突发群体性事件网络舆情信息传播复杂网络预测模型分析
突发事件及网络谣言实证分析
突发事件及网络谣言实证分析随着互联网的普及和社交媒体的发展，网络谣言的传播速度和范围也在不断扩大，尤其是在突发事件发生时，网络谣言更是如雨后春笋般快速传播。
对突发事件及网络谣言进行实证分析，对于及时有效地应对突发事件和遏制网络谣言的传播具有重要意义。
突发事件即突然发生的事情，通常具有突发性、不确定性和突然性。
而网络谣言则是指在互联网上迅速传播的、但又缺乏客观事实支持的消息或信息。
在突发事件发生后，人们往往会出于好奇心、焦虑或恐慌情绪，在社交媒体上寻找相关信息，这时网络谣言就有可能迅速传播。
突发事件产生焦虑和恐慌情绪，而网络谣言的传播往往加剧了这种情绪。
一方面，网络谣言可能会误导公众，导致公众做出错误的决定；网络谣言还可能破坏社会秩序，甚至引发公共事件。
对于突发事件及网络谣言的实证分析显得尤为重要。
针对突发事件及网络谣言的实证分析，需要调查和搜集大量相关信息和数据，以科学的态度和方法对突发事件及网络谣言进行研究和分析。
具体可以从以下几个方面展开实证分析：1. 事实调查：首先需要对突发事件本身进行事实调查，包括事件的起因、发展过程、影响范围等方面的资料收集和整理。
也需要收集网络谣言的内容和传播途径，掌握网络谣言在社交媒体上的传播情况。
2. 数据统计：通过对事件相关数据和网络谣言传播数据的统计分析，可以了解事件的影响范围和程度、网络谣言传播的速度和覆盖范围等信息。
通过数据统计，可以客观地评估突发事件及网络谣言对社会和公众的影响。
3. 信息验证：对网络谣言的内容进行信息验证和事实核实，以确定谣言的真实性。
也需要通过权威渠道获取突发事件的最新信息，及时纠正和澄清网络谣言，避免其对社会产生不良影响。
4. 影响评估：通过对事件和网络谣言的实证分析，评估突发事件及网络谣言对社会和公众的影响，包括对公共秩序、社会稳定和公众心态的影响等方面，进而为应对突发事件和遏制网络谣言的传播提供科学依据。
通过实证分析，可以客观地了解突发事件及网络谣言的真实情况，避免因情绪冲动而信谣传谣，减少社会恐慌和不良影响，提高公众的信息素养和科学素养。
突发事件及网络谣言实证分析
突发事件及网络谣言实证分析在当今社会，突发事件频发，而网络谣言也随之而来。
突发事件指在一种或多种形式上突然而且短时间内对一定范围内的人、财产和环境等造成或者有可能造成严重伤害、破坏或者社会公共安全等体现的特殊事件。
而网络谣言是指以网络为媒介，散播、扩散、传播并可能对现实生活与社会秩序产生不同程度负面影响的虚假信息。
本文将以1000字左右的篇幅，对突发事件及网络谣言进行实证分析。
从实证数据来看，突发事件在近年来呈现不断上升的趋势。
以自然灾害为例，近年来全球各地频频发生地震、飓风、洪水等自然灾害，对人们的生活造成了严重的影响。
比如2019年9月的云南地震，造成多人死亡、受伤以及财产损失等。
恐怖袭击也是突发事件的一种，近年来全球范围内频频发生恐怖袭击事件，给人们的生活带来了恐惧与不安。
例如2015年巴黎恐怖袭击事件，造成130人死亡，数百人受伤。
突发公共卫生事件也是近年来频发的突发事件，比如2020年初的新冠病毒疫情，迅速蔓延至全球范围，对全球经济发展和人民生命财产安全造成了巨大冲击。
网络谣言也是一大社会问题，随着网络的普及和社交媒体的快速发展，越来越多的人通过互联网获取信息。
网络谣言的存在给人们获取真实信息带来了困扰。
在突发事件发生时，网络谣言往往也会随之传播。
在新冠疫情初期，各种涉及病毒来源、传播途径以及疫情防控等信息的谣言在网络上迅速传播开来，使得人们难以分辨真假信息，给疫情防控工作带来了一定的困扰。
为了有效应对突发事件和网络谣言，我们需要从多个方面进行实证分析。
政府和相关部门应加强监管，依法打击谣言传播行为。
加大对网络谣言采取法律制裁的力度，提高打击谣言行为的成本。
媒体应加强舆论引导，提高公众的媒体素养。
媒体应加强事实核实，及时发布准确信息，以遏制谣言的蔓延。
学校和教育机构也应将媒体素养纳入教育体系，培养公众辨别真假信息的能力。
公众个体也应增强自我保护意识，不盲目相信和传播未经证实的信息。
遇到突发事件时，及时通过官方媒体获取权威信息，避免深信谣言给自身带来无谓的损失。
突发事件网络舆情传播与预警模型研究
构量化的数学模型—— 舆晴“ 计量模型” ， 用量化 的、 科学化 的 测量 方法和技术 ， 构建突发事件舆情 预警模式 】 。 ３ 构建网络舆情研判指标体系 网络舆 情研判 指标体 系 已有不少 学者提 出 ， 比如有 ： 吴 绍忠 、 李淑 华将舆情 、 舆情传摇和舆情受众相结合 ， 生成 了网 络舆情预警等级 指标 体系 ； 谈 国新、 方 一利用 １ ２ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ 理论建
对主题 舆情进 行 Ｅ —Ｒ分析 ， 从舆 情热度 、 舆情 强度 、 舆情倾
度、 舆情生长度 ４ 个 维度设计 了网络舆情监测 与预警指标体
系。
建科 学的网络舆情突发事件 预警体系 ， 及 时对 网络舆情的现
状 和 变 化 作 出判 断 ， 对构建和谐社会具有重大意义。
在对 舆情 预 警进行 规划 时 ， 主 要采 用层 次化 设计 的 方 式， 从这 三个维度着手建立研判指 标体 系。一级指标用来显 示舆 情 的不 同维度 ， 二级 指标 主要用 来展 示舆 情 的测度 内
上开展 判 断警级工作 。本 文针对 网络舆情 预警 数学模 型进 行分析 ， 研究如何判 断潜伏期高潮预 警级别 ， 并在 此基础上 ，
运用模式识别方法 ， 构 建 网 络 舆 情 预 警 模 型 】 。
构 了网 络 舆 情 监 测 评 价 指 际 体 系 ； 王青 、 成 颖、 巢 乃鹏 等 通 过
网络舆 情是在 一定 的社会空 问之 内 ， 以中介性 社会事件 的产 生 、 发展和 变化为核 心 ， 由于各种 事件 的刺 激而产 生的 通 过互联网传播的人们对于 该事 件所持有 的认知态度 、 情感 和 行为倾 向的集合 。突发事 件 网络 舆情是 民众在互联 网上 对 社会上突发事件所表现 的带有 倾向性、 共 鸣性和 影响性的 言论与意见 ， 具有直接性 、 突发性和 偏差性 的特征 。当前我 国网络 舆情问题涉及人数众 多， 信息量大 ， 意见纷繁 ， 具有 内 容 公众化 、 传 播开放化 、 控 制难度大 等特点 ， 因此 ， 要 关注突 发 事件 网络舆情 的发展状况 ， 探 索舆情 的传播变化 规律 ， 构
大数据时代地方突发事件网络舆情演化分析
大数据时代地方突发事件网络舆情演化分析随着大数据时代的到来，信息爆炸的背景下，地方突发事件的网络舆情演化分析变得尤为重要。
