微博公共事件与社会情绪共振研究1
微博客社会情绪的测量及其与社会风险感知和风险决策的关系
微博客社会情绪的测量及其与社会风险感知和风险决策的关系微博客社会情绪的测量及其与社会风险感知和风险决策的关系随着社交媒体的普及，微博客已经成为了人们表达情绪和观点的重要平台。
在微博客上，用户可以通过文字、图片、视频等形式分享自己的心情和观点，与他人进行互动交流。
而这些微博客中的情绪信息，被研究者们发现可以揭示社会风险感知和风险决策的一些趋势和规律。
本文将探讨微博客社会情绪的测量方法，并探讨社会情绪与社会风险感知和风险决策的关系。
首先，我们需要了解如何测量微博客中的社会情绪。
研究人员通常采用文本挖掘和情感分析的方法对微博客中的情绪进行测量。
文本挖掘是一种通过计算机自动处理和分析大量文本数据的技术，可以从海量的微博客数据中提取情绪相关的信息。
而情感分析则是一种将情感因素与文本内容进行关联的分析方法，通过计算情感词汇的频率和情感强度，可以量化微博客中的情绪状态。
通过这些方法，研究者们可以获得微博客社会情绪的量化指标，比如情绪词频、情绪极性等。
基于上述的测量方法，研究人员对微博客社会情绪与社会风险感知之间的关系进行了深入研究。
社会风险感知是指个体对社会风险的感知程度，包括对经济风险、环境风险和社会风险等的感知。
研究发现，微博客社会情绪与社会风险感知之间存在一定的关联。
在一些社会风险事件发生的时候，人们往往会在微博客上表达自己的情绪，比如愤怒、担忧、恐慌等。
这些情绪的表达可以作为社会风险事件的反馈，反映了人们对社会风险的感知和关注程度。
另外，微博客社会情绪与风险决策之间也存在一定的关系。
风险决策是指人们在面临风险情境时所做出的选择和决策。
研究发现，微博客社会情绪可以影响人们的风险决策。
在情绪高度激动的时候，人们往往更加倾向于冒险和冲动的行为，而在情绪低落的时候，人们可能更加保守和谨慎。
这一现象在社交媒体上尤为明显，因为社交媒体的特点使得用户更容易受到他人情绪的影响。
通过以上研究可以发现，微博客社会情绪与社会风险感知和风险决策之间存在一定的关系。
网络公共事件中的传者框架与网民情绪探究——以新浪微博“教师AA聚餐被通报”事件为例
一一以新浪微博"教师 AA 聚餐被通报"事件为例 周云倚胡江伟
摘 要 以"教师 AA 聚餐被通报"这一网络公共事件为个案，采用框 架分析的方式研究网络公共事件中的侍者框架与网民情绪。研究发现，网氏 "指桑骂槐"式情绪宣泄在事件定性框架中尤为突出，但官方解释框架下网 民情绪反而更加集中于事件的曲直是非，并在此基础上进行情感宣泄;与网 民即有认知相悖的官方解释框架极易导致网民负性情绪的极化，但解决问题 与事件探讨能够增强协商、降低负性情绪。研究建议当事方应对公共事件的 探讨持开放态度，以责任承担与解决问题的方式来改善公众的情绪态度。
Key words Public events , Framing analysis , Netizen emotion
一引言
当前社会舆论生态中呈现出微搏微信双平台交织传播的现象川，然而
微博作为更具媒体属性的网络平台，其在网络公共事件中的"广场效应" 是微信等新兴社交媒体所不可比拟的。随着公共事件的网络曝光，社会转
个案研究 I 2n
新媒休与社会(第二十一辑)
"pointing at one but abuse another" of netizen in 由e framing of qualitative event is particularly prominent , but the netizen emotion under the official interpretation more focused on the fact of the event , and make a emotional catharsis on this basis; The framing of official interpretation is contrary to the perception of the neti-
论微博对公共事件的影响(多案例)
论微博对公共事件的影响(多案例)
微博作为一种新型社交媒体平台，已经成为了公众获取信息、表达意见、参与互动的重要渠道，对公共事件的传播和影响日益显著。
以下是多个微博对公共事件的影响案例：
1. “南昌一女大学生被撞身亡”事件
在这个事件中，当地公安机关最初通报称该女生为自杀身亡。
但是，微博上出现的图片和关注者的反应与之不符，引起了大部分网友的怀疑。
最终，经过微博上的监督和曝光，警方修改了通报原文，承认这是一起交通事故。
2. “KTV醉酒女性被侵害”事件
在这个事件中，微博成为了曝光及讨论事件的平台。
该事件在微博上发酵，并引发了公众的广泛关注和热议。
微博上众多关注者的参与使得此案件得到公正的审理结果，同时也传递出了社会的正能量。
3. “抗洪救灾”事件
在这个事件中，微博成了传递求助信息和爱心的平台，广大网友通过网络担当起救灾志愿者的角色，组织救援力量为台风受灾地区提供支持，同时也在微博上发布事故题材，宣传抗洪救灾相关内容，动员更多人参与救灾。
4. “东航空难”事件
在这个事件中，微博成为了最快、最全的公众筛选信息和表达情感的平台，很多网友通过微博曝光当天上空飞行状态、精神状态
属于好的乘客被滥杀的事实，引发公众对电力表彰机制的质疑，引发了全民对安全生产的关注。
综上所述，微博作为新兴的社交媒体平台已经成为了公共事件传播与救助、监督政府对事件的处理的新途径。
微博情绪分析和事件追踪技术研究
微博情绪分析和事件追踪技术研究随着社交媒体的普及和流行，微博已经成为了人们表达情绪、交流信息的一个重要的平台。
针对这种情况，微博情绪分析和事件追踪技术应运而生。
下面，本文将对这两种技术进行分析和研究。
一、微博情绪分析技术微博情绪分析技术是指对微博上的文本信息进行分析，分析微博用户的情感倾向，以此为依据得出不同事件或话题的舆情态势。
