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网络舆情相关毕业论文格式范文 与大数据背景下网络舆情主体交互机理和*类毕业论文怎么写

主题:网络舆情论文写作 时间:2024-01-27

大数据背景下网络舆情主体交互机理和*,该文是关于网络舆情论文范例与舆情和交互和大数据背景有关论文范文例文.

网络舆情论文参考文献:

网络舆情论文参考文献 大数据时代论文关于大数据的论文大数据杂志有关大数据的论文

兰月新1,2

王 芳2

张秋波1

刘冰月3 张 鹏1

(1.中国人民部队学院 河北廊坊 065000)

(2.南开大学商学院 天津 300071)

(3.河北工业大学城市学院 天津 300132)

摘 要:分析大数据背景下网络舆情主体交互机制,提取影响网络舆情传播的关键变量,构建微分方程模型研究不同网络舆情主体交互作用问题,通过MATLAB进行数值仿真研究模型特性,根据静态仿真和动态仿真结果,得出网络舆情主体交互效果和变动规律,在此基础上提出了大数据背景下政府应对突发事件网络舆情的事前、事后对策.

关键词:大数据;网络舆情;交互机理;数学模型;对策

中图分类号: G250.7;G252 文献标识码: A DOI:10.11968/tsyqb.1003-6938.2016040

*本文系国家社科基金青年项目“公共安全视角下网络舆情风险建模与对策研究”(项目编号:15CXW015)、全国统计科学研究计划重点项目“大数据背景下网络舆情风险预警研究” (项目编号:2014LZ10)、国家社会科学基金重大项目“我国网络社会治理研究”(项目编号:14ZDA0

63)及河北社科基金“面向突发事件的网民情绪风险建模与对策研究”(项目编号:HB16GL098)研究成果之一.

收稿日期:2016-04-30;责任编辑:魏志鹏

1 现状分析

截至2015年12月,中国手机网民规模达6.20亿,较2014年底增加6303万人,网民中使用手机上网人群所占比例由2014年的85.8%提升至90.1%[1].随着移动宽带互联网的普及,任意突发事件发生后都会形成规模或大或小的网络舆情.一般而言,突发事件网络舆情信息类型各异、来源众多、体量巨大,这些都是典型的大数据特征,其间包含大量普通网民对突发事件的态度、意见、情绪、诉求等信息,也包括政府、社会力量、网络媒体等发布的信息,研究多个网络舆情主体交互机理可为政府应对网络舆情提供参考依据.

网络舆情是极具现阶段中国政治与社会特色的研究领域.针对网络舆情这一研究热点,国内学者的研究日趋增多,主要集中在:第一,基于传播学理论研究网络舆情问题.如通过研究演化机理、舆情特征、传播规律、仿真实验等研究网络舆情问题[2-6];第二,大数据背景下网络社会治理中的网络舆情问题.如从云治理、电子政务、网络生态或者智慧城市视角研究网络舆情问题[7-10];第三,面向政府决策的网络舆情研究,其中涉及治理路径、政府决策、体制建设、制度保障及政府逻辑等内容[11-15];第四,专项舆情研究,按事件分类研究了教育事件、暴恐事件、食品安全事件、件等突发事件的网络舆情研究[16-19],按舆情性质分类则研究负面舆情的应对问题,尤其是重点研究了网络谣言的治理问题[20];第五,基于情报学计量分析的网络舆情研究.如基于CSSCI数据库的学术论文计量分析及基于政府政策文件的内容分析等研究网络舆情的主题、范式及走向等问题[21-22](见图1).

除了学术论文外,国家社科基金非常重视网络舆情相关领域的科学研究.近两年,国家社科基金连续支持了四项重大基金项目(见表1),随着这些项目的开展,也必将产生一大批重要的网络舆情研究相关学术成果.

虽然学界已有较多网络舆情相关的研究,但目前仍存在许多不足之处,主要体现在: (1)目前大部分学术成果多以定性视角研究网络舆情主体的引导模式和路径、对策、机制等问题,缺乏面向大数据的网络舆情主体交互的定量化描述,尤其缺少多主体共同作用效果的研究;(2)缺乏多主体作用网络舆情过程中相互影响程度的研究;(3)以往研究中多有提到政府应及时监测负面舆情,但并未深入研究发布负面舆情的主体对舆情传播的影响程度.基于此,本文在定性研究突发事件网络舆情主体交互机制的基础上,通过建立微分方程模型,从定量研究的视角探讨大数据背景下突发事件网络舆情主体交互问题,以期为政府应对网络舆情提供理论参考.

