网络舆情事件用户在线评论行为预测研究

1

作者 沈旺 李欣 +1 位作者 孙珂 李昕娱 《现代情报》 北大核心 2025年第12期118-129,共12页

[目的/意义]在网络舆情日益复杂的背景下,提出一种融合网络事件特征的DRSN-CW-LSTM混合网络架构用户在线评论行为预测模型,为网络舆情治理、危机应对和舆论引导策略制定提供参考。[方法/过程]该模型综合考量并提取不同用户特征与舆情事... [目的/意义]在网络舆情日益复杂的背景下,提出一种融合网络事件特征的DRSN-CW-LSTM混合网络架构用户在线评论行为预测模型,为网络舆情治理、危机应对和舆论引导策略制定提供参考。[方法/过程]该模型综合考量并提取不同用户特征与舆情事件特征,融合深度残差收缩网络与长短时记忆网络的混合网络模型,将软阈值化作为非线性层引入深度残差收缩网络结构,提升用户在线评论行为预测的准确性。[结果/结论]在网络舆情事件真实数据集上的实验结果表明,与其他基线模型进行对比,提出的方法具有很强的实用性和更高的准确性。 展开更多

关键词 用户评论行为 深度残差收缩网络 DRSN-CW-LSTM网络 网络舆情事件 评论行为预测

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试论高校网络评论员队伍的建设与管理 被引量：14

2

作者 葛晨光 《教育与教学研究》 2009年第12期70-72,共3页

加强高校网络评论员队伍建设是做好高校舆情分析及引导的内在要求,也是做好高校校园网络文化建设管理的重要任务之一。高校要把握形势、提高认识,严格条件、明确职责,组建一支数量充足、素质优良的网络评论员队伍。同时,高校要加强领导... 加强高校网络评论员队伍建设是做好高校舆情分析及引导的内在要求,也是做好高校校园网络文化建设管理的重要任务之一。高校要把握形势、提高认识,严格条件、明确职责,组建一支数量充足、素质优良的网络评论员队伍。同时,高校要加强领导,完善管理,提供服务,大力培养提高网络评论员的工作技能和水平,充分发挥其在高校舆情引导和网络文化建设管理中的重要作用。 展开更多

关键词 高校舆情 网络管理 网络评论员 舆情引导

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融合评论影响力的网络舆情热点主题演化研究 被引量：15

3

作者 丁晟春 刘笑迎 李真 《现代情报》 CSSCI 2021年第8期87-97,共11页

[目的/意义]在舆情领域,通过对已知主题生命周期演化轨迹的分析、热点与非热点主题演化过程的对比,可以更好地把握热点主题演化规律。[方法/过程]本文提出将TF-IDF算法融合评论影响力选择主题特征词,在此基础上,通过计算主题强度与相似... [目的/意义]在舆情领域,通过对已知主题生命周期演化轨迹的分析、热点与非热点主题演化过程的对比,可以更好地把握热点主题演化规律。[方法/过程]本文提出将TF-IDF算法融合评论影响力选择主题特征词,在此基础上,通过计算主题强度与相似度提出了6种主题演化形式,并在主题演化阶段将主题强度与主题内容两方面相结合进行了可视化实验。[结果/结论]最终展示出各个时间窗里的主题内容及主题强度,分析与挖掘出舆情事件中网民观点随时间的演化形式与演化规律。 展开更多

关键词 微博评论 评论影响力 网络舆情 主题演化 社会网络 TF-IDF算法 可视化

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面向大众点评网评论的文本情感分析研究 被引量：6

4

作者 刘策 李贞 颜明会 《现代信息科技》 2021年第19期37-39,共3页

随着移动互联网技术的发展,网络文本信息量迅速增长。现有的情感分析库snownlp,多用于对购物评论的情感分析。鉴于snownlp在美食评价中对情感分析不理想,以大众点评网评论为例,运用jieba分词、Bag of words模型和多项式朴素贝叶斯方法... 随着移动互联网技术的发展,网络文本信息量迅速增长。现有的情感分析库snownlp,多用于对购物评论的情感分析。鉴于snownlp在美食评价中对情感分析不理想,以大众点评网评论为例,运用jieba分词、Bag of words模型和多项式朴素贝叶斯方法构造出一种基于朴素贝叶斯模型的情感分类构造器。通过对评论文本数据集的训练和测试可知,该构造器的情感分析效果明显优于snownlp,为消费者了解美食在大众心目中的口碑提供了帮助。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯算法 情感分析 snownlp 大众点评网