大数据时代的到来，改变了人们获取信息的方式，也改变了舆论传播的方式。
在地方突发事件发生时，网络上涌现出大量的舆情信息，这些信息不仅可以从中了解事件的发展和情况，还可以通过大数据技术对舆情演化进行深入分析，为事件的处置和舆情引导提供科学依据。
地方突发事件往往由于其突发性和局部性，会在网络上引起强烈的关注和讨论。
而大数据时代的网络舆情演化主要经历以下几个阶段：1.事件爆发阶段当地方突发事件发生时，网络上会迅速涌现出大量的相关信息，包括事发地点、事件经过、受影响人群等，这些信息会在各大社交媒体平台上迅速传播。
也会有大量的声音对事件表达关切和疑虑，形成舆情的初步状态。
2.舆情发酵阶段随着事件的持续发酵，网络舆情也会呈现出高潮期。
这一阶段，舆情信息以高速增长，新闻报道、专家评论、群众声音等信息在网络上争相传播，引发了更多的讨论和关注，形成舆论场的高度活跃状态。
3.舆情平息阶段随着事件进入后期处理和解决的阶段，网络舆情逐渐平息。
此时，网络上的关于事件的讨论逐渐减少，人们的注意力也转移到其他的话题上，形成了舆情的平息状态。
以上三个阶段构成了地方突发事件网络舆情的演化过程。
在大数据时代，这种演化更加快速和复杂，需要有针对性的分析和处理。
1.舆情监测与预测大数据技术可以对网络上的舆情信息进行实时监测和分析，了解舆情走势和情绪高低，预测未来舆情的发展走向。
这有助于相关部门做出相应的决策和措施，预防和化解潜在的舆情风险。
2.舆情情绪分析大数据技术可以通过对海量的文本数据进行情感分析，了解舆情信息中的情绪倾向，从而判断舆情热点和舆情情绪的特点。
这有助于了解人们对事件的态度和情感反应，指导舆情引导和舆论调控。
3.事件话题挖掘大数据技术可以通过对网络舆情信息进行语义分析和主题挖掘，找出网络舆情中的关键话题和热点问题，了解社会公众的关注焦点和热点话题，为媒体和舆情引导提供科学依据。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析近年来，随着社交媒体的快速发展和广泛应用，大量的信息和舆情在网络上快速传播。
网络舆情的演化过程对于社会舆论的形成和社会稳定具有重要影响。
在突发事件发生后，公众的关注和讨论往往在网络上迅速涌现，形成一个复杂的网络舆情演化系统。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析可以帮助我们理解突发事件的传播和影响过程，揭示舆情演化的规律和特点。
复杂网络理论提供了一种可以描述和分析复杂网络结构和动力学行为的数学工具。
在突发事件网络舆情中，网络节点可以表示不同的关注度或讨论参与者，而网络边可以表示信息传播的联系。
研究表明，网络的拓扑结构和信息传播机制对于舆情演化过程有重要影响。
在突发事件网络舆情的演化过程中，一般可以分为几个阶段。
首先是事件发生后的爆发期，此时信息在网络中迅速传播，引起大量关注和讨论。
然后是情绪高潮期，公众情绪达到高峰，社交媒体上充满了情绪化的评论和观点。
接下来是平息期，舆情逐渐趋于平静，讨论和关注度有所下降。
最后是稳定期，舆情已经稳定下来，关注度和讨论量相对较低。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析可以通过以下几个方面来进行研究。
首先是网络拓扑结构的分析，可以利用网络统计指标来描述网络的特征和结构，如度分布、平均路径长度、聚集系数等，从而了解网络的紧密度、聚集程度和信息传播的效率。
其次是信息传播模型的研究，可以通过传播模型来模拟信息在网络上的传播过程，如独立级联模型、传染病模型等。
通过构建模型，可以研究不同传播因素对舆情演化的影响。
还可以基于图论分析方法，研究网络中的关键节点和关键路径，从而找出网络的核心参与者和传播路径，进一步理解舆情演化的机制和规律。
突发事件网络舆情的演化分析具有一定的挑战性。
网络舆情通常是一个动态的演化过程，需要采集和分析大量的数据，并进行实时的监测和更新。
网络中的舆情信息往往是非结构化的，需要进行文本分析和情感分析，从而理解信息的意义和情绪。
基于复杂网络模型的突发事件下谣言传播仿真分析
基于复杂网络模型的突发事件下谣言传播仿真分析随着互联网和社交媒体的普及，谣言传播已成为了一种常见现象。
尤其是在突发事件发生的时候，谣言往往会以更快的速度在社交媒体上传播，给公众带来恐慌和误导。
研究谣言传播的规律与特点是非常有必要的。
本文将通过基于复杂网络模型的突发事件下谣言传播仿真分析，探讨谣言在复杂网络中的传播规律及对应的应对措施。
一、研究背景随着社交媒体的发展，如微博、微信等，人们的信息获取渠道变得更加多元化。
与此也伴随着大量虚假信息的传播。
特别是在突发事件的时候，谣言的传播速度更是惊人。
谣言的传播不仅会扰乱社会秩序，还会给相关人员和机构带来不必要的困扰和损失。
研究谣言传播的规律和特点，对于有效应对谣言传播具有重要意义。
二、复杂网络模型复杂网络模型是一种研究网络结构和行为的数学模型。
复杂网络的特点之一就是具有节点多、连接复杂和结构不规则等特点，是研究微观（节点级别）和宏观（整体网络）关联的有效工具。
在谣言传播研究中，复杂网络模型可以帮助我们更好地理解谣言在网络中的传播规律，从而为制定应对措施提供理论依据。
三、突发事件下的谣言传播仿真分析1. 建立网络模型我们需要建立一个适当的复杂网络模型来模拟真实的社交媒体网络。
常用的网络模型包括小世界网络、无标度网络等。
在突发事件发生后，我们可以通过分析用户的行为和信息传播路径，来构建符合真实情况的网络模型。
2. 设计谣言传播规则在建立好网络模型后，我们需要设计谣言的传播规则。
常见的传播规则包括随机传播规则、影响力传播规则、社交关系传播规则等。
这些规则可以根据实际情况进行调整，以使得仿真模型更加贴近真实的谣言传播情况。
3. 进行仿真实验通过对建立好的网络模型应用设计好的谣言传播规则，我们可以进行一系列的仿真实验。
在实验过程中，我们可以观察谣言在网络中的传播路径、传播速度以及不同节点对谣言的接受程度等情况，从而分析谣言传播的规律和特点。
四、应对措施1. 强化信息审核机制针对突发事件发生后，加强对社交媒体平台上信息的审核，严格筛查和核实信息的真实性。
基于复杂网络模型的突发事件下谣言传播仿真分析
基于复杂网络模型的突发事件下谣言传播仿真分析一、引言突发事件和谣言传播是当前社会中不可忽视的问题，突发事件的发生往往会引发各种谣言的传播，可能对社会秩序和稳定造成极大的影响。
为了更好地理解和预防谣言的传播，许多学者们通过利用复杂网络模型来进行仿真分析，以期发现其中的规律和特点。
