本文選題：公共衛(wèi)生事件 + 微博輿情�。� 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：微博等社交媒體給危機(jī)溝通增添了復(fù)雜性。通過(guò)微博,信息能夠被快速地發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā),使得受眾數(shù)目成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這一特性使公共衛(wèi)生事件微博輿情快速形成,導(dǎo)致管理者對(duì)一些公共問(wèn)題產(chǎn)生錯(cuò)誤或滯后的反應(yīng),后果是增加公眾的不安全感,使得原本在傳統(tǒng)傳播模式下可以控制的公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)一步升級(jí),甚至形成社會(huì)危機(jī)。顯然,能及時(shí)為公共危機(jī)管理部門(mén)提供輿情趨勢(shì)信息,幫助他們提早發(fā)現(xiàn)會(huì)引起公眾廣泛關(guān)注和熱烈討論的輿情熱點(diǎn)微博是非常重要的。本研究進(jìn)行了公共衛(wèi)生事件中的微博輿情信息采集、分析和輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法研究。研究成果可以幫助危機(jī)管理部門(mén)及時(shí)判斷公共衛(wèi)生事件微博輿情趨勢(shì),進(jìn)行高效、精準(zhǔn)的危機(jī)溝通與處理,有助于促進(jìn)社會(huì)的和諧發(fā)展。論文主要的研究?jī)?nèi)容如下:首先,提出了公共衛(wèi)生事件中的微博輿情信息采集方法。輿情信息采集的第一個(gè)步驟是利用新聞媒體數(shù)據(jù)源構(gòu)筑面向公共危機(jī)溝通的微博輿情信息采集過(guò)濾流程。然后,基于Word2Vec技術(shù)將語(yǔ)料中的詞匯轉(zhuǎn)化為高維向量空間中的向量,通過(guò)計(jì)算詞向量之間的距離,提取公共衛(wèi)生事件關(guān)鍵詞,并利用得到的關(guān)鍵詞采集公共衛(wèi)生事件相關(guān)微博。最后,利用“80-20”法則界定輿情熱點(diǎn)微博,從而發(fā)現(xiàn)需要公共管理者高度關(guān)注和有針對(duì)性地進(jìn)行危機(jī)溝通的微博輿情信息。其次,分析公共衛(wèi)生事件微博輿情趨勢(shì)的影響因素。研究基于“啟發(fā)-分析雙處理理論”、“勸說(shuō)理論”、“社會(huì)影響理論”,從微博內(nèi)容特征、微博作者特征、以及微博社會(huì)影響特征三個(gè)方面,對(duì)微博輿情趨勢(shì)影響因素進(jìn)行分析、提取和測(cè)量。在此基礎(chǔ)上,計(jì)算每一個(gè)微博特征對(duì)輿情趨勢(shì)的信息增益,得出不同微博特征對(duì)輿情趨勢(shì)的影響。保留對(duì)輿情趨勢(shì)影響比較大的微博特征,使得輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型能夠集中到最富含預(yù)測(cè)信息的少量特征上,提高預(yù)測(cè)模型的有效性。然后,對(duì)影響輿情趨勢(shì)的微博特征進(jìn)行粗糙集約簡(jiǎn)。針對(duì)影響輿情趨勢(shì)的微博特征中可能還存在一些冗余和具有不確定性的特征,利用粗糙集特征約簡(jiǎn)方法,在不降低建模精度和預(yù)測(cè)能力的前提下,得到在近似質(zhì)量最優(yōu)意義下的最小約簡(jiǎn)特征集合,簡(jiǎn)化建模過(guò)程和所建模型的復(fù)雜性,有利于從特征選擇上進(jìn)一步提高輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。同時(shí),粗糙集方法還能提取公共衛(wèi)生事件微博輿情趨勢(shì)的規(guī)則作為預(yù)報(bào)因子,為輿情爆發(fā)預(yù)警奠定基礎(chǔ)。最后,建立公共衛(wèi)生事件輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)的集成分類(lèi)模型。研究基于粗糙集特征約簡(jiǎn)后得到的最小約簡(jiǎn)特征集合,構(gòu)建了微博輿情趨勢(shì)的集成分類(lèi)預(yù)測(cè)模型。對(duì)863條有關(guān)公共衛(wèi)生事件的微博信息進(jìn)行的實(shí)證分析證實(shí)了本研究提出的集成分類(lèi)模型可以有效預(yù)測(cè)公共衛(wèi)生事件微博輿情趨勢(shì)。
[Abstract]:Social media such as Weibo add complexity to crisis communication. Through Weibo, information can be quickly distributed and forwarded, increasing the number of audiences exponentially. This characteristic causes public health events Weibo public opinion to form quickly, causes the manager to produce the mistake or the lag response to some public problem, the consequence is to increase the public insecurity, Public health events can be controlled in the traditional mode of public health events network public opinion to further upgrade, and even form a social crisis. Obviously, it is very important to provide the public crisis management department with the public opinion trend information in time and help them to find the public opinion hot spot Weibo which will arouse the public attention and the heated discussion in advance. In this study, the Weibo public opinion information collection, analysis and public opinion trend prediction method were studied. The research results can help the crisis management department judge the public health event Weibo public opinion trend in time, carry on the efficient, accurate crisis communication and deal with, help to promote the harmonious development of the society. The main contents of this paper are as follows: firstly, the method of collecting Weibo public opinion information in public health events is proposed. The first step of collecting public opinion information is to construct the Weibo public opinion information collection and filtering flow based on the news media data source for public crisis communication. Then, based on the Word2Vec technology, the vocabulary in the corpus is transformed into the vector in the high-dimensional vector space. By calculating the distance between the word vectors, the public health event keywords are extracted, and the public health event related Weibo is collected by the obtained keywords. Finally, the "80-20" rule is used to define the hot Weibo of public opinion, and the Weibo public opinion information which needs the attention and pertinence of public administrators to communicate crisis is found. Secondly, the influencing factors of Weibo public opinion trend of public health events are analyzed. The research is based on "heuristic and analytical double processing theory", "persuasion theory", "social impact theory", from three aspects: Weibo content characteristics, Weibo author characteristics, and Weibo social impact characteristics. The influencing factors of Weibo public opinion trend are analyzed, extracted and measured. On this basis, the information gain of each Weibo feature to the public opinion trend is calculated, and the influence of different Weibo features on the public opinion trend is obtained. The Weibo features which have a great influence on the trend of public opinion are retained so that the prediction model of public opinion can concentrate on a small number of features which are most rich in prediction information and improve the effectiveness of the prediction model. Then, the Weibo features which affect the trend of public opinion are reduced by rough set. In view of some redundant and uncertain features in the Weibo features that affect the trend of public opinion, the rough set feature reduction method is used to reduce the modeling accuracy and prediction ability. The minimum reduction feature set in the sense of the best approximate quality is obtained to simplify the modeling process and the complexity of the established model, which is conducive to further improving the accuracy of prediction of public opinion trend from feature selection. At the same time, the rough set method can extract the rules of public health event Weibo public opinion trend as a forecast factor, and lay a foundation for public opinion outbreak early warning. Finally, an integrated classification model of public health event trend prediction is established. Based on the minimum reduction feature set obtained from feature reduction in rough set, an integrated classification and prediction model of Weibo public opinion trend is constructed. The empirical analysis of 863 Weibo information on public health events proves that the integrated classification model proposed in this study can effectively predict the trend of public health events Weibo public opinion.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：G206

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本文編號(hào)：1985288