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医疗突发事件网络新闻的舆情传播特征分析 被引量：6

5

作者 陈立富 《解放军医院管理杂志》 2015年第1期62-64,共3页

网络新闻对舆情的发生与发展有重要作用,本文以"产妇羊水栓塞死亡事件"网络新闻为研究实例,将网络新闻及其跟帖作为研究对象,从网络新闻数量、网络新闻分布与来源,以及网络新闻内容与跟帖态度三个方面,对于突发医疗事件舆情... 网络新闻对舆情的发生与发展有重要作用,本文以"产妇羊水栓塞死亡事件"网络新闻为研究实例,将网络新闻及其跟帖作为研究对象,从网络新闻数量、网络新闻分布与来源,以及网络新闻内容与跟帖态度三个方面,对于突发医疗事件舆情传播规律分析,阐述网络新闻在舆情发生和发展中的作用,指出医疗事件网络新闻舆情特点,为医疗事件的网络舆情预警和引导提供参考。 展开更多

关键词 突发医疗事件 网络舆情 网络新闻 新闻跟帖 传播特征

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直接民意、间接民意及司法应对—分类学视角下对司法与民意关系的再审视 被引量：3

6

作者 王庆廷 《新疆大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 2015年第6期51-59,共9页

司法与民意的传统研究容易陷入"大词法学"的困境,问题症结就在于对民意的看法太过粗糙,尤其是缺少民意概念的语境分析和民意面相的学术分类。为走出困境,需要将司法语境下的民意界定为"部分无直接利害关系的人就某一司... 司法与民意的传统研究容易陷入"大词法学"的困境,问题症结就在于对民意的看法太过粗糙,尤其是缺少民意概念的语境分析和民意面相的学术分类。为走出困境,需要将司法语境下的民意界定为"部分无直接利害关系的人就某一司法问题表达的意见",同时考量关注对象、表达内容、表现方式等综合标准将民意划分为"直接民意和间接民意"。无论是直接民意还是间接民意,都与司法分享两个层面的合理性:一是价值合理性,二是冲突合理性(必然性)。司法与民意的良性互动有基础的理论支撑,基于各自特点,对于直接民意,需要建构一套机制化的、可操作的回应模式,重在积极回应,主要是微观层面的构建。对于间接民意,需要建构一套整体的系统的机制性策略,重在能动应对,主要是中观层面的构建。 展开更多

关键词 大词法学 直接民意 间接民意 联名信 网络评论

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个人信息保护政策的网络评价量化计算模型实证研究 被引量：2

7

作者 周庆山 赵菲菲 董立峰 《现代情报》 CSSCI 2022年第6期3-16,共14页

[目的/意义]通过对个人信息保护政策的网络评价文本进行分析挖掘,可为政府相关部门了解个人信息保护政策具体政策评价提供重要参考维度。[方法/过程]本文结合半结构访谈、网络媒体传播及公众社交平台评论数据,采用定性和定量研究相结合... [目的/意义]通过对个人信息保护政策的网络评价文本进行分析挖掘,可为政府相关部门了解个人信息保护政策具体政策评价提供重要参考维度。[方法/过程]本文结合半结构访谈、网络媒体传播及公众社交平台评论数据,采用定性和定量研究相结合的方法,从政策完善度、政策效果、政策宣传、政府信任等多个维度入手,构建个人信息保护政策的网民评价计算框架。[结果/结论]在计算框架中,本文创新性地提出“议程设置匹配度”“政策各维度正负面占比”等核心指标,以及网络主题抽取模型,最终对6项个人信息保护政策进行了量化实证计算,基于对实验结果的分析,为提高个人信息保护政策的公众认可度提出参考建议。 展开更多

关键词 网络评价数据 公共政策评价 计算框架 个人信息保护政策

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评论簇在网络舆论中的情感倾向代表性研究 被引量：12

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作者 杨小平 马奇凤 +3 位作者 余力 莫雨婷 吴佳楠 张悦 《现代图书情报技术》 CSSCI 2016年第7期51-59,共9页