本文将就基于复杂网络模型的突发事件下谣言传播进行仿真分析进行探讨。
二、复杂网络模型复杂网络模型是一种描述复杂系统中各种元素相互联系和相互影响的数学模型。
复杂网络模型可以帮助我们更好地理解网络中节点之间的关系，从而研究信息传播、疾病传播、谣言传播等问题。
在这里，我们将利用复杂网络模型来研究突发事件下的谣言传播。
在复杂网络模型中，节点代表网络中的个体，边代表节点之间的连接关系。
每个节点都有自己的状态，例如在谣言传播中，状态可以分为“健谈者”、“沉默者”、“传播者”等。
节点之间的连边可以是有向的或无向的，也可以带有权值，代表节点之间相互关系的强弱程度。
目前，在谣言传播研究中，常用的复杂网络模型包括小世界网络模型、无标度网络模型、随机网络模型等。
这些模型都对特定的网络结构和节点间的关系进行了抽象和建模，为我们研究谣言传播提供了有力的工具。
三、突发事件下的谣言传播突发事件往往是无法预测和控制的，例如自然灾害、恐怖袭击、公共健康事件等，都可能引发人们的恐慌和不安。
在这些事件中，谣言传播的速度和范围往往会大大加快，对社会造成不良影响。
研究突发事件下的谣言传播规律对于社会稳定具有重要意义。
在突发事件下，谣言传播的主要特点包括以下几个方面：谣言传播速度快。
突发事件往往会引发人们的恐慌和不安，加上社交媒体等现代通讯技术的普及，谣言的传播速度会大大加快。
谣言传播范围广。
突发事件造成的恐慌和不安会引发人们的焦虑和恐慌，进而加速谣言的传播，导致谣言传播范围不断扩大。
谣言传播对社会稳定造成不良影响。
谣言传播会导致社会不稳定，可能引发社会动荡和混乱，对社会秩序和稳定造成严重影响。
突发事件中的网络舆情分析
突发事件中的网络舆情分析文章对突发性事件进行了概述，提出了突发性事件中的舆情引导和控制对策。
要及时发布权威信息，增强信息的及时性与前瞻性；不间断发布信息，力保信息的保鲜性；培养意见领袖，充分发挥其作用，增强网民对信息的筛选和辨别能力；与传统媒体相配合，营造积极的社会舆论环境；建立及更新现代网络硬件设备，加大网络监测力度。
标签：突发性事件；网络舆情；舆论控制；舆论安全在我国当下的媒体格局中，以互联网为代表的新媒体已经逐渐担任舆论引导和信息流通的主要职责。
互联网舆情具有内容多元、群体化、虚实互动等特点，那么在各种群体性突发事件中，新闻事件的传播已然发展成为信息网络传播——传统媒体强势介入——传统媒体与新媒体互动结合资源共享这样的惯有流程。
基于此点，新闻媒体尤其是网络媒体，应如何担任好信息把关人的角色，做好舆论与新闻的良性传达和沟通尤为重要。
一、突发性事件概述“突发性群体事件是指一定数量的群众为了达到某种目的，在较短时间内忽然聚集起来采取围攻单位领导、冲击党政机关以及游行、静坐、集会等方式破坏公共财物、扰乱社会秩序的事件”。
比如昆明的砍人事件，就属于典型的突发性群体事件。
根据援引的这一定义，另外基于本文所探讨的主题，对于某些在社会中突然发生、但不确定是否群体蓄意为之的非暴力事件，也在本文探讨之列。
比如近日发生的MH370失联事件、西安幼儿园组织幼儿服药事件等。
众所周知，我国正处于敏感转型期，社会不断在多元化发展，利益群体逐渐分化，突发性群体事件发生概率自然日益增大。
这是集合行为的一种。
集合行为（collective behavior），指的是在某种刺激条件下发生的非常态社会集合现象，例如火灾、地震后的群众骚乱，出于某种原因的自发集会、游行、种族冲突，物价上涨的流言引起的抢购风潮等等。
集合行为多以群集、恐慌、流言、骚动的形态出现，往往会造成对正常社会秩序的干扰和破坏。
在突发性群体事件中，就其传播的信息内容来看，通常有两种信息传播并存。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析【摘要】本文以基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析为主题，首先介绍了研究背景和研究意义。
然后从复杂网络理论概述入手，详细探讨了突发事件网络舆情分析方法及其在舆情演化中的作用。
接着，通过基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析案例，展示数据来源和数据处理方法，并对结果进行分析。
总结研究启示并展望未来研究方向。
本文旨在揭示突发事件网络舆情演化规律，为舆情管理和预警提供参考依据。
【关键词】复杂网络，突发事件，网络舆情，演化分析，数据处理，结果分析，研究背景，研究意义，复杂网络理论，舆情分析方法，数据来源，研究启示，未来展望1. 引言1.1 研究背景突发事件网络舆情分析是当前互联网社会中一个备受关注的研究领域。
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络舆情的传播速度和影响力越来越大，突发事件的舆情演化也日益复杂。
了解突发事件网络舆情的传播规律和演化过程，对于有效管理和应对突发事件舆情至关重要。
随着复杂网络理论的不断发展，人们开始意识到网络舆情分析可以借鉴复杂网络的方法和理论。
复杂网络理论认为，现实中的许多复杂系统可以用复杂网络来建模，其中节点代表系统的各个部分，边代表它们之间的联系。
通过研究网络的拓扑结构和动态演化规律，可以揭示系统的内在特性和行为规律，为突发事件网络舆情的分析提供有力的工具和方法。
在这个背景下，本文将结合复杂网络理论和突发事件网络舆情分析方法，通过案例分析和数据挖掘技术，探讨基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析。
本文也将对研究的背景和意义进行深入阐述，为进一步研究突发事件网络舆情提供理论支持和启示。
1.2 研究意义随着互联网的普及和社交媒体的兴起，突发事件的传播速度和范围都大大增加，对网络舆情的影响也愈发显著。
在这种情况下，基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析变得尤为重要。
突发事件网络舆情演化分析是对突发事件中人群群体反应与互动的演化过程进行深入研究和分析，为政府、企业、媒体等相关方提供重要的参考依据。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析随着互联网的发展，网络舆情已经成为了社会治理的重要一环。
特别是在突发事件发生的时候，舆情的演化和传播更是牵动着人们的心。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析，可以帮助我们更好地了解舆情传播的规律，为舆情引导和治理提供科学依据。
本文将基于复杂网络的视角，探讨突发事件的网络舆情演化分析。
