题目：微博舆情管理平台的设计与实现——数据分析系统
适合专业：信息安全专业
指导教师（签名）：提交日期：2013年03月08日学院: 计算机学院专业：信息安全学生学号：
题目：微博舆情管理平台设计与实现——数据分析系统设计实现学院：计算机学院专业：信息安全学生：骁学号： 09283050
科技广场2012.4 0引言 微博作为Web2.0时代新兴起的开放化的互联网社交服务，至2006年Evan Williams等人联合推出Twitter以来，发展迅猛。2007年，王兴首先建立了饭否网，将微博概念引入国内。其他类似的微博网站相继出现，如叽歪、做啥、嘀咕、贫嘴、同学网、9911等。除了上述专业类微博网站外，2010年国内微博迎来春天，微博像雨后春笋般崛起，四大门户网站均开设微博。其中，新浪借助网站平台及名人资源优势使得其用户数超过1亿。2011年上半年，我国微博用户数量从6331万增至1.95亿，半年增幅高达208.9%。微博在网民中的普及率从13.8%增至40.2%。从2010年底至今，手机微博在网民中的使用率从15.5%上升到34%。 微博快速发展的同时，不可避免地会带来一些新的问题，其中一个突出问题就是虚假信息。比较典型的事件就是2009年西方媒体借助“Twitter”散发小道消息，导致伊朗在大选后政治动荡。由于微博信息共享便捷迅速，内容短小精悍，内容限定为140字左右，这样产生大量的信息内容，使得现有的系统审核方式或人工实时监控模式难以达到杜绝虚假信息的目的。微博在带来沟通的流畅和信息分享的高效的同时，也带来了虚假信息的泛滥。一则未经核实的具备轰动效应的消息，常会在极短时间以几何级数爆炸式传播，如果消息不实，事后的澄清和辟谣将非常困难。可见，微博在网络媒体中作用越来越显著。 舆情分析指标体系大多针对互联网舆情设计， 微博社交网络舆情监测指标体系构建Construction of Microblogging Social Network Public Opinion Monitoring Index System 李保秀 Li Baoxiu （九江学院信息科学与技术学院,江西九江332005） (School of Information Science and Technology，Jiujiang University,Jiangxi Jiujiang332005) 摘要：在研究微博信息传播模式的基础上，借鉴网络传播中采用的信息空间模型构建了微博舆情的三维空间，对微博舆情的主客体进行分析，建立了微博舆情监测指标体系。该指标体系充分考虑了主客体的不同特点和关系，并提出体系中不同指标的量化方法，为管理者对微博舆情进行疏导提供了决策上的支持。 关键词：微博；舆情；指标体系；主客体 中图分类号：G202文献标识码：A文章编号：1671-4792（2012）04-0148-05 Abstract：Based on the dissemination model of microblogging information,and learn from the information space model used in network communication to construct the three-dimensional space of the public opinion,this article analyzes the object microblogging of the public opinion and constructs microblogging public opinion moni-toring index system.This index system fully considers the different characteristics and relationships of the object, and proposes quantified method for different indicators of the system,which provides support of decision-making for managers to divert the microblogging public opinion. Keywords：Microblogging;Public Opinion;Index System;Subject and Object 148
目录 前言 (2) 一、事件研究背景 (3) 二、“弯弯事件”舆情在微博传播中的阶段表现 (4) （1）舆情起源阶段 (4) （2）舆情放大阶段 (4) （3）舆情引爆阶段 (5) （4）舆情消退阶段 (5) 三、微博传播对“弯弯事件”的形成发挥相当作用的原因 (5) （1）话语权的下移 (5) （2）信息传播渠道多样 (6) （3）微博活跃用户及利益相关者的参与 (7) 四、微博传播下“弯弯事件”舆情不断发展的动因 (8) （1）事后相关单位的不作为：当事人及网民负面情绪的催化剂8 （2）微博活跃分子用户介入：舆情爆发的加速器 (9) 结语 (9)
