Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2015, Vol. 31 Issue (5): 24-33     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2015.05.04
  研究论文 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
大数据背景下微博舆情信息交互模型研究
兰月新, 董希琳, 苏国强, 瞿志凯
中国人民武装警察部队学院灭火救援技术公安部重点实验室 廊坊 065000
Research on Micro-blog Public Opinion Information Interaction Model Under the Background of Big Data
Lan Yuexin, Dong Xilin, Su Guoqiang, Qu Zhikai
Keb Laboratory of Firefighting and Rescue Technology of MPS, The Chinese People's Armed Police Forces Academy, Langfang 065000, China
全文: PDF (674 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

[目的]通过构建数学模型, 研究大数据背景下微博与其他网络媒体的信息交互问题。[方法]分析大数据背景下的微博舆情信息交互特征, 定义信息交互系数, 建立微博信息交互的微分方程模型。[结果]应用Matlab数值仿真以及6个网络舆情实例分析模型特征, 并验证模型, 得出构建良性信息交互机制是大数据背景下政府应对网络舆情的关键。[局限]仅从常规情形构建微博信息交互模型, 尚未考虑网络谣言等负面舆情全面爆发时的信息交互问题。[结论]研究成果有利于政府面对复杂微博舆情时做到“心中有数”, 也为进一步研究大数据背景下舆情信息交互问题提供参考。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
瞿志凯
兰月新
董希琳
苏国强
关键词 大数据微博舆情信息交互数学模型    
Abstract

[Objective] By building a mathematical model, this paper studies the information interaction between micro-blog and other network media under the background of big data. [Methods] Analyze the information interactive features of micro-blog public opinion, define the information interaction coefficient, and establish the differential equation model of micro-blog information interaction. [Results] Using Matlab numerical simulation and six cases of network public opinion to analyze the feature of the model and validate the model, it is concluded that to build information interaction mechanism is the key for the government to response network public opinion under the background of big data. [Limitations] The research only builds the regular model of micro-blog information interaction, not considering the situation when the negative public opinions like Internet rumors spreads rapidly and widely. [Conclusions] The results can help the government take measures when facing complex micro-blog public opinion, and also provide some references for the further research on information interaction problem of public opinion.

Key wordsBig date    Micro-blog public opinion    Information interaction    Mathematical model
收稿日期: 2014-11-17      出版日期: 2015-06-11
:  TP391  
  O212  
基金资助:

本文系教育部人文社会科学研究青年基金项目“大数据背景下微博舆情系统建模与引导机制研究”(项目编号:14YJC630055)、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)和河北省社会科学基金项目“信息异化视角下网络舆情衍生效应与策略研究”(项目编号:HB14GL005)的研究成果之一。

通讯作者: 兰月新,ORCID:0000-0002-4791-5094,E-mail:lanyuexin0419@126.com。     E-mail: lanyuexin0419@126.com
作者简介: 作者贡献声明: 董希琳,兰月新:提出研究思路,设计研究方案;兰月新:数学建模及分析,撰写论文及最终版本修订;苏国强:获取实验数据及案例分析;瞿志凯:资料收集、数据统计分析。
引用本文:   
兰月新, 董希琳, 苏国强, 瞿志凯. 大数据背景下微博舆情信息交互模型研究[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(5): 24-33.
Lan Yuexin, Dong Xilin, Su Guoqiang, Qu Zhikai. Research on Micro-blog Public Opinion Information Interaction Model Under the Background of Big Data. New Technology of Library and Information Service, 2015, 31(5): 24-33.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2015.05.04      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2015/V31/I5/24

