摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第13-20页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究综述 | 第15-17页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
1.3 研究内容与研究方法 | 第17-18页 |
1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
1.3.2 研究方法 | 第18页 |
1.4 创新之处 | 第18-20页 |
第2章 基于复杂网络中传染病理论分析教育网络舆情 | 第20-30页 |
2.1 舆情网络是典型的复杂社会网络 | 第20-22页 |
2.1.1 复杂网络是对网络的全息透视 | 第20页 |
2.1.2 舆情网络与复杂网络结构高度相似 | 第20-21页 |
2.1.3 基于复杂网络构建模型模拟舆情发展趋势 | 第21页 |
2.1.4 模型应用的必要性 | 第21-22页 |
2.2 复杂网络视角下教育网络舆情生态解析 | 第22-24页 |
2.2.1 教育网络舆情生态主体解析 | 第22-23页 |
2.2.2 教育网络舆情传播过程分析 | 第23-24页 |
2.3 基于复杂网络传染病理论的教育网络舆情透析 | 第24-27页 |
2.3.1 随机网络、小世界、无标度下教育网络舆情分析 | 第24-25页 |
2.3.2 三种传统传染病理论下的教育网络舆情解析 | 第25-27页 |
2.4 传染病理论下教育网络舆情主体演化机理 | 第27-30页 |
2.4.1 教育网络舆情主体关系脉络梳理 | 第27页 |
2.4.2 教育网络舆情主体相互作用机理 | 第27-28页 |
2.4.3 教育网络舆情主体交互的全局舆情演化影响 | 第28-30页 |
第3章 基于复杂网络中传染病理论构建教育网络舆情模型 | 第30-39页 |
3.1 研究设计过程介绍 | 第30页 |
3.2 “易感态”的产生与演化阶段 | 第30-31页 |
3.2.1 “易感态”的产生 | 第30-31页 |
3.2.2 “易感态”的分化与演化 | 第31页 |
3.3 “染病态”的产生与演化阶段 | 第31-33页 |
3.3.1 “染病态”的多次产生 | 第31-32页 |
3.3.2 “染病态”的演化与回流 | 第32-33页 |
3.3.3 “染病态”处于模型的核心位置 | 第33页 |
3.4 “免疫态”的产生与演化阶段 | 第33-39页 |
3.4.1 “免疫态”的两种形态 | 第33-34页 |
3.4.2 “免疫态”的两种演化 | 第34-35页 |
3.4.3 “免疫态”最终形态的演化问题 | 第35-39页 |
第4章 教育网络舆情演化模型的实证检验 | 第39-53页 |
4.1 KSIR(I-H)模型的定量分析 | 第39-41页 |
4.1.1 易感态、染病态、免疫态占比的方程构建 | 第39-40页 |
4.1.2 舆情发酵的稳定点计算与分析 | 第40-41页 |
4.2 KSIR(I-H)模型主要内容分析 | 第41-44页 |
4.3 KSIR(I-H)模型仿真及案例验证 | 第44-53页 |
4.3.1 中关村二小“霸凌”事件 | 第44-49页 |
4.3.2 衡水中学入浙风波事件 | 第49-53页 |
第5章 研究启示 | 第53-63页 |
5.1 基于传染病理论的舆情主体身份转换应对策略 | 第53-55页 |
5.1.1 控制“不活跃舆情知晓者”成为舆情传播者 | 第53-54页 |
5.1.2 引导“舆情传播者”向“舆情免疫者”转化 | 第54-55页 |
5.1.3 减少“舆情暂时免疫者”向“舆情传播者”转化 | 第55页 |
5.2 基于演化机制的舆情应对策略 | 第55-60页 |
5.2.1 基于KSIR(I-H)模型梳理舆情演化关键节点 | 第55-57页 |
5.2.2 基于KSIR(I-H)模型梳理、预测舆情演化逻辑 | 第57-59页 |
5.2.3 从演化节点、演化逻辑分析应对策略 | 第59-60页 |
5.3 两个问题的解答 | 第60-63页 |
5.3.1 政府部门何时、何种方式引导或应对舆情最有效 | 第60-61页 |
5.3.2 分析媒体在舆情传播中的作用与反作用 | 第61-63页 |
结论 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
附录A 攻读硕士学位期间所发表的主要学术论文 | 第68-69页 |
致谢 | 第69页 |