【目的】验证评论簇在网络舆论中具有情感倾向代表性作用。【方法】提出基于社会网络分析的评论簇对象情感倾向性分析模型。针对网络新闻事件,以新闻的用户评论(评论总集)为语料数据,对语料数据进行结构化处理和分析,借助评论主体的形... 【目的】验证评论簇在网络舆论中具有情感倾向代表性作用。【方法】提出基于社会网络分析的评论簇对象情感倾向性分析模型。针对网络新闻事件,以新闻的用户评论(评论总集)为语料数据,对语料数据进行结构化处理和分析,借助评论主体的形式化关系,建立具有网络节点和拓扑连接关系的知识图谱,寻找最优评论簇。以评论簇的评论主体及其对应的评论对象为主,对评论簇内的核心人物及其评论进行语义分析,计算得到评论簇情感倾向,并与对应新闻的评论总集情感倾向作对比。【结果】实验结果表明,评论簇和评论总集中的情感强度趋于一致,新闻的评论簇对新闻具有较好的情感倾向代表性,并能将网络舆情对象情感挖掘算法的性能提高58%。【局限】由于本文的评论簇对象情感倾向性分析模型在情感特征词识别和抽取方法上使用不够完善,导致少量中文分词和词性标注错误、语法依存关系错误,且未将程度词考虑在内。【结论】评论簇在网络舆论中具有情感倾向代表性作用,可提高网络舆情对象情感计算的性能,可灵活有效地降低舆情分析的时间和空间复杂度。 展开更多

关键词 语义网络 知识图谱 核心人物 网络舆情 评论簇 情感倾向计算

原文传递

风险社会视角下网络新闻评论的舆论引导路径探析 被引量：1

9

作者 陈海波 《阴山学刊》 2014年第6期70-73,共4页

目前中国正处在社会转型期,社会各个层面突显出来的矛盾较为集中和尖锐,风险社会的诸多关键性议题进入媒体报道的视野。网络新闻评论是网络舆情的重要集散地,在风险认知、风险沟通、风险话题和风险教育等环节起着重要作用。充分拓展网... 目前中国正处在社会转型期,社会各个层面突显出来的矛盾较为集中和尖锐,风险社会的诸多关键性议题进入媒体报道的视野。网络新闻评论是网络舆情的重要集散地,在风险认知、风险沟通、风险话题和风险教育等环节起着重要作用。充分拓展网络新闻评论的意见平台、关注微博和微信等新媒体舆论圈、强化主流和权威的声音、培养公众的批判意识等可以平衡社会心态、疏导公众情绪、更好地构筑正能量意见流。 展开更多

关键词 风险社会 网络 新闻评论 舆论引导

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社交媒体中主流网络民意的表达与演化:基于共评网络的分析 被引量：2

10

作者 沈洪洲 闻育 +1 位作者 黄仕靖 袁勤俭 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2023年第10期138-146,137,共10页

[目的/意义]基于社交媒体用户的共同评论关系构建共评网络,综合运用社会网络分析与自然语言处理技术,探索高效挖掘社交媒体中主流网络民意的方法。[方法/过程]按阶段梳理社交媒体用户共评关系并构建共评网络,综合利用K核分解和核塌缩分... [目的/意义]基于社交媒体用户的共同评论关系构建共评网络,综合运用社会网络分析与自然语言处理技术,探索高效挖掘社交媒体中主流网络民意的方法。[方法/过程]按阶段梳理社交媒体用户共评关系并构建共评网络,综合利用K核分解和核塌缩分析识别核心评论用户群;以核心评论用户群为目标分析对象,从主题和情感两个维度构建主流网络民意的表达,并分析网民讨论热点及情感分布的综合演化过程;利用新冠病毒感染疫情相关热门微博的评论数据进行实证研究。[结果/结论]共评网络分析可以准确识别出社交媒体中的核心评论用户群,其拥有结构稳定且联系紧密的共评关系;聚焦于核心评论用户群的评论内容,即可实现主流网络民意的高效挖掘,准确呈现出网民主要诉求和情感的变化特征;实证结果与我国新冠病毒感染疫情中的应对实情和网络舆论走势基本契合,证明了此方法的有效性。 展开更多

