本文關(guān)鍵詞：微博輿情信息老化測(cè)度研究　出處：《情報(bào)資料工作》2017年06期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：文章針對(duì)我國(guó)對(duì)微博輿情信息老化研究的缺失,利用微博輿情信息峰值對(duì)微博輿情信息老化情況作評(píng)價(jià),并構(gòu)建微博輿情信息老化模型,為微博輿情信息的監(jiān)測(cè)提供計(jì)算支持。引入非對(duì)稱(chēng)洛倫茲曲線模型及層次分析法構(gòu)建微博輿情信息老化模型,以?xún)蓜t導(dǎo)游辱客新聞為例對(duì)模型進(jìn)行回歸,驗(yàn)證模型的可靠性并對(duì)實(shí)證新聞微博作對(duì)比分析�；貧w結(jié)果顯示,微博輿情信息老化模型能較好地表示微博輿情信息的老化狀況,并有效計(jì)算出峰值所在時(shí)間,同類(lèi)型突發(fā)事件間峰值發(fā)生時(shí)間較為接近。
[Abstract]:Aiming at the lack of our country's research on Weibo's public opinion information aging, this paper makes use of Weibo's peak public opinion information to evaluate Weibo's public opinion information aging, and constructs Weibo's public opinion information aging model. This paper introduces asymmetric Lorentz curve model and analytic hierarchy process to construct Weibo public opinion information aging model, and takes two tour guide insults news as an example to return the model. Verify the reliability of the model and make a comparative analysis of the empirical news Weibo. Regression results show that Weibo public opinion information aging model can better represent Weibo public opinion information aging and effectively calculate the peak time. The peak time between the same type of emergencies is close.
【作者單位】： 吉林大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)環(huán)境下多媒體網(wǎng)絡(luò)輿情信息的語(yǔ)義識(shí)別與危機(jī)響應(yīng)研究”(編號(hào):71473101)的成果之一
【分類(lèi)號(hào)】：G206
【正文快照】： 隨著微博發(fā)展的穩(wěn)定和成熟,微博已經(jīng)成為輿情發(fā)表的重要途徑。作為網(wǎng)絡(luò)輿情的重要組成部分之一,微博輿情具有突發(fā)性強(qiáng)、參與者廣、傳播速度極快等特征。在對(duì)微博輿情監(jiān)測(cè)的迫切需求下,深入探索微博輿情信息的特征及規(guī)律顯得尤為重要。現(xiàn)階段對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的研究主要集中于指標(biāo)體

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本文編號(hào)：1404319