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网络舆情传播影响因子研究--基于微博意见领袖身份与事件相关度

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景研究目的和研究意义第13-17页
        1.1.1 研究背景第13-14页
        1.1.2 研究目的第14-15页
        1.1.3 研究意义第15-17页
            1.1.3.1 理论意义第15-16页
            1.1.3.2 实践意义第16-17页
    1.2 国内外研究综述第17-19页
        1.2.1 国外研究综述第17页
        1.2.2 国内研究综述第17-19页
    1.3 论文研究方法与研究重点第19-23页
        1.3.1 研究方法第19-21页
        1.3.2 研究重点第21-23页
第2章相关理论综述第23-34页
    2.1 网络舆情与微博舆情第23-31页
        2.1.1 网络舆情的定义第23页
        2.1.2 网络舆情的特征第23-25页
        2.1.3 网络舆情的发展阶段第25-27页
        2.1.4 微博舆情的基本概念第27-28页
        2.1.5 微博舆情的新特征第28-29页
        2.1.6 舆情事件的形成因素第29-31页
    2.2 信息传播理论第31页
    2.3 二级传播理论第31-32页
    2.4 有限效果理论第32页
    2.5 “把关人”理论第32-34页
第3章 微博意见领袖及事件相关度分析第34-41页
    3.1 微博意见领袖的定义、特点和类型第34-36页
        3.1.1 微博意见领袖的定义第34页
        3.1.2 微博意见领袖的特点第34-35页
        3.1.3 微博意见领袖的类型第35-36页
    3.2 微博意见领袖的形成第36-39页
        3.2.1 微博意见领袖的形成原因第36-38页
        3.2.2 微博意见领袖的形成对网络舆情传播的作用第38-39页
    3.3 事件相关度及与微博意见领袖身份的相关性分析第39-41页
        3.3.1 事件相关度的分析第39页
        3.3.2 微博意见领袖身份与事件相关度第39-41页
第4章 意见领袖身份与事件相关度对于网络舆情影响假设的建立及验证模型第41-48页
    4.1 假设提出以及假设分析第41-43页
    4.2 线性回归模型分析第43-45页
        4.2.1 线性回归模型概念第43-44页
        4.2.2 线性回归模型的步骤第44-45页
    4.3 多元线性回归模型第45-48页
        4.3.1 多元线性回归模型概念第45页
        4.3.2 多元线性回归模型的检验第45-48页
            4.3.2.1 多元线性回归模型的拟合优度检验第45-47页
            4.3.2.2 多元线性回归模型变量的显著性检验第47页
            4.3.2.3 多元线性回归模型参数的置信区间第47-48页
第5章 实证研究第48-59页
    5.1 以“雄安新区”为实例研究网络舆情传播影响第48-49页
        5.1.1 舆情事件相关数据的搜集第48页
        5.1.2 相关数据的初步整理第48-49页
    5.2 实证分析第49-59页
        5.2.1 相关变量描述第49-50页
        5.2.2 变量的相关性分析第50-52页
        5.2.3 网络意见领袖对舆情传播的回归分析第52-57页
            5.2.3.1 事件不相关的个体的网络舆情传播的影响第52-54页
            5.2.3.2 事件相关组的回归分析第54-57页
        5.2.4 实验结果分析第57-59页
            5.2.4.1 影响因素不同第57页
            5.2.4.2 影响方向和大小不同第57-59页
第6章 网络舆情事件传播过程中的应对措施第59-63页
    (1) 加大力度规范网络意见领袖第59页
    (2) 优化网络环境第59-60页
    (3) 正确引导网络群众使用社交网络第60-61页
    (4) 加强意见领袖与网民的互动第61页
    (5) 政府制定相应的管理措施第61-63页
第7章 结论及展望第63-64页
    7.1 结论第63页
    7.2 展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68页

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