Please wait a minute...
Advanced Search
数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (6): 93-101     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.06.10
  研究论文 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
新媒体环境下社会公益网络舆情传播研究* ——以新浪微博“画出生命线”话题为例
王晰巍1,2, 张柳1(), 李师萌1, 王楠阿雪1
1吉林大学管理学院 长春 130022
2吉林大学大数据管理研究中心 长春 130022
The Dissemination of Online Public Opinion on Social Welfare Issues via New Media: Case Study of “Draw up the Lifeline” in Sina Weibo
Wang Xiwei1,2, Zhang Liu1(), Li Shimeng1, Wang Nan’axue1
1School of Management, Jilin University, Changchun 130022, China
2Research Center for Big Data Management, Jilin University, Changchun 130022, China
全文: PDF (2616 KB)   HTML ( 5
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】对新媒体环境下社会公益舆情网络结构特征和信息传播展开研究, 对相关部门加强社会公益网络舆情监管, 为充分利用新媒体平台开展社会公益服务提供帮助。【方法】基于社会网络分析法, 以新浪微博“画出生命线”话题数据为样本, 从中心性、聚类和K-核三个社会网络指标出发, 对新媒体环境下社会公益舆情网络结构特征和信息传播展开研究。【结果】实证研究结果表明, 新媒体环境下的社会公益舆情网络为无标度网络, 各子社区具有相似的网络结构, 核心网络虽相对紧密但分布广泛, 社会公益网络舆情已经进入移动时代。【局限】数据来源不够广泛、未剔除沉睡用户数据可能导致的研究偏差。【结论】在理论层面为社会公益网络舆情提供新的研究视角, 在实践层面对相关部门加强舆情监控具有指导作用。

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
王晰巍
张柳
李师萌
王楠阿雪
关键词 新媒体社会公益网络舆情信息传播社会网络    
Abstract

[Objective] The paper aims to help the government administrate online public opinion and social media profiles more effectively. [Methods] First, we retrieved data on the topic of “Draw up the Lifeline” from Sina Weibo. Then, we used centrality, cluster and K-core indicators to analyze the network structure and dissemination patterns of public opinion with new media. [Results] We found that online public opinion is disseminated through a scale-free network, and all communities had similar structures. The core network was relatively close but widely distributed, and the mobile technology played some major roles. [Limitations] The collected data was not comprehensive and the inactive users were not removed, which might generate some biased results. [Conclusions] This paper provides some new perspectives to research on social welfare movements. It also lists some practical guides to regulate online public opinion.

Key wordsNew Media    Social Public Welfare    Network Public Opinion    Information Dissemination    Social Network Analysis
收稿日期: 2017-04-11      出版日期: 2017-08-25
ZTFLH:  G350  
基金资助:*本文系国家自然科学面上项目“信息生态视角下新媒体信息消费行为机理及服务模式创新研究”(项目编号: 71673108)和“吉林大学高峰学科(群)建设项目”的研究成果之一
引用本文:   
王晰巍, 张柳, 李师萌, 王楠阿雪. 新媒体环境下社会公益网络舆情传播研究* ——以新浪微博“画出生命线”话题为例[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 93-101.
Wang Xiwei,Zhang Liu,Li Shimeng,Wang Nan’axue. The Dissemination of Online Public Opinion on Social Welfare Issues via New Media: Case Study of “Draw up the Lifeline” in Sina Weibo. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(6): 93-101.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.06.10      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I6/93
