02-社会网络分析与算法研究

网络舆情调研报告

网络舆情调研报告篇一：网络舆情调研报告做好新形势下网络舆情监管工作的几点思考随着计算机技术的日益普及，网络越来越成为人们传递信息、交流情感的一种重要途径，被称作报纸、广播和电视之外的第四媒体。人们充分的认识到，作为双刃剑的网络媒体，在给我们带来便捷的同时也带来了舆情危机，正如一网友所说：“每个人都是一羽话语蝴蝶，同频共振即可掀起舆论风暴。而互联网给了每个人一只麦克风，每个人都可以成为记者、作家、新闻发言人，蝴蝶又有了麦克风，更容易形成话语声浪、文化波涛”。所以，在新的历史形势下，如何更为有效地做好网络舆情监管工作成为宣传思想文化战线亟待解决的问题。网络舆情的形成及网络舆情监管工作的现状：面对不断发展的网络媒体。一方面，人们可以随时随地利用这种传媒对某一事件、某一问题表达自己的情感，发表自己的看法，甚至煽动某些事件；另一方面，人们获取信息的渠道和方式也日益多样化，一旦有重大事件发生，如果一时不能获得消息或不能及时得到准确的消息，就会通过网络等获取信息。“一边是随心所欲的发布信息，一边是随时随地的获取信息”，发布的是什么样的信息、这些信息的怎样传播，获取信息的人们的怎样反应??这些都属于网络舆情的范畴，如何及时地发现这些网络舆情，并根据其发展变化采取相应的对策，对其实施有效的监管，成为党委政府维护自身形象、加强执政能力的必要手段。就目前而言，大多数地区已经意识到网络舆情对一个地方经济社会发展有着不可忽视的影响，也建立起了最基本的舆情监管体系，可以开展网上舆情的采集、分析、处理等，但只局限于小范围之内的，并没有形成一个行之有效的监管体系。网络舆情监管存在的问题和不足：从近年来发生的如贵州瓮安、云南孟连、湖北石首等有较大负面影响的群体性事件来看：事件发生后，尽管在网络中某些言论的观点是客观的、真实的，对事件的发展、问题的解决起到了一定的促进作用，但更多的是情绪化、偏激的，辱骂、

网络舆情分析概述

舆情分析也称倾向性分析（Orientation Analysis）、观点分析（Opinion Analysis）或者统计调查，是借助于技术手段对大众就某一个（些）事物或者某一个（些）事务的看法进行了解。传统的舆情分析，通常采用采样调查方式，也称为民意调查或者市场调查，被广泛地应用于选举预测、产品市场预研、市场评估等领域，更有专业的市场调查公司来提供这样的调查服务。采样调查的渠道包括电话采访、面对面采访、邮寄问答表格等。但这些做法都存在人力消耗大、采样数量偏少的问题，还有答卷及答题的可选项设计可能存在偏差，被调查者也由于各种原则隐匿个人真实想法等问题。所以，传统舆情分析的研究点在于如何设计问卷、如何确定样本量和样本选择方法等。随着互联网各类应用中对用户生成内容功能的支持，尤其是互联网社交网络、博客、微博等信息发布平台的兴盛，个人表达自己观点的渠道日益畅通，手段日益便捷。更可贵的是，信息的流动不再是单方向的。报纸的信息流动是从报纸到读者，而在互联网应用中，可以方便地通过“评论”、“回复”等技术手段，使信息流动变成双向的，甚至评论和回复成为信息中的有机组成部分，进一步地丰富原有信息的内容。例如，在淘宝应用中，人们通常会将评论的内容作为对商品描述的一个补充。因此，从互联网上主动地收集信息，用数据挖掘方法或者自然语言处理的方法来分析信息中用户的观点，成为当前舆情分析的一种非常重要和直接的手段，也就是“网络舆情分析”。 1、网络舆情分析简介网络舆情分析用数据说话，跟踪网络舆情的起源和演变，最终是为了给出建议性结果，它渐渐成为政府、企业乃至个人都需要的舆情应对基础。网络舆情分析有2个工作重点：一是还原舆情发展过程，找到舆情产生的根源；二是预测，分析出网络舆情的未来走向，再根据预测结果提出应对方案。网络舆情分析的主体是网络舆情分析师，对此，各界有多层次的解读。网络舆情分析面临着与传统舆情分析完全不同的问题和研究难点。传统舆情的样本存在内容有效性较高但样本数量少的问题；在网络舆情分析中，则存在信息数量巨大但信息有效性差的问题。信息有效性差的原因有很多，首先是难以确定信息来源，其次信息中的观点大都是附带的，很多并非有意为之。但正因为如此，网络舆情分析具备传统舆情分析不可替代的优势：一是无答卷设计问题，信息中反映的观点较为真实；二是数据多，成本低廉，采样广泛，很大程度上弥补了信息来源不确定的问题，宏观上能更好地反映真实舆情。网络舆情分析还有一个特别的优势在于能长时间重复地进行舆情分析，对舆情趋势及其变化的把握更为及时。由于网络舆情分析具备传统舆情分析所不具备的一些优势，因此，网络舆情系统理论上可以有更全面和细致的分析成果。但由于网络舆情系统的分析是基于在互联网中收集到的文本等信息，而同时自然语言处理技术在现阶段存在很大