情绪分析技术的核心是利用自然语言处理技术对文本进行分析、提取关键词和情感词，并经过一定的算法处理得到情绪倾向。
情绪分析技术除了能够帮助我们感知当前的社会心态和热点话题之外，还能够用于舆情监控和危机事件预警等方面。
二、微博事件追踪技术微博事件追踪技术可以帮助人们快速准确地了解某种事件的参与者、流程、情况等信息。
这种技术利用了微博用户在社交平台上发布的短文本信息，通过分析微博用户的言论以及转发、评论等行为来追踪事件的发展规律，并在事件发生、升级、平息等阶段提供实时的分析、预测和应对建议。
三、微博情绪分析和事件追踪技术的融合微博情绪分析和事件追踪技术都是基于微博文本信息的处理和分析，它们之间存在一定的融合性。
具体来说，情绪分析技术可以为事件追踪提供更加实时和准确的信息支持，提高对事件特征的识别和理解，进一步增强事件追踪的预测和应对能力。
而事件追踪技术则可以为情绪分析提供更加详细和全面的情绪来源数据，分析微博用户的情绪变化规律，更好地理解和反映社会舆情热点和动态趋势。
四、微博情绪分析和事件追踪技术在实际应用中的意义微博情绪分析和事件追踪技术在实际应用中具有十分重要的意义。
首先，它们可以为政府和企业提供有价值的社会舆情分析和服务，增强风险管控和品牌形象管理能力。
其次，它们还能够帮助观察者了解对不同观点的人们在微博上的写作情绪，增强交流与理解的能力。
最后，它们也可以客观、公正、全面地反映社会热点话题与敏感话题，实时了解民意，同时也可以提高个人的数据分析能力。
综上所述，微博情绪分析和事件追踪技术在当今社会已然成为一个重要的研究领域，它们的目的在于有效地了解大众的情绪和观点，提前预警可能带来的危机和困境，彻底改进传统的文化观点和信息传播的方式，实现有效的协调和传播，进而促进人们的了解与交流，建设和谐的社会。
2014年度河南省社科联、河南省经团联调研课题立项一览表-商丘学院
商丘学院
4
SKL-2014-1559
英语人才对Байду номын сангаас南文化建设的推动研究
王霞
商丘学院
5
SKL-2014-1769
新媒体周边产品的“人性化”设计及应用研发
孟莎
商丘学院
6
SKL-2014-3577
基于CGE模型的河南省承接产业转移效应研究
杜习瑞
商丘学院
2014年度河南省社科联、河南省经团联调研课题立项一览表
序号
编号
课题名称
主持人
报送单位
1
SKL-2014-530
微博微信公共事件与社会情绪共振机制研究
段培
商丘学院
2
SKL-2014-1203
社会网络环境下三本高校商务英语教学模式探讨
岳丽
商丘学院
3
SKL-2014-1558
基于语料库的英语写作量化评估方法研究
《2024年突发公共卫生事件中主流媒体微博功能研究》范文
《突发公共卫生事件中主流媒体微博功能研究》篇一一、引言在信息化社会中，微博作为社交媒体的重要一环，对于社会公共事件的传播、监控和管理发挥着不可忽视的作用。
尤其是在突发公共卫生事件中，主流媒体的微博功能更显重要。
本文旨在探讨突发公共卫生事件中主流媒体微博的功能及其作用，分析其传播特点与优势，并对其未来发展提出建议。
二、突发公共卫生事件与主流媒体微博突发公共卫生事件，如疫情、食物中毒等，对社会产生重大影响，需要及时、准确的信息传播以稳定社会情绪和引导公众行为。
主流媒体的微博在此类事件中扮演着信息发布、舆论引导和公共教育的重要角色。
三、主流媒体微博的功能1. 信息发布：主流媒体微博在突发公共卫生事件中，是官方信息的重要发布平台。
通过及时、准确的信息发布，可以减少谣言的传播，稳定社会情绪。
2. 舆论引导：主流媒体微博通过其庞大的用户基础和影响力，可以引导公众舆论，使公众形成正确的认知和行为。
3. 公共教育：主流媒体微博通过发布相关知识和政策解读，提高公众的公共卫生意识和自我保护能力。
四、主流媒体微博的传播特点与优势1. 传播速度快：微博的信息传播速度快，可以在短时间内将信息传播到全国乃至全球。
2. 互动性强：微博的互动性强，可以及时收集公众反馈，为政策制定提供参考。
3. 信息量大：微博的信息量大，可以涵盖多个角度和层面的信息，使公众获得全面的了解。
4. 影响面广：主流媒体微博的影响面广，可以影响公众的认知和行为。
五、案例分析以某次疫情为例，主流媒体微博在疫情中发挥了重要作用。
首先，通过及时发布疫情信息，稳定了社会情绪。
其次，通过发布防控知识和政策解读，提高了公众的防疫意识和自我保护能力。
最后，通过引导公众舆论，使公众形成正确的认知和行为。
六、未来展望与建议1. 提高信息发布的质量和效率：主流媒体微博应加强信息筛选和审核，确保信息的准确性和及时性。
2. 强化互动与反馈机制：主流媒体微博应加强与公众的互动，及时收集和反馈公众意见，为政策制定提供参考。
微博客社会情绪的测量及其与社会风险感知和风险决策的关系
微博客社会情绪的测量及其与社会风险感知和风险决策的关系微博客社会情绪的测量及其与社会风险感知和风险决策的关系引言随着社交媒体的普及和快速发展，微博客已经成为人们获取和传播信息的重要渠道。
同时，由于社交媒体的特殊性质，用户在微博上不仅可以表达自己的观点和情绪，还可以迅速传播和接收他人的情绪。
因此，在微博客平台中，社会情绪成为了一个研究的热点，尤其是其与社会风险感知和风险决策之间的关系。
本文将从微博客社会情绪的测量方法入手，探讨微博客社会情绪与社会风险感知及风险决策之间的关系，并对未来研究进行展望。
一、微博客社会情绪的测量方法1.1 自动情绪识别算法微博客平台上的信息量庞大，传统的手工标注方法无法满足对社会情绪的大规模测量需求。
因此，研究者开始探索自动情绪识别算法。
这些算法借助机器学习的方法，通过训练机器识别和分类微博文本中的情绪，从而实现对社会情绪的测量。
自动情绪识别算法具有高效、快速的优点，但由于语义理解的困难以及数据集的标注问题，其准确性仍存在一定的局限性。
1.2 基于用户标注的方法基于用户标注的方法是通过调查用户自己标注和报告其微博客文本中所表达的情绪，从而获得社会情绪数据。
