影响网络舆论认知度热评价的主要因素研究外文翻译资料

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拿大社会科学卷。 14,第4号,2018年,第17-23页DOI:10.3968 / 10278

ISSN 1712-8056 [打印] ISSN 1923-6697 [在线]

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影响网络舆论认知度热评价的主要因素研究

秦勤[a],*; 唐树坤[b]

[a]中国科学技术大学公共事务学院讲师,合肥,中国。

[b]科学与技术大学公共事务学院教授

中国的技术,合肥,中国。

*通讯作者。

2018年1月19日获得; 于2018年3月7日接受

在线发布于2018年4月26日

摘要

影响舆情网络科学鉴定评价热度的主要因素,并分析各因素之间的关系,对了解网络舆情走势变化的发展具有重要意义。 从信息生态学角度,通过文献回顾,调查问卷总结了影响网络舆情变化的15个因素对这些因素和热度的影响。 用DEMATEL法分析有效关系。 结果表明,处理危机的能力,政府应该引导满意度,意见领袖,话题类型,海军参与度和参与反应次数是影响网络舆论热评价的关键因素。

键词:网络舆论; 热度评估; 影响因素; 区分

Qin,Q.,&Tang,SK(2018)。 影响网络舆论认知度热评价的主要因素研究。 加拿大社会科学,14(4),17-23。 适用于: www.cscanada.net http:/ / / / / /的index.php/102查看CSS的文章 DOI: dx.doi.org http:/ / / / 10.3968 102

介绍

网络舆论的普及被定义为互联网上形成的非常规紧急情况发生后,在不规则的紧急情况爆发后,

包括网络媒体对事件的报道,互联网用户对事件的讨论以及政府对事件的缓解(Zhang,Qi&Fang,2011)。 Jiang(2008)认为,人们广泛讨论的焦点,可以反映网民的兴趣和愿望,甚至可以看作是互联网舆论的热点。 其他学者也认为,引起人们高度关注的事件可以称为网络舆论的热点。 在了解和总结众多专家学者研究成果的基础上,将网络舆情的热度定义为:网民,网络媒体等不同意见,情绪,态度的融合程度不断提高,突发事件。

截至2016年底,中国网民人数

达到7.31亿,互联网普及率达到53.2%(曲,2014)。 互联网已经成为网民表达自己的想法和需求,在短时间内扩大社会影响力的聚集地。 互联网舆论日益成为影响社会和谐的重要因素。 一方面,近日山东省辽城市的“故意伤害案”和四川省泸县学生死亡事件引起了社会的强烈关注,并形成了一定程度的网络舆论。 另一方面,他的公众的情绪表达,虚假信息,负面情绪交织在网络中,很容易使热点事件演化为离线群体行为. . 网络舆情生态在一定程度上是生态系统信息的重要组成部分; 它可以反映一个国家或地区的民意。 因此,本文试图从信息生态学和DEMATEL方法的角度分析网络舆情评价中各指标之间的相互影响。 通过分析各因素的影响程度和影响机制进行识别

关键因素,为有关部门有效评估网络舆情事件的形势和处理网络舆情,把握公共事件发展趋势提供理论支持和实践参考。

研究假设

在梳理已有研究成果的基础上,结合信息生态学的相关理论,对网络舆论热评估中影响因素作出相应的研究假设。

    1. 信息来源假设对网络舆情的影响。

王和李(2017)。 指出主题敏感在指导和控制移动社交网络舆情预警中发挥着重要作用。 潘和胡(2017)发现,普通公民在使用在线平台后可以通过自我检索功能找到有效的公众意见。 Wang等人 (2013年)整合舆论主体和舆情传播两个维度,网络舆情分为三种:网络舆论薄弱,舆论网络强大,网络舆情波动。

同时,现阶段对网络舆情热评价的研究缺乏对话题本身属性的研究。 大部分热评价指标都来自事件和主体对象以及三个角度的作用,即互联网用户,政府和媒体三个因素各自的影响。 但它忽略了主题事件本身的特征。 在事件发生初期,媒体形式的内容,媒体报道的质量,事件本身的损害程度等特征在现有文献研究中较少体现。 因此,本文在原创性研究的基础上,增加了网络舆论热评价中话题事件的影响因素。

基于此,提出了以下假设。

H1:事件话题敏感度对网络舆情评价的影响。

H2:关于网络舆情普及的事件话题爆炸性程度的影响。

H3:话题类型对网络舆情评价的影响。

    1. 信息人行为影响网络舆情评价的假设。

人们的兴趣需求形成了人们的动力,成为推动人们活动的动力。 由于他们的兴趣需求,网络信息主体加入网络信息生态链,利益诉求正在成为推动信息流动的重要力量(Lou,

2013)。 分析受众的信息行为有助于揭示隐情心理状态和信息受众对舆情的变化规律(Guan,2014)。 马等人。 (2014)指出信息生产者的信息生产是信息生成的源泉。 没有丰富而优质的微博信息,信息生态系统形成.Wang(2014)不可能将报道来源数量作为衡量话题热度的指标之一,热门话题被广泛讨论,相关报道将被大量转载(Liu,2012)。.