基于微博传播的热点事件舆情发展态势研究 摘要：微博，作为一种新型的、最大的社交公共信息传播平台，是社会热点事件舆论场形成的重要阵地。微博因其具有传播方式简单、操作模式方便以及信息平台开放便捷，从而更能促使信息裂变式传播，且具有极强的互动性和实效性。微博已成为影响舆论产生和发展的重要力量。“和颐酒店女生遇袭事件”也即“弯弯事件”自4月5日在网络上引起热议后，得到了社会各界的关注，也一度成为新浪微博热搜榜首。本文以“弯弯事件”为案例，分析微博对该事件的发生和发展所产生的作用、描绘微博传播作用下该舆情事件的“发生-发展-消解”的演进路径以及剖析该事件舆情发展的动因。 关键词：微博传播热点事件舆情发展态势 前言 近年来，由于经济、政治、文化和社会的快速发展，我国正处于各种社会矛盾和问题多发的转折期。尤其2016年以来的这几个月，突发事件频发，如：“山东非法疫苗”“常州被污染的学校”“火灾拍摄者残忍42秒”“朋友圈直播杀人”等等，这种现象不容小觑。在这些突发公共事件的传播中，微博已经成为第一时间发布公共信息的平
网络舆情案例分析 一、舆情危机管控现状 近年来，随着互联网技术的发展，以微博、社交类网站、视频类网站及移动通信为代表的社会化媒体呈现出日新月异的变革，其对网络舆情状态的影响更加复杂深刻，舆情已成为当前社会和谐度和稳定度的标志，成为社会各界的关注焦点。互联网信息具有丰富性、海量性、复杂性、虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点，对其理解和把握越来越需要用科学、精准、可信的方法。然而，一些部门在网络舆情的收集分析、监测研判、回应沟通、引导说明和危机管理过程中，尚处于粗放式阶段，相关工作较为感性主观，一些部门仍然停留在“部分网民认为”、“某网友认为”等定性描述上，缺乏科学、扎实、直观、量化、可比对的数据基础，难以全面反映特定区域和特定时域网络舆情发生、发展状况与趋势，更谈不上形成系统、规范的网络舆情分析研判体系。如何从主观判断迈向客观分析和量化管理，建立定向分析、定量研究与有效管理体系，成为我们及待解决的重要课题。 二、案例分析：济源“瘦肉精”事件中双汇的危机公关 1、概述：2011年3月15日，中央电视台的维权行动中曝光了济源双汇集团所用生猪中含有大量瘦肉精，严重危害人体健康，此次事件引起广泛热议。双汇集团进行了一些列危机公关行动，
但其中漏洞百出。面对如此状况，如何突出重围重塑企业良好的信誉和形象呢？下面将针对双汇集团“瘦肉精”事件做一个全面的分析，包括：双汇“瘦肉精”事件的经过，双汇在此事件中的危机公关的手段和效果分析，以及双汇危机公关手段的改进和思考，用危机公关中的危机处理原理，分析制定危机公关策略。 2、瘦肉精事件回顾 2011-03-15双汇被爆使用瘦肉精猪肉，“健美猪”大行其道2011-03-16双汇集团承认使用瘦肉精猪肉，发声明致歉 2011-03-17商务部派出督导组前往河南，督查双汇集团下属企业，农业部，开展瘦肉精拉网式监测，双汇集团再次声明，高管被免，产品收回 2011-03-19 国务院派人督查瘦肉精，河南沁阳清查被指过场2011-03-20 河南首次通报：双汇冷鲜肉瘦肉精抽检呈阳性2011-03-21 济源双汇无限期停产整顿，双汇发展重组存隐2011-03-22 济源双汇公司确认17头瘦肉精生猪，国务院工作组要求彻查“瘦肉精”事件，严肃究责 2011-03-23 双汇紧急召开4000多人规模的全国经销商视频会议，以应对下架危机，希望能重新启动市场 2011-03-25 河南“瘦肉精”肇事来源基本查明，发现3个制造窝点 2011-03-30 农业部排查称河南瘦肉精事件属于个案 2011-04-01 双汇召开万人大会二度致歉，拟引入第三方检测产
情报学报 I SSN1000-0135 第31卷第12期1299- 1304 2012年12月J O U R N A LO FT H EC H I N ASO C I E T YF O RSC I E N T I F I C A N DT E C H N I C A LI N F O R M A T I O N I SSN1000-0135V o i .31 N o .12 1299-1304D e c e m be r 2012 do i Z 10.3772/j .i s s n.1000-0135.2012.12.010 收稿日期Z 2012年7月18日 作者简介Z 钱颖 女 1976年生 博士 讲师 主要研究方向Z 信息资源管理\新媒体传播O 张植 女 1988年生 硕士研究生 主要研究方向Z 网络舆情传播\新媒体传播O E -m a i i Z z ha ng na n339@126.c o m O 赵来军 男 1970年生 博士 教授 高级工程师 主要研究方向Z 物流与供应链管理\安全管理\环境管理O 钟永光 男 1972年生 博士 教授 博士生导师 主要研究方向Z 系统动力学与运营管理O 1) 基金项目Z 国家自然科学基金资助(90924030) 上海浦江人才项目资助(11P J C 075) 上海市教育委员会 曙光计划 项目(09SG 38) 教育部人文社会科学研究一般项目(项目编号Z 10Y J A 630021)O 微博舆情传播规律研究 1) 钱 颖1 张 捕1 赵来军1 钟永光 2 (1.上海大学管理学院 上海 200444;2.