一、基于复杂网络的舆情传播模型复杂网络理论是描述和分析由大量节点和连接构成的复杂系统的理论，而在这里我们所讨论的复杂网络，即是由大量舆情传播节点和连接构成的网络系统。
在复杂网络中，节点表示具有传播能力的主体，连接表示节点之间的信息传递和交互关系。
在突发事件的舆情传播中，一般可以采用传播模型来描述舆情的演化过程。
最典型的模型即是SIR模型，其中S表示易感者（Susceptible）、I表示感染者（Infective）、R 表示康复者（Recovered）。
这一模型通过病毒传播的方式来描述舆情的传播过程，并能较好地体现出舆情的传染性质。
而在复杂网络中，传播模型也可以进一步加以拓展，例如考虑节点间的影响力、网络拓扑结构等因素。
复杂网络理论还提供了一些用于描述网络结构的模型，比如小世界网络模型、无标度网络模型等。
这些模型可以帮助我们更好地理解舆情网络的结构特征，进而辅助我们建立更合理的舆情传播模型。
二、突发事件的网络舆情演化分析在突发事件的网络舆情演化分析中，首先需要搜集并构建舆情网络。
一般来说，我们可以通过对网络平台、社交媒体等渠道的数据进行挖掘和整理，获得相关的舆情信息。
然后，通过分析这些数据，我们可以得到一个反映舆情传播关系的复杂网络结构。
接着，可以利用复杂网络的分析方法，如节点度分布、平均路径长度、社团检测等指标，对舆情网络进行深入研究。
通过这些指标的分析，我们可以揭示舆情网络的整体结构特点，找出网络中的核心节点和关键连接，进而洞察网络舆情传播的规律和特点。
我们还可以基于复杂网络的传播模型，对突发事件的网络舆情传播过程进行建模和仿真。
社会突发热点事件的网络舆情演化分析
社会突发热点事件的网络舆情演化分析社会突发热点事件是指突然爆发并引起广泛关注的社会事件，这类事件往往涉及到社会伦理、道德、法律等多个领域，引发了公众的强烈关注和热议。
随着网络的普及和社交媒体的快速发展，网络舆情的演化对于热点事件的传播和影响起到了至关重要的作用。
网络舆情是指通过互联网和社交媒体等新媒体平台上的用户发布的言论、回复、评论、转发等行为所形成的舆论形态。
网络舆情演化分析是指对于社会突发热点事件在网络上形成的舆论进行观察、记录和分析，以了解舆情的变化趋势和演化规律。
网络舆情演化分析的方法主要有两种：主动监测和被动分析。
主动监测是指通过网络爬虫技术等手段实时收集和监测网络舆情数据，包括对事件的关键词检索和语义分析等；被动分析则是对网络舆情数据进行整理、分类和分析，以得出相关结论。
在进行网络舆情演化分析时，可以从以下几个方面入手进行研究：1. 舆情传播路径：通过分析网络舆情中消息的传播路径，了解消息是通过哪些渠道传播开来的，比如是否是由媒体报道引发，还是由社交媒体上的转发和评论引发。
还可以分析消息的传播速度和覆盖范围，以了解消息在网络上的影响力。
2. 舆情情绪波动：通过分析网络舆情中用户的情绪表达，如喜怒哀乐等，可以了解舆情在不同时间段的情绪波动，以及情绪波动与事件发展的关联性。
在一个社会突发事件中，开始时可能会引起公众的愤怒和不满，而随着事件的发展可能会转变为团结和支持。
3. 关键词分析：通过分析网络舆情中的关键词，可以了解公众对于事件的关注焦点和热点问题。
还可以分析关键词的变化趋势，以及不同群体对于关键词的关注度和情感倾向。
4. 网络舆情的引导和操控：网络舆情的演化分析还可以揭示网络舆论中存在的误导、操控行为。
通过分析转发和评论的用户，可以了解是否存在利用网络舆论引导公众观点的行为，以及可能存在的自媒体、机构或政府等组织对于网络舆情的操控。
网络舆情演化分析的结果可以帮助政府、企事业单位等相关部门和个人了解公众的反应和态度，及时采取措施应对突发事件，同时也可以为学者和研究者提供相关数据和理论支持，以便深入研究网络舆情的规律和机制。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析随着互联网的发展，网络舆情在社会中起着越来越重要的作用。
突发事件网络舆情演化分析成为了一个热门的研究领域。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析是指通过复杂网络的方法来对突发事件的网络舆情进行分析和研究。
复杂网络理论可以帮助我们更好地理解网络舆情的传播规律和演化趋势，从而对突发事件的处理和预测提供更有效的方法和手段。
一、复杂网络和突发事件复杂网络是一个由大量节点和节点之间复杂连接关系构成的网络。
在复杂网络中，节点之间的连接关系通常是非线性的、动态的，并且存在一定的复杂性和随机性。
复杂网络在诸多领域有着广泛的应用，如社交网络、信息传播网络、生物网络等。
突发事件是指突然发生的、对社会产生重大影响的事件，如自然灾害、事故、公共卫生事件等。
突发事件的发生会在社会中引起一系列的舆情，包括新闻报道、社交媒体讨论、网络言论等。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析是指通过复杂网络理论和方法来分析和研究突发事件的网络舆情传播和演化规律。
这一分析方法主要包括以下几个方面：1. 构建网络模型需要基于突发事件的舆情数据构建相关的复杂网络模型。
通常可以将新闻报道、微博转发、论坛讨论等舆情数据作为节点，通过相关性分析和连接关系建立网络模型。
可以通过文本挖掘和情感分析的方法来识别突发事件的重要节点和舆情主题，然后建立节点之间的连接关系。
2. 分析网络结构通过复杂网络的分析方法，可以对突发事件的舆情网络结构进行分析。
通过分析网络的度分布、群聚系数、平均路径长度等指标，可以揭示网络中节点之间的连接规律、信息传播路径以及信息传播效率。
3. 研究舆情传播规律基于复杂网络的方法可以帮助我们更好地理解突发事件舆情的传播规律。
通过分析网络中节点之间的信息传播路径和传播速度，可以揭示突发事件舆情传播的特点和规律，包括信息扩散的速度、范围、强度等。
4. 预测舆情演化趋势通过复杂网络的方法，还可以进行突发事件网络舆情的演化趋势预测。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析近年来，随着科技的飞速发展和社交媒体的普及，突发事件的信息传播与舆情演化更加复杂和迅速。
为了更好地理解和应对突发事件的舆情演进，在网络科学领域，研究者们开始将复杂网络理论应用到突发事件的网络舆情分析中。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析，主要涉及以下几个方面。
首先，突发事件的网络舆情构建。
在这个阶段，利用社交媒体平台上的文本数据，如微博、论坛等，以及新闻报道等，构建事件信息的数据集。