这种方法使研究者能够更加准确地了解用户的情绪状态，但也存在主观性和记忆偏差的问题。
1.3 基于情感词典的方法情感词典是由人工标注的对应词语情感极性的集合，研究者可以利用情感词典对微博客文本进行情感分析，从而得到社会情绪数据。
这种方法克服了自动情绪识别算法的局限性，但仍然存在需要不断更新和修正情感词典的问题。
二、微博客社会情绪与社会风险感知的关系2.1 微博客社会情绪的传播效应由于微博客平台的特殊性质，用户在其中既是信息的发送者，又是信息的接收者。
当用户在微博客平台上表达情绪时，这种情绪可以通过社交媒体传播给其他用户，进而影响他们的情绪状态。
因此，微博客社会情绪具有较强的传播效应。
2.2 微博客社会情绪的共享效应在微博客平台上，用户可以迅速获取他人的情绪信息，从而自己也会受到其情绪的影响。
微博情绪分析与用户行为研究
微博情绪分析与用户行为研究微博作为中国最具代表性的社交媒体平台之一，汇聚了庞大的用户群体，成为了人们交流、表达情绪和获取信息的重要渠道之一。
针对微博上用户的情绪表达以及其对用户行为的影响进行研究，不仅有助于深入了解社交媒体的运作机制，还可以对广告营销、舆情监测等方面起到重要的参考作用。
在微博上，每一个用户的发帖、评论等行为都可以被视为情绪的表达方式。
情绪可以是积极、消极或中性的，通过对用户帖子文本的情感倾向进行分析，可以了解微博上用户情绪的总体倾向以及随时间的变化。
情绪分析基于自然语言处理技术，通过建立大规模语料库和训练算法模型，可以对用户在微博上发表的文字进行情感分类。
这种情感分类技术已经被应用于许多领域，包括舆情分析、情感监测和品牌声誉管理等。
通过微博情绪分析可以了解用户对不同话题、事件的态度和情感倾向，进而揭示出一定的用户行为特征。
研究发现，用户的情绪对其后续行为具有一定的影响。
积极的情绪可以促使用户参与互动、分享信息和传播内容，从而增加其影响力和社交资本。
消极的情绪可能导致用户对特定话题或事件的抵制，甚至对其他用户的言论产生较大的负面影响。
了解用户情绪的变化和其产生原因，可以帮助平台运营者更好地理解用户需求，优化产品设计和用户体验。
此外，在微博情绪分析的基础上，还可进一步探究用户行为背后的动机和目的。
比如，研究用户在微博上形成社交网络的过程，可以分析用户关注和被关注的途径和原因，推测用户的社交需求和关系网络。
利用用户的社交网络信息，可以为用户推荐感兴趣的内容、人物或社群，提高用户的利用率和留存率。
另外，通过对用户行为的研究，还可以发现用户对特定产品或服务的偏好和需求，从而为企业市场推广提供有针对性的策略。
微博情绪分析和用户行为研究在学术界和实践应用中都有重要意义。
学术界可以通过对微博数据的分析和挖掘，深入了解社交媒体的运作机制和用户行为模式，为社会科学领域提供新的研究视角。
在实践应用中，微博情绪分析和用户行为研究可以为舆情监测、品牌营销、公共政策制定等领域提供参考依据。
《突发公共卫生事件中主流媒体微博功能研究》范文
《突发公共卫生事件中主流媒体微博功能研究》篇一一、引言随着社交媒体的快速发展，微博作为中国最具影响力的社交平台之一，在突发公共卫生事件中扮演着举足轻重的角色。
它不仅是信息传播的主要渠道，也是公众获取权威信息、了解事件进展的重要窗口。
本文旨在研究突发公共卫生事件中主流媒体微博的功能及其影响，以期为未来的公共卫生事件应对提供参考。
二、微博在突发公共卫生事件中的作用1. 信息传播：微博作为信息发布和传播的平台，能够在第一时间将突发公共卫生事件的最新进展传递给公众。
主流媒体通过微博发布权威信息，有效减少了谣言和误传的传播。
2. 舆论引导：在突发公共卫生事件中，微博上的舆论环境复杂多变。
主流媒体通过发布正能量、理性的内容，引导公众理性看待事件，减少恐慌情绪。
3. 互动交流：微博提供了公众与主流媒体互动交流的平台。
公众可以通过评论、转发等方式参与讨论，表达自己的观点和意见，与媒体进行实时互动。
三、主流媒体微博功能分析1. 信息发布：主流媒体通过微博发布权威、准确的信息，包括事件进展、防控措施、政策解读等，为公众提供全面的信息支持。
2. 舆情监测：主流媒体通过监测微博上的舆情，及时了解公众关切和需求，为决策提供参考。
3. 互动服务：主流媒体通过微博与公众互动，回答公众关切的问题，提供实用的服务信息，如疫情防控知识、心理疏导等。
4. 意见领袖作用：主流媒体的微博账号往往具有较高的关注度和影响力，能够在关键时刻发挥意见领袖的作用，引导公众舆论。
四、案例分析以新冠疫情为例，主流媒体微博在疫情期间发挥了重要作用。
通过发布疫情最新进展、防控措施、政策解读等信息，有效减少了谣言的传播。
同时，主流媒体通过与公众互动，回答公众关切的问题，提供实用的服务信息。
此外，主流媒体的微博账号还发挥了意见领袖的作用，引导公众理性看待疫情，减少恐慌情绪。
五、结论与建议通过对突发公共卫生事件中主流媒体微博功能的研究，我们可以得出以下结论：1. 微博在突发公共卫生事件中扮演着举足轻重的角色，是信息传播、舆论引导和公众互动的重要平台。
微博用户情绪分析及舆情管理研究
微博用户情绪分析及舆情管理研究微博已经成为了人们日常生活中重要的交流平台之一，每天都有大量的用户在微博上发表各种观点、分享各种情感。
这些用户的情绪和观点对于社会舆论和品牌形象有着重要的影响。
因此，对微博用户情绪分析及舆情管理的研究显得非常重要。
微博用户情绪分析是通过收集和分析微博用户在社交媒体平台上发布的文本内容，来判断用户情绪状态的一种技术手段。
情绪分析可以帮助我们了解用户对于某个话题的态度和情感倾向，有助于我们更好地管理舆情和品牌形象。
首先，微博用户情绪分析在舆情管理中具有重要意义。
舆情管理是品牌或组织对于社交媒体上的舆情进行监测、分析和应对的一项工作。
通过情绪分析，我们可以了解用户对于品牌或事件的情感态度，及时发现和回应用户的正面和负面情绪，从而有效地管理舆情，避免负面情绪的蔓延对品牌造成的不良影响。
其次，微博用户情绪分析对于企业市场研究也具有重要意义。