青岛大学管理科学与工程系 青岛 266071) 摘要 随着用网络户数的增加 微博已成为网民表达意愿的重要渠道 成为当前最具影响力的传播工具之一O 由突发事件导致的舆情在微博上传播迅速 影响广泛O 基于传统传染病模型(SI R 模型) 本文对微博上舆情传播规律进行研究 建立了微博舆情传播模型 并用2011年甘肃校车事故在新浪微博上的传播进行实证研究O 研究发现Z 原创 转发帖子爆发迅速 第二天达到峰值 衰退的速度较慢 六天后帖子数稳定在较低水平O 用微博传播模型对甘肃校车事件中舆情传播规律进行仿真 仿真结果与历史数据拟合度高 验证了此模型用来研究微博舆情传播规律的可行性O 最后利用此模型 研究了不同情景下的微博舆情传播规律O 关键词 新浪微博 突发事件 SI R 模型 微博舆情模型T h e s p r e adof p u b l i c s e n t i m e n t onmi c r o-b l oggi n g u n d e r e m e r ge n c i e s O i a n Y i ng 1 Z ha ng N a n 1 Z ha o L a i j un 1a nd Z ho ng Y o ng g ua ng 2 (1.m anage m e nt sc ho o l shanghai u ni u e r s i t y shanghai 200444; 2.m anage m e nt sc i e nc e and E ngi e e r i ng de p ar t m e nt @i ngdao u ni u e r s i t y @i ngdao 266071) A b s t r ac t Wi t h t hei nc r e a s i ngnum be ro f us e r s m i c r o -bi o g g i ngha sbe c o m et hem o s t i nf i ue nt i a i c o m m uni c a t i o n c ha nne i .T he pubi i c o pi ni o n g e ne r a t e d by e m e r g e nc y s pr e a ds r a pi di y o n t he m i c r o -bi o g g i ng a nd ha s g r e a t i m pa c t .b a s e d o n t he t r a di t i o na i r um o r s pr e a di ng m o de i (SI Rm o de i ) w e s t udi e d t hepa t t e r n o f pubi i co pi ni o n di s s e m i na t i o n o n t hem i c r o -bi o g g i ng .T hes c ho o i bus a c c i de nt ha ppe ne d i n G a ns u pr o v i nc ei n N o v 2011i s us e d a s a n e m pi r i c a i e x a m pi e .D a t as ho w s t ha t t ha t t he num be r o f o r i g i na i po s t s a nd f o r w a r de d po s t s i nc r e a s e d r a pi di y a t t he be g i nni ng r e a c hi ng pe a k o n t hes e c o nd da y w hi i er e duc e d s i o w i y r e a c hi ngai o ws t a bi ei e v e i s i xda y s i a t e r .T hem o de i s i m ui a t i o n r e s ui t f i t s t hehi s t o r i c a i da t a w e i i w hi c h i s a n e v i de nc e t ha t t he m o de i c o ui d be us e d t o s t udy t he pubi i c o pi ni o n s pr e a di ng o n m i c r o -bi o g g i ng .b a s e d o n t he m o de i s i m ui a t i o n w e a na i y z e d ho wpubi i c o pi ni o n s pr e a d unde r di f f e r e nt s c e na r i o s . K e yw or d s Si na m i c r o -bi o g g i ng e m e r g e nc y SI Rm o de i pubi i c s e nt i m e nt s pr e a di ng m o de i o n m i c r o -bi o g g i ng 1 引 言 微博自2009年8月上线以来得到全面推广与应用O 截止到2011年12月31日 我国微博用户数 量已达到2. 5亿O 由于微博信息产生和获取具有很强的自主性 内容短小精悍 信息共享便捷迅速等特点 微博已经成为网民们表达意愿\分享心情的重要渠道O 人民网舆情分析专家预测 在未来的突发事件中 微博将成为最具影响力的传播工具O 突发事 - 9921- 万方数据
