前言：中文期刊网精心挑选了网络舆情的传播路径范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
网络舆情的传播路径范文1
关键词：能源；舆情；传播
本文通过对2015年以来监测到的网络舆情数据进行了系统分析，发现其中的传播规律和传播路径与之前发生了变化。笔者总结了2015年至2016年能源行业的网络舆情，从中选出5个具有代表性的事件进行分析，总结出其中的变化规律。
一、网络舆情变化趋势分析
根据历史网络舆情监测资料，本文选取“大唐计提减值准备预计减立31亿元”“内蒙古煤化工企业偷排污水”“重庆金佛山水利工程山体坍塌”“西安南郊变电站爆炸”和“河北一农业改造项目未用指定高价设备，电力公司拒供电”5个事件进行分析。事件舆情量的统计来自于网络媒体、贴吧、博客及微博数据。其中，论坛、贴吧评论和微博评论未计算在内。网络舆情总量分析结果如下：（一）微博是网络舆情传播的重要阵地网络舆情总量包含微博、媒体、贴吧、博客等舆情量，不包含评论数据。根据舆情量统计发现，微博是网络舆情传播的重要阵地。在5个事件中，微博舆情量平均占比为48.32%，其中，“西安变电站爆炸事件”的微博舆情量比重最高，达64.51%，其次是“煤化工企业偷排污水事件”，微博舆情量也在50%以上（如表1）。（二）微信加快了信息传播的速度利用有序聚类方法，结合实际情况，划分5个事件的舆情传播阶段。除“煤化工企业偷排污水事件”的传播时间较长外，其他4个事件的舆情传播在一个周内就进入缓解期，传播时间较短。网络舆情传播阶段分为潜伏期、发生期、爆发期、喧嚣期、缓解期、反复期和长尾期。对比历史数据，网络舆情的各传播阶段之间界线越来越模糊，时间间隔逐渐缩短（如表2）。“煤化工企业偷排污水事件”和“西安变电站爆炸事件”的总舆情量比较大，网民关注度比较高。突发性、污染环境、波及面积大等的事件容易引起网民的关注。（三）潜伏期大幅缩短，呈现消失倾向5个事件中，4个事件的舆情传播潜伏期均在1天以内，尤其是“西安变电站爆炸事件”，事件刚一发生，网民随即就将事件在新浪微博上，说明网民对网络传播媒介越来越重视。网民比较关注的民生问题、环境问题、安全问题、金融等在网络上的曝光率相对较高、也比较迅速（如表3）（四）网络舆情传播24小时内进入爆发期5个事件中，有4个事件的网络舆情传播在24小时内就进入爆发期，“大唐计提减值事件”“金佛山水利工程坍塌事件”和“西安变电站爆炸事件”在网络上曝光后，舆情量迅速（发生期仅有1小时左右）进入爆发期。事件目击者或受影响对象的特征是影响舆情事件传播范围的关键因素。对于“西安变电站爆炸事件”，事件发生不久，舆情量就迅速上升，远高于其他事件的舆情量，并于第2个小时进入爆发期，该事件在第1天舆情总量就高达1337条（不含转发量和评论），若考虑转发量，舆情量则上万条。“西安变电站爆炸事件”之所以有这么多的关注人数，一方面是因为事件本身影响大，另一方面事发地点在几所大学附近，相比其他群体，大学生更擅长运用网络进行舆情传播。通过对比发现，事件影响程度相近的“金佛水利工程坍塌事件”的舆情量却远低于该事件。媒体是影响网络舆情速度的重要因素。5个事件中，仅有“煤化工企业偷排污水事件”的舆情第2天才进入爆发期。其他4个事件，媒体介入时间均比较早，微博等其他媒介介入时间比较同步，舆情量很快达到高峰；而对于“煤化工企业偷排污水事件”，媒体在第40个小时开始报道此事，在此之前舆情量很少，报道5个小时之后达到舆情量高峰，且微博舆情量也迅速激增。通过建立舆情量与媒体（哑变量）的动态时间序列模型，观察媒体对舆情的关系。首先对舆情量的平稳性进行检验发现，舆情量是平稳非白噪声序列，不存在周期性、季节性或趋势性因素。根据舆情量与媒体的回归结果，舆情与媒体之间存在长期的协整关系，媒体的回归系数值为27.93，然后采用BIC值选择p和q的取值，不同p和q的取值对应的BIC值如图1：通过图1可以看到，p为1，q为12时，BIC值最小，此时模型为ARMA（1，12），残差的白噪声检验P值为0.9963（LB），模型效果比较显著。舆情量与媒体（哑变量）的动态时间序列模型如下：percep1t=-1.26+27.93*mediat+0.45*percep1（t-1）+εt-0.044ε（t-1）+0.063ε（t-2）-0.17ε（t-3）+0.17*ε（t-4）+0.14*ε（t-5）+0.0823*ε（t-6）-0.019*ε（t-7）+0.018*ε（t-8）-0.094*ε（t-9）+0.054*ε（t-10）-0.41*ε（t-11）-0.59*ε（t-12）其中，percep1t表示舆情量，mediat表示媒体，媒体对舆情量影响的检验P值为8.43e-06。（五）涉事企业的表现是舆情传播进程的决定性因素在“金佛山水利工程坍塌事件”和“西安变电站爆炸事件”中，涉事企业在第一时间积极采取措施缩小事件的波及范围，减少损失，所以负面舆情量比较少，舆情量下降速度较快。“金佛山水利工程坍塌事件”舆情传播在第3天就进入衰退期；“西安变电站爆炸事件”发生后，变电站经过抢修，在第13小时99%的区域已恢复供电，相比第一天（1377条），第2天的舆情量（209条）大幅下降。由于又有消息披露，变电站爆炸对附近三星生产厂造成较大的损失，因此舆情传播的过渡期持续了4天，于第5天进入衰退期。在“煤化工企业偷排污水事件”中，自该事件在网上曝光后，第2天多伦县公安局以污水是否对土地造成影响为由介入调查，舆情量迅速上升；第3天，多伦县政府公布调查结果并控制相关责任人，同日，舆情量达到最高；第4天之后，舆情量开始下降；第7天，有媒体披露，环保部门巡视煤化工企业12次，而该企业一直采取无视态度，再次被推向了舆论高点，且负面舆论越来越多；直至第11天，企业才采取措施，大唐国际责令煤化工企业停产整改。据了解，煤化工企业亏损比较严重，且在此时间段，大唐国际正在与其他企业商谈并购煤化工企业事件，结果失败，最后，于次月1日，以1元的价格出售给了母公司。
二、网络舆情演化机制