[1] 中国互联网络信息中心. 第34次中国互联网络发展状况统计报告[R/OL]. [2014-07-26]. http://www.cnnic.net.cn/ hlwfzyj / hlwxzbg / hlwtjbg /201407/t20140721_47437.htm. (China Internet Network Information Center. The 34th Statistics Report of China Internet Development [R/OL]. [2014-07-26]. http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201407/t20140721_47437.htm.)
[2] 《2013年中国人权事业的进展》白皮书[EB/OL]. [2014-08-02]. http://news.sohu.com/20140526/n400036148.shtml. (Progress of China's Human Rights in 2013 [EB/EL]. [2014-08-02]. http://news.sohu.com/20140526/n400036148.shtml.)
[3] Wu M, Guo J, Zhang C, et al. Social Media Communication Model Research Based on Sina-weibo [C]. In: Proceedings of the 6th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering, Shanghai, China. Springer Berlin Heidelberg, 2011: 445-454.
[4] 郑蕾, 李生红. 基于微博网络的信息传播模型[J]. 通信技术, 2012, 45(2): 39-41. (Zheng Lei, Li Shenghong. A Novel Information Diffusion Model Based on Microblog Network [J]. Communications Technology, 2012, 45(2): 39-41.)
[5] Xiong F, Liu Y, Zhang Z, et al. An Information Diffusion Model Based on Retweeting Mechanism for Online Social Media [J]. Physics Letters A, 2012, 376(30-31): 2103-2108.
[6] 田占伟, 隋玚. 基于复杂网络理论的微博信息传播实证分析[J]. 图书情报工作, 2013, 57(8): 42-46. (Tian Zhanwei, Sui Yang. The Empirical Analysis of Micro-blog Information Flow Based on Complex Network Theory [J]. Library and Information Service, 2013, 57(8): 42-46.)
[7] 田盼, 何跃. 基于SOM-GMDH的微博热点话题变化趋势研究[J]. 软科学, 2013, 27(8): 75-79, 109. (Tian Pan, He Yue. Study on the Development Trend of Hot Topics on Micro-blogging Based on SOM-GMDH [J]. Soft Science, 2013, 27(8): 75-79, 109.)
[8] 张赛, 徐恪, 李海涛. 微博类社交网络中信息传播的测量与分析[J]. 西安交通大学学报, 2013, 47(2): 124-130. (Zhang Sai, Xu Ke, Li Haitao. Measurement and Analysis of Information Propagation in Online Social Networks like Microblog [J]. Journal of Xi'an Jiao Tong University, 2013, 47(2): 124-130.)
[9] 兰月新. 突发事件微博舆情扩散规律模型研究[J]. 情报科学, 2013, 31(3): 31-34. (Lan Yuexin. Research on Microblog Opinion Diffusion Model of Emergent Events [J]. Information Science, 2013, 31(3): 31-34.)
[10] Wang H, Li Y, Feng Z, et al. Retweeting Analysis and Prediction in Microblogs: An Epidemic Inspired Approach [J]. China Communications, 2013, 10(3): 13-24.
[11] 付宏, 田丽. 基于微博传播的舆情演进案例研究[J]. 图书情报工作, 2013, 57(15): 34-38, 95. (Fu Hong, Tian Li. The Case Study on the Evolution of Public Opinion Based on MicroBlog-spread [J]. Library and Information Service, 2013, 57(15): 34-38, 95.)
[12] 赵蓉英, 曾宪琴. 微博信息传播的影响因素研究分析[J]. 情报理论与实践, 2014, 37(3): 58-63. (Zhao Rongying, Zeng Xianqin. Analysis of Influencing Factors Micro-blog Information Dissemination [J]. Information Studies: Theory & Application, 2014, 37(3): 58-63.)
[13] 张玥, 孙霄凌, 浦正宁, 等. 微博舆情传播影响因素研究——基于信源特征和信息形式的视角[J]. 情报资料工作, 2014(3): 59-64. (Zhang Yue, Sun Xiaoling, Pu Zhengning, et al. Influencing Factors of Microblog Public Opinion Dissemination: Based on the Perspective of Information Source Characteristic and Information Form [J]. Information and Documentation Services, 2014(3): 59-64.)
[14] 胡晓峰, 贺筱媛, 徐旭林. 大数据时代对建模仿真的挑战与思考——中国科协第81期新观点新学说学术沙龙综述[J]. 中国科学: 信息科学, 2014, 44(5): 676-692. (Hu Xiaofeng, He Xiaoyuan, Xu Xulin. Simulation in the Big Data Era-Review of New Ideas and New Theories in the 81st Academic Salon of China Association for Science and Technology [J]. Scientia Sinica Informationis, 2014, 44(5): 676-692.)
[15] 李姣, 刘泽照. 微博时代政府对网络事件的应急回应[J]. 新闻知识, 2011(9): 45-46. (Li Jiao, Liu Zezhao. Micro-blog Era Government Emergency Response to Network Events [J]. News Research, 2011(9): 45-46.)
[16] 浙江余姚市台风灾害舆情分析[EB/OL]. [2014-08-03]. http://yuqing.people.com.cn/n/2013/1018/c210118-23251971.html. (Zhejiang Public Opinion Analysis of Typhoon Disasters in Yuyao City [EB/OL]. [2014-08-03]. http://yuqing.people. com.cn/n/2013/1018/c210118-23251971.html.)
[17] 2012年中国互联网舆情分析报告[R/OL]. [2014-07-26]. http://yuqing.people.com.cn/n/2012/1221/c210123-19974822-2.html. (2012 China Internet Public Opinion Analysis Report [R/OL]. [2014-07-26]. http://yuqing.people.com.cn/n/2012/ 1221/c210123-19974822-2.html.)
[18] 2012年3季度网络舆情报告(0.997版) [R/OL]. [2014-07-26]. http://vdisk.weibo.com/s/jCUPt. (The 3rd Quarter of 2012 Network Public Opinion Report (0.997 Edition) [R/OL]. [2014-07-26]. http://vdisk.weibo.com/s/jCUPt.)
[19] 王慧, 兰月新, 潘樱心. 基于信息异化动力视角的网络衍生舆情成因研究[J]. 现代情报, 2013, 33(7): 59-63, 117. (Wang Hui, Lan Yuexin, Pan Yingxin. Research About Causes of Formation of Public Opinion Derived Network Based on Information Alienation Power [J]. Journal of Modern Information, 2013, 33(7): 59-63,117.)
[20] 宁宣熙, 刘思峰. 管理预测与决策方法[M]. 北京: 科学出版社, 2008: 120-121. (Ning Xuanxi, Liu Sifeng. Management Forecast and Decision-making Methods [M]. Beijing: Science Press, 2008: 120-121.)
[21] 案例库 [EB/OL]. [2014-08-07]. http://yq.people.com.cn/CaseLib. htm. (The Case Base [EB/OL]. [2014-08-07]. http://yq.people. com.cn/CaseLib.htm.)
[22] 广西贺江水污染事件舆情分析[EB/OL]. [2014-08-03]. http://yuqing.people.com.cn/n/2013/0711/c210118-22166889.html. (Analysis of Guangxi He River Water Pollution Incidents of Public Opinion [EB/OL]. [2014-08-03]. http://yuqing. people.com.cn/n/2013/1018/c210118-23251971.html.)
[23] 吴怡蓉. 突发公共事件应急处置中的舆论引导——以贺江水污染事件为例[J]. 新闻世界, 2013(12): 66-67. (Wu Yirong. Emergency Disposal of Sudden Public Incidents of Public Opinion Guidance—For He-River Water Pollution Incident as an Example [J]. News World, 2013(12): 66-67.)

