新媒体时代下网络热点事件情感传播特征与引导研究--以“上海警察绊摔小孩事件”为例
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外文献综述 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.3 国内外研究述评 | 第13-14页 |
| 1.4 研究框架与研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.1 研究框架 | 第14-15页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第15页 |
| 1.5 研究方法和创新点 | 第15-17页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.5.2 论文创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 相关概念与技术理论 | 第17-22页 |
| 2.1 相关概念界定 | 第17-18页 |
| 2.1.1 网络事件与网络热点事件 | 第17页 |
| 2.1.2 网络热点事件与情感分析 | 第17-18页 |
| 2.1.3 网络热点事件的情感传播特征 | 第18页 |
| 2.2 相关技术与理论 | 第18-22页 |
| 2.2.1 情感分析技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 文本关键词提取 | 第19页 |
| 2.2.3 微博话题挖掘 | 第19-20页 |
| 2.2.4 网络信息的生命周期理论 | 第20-22页 |
| 第3章 网络热点事件情感识别与计算 | 第22-33页 |
| 3.1 数据获取方法和工具 | 第22-26页 |
| 3.1.1 网络爬虫 | 第22-23页 |
| 3.1.2 Web文本挖掘 | 第23-25页 |
| 3.1.3 信息可视化 | 第25-26页 |
| 3.2 数据处理 | 第26-29页 |
| 3.2.1 数据采集 | 第26-29页 |
| 3.2.2 数据清洗 | 第29页 |
| 3.3 网络热点事件情感识别 | 第29-33页 |
| 3.3.1 构建领域特征词典 | 第29-30页 |
| 3.3.2 情感倾向识别 | 第30-32页 |
| 3.3.3 单条语句情感值计算 | 第32-33页 |
| 第4章 网络热点事件情感传播特征分析 | 第33-47页 |
| 4.1 网络热点事件情感传播时序特征分析 | 第33-38页 |
| 4.1.1 微博发布量时序特征分析 | 第33-34页 |
| 4.1.2 情感时序变化分析 | 第34-36页 |
| 4.1.3 网络热点事件生命周期划分 | 第36-38页 |
| 4.2 网络热点事件情感传播行为特征分析 | 第38-43页 |
| 4.2.1 齐普夫定律的验证 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于关键词的用户传播行为特征分析 | 第40-42页 |
| 4.2.3 舆情态度和舆论诉求分析 | 第42-43页 |
| 4.3 网络热点事件情感传播的群体特征分析 | 第43-46页 |
| 4.3.1 网络热点事件话题分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 网络热点事件群体性特征分析 | 第45-46页 |
| 4.4 网络热点事件情感传播特征总结 | 第46-47页 |
| 第5章 网络热点事件引导对策 | 第47-53页 |
| 5.1 建立并完善网络舆情管理机制 | 第47-49页 |
| 5.1.1 构建网络舆情预警机制 | 第47-48页 |
| 5.1.2 完善网络舆情响应机制 | 第48-49页 |
| 5.1.3 建立网络舆情评价反馈机制 | 第49页 |
| 5.2 规范网络信息传播环境 | 第49-51页 |
| 5.2.1 推动网络实名制认证 | 第50页 |
| 5.2.2 倡导网络媒体行业自律 | 第50-51页 |
| 5.2.3 加强网络违法责任追究 | 第51页 |
| 5.3 拓宽政府网络信息公开渠道 | 第51-53页 |
| 5.3.1 增强政府门户网站建设力度 | 第51-52页 |
| 5.3.2 打造新媒体官民互动空间 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 研究结论 | 第53-54页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第60页 |
