互聯(lián)網時代下的今天,網絡受眾群體的關注度發(fā)生轉移,老媒體在傳播上的優(yōu)勢持續(xù)減弱,新媒體影響力卻在不斷擴大,蓬勃發(fā)展。社交化的流行催生出了各類自媒體平臺,如官方微博、微信公眾號、QQ公眾號、今日頭條媒體平臺以及近年來廣泛出現(xiàn)在人們視野中的各類直播平臺和短視頻平臺,這些如雨后春筍般出現(xiàn)的各類自媒體平臺成為助力新媒體發(fā)展的主力軍。在新媒體時代下,人人都可以將自己的所見所聞發(fā)布至網絡空間,網絡內容不再由專業(yè)網站或特定群體所產生,而是全體網民共同參與、平權創(chuàng)造,每個人既是網絡信息的創(chuàng)造者,又是網絡信息的傳播者。而在這樣的時代背景下,信息的傳播門檻空前降低,“公民記者”使得各類社會事得以曝光在大眾視野下,并在互聯(lián)網場域中廣泛傳播,引發(fā)大眾熱烈討論,進而形成網絡熱點事件。網絡熱點事件牽動著人們的情緒和行為,若任其發(fā)展,則可能會引起群體極化現(xiàn)象或引發(fā)輿情危機,對社會造成不利影響,危害網絡環(huán)境,破壞社會和諧,甚至會引發(fā)公眾對政府的不滿,但網絡熱點事件的發(fā)生卻充滿偶然性和不可預測性。因此,有必要對網絡熱點事件的情感傳播特征進行研究,以利網絡環(huán)境的健康有序發(fā)展和社會的和諧安定。本文通過梳理國內外已有文獻成果... 

【文章頁數】：60 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 國內外文獻綜述
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內研究現(xiàn)狀
        1.3.3 國內外研究述評
    1.4 研究框架與研究內容
        1.4.1 研究框架
        1.4.2 研究內容
    1.5 研究方法和創(chuàng)新點
        1.5.1 研究方法
        1.5.2 論文創(chuàng)新點
第2章 相關概念與技術理論
    2.1 相關概念界定
        2.1.1 網絡事件與網絡熱點事件
        2.1.2 網絡熱點事件與情感分析
        2.1.3 網絡熱點事件的情感傳播特征
    2.2 相關技術與理論
        2.2.1 情感分析技術
        2.2.2 文本關鍵詞提取
        2.2.3 微博話題挖掘
        2.2.4 網絡信息的生命周期理論
第3章 網絡熱點事件情感識別與計算
    3.1 數據獲取方法和工具
        3.1.1 網絡爬蟲
        3.1.2 Web文本挖掘
        3.1.3 信息可視化
    3.2 數據處理
        3.2.1 數據采集
        3.2.2 數據清洗
    3.3 網絡熱點事件情感識別
        3.3.1 構建領域特征詞典
        3.3.2 情感傾向識別
        3.3.3 單條語句情感值計算
第4章 網絡熱點事件情感傳播特征分析
    4.1 網絡熱點事件情感傳播時序特征分析
        4.1.1 微博發(fā)布量時序特征分析
        4.1.2 情感時序變化分析
        4.1.3 網絡熱點事件生命周期劃分
    4.2 網絡熱點事件情感傳播行為特征分析
        4.2.1 齊普夫定律的驗證
        4.2.2 基于關鍵詞的用戶傳播行為特征分析
        4.2.3 輿情態(tài)度和輿論訴求分析
    4.3 網絡熱點事件情感傳播的群體特征分析
        4.3.1 網絡熱點事件話題分析
        4.3.2 網絡熱點事件群體性特征分析
    4.4 網絡熱點事件情感傳播特征總結
第5章 網絡熱點事件引導對策
    5.1 建立并完善網絡輿情管理機制
        5.1.1 構建網絡輿情預警機制
        5.1.2 完善網絡輿情響應機制
        5.1.3 建立網絡輿情評價反饋機制
    5.2 規(guī)范網絡信息傳播環(huán)境
        5.2.1 推動網絡實名制認證
        5.2.2 倡導網絡媒體行業(yè)自律
        5.2.3 加強網絡違法責任追究
    5.3 拓寬政府網絡信息公開渠道
        5.3.1 增強政府門戶網站建設力度
        5.3.2 打造新媒體官民互動空間
第6章 總結與展望
    6.1 研究結論
    6.2 研究不足與展望
參考文獻
致謝
附錄 個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術論文及研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]試論自媒體時代我國網絡輿論形成的新特征——以2017年網絡熱點事件為例[J]. 李玉琪.  西部廣播電視. 2018(04)
[2]中文微博熱點事件情感分布的原因分析[J]. 李澤魁,李雪婷,趙妍妍.  中文信息學報. 2018(01)
[3]基于情感詞典與LDA模型的股市文本情感分析[J]. 延豐,杜騰飛,毛建華,劉學鋒.  電子測量技術. 2017(12)
[4]網絡熱點事件傳播的政府輿情應對——基于“吃穿山甲”事件的個案分析[J]. 孟育耀.  傳媒. 2017(19)
[5]學術文本的結構功能識別——在關鍵詞自動抽取中的應用[J]. 方龍,李信,黃永,陸偉.  情報學報. 2017(06)
[6]基于UR-LDA的微博主題挖掘[J]. 陳陽,邵曦,趙海博.  計算機技術與發(fā)展. 2017(06)
[7]網絡熱點事件微博評論中的情感沖突分析[J]. 邵力,喬墩.  蘭州大學學報(社會科學版). 2016(06)
[8]新媒體視角下網絡熱點事件信息傳播結構及模型研究——基于2012-2014年30件網絡熱點事件[J]. 胡改麗,陳婷,陳福集,王鵬博.  圖書館雜志. 2016(10)
[9]從網絡熱點事件輿情傳播特點看當前社會心態(tài)[J]. 郭志權.  新聞研究導刊. 2016(18)
[10]社交網絡用戶線上線下情感傳播差異及影響因素分析——以“成都女司機被打”事件為例[J]. 李勇,蔡夢思,鄒凱,李黎.  情報雜志. 2016(06)

博士論文
[1]微博熱點事件的公眾情感分析研究[D]. 崔安頎.清華大學 2013
[2]信息可視化技術及應用研究[D]. 劉芳.浙江大學 2013

碩士論文
[1]網絡輿情熱點事件的情感傾向分析與演變過程研究[D]. 陳毓蔚.浙江工商大學 2018
[2]基于文本挖掘的網絡輿情情感傾向及演化分析[D]. 李黎.湘潭大學 2017
[3]社交網絡中用戶情感挖掘及傳播特征分析[D]. 蔡夢思.湘潭大學 2017
[4]基于新浪微博的短文本分類研究[D]. 閻麗.云南大學 2016
[5]微博精準營銷平臺中跨領域短文本情感分類技術研究[D]. 胡楊.昆明理工大學 2016
[6]面向微博的短文本多分類研究[D]. 葛文鎮(zhèn).寧波大學 2015
[7]基于短文本分類的微博輿情信息檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 劉小溪.蘭州大學 2015
[8]公安機關突發(fā)事件輿情管理研究[D]. 李海斌.長安大學 2015
[9]基于中文微博的熱點事件情感傾向分析[D]. 王瀟天.北京郵電大學 2015
[10]面向客服互動微博的短文本分類方法研究[D]. 童欣.北京郵電大學 2015



本文編號：3706651