论文基于复杂网络理论舆情信息传播和治理是适合不知如何写舆情信息方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于2018最新舆情信息范文论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
〔摘 要〕文章首先将复杂网络研究方法引入到舆情网络信息分析之中,并介绍了该方法的基本研究步骤；重点介绍了目前比较成熟且和复杂网络结合紧密的网络病毒传播理论和舆情网络模型；最后,文章提出了基于复杂网络的舆情信息治理的具体办法,包括3种免疫策略和靴襻渗流模型策略.文章为搭建高效合理的舆情网络环境提供了一种研究新思路,进而可以帮助政府提升对网络舆情信息管理的水平.
〔关键词〕复杂网络；舆情信息；免疫预防；靴襻渗流
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.04.005
〔中图分类号〕G250.7；TY391 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2016）04-0026-04
〔Abstract〕Firstly,the paper introduced the research methods of complex network into the analysis of public opinion network and describes its basic research steps；Next,it focused on the more mature of virus propagation network model theory and public opinion model which has a close connection with complex network；Finally,the paper proposed some specific measures of public opinion based on complex network including three immunization strategy and bootstrap percolation modeling strategy.The paper provided a new idea to build an efficient and rational public opinion network environment.And thus it enhanced the Governments overall management of the network of public opinion information.
〔Key words〕complex network；public opinion；immunity and prevention；bootstrap percolation
进入21世纪以来,我国大量的社会矛盾和经济矛盾叠加在一起,预示着我国已经进入到一个关键社会变革期,而伴随而来的就是一件件的群体性冲突事件.据报道,此类事件的总数已经多达6万起,参和人数陡然增加到300多万人,这些突发事件给国家带来的影响不光是经济损失,更多的是社会稳定根基问题.所以,对于这些事件的分析和对策研究已经显得十分迫切.通过我们的观察发现,伴随通信和交流方式的改变,网络舆情已经成为 件发展演变的一大要素,许多谣言乃至群体性恶性事件的发生背后都有网络传播的推动.对于网络舆情信息的具体研究而言,首先是网络舆情研判的方式方法.简而言之,就是如何发现网络中的非正常舆论信息及倾向.目前,全世界对网络舆情的研究已经非常普遍,但还没有形成一套标准化的操作模式和规范.这其中最具代表的方法包括人海浏览法、关键词搜索法、多文档精选法、模板因子法及网络实验法[1].这些方法基本上都是建立在传统的人文领域,主要是阐述了信息在网络中传递的过程.这些方法的侧重点在于定性的衡量突发事件在网络中传播的规律和因果关系.这些方法的分析结果往往多是一级文本信息,而目前舆情分析更多的关注点在于网民在某一事件之后的情绪变化,特别是信息转发率和信息评论.这些内容如果单纯依靠人工收集和分析判断就显得心有余而力不足.另外,现在许多舆情传播预测及治理方法还在依靠舆情员进行分理,这极有可能造成有价值信息的流失.我们目前更需要的是准确分析传播信息网络结构的研究,及其能够详细到信息传播时机,以及传播的方式和途径及演化方式的模拟[6].
1 复杂网络和舆情信息结合
近年来,复杂网络已逐渐成为研究复杂系统的一种重要方法,对复杂网络的研究正受到来自不同领域的越来越多的研究人员的关注,复杂网络已经成为一个跨学科的研究热点.复杂网络的理论及实证研究对网络安全、网络控制、计算机病毒传播的控制和防御等研究产生了重大影响.用图论的语言来描述,一个网络可以抽象为一个由节点的集合V和边集E组成的图G等于（V,E）.节点数记为N等于V,边数记为M等于E.E中每条边都有V中一对点和之相对应.对于社会舆情网络而言,点集指的是在社会某一具体环境下的社会成员（如图1中U1～U4）和实际存在的信息页面（如图1中P1～P6）,而边集就是成员和发生在社会中某一具体话题之间的关系,这些关系可以是有向的,也可以是无向的,当我们将这些信息提取出来就构成了一个完整的复杂网络,如图1所示.我们尝试去发现呈现在这些表象之中的内在机制和模式,进而试图找寻出支配和影响网络舆情发生和演化的规律.
本文首先将复杂网络理论的研究方法和应用技术引入到网络舆情传播规律的研究之中,然后结合我国目前网络突发事件的具体特点,着重阐述了网络舆情传播研究中的网络传播模型.对于网络传播媒介模型的研究紧扣模型的真实性和应用性.在研究过程中,将网络舆情信息复杂网络化,也就是产生舆情信息网络的拓扑结构,观察在该结构上信息传播的特点以及形成特点和演化的规律.一旦掌握这些内容,将极大地帮助管理层开展事件的引导和危机处理.该研究内容对知识、预测和引导事件具有重要的理论意义和应用价值[2-3].对于复杂网络和舆情信息结合的研究问题,需要定义两个复杂性的问题.一个是突发性 件信息的传播复杂化；另一个是舆情信息传播网络拓扑结构的复杂化[4].尝试在复杂化的舆情信息中找到扰动因子,寻找发现、引导和控制舆情信息传播的方法.我们将所有的研究内容定义为3个步骤,第一步：经过对舆情信息网络进行抽象和模拟,建立具有小世界特性和无标度性质的模拟复杂网络,然后比较这两种网络的异同.我们利用多种方法来建立网络,其中最直接的方式就是来自城市中某一阶段的 来建立网络,其中每位用户代表节点,存在的通话用连线代表,由此构成了一个巨大的模拟网络.第二步：对于舆情复杂网络的研究起始于基本的复杂网络研究参数,具体包括了聚集系数,平均度和度分布特征.尝试发现这些参数和模拟网络的关系,这就是建立舆情信息网络生长模型的过程.这一过程的特点规律和网络疾病的传播非常相似,网络节点在整个复杂网络中表现出的状态包括正面认知、 认知和不确定认知.不同个体对同一信息所表现出的状态各不相同.我们要尝试求解这3种认知的传播概率.这3种状态的迁移伴随着信息的冲突,个人处理时间的延续等一系列问题.第三步：该步骤就是系统仿真的过程,将上一步得到的模拟图进行验证,运用随机分析和统计技术的手段改变参数,去揭示模型和实际舆情信息传播的契合度,进而验证出一个合理且有效的模型框架,并试图以时间变化为基准,尝试去预测舆情信息可能发展的范围.
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参考文献：
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2、 基于强弱关系的社交网络信息传播博弈模型 〔摘 要〕论文将关系层次作为重要变量加入到社交网络信息传播模型中，分析社交网络用户传播信息时的成本、收益和策略选择。在基于关系层次的基础上，引入。
3、 大数据背景下网络舆情信息异化控制模型 〔摘要〕[目的 意义]面向大数据研究网络舆情信息异化机理以及控制模型，是政府控制信息异化程度的关键，为政府应对和治理网络舆情提供理论参考依据。[。
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