群體關系是網(wǎng)絡輿情傳播的主體和發(fā)酵的關鍵,分析突發(fā)事件產(chǎn)生時的群體關系特點,能夠達到準確把握網(wǎng)絡輿情演變規(guī)律,避免輿情危機擴大的重要作用。以"四川達州新一城火災"為研究對象,基于社會網(wǎng)絡分析方法,利用社會網(wǎng)絡分析軟件Ucinet和復雜網(wǎng)絡可視軟件Gephi繪制網(wǎng)絡可視化圖并構建拓撲結構,對此事件造成的網(wǎng)絡輿情及群體關系進行分析研究。結果證明了社會網(wǎng)絡分析方法用于研究網(wǎng)絡輿情產(chǎn)生時群體關系特點的可行性,為政府相關部門應對突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情提供切實可行的監(jiān)管對策。 

【文章來源】：武警學院學報. 2020,36(10)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

“百度指數(shù)”中“四川達州火災”搜索指數(shù)變化圖

基于上述數(shù)據(jù),本文構建了222個節(jié)點間的微博轉發(fā)評論網(wǎng)絡。在網(wǎng)絡中,節(jié)點為微博信息發(fā)布、轉發(fā)、評論點,連邊之間的權重代表節(jié)點之間進行轉發(fā)、評論的互動次數(shù),將網(wǎng)絡數(shù)據(jù)導入Gephi中,布局調(diào)整為“force atlas”,節(jié)點大小與節(jié)點中心性成正比關系,同時,利用SLM社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[19],將關系較近的節(jié)點進行聚類,并將同一社區(qū)下的節(jié)點設置為相同顏色。網(wǎng)絡最終可視化結果如圖2所示。在圖2中呈現(xiàn)了該話題下用戶互動所形成的網(wǎng)絡拓撲結構,可以看到以初始微博發(fā)布的10個節(jié)點為核心形成的輿情傳播關系。為更好地詮釋該網(wǎng)絡圖譜,結合微博輿情傳播速度快、范圍廣、發(fā)言者身份隱匿等特征,基于社會網(wǎng)絡分析方法,通過計算節(jié)點中心度、分析網(wǎng)絡密度、研究凝聚子群,對該輿情所隱藏的內(nèi)在群體關系特征進行進一步挖掘。

同時,對微博的文本進行分析,使用python中的jieba中文分詞軟件,對爬取的微博文本數(shù)據(jù)進行切詞,將切詞后的數(shù)據(jù)進行清洗,包括去除符號、常用停用詞等,并使用wordcloud將處理后的數(shù)據(jù)制作詞云圖,如圖3所示。該圖從文本內(nèi)部反映了輿論發(fā)布者對事件的報道情況,詞匯的大小與該詞的詞頻成正比。在圖3中,“達州”“火災”“消防”“救援”等詞字體明顯較大,說明該突發(fā)事件發(fā)生后這些詞匯在網(wǎng)絡中搜索頻率較高,處于熱點位置。在針對此突發(fā)事件分析中,應著力關注熱點詞匯所帶來的輿情影響,以此為突破點,基于社會網(wǎng)絡分析法進行群體關系的研究。2.3 群體關系分析

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]新媒體環(huán)境下自然災害輿情傳播路徑及網(wǎng)絡結構研究——以新浪微博“雅安地震”話題為例[J]. 王晰巍,文晴,趙丹,王楠阿雪.  情報雜志. 2018(02)
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碩士論文
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本文編號：3213935