基于此,提出了以下假设。

H4:生产者发布的信息量对网络舆情的普及程度的影响。

H5:这一数量的信息发布权威对网络舆论对热量存在的影响。

H6:参与网络舆论评估的参与者人数的影响。

    1. 信息环境对网络舆情热评价影响的假设。

网络舆论通过广泛参与网络舆情信息交互,为网络技术环境,社会环境和网络舆情规则提供动力的演化。 在一定程度上,它一方面改变了作为网络舆情规则核心的社会秩序和信息传递规则的核心力量(Xie,2013)。 另一方面,互联网的无序政治及其抗拒动员活动,在谣言,网络推动者和爆炸性信息网络的参与下,给社会带来了巨大的政治风险。 因此,建立政府与公众良性互动模式,连接个人与社会,深入认识和识别网络社会运动的内部机制和舆论运作(徐,2011),将有效减少负面影响危害社会。

在信息传播过程中,一般用户更容易接受行为和意见领袖对于热点话题事件态度的信息化程度及其对网​​络舆情发展的重要指导作用。

基于此,提出了以下假设。

H7:一般网民情绪倾向对网络舆情评价的影响。

H8:网络海军对网络舆论热评估的影响。

H9:意见领袖和主流媒体的价值取向对网络舆情的普及有影响。

    1. 政府行为对互联网舆论热度评估影响的假设。

在媒体和公众不断提高网络素养和政治素养的同时,应该以理性和积极的态度参与社会治理和监督,引导媒体和公众参与社会治理。 提高政府的舆论引导能力,把握舆论动态,避免和消除虚假或消极的网络舆情信息的负面影响,从而危害社会稳定。

基于此,提出了以下假设。

H10:政府部门的情报收集能力对网络舆情评价有影响。

第一步:建立初始直接影响矩阵An。 根据评估系统

的网络舆论,将它们逐一比较各指标之间的相互影响程度。 在所有受访者的得分都进行算术平均后,用矩阵表示直接影响矩阵A =aijmn。

第二步:建立对D标准化的直接影响。使用等式(1)和(2)对初始直接影响矩阵进行归一化,可以得到一个0到1之间的标准化直接影响矩阵D.

M = A / S, (1)

n n

 

S=maxmax AIJ,最大 aij。 (2)

H11:政府应该满意

j 1

i 1 

影响网上舆情评价。

H12:政府危机管理能力对网络舆情热评价的影响。

    1. 信息技术对网络舆论热评价影响的假说。

信息技术,网络基础设施,

第三步:矩阵T计算的综合影响:直接或间接影响构成指标的综合影响

其中M,M1,M2Mh,一系列递减矩阵数表示间接

信息政策和法规,信息伦理

和其他直接或间接影响公众的事情

影响矩阵,和

lim Mh= 0 nn。 有可能

h

 

意见主体可以称为网络舆论环境。 各类信息技术和工具之和称为信息技术,它由传统媒体技术和新媒体技术组成,其中传统的互联网技术,网站平台,计算机技术的工具面,邮件系统等属于传统媒体技术。 新媒体技术是指利用互联网技术,移动通信技术,IPAD工具的工具和技术

从定义可知,间接影响矩阵和初始直接影响矩阵之和是综合影响矩阵。 它是通过计算

公式(3)。

T = Mtimes;M2times;M3times;Mh= M(1M)1 . (3)

第四步:计算中心和原因的程度。 公式如下:

n

1rin=tij, (4)

拥有大量数据的手机等等。 它表现出具有突出技术优势的舆论媒体的信息服务功能,使得舆论主题和实时方便成为可能

j

我们

1in

j 1

n

tij。 (5)

i1

互动,同时赋予舆论更丰富的表达形式。

基于此,提出了以下假设。

H13:信息工具(移动终端)访问速度对网络舆情热评估有影响。

H14:信息工具的普及率对网络舆情的普及有影响。

H15:信息工具的更新速度对网络舆情的普及有影响。

数据计算

为尽可能保证专家评分的科学性和综合性,本文邀请四川省信息管理与服务研究中心的9位专家在网络舆论,信息论,应急管理,信息科学理论研究等领域。 要求每位专家根据他们各自的知识和经验来判断表1中列出的15个可能因素之间的逻辑关系。 得分是

使用李克特量表5(0没有影响,1

该模型

2.1 DEMATEL方法

基于影响因素的DEMATEL方法,模型建立的基本步骤如下:

低影响2,中度影响2,高影响3,高影响4),算术平均后得到9个得分表,根据公式(1) - (3)得到标准化影响矩阵。

表格1

基于信息生态网络公众舆论的热度评估指标及其解释

类索引

二级索引

指标的定义

信息来源

H1:事件专题敏感度

事件主题造成的社会关注程度

H2:事件话题的爆炸程度

事件容易在网络中传播的程度

话题

H3:属于的事件类型

属于的事件的主题类型

信息人

H4:生产者发布的信息数量

由谁发布的信息的数量

发生了事件

H5:信息发布机构的数量

信息出版机构的数量

H6; 参与者的数量

参与评论和转发的用户数量

与事件有关的信息

信息环境

H7:普通网民的情感倾向

普通网民对事件的情感态度

H8:海军参与

海军参与事件

H9:意见领袖,主流媒体的价值取向

代表传递的概念

主流媒体,网络大V等

政府态度

H10:政府部门

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