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数据分析与知识发现  2018, Vol. 2 Issue (9): 50-58     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2018.0157
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在线新闻评论生长规律研究*
宗红, 薛春香(), 陈芬
南京理工大学经济管理学院 南京 210094
江苏省社会公共安全科技协同创新中心 南京 210094
Growth Pattern of Online News Comments
Zong Hong, Xue Chunxiang(), Chen Fen
School of Economics and Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
Jiangsu Collaborative Innovation Center of Social Safety Science and Technology, Nanjing 210094, China
全文: PDF (672 KB)   HTML ( 3
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】通过揭示在线新闻评论生长规律来发现在线新闻的老化规律, 从而挖掘新闻信息的潜在价值。【方法】提出在线新闻评论生长特征的测度指标, 包括生长周期、生长峰值、集中度绝对值、峰值集中指数和生长半衰期, 并利用新浪新闻及其评论数据进行实证研究。【结果】研究发现, 绝大多数在线新闻评论生长周期较短、生长峰值较小, 评论峰值集中出现在靠前位置; 其生长曲线主要有负指数型、平缓型、单峰型和多波段型4种类型; 生长规律受新闻本身的老化特性、新闻发布时间、相关新闻事件或新闻后续事件的发生等因素影响。【局限】缺少其他新闻平台数据的对比研究。【结论】本文多指标测度了在线新闻评论的生长情况, 并发现了4种显著的生长曲线。

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作者相关文章
宗红
薛春香
陈芬
关键词 在线新闻评论用户评论信息老化生长规律    
Abstract

[Objective] This study tries to identify the growth law of online news comments, aiming to explore their aging rules and potential values. [Methods] We proposed the growth measurement index of online news comments, including their growth cycle, growth peak, absolute concentration value, peak concentration index, and growth half-life. Then, we used online news and comments from sina.com to conduct an empirical study. [Results] We found that most online news comments had short growth cycles, low growth peaks, and earlier positions of peak concentrations. There were four leading growth patterns, including negative exponential, flat, uni-modal and multi-band. The growth of online news comments is affected by the aging of news, the time of news release, as well as the occurrence of relevant or the follow-up events. [Limitations] The sample data was from one website. [Conclusions] This paper analyzes the growth law of online news comments and identifies four types of growth patterns.

Key wordsOnline News Comments    User Comments    Information Obsolescence    Growth Pattern
收稿日期: 2018-02-06      出版日期: 2018-10-25
ZTFLH:  分类号: G203 G206  
基金资助:*本文系江苏省社会科学基金项目“新媒体环境下报纸新闻信息资源开发利用研究”(项目编号: 14TQB10)、国家自然科学基金项目“基于聚合的社会化短文本信息处理与细粒度倾向性分析”(项目编号: 71503126)和国家自然科学基金项目“基于情感倾向性分析的网络舆情意见领袖识别与对策研究”(项目编号: 71303111)的研究成果之一
引用本文:   
宗红, 薛春香, 陈芬. 在线新闻评论生长规律研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(9): 50-58.