然后，通过自然语言处理和文本挖掘技术，对事件信息进行分析和处理，将用户、文章等转化为节点，并通过节点之间的关系建立网络。
这些关系可以是用户之间的关注、评论、转发等，也可以是文章之间的引用、相似度等。
接下来，通过网络分析技术对事件网络进行分析，包括节点的度、中心度等统计量的计算，社团检测，以及网络的拓扑结构分析。
例如，社团检测可以将网络中的节点划分为若干个社团，每个社团内节点之间有较为密切的联系，而不同社团之间则关联度较低。
通过对社团的分析，可以更深入地了解事件信息在不同用户、群体之间的传播与交流情况，进而把握事件信息的热点和趋势。
最后，基于事件网络的分析结果，可以对事件的舆情演化进行预测和干预。
例如，若分析结果显示某个节点在网络中拥有较高的中心度，这意味着该节点在事件信息的传播中扮演着重要角色，可能会对未来的舆情演进产生决定性影响。
因此，可以通过实施针对性的舆情干预措施，来有效调控事件信息的传播和舆情态势的发展。
在实际应用中，基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析已经得到广泛的应用。
例如，在公共安全管理、金融风险预警、社会事件管控等领域，都能够发挥重要的作用。
随着技术的不断升级和数据的不断积累，我们相信这一方法在未来还会有更广泛的应用前景。
总之，基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析，通过精细的数据分析和建模，为我们更全面地了解事件的舆情演进提供了可能。
同时，它也为预测事件的社会影响和控制舆情风险提供了新的思路和手段。
基于复杂网络模型的突发事件下谣言传播仿真分析
基于复杂网络模型的突发事件下谣言传播仿真分析随着社交媒体的普及，谣言在网络中的传播速度越来越快，越来越广。
在突发事件发生后，谣言传播会加剧事件的紧张程度，甚至会引发更严重的后果。
因此，研究谣言传播机制，防止谣言传播已经成为一个紧迫的问题。
本文基于复杂网络模型，使用Gossip协议，对突发事件下的谣言传播进行仿真分析，旨在揭示谣言传播的规律和特点。
本文使用的网络模型是小世界网络。
首先，在网络中选择一部分个体作为种子节点，这些节点被认为是最先接收到谣言的节点。
随着时间的推移，这些种子节点开始向他们的邻居节点传播谣言。
由于网络结构的特性，即大多数节点只与邻近节点直接相连，因此，种子节点以较快的速度将谣言传递给他们的邻居节点。
在传播过程中，发现并踢出那些无效的节点，直到谣言传递到网络中的大多数节点。
在模拟中，我们考虑了各种不同的因素，如谣言的强度、传播速度、种子节点数量等。
我们发现，种子节点数量和谣言强度对谣言传播的速度和范围有重要影响。
如果种子节点数量越多和谣言强度越大，谣言会更快地传播，同时触及到大部分网络节点。
而传播速度对谣言传播的影响较小，只有在谣言强度较低的情况下，传播速度的影响才会明显。
此外，我们还分析了谣言传播的路径。
我们发现谣言往往会集中在某些节点周围，这些节点通常是网络中连接较多的节点。
因此，这些节点很容易成为谣言的传播源，而附近的节点也更容易受到谣言的影响。
此外，我们还发现在网络的某些位置，谣言的传播下降了。
这些位置通常是网络中的瓶颈或者环境差的区域，因为节点之间的连接较少或不稳定，因此谣言会被阻止或延迟传播。
综上所述，基于复杂网络模型，我们研究了突发事件下的谣言传播机制，揭示了谣言传播的规律和特点，为防止谣言传播提供了有价值的参考。
未来，我们可以进一步研究谣言传播在不同的网络结构和环境下的特点，并开发有效的预防和应对措施。
复杂网络上的网络舆情演化模型研究
复杂网络上的网络舆情演化模型研究网络舆情是指网络上的舆情信息传播和演化过程，具有复杂性、时效性和隐蔽性等特点。
近年来，随着互联网的快速发展，网络舆情对社会产生了巨大影响，因此研究网络舆情演化模型具有重要意义。
复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构。
网络舆情的演化过程可以看作是节点之间信息传播的过程。
在网络舆情的演化过程中，节点之间通过边相互连接，形成一个复杂的系统。
为了研究复杂网络上的舆情演化模型，我们首先需要建立一个合适的网络模型。
常用的网络模型包括随机网络、小世界网络和无标度网络等。
随机网络是节点之间连接概率相等的网络，小世界网络是在随机网络的基础上加入一定数量的远距离连接，无标度网络是具有幂律分布的节点度分布的网络。
在建立网络模型之后，我们需要考虑节点之间的信息传播过程。
信息传播可以通过节点之间的连接边进行传递。
典型的信息传播模型有独立级联模型、线性阈值模型和非线性阈值模型等。
独立级联模型认为节点独立地选择是否接受信息，线性阈值模型认为节点的激活阈值是线性的，非线性阈值模型认为节点的激活阈值是非线性的。
在考虑信息传播过程的基础上，还需要考虑节点的影响力和舆情态势的变化。
节点的影响力可以通过节点的度中心性、介数中心性和特征向量中心性等指标来衡量。
舆情态势的变化可以通过观察网络中的热点事件，如突发事件、热门话题和舆论焦点等进行分析。
为了研究网络舆情的演化过程，我们可以将上述建立的网络模型与信息传播模型相结合，通过计算节点的影响力和分析网络中的热点事件来研究网络舆情的演化规律。
在研究过程中，可以使用计算机仿真方法和数据挖掘技术来模拟网络舆情的演化过程，并通过实证分析验证研究结果的有效性。
在实际应用中，研究网络舆情的演化模型可以帮助我们更好地理解网络舆情的本质，并预测舆情的走势和趋势。
通过深入研究网络舆情的演化模型，我们可以为政府、企业和个人提供相应的决策支持，帮助它们更好地应对和管理网络舆情。
复杂网络舆情传播模型与关键节点分析研究
复杂网络舆情传播模型与关键节点分析研究随着互联网的迅猛发展，舆情传播已成为了社会中不可忽视的一环。
为了更好地理解和预测舆情传播的规律，研究人员提出了各种复杂网络舆情传播模型，并通过关键节点分析来揭示网络中的关键传播节点。
本文将着重探讨复杂网络舆情传播模型以及关键节点分析所涉及的相关研究。
一、复杂网络舆情传播模型1. SIR模型SIR模型是舆情传播中最常用的模型之一。
该模型将网络中的节点分为三类：易感染节点(Susceptible)、传播中节点(Infectious)和免疫节点(Recovered)。
在舆情传播过程中，易感染节点可以通过与传播中节点接触而被感染，然后变成传播中节点，并最终免疫。
SIR模型可以很好地描述舆情传播的蔓延过程，对于预测舆情的传播路径和速度具有很高的准确性。
2. IC模型IC模型是另一种常见的复杂网络舆情传播模型。
该模型假设每个节点以独立的方式将信息传播给其邻居节点，并且只有当其邻居节点中的一定比例接受信息时，该节点才会继续传播信息。
