基于随机共振模型的舆情共振现象研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第12-14页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 文献综述 | 第14-16页 |
| 1.3.1 舆情管理的研究 | 第14-15页 |
| 1.3.2 网络舆情技术模型的研究 | 第15-16页 |
| 1.3.3 文献评述 | 第16页 |
| 1.4 研究内容和方法 | 第16-18页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 2 相关概念及理论基础 | 第18-24页 |
| 2.1 网络舆情 | 第18-19页 |
| 2.2 网络舆情共振 | 第19-20页 |
| 2.3 随机共振理论 | 第20页 |
| 2.4 蝴蝶效应理论 | 第20-21页 |
| 2.5 生命周期理论 | 第21-22页 |
| 2.6 沉默螺旋理论 | 第22页 |
| 2.7 公共治理理论 | 第22-24页 |
| 3 网络舆情共振模型及案例分析 | 第24-44页 |
| 3.1 网络舆情共振 | 第24-28页 |
| 3.1.1 网络舆情共振的社会影响 | 第24-26页 |
| 3.1.2 网络舆情共振的共性 | 第26-27页 |
| 3.1.3 网络舆情共振的引发因素 | 第27-28页 |
| 3.2 网络舆情共振的公共治理及其存在问题 | 第28-30页 |
| 3.3 网络舆情随机共振模型 | 第30-31页 |
| 3.3.1 模型选择依据 | 第30页 |
| 3.3.2 网络舆情随机共振模型及参数说明 | 第30-31页 |
| 3.4 案例分析 | 第31-34页 |
| 3.4.1 原生事件 | 第32页 |
| 3.4.2 次生事件 | 第32-34页 |
| 3.5 方案设计 | 第34-35页 |
| 3.6 网络舆情共振模型参数计算 | 第35-40页 |
| 3.6.1 话题因素及地区因素计算 | 第35-36页 |
| 3.6.2 权重计算 | 第36-37页 |
| 3.6.3 态度值计算 | 第37-38页 |
| 3.6.4 原生事件热度值及次生事件热度值计算 | 第38-40页 |
| 3.7 网络舆情随机共振模型实证分析 | 第40-44页 |
| 3.7.1 事件共振分析 | 第40-42页 |
| 3.7.2 事件百度指数分析 | 第42-44页 |
| 4 网络舆情共振模型参数分析及仿真 | 第44-61页 |
| 4.1 参数统计分析 | 第44-52页 |
| 4.1.1 话题因素及地区因素计算 | 第47-50页 |
| 4.1.2 态度值计算 | 第50-51页 |
| 4.1.3 原生事件热度值及次生事件热度值计算 | 第51-52页 |
| 4.2 网络舆情随机共振模型仿真分析 | 第52-60页 |
| 4.2.1 地区因素对网络舆情共振的影响 | 第52-54页 |
| 4.2.2 话题因素对网络舆情共振的影响 | 第54-55页 |
| 4.2.3 态度因素对网络舆情共振的影响 | 第55-57页 |
| 4.2.4 次生事件热度对网络舆情共振的影响 | 第57-58页 |
| 4.2.5 原生事件热度对网络舆情共振的影响 | 第58-60页 |
| 4.3 参数分析结论 | 第60-61页 |
| 5 研究结论与政策建议 | 第61-66页 |
| 5.1 研究总结 | 第61-62页 |
| 5.2 政策建议 | 第62-66页 |
| 5.2.1 政府层面 | 第62-63页 |
| 5.2.2 网络媒体层面 | 第63-64页 |
| 5.2.3 意见领袖层面 | 第64页 |
| 5.2.4 普通网民层面 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71页 |