网络舆情中的大数据分析方法研究

网络舆情中的大数据分析方法研究网络舆情是指在网络空间中对网民和生活中的社会事件尤其是一些突发事件的看法和态度。网络舆情通常涉及社会的热点事件，因而经常在网络中快速传播，成为人们谈论的焦点。因而，对网络舆情进行分析和正确的引导显得尤为重要。文章采用大数据分析方法分析网络数据，通过聚类的方法发掘网络舆情中的热点问题。实验证明该分析方法具有较高的热点挖掘能力和及时的能力。标签：网络舆情；大数据分析；统计方法一、舆情信息的获取舆情分析的第一步是要对网页中的信息进行抓取，第二步是对抓取的网页的信息进行预处理。对网页信息抓取主要采用网络爬虫，爬虫的主要作用是将互联网上的网页下载到本地形成一个互联网内容的镜像备份。它既可以爬取网页链接，又可以爬取网页的文本信息和图像信息。它通过关键字的搜索将对应的统一资源定位为相关的网页页面进行抓取，通過对其进行文本和图像的解析，提取对应网页的文本和图像信息并进行保存。本文中主要提取的是网页的文本信息。而中文分词是把中文中的汉字系列分割为一个个独立的中文词汇。由于中文词汇与词汇之间的界限远不如英文单词那样清晰，因此，中文分词也是一个技术难点。当前中文分词主要是从主要包括字符串匹配分词方法和机器学习的统计分词方法。字符串匹配分词方法是事先通过一定的方法建立一个庞大的数据库字典，按照一定的方法把待分词的词汇与数据库字典中的词进行匹配从而实现分词的方法。机器学习的统计分词方法是通过词汇出现的频率和在文中的含义等信息对汉字的这些特征进行训练，从而实现分词。字符串匹配分词方法比较准确，但缺乏灵活性，机器学习的统计分词方法能对词的语意进行识别，但由于算法的不完善，准确率不高，因此，在实际中通常是将这两种结合来实现分词。中文分词的词性主要包括名词、动词、形容词和副词等，形容词和副词常表示事物的状态和特征，因而经常能表明作者对事件的喜怒哀乐之情；动词一般就是用来表示动作或状态，它是对事物采取的动作的直接体现。这些词在舆情分析中就显得尤为重要。二、文档特征的提取一个网页的文本通过分词后会有成百上千个中文词汇，如果直接对其分类会影响分类的效率和准确性。因此，在分类前要去除一些无关的词语，留下最能代表文档特征的一些分词作为文档的特征。文档特征提取最主要的方法是把文档的内容和词频进行结合。

