【摘要】：本文以突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化過(guò)程為研究對(duì)象,在對(duì)該過(guò)程分析的基礎(chǔ)上建立了突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化的多主體仿真模型。文章首先分析了突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn)、輿情參與主體及其行為,重點(diǎn)分析了參與輿情的網(wǎng)民主體,確定影響網(wǎng)民觀點(diǎn)的內(nèi)外部因素,基于經(jīng)典的輿論動(dòng)力學(xué)模型(Deffuant模型)建立了網(wǎng)民的觀點(diǎn)變化模型,并用無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型表示網(wǎng)民人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),據(jù)此建立起突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型。其次本文利用Anylogic仿真平臺(tái)建立輿情演化的多主體仿真模型,并以抓取的“山東疫苗事件”相關(guān)微博數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),統(tǒng)計(jì)分析該事件的微博輿情數(shù)據(jù),確定模型中各參數(shù)的取值及其變化范圍,再通過(guò)對(duì)同一參數(shù)設(shè)置不同的取值,進(jìn)行不同參數(shù)值下的仿真實(shí)驗(yàn),觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果并據(jù)此分析不同因素對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化的影響程度。仿真實(shí)驗(yàn)之后,通過(guò)“桃江肺結(jié)核事件”的相關(guān)微博輿情數(shù)據(jù)及其確定的各個(gè)參數(shù)值,對(duì)已建立的多主體仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證,確定了模型的合理性。最后,根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)及案例的微博輿情數(shù)據(jù),分析得到研究結(jié)論,并從政府的角度提出應(yīng)對(duì)、引導(dǎo)此類事件網(wǎng)絡(luò)輿情的具體措施,減少網(wǎng)絡(luò)謠言,降低此類事件帶來(lái)的不良社會(huì)影響。
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R129;TP391.9
【圖文】：

BA無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

首都經(jīng)濟(jì)論），如圖 3.1。由該比例可發(fā)現(xiàn)在“山東疫苗事件”占比非常高，這與該事件的性質(zhì)有非常大的關(guān)系，此事童的生命安全，波及范圍廣，已流入 18 省，影響到了微博并未詳細(xì)報(bào)道具體的疫苗種類和流入省份，造成信緒，直接導(dǎo)致了大量網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)表負(fù)面、極端言論、諷刺疫苗監(jiān)管部門的不作為，怒罵非法經(jīng)營(yíng)疫苗的龐望情緒；評(píng)論中的 3 條正面言論主要是呼吁大家不要因?qū)θ梭w健康的重要性，支持注射正規(guī)疫苗；中立言論的和流入方式。

網(wǎng)民數(shù)初始占比對(duì)輿情演化的影響事件網(wǎng)絡(luò)輿情初期持負(fù)面言論傾向的網(wǎng)民數(shù)往民數(shù)，各言論傾向網(wǎng)民數(shù)初始占比的大小決定各言論傾向網(wǎng)民數(shù)初始占比情況下網(wǎng)絡(luò)輿情演化預(yù)判可提供重要參考，在該仿真實(shí)驗(yàn)下，保持其傾向網(wǎng)民數(shù)初始占比，如表 3.4，對(duì)應(yīng)的仿真運(yùn)行表 3.4 不同言論傾向網(wǎng)民數(shù)量初始占比參數(shù)表 中立言論 負(fù)面言論 0% 100% 20% 80% 0% 90% 20% 70%

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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3 陳t熀

本文編號(hào)：2747133