通过收集和分析用户在微博上的情绪表达，我们可以了解用户对于某个产品或服务的满意度、需求和意见。
这些情绪和观点可以为企业决策者提供有价值的信息，帮助他们制定更好的市场营销策略，提升产品的竞争力和用户体验。
同时，微博用户情绪分析还可以帮助政府机构了解民众的情感态度和观点。
政府可以通过收集和分析微博用户的情绪表达，了解民众对于政策和社会事件的态度和反应，及时调整政策，回应民众的关切，保持社会稳定。
在微博用户情绪分析的研究中，有几个关键的技术挑战需要克服。
首先是情感词典的构建与使用。
情感词典是情绪分析中重要的一环，它包括了一系列的词语和对应的情感倾向。
构建情感词典需要考虑语言的多样性和上下文的影响，以及对于不同领域的情感表达的适应性。
其次是语言处理和机器学习技术的应用。
情绪分析需要借助自然语言处理和机器学习算法来处理和分析大规模的文本数据，准确地判断用户的情感倾向。
此外，情绪分析还需要解决用户情感表达的多样性和模棱两可性的问题，提高情感分析的精度和效果。
微博公共事件与社会情绪共振研究文献综述
在广场、 营地 、 清真 寺 和大 型 集会 中饱含 强 烈情 感 的、 面对面 的互 动行 为 。” 闭 微 博 正是基 于这 样 的时 代 背 景 而诞 生 的传 播媒 介 。 因其 平 民化 、 交 互 性 和 快 捷 性 的传播 特 征 ， 日益 成 为新 媒 体 时代 网络世 界 的骄 宠和 最具 影 响力 的主 流媒 体 之 一 。 由网 络
政 策对 新媒 体传播 的影 响 以及 二 者之 间相 互制衡 ； 微 博 新媒 体 与传统 媒体 的共 生格局 及 重构媒 介 生 态空
间的策略 。
［ 关键 词】 微博 ； 公共 事件 ； 社会情 绪 ； 共振 ； 综述 【 作者 简介】罗坤瑾 ， 贵 州财经 大 学网络舆 情研 究所 副所 长 ， 教授 ， 硕士 生导 师 ， 贵 州财经 大 学传 播 学 学
然 科学 的监 测 ； 也 有如 传播 学 、 管 理学 、 社会学 、 政 治 学 等社会 科 学 的剖析 ； 还 有 如文 学 、 民俗 学 等人
文科 学 的观 照 。笔者 细致 、 全 面地 梳理 近 ５年 来 的 研究 成果 ， 并将 其研究 历程 归纳 为以下 三个 阶段 ：
与解 决 措施 ， 导致 “ 网络反 腐 ” 、 “ 网络 问政 ” 走 向一
发 较 密集 。该调查 还 发 现 ， 微 博 作 为新 媒体 ， 是群 体 性事 件 中主要 的通讯 工具 （ 使用率 达 １ ３ ． ３ ％） 。 而 许 多政府 相 关部 门应 对 群体 性 事件 的措施 不 够 到
位， 负 面应对 措施 略高 于正 面应 对 措施 ， 且 负 面 应 对 措 施 十 分粗 暴 ： “ 强 硬驱 散 ” 和“ 逮捕 拘 留” 均占 到该类 事件 的 ６ ４ ． ３ ％［ ３ １ 。
微博情绪预测与预警研究
微博情绪预测与预警研究情绪预测与预警:微博情绪的未来引言:随着社交媒体的快速发展和普及，越来越多的人开始通过微博来表达和分享自己的情感和经历。
微博已经成为人们交流和获取信息的主要渠道之一。
然而，随着用户数量的急剧增加，对微博情绪的预测和预警变得越来越重要。
第一章:微博情绪的重要性与挑战1.1 微博的情感信息量微博作为一个开放的平台，不仅提供了丰富的文字和图片信息，还包括用户对这些信息的情感反馈。
用户的情绪在微博上得到了充分的表达，通过对这些情绪的分析，可以了解用户对事件、产品或服务的态度以及他们的需求。
1.2 微博情绪的挑战微博情绪的预测和预警是一项复杂而具有挑战性的任务。
由于微博的内容短小精悍，含义多样，情感语义难以衡量。
另外，用户的情绪表达方式多种多样，包括文字、表情符号、图片等，这增加了情绪分析的难度。
第二章:微博情绪预测方法2.1 文本情感分析文本情感分析是一种常用的微博情绪预测方法，它通过对微博文本进行情感识别和分类，来判断用户的情绪态度。
该方法利用自然语言处理和机器学习技术，通过构建情感词典和训练情感分类器，对微博内容进行情感分类。
2.2 图像情感分析除了文本情感分析，图像情感分析也是一种重要的微博情绪预测方法。
由于微博上的图片数量庞大，通过分析微博中的图片可以更加准确地预测用户的情绪。
图像情感分析可以通过提取图片的特征，如颜色、纹理和形状，并结合机器学习算法，对图片进行情感分类。
第三章:微博情绪预警研究3.1 微博情绪预警的意义微博情绪预警可以帮助政府、企业和公众了解社会舆情以及用户对某一事件的情绪。
通过提前预警可以更好地应对突发事件，减少损失和负面影响。
3.2 微博情绪预警的方法微博情绪预警的方法可以基于文本分析和图像分析。
通过对微博中的情绪进行实时监控和分析，可以捕捉到用户情绪的变化趋势，并及时发出预警。
第四章:微博情绪预测与预警应用4.1 政府舆情监测政府可以利用微博情绪预测和预警来了解民众对政策的反馈和需求，及时调整政策措施，提高治理效果。
大数据环境下面向突发公共事件的微博用户情绪分析
大数据环境下面向突发公共事件的微博用户情绪分析作者：鲁艳霞吴迪黄川林来源：《软件工程》2017年第01期摘要：近年来突发公共事件频出，随着互联网的普及和大数据等信息技术的迅猛发展，Twitter、博客、微博等使得公众在突发公共事件发生后表达个体情绪更加便捷。
本文以“天津港爆炸事件”为研究对象，首先利用爬虫工具收集微博内容，然后通过ROST CM内容挖掘软件进行中文词频分析，最后通过SPSS对微博情感进行分析统计。
研究发现，公众情绪容易受到集群效应的影响，网民群体情绪的不稳定性会导致其行动的不确定性，政府或意见领袖的积极引导将会促进突发事件的良性发展。
关键词：大数据；突发公共事件；情绪；舆情引导中图分类号：TP312.63 文献标识码：A1 引言（Introduction）随着移动互联网技术的不断发展与成熟，再加上无线网络的覆盖明显提升，给人们生活带来了便捷。