2 大数据背景下网络舆情主体交互机制研究

2.1

大数据与网络舆情

维基百科对大数据的定义是“所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理的时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息”,且具备规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)和价值性(value)等特点[23].

突发事件网络舆情的形成一般要经过突发事件发生、政府或网民发布信息、媒体传播信息等环节,所以,除政府外,网络舆情主客体还包括事件、媒体和网民等.随着移动宽带互联网的普及以及各类事件的频繁发生,网民对某一突发事件热议产生的网络舆情形成一个非常典型的大数据场景(见图2).首先,互联网的普及使得每天都会产生大量网民关注的热点事件,网民对这些热点事件发表个人观点时产生海量数据;其次,网络舆情信息数据的种类繁多,包括文字、图片、数字、音频、视频等;第三,网络舆情信息数据的价值密度低,需要网络舆情分析人员在海量信息中去除噪声,找出有用的信息.

2.2

大数据背景下网络舆情主体交互机制研究

大数据背景下,网络舆情主体包括普通网民、政府、网络媒体、意见领袖、等,普通网民发布信息数量多,政府、意见领袖等社会力量发布信息数量相对较少,但在舆情传播过程中发挥巨大作用,故本文将普通网民称之为网体,其产生的舆情信息称之为网民舆情,将政府、意见领袖、网络媒体等称之为作用主体,其产生的舆情信息称之为主体舆情.突发事件发生后,网民、政府、网络媒体等发布的信息交织在一起,形成庞大的网络信息场,其中包含两个重要过程,即网民舆情和主体舆情两个过程(见图3).首先,普通网民针对突发事件发布信息,其中包含网民情绪、情感的表达,体现着网民的社会认知、情感和态度,承载着网民心理的诉求,所以,网民舆情就是普通网民通过发布信息表达自身某种诉求的过程;其次,面对网民发布的信息,作用主体发布信息来回复网民的心理诉求,所以,主体舆情就是政府等作用主体通过发布信息引导网民的过程;更进一步,网民发布的信息因数量庞大更接近于信息的自然增长状态,而作用主体尤其是政府发布信息则是可以调控的,由于两个过程都是以信息为媒介来进行交流,所以本文基于信息量来构建大数据背景下突发事件网络舆情主体交互模型,以期为政府应对网络舆情提供理论依据.

3 大数据背景下网络舆情主体交互模型与仿真

3.1

大数据背景下网络舆情主体交互模型

首先,根据网络舆情主体交互机制,网民舆情和主体舆情都是以信息为载体,故信息量是其关键指标;其次,根据网络舆情定义[24-25],网络舆情即网民通过互联网对某一网络话题进行交流的信息总和.基于以上两点,本文将信息量(发布和被转发信息的和值)作为变量建模来研究网络舆情主体交互过程.

假设x(t)代表普通网民针对某一突发事件进行交流而形成的网络舆情信息量(简称网民信息量),初值x(0)等于x0,yi(t)代表第i个作用主体发布或被转发的信息量(简称主体信息量),初值yi(0)等于yi0,两者都是随时间变化的连续可微函数,且x(t)的上限为N,代表网民发文潜力,yi(t)的上限为Mi,代表作用主体的发文潜力,i等于1,2,3,...,n.

根据文献研究[26],网民信息量和主体信息量变化规律为

3.2

数值仿真

首先,为方便仿真研究,本文根据作用主体的发文潜力和引导舆情的能力,将作用主体分为高级作用主体、中级作用主体和初级作用主体,且数量分别为1个、2个和3个,同类主体引导舆情的能力相同,所以本文作用主体数量n等于6;其次,由于舆情传播时间较长,故初始值占发文潜力的比例较低,故本文取x(0)等于10%N、yi(0)等于10%Mi;最后,由于信息固有增长率与突发事件有关,所以针对某一突发事件而言,网民信息增长率固定不变,但主体的信息增长率会随着主体积极程度发生变化,为便于研究主体积极程度的影响,文中暂时取r等于μi等于0.5(见表2).为更好地研究模型解的特性,本文首先开展静态仿真,即基于交互度(H)研究多主体交互效果;其次开展动态仿真,即在原有模型基础上,新增作用主体或者变动作用主体的积极性来研究交互效果.