(文/王宜楷) 近年来，各地各级政府不断提升社会治理能力，网络综合治理体系日益完善成熟。各地政府对具备管理双向互动、线上线下融合、社会协同治理表征的网络社会治理模式概括总结，提出了多种理论并对其进行解读，如网络问政、网络为政、网络议政、网络理政，这类表象不同的“新概念”，内核却并没有新逻辑支撑。一是解决问题的主体与方法论并未改变，相较以往的内在逻辑没有任何不同。二是未运用网络协同、数据智能等互联网新技术处理问题，网络技术只是为事件提供单纯的载体。此时，研究掌握网络舆情传播规律，有助于政府部门处臵应对复杂敏感舆情，强化互联网内容管理，对于营造清朗网络空间极具现实意义。 在谈网络舆情传播规律之前，我们必须明确两个概念，一是由于网络技术只是为舆情事件提供单纯的载体，故我们只会在简单宏观的层面上谈论网络技术内容，不作过多深究。二是由于舆情事件较为复杂，定性研究认为不存在一个可供人们发现的具有重复性、可供确认的纯粹的客观真相，我们只从经验、统计数据分析等方面进行定量研究，寻求一条基于客观事实存在的通则，以便够好的认识与解决问题。从事件处臵、影响、发展规律方面划分，即一般事件与突发事件。 【一般事件】 一般事件是指独立个体发布、诉求单一或多元、影响力较小的舆情，民众透过网络反映诉求的原因可能有如下几个方面：一是政府部门渠道不畅，民众通过网络发布诉求或建议，以求尽快解决问题；二是民众多次反映相同重复诉求，想引起政府职能部门重视，尽快解决问题；三是
民众部分诉求久拖未决，想通过网络媒体施压解决问题；四是少数民众未对自身诉求是否合法、合情、合理进行基于客观事实的理性判断，企图通过网络炒作取得非规则化的解决方案与利益分配；五是指向不明、要素不明、无基本事实内容的舆情事件；六是其他类别，如报怨、无端指责、谩骂事件等。上述分类考虑了政府部门、民众、事件传播三方面，是从传播具象环境与民众传播动因两个维度着手，如果单纯只考虑舆情事件本身传播，可直接将其划分为两类：一是合法合情合理诉求；二是不合法不合情不合理诉求。 现今传统媒体与新媒体相互交织融合，媒体场域疆界消失，我们在谈论一般事件的网络传播载体时，若从报、网、微、端、自媒体类别划分入手，过度强调网络媒介的作用，可能会忽视事件本身的传播过程。由于一般事件影响力相对较小，传播范围有限，从媒介开放属性着手，对于认识舆情处理流程则更为明晰。网络传播平台分为三类：一是开放平台，任何访问者都可以完全浏览平台内的信息，如未设权限的网站、论坛等；二是半开放平台，此类平台有分两种情况。1.管理者设臵了一定访问权限的网站或论坛，访问者只能浏览部分信息，如人民网地方领导留言板、问政四川、四川服务台等。2.相对闭合的网络社交媒介工具，一种为同属一个信息闭合体，如微信朋友圈，微信、QQ组群等；另一种为由于电脑端信息量收录较少，只有安装移动端使用的APP社交媒介软件，如天天快报、UC大鱼号等。三是完全闭合平台，该类平台一般是政务信息处理平台，如书记市长信箱、政府部门网站电子政务信箱等。 民众通过闭合平台反映问题，诉求信息会由诸如群工局、网信办、舆情中心等专职政府部门分送或下发转办，经由对口政府职能部门线下调查处臵后，再上网将处臵结果回复给诉求发起人。此类诉求处于闭合平台，舆情的传
网络舆情中的大数据分析方法研究 网络舆情是指在网络空间中对网民和生活中的社会事件尤其是一些突发事件的看法和态度。网络舆情通常涉及社会的热点事件，因而经常在网络中快速传播，成为人们谈论的焦点。因而，对网络舆情进行分析和正确的引导显得尤为重要。文章采用大数据分析方法分析网络数据，通过聚类的方法发掘网络舆情中的热点问题。实验证明该分析方法具有较高的热点挖掘能力和及时的能力。 标签：网络舆情；大数据分析；统计方法 一、舆情信息的获取 舆情分析的第一步是要对网页中的信息进行抓取，第二步是对抓取的网页的信息进行预处理。 对网页信息抓取主要采用网络爬虫，爬虫的主要作用是将互联网上的网页下载到本地形成一个互联网内容的镜像备份。它既可以爬取网页链接，又可以爬取网页的文本信息和图像信息。它通过关键字的搜索将对应的统一资源定位为相关的网页页面进行抓取，通過对其进行文本和图像的解析，提取对应网页的文本和图像信息并进行保存。本文中主要提取的是网页的文本信息。 而中文分词是把中文中的汉字系列分割为一个个独立的中文词汇。由于中文词汇与词汇之间的界限远不如英文单词那样清晰，因此，中文分词也是一个技术难点。当前中文分词主要是从主要包括字符串匹配分词方法和机器学习的统计分词方法。字符串匹配分词方法是事先通过一定的方法建立一个庞大的数据库字典，按照一定的方法把待分词的词汇与数据库字典中的词进行匹配从而实现分词的方法。机器学习的统计分词方法是通过词汇出现的频率和在文中的含义等信息对汉字的这些特征进行训练，从而实现分词。字符串匹配分词方法比较准确，但缺乏灵活性，机器学习的统计分词方法能对词的语意进行识别，但由于算法的不完善，准确率不高，因此，在实际中通常是将这两种结合来实现分词。 中文分词的词性主要包括名词、动词、形容词和副词等，形容词和副词常表示事物的状态和特征，因而经常能表明作者对事件的喜怒哀乐之情；动词一般就是用来表示动作或状态，它是对事物采取的动作的直接体现。这些词在舆情分析中就显得尤为重要。 二、文档特征的提取 一个网页的文本通过分词后会有成百上千个中文词汇，如果直接对其分类会影响分类的效率和准确性。因此，在分类前要去除一些无关的词语，留下最能代表文档特征的一些分词作为文档的特征。文档特征提取最主要的方法是把文档的内容和词频进行结合。