以“西安变电站爆炸事件”在微博中的传播情况作为研究对象。（一）典型网络传播机制模型ER模型是随机网络模型，给定N个节点，没有边，以概率p连接任意一对节点，节点的度数服从均值为λ的泊松分布。小世界模型是为了描述一个局部有序系统到一个随机网络的转移过程而提出的，是始于一个具有N个节点的一维网络，网络节点与最近的邻接点和次邻接点相连接，然后每条边以概率P重新连接。无标度网络模型具有稳健性、脆弱性，存在中枢节点，以及度呈幂律分布。（二）舆情传播遵循无标度网络模型因数据采集比较困难，所以选取了“西安变电站爆炸事件”部分时间点的微博转发数据，转发量数据共1147条，涉及1174个用户，即传播节点1174个，边1147条。采用Gephi软件，将“西安变电站爆炸事件”在微博中的传播途径以可视化方式展现出来，如图2。
三、微博V认证用户、微博达人等对舆情传播发挥了很大作用
网络舆情的传播路径范文2
[关键词]舆情监测；系统框架；网络环境；模板功能
中图分类号：TP391.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）15-0306-01
2016年1月22日，CNNIC（中国互联网信息中心）我国第37次《互联网发展状况统计报告》，该报告中指出，截止到2015年底，我国网民的总数量已经达到6.88亿，年增长率为6.1%，计算机、互联网在国内的普及率超过50.0%，数据表明我国互联网的普及速度较快，手机、电脑等移动终端已逐步覆盖于人们生活，只要在有网的情况下，人们接收、传播信息的速度将会变得更快。极大程度改变人们沟通交流方式的同时，也对网络舆情监测提出了更高要求。
1.网络舆情监测系统发展研究现状
互联网是一个全开放型的交流平台，与传统媒体相比，传播信息的速度更快，同时人们也可通过微博、论坛、贴吧等平台，成为传播信息的主体，这也加速了网络舆情的形成。受到网民素质、网络环境等因素的影响，网络中仍存在很多不良消息，如暴力、恐怖等，如果被某些不法分子利用，将会造成极大的网络动态，导致社会中存在不稳定因素。因此，相关政府必须加大对网络舆情监测的重视程度，采取针对性解决措施，为网民创建更安全的环境。
网络舆情监测工作在国际中发展历程较长，最为传统的监测手段一般采取手工操作，以人工方式为基础，通过员工监测指定页面的方式，检索出页面中重点监测词汇，从而寻找出最新的舆情动向。随着互联网的飞速发展，该种监测技术已经不能适应大量信息的需求，基于此，TDT研究项目产生，其核心内容包括话题追踪、监测、报告及关联监测等。
2.构建系统模块框架
构建网络舆情监测系统框架，需要广大技术人员与政府机构共同努力，结合我国网民实际需求，不断健全系统监测模块，营造良好的网络环境。从监测过程及程序的角度分析，其框架本质为获取收集数据、整理数据、依据不同用户要求分析，整个系统模块的构造如图1所示[1]：
2.1 收集数据模块
收集数据模块是网络舆论监测系统框架最基础的模块，主要发挥着获取网络信息的功能，具备全天候不间断收集、自动收集等特点，既可收集整个网络也能指定网络进行收集。在收集的过程中，应注意以下两方面的事项，一是尽可能获取最为全面的数据，保障数据的完整性与原始性；二是提升数据收集的准确性与可靠性，所有被收集的数据应尽量符合网络用户关注的舆论热点，满足以上两个条件后，才能更好地进行舆情预处理与分析。
当前，收集数据的方式主要有以下两种：一是网络爬虫技术[2]，HTML协议作为互联网中基本协议，以URL（统一资源定位符）为基础，将互联网中绝大部分资源联系起来，形成一个完整的整体。而网络爬虫技术是指从预先设置好的URL列表出发，按照顺序对列表中页面进行访问并获取数据，并通过分析页面中其他URL，并智能选择出符合系统要求的URL，将其放到待访问队列，通过遍历式访问，搜查限定范围，更为精准的获取数据；二是元搜集技术，搜索引起是大多数用户进入网络的途径，随着互联网技术的飞速发展，提供搜索引擎的服务商越来越多，通过对不同的搜索引擎设置元搜索的方式，从而更为广阔的收集不同引擎间的数值，该种技术构建简单，且数据获取准确率较高。
2.2 预先处理数据模块
网络页面中存在的数据较多，且具有自身特点，包括描述与内容两种，属于半结构化形式的数据，如果直接对已获取的数据进行分析，将会增加其分析难度，因此，需对数据进行预处理，主要包括以下两个步骤：首先，提取网页中热点内容，从噪音中摘取出用户关注的新闻或者其他内容，并将其转化为HTML标签树[3]，并建立出对应的提取规则；其次，进行文本分词环节，对于页面中获取的连续、非结构性文本进行对应处理，使其更加规范化。
2.3 整理数据模块
整理分析数据模块是系统框架中最为核心的模块，具备主题聚类、发现热点、等方面的功能。基于主题聚类而对角度分析，聚类能够更为直观的展示新主题，并将整理过后的内容归结到同一特征的空间中；发现热点主要是指发现人们舆论关注点，在互联网的时代背景下，网络中的舆情主题无时无刻不在变化，而舆情监测系统能够将热点问题从诸多主题中科学选择出来，并合理推送到舆情分析工作人员手中。整理数据模块的过程中，工作人员应注意填写好网络舆情监控登记表，具体模块内容如表1所示：
2.4 呈现结果模块
呈现结果模块主要是为科学展示网络舆分析，并为决策提供参考依据，经过分析的结果能够更为简单的传递到决策工作人员手中，其具备以下几方面的功能：查询所有针对性主题；推送最新网络主题；警告拐点或舆情热点；舆情发展变化情况等。
3.结束语
综上所述，随着计算机技术的飞速发展，人们对互联网的依赖程度越来越大，因此，相关政府机构须加大对舆情监测系统的重视程度，结合网络信息传播特点，遵循监测系统运转程序，即收集数据、预处理数据、整理数据、呈现结果数据，在这个过程中，应从以下两方面展开工作。首先，对于收集数据而言，应尽量拓宽监控网页种类，通过搜集社区网页、论坛数据的方式，更广泛、全面的获取专业网络舆论数据；其次，对于分析、决策舆情而言，须以数据挖掘、语言处理等技术为前提，加入自动摘要、热点搜索、智能搜索等用户高级需求，进一步扩展舆情报警等功能，创建出更为和谐的网络环境。
参考文献
[1] 董天策.网络公共事件研究的符号学路径――《网络公共事件：符号、对话与社会认同》序[J].新闻研究导刊，2015，22：200+189.
