本文關鍵詞：微博環(huán)境下的公共危機預警模型研究

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【摘要】：最為高效、經(jīng)濟的危機管理方法是把危機事件扼殺于萌芽狀態(tài)。目前我國政府公共危機管理的應對思路仍然處于:“重應對,輕預防”的階段。使得原本可以在潛伏期被發(fā)現(xiàn)并通過一系列有效公關手段處理掉的危機發(fā)展成了嚴重的社會問題。以新浪微博為首的社交網(wǎng)絡平臺的誕生使得所有公民都能“零門檻”地表達自己的意見和觀點,也正因如此,越來越多的社會危機事件開始在微博里醞釀并且爆發(fā)。目前國內針對微博環(huán)境下的公共危機預警的研究可謂鳳毛麟角,且大多數(shù)集中于對危機事件的結果性梳理、事后趨勢性預警研究,缺乏事前預防性預警方面的研究,基于預防性預警的指標及模型的設計構建也停留在對傳統(tǒng)模式的探討之上,缺乏適應于WEB2.0網(wǎng)絡環(huán)境下的研究,因此在前人探索的基礎上繼續(xù)豐富和完善公共危機預警的研究是可行并且很有必要的。筆者所構建的微博環(huán)境下的公共危機預警模型由兩個子模型組成。分別是:事件識別子模型以及指標診斷子模型。事件識別子模型的工作原理是利用基于突發(fā)詞頻域分析算法的微博事件監(jiān)測技術從新浪微博獲取原始數(shù)據(jù)生成熱點話題摘要并且鎖定那些可能發(fā)展為危機事件的突發(fā)事件,為后續(xù)的診斷分析工作確立好監(jiān)測對象。指標診斷子模型分兩部分內容,首先是從兩個層次(事件、用戶)、四個方面(微博事件強度、微博事件熱度、事件輿論狀態(tài)、事件輿論發(fā)展走勢)構建包含十一個具體指標(真實性、敏感性、微博數(shù)、微博轉發(fā)量、點贊數(shù)、發(fā)布者影響度、觀點傾向度、主體容忍度、輿論變化頻度、輿論變化拐度、輿論變化活度)的微博環(huán)境下的公共危機預警指標體系,再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法分析計算該事件在潛伏期的各項指標,對樣本進行充分的訓練,輸入預測樣本的相關指標,對其下個時間點的發(fā)展走勢進行預測分析并且最終輸出一個預警狀態(tài)。筆者不僅構建了微博環(huán)境下的公共危機預警模型,還通過新浪微博API端口和“大連PX項目群體事件”對兩個子模型進行了有效性驗證。論文的主要貢獻和創(chuàng)新:(1)把微博環(huán)境下的突發(fā)事件識別過程引入到了預警過程之中,并且對其進行了實證研究。(2)提出了全新的能夠適用于微博環(huán)境下的公共危機預警指標體系。(3)通過分析對比各類常運用于預警模型的算法,并且結合微博載體的自身特點,筆者選擇了BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法來計算和預測預警指標,這是技術上的創(chuàng)新。
【關鍵詞】：公共危機預警 微博 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：D63
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-22
• 1.1 問題的提出11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究目的及意義11-12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-19
• 1.2.1 公共危機預警理論的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 微博的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.3 關于網(wǎng)絡環(huán)境下的危機預警模型的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 論文創(chuàng)新點19
• 1.4 研究思路與方法19-20
• 1.4.1 研究思路19
• 1.4.2 研究方法19-20
• 1.5 研究框架20-22
• 第二章 相關理論基礎22-28
• 2.1 公共危機預警22-24
• 2.1.1 公共危機的定義22-23
• 2.1.2 公共危機的特點、分類23
• 2.1.3 公共危機預警的內涵23-24
• 2.2 微博環(huán)境下的公共危機預警24-28
• 2.2.1 微博的概念及特點24
• 2.2.2 微博環(huán)境下的公共危機的成因24-25
• 2.2.3 微博環(huán)境下的公共危機的特征25
• 2.2.4 微博環(huán)境下的公共危機的傳播及演變25-26
• 2.2.5 微博環(huán)境下的公共危機預警26-28
• 第三章 微博環(huán)境下的公共危機預警模型的構建28-32
• 3.1 現(xiàn)存的網(wǎng)絡環(huán)境下公共危機預警模型分析28-29
• 3.1.1 典型的網(wǎng)絡環(huán)境下的危機預警模型概述28
• 3.1.2 現(xiàn)存的網(wǎng)絡環(huán)境下的公共危機預警模型的不足28-29
• 3.2 微博環(huán)境下的公共危機預警模型的構建29-32
• 3.2.1 微博環(huán)境下的公共危機預警模型遵循的理論框架29
• 3.2.2 微博環(huán)境下的公共危機預警模型的提出29-32
• 第四章 微博環(huán)境下的公共危機預警模型事件識別子模型32-37
• 4.1 微博環(huán)境下的公共危機事件的語料獲取與采集32
• 4.2 微博環(huán)境下的公共危機事件的語料預處理32-33
• 4.3 微博環(huán)境下的公共危機事件的建模和突發(fā)詞項的抽取33
• 4.4 微博環(huán)境下的公共危機事件的發(fā)現(xiàn)與識別33-34
• 4.5 微博環(huán)境下的公共危機預警模型事件識別子模型的實證過程34-37
• 4.5.1 實驗過程34
• 4.5.2 實證結果34-37
• 第五章 微博環(huán)境下的公共危機預警模型指標診斷子模型37-58
• 5.1 微博環(huán)境下的公共危機事件的影響因素分析37-39
• 5.1.1 話題熱度37
• 5.1.2 話題觀點傾向性37-39
• 5.2 微博環(huán)境下的公共危機預警指標體系設計的原則39-40
• 5.3 微博環(huán)境下的公共危機預警模型指標體系的建立40-44
• 5.3.1 微博環(huán)境下的公共危機預警模型指標體系整體框架40-41
• 5.3.2 微博環(huán)境下的公共危機預警指標體系中各指標的含義及選擇原因41-44
• 5.4 微博環(huán)境下的公共危機模型指標診斷過程44-50
• 5.4.1 現(xiàn)有運用于微博環(huán)境下的公共危機預警指標診斷的方法概述和比較44-46
• 5.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法運用于微博環(huán)境下的公共危機預警指標診斷的可行性分析46-47
• 5.4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法的公共危機預警模型指標診斷過程47-50
• 5.5 微博環(huán)境下的公共危機預警模型指標診斷子模型的實證過程——基于大連PX項目群體事件50-58
• 5.5.1 事件回顧50-51
• 5.5.2 事件分析51-52
• 5.5.3 樣本選取及數(shù)據(jù)處理52-54
• 5.5.4 實證過程54-56
• 5.5.5 實驗結果分析56-58
• 第六章 對策建議與總結展望58-61
• 6.1 對策建議58-59
• 6.1.1 安全狀態(tài)58
• 6.1.2 輕度預警58
• 6.1.3 中度預警58-59
• 6.1.4 重度預警59
• 6.1.5 巨度預警59
• 6.2 本文成果59-60
• 6.3 不足與展望60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻62-64
• 在學期間研究成果64-65
• 附錄(源程序)65-66

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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3 蘇高利,鄧芳萍;論基于MATLAB語言的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進算法[J];科技通報;2003年02期

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中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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2 王玉華;網(wǎng)絡公共事件傳播中微博倫理失范與規(guī)制研究[D];中國科學技術大學;2014年

3 董堅峰;面向公共危機預警的網(wǎng)絡輿情分析研究[D];武漢大學;2013年

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本文編號：918142