与此同时，我国网络新闻用户规模为5.64亿，较去年增长8.8%，表明越来越多的公众对各类新闻事件给予更多的关注。
据互联网发展状况统计报告显示，社交领域的微博使用率达到33.5%，越来越多的网民喜欢通过微博刷“存在感”。
网络的普及性、移动性、草根性与匿名性等使得越来越多的民众喜欢通过网络表达对突发公共事件的观点和看法。
微博用户对突发公共事件的关注相应会产生大量的、非结构化的微博内容，微博内容中涵盖了民众的情绪与情感，及时挖掘这些特征将有利于政府相关部门对舆情的监控以及谣言的控制，从而有效提高政府的公信力和应急管理能力。
本文以“天津港爆炸事件”为研究对象，进行大数据环境下突发公共事件的微博用户情绪研究，以期使政府相关部门了解公众在事件发生过程中的情感传播状况，为避免公众情感的集聚和极化，提供有针对性的信息，从而为政府引导策略的制定提供一定的理论和实践指引。
2 理论基础与研究现状（Theoretical basis and research review）大数据环境下的微博用户之间存在着大量的信息交互，往往在对突发公共事件的反应中，自觉不自觉地就反映出群际情绪。
中期报告--个人微博中公共事件检测算法的研究
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改进的TF-IDF-IDF公式
改进后的IDF表现形式：
IDF=log(N/n)；其中N是语料库中的文本总数，n是包含 分词t的文本数。
IDF lg( n2 1) nN
当N值固定，IDF值会随着n的增加而增大。改进后TF-IDF 函数的思想：若分词t在文本d中的特征权值大，而在其他文 本中特征值小，说明该分词具有文本鉴别力。
度的一个特征因子添加进来。本文采用欧拉距离公式来 计算流行相似度。计算公式如下：
m
2
sim pop(idi,idj) pop(idi)pop(idj)
i,j1
其中pop(idi)和pop(idj)分别表示编号为idi和idj的微博的流 行度，即值越小。
课题的方案设计与实现——相似度
综合相似度：通过分析微博的耦合、时序和流行度
目录
一、课题介绍 二、课题的方案设计与实现 三、实验测试 四、中期工作总结
课题的方案设计与实现——相似度
时序相似度：将时序相似度的计算在耦合相似度的基础
上进行，这样做使得相似度结果更密集，聚类目标更清晰。 计算公式如下：
simseq(idi,idj)etitj
其中ti和tj分别表示编号为idi和idj的微博发布时间。
主题词提取的架构图：
微博数据
超链接
源 数 据 获 取
相似度计算
c1,1 … c1, n
…
…
…
cm,1 … cm, n 耦合-矩阵
t1,1 … t1, n … … … tm,1 … tm, n
时序-矩阵
提
特征值计算
取
结
词频
词长 因子
果
因子
TF-IDF
的
微博舆情分析与情绪预测技术研究
微博舆情分析与情绪预测技术研究在当今社交媒体风靡的年代，各种信息以及各种声音在网络平台上得以迅速传播和扩散。
而这种传播和扩散带来的不仅是信息的壮大，还有一种人类的情感涌流，这些情感构成了微博上热门话题的核心内容，被称之为微博舆情。
微博舆情是指一种受到众多大跨度社区群体持续关注和讨论的话题，主要来自用户打造的有关话题的发布信息和讨论互动。
微博舆情所呈现出的多样性和丰富性，为社会意见领袖、政策制定者和企业提供了挖掘用户观点、口碑评价的重要渠道，同时也是民众表达诉求和探索共同话题的信息素材来源。
在这种情况下，如何对于微博舆情进行分析以及预测就成为了一项极具意义的研究方向。
首先，我们需要了解到微博舆情分析的一般流程。
对于一条微博内容，我们需要通过文本处理来提取出其中的信息。
文本预处理主要包括分词、去停用词、词形还原和词性标注等步骤。
然后，我们需要通过数据挖掘方法对于这些文本进行特征选择、特征降维以及分类等步骤。
最后，我们需要对于分类结果进行分析，推测出舆情的态势以及预测未来可能出现的变化。
其次，关于情绪预测技术。
人类的情感是非常复杂的，我们需要针对情感进行量化评估以及分析。
情感预测可以为企业决策者们和政策制定者提供重要的识别和定向决策参考。
针对情感预测，我们需要先对于文本进行情感标注，分析每个情感词汇在句子中所占的权重值，然后根据权重值进行情感分类，最终实现对于情感的预测。
而在实际应用中，微博舆情分析与情绪预测技术更多地被应用于企业和政府领域。
公众媒体的敏锐性和效率在舆情信息的传播和谣言的扩散过程中是不容忽视的。
如果我们没有足够敏锐的舆情预警，并不能及时制止谣言的蔓延，造成灾难性的后果。
一般而言，企业针对舆情信息的处理可以通过以下流程来完成。
第一步，企业需要采集微博信息并进行数据初步处理。
第二步，进行信息特征选取和降维，筛选出对企业有意义的信息。
第三步，对于信息进行分析和评估。
第四步，将对于实时舆情变化的信息进行针对性的应对和调整。
《2024年突发公共卫生事件中主流媒体微博功能研究》范文
《突发公共卫生事件中主流媒体微博功能研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，微博作为新型社交媒体平台，已逐渐成为人们获取信息、交流观点的重要渠道。
在突发公共卫生事件中，主流媒体微博的功能显得尤为重要。
本文旨在研究突发公共卫生事件中主流媒体微博的功能，分析其作用及影响，以期为未来类似事件的应对提供参考。
二、微博在突发公共卫生事件中的功能1. 信息传播功能微博作为信息传播的主要渠道，能够在第一时间将突发公共卫生事件的最新动态、政策措施、专家解读等信息传播给公众。
这有助于提高公众对事件的认知，减少恐慌情绪，引导公众理性看待事件。
2. 舆论引导功能在突发公共卫生事件中，微博能够通过发布权威信息、专家解读、正能量故事等方式，引导公众舆论，形成积极向上的社会氛围。
同时，微博还能及时回应网友关切，解答疑惑，增强公众的信任感。
3. 互动交流功能微博具有强大的互动交流功能，能够为政府、专家、公众之间搭建起沟通的桥梁。
