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基于VAR-SSM模型的突發(fā)事件輿情圈層擴(kuò)散內(nèi)生影響研究

發(fā)布時(shí)間:2024-01-30 20:26
  [目的/意義]為了探索位勢(shì)梯度、情感共軛與圈層擴(kuò)散之間動(dòng)態(tài)影響機(jī)制,對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間中的信息進(jìn)行分類和定級(jí),實(shí)現(xiàn)危機(jī)信息的差異化監(jiān)控與治理。[方法/過(guò)程]本文采用向量自回歸、狀態(tài)空間模型及時(shí)間序列模型對(duì)位勢(shì)梯度、情感共軛及圈層擴(kuò)散之間關(guān)系進(jìn)行分析。[結(jié)果/結(jié)論]研究發(fā)現(xiàn):1)位勢(shì)梯度及情感共軛的每次沖擊對(duì)圈層擴(kuò)散產(chǎn)生滯后性影響,在整個(gè)過(guò)程中呈現(xiàn)右偏態(tài)分布特征。2)位勢(shì)梯度及情感共軛對(duì)圈層擴(kuò)散波動(dòng)的貢獻(xiàn)率均較大。3)位勢(shì)梯度與情感共軛對(duì)圈層擴(kuò)散的邊際影響變化呈倒U形拋物線特征,且均較大。4)位勢(shì)梯度、情感共軛與圈層擴(kuò)散之間的相互影響效應(yīng)在不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)群體間存在差異。

【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)

【部分圖文】:

圖2方差分解分析

圖2方差分解分析

,圈層擴(kuò)散及情感共軛自相關(guān)效應(yīng)的影響最大,位勢(shì)梯度的沖擊均較大。在第3行脈沖圖中,圈層擴(kuò)散、情感共軛及位勢(shì)梯度自相關(guān)效應(yīng)對(duì)位勢(shì)梯度均迅速產(chǎn)生正向影響,且圈層擴(kuò)散的影響最大,情感共軛與位勢(shì)梯度自相關(guān)效應(yīng)的沖擊均較大。3.3貢獻(xiàn)率分解為了比較位勢(shì)梯度、情感共軛及圈層擴(kuò)散相互擾動(dòng)效應(yīng)的....


圖3圈層擴(kuò)散邊際影響分析

圖3圈層擴(kuò)散邊際影響分析

為13%,位勢(shì)梯度影響效應(yīng)約為13%,圈層擴(kuò)散的影響效應(yīng)約為74%。位勢(shì)梯度自相關(guān)效應(yīng)對(duì)位勢(shì)梯度波動(dòng)的貢獻(xiàn)率約為12%,圈層擴(kuò)散影響效應(yīng)約為76%,情感共軛影響效應(yīng)約為12%。4邊際效應(yīng)分析4.1邊際影響力在上述脈沖波動(dòng)分析基礎(chǔ)上,為了進(jìn)一步了解位勢(shì)梯度、情感共軛及圈層擴(kuò)散之間的....


圖4情感共軛邊際影響分析

圖4情感共軛邊際影響分析

際影響力先波動(dòng)上升,其后快速下降。在事件演化過(guò)程中,情感共軛及位勢(shì)梯度對(duì)圈層擴(kuò)散的邊際影響效應(yīng)的均值較大,且持續(xù)的時(shí)間均較長(zhǎng)。圖4情感共軛邊際影響分析圖4結(jié)果顯示,位勢(shì)梯度與圈層擴(kuò)散對(duì)情感共軛的邊際影響力變化呈倒U形拋物線特征。其中,位勢(shì)梯度對(duì)情感共軛系數(shù)的邊際影響力先快速上升,....


圖5位勢(shì)梯度邊際影響分析

圖5位勢(shì)梯度邊際影響分析

際影響力先波動(dòng)上升,其后快速下降。在事件演化過(guò)程中,情感共軛及位勢(shì)梯度對(duì)圈層擴(kuò)散的邊際影響效應(yīng)的均值較大,且持續(xù)的時(shí)間均較長(zhǎng)。圖4情感共軛邊際影響分析圖4結(jié)果顯示,位勢(shì)梯度與圈層擴(kuò)散對(duì)情感共軛的邊際影響力變化呈倒U形拋物線特征。其中,位勢(shì)梯度對(duì)情感共軛系數(shù)的邊際影響力先快速上升,....



本文編號(hào):3890337

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