基于大数据的舆情分析系统架构 前言 互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展，不论是知名的大V，明星还是围观群众都可以通过手机在微博，朋友圈或者点评网站上发表状态，分享自己的所见所想，使得“人人都有了麦克风”。不论是热点新闻还是娱乐八卦，传播速度远超我们的想象。可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。如此海量的信息可以得到爆炸式的传播，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。大数据时代，除了媒体信息以外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据，决定后续的产品发展，公司的公关和市场部门也需要根据舆情作出相应的及时处理，而这一切也意味着传统的舆情系统升级成为大数据舆情采集和分析系统。 分析完舆情场景后，我们再来具体细化看下大数据舆情系统，对我们的数据存储和计算系统提出哪些需求： ?海量原始数据的实时入库：为了实现一整套舆情系统，需要有上游原始输出的采集，也就是爬虫系统。爬虫需要采集各类门户，自媒体的网页内容。在抓取前需要去重，抓取后还需要分析提取，例如进行子网页的抓取。 ?原始网页数据的处理：不论是主流门户还是自媒体的网页信息，抓取后我们需要做一定的数据提取，把原始的网页内容转化为结构化数据，例如文章的标题，摘要等，如果是商品点评类消息也需要提取有效的点评。 ?结构化数据的舆情分析：当各类原始输出变成结构化的数据后，我们需要有一个实时的计算产品把各类输出做合理的分类，进一步对分类后的内容进行情感打标。根据业务的需求这里可能会产生不同的输出，例如品牌当下是否有热点话题，舆情影响力分析，转播路径分析，参与用户统计和画像，舆论情感分析或者是否有重大预警。
微博舆情对青年价值观的冲击 [摘要]随着技术革命的不断发展和移动终端的不断革新，许多年轻人倾向于利用微博来表达自己对社会的认知和思考，而越来越多的媒体也开始运用微博发布新闻信息，而这种自媒体平台的力量也在不断得改变着社会生活和青年人的价值观。本文以微博平台为基础，思考微博舆情的力量对青年价值观的影响，并提出对正确价值观引导的方法。 [关键词] 微博舆情青年价值观 当今的科技发展日新月异，而新兴的社交平台发展的势头更是迅猛，尤其是微博这一平台更是突出，截止到2013年上半年，新浪微博的注册用户有5.36亿人，2012年第三季度，腾讯微博注册用户达到5.07亿。如今，仅仅运营了四年的微博不仅成为了人们娱乐休闲的工具，更是成为了媒体及个人发布新闻讯息的一大重要阵地。据相关数据显示有的微博用户为青年人，可以说微博这一媒体平台已经逐渐渗透进了青年人的社会生活中。因此青年人对微博中所传播内容的判断以及甄别，对微博的使用以及认识，在一定程度上不断改变着青年的认知以及价值观。 一、微博对青年人的传播优势 微博（英语：microblogging或microblog），是一个基于
用户关系信息分享、传播以及获取的平台。用户可以通过WEB、WAP等各种客户端组建个人社区，以140字的文字更新信息，并实现即时分享。 问卷调查（表1 ―表5）：该组问卷针对微博用户中的青年群体，通过给微博用户投递私信、网络问卷投放、纸质问卷发放的形式，用以调查青年微博用户对微博的使用状况。 从表1中可以看出微博对于青年人吸引力体现在如下几个方面： （1）便捷性与及时性。 随着PC产品以及移动终端的普及化和移动网络3G、4G 网络的迅速发展，微博用户可以通过下载客户端到终端机上进行操作，可以及时发布信息，也可以及时阅览新闻。在调查中显示有28%的青年微博用户在吸引力选项中选择“方便快捷发布自己的信息”，这体现出微博方便快捷的特点。这一特点体现得较为突出，例如2011年温州动车事故发生时，最先发布的信息就是在微博平台上。 （2）互动性与裂变性。 如今的微博不再如同博客等早期的网络社交平台是单 向性的，它的传播是交互性的、裂变式的。一条热门微博可以被评论、转发上十万次，而36%的青年微博注册用户选择“方便与他人沟通及交流”，显示出普通人有时可以实现和
舆情监控系统 设 计 方 案
目录目录
网络舆情监测系统解决方案 网络舆情监测系统利用互联网信息采集技术、智能信息处理技术和全文检索技术；结合网络舆情的传播分析模型：对境内外网络中的新闻网页、论坛、贴吧、博客、微博等网络资源进行全网监控、定向采集和智能分析，把互联网读薄，读透，提供相关舆情、负面舆情、热点信息的发现、主题事件监测、分类监测、舆情实进预警、舆情监管、统计分析、辅助决策支持等多层次，多维度的舆情信息的服务，根据用户有网络舆情监测和定向追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，从而帮助用户及时掌握舆情动向．为领导和舆情工作部门提供信息参考和决策支持． 一、背景概述 随着互联网的快速发展，网络媒体作为一种新的信息传播形式，已深入人们的日常生活．网友言论活跃已达到前所未有的程度，不论是国内还是国际重大事件，都能马上形成网上舆论，涉军涉警事件更是成为部分网民炒作对象，通过这种网络来表达观占、传播思想，进而产生巨大的舆论压力，达到任何部门、机构都无法忽视的地步．可以说，互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器． 网络舆情是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦
点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点，主要通过ＢＢＳ论坛、博客、新闻跟贴(回贴) 、转帖等实现并加以强化．当今，信息传播与意见交互空前迅捷，网络舆论的表达诉求也日益多元．对部队来说，如何加强对涉军涉警网络舆论的及时监测、有效引导，以及对网络舆论危机的积极化解，对维护部队声誉、促进部队健康发展具有重要的现实意义． "网络舆情监控系统"是针对在一定的社会空间内，围绕涉军涉警事件的发生、发展和变化，民众对部队的态度天网络上表达出来意愿集合而进行的计算机监测的系统统称． "网络舆情"是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和．网络舆情形成迅速，对社会影响巨大，加强互联网信息监管的同时，组织力量开展信息汇集整理和分析，对于及时应对网络突发的涉军涉警事件和全面掌握社情民意很有意义． 二、建设必要性 由于舆情有突发性，随机性，多样性等特点，传统舆情监控已经无法满足目前的形势需要，互联网舆情监测系统应运而生． 各单位对于突发事件，如果有工具能及时监测发现舆情信息及其根源，及时做好危机公关，做好积极的舆论引导工作，处理还处