网络舆情的传播路径范文3
摘要：随着中国城镇化速度的加快，城管与商贩的矛
>> 微博传播的正向与偏向 纸的使用与魏晋南北朝文学传播偏向的转移 网络信息传播中的舆论偏向与社会治理路径 偏向的传播 网络舆论传播中群体极化的成因与对策 大众传播的偏向 浅谈微博的传播偏向 收视率的传播偏向 历史视野中的《传播的偏向》 试析新闻传媒传播偏向问题 信念偏向与操作风险 浅谈网络传播中的群体极化现象 情绪信息与注意偏向 新媒体时代媒介传播偏向的多元融合 微博的统合与偏向 话语的倾斜与态度的偏向 市场短期依旧偏向成长与题材 突发事件中谣言传播的群体极化现象 重大突发事件谣言传播中群体极化的社会危害及控制 多极化传播格局下的新媒体危机传播风险探讨 常见问题解答 当前所在位置：l.
〔15〕董天策.新闻传播学论稿〔M〕.福建：福建人民出版，2004：126-127.
〔16〕人民网.浙江苍南城管与市民冲突遭围殴事件舆情分析〔EB/OL〕.（20140509）〔20151213〕..
〔17〕人民网.朱明则：武汉城管摆摊事件舆情分析〔EB/OL〕.（20130621）〔20151213〕..
〔18〕朱柳笛.城管委：干啥都说作秀，要我们怎么做〔N〕.新京报，20130619（A18）.
〔19〕陈尧.网络民粹主义的躁动：从虚拟集聚到社会运动〔J〕.学术月刊，2011，（6）：24-29.
网络舆情的传播路径范文4
关键词：新媒体；正面舆情教育；路径
1新媒体时代舆论的发展与舆情的影响
党的十召开以来，我国的移动用户规模和移动数据流量总体呈现上升趋势，根据工信部的数据显示，我国的移动用户规模进入快速增长期，移动网络使用率升高（见表1），互联网全面进入移动互联时代。党的十之后，中国从“网络大国”的配角迈向“网络强国”的主角。2014年，中央网络安全与信息化领导小组办公室正式成立，总书记亲任组长，完成了国家在互联网层面的顶层设计。总书记提出的“没有网络安全就没有国家安全，没有信息化就没有现代化”“努力把我国建设成为网络强国”等重要论断，自此之后，网络空间更加清朗，网络正能量更加巨大，中国开始进入互联网“新常态”，各传统行业北是零售、金融、制造、医疗、教育等都在与互联网加速融合，互联网创业成为新亮点。作为互联网世界中承载着巨大信息量的平台，微博、微信、微视频、贴吧等众多新媒体平台正以雨后春笋的速度，在中国大地蔓延开来。何为新媒体？在媒体漫长的发展史中，伴随着技术的革新，媒体经历了5次大的变革，从报纸到无线电，从电视到互联网，每次媒体手段的进步都是人类进步的阶梯。每当有新的媒体传播手段出现的时候，我们都可以称他为新媒体。比如今日头条、公众号相对于报纸是新媒体，抖音、b站相对于电视是新媒体。特别是微信和抖音，这两个新媒体平台的用户使用量非常大，可以说已经成为新媒体平台的佼佼者。这些新媒体平台不仅肩负着传播信息的任务，同时还具有传播舆论，制造舆情的作用。舆论和舆情的定义，笔者在这里要进行一个简要的区分。舆论和舆情这两个概念都涉及社会公众的意见，都关注社会生活各方面的问题尤其是热点问题，但是，他们之间的差别也是很明确的。根据王来华教授在《网络舆情研究———理论，方法和现实热点》以及陈力丹教授的《舆论学———舆论导向研究》所述，舆论和舆情分别有其广义和狭义的概念，舆论泛指公众公开表达的意见，也就是相对于微信来说的“所有人可见”，而舆情泛指公众意见所构成的舆论导向，反映了大多数人的意见，直接得说，舆情所反映的是人民对于社会事件的群体性意见，这种意见的持有者占绝大多数，往往会影响舆论的风向。所以我们可以很简单的认为，舆论就是你说他说我说，舆情是很多人说的近似的意见，因此我们可以判断出来，舆情的风向，与舆论的发表，有着莫大的关系，舆论的发表影响着舆情的发展方向。表1移动网络使用率升高随着网民数量的逐年增长，网络舆情成了相关部门加强和创新社会管理的重要内容，曾有一项网络调查显示：有87．9％的网民非常关注网络监督，当遇到社会反面案例和现象的时候，有将近93．3％的网民选择网络曝光。特别是近几年来，我国社会整体上已经进入综合国力高速发展的黄金期，突发事件热点事件频发，其网络舆情也异常高涨，特比是在如今的新媒体时代，新媒体平台发展如此迅速的情况下，各种平台的助推使得网络舆情显现出了强有力的网络效应，公众通过网络较强的传播力，渗透力以及影响力，充分发挥网络平台自有的互动功能，利用其身份的隐藏性，扩大舆情的影响范围，加剧了热点问题舆情的温度，有时候，一点普通的社会问题往往因为舆论的过渡发酵，导致舆情一边倒，出现了普通问题政治化，简单现象复杂化的趋势，这对于社会主义和谐社会的建设是一种挑战。
2高校校园舆论主体、舆论环境及舆论功能的现状分析