  移动端舆情传播云图
  非移动端舆情传播云图
序号 移动端 非移动端
ID 出度 入度 ID 出度 入度
1 苏芒 708 0 708 苏芒 101 0 101
2 污里抖正经人 302 1 303 Johnny黄景瑜 47 0 47
3 流泪咬番茄 263 0 263 冯建宇DTX 23 0 23
4 冯建宇DTX 208 0 208 流泪咬番茄 22 0 22
5 Johnny黄景瑜 207 0 207 污里抖正经人 20 0 20
6 黄子韬吧PreciousZTaoBar 140 0 140 景瑜全球最帅网投站助理 16 0 16
7 景瑜全球最帅网投站助理 108 1 109 黄景瑜全国粉丝后援会官博 9 0 9
8 刘亦菲吧官方 61 0 61 SASAHJY 6 3 9
9 cj的长玉木 50 1 51 瑜若有洲_金碧辉煌 8 0 8
10 唐嫣粉丝团地盘 50 0 50 黄子韬吧PreciousZTaoBar 6 0 6
  “画出生命线”舆情网络节点点度中心度TOP10
序号 移动端 非移动端
ID 中间
中心度
ID 中间
中心度
1 潘多拉Q3Q 258 苏芒 17
2 污里抖正经人 256 Johnny黄景瑜 9
3 我试图逆转时间 224 冯建宇DTX 8
4 景瑜全球最帅网投
站助理
126 流泪咬番茄 4
5 希望能陪青宇很久 125 污里抖正经人 3
6 狼君DD 106 景瑜全球最帅
网投站助理
2
7 黄景瑜全国粉丝后
援会官博
97 黄景瑜全国粉
丝后援会官博
2
8 随遇而安_ABan 82 SASAHJY 1
9 学好解剖的SK 73 瑜若有洲_金碧
辉煌
1
10 黄子韬全球后援会 72 不止十年--YQ 1
  “画出生命线”舆情网络节点中间中心度TOP10
序号 移动端 非移动端
ID 接近
中心度
ID 接近
中心度
1 青宇把妖精放了 4.4 光年是距离单位 2.5
2 SwaggyTER 3.8 北堂中TWO 2.0
3 青宇--十年 3.8 筱晨晨Honey 2.0
4 宇宇宇宇宇青青 3.8 沁沁sod蜜_送你
们三千五百多玫瑰
2.0
5 璃璃梨梨 3.7 鲸鱼黄鲸鱼 1.8
6 姗姗的宇宇呢
DTX
3.6 Karlin_11198 1.8
7 萌小孩聪酱 3.1 冬冬love鲸鱼 1.8
8 云翼无风 3.1 十年爱漫漫 1.8
9 不止十年--YQ 3.0 放逐遗失 1.8
10 李木木子夕LmX 2.9 青宇家的megane 1.7
  “画出生命线”舆情网络节点接近中心度TOP10
聚类 节点 网络直径 图密度 平均聚类系数 平均路径长度 度分布
Cluster #1 398 437 3 0.003 0.012 1.096 y=0.077x-1.00 R2 = 0.624
Cluster #2 1 165 530 6 0.002 0.005 1.795 y= 0.175x-1.85 R2 = 0.841
Cluster #3 230 27 2 0.001 0.001 1.037 y = x-2.49 R2 = 1
  “画出生命线”移动端舆情传播聚类分析基本参数对照表
  聚类1社区舆情网络云图
节点 入度 出度
苏芒 0 210 210
冯建宇DTX 0 61 61
Johnny黄景瑜 0 27 27
流泪咬番茄 0 24 24
黄景瑜工作室 0 21 21
黄子韬吧PreciousZTaoBar 0 14 14
  聚类1社区节点度数值对照表(部分)
  聚类2社区舆情网络云图
节点 入度 出度
刘亦菲吧官方 1 36 37
黄子韬全球后援会 2 16 18
学好解剖的SK 2 14 14
鲸鸿_黄景瑜粉丝后援团 2 13 15
潘多拉Q3Q 2 8 10
  聚类2社区节点度数值对照表(部分)
  聚类3社区舆情网络云图
节点 入度 出度
黄子韬C-POP-特能苏 2 0 2
青宇正教是王道AQY 1 0 1
青宇家茉茉MoMo_闭关考研 1 1 2
三年3班3号C-POP 1 0 1
思念青宇 0 2 2
慕爷 2 0 2
  聚类3社区节点度数值对照表(部分)
K 节点数 边数 平均度 图密度 连通块数
3 203 612 3.015 0.015 3
4 67 231 3.448 0.052 1
  “画出生命线”微博话题移动端K-核基本参数对照表
  K3-核网络图
  K4-核网络图
[1] Rosenkrantz A B, Hawkins C M.Use of Twitter Polls to Determine Public Opinion Regarding Content Presented at a Major National Specialty Society Meeting[J]. Journal of the American College of Radiology, 2016, 14(2): 177-182.
doi: 10.1016/j.jacr.2016.07.024 pmid: 27687748
[2] Ortigosa A, Martin J M, Carro R M.Sentiment Analysis in Facebook and Its Application to E-learning[J]. Computers in Human Behavior, 2014, 31(1): 527-541.
doi: 10.1016/j.chb.2013.05.024
[3] Gonzalezbailon S, Paltoglou G.Signals of Public Opinion in Online Communication: A Comparison of Methods and Data Sources[J]. The Annals of the American Academy of Political and Social Science, 2015, 659(1): 95-107.
doi: 10.1177/0002716215569192
[4] 杜阿宁. 互联网舆情信息挖掘方法研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2007.