《自动化技术与应用》2019年第38卷第6期 计算机应用 Computer Applications Techniques of Automation &Applications 基于传染病模型的微博信息传播规律研究* 白黎,杨亚强 （宝鸡文理学院,陕西宝鸡721016） 摘 要:无本文在经典传染病模型的基础上，加入重复转发因素的影响，构建了易感染者-犹豫者-感染者-免疫者的微博信息传播 模型。并使用雷洋事件信息传播数据进行模拟仿真，仿真结果表明，该模型可以很好地描述微博信息传播的规律。 关键词:微博；SIR 模型；信息传播与控制；模拟仿真中图分类号：TP393 文献标志码:A 文章编号:1003-7241(2019)06-0059-04 Simulation on Microblog Information Transmission Based on SIR Model BAI Li,YANG Ya-qiang (Baoji University of Arts and Sciences,Baoji 721016China ) Abstract:Based on the classic SIR model,the whole transmission node is divided into healthy node,browse node,transmission node and immune node.Meanwhile,factors for users to repeatedly forward messages are input to improve infectious dis-ease model.Finally,the collected Weibo information dissemination data is simulated.The simulation results show that the simulated results agree well with actual statistical data of "Lei Yang incident"information dissemination,meantime the es-tablished micro-blog information propagation model can well describe the spread law. Key words:microblog;Susceptible-Infected-Removed model;information transmission and control;simulation *基金项目:国家社会科学基金项目(编号15XGL021)收稿日期:2018-09-14 1引言 微博作为一种新型社会化媒体已经成为信息沟通和传播的重要平台。它以其快捷性和高效性赢得了亿万用户的青睐,根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的 《第35次中国互联网络发展统计报告》[1],截止2014年12 月,中国网民规模达到6.49亿,新浪微博注册用户已经达到了2.49亿人次。到2016年,微博月活跃用户数达3.13亿,日活跃用户数也增长到1.39亿。微博的快速发展是一把双刃剑,正面的消息可以在传播系统里面快速传播,并带来积极的影响,但同时负面的消息也会得到快速的传播,带来消极的影响。特别是现在信息技术的快速发展,使微博迅速成为一种快速、便捷的舆情传播方式。一旦一个热门话题在微博中出现,因为其受众人数巨大,信息传播快速,可以在短时间内形成井喷式的网络舆情,就 会影响到事件的发展方向,进而对有关部门对发生事件的裁决、处理和应对带来影响。趋利避害是人们的基本思想,人们都希望正面的、积极的消息能够在大范围快速传播；消极的、负面的消息能够第一时间得到控制与澄清,特别是作为政府部门门户的官方微博,对这方面的要求就显得尤为重要。因此通过研究和分析微博信息传播的特点,掌握其内在的传播规律,从而达到对网络中传播舆情话题发展过程的监控和预测,将对于相关部门对网络舆情的正确疏导和管理起到重要作用。 2文献分析 从20世纪开始,许多学者利用传染病模型研究信息的传播规律。Ross 等研究蚊子和人群之间的疟疾的传播,提出了SI 模型[2],Kermack 和McKendrick 研究黑死病传播规律时,提出了SIR 模型[3],后来学者们根据不同的情境对SIR 模型进行了改进,并将这些模型广泛的应用到信息传播规律的研究中[4]。Leskovec 基于SIS 模型构 59