[1] 常志军,钱力,谢靖,吴振新,张鹄,于倩倩,王颖,王永吉. 基于分布式技术的科技文献大数据平台的建设研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(3): 69-77.
[2] 陈仕吉, 邱均平, 余波. 基于Overlay图谱的图情领域大数据主题分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 51-59.
[3] 赵宇翔,练靖雯. 数字人文视域下文化遗产众包研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 36-55.
[4] 邱尔丽,何鸿魏,易成岐,李慧颖. 基于字符级CNN技术的公共政策网民支持度研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 28-37.
[5] 王建冬,于施洋. 构建国家经济大脑的实践探索与初步设想 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 2-17.
[6] 王建冬. 大数据在经济监测预测研究中的应用进展*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 12-26.
[7] 孔贝贝,谢靖,钱力,常志军,吴振新. 科技大数据增值丰富化方法研究与工具研发 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 113-122.
[8] 董晓舟,陈信康. 电子折扣券弹性与经济效益的关系研究 ——一个基于电商平台大数据的混合模型[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 42-49.
[9] 陆泉,朱安琪,张霁月,陈静. 中文网络健康社区中的用户信息需求挖掘研究*——以求医网肿瘤板块数据为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 22-32.
[10] 薛翔,赵宇翔. 音乐平台中音乐分类体系的用户心智模型研究*——以高校学生群体为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 1-12.
[11] 王颖,钱力,谢靖,常志军,孔贝贝. 科技大数据知识图谱构建模型与方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 15-26.
[12] 钱力,谢靖,常志军,吴振新,张冬荣. 基于科技大数据的智能知识服务体系研究设计*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 4-14.
[13] 胡吉颖,谢靖,钱力,付常雷. 基于知识图谱的科技大数据知识发现平台建设*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 55-62.
[14] 谢靖,钱力,师洪波,孔贝贝,胡吉颖. 科研学术大数据的精准服务架构设计*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 63-71.
[15] 沈志宏, 姚畅, 侯艳飞, 吴林寰, 李跃鹏. 关联大数据管理技术: 挑战、对策与实践*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(1): 9-20.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn