| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究内容及方法 | 第14-15页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第15页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 相关概念及理论基础 | 第17-33页 |
| 2.1 单事件网络舆情国内外研究现状 | 第17-24页 |
| 2.1.1 网络舆情的定义及成因 | 第17-18页 |
| 2.1.2 网络舆情的特征 | 第18-19页 |
| 2.1.3 网络舆情演变的交互模型 | 第19-21页 |
| 2.1.4 网络舆情演变的交互环境 | 第21-22页 |
| 2.1.5 网络舆情管理研究 | 第22-24页 |
| 2.2 多事件网络舆情国内外研究现状 | 第24-26页 |
| 2.2.1 文献统计 | 第24页 |
| 2.2.2 多事件网络舆情的定义 | 第24-25页 |
| 2.2.3 多事件网络舆情的分类 | 第25-26页 |
| 2.3 网络舆情共振相关理论 | 第26-28页 |
| 2.3.1 网络舆情共振的定义 | 第26页 |
| 2.3.2 网络舆情共振的分类 | 第26-28页 |
| 2.4 物理共振相关理论 | 第28-32页 |
| 2.4.1 物理共振类型 | 第28-30页 |
| 2.4.2 朗之万方程 | 第30-31页 |
| 2.4.3 共振理论的应用 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 舆情共振模型构建与仿真 | 第33-47页 |
| 3.1 模型选择依据 | 第33-35页 |
| 3.1.1 网络舆情共振与物理共振的相似点 | 第33-34页 |
| 3.1.2 经典随机共振模型的选择 | 第34-35页 |
| 3.2 网络舆情共振的引发因素 | 第35-38页 |
| 3.3 网络舆情共振模型构建 | 第38-39页 |
| 3.4 网络舆情共振模型仿真 | 第39-47页 |
| 3.4.1 变量的取值说明 | 第39页 |
| 3.4.2 单一次生事件的舆情共振仿真 | 第39-45页 |
| 3.4.3 多频次生事件的舆情共振仿真 | 第45-46页 |
| 3.4.4 仿真结果分析 | 第46-47页 |
| 4 网络舆情共振案例分析 | 第47-64页 |
| 4.1 案例事件回顾 | 第47-50页 |
| 4.1.1 原生舆情事件-2013年乙肝疫苗事件 | 第47-48页 |
| 4.1.2 次生舆情事件-2016年山东疫苗事件 | 第48-50页 |
| 4.2 案例分析方案设计 | 第50-51页 |
| 4.3 网络舆情共振实证分析步骤 | 第51-64页 |
| 4.3.1 议题因素及地域因素数值计算 | 第51-54页 |
| 4.3.2 执法机关、网络媒体、意见领袖、网民权重计算 | 第54页 |
| 4.3.3 态度值计算 | 第54-59页 |
| 4.3.4 原生事件舆情指数及次生事件热度值计算 | 第59页 |
| 4.3.5 数据分析 | 第59-64页 |
| 5 总结与展望 | 第64-67页 |
| 5.1 研究总结 | 第64-65页 |
| 5.2 本文的创新点 | 第65-66页 |
| 5.3 不足及展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72页 |