收稿日期：2011－02－22 修回日期：2011－06－28 基金项目：国家社会科学基金重大项目 “突发事件网络舆情演化模型和仿真系统研究”（编号：09＆ZD014）。作者简介：高承实（1973－），男，博士，研究方向：网络信任管理、网络行为认知；荣星（1986－），男，博士研究生，研究方向：可信计算、网络安 全；陈 越（1965－），男，教授，博士生导师，研究方向：信息技术、网络安全。 微博舆情监测指标体系研究 * 高承实 荣 星 陈 越 （解放军信息工程大学电子技术学院 郑州450004） 摘 要 在研究微博信息传播机制的基础上，结合信息空间模型构建了微博舆情的三维空间，运用层次分析法，建 立了微博舆情监测指标体系。该指标体系综合考查了社会类指标与技术类指标、舆情主体与舆情受众之间的关系，并给出了不同指标的量化计算方法，为管理者实行舆情疏导提供了决策上的支持。关键词 微博 舆情指标体系 层次分析法中图分类号 G353．1 文献标识码 A 文章编号1002－1965（2011）09－0066－005 Research on Public Opinion Monitoring Index －system in Micro －blogging GAO Chengshi RONG Xing CHEN Yue （Institute of Electronic Technology ，PLA Information Engineering University ，Zhengzhou 450004） Abstract Based on the research of information broadcasting mechanism in Micro－blogging ，three－dimensional space of public opinion in Micro－blogging is constructed by integrating Information Space model ，and a monitoring index－system is established through AHP （Ana-lytic Hierarchy Process ）．The system takes both social and technical indexes ，the relationship between subjects and audiences into consid-eration ，and presents quantization calculation method of each index ，which provides decision－making support to dredge public opinion for managers．Key words micro－blogging public opinion index－system AHP 0引言 微博，即微型博客（Micro －blogging ），是Web2．0 时代新兴起的一种集成化、开放化的互联网社交服务。2006年Evan Williams 等人联合创建最具有代表性的Twitter ；2007年之后，国内陆续出现了微博客网站，如饭否、 做啥、叽歪、嘀咕、贫嘴、同学网、腾讯滔滔、9911等［1］ 。2009年8月，新浪加入微博领域，借助网站平 台及名人资源优势启动内测，引来众多网民的关注与参与。 信息的真实性是微博中存在的一大严重问题，2009年6月，西方媒体和政治势力借助“Twitter ”散发小道消息，造成了伊朗大选后发生的政治动荡。由于微博中存在大量的碎片化文本信息， 目前采取的系统审核或人工实时监控，并不能很好地限制这些虚假信息的传播。微博的开放环境为网络舆论的自由化提供了便利，网络谣言、偏激和报复性的人身攻击行为层出 不穷，部分网络舆论给国家的稳定和社会的和谐带来 了严重的挑战［2］ 。2010年在我国， 随着微博井喷式的发展，网民爆料的首选媒体更多地转向微博，论坛、博 客在事件曝光方面的功能明显弱化，舆情热度靠前的50起重大舆情案例中，微博首发的有11起，占22%，2010年的大事件中几乎都有微博在发生着作用［3］。被称为“女厕攻防战”的微博直播，是今年以来国内微博最吸引眼球、威力显现最突出、影响最始料未及的事件， 对社会的和谐稳定产生了消极的影响。可见，微博在网络媒体中主导地位越来越明显。 现有的舆情分析指标体系多针对互联网舆情，曾润喜 ［4］ 等设计了网络舆情突发事件预警系统，构建了 警源、警兆、警情3类指标体系，指标侧重于反映舆情本身的演化。李雯静 ［5］ 等从舆情主题的角度重点列出 了网络舆情信息分析的指标，并给出了具体的指标计算方法，但未突出舆情受众的能动性作用。张一文 ［6］ 等尝试建立了一种非常规突发事件网络舆情指标体 第30卷第9期2011年9月 情报杂志 JOURNAL OF INTELLIGENCE Vol．30No．9Sep．2011
科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald 165 信息科学 DOI：10.16660/https://www.doczj.com/doc/f11482644.html,ki.1674-098X.2018.06.165 基于微博的舆情监测与分析的研究 陈忠菊 （辽宁公安司法管理干部学院 辽宁沈阳 110161） 摘 要：微博具有很多的特点，比如：传播迅速、互动性强、操作简单等，凭借这些优势，微博近年来得到了飞速发展。当前，社会的方方面面都已经渗透进了微博，并且它已经成为了新闻舆论的主要源头。传播和形成网络舆情一般都是爆发式的增长，因此对社会产生的影响力是巨大的。我国当前在分析和监测微博舆情方面一直都处于较为贫乏的情况，因此需要加强这方面的分析和研究。关键词：微博 舆情检测 舆情分析 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2018)02(c)-0165-02 随着网络技术的发展，网络舆情的有效传播途径和主要源头是微博，因为微博具有很低的进入门槛，同时可以方便地操作，具有较强的互动性，因此在近年来在我国得到了广泛的推广和使用。