图所谓环境，也就是周围所提供的软硬件条件，舆论环境，包括校园舆论环境与网络舆论环境，本文我们重点讨论网络舆论环境。舆论环境尤其是高校的舆论环境，是影响大学生思政政治教育的重要因素，不仅是因为其可以通过直接得语言刺激学生的感官，更因为网络舆论环境具有直观性等诸多特点，校园舆论的风向以及网络舆论的发酵，往往会影响大学生的价值判断，造成不同的舆情，因此，要研究正面舆情的教育问题，必然要先了解到底什么样的舆论环境才是高校应该有的舆论环境，高校应该打造或者引导怎么的舆论环境，才能够有利用正面舆情的宣传。在了解正确的舆论环境之前，我们先了解一下当今社会网络社会的主体———青年人。作为新时代的网民，青年人则是网民群体中覆盖面最大的一个群体。根据2020年中国互联网络发展状况统计调查（见图1），2020年，年龄在10－19岁的网民占比为13．5％，年龄在20－29岁的网民占比为17．8％，年龄在30－39岁的网民占比为20．5％，可见，青年人在中国网民群体中是一个重要的群体组成部分，数显示，年龄在20－29岁的网民数量则是所有年龄段网民数量中排第三，且与前两个年龄段相差很小，20－29岁，正是大学生学习的这个年龄段，这个年龄段的青年人，接受着改革开放之后最先进的教育，享受着国家发展带来的先进产品，往往他们所接触的事物，都是最前沿的、最新鲜的，这也就造成了这个年龄段的学生容易接触到更加多元的信息。据一项调查显示，大部分在校大学生获得校内信息会选择校园网（58．79％）、校园微信圈（53．19％）、校园微博圈（41．01％），而获取校外信息以及校内未公开的信息则不会通过校园网。这些大学生更多选择的是微信、微博、微视频等新媒体媒介，特别是像微信、抖音这样的新媒体平台，颇受学生欢迎。那么通过这些平台，学生会自主多元的信息，特别针对一些热点问题，舆论也就随之产生。高职院校的学生作为大学生群体中独特的群里，有一定的群体特征，他们之中多数为独生子女，父母重视教育但偏于溺爱，很多孩子依赖性强，心理承受能力较弱，往往多数人会产生遇事退缩，不喜欢思考的性格特征，且性格冲动易受影响，这些特点都对学生的行为产生重大影响，比如自制力欠缺、抗诱惑力差、渴望认同、又极易把思想外化于行动，他们既是主流文化的传播者，也是先进文化、落后文化、主流舆论的传播者，舆论环境就此营造。那舆论环境到底是什么呢？又有什么功能？刚刚笔者简述了校园舆论的主体特征，那这部分舆论主体制造出的舆论，也就形成了校园的舆论环境。这个主体很明显，很大一部分是校园里的大学生，他们是新媒体时代的宠儿，也是造就舆论环境的主要人群。笔者做过这样一份研究对象来源于上海10个高职高专院校的问卷调查，其中一份数据显示（图2），调查对象即大学生每天上网时间在5－8小时的偏多，达到了44．36％，而上网时间在2小时以内的只有3．51％，可见，校园主体有很大一部分的在校时间是在网络上渡过，那么他们的社交也有很大一部分时间利用网络进行，当社会上出现新的热点问题的时候，舆论就此发起，舆论环境就此产生。图2高职高专院校的问卷调查舆论本身是社会公众社会产生的，它的发散具有随意性、主观性等特点，同时舆论还具有反映社会矛盾、调节公众心理、维护社会秩序等功能，例如2018年“上海对外经贸大学与上海商学院合并”事件，2018年1月底，一则“上海对外经贸大学要和上海商学院合并，合并成的新学校将命名为”上海经济贸易大学的传言，在上海市众多学生和学生家长以及校友群体里炸开了锅，此番传闻引燃了舆论的高点，上贸大学生、教职工、家长、校友，甚至部分学院领导都纷纷表示震惊，并通过各自的渠道表达了对此的强烈意见。这个案例的舆论发酵迅速，让普通民众感觉到似乎我国大学的等级化更加严重，学生家长对于学校的等级差别更为敏感。同时，这件事还让很多社会公众认为，政府与学校在进行合并决策时，也需要参考学生家长的意见。很多人认为教育局在处理这件事的时候，缺乏公平公正，导致了一段时间内社会公众对政府决策的质疑，这就体现出舆论具有反映社会矛盾的功能，舆论的产生有利于我们挖掘社会问题，帮助政府或者社会解决或者调节社会问题。校园主体有很大一部分的在校时间是在网络上渡过，那么他们的社交也有很大一部分时间利用网络进行，当社会上出现新的热点问题的时候，舆论就此发起，舆论环境就此产生。
3新媒体时代高校正面舆情教育的路径
2016年12月，总书记在全国高校思想政治工作会议上曾经强调，“把思想政治工作贯穿教育教学全过程”，还提出“广大师生要做社会主义核心价值观的坚定信仰者、积极传播者、模范践行者。要坚持不懈促进高校和谐稳定，把高校建设成为安定团结的模范之地。要坚持不懈培育优良校风和学风，使高校发展做到治理有方、管理到位、风清气正。”指明了高校传播正面、积极文化的目标。2017年10月18日党的报告更是提出，“文化自信是一个国家、一个民族发展中更基本、更深沉、更持久的力量。要培育和践行社会主义核心价值观，不断增强意识形态领域主导权和话语权”，“要构筑中国精神、中国价值、中国力量，为人民提供精神指引。”这体现了正面舆情教育是关系高校文化内涵建设的重要部分。同时，总书记在坚定文化自信这一章节里，还对新闻舆论制度提出了要求：“高度重视传播手段建设和创新，提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力。加强互联网内容建设，建立网络综合治理体系，营造清朗的网络空间。落实意识形态工作责任制，加强阵地建设和管理，注意区分政治原则问题、思想认识问题、学术观点问题，旗帜鲜明反对和抵制各种错误观点”。这一观点强调了舆论教育的重要性。舆情的导向是以社会舆论为基础的，舆论正则舆情正，舆论哀则舆情哀，因此，在发展如此迅速的新媒体时代，应该重视高校的舆论引导，在学生中广泛开展正面舆情教育，对于营造良好的高校舆论环境，控制校园舆情偏向有重要的意义。
3．1优化校园舆情教育平台，统筹专门队伍建设
