基于大数据的网络舆情管理研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 研究综述 | 第15-22页 |
| 1.2.1 国内相关研究综述 | 第15-19页 |
| 1.2.2 国外相关研究综述 | 第19-22页 |
| 1.3 研究思路与内容 | 第22-23页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第22页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4 研究方法与创新点 | 第23-25页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第23页 |
| 1.4.2 创新点 | 第23-25页 |
| 第2章 大数据给网络舆情管理带来的挑战与机遇 | 第25-37页 |
| 2.1 大数据下网络舆情的新特点 | 第25-28页 |
| 2.1.1 网络舆情数据海量化 | 第25-26页 |
| 2.1.2 网络舆情数据碎片化 | 第26-27页 |
| 2.1.3 网络舆情发展可预测 | 第27页 |
| 2.1.4 社会关系反映更精准 | 第27-28页 |
| 2.2 大数据给网络舆情管理带来的挑战 | 第28-33页 |
| 2.2.1 数据海量对舆情收集的挑战 | 第28-30页 |
| 2.2.2 数据复杂对舆情量化的挑战 | 第30-33页 |
| 2.2.3 数据价值密度低对舆情分析的挑战 | 第33页 |
| 2.3 大数据给网络舆情管理带来的机遇 | 第33-37页 |
| 2.3.1 变革了网络舆情管理手段 | 第33-34页 |
| 2.3.2 更新了网络舆情研判模式 | 第34-35页 |
| 2.3.3 倒逼网络舆情管理民主化 | 第35-37页 |
| 第3章 基于大数据的网络舆情管理主体与流程 | 第37-50页 |
| 3.1 大数据下的网络舆情管理主体 | 第37-43页 |
| 3.1.1 网络舆情管理主体更多元 | 第37-40页 |
| 3.1.2 网络舆情管理主体的特点 | 第40-43页 |
| 3.2 大数据下的网络舆情管理流程 | 第43-50页 |
| 3.2.1 网络舆情管理流程的特点 | 第43-45页 |
| 3.2.2 网络舆情管理流程的变化 | 第45-50页 |
| 第4章 基于大数据的网络舆情管理技术与机制 | 第50-61页 |
| 4.1 网络舆情管理中大数据技术的运用 | 第50-55页 |
| 4.1.1 数据采集技术获取海量数据 | 第51-52页 |
| 4.1.2 数据集成技术处理舆情数据 | 第52-53页 |
| 4.1.3 数据挖掘技术分析网络舆情动态 | 第53-54页 |
| 4.1.4 数据可视化技术呈现网络舆情演变 | 第54-55页 |
| 4.2 大数据下的网络舆情管理机制 | 第55-61页 |
| 4.2.1 以合纵联动为主的舆情主体协作机制 | 第55-56页 |
| 4.2.2 以数据驱动为主的舆情决策机制 | 第56-58页 |
| 4.2.3 以精准定位为主的舆情引导机制 | 第58-61页 |
| 第5章 基于大数据的网络舆情管理困境与对策 | 第61-73页 |
| 5.1 当前网络舆情管理中大数据运用的现状 | 第61-64页 |
| 5.1.1 应用大数据的意识提升 | 第61-63页 |
| 5.1.2 大数据舆情机构不断设立整合 | 第63-64页 |
| 5.1.3 大数据技术运用水平提高 | 第64页 |
| 5.2 当前基于大数据的网络舆情管理困境 | 第64-69页 |
| 5.2.1 大数据质量良莠不齐 | 第64-65页 |
| 5.2.2 大数据技术亟需加强 | 第65-66页 |
| 5.2.3 大数据应用未形成合力 | 第66-67页 |
| 5.2.4 大数据人才缺口大 | 第67-68页 |
| 5.2.5 大数据相关法规制度滞后 | 第68-69页 |
| 5.3 应对大数据下网络舆情管理困境的对策 | 第69-73页 |
| 5.3.1 提升技术水平和大数据质量 | 第69-70页 |
| 5.3.2 完善大数据下网络舆情管理机制 | 第70-71页 |
| 5.3.3 加强大数据人才队伍培养引进 | 第71页 |
| 5.3.4 推进大数据法律法规完善 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
