隨著Web 2.0以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,社交媒體成為人們獲取信息以及交流互動(dòng)的主要平臺(tái),在它為我們提供便利的同時(shí),也引發(fā)了一系列現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,其中“謠言泛濫”現(xiàn)象尤為嚴(yán)重。頻繁發(fā)生的突發(fā)公共衛(wèi)生事件不僅擾亂了正常的社會(huì)秩序,其滋生的網(wǎng)絡(luò)謠言,更是借助社交媒體等平臺(tái)肆意發(fā)酵、快速擴(kuò)散,煽動(dòng)了網(wǎng)民的負(fù)面情緒,引發(fā)公眾群體性的心理焦慮和恐慌,也極大地考驗(yàn)著相關(guān)部門的危機(jī)應(yīng)對(duì)能力。因此,對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下社交媒體用戶的謠言擴(kuò)散行為進(jìn)行研究,有助于進(jìn)一步揭示社交媒體中突發(fā)公共衛(wèi)生事件謠言的擴(kuò)散機(jī)制與演化規(guī)律,從而為相關(guān)部門制定有效的謠言治理策略提供理論依據(jù),進(jìn)而有利于維護(hù)社會(huì)秩序的穩(wěn)定。同時(shí),對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下的謠言擴(kuò)散行為影響因素進(jìn)行分析,有利于及時(shí)跟蹤與監(jiān)控輿論導(dǎo)向。為此,本文對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件背景下社交媒體的謠言擴(kuò)散行為影響因素進(jìn)行研究。本文以突發(fā)公共衛(wèi)生事件——新冠肺炎疫情為研究背景,以“新冠肺炎”、“新型冠狀病毒”等為關(guān)鍵詞,利用Python獲取2020年1月20日—2020年4月3日之間與COVID-19疫情相關(guān)的原創(chuàng)微博信息,并根據(jù)官方辟謠賬號(hào)發(fā)布的辟謠信息,對(duì)抓取的信...

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究目的及內(nèi)容
    1.3 研究方法及技術(shù)路線
    1.4 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
2 文獻(xiàn)綜述
    2.1 謠言擴(kuò)散特征研究
    2.2 謠言擴(kuò)散行為研究
    2.3 基于ELM的信息擴(kuò)散行為研究
    2.4 文獻(xiàn)述評(píng)
3 謠言級(jí)聯(lián)特征分析
    3.1 靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析
    3.2 動(dòng)態(tài)擴(kuò)散特征分析
    3.3 本章小結(jié)
4 理論基礎(chǔ)及研究假設(shè)
    4.1 理論基礎(chǔ)
        4.1.1 ELM理論
        4.1.2 消極性偏見(jiàn)
    4.2 研究假設(shè)及理論模型
        4.2.1 邊緣路徑
        4.2.2 中心路徑
        4.2.3 理論模型的構(gòu)建
    4.3 本章小結(jié)
5 數(shù)據(jù)收集及模型構(gòu)建
    5.1 數(shù)據(jù)收集
    5.2 微博文本情感分析
    5.3 變量定義及描述
    5.4 回歸模型構(gòu)建
    5.5 本章小結(jié)
6 實(shí)證分析
    6.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析
    6.2 相關(guān)性分析
    6.3 多重共線性檢驗(yàn)
    6.4 模型回歸結(jié)果
        6.4.1 擴(kuò)散行為分析
        6.4.2 回歸結(jié)果討論
7 結(jié)論及啟示
    7.1 研究結(jié)論
    7.2 管理啟示
    7.3 未來(lái)展望和不足
參考文獻(xiàn)
后記
攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果



本文編號(hào)：3808625