在突发公共卫生事件中，政府、专家可以通过微博与公众进行互动，了解公众的需求和意见，及时调整政策措施，提高应对效率。
三、主流媒体微博的功能特点1. 权威性主流媒体微博具有较高的权威性，其发布的信息往往能够得到公众的认可和信任。
在突发公共卫生事件中，主流媒体微博能够及时发布权威信息，引导公众舆论，稳定社会秩序。
2. 广泛性主流媒体微博具有广泛的用户基础，能够覆盖各个年龄层次、职业领域、地域范围的受众。
这有助于提高信息的传播效率，确保更多人能够及时了解到事件的最新动态。
3. 互动性主流媒体微博具有较高的互动性，能够与网友进行实时互动，回答疑问，解决困惑。
这有助于增强公众的信任感，提高媒体的影响力。
四、结论与建议通过对突发公共卫生事件中主流媒体微博的功能研究，我们可以看到微博在信息传播、舆论引导、互动交流等方面发挥着重要作用。
为了更好地发挥微博在应对突发公共卫生事件中的作用，我们提出以下建议：1. 加强信息发布与更新主流媒体应加强微博平台的信息发布与更新，确保信息的及时性、准确性和权威性。
微博情绪数据分析与情感预测模型研究
微博情绪数据分析与情感预测模型研究近年来，社交媒体平台的快速发展不仅使用户间的信息传递更加迅捷和便利，也为研究者提供了丰富的用户行为数据，其中包括了用户的情绪表达。
对于微博这样的社交媒体平台来说，情绪数据已经成为了研究者们的一个重要目标。
本文旨在探讨微博情绪数据的分析方法以及情感预测模型的研究进展。
首先，微博是一种典型的即时信息交流平台，用户可以随时随地发布和分享自己的情绪。
这就为我们研究微博情绪数据提供了一个丰富的数据源。
但是，微博用户的情绪表达具有一定的特殊性，包括了较短的文本，缺乏上下文等特点。
因此，我们需要对这些数据进行合理的处理和分析。
在微博情绪数据的分析中，一种常见的方法是基于情感词典的情感分析。
情感词典是预先定义好的词汇列表，其中每个词语都被标注了其积极或消极的情感极性。
分析过程中，我们首先对微博文本进行分词，然后通过匹配文本中的单词与情感词典中的词语，统计积极和消极情感词的数量，进而计算情感得分。
通过这种方法，我们可以对微博文本的整体情感进行评估。
除了情感分析，微博情绪数据还可以进行情绪分类。
情绪分类可以将微博文本分为多个情绪类别，如喜悦、愤怒、悲伤等。
在情绪分类任务中，常常使用机器学习的方法，通过训练一个分类器来识别微博的情绪类别。
一种常见的特征表示方法是基于词袋模型或者词向量模型的文本特征提取。
通过这些特征，我们可以训练一个分类器，如支持向量机或者深度神经网络，来对微博文本进行情绪分类。
此外，与情绪数据的分析相对应的是情感预测模型的研究。
情感预测模型旨在通过对微博情绪数据的分析，预测用户在面对特定事件或话题时的情感状态。
这种方法的一个重要应用是在市场调研中的情感分析，以便了解用户对某个产品或服务的评价。
目前，情感预测模型的研究主要集中在机器学习以及深度学习方法上。
在机器学习方法中，常用的情感预测模型包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、随机森林等。
这些模型通过训练一个分类器来将微博情绪数据与情感状态相对应。
微博情绪分析与舆情监测方法研究
微博情绪分析与舆情监测方法研究1. 引言随着社交媒体的快速发展，越来越多的人通过微博等平台表达自己的情绪和观点。
对于企业、政府和研究机构来说，了解公众对特定事件或产品的情绪和态度是十分重要的。
因此，微博情绪分析和舆情监测成为了一个备受关注的研究领域。
本文将探讨微博情绪分析的方法和舆情监测的技术。
2. 微博情绪分析方法2.1 文本预处理微博文本通常包含许多噪声和无关内容，因此需要进行文本预处理，包括去除停用词、标点符号和特殊字符，并进行分词处理。
2.2 特征提取特征提取是微博情绪分析的关键步骤。
常用的特征包括词袋模型、TF-IDF（词频-逆文档频率）权重和词嵌入等。
通过提取这些特征，可以量化微博文本中的情绪内容。
2.3 情绪分类模型情绪分类模型是微博情绪分析的核心。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度神经网络等。
这些算法可以训练情绪分类模型，将微博文本划分为积极、消极或中性情绪。
3. 舆情监测方法3.1 关键词提取舆情监测的第一步是确定关键词。
关键词可以是与特定事件、产品或观点相关的词汇。
通过对微博文本的关键词提取，可以筛选出与目标事件或产品相关的微博。
3.2 情感分析舆情监测的核心是情感分析。
情感分析可以通过对微博文本中的情绪词汇进行统计分析，来了解公众对于目标事件或产品的情绪倾向。
常用的方法包括情感词典匹配和机器学习算法。
3.3 可视化分析舆情监测的结果通常需要以可视化的方式呈现，以便更好地理解和分析。
常见的可视化方法包括情感热度图、词云和网络图等。
这些图表可以直观地展示舆情的分布和趋势。
4. 应用案例4.1 政府舆情监测政府可以利用微博情绪分析和舆情监测的方法来了解民众对政策的态度和情绪倾向。
通过监测微博上的舆论，政府可以及时调整政策，提高民众满意度。
4.2 企业品牌监测企业可以通过微博情绪分析和舆情监测来了解公众对于自己品牌的态度和情感。
这些信息可以帮助企业改进产品、服务和营销策略，提升品牌形象和市场竞争力。
突发公共事件中微博用户参与行为研究
突发公共事件中微博用户参与行为研究作者：冼家杰来源：《声屏世界》2020年第15期摘要：微博自上线以来吸引了数以亿计的用户，成为不少公众表达自我和获取信息的重要渠道。
庞大的用户量、海量的信息以及方便快捷的传播方式使微博成为重要的网络舆论场。
突发公共事件具备很高的新闻价值且关乎社会和谐，容易引起受众的高度关注，而微博作为网络舆论的重要平台，在突发公共事件传播中所发挥的舆论力量不可藐视。
突发公共事件在微博上的传播主要依赖用户的积极参与来推动，因此开展对突发公共事件中微博用户参与行为的研究显得极為重要。