Zong Hong,Xue Chunxiang,Chen Fen. Growth Pattern of Online News Comments. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2018, 2(9): 50-58.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2018.0157      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2018/V2/I9/50
研究者 研究对象 阶段划分情况
易臣何(2014)[15] 突发事件网络舆情 生成、扩散、消减
梁芷铭(2014) [16] 微博热点话题 成长、成熟、衰退
姜祎, 等(2014) [17] 网络信息 价值形成、价值激活、价值实现、价值消亡
Chen, 等(2003) [18] 新闻事件 产生、增长、衰退、消亡
曾艺林(2014) [19] 涉官网络谣言 萌发、扩散、变化、余热
王旭, 等(2017) [20] 突发事件网络舆情 萌芽期、成长期、成熟期、衰退期
武超群(2016) [21] 公共危机网络舆情 酝酿期、生成期、扩散期、消解期、沉寂期
  网络信息生命周期阶段划分
  评论生长曲线概念图
  在线新闻评论生长规律测度指标
新闻类别 新闻总数(篇) 有效样本数量
新闻(篇) 评论(条)
财经 1 031 385 7 335
时尚 12 9 358
军事 17 15 1 189
健康 2 0 0
社会 566 293 9 276
育儿 6 1 3
司法 43 24 661
科技 489 137 3 018
收藏 2 1 1
女性 20 9 242
教育 29 15 62
娱乐 129 96 12 643
国际 43 32 2 155
国内 315 175 14 832
总计 3 037 1 192 51 775
  样本容量表
  不同类别新闻评论生长周期测度结果
  不同类别新闻评论生长峰值测度结果
  评论峰值集中指数测度结果
  评论生长半衰期分布
新闻类别 数据量(条) 最小值(分钟) 最大值(分钟) 均值
(分钟)
标准差
(分钟)
财经 385 0 250 401 903.51 12 829.17
社会 293 0 49 865 389.31 2 925.70
科技 137 0 37 415 472.88 3 311.08
娱乐 96 0 20 895 1 012.21 2 948.11
国际 32 0 1 875 549.19 415.59
国内 175 0 27 235 510.15 2 432.59
  不同类别在线新闻评论生长半衰期统计
  在线新闻评论生长阶段概念图
  在线新闻评论生长曲线主要类型
[1] Dodds P S, Harris K D, Kloumann I M, et al.Temporal Patterns of Happiness and Information in a Global Social Network: Hedonometrics and Twitter[J]. PLoS ONE, 2011, 6(12): e26752.
doi: 10.1371/journal.pone.0026752
[2] Parkhe V, Biswas B.Sentiment Analysis of Movie Reviews: Finding Most Important Movie Aspects Using Driving Factors[J]. Soft Computing, 2016, 20(9): 3373-3379.
doi: 10.1007/s00500-015-1779-1
[3] Gosnell C F.Obsolescence of Books in College Libraries[J]. College and Research Libraries, 1944, 5(2): 115-125.
doi: 10.5860/crl_05_02_115
[4] 陈京莲. 文献老化和网络信息老化研究[J]. 情报探索, 2014(11): 98-101.
[4] (Chen Jinglian.Research on Document Obsolescence and Web Information Obsolescence[J]. Information Research, 2014(11): 98-101.)
[5] 王真真. 基于新浪微博的信息老化规律实证研究[D]. 哈尔滨:黑龙江大学,2016.
[5] (Wang Zhenzhen.Empirical Study of Information Obsolescence Based on Sina Weibo[D]. Harbin: Heilongjiang University, 2016.)
[6] Germain C A.URLs: Uniform Resource Locators or Unreliable Resource Locator[J]. College & Research Libraries, 2000, 61(4): 359-365.
[7] 朱梦娴, 许鸿翔, 高静. 不同内容网络信息资源的半衰期比较研究[J]. 情报杂志, 2010, 29(9): 29-32, 40.
[7] (Zhu Mengxian, Xu Hongxiang, Gao Jing.A Comparative Study of Half-life of Network Information Resources with Different Contents[J]. Journal of Intelligence, 2010, 29(9): 29-32, 40.)
[8] 鞠菲. 网络信息老化实证研究——以新浪新闻为例[J]. 情报杂志, 2010, 29(10): 41-45, 40.
[8] (Ju Fei.The Empirical Study of the Aging of Web Information——A Case Study of the News on Sina.com[J]. Journal of Intelligence, 2010, 29(10): 41-45, 40.)
[9] 殷珂. 安徽省高校微博信息老化案例分析[D]. 合肥: 安徽大学, 2017.
[9] (Yin Ke.Case Analysis of Micro-blog Information Aging in Anhui Colleges and Universities[D]. Hefei: Anhui University, 2017.)
[10] Zhang Z F, Li Q D, Zeng D.Mining Evolutionary Topic Patterns in Community Question Answering Systems[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part A: Systems and Humans, 2011, 41(5): 828-833.