关键词 网络民意 共评网络 主题建模 情感分析 新冠病毒感染疫情

原文传递

基于主题划分的在线评论影响力度量方法研究 被引量：1

11

作者 金加卫 王占凤 李玲玲 《巢湖学院学报》 2017年第3期35-41,共7页

伴随着网络信息技术的飞速发展,消费者更倾向于在互联网上发表在线评论,这类评论对潜在消费者购买决策和企业市场推广具有重要影响。文章分析互联网在线评论影响力,遴选影响力指标,借鉴主题划分思想,构建了基于主题划分的在线评论影响... 伴随着网络信息技术的飞速发展,消费者更倾向于在互联网上发表在线评论,这类评论对潜在消费者购买决策和企业市场推广具有重要影响。文章分析互联网在线评论影响力,遴选影响力指标,借鉴主题划分思想,构建了基于主题划分的在线评论影响力度量方法,实现对网络社区在线评论影响力的有效度量,并采用大众点评网实验数据检验其合理性和可行性。 展开更多

关键词 在线评论 主题划分 影响力 大众点评网

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情绪性在线评论下舆情演化与焦点事件治理研究 被引量：7

12

作者 刘春年 肖迪 《现代情报》 CSSCI 2020年第9期133-143,155,共12页

[目的/意义]基于社交媒介用户在线评论的情感挖掘,能够解析用户情感强度与事件焦点的演化规律,从而有助于政府采取针对性措施对应急活动进行有效安排。[方法/过程]本文以“玛利亚”飓风为例,以相关Twitter内容文本为数据,在文本情感值... [目的/意义]基于社交媒介用户在线评论的情感挖掘,能够解析用户情感强度与事件焦点的演化规律,从而有助于政府采取针对性措施对应急活动进行有效安排。[方法/过程]本文以“玛利亚”飓风为例,以相关Twitter内容文本为数据,在文本情感值与强度值计算的基础上,引入时间序列分析对文本内容进行分析,进行情感极性和情感强度分析用户情感演化特征及波动规律。[结果/结论]1)信息的异化颠倒了人与信息之间的关系,存在路径依赖现象,需要致力于异化困境、减少信息恐惧,进而实现信息的积极路径依赖;2)快速救援能力仍是民众关注的重点,公益募捐是灾后的热点话题,并持续向民众带来积极的情感影响,政府负面新闻则是网民负面情绪衍生的激发器;3)灾害事件后期舆论“失焦”现象明显,政府与媒体保持“同盟关系”有助于舆情聚焦。 展开更多

关键词 在线评论 网络舆情 舆情演化 应急 情感分析 信息异化 舆情失焦

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基于舆情分析的西安市五星级酒店服务质量评价研究 被引量：2

13

作者 朱晓晴 胡玉龙 +1 位作者 李荣飞 张月 《西安文理学院学报（社会科学版）》 2020年第2期105-108,共4页

酒店服务质量的高低直接关系到酒店经营效益的好坏,来自互联网的顾客点评信息能较好地反映顾客对酒店服务质量的感知评价和关注重点,也体现了顾客消费的体验感知与期望的比较,通过对携程网网络评论的研究,分析了网络评论与酒店服务质量... 酒店服务质量的高低直接关系到酒店经营效益的好坏,来自互联网的顾客点评信息能较好地反映顾客对酒店服务质量的感知评价和关注重点,也体现了顾客消费的体验感知与期望的比较,通过对携程网网络评论的研究,分析了网络评论与酒店服务质量之间的关系及影响服务质量的因素,并提出自己的观点,以期为西安市五星级酒店服务质量的改进提供借鉴。 展开更多

关键词 舆情分析 网络舆情 网络评论

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试析我国非理性网络评论问题——以江歌案为视角 被引量：3

14

作者 杨其虎 何娅洁 《合肥师范学院学报》 2019年第3期43-47,共5页

在自媒体时代,微博、微信等各大网络平台逐渐成为新闻舆论发酵的重要场所,它们为非理性网络评论创造了条件,如果对其放任自流,非理性网络评论会产生误导网民,对社会事件进行发酵,导致某个网民群体的道德失范等不良影响。江歌案表明,非... 在自媒体时代,微博、微信等各大网络平台逐渐成为新闻舆论发酵的重要场所,它们为非理性网络评论创造了条件,如果对其放任自流,非理性网络评论会产生误导网民,对社会事件进行发酵,导致某个网民群体的道德失范等不良影响。江歌案表明,非理性网络评论的成因、影响是深层次、多方面的,非理性网络评论的规范需要从媒体、网民、网络环境多个方面切入。 展开更多

关键词 网络评论 非理性 影响 社会舆论 自媒体

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基于用户情感变化的新冠疫情舆情演变分析 被引量：43

15

作者 张琛 马祥元 +1 位作者 周扬 郭仁忠 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期341-350,共10页

