基于微博的媒體奇觀網(wǎng)絡(luò)輿情熱度趨勢分析
本文關(guān)鍵詞: 輿情熱度 網(wǎng)絡(luò)輿情 媒體奇觀 馬爾可夫鏈 微博 層次分析法 出處:《情報科學(xué)》2017年02期 論文類型:期刊論文
【摘要】:【目的/意義】新興媒介生產(chǎn)的媒體奇觀表現(xiàn)出一系列新的特征,且對社會有著更深刻的影響。針對目前媒體奇觀只有定性理論研究的現(xiàn)狀,提出了定量預(yù)測媒體奇觀輿情熱度發(fā)展趨勢的方法。【方法/過程】首先引入層次分析法構(gòu)建基于微博的媒體奇觀輿情熱度描述指標(biāo)體系。之后在查閱大量文獻的基礎(chǔ)上,改進馬爾可夫鏈模型,通過劃分更精化的狀態(tài)區(qū)間、構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、預(yù)測輿情熱度趨勢的步驟,以"慶安槍擊案"的微博數(shù)據(jù)為實證案例進行實驗!窘Y(jié)果/結(jié)論】結(jié)果表明,層次分析法構(gòu)建輿情熱度指標(biāo)體系和馬爾科夫鏈模型應(yīng)用于媒體奇觀輿情熱度趨勢預(yù)測都具有較高的可行性和準(zhǔn)確性,進而為政府、企業(yè)和研究人員分析媒體奇觀的輿情發(fā)展脈絡(luò)提供新的思路和方法。
[Abstract]:[purpose / significance] Media wonders produced by new media show a series of new characteristics and have a deeper impact on society. This paper puts forward a method of quantitatively predicting the development trend of media spectacle public opinion heat. [method / process] firstly, the analytic hierarchy process (AHP) is introduced to construct the index system of describing media strange public opinion heat based on Weibo. Improved Markov chain model, by dividing the more refined state interval, constructing the state transition matrix, forecasting the public opinion heat trend steps, Taking Weibo data from Qingan shootings as an empirical case, [results / conclusions] show that, It is feasible and accurate to construct the index system of public opinion heat by AHP and Markov chain model to predict the trend of media public opinion heat. Enterprises and researchers analyze the media spectacle of public opinion development to provide new ideas and methods.
【作者單位】: 上海大學(xué)圖書情報檔案系;
【分類號】:O211.62;G206
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7 陳t熀,
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