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基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析

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  【摘要】从研究复杂网络系统结构的基础下,借助研究复杂网络的手段及其方法来对舆论的形成、传播及演化进行研究,首先从静态拓扑入手,分析静态拓扑下舆论的发生发展状况。然后通过建立有界离散观点动力学模型和马尔科夫动力学分析来揭示舆论信息在社会网络中的形成、传播及演化规律。最后用实验模拟来佐证了理论分析的合理性,证明方案可以防止偏离正轨的舆论事件任意扩散,以及时进行引导。
  【关键词】复杂网络 突发事件 网络舆情 动力学
  1引言
  复杂网络的基本思想是用网络的形式描述现实世界中存在的复杂系统,通过对网络结构的分析,更好的理解复杂系统本身的某些特征。它为人类研究复杂性问题带来了新的视角,也为时间序列数据分析和挖掘提供了新的思路,即使复杂网络分析网络舆情的演化成为了可能。本文力求用复杂网络方法对突发事件网络舆情进行分析,重点分析事件发生后,公众对突发事件的舆情反馈,并结合生命周期理论构建突发事件网络舆情监测与引导模型,对公众反馈的网络数据进行监测,以确定适宜的舆情引導策略。
  2突发事件时空复杂网络构建
  至此,可以将突发事件产生的时空数据转化为一个无向加权的时空复杂网络。然后,以一天为一个时间单位进行时空复杂网络演化,测算以24小时为一个时间单位的时空复杂网络的各参数的变化,以此来对突发事件的网络舆情进行监测。
  3网络拓扑上的舆论动力学演化分析
  3.1舆论动力学建模
  考虑一个包含多个Agent的系统。一般情况下,一个Agent既不会一味的与他人分享自己的观点也不会完全无视他人的观点,而是在考虑了其他人观点的前提下形成自己的观点,因此,每个Agent可以将所有自己接受到的观点进行建模分别权衡,然后得到观点的平均值,这样不断平均邻居观点而形成自己观点的过程就是一个离散的动力学过程。随着时间的继续,每个Agent的新观点值就会彼此靠近直到这些Agent形成一致状态。考虑一个包含n个Agent的系统。为建模舆论形成的重复过程,我们将时间变量离散化t={0,1,2,w}。
  4结语
  本文整合改进了有界舆论传播模型,对基于社会网络的舆论形成、传播、及演化研究,在一定程度上为政府及社会舆论管理部门在进行舆论引导、信息透明化等等工作上提供了必要的依据,防止因舆论的不恰当传播造成社会危害事件的发生。在舆论环境变化无常的今天,能够准确把握舆论演化动向,可以有效快速的对偏离正轨的舆论事件及时进行引导,防止其任意扩散,造成不必要的后果。从研究方法上来看,本文借助研究复杂网络的手段及其方法来对舆论的形成、传播及演化进行研究,先从静态拓扑入手,分析静态拓扑下舆论的发生发展状况,进而又构建了动态拓扑环境下来对舆论走向进行了研究,用实验模拟来佐证了理论分析的合理性。
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