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突发事件网络舆情演化规律研究-以新浪微博数据分析为例

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资料介绍:

突发事件网络舆情演化规律研究-以新浪微博数据分析为例(论文13000字,外文翻译)
摘要:突发事件网络舆情是指当突发事件发生后,人们对相关事件的观点等的集合。网络舆情演化通常可分为潜伏、形成、扩散、消退四个阶段。随着4G网络的普及,人们获取讯息的过程越来越简单。同时,网络的便利性和匿名性使得人们的网络发言肆无忌惮。当突发事件来临,人们通过手机就能在微博和论坛等网络平台上快捷地获取资讯,同时发表各自的看法。不受节制的发言往往使得事件复杂化,网络舆情激化。本文使用Gooseeker获取微博案例数据,使用spss对数据进行分析,通过聚类分析对网络舆情演化中普通网民、微博大V、政府官方媒体等进行研究,得出微博大V等舆论领袖对舆情发展具有加速作用,以及政府采取措施的积极程度与舆情的消退速度成正比。
关键词:突发事件;网络舆情演化;规律;新浪微博

Research on evolution law of network public opinion in emergency
-- a case study of micro-blog Sina data analysis
ABSTRACT:Emergency network public opinion refers to when an emergency occurs, the evolution of public opinion can be divided into latent, formation, diffusion, regression four stages. With the popularity of 4G network, the process of getting information is more and more simple. At the same time, the convenience and anonymity of the Internet makes people's Web address. When the unexpected event comes, people can get information on the network platform, such as micro-blog and forum through mobile phones, while publishing their views. At the same time, malicious speculation and try to figure out often cause the parties by two damage. The Gooseeker micro blog case data acquisition, the data were analyzed using SPSS, through clustering analysis of network public opinion analysis, it is concluded that micro V opinion leaders on the development of public opinion has great role in promoting, and government in a timely manner to actively take measures can effectively control of public opinion. [来源:http://www.doc163.com]
.Key word:Emergencies: public opinion network evolution;law;Weibo

[资料来源:http://www.doc163.com]

突发事件网络舆情演化规律研究-以新浪微博数据分析为例
突发事件网络舆情演化规律研究-以新浪微博数据分析为例


目录
1、引言    5
1.1研究框架    5
1.2研究背景与意义    6
1.2.1研究背景    6
1.2.2研究意义    6
1.3文献综述    8
2.理论基础    9
2.1突发事件网络舆情的概念    9
2.2 网络舆情演化分析    9
2.2.1网络舆情生命周期理论    9
2.2.2网络舆情演化阶段    9
2.3数据挖掘方法论    10 [资料来源:http://Doc163.com]
3应用工具及方法    12
3.1SPSS Statistics和SPSS Modeler    12
3.2聚类分析    12
4实例分析    13
4.1数据收集    13
4.2数据整理    14
4.2.1数据的统计    14
4.2.2数据的选择    16
4.2.3数据的预处理    16
4.3聚类分析    17
4.4结果分析    19
5结论和不足    21
参考文献    22
致谢    24

[资料来源:www.doc163.com]

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