对学生进行正面舆情教育，笔者认为，首先应从体制机制上提供保障，校园舆论环境是一个较为开放的系统，要在这个系统里建设维护相应的舆论平台，对学生进行正面舆论的教育。思政政治教育的生态学理论启示我们，高校舆论环境的优化是一个负责的工程，要营造健康向上的舆论环境，控制舆情发展，不是一堂课、一个人、一个部门的事情，它不仅需要第一课堂的灌输，同时也需要第二课堂的知识供给、第三课堂的文化支持；不仅需要高校思想政治理论教学部门的示范引领，更需要学校其他职能部门发挥全员全方位育人的作用，同时也需要社会相关机构的密切配合与帮助。因此要营造较好的舆论环境，就要利用新媒体平台，结合各机构之力，对学生进行正面舆情教育，让学生知道正面的舆情有利于事件的解决与平复。同时，校园平台负责人也应该严格把控舆论平台信息的输出，让学生时刻处于正面舆论的环境下，让学生平时就能接触最新最前沿的理论，遇到重要节庆日或者纪念日，能够主动发出或者接收正面舆论，营造正面舆论的环境。例如上海济光职业技术学院就探索将校园舆情教育寓教于研究项目中、落实落细于校园各部门的微信公众号里。作为本市高校10个试点培育网络文化研究室之一，济光学院网络文化研究室以探索创新民办高职院校网络文化建设和管理机制为核心，围绕高校意识形态工作，针对“95后”青年所关心的时下社会热点问题进行正确的主流舆论引导，弘扬网上思想文化主旋律，推进网络思想文化阵地建设。学院历来重视意识形态工作和信息宣传工作，在各项工作中尤其强调新媒体建设在意识形态领域的重要地位，在宣传阵地中的领军作用。学院目前已网上注有济光学院、济光团委、济光建筑、济光建工、济光机电、济光经管、济光护理、济光微思政、济光后勤、济光学前、济光艺术以及部分社团微信公众平台十余个，大部分已经运营一年半以上，已经基本确定各自“产品”的基本形态和建设队伍。通过此类新媒体平台，建立合理的舆情教育体制机制，扩大正面舆论的宣传途径，将最新理论和资讯传播出去，以文化育人，以环境育人，奏鸣正面舆论教育之曲。
3．2线上课堂融合线下课堂，发挥网络舆情教育的作用
以上海济光职业技术学院为例，学院从各方面扎实推进线上线下课程建设工作，线上以使用“雨课堂”教学平台为主，以“腾讯会议”“腾讯课堂”等为辅，启动混合式教学新模式。特别是思想政治理论教学研究部（以下简称思政部）。思政部建有“济光微思政”公众平台，作为线下课堂的补充，该平台具有新媒体特有的特点：传播速度快、信息量大、内容丰富、覆盖面广、使用方便、互动性强等特点，使用者主要为在校生等。通过线上线下相结合的方式，传播最新理论前沿，讲授思政理论课内容，同时通过网络平台，结合最新发生的时事热点，设置与课程相关的问答题，引导同学们回答符合社会主义核心价值观的答案，有意识得引导正面舆论。同时，通过第一、二、三课堂联动发挥作用，全方位地探索思政课程的有效性、针对性建设方案，充分发挥思政课作为大学生思想政治教育的主渠道、主阵地作用，将线上线下课堂相结合，有利于正面舆情教育目的的实现。
3．3建立正面舆情案例库，打造正能量网络生态
笔者认为，狭义的网络生态可以理解为网络世界的环境。其实无论我们承认或不承认，我们都已经生活在两个平行世界。一个是哲学上所说的原子所构成的物质世界，另一个则是数字化构建的虚拟世界，也就是我们平时所说的网络空间。网络空间基于现实空间而存在，网络空间不能独立于物质世界单独存在。在这个网络虚拟空间里，一切参与者的形态，发表的舆论，交往关系、舆彩等共同形成了网络生态。要在高校实现正面舆情教育，笔者认为首先应该打造一个正能量的高校网络生态，通过建立正面舆情案例库的形式，把一些新闻热点现象进行剖析，对其分类如图3所示。通过建立这样一个正面舆情教育案例分享平台（微信公众账号），定期的分享当前热点新闻、传播正面的主流舆论，开通留言功能，设置讨论模块、针对济光学院的学生开辟一条校园舆论直播通道，及时发现校园舆论新动态，及时传播正面舆论，引导学生接受正面舆情教育。同时，正面舆情教育案例库还可供所有老师分享，用于充实课程内容提升教学体验感。这样的平台需要基于一个或多个部门共同的努力创建与维护。新媒体时代，各种新媒体平台快速蔓延，在这样的背景下，要提升高校正面舆情教育的质量，还需要更多的支持与投入。高校正面舆情教育的推进以及舆情案例库的建设，是一项有意义的工作，面对新媒体时代的不断发展，不断涌现的校园网络舆论热点，正在不断挑战高校的正面舆情教育工作。
参考文献
［1］王来华．网络舆情研究一理论，方法和现实热点［M］．天津：天津社会科学院出版社，2000．
［2］王来华，冯希莹．舆情概念认识中的两个基本问题［J］．天津社会科学，2012，（6）．
［3］程少华，傅丁根．超9成网民看重网络曝光［EB／OL］．
［4］邹振东．弱传播舆论世界的哲学［M］．北京：国家行政管理出版社，2018．
［5］郭全中．新媒体环境下传统媒体的转型战略研究［M］．广州：中山大学出版社，2019．
［6］胡杨，徐建军．高校校园网络舆论环境优化论［M］．北京：人民出版社，2019．
网络舆情的传播路径范文5
关键词 信息传播；社交媒体；逻辑回归；信息转发预测
DOI DOI： 10.11907/rjdk.162439
中图分类号： TP302
文献标识码： A 文章编号 文章编号： 16727800（2017）002000403
0 引言
