基于SNA的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情群體關(guān)系研究
發(fā)布時(shí)間:2021-06-06 07:49
群體關(guān)系是網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的主體和發(fā)酵的關(guān)鍵,分析突發(fā)事件產(chǎn)生時(shí)的群體關(guān)系特點(diǎn),能夠達(dá)到準(zhǔn)確把握網(wǎng)絡(luò)輿情演變規(guī)律,避免輿情危機(jī)擴(kuò)大的重要作用。以"四川達(dá)州新一城火災(zāi)"為研究對象,基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法,利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視軟件Gephi繪制網(wǎng)絡(luò)可視化圖并構(gòu)建拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),對此事件造成的網(wǎng)絡(luò)輿情及群體關(guān)系進(jìn)行分析研究。結(jié)果證明了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法用于研究網(wǎng)絡(luò)輿情產(chǎn)生時(shí)群體關(guān)系特點(diǎn)的可行性,為政府相關(guān)部門應(yīng)對突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情提供切實(shí)可行的監(jiān)管對策。
【文章來源】:武警學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,36(10)
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
“百度指數(shù)”中“四川達(dá)州火災(zāi)”搜索指數(shù)變化圖
基于上述數(shù)據(jù),本文構(gòu)建了222個(gè)節(jié)點(diǎn)間的微博轉(zhuǎn)發(fā)評論網(wǎng)絡(luò)。在網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)為微博信息發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評論點(diǎn),連邊之間的權(quán)重代表節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)、評論的互動(dòng)次數(shù),將網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Gephi中,布局調(diào)整為“force atlas”,節(jié)點(diǎn)大小與節(jié)點(diǎn)中心性成正比關(guān)系,同時(shí),利用SLM社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[19],將關(guān)系較近的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類,并將同一社區(qū)下的節(jié)點(diǎn)設(shè)置為相同顏色。網(wǎng)絡(luò)最終可視化結(jié)果如圖2所示。在圖2中呈現(xiàn)了該話題下用戶互動(dòng)所形成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),可以看到以初始微博發(fā)布的10個(gè)節(jié)點(diǎn)為核心形成的輿情傳播關(guān)系。為更好地詮釋該網(wǎng)絡(luò)圖譜,結(jié)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(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法,通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)中心度、分析網(wǎng)絡(luò)密度、研究凝聚子群,對該輿情所隱藏的內(nèi)在群體關(guān)系特征進(jìn)行進(jìn)一步挖掘。
同時(shí),對微博的文本進(jìn)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(jìn)行切詞,將切詞后的數(shù)據(jù)進(jìn)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(bào)道情況,詞匯的大小與該詞的詞頻成正比。在圖3中,“達(dá)州”“火災(zāi)”“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(luò)中搜索頻率較高,處于熱點(diǎn)位置。在針對此突發(fā)事件分析中,應(yīng)著力關(guān)注熱點(diǎn)詞匯所帶來的輿情影響,以此為突破點(diǎn),基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法進(jìn)行群體關(guān)系的研究。2.3 群體關(guān)系分析
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于微博數(shù)據(jù)挖掘的突發(fā)事件情感態(tài)勢演化分析——以天津8·12事故為例[J]. 任中杰,張鵬,李思成,蘭月新,夏一雪,崔彥琛. 情報(bào)雜志. 2019(02)
[2]消防突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情情感詞典構(gòu)建研究[J]. 崔彥琛,張鵬,蘭月新,吳立志. 情報(bào)雜志. 2018(10)
[3]新媒體環(huán)境下自然災(zāi)害輿情傳播路徑及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(bào)雜志. 2018(02)
[4]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的移動(dòng)輿情傳播模式及監(jiān)管策略研究[J]. 李菲,柯平,高海濤,張琦,宋佳. 現(xiàn)代情報(bào). 2017(09)
[5]基于SNA的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究——以“魏則西事件”為例[J]. 王旭,孫瑞英. 情報(bào)科學(xué). 2017(03)
[6]突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的實(shí)證研究[J]. 孫瑞英,王旭. 現(xiàn)代情報(bào). 2016(12)
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)謠言危機(jī)預(yù)警[J]. 張鵬,李昊青,蘭月新,周穎. 電子政務(wù). 2016(11)
[8]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的新媒體網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播研究——以反腐倡廉話題為例[J]. 王晰巍,趙丹,張長亮,相甍甍. 情報(bào)雜志. 2016(03)
[9]突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情社會(huì)影響研究[J]. 方付建. 情報(bào)雜志. 2014(11)
