究[J]. 胡蓉,唐振貴,趙宇翔,朱慶華. 情報(bào)學(xué)報(bào). 2018(10)
[8]基于傳染病模型的重大突發(fā)事件輿情傳播與控制[J]. 種大雙,孫紹榮. 情報(bào)理論與實(shí)踐. 2018(05)
[9]基于有界信任模型的地鐵突發(fā)事件信息傳播[J]. 趙海峰,孫艷秋,Edison TSE. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(12)
[10]雙重社會(huì)強(qiáng)化謠言傳播模型及穩(wěn)定性分析[J]. 張亞明,蘇妍嫄,劉海鷗. 系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2017(09)
本文編號(hào):3013335
【文章來(lái)源】:現(xiàn)代情報(bào). 2020,40(12)CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:14 頁(yè)
【部分圖文】:
事態(tài)惡化情形下突發(fā)事件驅(qū)動(dòng)的公眾風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變概率
事態(tài)好轉(zhuǎn)情形下突發(fā)事件驅(qū)動(dòng)的公眾風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變概率
其中,概率α、β、γ、λ、ξ、η、θ、ε、δ、ζ均位于[0,1]之間,突發(fā)事件對(duì)公眾風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變所產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)作用σ為非負(fù)常數(shù)。根據(jù)上述分析,突發(fā)事件公眾風(fēng)險(xiǎn)感知交叉演變下網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過(guò)程可用圖3表示。綜上所述,可構(gòu)建如下突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情S1S2EIR傳播動(dòng)力學(xué)模型:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]融合用戶信任及遺忘機(jī)制的社交網(wǎng)絡(luò)傳播預(yù)測(cè)模型[J]. 盧新元,胡智慧,易亞琦. 現(xiàn)代情報(bào). 2020(07)
[2]基于受眾畫(huà)像的新型耦合社交網(wǎng)絡(luò)謠言傳播模型研究[J]. 李鋼,王聿達(dá). 現(xiàn)代情報(bào). 2020(01)
[3]基于耦合網(wǎng)絡(luò)的社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型研究[J]. 魏靜,黃陽(yáng)江豪,朱恒民. 現(xiàn)代情報(bào). 2019(10)
[4]基于四階奇異值分解的推薦算法研究[J]. 郭強(qiáng),岳強(qiáng),李仁德,劉建國(guó). 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[5]基于突發(fā)公共事件的信息傳播動(dòng)力學(xué)模型與輿情演化研究[J]. 劉小洋,何道兵. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019(05)
[6]雙層社交網(wǎng)絡(luò)上的企業(yè)輿情傳播模型及控制策略研究[J]. 王家坤,王新華. 管理科學(xué). 2019(01)
[7]移動(dòng)經(jīng)驗(yàn)取樣法:促進(jìn)真實(shí)情境下的用戶信息行為研究[J]. 胡蓉,唐振貴,趙宇翔,朱慶華. 情報(bào)學(xué)報(bào). 2018(10)
[8]基于傳染病模型的重大突發(fā)事件輿情傳播與控制[J]. 種大雙,孫紹榮. 情報(bào)理論與實(shí)踐. 2018(05)
[9]基于有界信任模型的地鐵突發(fā)事件信息傳播[J]. 趙海峰,孫艷秋,Edison TSE. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(12)
[10]雙重社會(huì)強(qiáng)化謠言傳播模型及穩(wěn)定性分析[J]. 張亞明,蘇妍嫄,劉海鷗. 系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2017(09)
本文編號(hào):3013335
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