互联网的发展及移动智能终端的普及，对人们的生产生活产生了重大影响，越来越多的人选择通过网络渠道表达自身的利益诉求和对社会事件的意见与看法。因此，以网络为媒介的网络舆论成为公众舆论的主要形式之一。研究社交网络中的信息传播机制，有助于各级政府部门更好地了解与把握社情民意，对有效引导和管理社会舆论、化解舆情危机具有重要意义，因而受到众多学者的广泛关注。
已有诸多学者从事在线社交网络的信息传播分析与建模。曹玖新等[1]以新浪微博为研究对象，对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析，并建立数学模型。基于微博网关注关系拓扑，利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测，为预测微博的影响范围提供依据。周东浩等[2]结合网络结构特点、节点内容属性、历史传播数据等信息，提出了一个基于随机游走模型的传播能力排序算法DiffRank，选择传播能力最强的topk个节点作为观察节点来检测网络中可能出现的信息传播。刘继等[3]对网络舆情传播模式中单关键点型、多关键点型、链式型传播模式进行分析，对网络结构中的强势节点和桥节点的作用进行了讨论。李洋等[4]介绍了微博信息的传播过程，通过介绍微博信息传播的定性研究工作，揭示微博信息传播的特点；并从3个不同的角度（以信息为中心、以用户为中心、以信息和用户为中心）对微博信息传播工作进行探索，最后展望了微博信息传播预测研究的问题与挑战。韩佳等[5]针对在线社交网络中信息传播模式的形式特点，结合传染病动力学原理，提出了在线社交网络中的信息传播模型，分析了不同类型的用户在网络中的行为特征以及影响信息传播的主要因素。王超等[6]结合传染病动力学的SEIR模型，建立了适用于社交网络的信息传播模型。该模型基于社交网络用户的行为特征，分析了社交网络的传播机理和网络参数对信息传播过程的影响，得出了动力学演化方程组，揭示了信息传播随时间的演化规律。郭海霞[7]针对新型社交网络开放平台来研究社交网络中信息传播问题，就其传播方式、传播行为、传播路径和传播特点 进行了分析研究，同时以新浪微博为例，在分析大量实例的基础上，讨论了信息传播的几种主要模型及特点。其他学者[810]也进行了相关研究工作。
本文提出基于逻辑回归的用户转发行为预测模型，并在Twitter数据集上进行实验分析与评价。相关研究结果表明，该模型能够较好地预测用户的信息转发行为，帮助政府各部门了解并控制网络舆论，同时为相关研究领域提供参考。
1 基于逻辑回归的信息转发预测模型
1.1 逻辑回归模型构建
逻辑回归模型是一种预测分类模型，假设训练集为Train，测试集为Test，对于数据集Train中的每个记录，分类结果是y=1或y=0，其中，y=1表示用户转发某篇推文，y=0表示用户未转发某篇推文。逻辑回归模型可以对测试集Test的每一个记录进行预测，判断其是否转发某篇推文。因此运用逻辑回归模型解决问题时，首先运用训练集构建逻辑回归模型，然后针对测试集对分类结果进行预测。逻辑回归方程如式（1）：
2 实验与分析
2.1 实验数据
本文所用的数据为Twitter中某篇推文在2012年7月1日到7月7日之间的传播数据，数据包括4个部分：转发网络（Retweet Network）、回复网络（Reply Network）、提及网络（Mention Network）、关注网络（FollowingFollower Network），数据描述如表1所示。
2.2 评价指标
运用Fmeasure和ROC曲线来评价逻辑回归模型。式（6）中α是调节系数，准确率（precision）和召回率（recall）可通过混淆矩阵计算得出。
F1= 1+α 2×recall×precision α2×recall+precision （6）
ROC曲线是以灵敏度TPR为纵坐标，以特异度FPR为横坐标，绘制成曲线形式。ROC关注的两个指标可用式（7）、式（8）计算得到。TPR= TP TP+FN （7）
FPR= FP FP+TN （8）
其中，TP表示预测转发并且实际转发，FN表示预测未转发但是实际转发，FP表示预测转发但是实际未转发，TN表示预测未转发并且实际未转发。
AUC值是ROC曲线下方面积的大小，其取值范围介于0.5～1.0，AUC值越大表示模型判断力越强。如果模型较好，则其ROC曲线呈凸形，即AUC大于0.5；否则若为凹形，说明模型分类结果不理想。
2.3 实验结果与分析
运用逻辑回归模型对测试集进行预测，然后对预测结果进行评价。以0.5为界限划分结果，当概率Pi>=0.5，认为该节点转发推文，当概率Pi
3 结语
本文构建了基于逻辑回归的信息转发预测模型并实现了模型参数求解，提出了基于逻辑回归的信息转发预测算法。运用Fmeasure和ROC曲线对逻辑回归模型进行评价，同时将该模型应用在Twitter数据集上进行实验分析，相关结果表明，本文设计的逻辑回归模型能够很好地预测用户的转发行为。
参考文献 参考文献：
[1] 曹玖新，吴江林，石伟，等.新浪微博网信息传播分析与预测[J].计算机学报，2014（4）：779790.
[2] 周东浩，韩文报.DiffRank：一种新型社会网络信息传播检测算法[J].计算机学报，2014（4）：884893.
[3] 刘继，李磊.基于微博用户转发行为的舆情信息传播模式分析[J].情报杂志，2013（7）：7477.