[10]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)輿情實(shí)證研究[J]. 石彭輝. 現(xiàn)代情報(bào). 2013(02)
碩士論文
[1]新媒體時(shí)代政府公共危機(jī)管理研究[D]. 段忻忻.山東師范大學(xué) 2017
[2]中國政府應(yīng)對突發(fā)事件中的網(wǎng)絡(luò)輿情對策研究[D]. 李碩文.內(nèi)蒙古大學(xué) 2017
[3]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)輿情研究[D]. 王文.華中科技大學(xué) 2009
本文編號:3213935
【文章來源】:武警學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,36(10)
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
“百度指數(shù)”中“四川達(dá)州火災(zāi)”搜索指數(shù)變化圖
基于上述數(shù)據(jù),本文構(gòu)建了222個(gè)節(jié)點(diǎn)間的微博轉(zhuǎn)發(fā)評論網(wǎng)絡(luò)。在網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)為微博信息發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評論點(diǎn),連邊之間的權(quán)重代表節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)、評論的互動(dòng)次數(shù),將網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Gephi中,布局調(diào)整為“force atlas”,節(jié)點(diǎn)大小與節(jié)點(diǎn)中心性成正比關(guān)系,同時(shí),利用SLM社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[19],將關(guān)系較近的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類,并將同一社區(qū)下的節(jié)點(diǎn)設(shè)置為相同顏色。網(wǎng)絡(luò)最終可視化結(jié)果如圖2所示。在圖2中呈現(xiàn)了該話題下用戶互動(dòng)所形成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),可以看到以初始微博發(fā)布的10個(gè)節(jié)點(diǎn)為核心形成的輿情傳播關(guān)系。為更好地詮釋該網(wǎng)絡(luò)圖譜,結(jié)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(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法,通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)中心度、分析網(wǎng)絡(luò)密度、研究凝聚子群,對該輿情所隱藏的內(nèi)在群體關(guān)系特征進(jìn)行進(jìn)一步挖掘。
同時(shí),對微博的文本進(jìn)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(jìn)行切詞,將切詞后的數(shù)據(jù)進(jìn)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(bào)道情況,詞匯的大小與該詞的詞頻成正比。在圖3中,“達(dá)州”“火災(zāi)”“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(luò)中搜索頻率較高,處于熱點(diǎn)位置。在針對此突發(fā)事件分析中,應(yīng)著力關(guān)注熱點(diǎn)詞匯所帶來的輿情影響,以此為突破點(diǎn),基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法進(jìn)行群體關(guān)系的研究。2.3 群體關(guān)系分析
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于微博數(shù)據(jù)挖掘的突發(fā)事件情感態(tài)勢演化分析——以天津8·12事故為例[J]. 任中杰,張鵬,李思成,蘭月新,夏一雪,崔彥琛. 情報(bào)雜志. 2019(02)
[2]消防突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情情感詞典構(gòu)建研究[J]. 崔彥琛,張鵬,蘭月新,吳立志. 情報(bào)雜志. 2018(10)
[3]新媒體環(huán)境下自然災(zāi)害輿情傳播路徑及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(bào)雜志. 2018(02)
[4]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的移動(dòng)輿情傳播模式及監(jiān)管策略研究[J]. 李菲,柯平,高海濤,張琦,宋佳. 現(xiàn)代情報(bào). 2017(09)
[5]基于SNA的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究——以“魏則西事件”為例[J]. 王旭,孫瑞英. 情報(bào)科學(xué). 2017(03)
[6]突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的實(shí)證研究[J]. 孫瑞英,王旭. 現(xiàn)代情報(bào). 2016(12)
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)謠言危機(jī)預(yù)警[J]. 張鵬,李昊青,蘭月新,周穎. 電子政務(wù). 2016(11)
[8]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的新媒體網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播研究——以反腐倡廉話題為例[J]. 王晰巍,趙丹,張長亮,相甍甍. 情報(bào)雜志. 2016(03)
[9]突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情社會(huì)影響研究[J]. 方付建. 情報(bào)雜志. 2014(11)
[10]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)輿情實(shí)證研究[J]. 石彭輝. 現(xiàn)代情報(bào). 2013(02)
碩士論文
[1]新媒體時(shí)代政府公共危機(jī)管理研究[D]. 段忻忻.山東師范大學(xué) 2017
[2]中國政府應(yīng)對突發(fā)事件中的網(wǎng)絡(luò)輿情對策研究[D]. 李碩文.內(nèi)蒙古大學(xué) 2017
[3]基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)輿情研究[D]. 王文.華中科技大學(xué) 2009
本文編號:3213935
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