IC模型适用于描述社交网络中的信息传播，通过设置传播阈值来控制信息传播的范围和速度。
3. SI模型SI模型是一种简化的舆情传播模型，仅考虑易感染节点和传播中节点。
SI模型假设易感染节点可以通过与传播中节点接触而被感染，但没有免疫过程。
该模型简单而实用，在一些舆情传播研究中得到了广泛应用。
二、关键节点分析1.度中心性度中心性是评估节点在网络中重要性的指标之一。
节点的度指的是与之相连的边的数量。
度中心性较高的节点通常意味着该节点与更多的其他节点直接相连，因此在信息传播中具有更大的影响力。
在舆情传播中，度中心性高的节点容易成为关键传播节点。
2.介数中心性介数中心性用于衡量节点在网络中的中介性。
中介节点在网络中扮演着桥梁的作用，它们可以连接来自不同社群的节点，促进信息在社群之间的传播。
通过计算节点的介数中心性，可以确定网络中的关键传递节点，从而更好地理解舆情传播的路径和机制。
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析
基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析1. 引言1.1 研究背景突发事件在当代社会中频繁发生，如疫情、自然灾害、恐怖袭击等，给社会稳定和秩序带来巨大冲击。
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，舆论和信息传播速度大大加快，网络舆情在突发事件中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地理解和应对突发事件中的网络舆情演化规律，基于复杂网络的分析方法成为研究的热点之一。
深入研究基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析具有重要的理论和实践意义。
通过探究网络结构、舆情传播规律和关键因素，可以更好地了解突发事件中的舆情演化过程，为社会管理和应急处理提供科学依据和有效策略。
1.2 研究目的本研究旨在探究基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析方法，通过构建模型和实证研究来揭示突发事件网络舆情的演化规律和影响因素，为应对和管理突发事件舆情提供理论支持和决策参考。
具体目的包括：1. 分析复杂网络理论在突发事件网络舆情研究中的应用，探讨网络结构和节点间关联对舆情传播的影响。
2. 探讨突发事件网络舆情演化分析方法，包括信息传播模型、情感分析、话题演化等技术在舆情分析中的运用。
3. 构建基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析模型，通过模拟和实验研究，深入理解舆情演化规律和传播机制。
4. 基于实证研究，分析不同类型突发事件下网络舆情的演化特点和影响因素，为突发事件舆情管理提供科学依据。
5. 基于研究成果，总结突发事件网络舆情演化规律，展望未来应用前景，为政府、企业及个人提供有效应对突发事件舆情的策略与建议。
1.3 研究意义本研究旨在探讨基于复杂网络的突发事件网络舆情演化分析，在当前信息时代背景下，突发事件对社会舆论的影响日益凸显。
突发事件网络舆情演化分析是一项极具挑战性的工作，通过利用复杂网络理论和相关方法，可以有效地研究突发事件在网络中的传播过程，揭示舆情在信息传播中的演化规律。
研究意义主要体现在以下几个方面：突发事件网络舆情演化分析可以帮助政府、企业和个人更好地应对舆情危机，及时采取有效措施，减少负面影响。
网络舆情传播对群体性突发事件的影响模型
辨 证 地看 待 网络舆 情 ， 是 研究 者和 政府部 门应 有 的一个基 本 观念，既要看 到 网络舆 情 中非理 性 的一 面，也 要 这 注意 网络舆 情也具 有社会 预警 和监视作 用 ．可见，网络舆 情还有 促进社会 进步 和社会 改革 的积 极作 用． ｊ
群 体性 突 发事 件 是指 人们 因一 些矛 盾而 引发，或因矛 盾处 理不 当而积 累最 后 激化 ，由部 分公 众参 与，有 一
１ 网络舆情与群体性突 发事件 的界定
舆情是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事项（ 国家管理者制定和实施 的各种方针政策、 制度法规等， 以及影响民众利益及主体利益关系变化 的事件和人物等） 的发生、发展和变化， 作为主体的公众对作为客体 的执 政者及其所持有的政治取向， 所产生和持有的社会政治态度【 舆情的客体是执政者及其所持有的政治取 向． Ｊ Ｊ ． 舆 情 的客体除了执政者及其所持有的政治取向外， 还有其行为活动、 社会热点、 各种各样的社会事件等． 对于 网络
次会 议 ，网络 电视 同步 直播 ，不少 人 大代表 和政 协委 员在 网上征 求 网民 的新 提议 ，这 不仅 体现 了政 府机 构 对 互 联 网这一 了解 民意重 要渠 道 的肯 定与 支持 ，更体现 了网络舆 情 的 巨大影 响力 ． 情 作为 一种 软 力量 ，发挥 了越 舆
来越大的作用． 但是网络舆情 的负面效应， 引发网络舆情群体性事件或是使群体性突发事件更加恶化． 会 如对 人民网舆情监测室对２ ０年７件影响力较大的社会热点事件的观察和分析， ０９ ７ 结果表 明由网络爆料而 引发公众 关 注的事件２ 个， 占全部事件的３％【 一些大的群体性事件通过 网络空间的集聚和放大， ３ 约 ０ ｌ 】 ． 在海 内外产生极大的 影响力， 给社会发展和人民生产生活带来不少负面影响． 所以对 网络舆情的特点和传播发展的研究为探讨群体 性突发事件的舆情 引导、预防和管理提供 了一个新的视角．
突发公共事件网络舆情分析及应对
突发公共事件网络舆情分析及应对近日，某大型电商平台发生了一起突发公共事件，一名消费者在购买电子产品时发现商品存在严重质量问题，引发了广泛关注和热议。
该事件引发了网络舆情的爆发和扩散，对于电商平台品牌形象和消费者信任度造成了不小的影响，需要进行有效的网络舆情分析和应对措施。
一、事件发生及背景据报道，一名消费者在购买电子产品时发现官方旗舰店出售的该型号产品存在明显的质量问题，而且该问题已经成为大规模的生产问题，超过了5%的商品存在同样的质量问题。
该消费者进行了退货和维权，但是官方旗舰店拒绝退货并推脱责任，导致消费者心情极为不满并进行了投诉和曝光。
这一事件很快引起了众多消费者和媒体的关注，迅速在互联网上引发了热议和广泛的舆情讨论。
二、舆情分析1、舆情方向与情感分析从网络舆情方向和情感分析来看，该事件引发的网络舆情主要集中在电商平台和官方旗舰店品牌形象受损及消费者权益被侵犯两个方面。