[4] 李洋，恒，刘挺.微博信息传播预测研究综述[J].软件学报，2016，27（2）：247263.
[5] 韩佳，肖如良，胡耀，等.在线社交网络中信息传播模式的特征分析[J].计算机应用，2013，33（1）：105107.
[6] 王超，杨旭颖，徐珂，等.基于SEIR的社交W络信息传播模型[J].电子学报，2014（11）：23252330.
[7] 郭海霞.新型社交网络信息传播特点和模型分析[J].现代情报，2012，32（1）：5659.
[8] ZHANG J，TANG J，LI J，et al.Who influenced you？ predicting retweet via social influence locality[J].ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，2015，9（3）：126.
网络舆情的传播路径范文6
关键词：微博信息传播 微博理论 信息传播模式
1 概述
近年来，微博客作为WEB2.0的核心应用之一，其对信息传播的广度和深度方面的影响改变着人们的沟通与交往模式，也无疑是信息传播研究的重要课题。考察微博客的信息传播特点，了解决定微博客信息传播机制的理论基础及微博客信息传播的未来趋势有助于合理利用微博平台，使微博平台高效运转，服务于经济和社会的发展。现有文献中少有专门针对微博客信息传播机制的理论进行分析的，特别是微博客信息传播未来发展的方向和特点，大多数文献都是以SNS网络结构为对象提出信息传播的路径模型，再以微博为例来分析和研究。
本文首先总结了微博客信息传播的特点，然后对微博客信息传播机制的理论基础和模型进行具体阐述，最后指出微博客信息传播研究的发展方向。
2 微博客信息传播的特点
2.1 微博客信息沟通平台特点
微博沟通的平台是微博迅速流行的基础性条件。从微博服务平台的角度对微博进行分类，早期微博一般是由独立运营的服务提供商和门户网站推出，如欧美市场的专业性微博Twitter，国内微博则是门户网站占据主导地位，微博迅速流行后，各个网站都推出了微博。Riemer K和Richter A指出公司微博的使用主要是提供新信息和协调内部成员关系，个人微博则更侧重于人与人之间的沟通[1]。国内微博客网站都有较强的实用性、娱乐性，李燕萍比较了新浪和腾讯微博网站的基本功能、娱乐功能等，认为两大微博网站的界面整洁、功能多样，操作简单，且两大网站的微博的信息沟通与网站自身的特点有关，人们在腾讯微博交流的多是情感、人生价值观，而在新浪微博人们更多的是对热点话题、娱乐八卦发表评论[2]。此外，微博客平台发展亟待解决的问题是微博客的大量垃圾信息和虚假信息阻碍了信息沟通的有效程度，垃圾信息的增长，将人们淹没在信息的中。梅泽勇和高舒认为微博的虚假信息使得微博沦为谣言的阵地，需不断提高微博网站的监测和过滤技术[3]。
2.2 微博信息内容特点
微博的与众不同在于一个“微”字，在140字数的限制内或者附带图片以精简的风格展示用户想要表达的内容来实现即时的信息分享。微博的即时性表明信息均是正在发生的。微博手机客户端的开发，微博信息可以在任意地点分享，不为地域网络所局限，可以使用户在没有网络的情况下处于微博客构建的社交网络中。微博实现了朋友间实时动态信息的共享。比较微博和其他媒体，可将微博定义为：一种博客形式的广播媒体。网络安全公司Purewire的调查报告显示，发表大量信息的用户占微博总体用户数量的20%，表明多数用户只是信息的接受者，而非信息的产生者。因而，当今微博客更多的表现为从个体到群体的传播媒介，微博信息的即时广播性具有巨大应用前景。
2.3 微博用户社会关系网络特点
微博社会网络关系特点是研究微博的信息传播模式的出发点与核心，微博信息的传播即是通过微博用户社会关系网络的传播。微博的社会关系网络，也称为微博的人际关系网络，指微博用户、他的关注对象和他的粉丝。微博信息在转发和评论的过程中，通过微博社会关系网络传播和扩散。王晓光、袁毅和滕思琪用核心-边缘分析、中心性分析和聚类分析的方法考察了微博社区用户交流网络的结构特点[4]。他们还研究了新浪微博的社会网络中心性分析，分析了微博社区内信息传播的特点。利用社会网络分析方法，可以发现腾讯微博社区的网络关系具有小世界特征。一个关系网络是由多个节点和各节点之间的连线组成的集合，处于每个节点的用户在节点中信息，因此每个节点既是信息的接受者又是信息的者。由以上观点，可以将微博社会网络分为微博用户自身的社会网络（个人的社会关系）和用户有关的节点网络（关注对象和粉丝）。按米尔格伦的“六度分割”理论，任何节点之间都可能存在某个路径，通过节点之间的路径关系将节点之间的关系划为“强关系”和“弱关系”。
2.4 微博信息传播路径特点
微博信息传播路径主要指微博信息的传播模式或模型问题，微博信息的传播路径描述了信息传播的方向与方式。现有文献认为微博信息的传播路径是裂变式传播和聚合式传播的结合。裂变模式是一条微博信息通过用户的社会关系网络进行一对多的传播（1-N-N），聚合式传播是在微博网站的热帖、热词的排名中形成聚焦模式。谷岩认为微博信息的裂变式传播是在嵌套交错的关系网络中以多个维度传播，以病毒方式裂变扩散。以微博为例，SNS网络社区的信息传播模式有多种，如“中心式”传播、“关键点传播”、“链式传播”、“蒲公英”式传播、“综合式”传播，微博信息的实际传播路径是随时间动态变化的，且各个传播模式会发生动态转换。
3 微博信息传播的理论基础
3.1 经典的信息传播模式
①拉斯韦尔的5W模式
图1描述了拉斯韦尔的5W模式。该模式提出了信息传播的5个基本要素：谁、说什么、通过什么渠道、对谁、以及取得什么效果;揭示了信息传播的普遍规律。
■