新冠肺炎疫情作为国际性突发公共卫生事件引发了社会媒体的高度关注。微博评论内容是用户对疫情中介性事件的认知、态度、倾向和行为的汇集,为基于用户情感分析的舆情演化研究提供了高现势性和高时序性的文本语料。本文以2020年1月23日... 新冠肺炎疫情作为国际性突发公共卫生事件引发了社会媒体的高度关注。微博评论内容是用户对疫情中介性事件的认知、态度、倾向和行为的汇集,为基于用户情感分析的舆情演化研究提供了高现势性和高时序性的文本语料。本文以2020年1月23日至4月8日期间"人民日报"每日疫情通报的微博评论为信息基底,首先使用中文自然语言处理工具SnowNLP对语料进行情感倾向性抽取,完成正负向的情感分类,然后基于Single-Pass聚类算法实现文本语料的聚类分析,探索疫情热点话题,最后利用Louvain社团发现算法实现舆情被关注度的信息挖掘。①时间维度上,每日情感趋势表明用户经历了焦虑害怕(1月24日—2月18日)、平稳自信(2月19日—3月15日)和紧张担忧(3月16日—4月8日)的情感更迭阶段;②空间维度上,用户参与数量、所在地情绪状态和评论地情绪投射等关联分析显示不同行政区的疫情关注度和情感状态存在明显差异,疫情越严重地区的微博用户,其参与度越高且情绪状态与投射值越低。该研究通过引入自然语言处理技术和社团网络算法,构建出一种面向社交媒体评论文本数据的舆情分析方法框架,为重大公共事件的舆情研究提供了理论支持和创新思路。 展开更多

关键词 新冠肺炎疫情 微博评论 情感分析 主题聚类 舆情演变 社团网络 时空数据分析 网络爬虫

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面向文本情感分析的BiTCN-SA模型的研究 被引量：1

16

作者 卞玉露 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第6期38-42,67,共6页

为解决传统神经网络模型不能完整获取文本特征表示以及上下文信息使用不足的问题,提出一种面向文本情感分析的BiTCN-SA模型架构。首先采用Word2Vec中的Skipgram词向量表示方法将词向量序列输入模型;然后借助BiTCN双向提取文本全局特征,... 为解决传统神经网络模型不能完整获取文本特征表示以及上下文信息使用不足的问题,提出一种面向文本情感分析的BiTCN-SA模型架构。首先采用Word2Vec中的Skipgram词向量表示方法将词向量序列输入模型;然后借助BiTCN双向提取文本全局特征,同时很好地联系上下文序列特征;最后添加自注意力层以捕捉文本特征的内部相关性,帮助模型优化特征,提高情感分析的准确率。以BiTCN为基线模型,在大众点评餐厅评论数据集上对比了6种模型的情感分类结果,实验结果显示,BiTCN-SA模型的准确率可达95.1%。结果表明,与基线模型相比所提模型的准确率提升了2.3%;与主流深度学习方法CNN,LSTM,BiLSTM,TCN相比,准确率有了8.2%,14.4%,4.8%,9.6%不同程度的提升,均证明了BiTCN-SA模型在文本情感分析中的有效性。 展开更多

关键词 时间卷积神经网络 自注意力机制 词向量 大众点评 情感分析

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基于生成式对抗网络的互联网评论区舆情检测方法 被引量：2

17

作者 赵晓纯 《智能物联技术》 2024年第3期137-140,共4页

互联网评论区的数据量庞大,且用户评论的更新速度极快,需要处理的数据量巨大,导致检测互联网评论区舆情的速度较慢,为此研究基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的互联网评论区舆情检测方法。首先预处理信息,包括... 互联网评论区的数据量庞大,且用户评论的更新速度极快,需要处理的数据量巨大,导致检测互联网评论区舆情的速度较慢,为此研究基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的互联网评论区舆情检测方法。首先预处理信息,包括去除噪声和标准化文本数据。其次,利用GAN生成模拟的舆情信息,增强模型的泛化能力。再次,提取舆情信息的特征,反映文本的情感倾向和主题内容。最后,通过主题分类算法实现舆情检测,准确判断评论的主题类别和情感态度,为舆情监控和应对提供有力支持。实验结果表明,即使评论数量高达492.6万条,该方法依然能够保持每秒处理475000条评论的速度,具有显著的处理速度优势。 展开更多

关键词 生成式对抗网络(GAN) 互联网评论区 评论区舆情 舆情检测

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