针对电商平台和官方旗舰店的不负责任和推卸责任行为，网络舆情情感倾向主要表现为愤怒和不满。
而对于消费者被侵犯权益的问题，网络舆情情感倾向则主要是关注和支持。
舆情方向和情感分析表明，事件涉及到的多方利益相关者非常复杂，应该采取科学和前瞻性的应对措施。
2、舆情传播路径通过对网络舆情传播路径的分析，可以看到该事件的发酵主要是通过消费者和媒体的力量进行的。
消费者通过各种社交媒体平台和网络论坛猛烈抨击官方旗舰店的不诚信和欺诈行为，媒体也积极报道了事件的详情，引起了更广泛的关注和讨论。
此外，关键的微博和微信公众号账号的力量也应该得到充分的重视。
网络舆情传播的路径说明了舆情监测和应对的重要性。
3、舆情影响范围舆情影响范围是分析舆情事件的重要方面，该事件的影响范围主要涉及到官方旗舰店、电商平台、生产厂家和消费者等多个方面。
该事件对官方旗舰店和电商平台的品牌形象造成了不小的影响，也让很多消费者产生了对电商平台的安全感和消费信心的质疑。
该事件还影响了生产厂家，让其面临质量的诟病和品牌信任度不足的问题。
突发事件及网络谣言实证分析
突发事件及网络谣言实证分析突发事件是指某一事件或状况突然发生或突然加剧，对被影响人群造成了不同程度的伤害和影响，往往需要通过政府、媒体、公共机构等多种力量进行应对和处理。
然而，在突发事件处理过程中，网络谣言往往会加剧相关事件的影响，甚至会产生不良后果。
网络谣言指的是虚假的消息在网络上迅速传播，导致公众的恐慌和不必要的恐惧。
本文将以“湖北省新型冠状病毒”为案例，从时序分析、传播路径分析和谣言分析三个方面来探讨突发事件及网络谣言的实证分析。
时序分析该事件的时间节点可以追溯至2019年12月发现首例确诊病例。
2020年1月20日，湖北省公安厅发布禁止“任何一种形式的谣言、虚假信息散布行为”的公告。
该公告在一定程度上防止了谣言的迅速传播。
但是，随着消息的不断加剧，有些不真实的消息还是在网络上得到了广泛传播。
传播路径分析该事件的传播是从一个小范围内传播到全国范围的。
最初，网络上出现的新型冠状病毒消息很少，并没有得到广泛的传播。
但是，随着病例数量的增加，疫情开始吸引人们的注意。
逐渐有越来越多的网民开始在微信群、微博、朋友圈、知乎等社交平台上讨论此事。
但是，随着疫情的不断扩散，大量的网络谣言也随之产生。
其中，一些谣言声称“疫苗已经上市，任何人都可以接种”、“新冠病毒感染会导致性功能障碍”等虚假信息，导致许多人因误信谣言而错过接种疫苗的机会，也让公众对此事的恐惧更加强烈。
谣言分析通过检验、事实核实和证据收集等方式，可以初步判断谣言的真实性。
在该事件中，出现的网络谣言往往是疫情扩散所引发的。
例如，“该病毒主要是借给华南海鲜市场”、“只要喝酒，就可以预防新冠肺炎”等谣言充斥网络。
这些谣言不仅误导公众，还可能导致更严重的后果，例如，增加疫情的传播风险，导致社会的经济受到影响，对于防控疫情也有很负面的影响。
结论该事件说明，突发事件处理过程中，网络谣言往往会加剧相关事件的影响，甚至会产生不良后果。
为了有效地应对突发事件及谣言，应当通过多种方式来进行预警和应对。
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— —— —— —— —— —— 基 金项 目：湖 北教 育厅 人文 社会 科学 研究 重点 项目 (2010d025) ；武 汉市 社会科 学研 究基 金( whsk10087)；湖 北省 教育 厅科 学研 究计 划重 点项 目
(2) 确定信息传播的原则。设定网络中的节点对某事件 的感知状态，如正面的认知状态、负面的认知状态、不能确 定的 认知状态 等。同样 一件事不同 的人会有 不同的认 知态 度， 对一个人 来说正面 的态度在另 一个人看 来可能并 非如 此，在信息网络中会存在不同的态度评价，因此必须要确定 3 种不同认知态度的传播概率。此外，认知信息在传播过程 的交互作用。现实生活中由于舆情信息传播的随机性，一个 人对某件事可能收到 3 种不同态度的信息，存在信息冲突的 情形；同时还存在时间的延续问题，随时间的延续，传播信 息的可能性降低，对已经了解的舆情信息也不易传播，因此 需要确定上述两种情形下舆情信息传播的概率。
3 信息传播模型的复杂网络分析
引入 复杂 网络 技术 对突 发群 体性 事件 的信 息网 络传 播， 进行 深入 研究 的目 的，是通过分析信息传播网络拓扑结构的 复杂 性，进一步分析突发性群体性事件舆情信息传播的复杂 性，并根据复杂网络技术理论，寻找潜藏在信息传播网络“无 序”中的“有序”，从而为控制与引导突发群体性事件的发 生发展提出有效建议。因此，要弄清信息传播规则，需要研 究以下几个问题：
(D 20091406)； 湖北工 业大 学博 士科 研启 动基 金( BSQ D0830) 作者简介：童亚拉，女，湖南桃源人，湖北工业大学理学院，博士，副教授，主研领域：智能计算，复杂网络，数据挖掘，湖北武汉 430068
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Microcomputer Applications Vol. 27, No.1, 2011
目前已有 诸多学者 开始研究 探讨突发 群体事件 舆情信 息传播规律。王永福、肖峰从新闻传播学角度对基层突发性 群体事件的舆情信息传播规律，做出分析并对舆论引导提出
相应策略[1]；杨久华研究分析了网络群体事件发生的模式、 趋 势并提出 采取建立 健全防范协 作机制、 加强网络 舆情引 导、及时掌控事件的发起人和组织者及构建利益整合机制等 策 略措施[2]；罗成琳、 李向阳通过总 结我国现阶段 突发性 群体事件的典型案例，分析了突发性群体事件演化的主要影 响指标和主要影响因素，从系统分析的角度，构建了突发性 群 体事件的静态 结构和动态流 程[3]；彭 知辉指出群 体性事 件发展过程中，舆情信息传播的特点是信息传播形式的多样 性、内容的庞杂性、影响的联动性、方式非正式性等等[4]。 这些基于传统人文领域的研究方法，只能对信息网络传播的 过程和个体交互的机制给出描述，从定性的角度分析总结突 发群体性事件的信息网络传播的成因、流程、规律，无法进 行定量的研究，没有研究信息网络传播本身的特征对突发群 件性事件的影响，无法准确分析信息网络传播的时机、事件 因素的影响权重、传播方式与途径，也没有对信息网络传播 的演化过程进行仿真研究。目前已有学者开始从自然学科的 角度研究信息网络传播模型，如 2009 年张立在博士论文《网 络舆论传播中若干算法的研究》中，针对当前舆论传播模型 研究中所广泛采用的几种传播媒介存在的问题，通过对国内 某网络社区的统计，得出了网络舆论传播媒介的真实特性， 提 出了适合 进行网络 舆论传播研 究的一般 传播媒介 模型即 网络生长模型，并在此基础上对其性质进行了考察，从而给 出了一个网络舆论传播媒介模型，提高了网络舆论传播模型 中，传播媒介的合理性和真实性。突发群件性事件舆情信息 网络传播的研究，是新兴的社会科学与自然科学交叉的研究 领域，既涉及自然科学领域，又涉及社会科学领域立足于网 络拓扑结构研究信息的传播，发掘的信息网络传播演化模型 并 得出有意 义的诊断 ，能为有关 管理层提 供定量解 释和对 策，这样的研究工作目前尚不多见。
