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本書系統介紹了十個典型的網絡輿情事件,應用建模、仿真等方法針對社會輿論形成與演化,引導與干預全過程進行建模與仿真,真實模擬了代表性非常規突發網絡事件,旨在介紹如何應用多種理論和方法解決實際問題。本書系統介紹了十個典型的網絡輿情事件,應用建模、仿真等方法針對社會輿論形成與演化,引導與干預全過程進行建模與仿真,真實模擬了代表性非常規突發網絡事件,旨在介紹如何應用多種理論和方法解決實際問題。
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目錄
案例一:“非法疫苗”事件 1
一、事件背景 1
二、信息鏈梳理 4
三、輿情內容解析 5
四、網民情緒指數 9
五、干預策略建模仿真 10
案例二:“小區拆圍牆”事件 14
一、事件背景 14
二、議程設置與輿論場 16
三、網絡心理類型 17
四、焦點微博網絡分析 19
五、內容觀點分類 21
案例三:“熔斷機制”事件 24
一、事件背景 24
二、“熔斷機制”事件的輿情爆發原因 28
三、社會態度動態演化 30
四、“熔斷”關鍵詞引發衍生輿情 33
五、“熔斷機制”輿情預演 34
案例四:霧霾年度輿情分析與“2015年北京霧霾紅色預警”事件 39
一、事件背景 39
二、霧霾輿情年度對比分析 39
三、內容分析―― 2015年12月北京霧霾紅色預警 41
四、情緒指數分析―― 2015年12月北京霧霾紅色預警 44
五、微博輿情互動模式―― 2015年12月北京霧霾紅色預警 46
案例五:“8 12爆炸”事故 50
一、事件背景 50
二、時空結構分析 52
三、觀點聚類分析 53
四、心理探究總結 55
五、新聞發佈會對比 55
案例六:“東方之星”沉船事件 58
一、事件背景 58
二、首發微博輿情對比 58
三、“人民日報”傳播策略分析:紙媒、微博、微信 63
四、“央視新聞”傳播策略分析:電視、微博、微信 69
五、調查報告披露後輿情分析 75
案例七:“公交縱火系列案件” 81
一、事件背景 81
二、公交縱火案頻發內外動因 82
三、輿情演化和網絡結構分析 83
四、空間維度之情緒版圖研究 85
五、時間維度之輿論指數研究 90
案例八:“京溫女孩”事件 95
一、事件背景 95
二、輿情超網絡建模 98
三、超鏈路預測算法 101
四、輿情態勢預測 109
五、網絡結構演化 111
案例九:“PX項目”事件 115
一、事件背景 115
二、網絡輿情關注焦點解析 117
三、網民情緒指數空間分析 120
四、輿情干預的動力學模型構建 122
五、事件輿情宏微觀干預策略及時機仿真 128
案例十:“9 3閱兵”事件 135
一、事件背景 135
二、網絡輿情關注焦點解析 136
三、網絡情緒版圖分析 139
四、焦點微博網絡分析 140
五、新聞發佈會與網民觀點對比 144
案例一:“非法疫苗”事件 1
一、事件背景 1
二、信息鏈梳理 4
三、輿情內容解析 5
四、網民情緒指數 9
五、干預策略建模仿真 10
案例二:“小區拆圍牆”事件 14
一、事件背景 14
二、議程設置與輿論場 16
三、網絡心理類型 17
四、焦點微博網絡分析 19
五、內容觀點分類 21
案例三:“熔斷機制”事件 24
一、事件背景 24
二、“熔斷機制”事件的輿情爆發原因 28
三、社會態度動態演化 30
四、“熔斷”關鍵詞引發衍生輿情 33
五、“熔斷機制”輿情預演 34
案例四:霧霾年度輿情分析與“2015年北京霧霾紅色預警”事件 39
一、事件背景 39
二、霧霾輿情年度對比分析 39
三、內容分析―― 2015年12月北京霧霾紅色預警 41
四、情緒指數分析―― 2015年12月北京霧霾紅色預警 44
五、微博輿情互動模式―― 2015年12月北京霧霾紅色預警 46
案例五:“8 12爆炸”事故 50
一、事件背景 50
二、時空結構分析 52
三、觀點聚類分析 53
四、心理探究總結 55
五、新聞發佈會對比 55
案例六:“東方之星”沉船事件 58
一、事件背景 58
二、首發微博輿情對比 58
三、“人民日報”傳播策略分析:紙媒、微博、微信 63
四、“央視新聞”傳播策略分析:電視、微博、微信 69
五、調查報告披露後輿情分析 75
案例七:“公交縱火系列案件” 81
一、事件背景 81
二、公交縱火案頻發內外動因 82
三、輿情演化和網絡結構分析 83
四、空間維度之情緒版圖研究 85
五、時間維度之輿論指數研究 90
案例八:“京溫女孩”事件 95
一、事件背景 95
二、輿情超網絡建模 98
三、超鏈路預測算法 101
四、輿情態勢預測 109
五、網絡結構演化 111
案例九:“PX項目”事件 115
一、事件背景 115
二、網絡輿情關注焦點解析 117
三、網民情緒指數空間分析 120
四、輿情干預的動力學模型構建 122
五、事件輿情宏微觀干預策略及時機仿真 128
案例十:“9 3閱兵”事件 135
一、事件背景 135
二、網絡輿情關注焦點解析 136
三、網絡情緒版圖分析 139
四、焦點微博網絡分析 140
五、新聞發佈會與網民觀點對比 144
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