关键词：微博突发公共事件微博用户参与行为新冠肺炎新媒体时代，传播格局发生变化，由于新媒体传播的去中心化，信息传播呈现出信息碎片化、传播主体多样化的特点。
微博等新媒体异军突起，改变了信息传播的原有态势，受众由被动的接收信息者转为传播过程中重要的主动参与者，传统新闻业的“主流声音”不再一家独大，其舆论引导能力被削弱。
任何关乎国家安全、社会稳定的突发公共事件在微博等新媒体社交平台上都会引起受众的热烈讨论，经过舆论发酵后容易产生一系列负面影响。
其中，微博用户在突发公共事件传播中参与行为存在的问题，会对网络舆论走向产生负面影响。
本文主要以新型冠状病毒肺炎（以下简称新冠肺炎）疫情为例，从突发公共事件中微博用户参与行为存在的问题以及相应的解决策略两部分进行研究。
突发公共事件中微博用户参与行为存在的问题分析和解读信息能力有待提高。
微博的信息更新速度快，热门搜索（以下简称“热搜”）实时热点每分钟更新一次，信息呈井喷式增长。
然而，微博用户中25岁以下的用户占57.4%，高中学历以下用户占74.88%，微博用户整体呈现年轻化、低学历的特点。
在突发公共事件传播中信息呈爆炸式增长，容易造成信息不对称，微博用户难以鉴别已知信息是事实还是谣言。
在今年新型冠状病毒肺炎疫情的传播初期，在微博上诸如“烟民感染新冠病毒率低于非烟民”等涉及新冠肺炎的多种谣言纷纷被讨论、转发传播。
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保密类别编号毕业调查微博公共事件与社会情绪共振研究—以北京暴雨微博事件为例学院电视学院专业广播电视编导班级 2015级姓名丁玉卓指导教师涂凌波中国传媒大学年月日摘要在这个数据化时代，各行业间都有或多或少的联系。
作为现在人们广泛应用的社交媒体之一微博，能够产生海量的数据，这些数据最大的特点就是及时、准确地反映了用户的真实感受。
自2009年起，以新浪微博为首的微博客开始盛行于网络，并以其信息的即时性、操作的便捷性、形式的个性化和言论的自由度，成为网民对社会事件发表观点的一大渠道，并在此过程中形成了微博舆论，对多起社会公共事件产生了巨大的影响和互动效应。
对于传统媒体及相关政府机构，如何对微博加以合理利用，如何对微博舆论进行有效引导，已是迫在眉睫的新挑战和新课题。
本文综合当前国内外关于微博公共事件以及其传播方式的研究，并且由此进一步寻求合理的公共事件应对模式以及手段，分析其中的社会情绪共振内容，从而更好的利用现有的微博本身进行社会引导的基础之上，提升以及实现整体社会发展的持续性以及和谐与稳定。
关键词：微博；公共事件；情绪共振ABSTRACTIn this digital era, the industry has more or less contact. As one of the most widely used social media today, micro-blog, can produce massive amounts of data, the biggest feature of these data is timely and accurate reflection of the user's true feelings. Since 2009, the micro blog to Sina micro-blog led became popular in the network, and its information real-time, convenient operation, in the form of individuality and freedom of speech, has become a major channel for users to express their views on social issues, and in the process of the formation of the micro-blog media, has produced a great influence and the interactive effect to the many social and public events. For the traditional media and relevant government agencies, how to make reasonable use of micro-blog, how to effectively guide micro-blog public opinion, is an imminent new challenge and new issues.This paper at home and abroad about the micro-blog public event and study its mode of transmission, and thus to seek a reasonable public emergency response mode and means of social emotional resonance analysis of the contents above, in order to guide the use of existing micro-blog itself social foundation, and realize the continuous improvement of the overall social development and harmony and stable.Keywords: micro-blog; public events; emotional resonance目录中文摘要 (Ⅰ)外文摘要 (Ⅱ)绪论 (1)一、5W微博传播模式 (1)（一）传播主体 (1)（二）传播内容 (2)（三）传播方式 (2)（四）传播受众 (2)（五）传播效果 (2)二、微博公共事件 (3)（一）微博概念 (3)（二）微博与公共事件的关系 (3)（三）微博参与和影响的重大公共事件 (3)三、情绪共振的深层次原因分析 (4)（一）社会认同 (4)（二）情感表达 (5)（三）当下社会的情感心理 (5)四、公共事件情绪共振机制—以北京暴雨事件为例 (6)（一）情绪共振过程 (6)（二）公共事件情绪表达方式 (6)（三）微博情绪共振的表现形式 (6)（四）微博情绪表达策略 (7)结论 (8)参考文献 (9)后记 (10)绪论2012年9月11日，日本政府不顾中国的强烈反对和严正抗议，与钓鱼岛所谓“土地所有者”栗原家族正式签署岛屿的“买卖合同”，强行推进钓鱼岛“国有化”进程。
