微博转基因舆情的社会网络分析
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 研究思路 | 第14-15页 |
| 1.5 研究方法 | 第15-18页 |
| 第二章 研究综述 | 第18-28页 |
| 2.1 网络舆情的研究现状 | 第18-22页 |
| 2.1.1 国外研究现状 | 第18-20页 |
| 2.1.2 国内研究现状 | 第20-22页 |
| 2.2 微博舆情的研究现状 | 第22-25页 |
| 2.2.1 国外研究现状 | 第22-23页 |
| 2.2.2 国内研究现状 | 第23-25页 |
| 2.3 社会网络分析在舆情研究中的应用 | 第25-28页 |
| 2.3.1 在网络舆情研究中的应用 | 第25-26页 |
| 2.3.2 在微博舆情研究中的应用 | 第26-28页 |
| 第三章 微博舆情的社会网络研究 | 第28-32页 |
| 3.1 微博舆情的社会网络特性 | 第28-29页 |
| 3.2 社会网络分析反映微博舆情的特性 | 第29-30页 |
| 3.3 社会网络分析揭示微博舆情的演化 | 第30-32页 |
| 第四章 微博转基因舆情的社会网络实证分析 | 第32-70页 |
| 4.1 转基因舆情的现状 | 第32-34页 |
| 4.1.1 国内转基因舆情的现状 | 第32-33页 |
| 4.1.2 微博转基因舆情的现状 | 第33-34页 |
| 4.2 转基因舆情的特点 | 第34-36页 |
| 4.2.1 持续时间较长 | 第34-35页 |
| 4.2.2 涉及范围较广 | 第35页 |
| 4.2.3 各方态度鲜明 | 第35-36页 |
| 4.3 样本选取与初步分析 | 第36-40页 |
| 4.3.1 样本选取 | 第36页 |
| 4.3.2 数据采集 | 第36-37页 |
| 4.3.3 统计分析 | 第37-39页 |
| 4.3.4 构建矩阵 | 第39-40页 |
| 4.4 整体网络分析 | 第40-42页 |
| 4.4.1 网络密度 | 第40-41页 |
| 4.4.2 网络可达性 | 第41页 |
| 4.4.3 网络凝聚力 | 第41-42页 |
| 4.5 个体网络分析 | 第42-50页 |
| 4.5.1 点度中心性 | 第42-44页 |
| 4.5.2 中介中心性 | 第44-45页 |
| 4.5.3 接近中心性 | 第45-46页 |
| 4.5.4 权重中心性 | 第46-47页 |
| 4.5.5 意见领袖的识别 | 第47-50页 |
| 4.6 凝聚子群分析 | 第50-54页 |
| 4.6.1 成分分析 | 第50-52页 |
| 4.6.2 K-核分析 | 第52-53页 |
| 4.6.3 派系分析 | 第53-54页 |
| 4.7 时间节点的分析 | 第54-70页 |
| 4.7.1 对微博意见领袖的时间节点分析 | 第54-67页 |
| 4.7.2 对微博舆情的意义 | 第67-70页 |
| 第五章 结论与展望 | 第70-76页 |
| 5.1 引导转基因舆情的研究建议 | 第70-71页 |
| 5.1.1 提高媒体素养,拓宽传播渠道 | 第70页 |
| 5.1.2 促进科学普及,引导理性讨论 | 第70-71页 |
| 5.1.3 加强信息公开,满足知情诉求 | 第71页 |
| 5.2 研究结论 | 第71-73页 |
| 5.2.1 微博传播符合复杂社会网络的特性 | 第71-72页 |
| 5.2.2 社会网络分析反映微博舆情的特征 | 第72-73页 |
| 5.2.3 社会网络分析揭示微博舆情的演化 | 第73页 |
| 5.3 研究创新点 | 第73-74页 |
| 5.4 不足与展望 | 第74-76页 |
| 5.4.1 研究不足 | 第74页 |
| 5.4.2 研究展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
