基于社会网络分析的自媒体时代舆情传播研究--以新浪微博为例
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第15-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第19-20页 |
| 1.3.1 研究思路和内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第20页 |
| 1.4 主要工作和创新 | 第20-21页 |
| 1.5 论文的基本框架 | 第21-23页 |
| 第2章 相关概念和理论基础 | 第23-35页 |
| 2.1 自媒体和网络舆情 | 第23-25页 |
| 2.1.1 自媒体时代 | 第23-24页 |
| 2.1.2 网络舆情 | 第24-25页 |
| 2.2 舆情传播的相关理论 | 第25-31页 |
| 2.2.1 信息传播模式 | 第25-27页 |
| 2.2.2 舆论传播模式 | 第27-28页 |
| 2.2.3 六度分隔理论 | 第28-29页 |
| 2.2.4 选择性接触理论 | 第29页 |
| 2.2.5 结构洞理论 | 第29-31页 |
| 2.3 社会网络分析法 | 第31-34页 |
| 2.3.1 整体网络度量 | 第31-32页 |
| 2.3.2 网络节点的中心性测度 | 第32-33页 |
| 2.3.3 社会网络分析法的应用 | 第33-34页 |
| 2.4 小结 | 第34-35页 |
| 第3章 微博舆情的生成及传播 | 第35-39页 |
| 3.1 微博舆情的构成要素 | 第35-36页 |
| 3.1.1 主体 | 第35页 |
| 3.1.2 消息 | 第35-36页 |
| 3.1.3 媒介 | 第36页 |
| 3.2 微博舆情的传播周期 | 第36-38页 |
| 3.2.1 舆情形成 | 第36页 |
| 3.2.2 舆情爆发 | 第36-37页 |
| 3.2.3 舆情缓解 | 第37页 |
| 3.2.4 舆情平复 | 第37-38页 |
| 3.3 小结 | 第38-39页 |
| 第4章 主题挖掘和社会网络分析 | 第39-59页 |
| 4.1 文本挖掘 | 第39-42页 |
| 4.1.1 样本的选取 | 第39-40页 |
| 4.1.2 文本预处理 | 第40-41页 |
| 4.1.3 LDA主题模型 | 第41-42页 |
| 4.2 词频统计和词云可视化 | 第42-44页 |
| 4.3 新浪微博的社会网络分析 | 第44-57页 |
| 4.3.1 社会网络的表达形式 | 第44-45页 |
| 4.3.2 数据的获取 | 第45-46页 |
| 4.3.3 社会网络分析结果 | 第46-57页 |
| 4.4 两种可视化结果的比较 | 第57-58页 |
| 4.5 小结 | 第58-59页 |
| 第5章 自媒体时代舆情传播分析 | 第59-64页 |
| 5.1 网络舆情传播主体分析 | 第59-61页 |
| 5.2 网络舆情传播过程分析 | 第61-63页 |
| 5.3 小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读博/硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 | 第71-72页 |