随着微博的应用，随之出现了很多的安全隐患，微博中出现了各种违法信息和谣传等，给社会带来了很大的影响。因此，需要加强对微博的舆情监测和分析，这是加强网络安全的有效途径和重要方法。 1 微博舆情监测和分析现状 当前已经有专门对微博进行舆情监测和分析的软件，比如较为典型的有：方正智思舆情预警辅助决策支持系统、TRS互联网舆情信息监控系统、Goon ie互联网舆情监测系统等等。在分析和监测微博舆情方面，这些软件能够起到非常重要的预警作用，因此可以为社会的和谐、安定奠定坚实的基础。但是，在分析和检测微博舆情方面，大多数的系统都没有对微博用户覆盖面广泛、用户基数庞大这一问题进行充分的考虑，在这样的背景下，如果使用的是普通的关系数据库，是很难达到使用需求的，引入No S QL技术存储数 据就是一个很好的发展方向[1] 。 2 微博舆情的传播 对于微博来说，它的舆情传播具有如下明显的特点。 2.1 简单的信息生成和传播 对于微博信息来说，只需要经过简单的操作就可以对微博新闻中的人物进行重点关注，对于论坛和新闻中的内容还可以随时转发。此外，微博还受到移动终端的支持，可以完全不受时间和地域的限制，因此微博具有很强的简便 性和易于操作性[2] 。2.2 信息传播快捷 一旦有重大事件发生，微博网友可以迅速发出信息，相较于传统的媒体要更加及时、迅速、便捷。比如2011年7月23日的动车事件，由微博网友第一时间发出，相较于传统媒体要提前两个多小时。 2.3 信息传播模式是病毒爆发式的增长 一旦微博发出消息，所有的关注用户都可以在第一时间收到，然后收到的用户再继续向外传播，微博信息因此出现病毒爆发式的传播速度。 3 基于NoSQL的数据库设计 2009年Oskar s son组织了在美国旧金山的一次非正式会议，NoSQL第一次出现在这次会议上。NoSQL属于当前 数据库家族的外来人员，虽然通用特征较为类似，但是其特征并没有一个明确定义。将NoSQL引入到系统数据库中时要根据舆情监控的具体情况来进行，在数据的写入过程中，可以将数据的不同字段分别写入到No SQL和My SQL中，在数据的读取过程中，读取可以通过No S QL和My S QL的组合字段来完成。 为了让N o S Q L 和M y S Q L 将自身的的优势充分发挥出来，设计了本文中的架构模式，也就是说关系存储由MySQL来实现，数据存储由MySQL来实现。采用这样的设计具有很多的优点，可以将MySQL的IO开销节省出来，将My SQL的缓存命中率提高，因此My SQL的恢复速度和数据备份被提升，扩展性更好。这种采用架构模式，相较于传统的单体架构，能有效提高系统的可扩展性和多样性能。 4 设计和实现基于微博的舆情监测和分析系统 4.1 软件体系结构 对于系统来说，它分成前台数据展示模块和后台数据分析模块两部分。前台模块是整个系统的核心，主要用来分析和抓取数据。前台模块主要是完成基本的操作维护和展示WEB数据等。 4.1.1 前台 对于前台结构来说，它的展示程序主要分成用户登录和管理、设置关键词及用户监控网址、舆情搜索、舆情信息展示等四大板块。这其中可以分五类来表现和进行舆情整体展示，也就是：舆情统计、展示监控网址、展示网站类型、展 示最新舆情。对于前台展示程序来说，它主要是基于JAVA 图1 系统后台
网络舆情分析系统的研究与设计 摘要：网络舆情是指在一定的社会空间内，通过网络围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，民众对公共问题和社会管理者产生和持有的社会政治态度、信念和价值观。随着科技的发展，政府迫切需要更好地监控与引导网络，本文通过研究现今网络舆情分析系统的技术特征，并根据需要，介绍了网络舆情分析系统的一种可行模型，能够提高网络舆情分析的准确性和灵活性，有效促进我国网络舆情分析工作的迅速发展。 关键词：网络舆情；网页文本结构化；文本分类；文本聚类 互联网的高速发展使网络信息越来越难以处理，所以，传统的以人工分类为基础的处理方式已完全不能够适应如此规模的网络信息量得处理工作。作为一个新的研究课题，对网络舆情的监控和分析，必须建立在高科技的现代信息技术当中，从而能够及时面对网络舆情并第一时间对其进行主动控制和疏导。 一、网络舆情分析系统的总体模型概括 网络舆情分析系统根据用户的不同需求，对特定种类的以网络为载体的新闻和消息在收集后通过网页净化、词频统计等手段对信息进行有效的预处理活动，并将预处理的所得结果入库，并通过数据挖掘算法对信息进行分析，最后会得到一定时期内网络所出现出现的热点信息，并对其进行追踪，得到事件的详细信息。 1.1 输入输出层面 输入层指互联网搜索、数据源等。随着网络在获取信息方面的便捷性和灵活性的提高，许多信息平台，如博客、新闻和政府网站都成为网络舆情的监控源。输出层一般来说指的是前端展示输出，对于网络舆情分析系统来说，其输出程序主要根据用户需要提供信息，其信息的种类呈现出多样化的特点。 1.2 业务处理层面 1.2.1网络舆情系统信息采集以及预处理方式 网络舆情监控系统需要在了解用户需求的前提下，设定所需主题或目标，并利用人工和自动相结合的信息采集手段完成信息收集的任务。对于已经定位的网络资源，需要知道网络资源是否已进入数据库中，若己保存到数据库，系统需继续进行其他资源的收集。网络舆情信息预处理是网络舆情信息分析系统的准备阶段，能够对网页当中的信息进行数据清洗和分类处理后，形成格式化的数据然后上传到数据库，并进行信息过滤，滤除无关信息，保存重要信息。 1.2.2 网络舆情数据存储