（1）突发群体性事件信息传播过程中的复杂网络特征。 舆 情信息的 传播构成 具有小世 界特征和无 标度性质 的复杂 网络，找出舆情传播媒介的真实特性，建立模拟传播网络， 比较复杂网络和舆情信息传播社会网络的异同，为构建传播 模型打下基础。
（ 2）应用复杂网络理论构 建舆情信息网络生长模型。 通过改变网络的各 种统 计特 征如 社团 结构 分析 、平 均长 度、
进行定量研究，从自然学科的角度出发，运用复杂网络理论，研究突发群体性事件舆情信息传播的演化机理，对构建舆情信源自息流动的预测模型，进行了分析。
关键词：突发群体性事件；网络舆情信息传播；复杂网络；预测模型
中图分类号：TP393.02
文献标志码：A
0 引言
20世纪90年代以来，我国社会结构进入急剧变革的转型 期，大量社会经济矛盾交织在一起，全国突发群体性事件数 量已由年1万起增 至 6 万余起，参与人数也由 70万增至300 多万，特别是近年来发生的突发群体事件给国家带来多方面 的损失，如2008年贵州“瓮安事件”、2009年湖北“石首事 件”等。因此研究分析此类事件的发生背景，制定相应对策 显得十分迫切，而网络舆情是群体性事件发展演变的一个重 要因素，其中信息的网络传播常直接引发群体性事件，或间 接推动群体性事件的恶性发展。
Micr ocomputer Applica tions Vol. 27, No. 2, 2011
研究与设计
微型电脑应用
2011 年第 27 卷第 2期
文章编号：1007-757X(2011)02-0028-02
突发群体性事件网络舆情信息传播复杂网络预测模型分析
童亚拉
摘 要：传统的人文领域研究方法，只能对突发群体性事件舆情信息传 播的过程和个体交互的机制，给出定性的描述，无法
1 背景
突发性群体事件是由临时的、自发的同类个体组成的整 体，由于某种共同要求，造成对社会具有不平常影响的事情， 其从发酵到爆发都伴随相关信息传播活动。而网络信息传播 是指 民众以 网络 为平 台，借 助网 络论 坛(BBS)、 网络 聊天 (Chatting)、博客(Blog)、维客(Wiki)、电子邮件(E-mail)及网 络新闻组(Usernet News)等网络渠道，围绕即将发生或已发 生的群体性事件发布信息。当传播途径从传统渠道向互联网 等途径转移后，出现了流言广泛传播，难以实施有效控制或 澄清；舆情信息传播速度快、范围广、影响大；信息交流呈 现非理性化、情绪化倾向的新特征。网络舆情是群体性事件 发展演变的一个重要因素，它常直接引发或间接推动群体性 事件的恶性发展。人民网舆情监测室7月份首次发布了《2009 年上半年地方应对网络舆情能力排行榜》，湖北石首市政府 被研判为应对严重失当，存在重大缺陷，而湖北巴东县政府 则被判为表示政府应对存在明显问题，处倒数一、二位。由 此可见，如何迅速了解和把握网络的脉搏，及时回应公众疑 问?如何依法依规向民众提供最 新最快最全的真实信息、引 导舆论、掌握主动、消除谣言和误解，这是当前各级权力机 关面临的重大课题。
由于突发群体性事件中，信息传播与网络疾病传播具有 某些类似，而学者们已就此类问题给出了大量的理论研究结 果，因此我们可以这些理论结果为出发点，结合突发群体性 事件舆情信息传播的特点，通过建立舆情信息传播的演化模 型来研究舆情信息传播。由于建立的传播演化模型不是可以 解析的数学方程，而是一套转化规则，模型结果是对模拟演 化过程的结果将通过统计得到，这种过程模拟也是网络上疾 病传播研究经常采用的方法。
研究与设计
微型电脑应用
2011 年第 27 卷第 1 期
2 复杂网络理论
复杂 网络 是指 由一 个点 集 V(G)和一个边集 E(G)组成的 一个图 G(V, E) 。近年来，由于计算机数据处理和计算能力 的飞速发展，科学家们发现现实中的大部分网络，既不是规 则网络，也不是完全随机的网络，而是具有与前两者截然不 同统计特征的复杂网络 。如果将群体中的每个 个体(人或企 业)看作一个节点、个 体之间的关系看作一条边 ，那么整个 群体就构成一个复杂的网络。复杂网络形式在现实生活中随 处可见，例如因特网、社会人际网络、公司间商务关系网络、 食物网、论文之间相互引用而形成的网络等。大量的实证研 究发现，大多数现实生活中的网 络都具备“小世界” (S mall-World)特性——高集聚、短距离，即是小世界网络或 无标度网络[5]，前者 引入了小世界网 络模型，以描 述从完 全规则网络到完全随机网络的转变。小世界网络既具有与规 则网络类 似的聚 类特性 , 又具有 与随机 网络类 似的较 小的 平均路径长度 [6]。后者 指出许多实际 的复杂网络的 连接度 分布具有幂律形式。由于幂律分布没有明显的特征长度, 该 类网络又被称为无标度(Sc ale-Free) 网络[7]。加入复杂网络 研究的学者主要来自图论、统计物理学、计算机网络研究、 生态学、社会学以及经济学等领域，研究所涉及的网络主要 有：生命科学领域的各种网络（如细胞网络、蛋白质－蛋白 质作用网络 、蛋白质 折叠网络 、神经网络 、生态网 络）、 Internet/WWW 网络、社会网络，包括流行性疾病的传播网 络、科学家合作网络、人类性关系网络、语言学网络等等； 主要方法包括数学上的图论、物理学中的统计物理学方法和 社会网络分析方法。
网络结构与行为的关系研究，是复杂网络理论的一个重 要 研 究 方 向 ， 如 渗 流 理 论 与 传 染 病 模 型 SIR(Susceptive Infected Recovered or Removed)和 SIS(Susceptive Infected Susceptive)模型[8]。无标度网络中对 SIR 和 SIS 模型中，感 染总人数比例与传染率的关系研究表明，疾病传播的强度临 界值 Bc→0，即在无标度网络中，无论传播强度(传染率) 多 么小，疾病都能持久存在。由于真实网络都是有限大的，M ay 和 Lloyd 研究了无标度网络上传播行为的有限尺度效应， 指出有限大的无标度网络存在正的传播强度临界值[9]。