社交媒體撼動(dòng)了傳統(tǒng)媒體在自上而下議程設(shè)置中的強(qiáng)勢(shì)地位,賦予了網(wǎng)民“拇指話語(yǔ)權(quán)”,每一個(gè)網(wǎng)民都能在社交媒體上就某一網(wǎng)絡(luò)輿情事件發(fā)表自己觀點(diǎn),網(wǎng)民參與主體當(dāng)下所持的主要觀點(diǎn)就是此事件的網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)關(guān)注的焦點(diǎn)往往是政府在網(wǎng)絡(luò)輿情管控過(guò)程中需要及時(shí)解決的重點(diǎn)。在此背景下,本文在社交媒體環(huán)境下分析網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)的遷移現(xiàn)象,界定網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)遷移內(nèi)涵、遷移成因以及遷移表現(xiàn)形式,基于網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)遷移的分析流程,對(duì)熱點(diǎn)事件進(jìn)行實(shí)證分析,依據(jù)實(shí)證的結(jié)果進(jìn)行相關(guān)分析并歸納出社交媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)遷移的路徑。這為輿情主體管理網(wǎng)絡(luò)輿情,防止網(wǎng)絡(luò)輿情體觀點(diǎn)遷移形成危機(jī)提供理論和實(shí)踐參考。首先,梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn),對(duì)社交媒體的內(nèi)涵、網(wǎng)絡(luò)輿情、網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過(guò)程的構(gòu)成要素、網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)主題等相關(guān)定義和特征總結(jié),歸納、分析社交媒體對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)的影響;采用案例分析法,以現(xiàn)實(shí)熱點(diǎn)事件為基礎(chǔ)界定社交媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)遷移內(nèi)涵、分析社交媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)遷移的成因、歸納社交媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)遷移的表現(xiàn)形式。這為社交媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)遷移的研究奠定了理論基礎(chǔ)。然后根據(jù)社交媒體環(huán)境下網(wǎng)... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：100 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

圖 1.4 網(wǎng)絡(luò)輿情觀點(diǎn)文獻(xiàn)中頻率較高關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖我國(guó)學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情群體觀點(diǎn)的研究已有不少，研究的內(nèi)容和角度主要集中在傳統(tǒng)觀點(diǎn)聚合模型應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)輿情或輿論的演化分析中。李霞基于 Deffuant 模型建了微信輿情傳播模型，發(fā)現(xiàn)媒體活躍度及媒體性質(zhì)能夠顯著的對(duì)微信平臺(tái)上網(wǎng)民觀產(chǎn)生影響[52]。陳福集等（2011）基于多數(shù)原則模型分析了網(wǎng)絡(luò)輿情演化的全過(guò)程[53

將 TF-IDF 模型和基于時(shí)間線特征詞熱度計(jì)算模型相結(jié)合，用來(lái)改進(jìn) TF-IDF，得到輿情對(duì)象的熱度計(jì)算值。以出現(xiàn)頻次為基礎(chǔ)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輿情文本的特征詞對(duì)文本的重要程度的 TF-IDF 值，不能夠等同特征詞的熱度，所以本文將基于時(shí)間線特征詞熱度計(jì)算模型和 TF-IDF 模型相結(jié)合， 實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情文本中特征詞的熱度計(jì)算。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]網(wǎng)絡(luò)輿情傳播階段精細(xì)化建模與仿真研究[J]. 蘭月新,夏一雪,劉冰月,劉茉.  現(xiàn)代情報(bào). 2018(01)
[2]從社會(huì)化媒體看虐童事件輿情演變趨勢(shì)——以紅黃藍(lán)事件為例[J]. 程糧君,許歡歡.  視聽. 2018(01)
[3]新媒體環(huán)境下突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情話題演進(jìn)規(guī)律研究——以新浪微博“九寨溝地震”話題為例[J]. 李紫薇,邢云菲.  情報(bào)科學(xué). 2017(12)
[4]社會(huì)影響理論視角的社交媒體持續(xù)使用研究[J]. 肖璇,王鐵男,郝凡浩.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(11)
[5]大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情信息交互模型研究[J]. 夏一雪,蘭月新,劉冰月,瞿志凱.  現(xiàn)代情報(bào). 2017(11)
[6]“穿山甲事件”中的網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展及政府應(yīng)對(duì)啟示[J]. 孟育耀.  當(dāng)代傳播. 2017(05)
[7]基于灰色關(guān)聯(lián)分析的網(wǎng)絡(luò)輿情意見領(lǐng)袖識(shí)別及影響力排序研究——以新浪微博“8·12濱海爆炸事件”為例[J]. 彭麗徽,李賀,張艷豐.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2017(09)
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[9]基于MRT-LDA模型的微博文本分類[J]. 龐雄文,萬(wàn)本帥,王盼.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(08)
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博士論文
[1]面向中文Web評(píng)論的觀點(diǎn)挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李芳.華中師范大學(xué) 2013

碩士論文
[1]微博評(píng)論信息的聚類分析[D]. 范佳健.安徽大學(xué) 2017
[2]基于隨機(jī)共振模型的網(wǎng)絡(luò)輿情共振現(xiàn)象研究[D]. 廖瑞丹.南京理工大學(xué) 2017
[3]社交媒體在突發(fā)事件中的傳播特征和作用研究[D]. 張佩玨.江西師范大學(xué) 2016
[4]基于Deffuant模型的web2.0網(wǎng)絡(luò)輿論演化研究[D]. 李霞.天津科技大學(xué) 2016
[5]網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)聯(lián)研究[D]. 劉漾波.湖南大學(xué) 2016
[6]社交媒體中公共議題討論與“沉默的螺旋”[D]. 楊夢(mèng)然.吉林大學(xué) 2016
[7]基于用戶情感和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析的人格預(yù)測(cè)模型[D]. 楊潔.東華大學(xué) 2016
[8]基于社交媒體應(yīng)用的檔案文化傳播策略研究[D]. 李曉.黑龍江大學(xué) 2015
[9]基于LDA模型的微博話題與事件檢測(cè)[D]. 吳楠.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[10]面向中文微博的關(guān)鍵詞提取技術(shù)研究[D]. 劉靜.中南大學(xué) 2014



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