日本的这一举动带来的是一系列的网络上的骚动，人们对于日方的这一行为产生了巨大的质疑以及抗议。
而相对于传统的抗议而言，现有的抗议本身无疑借助于全新的网络传播平台，通过一系列的抗议措施，让每一个民众的声音都能够借助于现有的传播渠道进行对外传播，从而大大提升了命中自身的声音的对外传播。
同时，从现有的微博公共事件的发酵而言，每一个公众自身的声音以及他们的需求都能够得到非常好的展现，而我们也能够非常有效的去感受到每一个人都情绪，并且由此不断影响正整个事态的发展，在各个微博平台以及账户间引起共鸣。
本文综合当前国内外关于微博公共事件以及其传播方式的研究，并且由此进一步寻求合理的公共事件应对模式以及手段，基于北京暴雨事件，分析其中的社会情绪共振内容，从而更好的利用现有的微博本身进行社会引导的基础之上，提升以及实现整体社会发展的持续性以及和谐与稳定。
一、5W微博传播模式微博其本身的特点以及其现有的特征，决定了微博的传播方式以及传播模式与传统的新闻媒体以及传统的纸质媒介具有较大的差异性，而这也就决定了现有的微博其传播模式必然是一种特殊性的方式。
美国美国传播学家哈罗德·拉斯韦尔就微博这一特殊方式进行了提炼，并且后人对其进一步归纳之后，将其归为5W模式，即Who, What，Which，Whom，With [1]。
（一）传播主体微博传播主体呈现个体化和多元化的特点。
在微博中，每一个人都是具体的传播主体，每一个人都拥有相应的话语权，可以去表达自己的内容。
每一个微博账号都是一个声音的发声者，他们可以利用自己的需求去传播相应的内容，从而表达自己的需求。
因此，现有的微博其传播主体是多元化的，并非是传统媒介下的官方化的。
（二）传播内容微博传播内容呈现多元化、碎片化和个性化的特点。
相对于传统的纸质媒体或是电视媒体的长篇累牍而言，无疑现有的微博本身的字数限制，让其内容显得更加的碎片化。
不过也正是因为如此，让微博自身的传播变得更加的丰富哈，其传播内容更加的精炼，也更加便于人们的阅读以及理解[2]。
（三）传播方式微博新闻传播方式呈现开放性和多样化的特点。
其不仅仅是通过传统的互联网方式，而是借助于一系列的移动互联网、各类API等等多元化的模式，进行信息的传播，从而让更多的受众能够接受到现有的信息，从而大大保证了信息的可靠性以及接受度的广泛性[3]。
（四）传播受众微博新闻传播受众呈现平等性和主动化的特点。
对于现有的受众而言，他们能选择自己喜欢的新闻、选择自己喜欢的报道进行选择、进行阅读。
同时，每一个受众还可以对于具体的新闻进行点评，留下自己的评论，从而让自己拥有了更多的自主权。
不仅仅是一种单纯的信息的被动接受者，每一个受众同样也是信息的传播者，他们能够结合自己的喜好而对外传播信息，从而大大提升了信息传播效能，并且由此也更加容易引起共鸣，能够更好地实现信息自身的不断向外扩散，形成涟漪效应 [4]。
（五）传播效果微博新闻传播效果呈现及时性和裂变式的特点。
正如之前所述，每一个受众他们既是信息的传播者，同样也是信息的接受者，每一个受众本身既是接受信息，同样也是传播信息。
这些都让现有的微博信息传播效果要远远超过了过去任何一个时代，信息的传播效能得到了显著的提升，从而更好的保证了现有的微博信息能够被更多人接受，并且引起更大的社会共鸣，由此也就提升了信息自身的作用[5]。
二、微博公共事件（一）微博概念我们通过研究《Digital Universe Sduty》，可知，全球信息总量每过两年就会增长一倍）。
每年新增加的大量数据中，9成以上都属于非结构化数据，有音频格式的、有视频格式的、有图片格式的、还有网页格式的等，利用传统技术非常难处理[6]。
国内外很多学者利用微博数据进行了一系列的研究工作。
Jansen B J,Zhang MM,Sobel K等（2009）利用twitter中所包含的品牌评论、情感偏向以及相关意见的博文，提出企业可以利用来进行更为有效的客户关系管理。
Facn（2010〕利用微博渠道Twitter的特征研究微博对于特定专业和理论发展方面所产生的影响。
（二）微博与公共事件的关系微博在重大新闻事件的信息传播中的作用，是从2010年8月舟曲泥石流事件开始的。
灾难发生后，专业记者无法立刻进入灾区报道。
而在当地的学生或是当地的人们由于天然的地理优势，因此可以在第一时间进入现场去了解具体的内容，去了解具体的事态的发生情况，从而能够更好地向人们去表达整个事件的发生情况。
其中，一名到当地探望外公的大三学生王凯却持便携相机和手机，并以“Kayne”的网名即时发布到微博上[7]。
（三）微博参与和影响的重大公共事件微博在重大新闻事件的信息传播中的作用，是从2010年8月舟曲泥石流事件开始的。
灾难发生后，专业记者无法立刻进入灾区报道，而一名到当地探望外公的大三学生王凯却持便携相机和手机，在最快时间和最近距离记录下了灾情和救灾进展，并以“Kayne”的网名即时发布到微博上，引起了广泛的关注。
而微博作为群体舆论力量，第一次介入公共事件的进程并极大地发挥了监督作用的是在2010年9月的宜黄拆迁自焚事件中。
9月10日，江西宜黄县政府在拆迁工作中引发当地钟家两人严重烧伤、一人死亡的“自焚”惨剧，却并未在网上形成热点。
9月16日，自焚者家属钟如九姐妹欲赴京接受媒体采访，在机场被当地官员及工作人员劝堵，被迫躲进厕所。