[4] (Du A’ning.Public Opinion Mining on the Internet[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2007.)
[5] 魏超. 新媒体技术发展对网络舆情信息工作的影响研究[J]. 图书情报工作, 2014, 58(1): 30-34.
[5] (Wei Chao.Study on the Impact of New Media Technology Development on Internet Public Opinion Information Work[J]. Library and Information Service, 2014, 58(1): 30-34.)
[6] 廖海涵, 王曰芬. 社交媒体舆情信息传播效果影响因素研究——以新浪微博“8.12天津爆炸”事件为例[J]. 现代图书情报技术, 2016(12): 85-93.
[6] (Liao Haihan, Wang Yuefen.Public Opinion Dissenmination over Social Media: Case Study of Sina Weibo and “8.12 Tianjin Explosion”[J]. New Technology of Library and Information Service, 2016(12): 85-93.)
[7] 陈璟浩, 李纲. 突发社会安全事件网络舆情演化的生存分析——基于70起重大社会安全事件的分析[J]. 情报杂志, 2016, 35(4): 70-74.
doi: 10.3969/j.issn.1002-1965.2016.04.014
[7] (Chen Jinghao, Li Gang.A Survival Analysis of Network Public Opinion Evolution in Social Security Emergency—Based on 70 Major Social Security Emergencies Analysis[J]. Journal of Intelligence, 2016, 35(4): 70-74.)
doi: 10.3969/j.issn.1002-1965.2016.04.014
[8] 何跃, 邓姝颖, 马玉凤, 等.突发事件中微博用户社群舆情传播特征研究[J]. 情报科学, 2016, 34(6): 14-18.
[8] (He Yue, Deng Shuying, Ma Yufeng, et al.Analysis on Microblog Users’ Community Discovery and Communication Features in Public Emergency[J]. Information Science, 2016, 34(6): 14-18.)
[9] 曾润喜. 网络舆情信息资源共享研究[J]. 情报杂志, 2009, 28(8): 187-191.
[9] (Zeng Runxi.Research on Information Resource Sharing of Network Opinion[J]. Journal of Intelligence, 2009, 28(8): 187-191.)
[10] 李兰. 新形势下公共危机事件网络舆情应对分析[D]. 武汉: 华中科技大学, 2015.
[10] (Li Lan.The Analysis of Public Opinion Management on Public Crisis Events of New Condition[D]. Wuhan: Huazhong University of Science & Technology, 2015.)
[11] 李培铭. 传统媒体与新媒体有效融合的途径分析[J]. 新媒体研究, 2016, 2(10): 62-63.
[11] (Li Peiming.The Effective Ensemble Method of the Traditional Media and the New Media[J]. New Media Research, 2016, 2(10): 62-63.)
[12] González M A.Opinión Pública Y Web 2.0. Las Redes Digitalizan El Barómetro Político En España[J]. Revista Mexicana De Opinión Pública, 2016, 21: 95-113.
[13] Heinrich T, Kobayashi Y, Bryant K A.Public Opinion and Foreign Aid Cuts in Economic Crises[J]. World Development, 2016, 77: 66-79.
doi: 10.1016/j.worlddev.2015.08.005
[14] 裴雷, 马费成. 社会网络分析在情报学中的应用和发展[J]. 图书馆论坛, 2006, 26(6): 40-45.
[14] (Pei Lei, Ma Feicheng.The Application of Social Network Analysis (SNA) in Information Science[J]. Library Tribune, 2006, 26(6): 40-45.)
[15] Molano S, Polo A.Social Network Analysis in a Learning Community[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2015, 185: 339-345.
doi: 10.1016/j.sbspro.2015.03.381
[16] Senghore F, Campos-Nanez E, Fomin P, et al.Using Social Network Analysis to Investigate the Potential of Innovation Networks: Lessons Learned from NASA’s International Space Apps Challenge[J]. Procedia Computer Science, 2014, 28: 380-388.
doi: 10.1016/j.procs.2014.03.047
[17] 雷辉, 聂珊珊, 黄小宝, 等. 基于社会网络分析的网络传播主体行为特征研究[J]. 情报杂志, 2015, 34(1): 161-168.
[17] (Lei Hui, Nie Shanshan, Huang Xiaobao, et al.The Behavior Characteristics of Network Disseminators: An Empirical Study Based on Social Network Anaysis[J]. Journal of Intelligence, 2015, 34(1): 161-168.)