[11] Cao J, Ngo C, Zhang Y, et al.Tracking Web Video Topics: Discovery, Visualization and Monitoring[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2011, 21(12): 1835-1846.
doi: 10.1109/TCSVT.2011.2148470
[12] Cataldi M, Di C L, Schifanella C.Emerging Topic Detection on Twitter Based on Temporal and Social Terms Evaluation[C]//Proceedings of the 10th International Workshop on Multimedia Data Mining(MDMKDD’10), Washington, DC, USA. 2010.
[13] 马费成, 夏永红. 网络信息的生命周期实证研究[J]. 情报理论与实践, 2009, 32(6): 1-7.
[13] (Ma Feicheng, Xia Yonghong.Empirical Study of Lifecycle of Network Information[J]. Information Studies: Theory & Application, 2009, 32(6): 1-7.)
[14] 唐晓波, 涂海丽. 社会化媒体信息生命周期实证研究[J]. 图书馆学研究, 2014 (18):37-43.
[14] (Tang Xiaobo, Tu Haili.Empirical Study on the Lifecycle of Social Media Information[J]. Research on Library Science, 2014(18): 37-43.)
[15] 易臣何. 突发事件网络舆情的演化规律与政府监控[D]. 湘潭: 湘潭大学, 2014.
[15] (Yi Chenhe.On the Evolvement Rule and Government Surveillance of Public Opinion about Emergency[D]. Xiangtan: Xiangtan University, 2014.)
[16] 梁芷铭. 基于新浪微博的网络信息生命周期实证研究[J]. 新闻界, 2014(3): 60-64, 69.
[16] (Liang Zhiming.Empirical Study of Web Information Lifecycle Based on Sina Weibo[J]. Press Circles, 2014(3): 60-64, 69.)
[17] 姜祎, 赵苹. 信息生命周期交叠现象研究——以泛在信息环境中的表现为例[J]. 图书情报工作, 2014, 58(19): 45-52.
[17] (Jiang Yi, Zhao Ping.Research on Information Lifecycle Overlap —— Taking the Performance in Ubiquitous Information Environment as Example[J]. Library and Information Service, 2014, 58(19): 45-52.)
[18] Chen C C, Chen Y, Sun Y S, et al.Life Cycle Modeling of News Events Using Aging Theory[C]//Proceedings of the 14th European Conference on Machine Learning. 2003: 47-59.
[19] 曾艺林. 涉官网络谣言演化过程研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2014.
[19] (Zeng Yilin.A Study on the Evolution of Internet Rumors Involving Officers[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2014.)
[20] 王旭, 孙瑞英. 基于SNA的突发事件网络舆情传播研究——以“魏则西事件”为例[J]. 情报科学, 2017, 35(3): 87-92.
[20] (Wang Xu, Sun Ruiying.Research about Online Public Opinion Spread During Emergencies Based on Social Network Analysis——A Case Study of the Wei Zexi[J]. Information Science, 2017, 35(3): 87-92.)
[21] 武超群. 网络环境下公共危机治理研究[D]. 北京: 中央财经大学, 2016.
[21] (Wu Chaoqun.The Public Crisis Governance Research in Internet Environment[D]. Beijing: Central University of Finance and Economics, 2016.)
[1] 卢伟聪,徐健. 基于三分网络的网络用户评论情感分析 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(8): 10-20.
[2] 文秀贤,徐健. 基于用户评论的商品特征提取及特征价格研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 42-51.
[3] 张震,曾金. 面向用户评论的关键词抽取研究*——以美团为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(3): 36-44.
[4] 杨贵军,徐雪,赵富强. 基于XGBoost算法的用户评分预测模型及应用*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 118-126.
[5] 郭博, 李守光, 王昊, 张晓军, 龚伟, 于昭君, 孙宇. 电商评论综合分析系统的设计与实现——情感分析与观点挖掘的研究与应用[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(12): 1-9.
[6] 蔡晓珍, 徐健, 吴思竹. 面向情感分析的用户评论过滤模型研究[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(4): 58-64.
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