3.2.1 静态仿真  

(1)H等于1:全有效(ai>0)交互模式

取主体交互合力h分别为1.2、1.4、1.6、1.8,则H等于1绘制多主体全有效交互效果图.通过对比原始状态和多主体合力交互作用后的状态不难发现:多主体全有效交互作用后,网络舆情经过5个单位后,快速提升至值(420-580之间),然后逐步回落趋近于零(舆情风险消失);主体交互合力越大,引导舆情效果越好,快速回落且舆情值明显降低(见图4).容易看出多主体全有效交互作用模式(H等于1)能够很好地引导和控制网络舆情.

(2)H≤0:全无效(ai≤0)交互模式

取主体交互合力h分别为-0.2、-0.4、-0.6、-0.8,则H≤0,绘制多主体全无效(ai≤0)交互作用效果图.通过对比原始状态和多主体合力交互作用后的状态不难发现:多主体全无效交互作用后,网络舆情经过10个单位后,快速提升至值(2400-3600之间);对比原始状态,交互合力降低0.2,舆情便提升400左右且无回落迹象;虽然最后舆情趋于稳定,但是舆情风险提升20%-80%,如果触发衍生舆情,极易开启新一轮更为猛烈的舆情危机(见图5).容易看出多主体全无效交互模式(H≤0)会使网络舆情风险激增,大大增加了政府应对网络舆情的难度.

(3)0<H<1:部分无效交互模式

当0<H<1时,可能存在部分作用主体的引导舆情效果无效,即存在某些ai<0.取主体交互合力h分别为0.2、0.4、0.6、0.8,绘制多主体部分无效交互作用效果图.通过对比原始状态和多主体合力交互后的状态不难发现:多主体作用于网络舆情后,最终舆情值稳定于400-1600之间,网络舆情风险降低20%-80%;主体交互合力h越大,引导效果越好,舆情值以及最终稳定值均明显降低(见图6).容易看出多主体部分有效交互模式(0<H<1)能够很好地降低网络舆情风险,舆情引导效果比较理想,但在舆情传播后期,仍需政府及时监测舆情进展,防止衍生舆情发生.

3.2.2 动态仿真: 新增作用主体

0≤H<1前提下,固定初始交互状态h等于0.8,然后在此基础上新增高级、中级和低级作用主体,研究新增主体后的交互效果.为了仿真图形中便于区别原始曲线和新增曲线,故将新增高级、中级和低级作用主体的信息量上限适当增加,设置为240 、120、70 ,其他参数保持不变.

(1)良性模式n+1:新增正面交互主体

在新增正面高级、中级和低级作用主体后,交互合力由0.8变为1、0.95和0.9,绘制仿真效果图.通过对比原始交互状态(h等于0.8)和新增正面作用主体后的状态不难发现:新增正面作用主体后,多主体交互效果在原有基础上得到较大提升且新增高级主体的导控效果更为明显;新增正面作用主体可降低舆情和舆情稳定值,进而大大降低舆情风险;随着新增正面作用主体的增加,交互度由0.8变为0.9、0.95、1,舆情风险降低10%、15%、20%.由此可见,新增正面作用主体后,交互效果更能趋近于全有效交互模式(H等于1)(见图7).

(2)恶意模式n+1:新增负面作用主体

在新增负面高级、中级和低级作用主体后,交互合力由0.8下降为0.6、0.65和0.7,绘制仿真效果图.通过对比原始交互状态(h等于0.8)和新增负面作用主体后的状态,舆情稳定值由400变为600、700、800,交互度由0.8变为0.6、0.65、0.7,舆情风险提升10%、15%、20%(见图8).不难发现:随着新增负面作用主体的增加,原有引导效果被“抵消”,舆情风险随着负面主体数量的增加而增加;新增负面作用主体后,舆情值变大但不明显,但舆情稳定值明显增大.

3.2.3 动态仿真:作用主体积极程度分析

网络舆情传播过程中,由于网民信息量非常大,所以更接近于信息的自然增长,其增长率与突发事件性质有关,而作用主体的信息量则相对较少,其信息量及其增长率与作用主体的积极程度有关.本文将调节作用主体发布的信息量增长率来研究作用主体积极程度与交互效果的关系.

(1)提升r:主动模式

0≤H<1前提下,固定初始作用状态h等于0.8,将高级、中级、低级作用主体的信息增长率r由0.5分别提升至0.8,绘制仿真效果图.通过对比原始交互状态和提升增长率后的状态,舆情稳定值不变,均为400,但舆情值由790分别减少至765、745、730(见图9).不难发现:提升作用主体的信息量增长率可以降低舆情值,其降低程度与作用主体的积极程度呈正比.此外,由于作用主体发布信息的增长率高于网民信息增长率(0.8>0.5),则作用主体发布信息的扩散期(信息快速增长期)对应的时刻提前于值对应的时刻,即作用主体“发声”提前于网民的“发声”.

(2)降低r:被动模式

0≤H<1前提下,固定初始交互状态h等于0.8,将高级、中级、低级作用主体的信息增长率r由0.5分别降低至0.2,绘制仿真效果图.通过对比原始交互状态和降低增长率后的状态,舆情稳定值不变,均为400,但舆情值由790分别增加至830、880、905(见图10).不难发现:相比提升信息量增长率后的变化程度,降低变化率的变化程度更大,即降低作用主体信息增长率之后,舆情引导效果明显下降,舆情值明显提升,其提升程度与作用主体的积极程度呈正比.此外,由于作用主体发布信息的增长率低于网民信息增长率(0.5>0.2),则作用主体发布信息的扩散期对应的时刻晚于值对应的时刻,即作用主体“发声”晚于网民的“发声”.

4 大数据背景下政府应对突发事件网络舆情的对策

前文通过模型分析及数值仿真,研究了主体数量、交互系数、发文潜力、信息增长率等模型参数在舆情引导过程中发挥的作用,容易得出政府应对网络舆情的目标(见表3).基于此,本文将重点研究政府应对突发事件网络舆情的事前对策和事后对策.事前对策即在突发事件没有发生的时候,政府应对网络舆情的防御性策略;事后对策即在某个突发事件发生后,政府应对网络舆情的应急对策.

4.1

事前对策

(1)多主体协同应对网络舆情:增加正面作用主体数量n+1

大数据环境下,政府应实现从单一主体管理向政府主导、社会多方力量共同参与的多主体协同应对的转变(见图11).构建以政府为主导的多主体协同应对机制,让互联网协会、各行业学会、各类守法的网络意见领袖(网络大V)等民间组织发挥其应有作用.如,2013年8月,国家互联网信息办公室主办了网络名人社会责任论坛,国信办主任领导与网络名人交流座谈.此外,还应构建各地方政府之间的联动机制,事前经常开展跨区域舆情应对模拟演练、举办实践经验交流研讨会等活动,事后才可形成“一方有难、八方支援”的效果.

(2)完善内部联动机制:提升初值yi(0),争取先动优势

目前,我国政府应对网络舆情的职能分散在不同的部门,概括起来主要可以分为四类:接入监管部门(门与工商部门)、安全管制部门(门与门)、内容管制部门(和地方的新闻办公室和对外宣传办公室)、其他有关部门(门、新闻出版部门和广电部门)及中国互联网络信息中心(CNNIC)等[28].基于此,本文将军事领域的ISR建模思想融入政府应对网络舆情,构建以情报为中心的政府内部联动机制(见图12),可实现大数据环境下舆情引导一体化,是政府各部门间的“粘合剂”.