[18] 王国华, 魏程瑞, 钟声扬, 等. 微博意见领袖的网络媒介权力之量化解读及特征研究——基于社会网络分析的视角[J]. 情报杂志, 2015, 34(7): 117-124.
doi: 10.3969/j.issn.1002-1965.2015.07.022
[18] (Wang Guohua, Wei Chengrui, Zhong Shengyang, et al.A Quantitative Interpretation and Characteristics Study of Microblog Opinion Leader’s Network Media Power—A Perspective of Social Network Analysis[J]. Journal of Intelligence, 2015, 34(7): 117-124.)
doi: 10.3969/j.issn.1002-1965.2015.07.022
[19] 滕广青, 贺德方, 彭洁, 等. 基于网络中心性的领域知识动态演化研究[J]. 图书情报工作, 2016, 60(14): 128-134.
doi: 10.13266/j.issn.0252-3116.2016.14.016
[19] (Teng Guangqing, He Defang, Peng Jie, et al.Research on the Dynamic Evolution of Domain Knowledge Based on the Network Centrality[J]. Library and Information Service, 2016, 60(14): 128-134.)
doi: 10.13266/j.issn.0252-3116.2016.14.016
[20] 张顺龙, 库涛, 周浩. 针对多聚类中心大数据集的加速K-means聚类算法[J]. 计算机应用研究, 2016, 33(2): 413-416.
doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.02.021
[20] (Zhang Shunlong, Ku Tao, Zhou Hao.Accelerate K-means for Multi-center Clustering of Big Datasets[J]. Application Research of Computers, 2016, 33(2): 413-416.)
doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.02.021
[21] 白林根, 谌志群, 王荣波, 等. 微博关注关系网络K-核结构实证分析[J]. 现代图书情报技术, 2013(11): 68-74.
[21] (Bai Lin’gen, Chen Zhiqun, Wang Rongbo, et al.Empirical Analysis on K-core of Microblog Following Relationship Network[J]. New Technology of Library and Information Service, 2013(11): 68-74.)
[22] 王海迪. 新媒体时代微博公益传播认同塑造的机制研究[J]. 西部学刊, 2016(16): 58-61.
[22] (Wang Haidi.A Survey on the Mechanism of Modeling Identification through the Weibo Public Welfare’s Propogation in New Media Epoch[J]. Journal of Western, 2016(16): 58-61.)
[23] 陈萌. 对我国微博公益平台的思考[J]. 新闻世界, 2012(2): 52-53.
[23] (Chen Meng.The Consideration Towards Weibo Public Platform in China[J]. News World, 2012(2): 52-53.)
[1] 范涛,王昊,吴鹏. 基于图卷积神经网络和依存句法分析的网民负面情感分析研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 97-106.
[2] 马莹雪,赵吉昌. 自然灾害期间微博平台的舆情特征及演变*——以台风和暴雨数据为例[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 66-79.
[3] 高伊林,闵超. 中美对“一带一路”沿线技术扩散结构比较研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 80-92.
[4] 李跃艳,王昊,邓三鸿,王伟. 近十年信息检索领域的研究热点与演化趋势研究——基于SIGIR会议论文的分析[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 13-24.
[5] 程铁军, 王曼, 黄宝凤, 冯兰萍. 基于CEEMDAN-BP模型的突发事件网络舆情预测研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 59-67.
[6] 邓建高,张璇,傅柱,韦庆明. 基于系统动力学的突发事件网络舆情传播研究:以“江苏响水爆炸事故”为例*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 110-121.
[7] 梁艳平,安璐,刘静. 同类突发公共卫生事件微博话题共振研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 122-133.
[8] 丁晟春,俞沣洋,李真. 网络舆情潜在热点主题识别研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 29-38.
[9] 张翼鹏,马敬东. 突发公共卫生事件误导信息受众情感分析及传播特征研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(12): 45-54.
[10] 黄微,赵江元,闫璐. 网络热点事件话题漂移指数构建与实证研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(11): 92-101.
[11] 关鹏,王曰芬. 国内外专利网络研究进展*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 26-39.
[12] 梅妍霜,朱恒民,魏静. 媒体协同对网络舆情扩散的作用机制研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 65-71.
[13] 王欣瑞,何跃. 社交媒体用户交互行为与股票市场的关联分析研究: 基于新浪财经博客的实证[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 108-119.
[14] 贾隆嘉, 张邦佐. 高校网络舆情安全中主题分类方法研究*——以新浪微博数据为例[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(7): 55-62.
[15] 叶光辉, 胡婧岚, 徐健, 夏立新. 社交博客标签增长态势与连接模式分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(6): 70-78.
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