但该模式也存在缺陷。郭庆光指出：“拉斯韦尔虽然考虑到了受众者的反应（效果），却没有提供一条反馈渠道;因而这个模式没有揭示人类社会传播的双向和互动性质”。或者说，该模式是一种单向的信息传播过程，没有体现各个要素之间的相互作用与关系。
②香农-韦弗的信息论模式
图2描述了香农-韦弗的信息论模式。该模式提出信息传播涉及的6个要素：信源、发射器、信道、接收器、信宿和噪音。相比5W模式，该模式引入了噪音这一要素。
■
图2 香农-韦弗的信息论模式
与5W模式类似，该模式仅关注信息传播的单向过程，而忽略了信息传播过程中的反馈与互动作用。
③德弗勒的互动过程模式
在香农-韦弗的信息论模式的基础上，德弗勒提出了一个传播互动模式，如图3所示。该模式的主要特点体现在：整个信息传播过程有双向互动性;勾勒出反馈的环路，在模式中融入了反馈机制;拓展了噪音的概念，认为噪音对信息、传播和反馈整个过程都有影响。
■
图3 德弗勒的互动过程模式
需要注意的是，该模式把信息传播过程看作是一个封闭的、循环的系统，却忽略了系统之外的其他影响因素。
④马莱兹克的系统模式
图4描述了马莱兹克的系统模式。马莱兹克从社会心理学视角里研究信息传播过程，认为信息传播是一个复杂的过程，涉及到各种社会因素和心理因素。该模式阐释了“传播者-媒介-接受者”这样一种基本模式;涉及三种关系：传播者与信息的关系，传播者与自身的关系，以及传播者与接受者的关系。
■
图4 马莱兹克的系统模式
3.2 网络信息传播模式
针对网络信息传播过程，不少学者以经典的信息传播模式为基础，结合网络信息传播的特性进行过有益探讨，并提出了一些网络信息传播模式。例如，邵培仁的“阳光模式”;孟庆兰的“六度传播模式”;谢新洲的“网络信息传播模式”。
孟庆兰的“六度传播模式”以六度分隔理论为基础。每个传播主体都具有双重身份：传播者C和接受者R。在传播过程中，每个传播主体受到诸多外界因素的影响;并可以通过不同形式的网络工具或应用来参与到与他人的信息交互中。
谢新洲提出的“网络信息传播模式”涉及的要素有传播者、信息、网络媒体（媒介）、受众以及反馈。其中网络媒体包括网络环境下的多种技术或应用，同时传播者和受众也受不同因素的影响。
4 微博客信息传播研究的主要发展方向
4.1 微博用户关系网络的演化动力影响微博信息传播的研究
现有文献关于微博用户关系网络和微博信息传播模型的研究是分割开来的，尤其是微博用户社会关系网络的研究，集中在微博用户社会关系网络的研究区分了节点的“强关系”和节点的“弱关系”，“强关系”与“弱关系”相互交织、相互影响共同影响微博信息传播的路径。目前，已有学者开始关注从微博用户关系和行为规律的角度研究微博信息传播，由于每个微博用户都是微博社会关系网络中的节点，挖掘核心用户和普通用户的行为特征，从他们之间的转发、评论等互动机制中发现信息的扩散流动路径与动态趋势已逐渐成为微博信息传播研究的热点。
4.2 微博信息的价值含量影响微博信息传播能力的研究
微博信息的价值从狭义上可以理解为微博用户对信息的需求，广义上的微博信息价值可定义为信息的社会价值、经济价值和文化价值等。由于微博信息的简短、琐碎使得微博信息呈“碎片化”的表现形式，因此信息的真伪难辨、信息的质量和价值无法保证，在大量信息涌入时，微博信息的传播具有深刻的复杂性。现有文献对微博信息的研究多数为微博热点话题和微博关系网络有影响力节点的挖掘研究，少有文献对微博信息价值如何影响微博信息传播的速度、强度等方面进行深入分析。
4.3 微博网络社区关系的网络结构特征及其信息传播模型、交流模式的实证研究
微博社区实际上基于微博的网络社群，关于微博社区的挖掘研究大多是从微博的商业应用展开的。微博社区的信息传播理论模型和交流模式的实证分析将是未来舆情监控与信息安全的关注重点。根据现有文献对微博社区的分类，微博社区主要有单一、主题和相同应用平台微博社群三种，按相同应用平台微博社区的定义与特点，它被认为是信息传播速度更快、影响力更广的社区模式，但以上微博社区信息传播的理论分析缺乏相应的实证依据，很多关于微博社区信息传播的文献都停留在模型分析的基础上。实际上现有微博社区的挖掘研究是微博社会关系网络研究的深入扩展，已有实证研究表明，复杂网络的构成不是杂乱无章的，而是由小的网络社区构成，社区结构是复杂网络都具有的普遍特性，微博社区是微博社会关系复杂网络的一种表现形式。基于社区结构发现的文献提出了大量的算法，而基于微博社区的网络结构特征的信息传播模式或者基于微博社区定义分类的网络结构特征的信息传播模式的实证研究还并未展开。
5 结论
微博的兴起，改变了人们的社会交往空间与沟通模式。微信息传播时代的到来，正在广泛深入地影响到每一位社会行动者的思想理念、生活方式，并对传统媒体的信息传播方式造成了前所未有的冲击。现有微博环境下的信息沟通研究大都是以定性研究和理论分析为主，整体上看，微博信息传播的研究还处于初级阶段，特别国内的微博信息传播研究，尚未形成系统的理论框架，缺乏相应的理论和实证依据，当前微博迅速发展的背景下，微博信息传播的理论基础性研究还需不断更新。
参考文献：
[1]Riemer K，Richter A.Tweet inside Microblogging in a Corporate Context 23rd Bled eConference eTrust：Implication for the individual，Enterprises and Society June 20-23，2010; Bled，Slovenia，2010.
[2]李燕萍.微博比较研究[J].情报杂志，2012，31（3）：77-83.
[3]梅泽勇，高舒.基于微博的网络社群研究[J].图书馆学研究，2012（5）：2-4.
[4]王晓光，袁毅，滕思琪.微博社区交流网络结构的实证分析[J].情报杂志，2011，30（2）：39-43.