(3)提升主体交互积极性,转化更多高级作用主体:提升增长率r及发文潜力 Mi

单位时间发布或转发的信息数量直接决定信息增长率的大小,所以提升增长率r的关键包括两个方面:第一,作用主体及时、持续发布突发事件进展信息;第二,提升粉丝数量,使作用主体发布的信息能够快速被转发,前者是“基数”,后者则是“加速器”.基于此种考虑,以政务微博为例(见图13),一方面提升政务微博的公信力,可增加直接粉丝数量,保证应对舆情的“基数”快速增长;另一方面,与网络大V互粉并激发其应对舆情的积极性,则可提升间接粉丝数量,政府发布的信息会加速增长.许多地方政府和宣传部门邀请网络大V、知名博主考察、采风,很好地提升了网络大V参与舆情应对的积极性,如陕西网络大V一行走进绥德;四川广安邀请大V参加“小平故里行”等.

(4)提升自身专业水平,发挥智库作用,保证有效交互模式:防止ai<0

大数据环境下网络舆情涉及新闻学、传播学、管理学、统计学、心理学、情报学、信息科学等学科,这就需要大力培养网络舆情人才队伍,提升网络舆情工作人员的专业水平,以保证发布信息科学、有效.此外,据中国知网文献搜集结果(见图14),目前网络舆情研究多集中在高等院校,如华中科技大学、电子科技大学、中国人民部队学院、北京邮电大学等高校,政府应积极联系各大高校网络舆情科研团队组建协同创新中心,使之在应对网络舆情时发挥智库作用.

4.2

事后对策

(1)积极主动应对舆情:提升增长率

作用主体积极主动应对舆情,除了保证发布信息及时外,还应保证持续发布信息.以单主体为例,原始模型为:

其中K为作用主体及时发布的信息量,K≤200.令K在20和200之间浮动,绘制仿真对比图(见图15),不难发现持续发布信息引导舆情的效果远超没有持续性的交互方式.基于以上仿真结果,政府部门除了自身及时、持续发布信息外,一方面应主动联系网络媒体,发布突发事件相关信息,使政府公布的消息成为媒体的信源,网络媒体以此为素材发布信息;另一方面,应邀请若干守法的网络大V组建临时专家组,在政府信息共享后,发布事件进展信息,则政府、媒体、网络大V的信息会被逐级转发,可很好地达到持续引导舆情的效果.

(2)开发面向大数据的监测系统,及时监测负面主体:降低负面主体影响n-1

大数据环境下,网络舆情监测要多级联动、多家联合,实现信息畅通和资源共享,确保监控的全天候、全网络,加强对重点人群、重大事件和敏感节点的监测.此外,突发事件发生后,政府应第一时间启动舆情监测,但要改变监测方法.目前,国内网络舆情软件的监测方式主要以信息总量监测为主,这种监测方式的弊病在于发现负面主体的时候,负面舆情已成规模,难以控制.根据作者以往的研究[29],监控重点应该在对网络信息总量监测基础上重点监测信息变化率,及时提取变化率较大的信息进行舆情研判,确定正面或者负面作用主体后,再制定相应的对策(见图16).

(3)拓宽信息公开途径和渠道,保证有效交互模式:防止ai<0

发布和转发信息除了做到及时、准确外,还应注重信息的流动渠道.如某些突发事件发生后,政府往往在政府网站或者“两微一端”上发布信息,但这些信息未必会被转发至其他网络平台上,所以,很多网络平台的网民依旧“信息闭塞”,导致信息不对称,舆情很难得到有效交互效果,从而降低政府应对网络舆情的效果.目前,舆情信息传播渠道很多(见图17),政府可以通过面向大数据的舆情监测,充分发挥网络平台的作用,研判各个网络平台上舆情扩散程度等制定相应的信息发布渠道.

5 结语

党的十八届三中全会指出要“推动国家治理体系和治理能力现代化”,政府应对网络舆情则是其中的重要组成部分,随着大数据技术的发展,必将为政府应对网络舆情带来清新空气和崭新气象.本文通过研究大数据背景下突发事件网络舆情主体交互机制,构建了大数据背景下多主体交互模型,通过数值仿真研究了作用主体间的相互影响程度、新增作用主体对引导效果的影响等问题,并在此基础上得出相应对策,为政府应对突发事件网络舆情提供参考依据.此外,根据文中构建的数学模型并结合突发事件案例,可以估算各个作用主体在某个突发事件中的交互效果,进而为开展交互效果评估提供参考.

此文总结,本文论述了关于舆情和交互和大数据背景方面的网络舆情论文题目、论文提纲、网络舆情论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.

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