社会网络分析法

第十三章社会网络分析法近几十年来社会网络分析法有了迅速的发展，它已被“泛应用到了社会学、政治学、人类学和社会政策研究等多个领域。本章我们将侧重介绍社会网络分析法的基本概念、历史、主要分析技术及其应用。第一节社会网络分析的概念一、什么是社会网络分析网络指的是各种关联，而社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。故从这一方面来说，社会网络代表着一种结构关系，它可反映行动者之间的社会关系。构成社会网络的主要要素有：行动者(actor)：这里的行动者不但指具体的个人，还可指一个群体、公司或其他集体性的社会单位。每个行动者在网络中的位置被称为“结点(node)”。关系纽带(relational tie)：行动者之间相互的关联即称关系纽带。人们之间的关系形式是多种多样的，如亲属关系、合作关系、交换关系、对抗关系等，这些都构成了不同的关系纽带。二人组(dyad)：由两个行动者所构成的关系。这是社会网络的最简单或最基本的形式，是我们分析各种关系纽带的基础。二人组(triad)：由三个行动者所构成的关系。子群(subgroup)：指行动者之间的任何形式关系的子集。群体(group)：其关系得到测量的所有行动者的集合。社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。它又被称结构分析(structural analysis)，因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。从这个意义上说，社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术，还是一种理论方法——结构分析思想。因为在社会网络分析学者看来，社会学所研究的对象就是社会结构，而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。社会网络分析家B·韦尔曼(Barry Wellman)指出：“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。”例如，网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制，从而影响到人们的行动。韦尔曼指出，作为一种研究社会结构的基本方法，社会网络分析具有如下基本原理： 1．关系纽带经常是不对称地相互作用着的，在内容和强度上都有所不同。 2．关系纽带间接或直接地把网络成员连接在一起；故必须在更大的网络结构背景中对其加以分析。 3．社会纽带结构产生了非随机的网络，因而形成了网络群(network clusters)、网络界限和交叉关联。

网络舆情分析要点

网络舆情分析要点当前有大量采用软件实现的网络舆情分析系统，也有人工方式的网络舆情监测。网络舆情是现实社会的一面镜子，以“以铜为镜，可正衣冠”，全面把握网络舆情是搞好公共关系前提。一、网络舆情监测系统与搜索引擎 1、关注角度关注角度不同，网络舆情监测与用户的关注度直接相关，一般特别关注与自己有直接利益关系的国际、国内、地方、行业舆情；而搜索引擎是中性的，只收集自认为多人关注的、比较重要的信息。 2、信息范围舆情监测所采集的信息范围是定向的，是用户关注的特定区域、特定领域的网站，针对这些网站可以做到全面采集和准确精确。搜索引擎的收集面向整个互联网，采集量约占整个互联网信息量的40%。 3、更新频率舆情监测用户可以自己设置采集的更新频率，对于舆情高发的载体网站可以做到分钟级的更新。搜索引擎采集频率以日计。二、网络舆情的人工分析方法 1、信息线索的获取进入自己所关注角度的圈子，收听微博、微博搜索与监听。当前的主流的微博平台有新浪、腾讯、搜狐微博、网易微博、凤凰微博等。 2、网络事件的筛选（1）主流网络媒体事件在主流网络媒体的曝光量，表现为新闻采写量、转载量。当前的主流网络媒体新浪、腾讯、网易、搜狐、人民网、新华网、中国网等。（2）论坛关注主流论坛的热贴排行、是否置顶、点击量、回贴量。当前的主流论坛有天涯、搜狐、网易、新浪、凤凰网、凯迪社我、强国论坛、百度贴吧、中华网论坛、西祠胡同。（3）搜索引擎搜索引擎的收集情况分析，主要包括从主流搜索引擎的关键词排行榜可以发现当前网民的关注焦点。当前主流搜索引擎有百度、google、有道、搜狗、搜搜等。根据以上三点，从搜索引擎的网页收录量、主流网站的资讯量、论坛的发贴量跟贴量、微博话题量转发量、博客量进行统计排名，就可以发现热点的网络事件。三、事件跟踪事件从新闻线索开始，真实度确认，报道深入，网络与传统媒体的扩散、发酵，可见度增大。传统传媒与网络平台的互动；网民持续的参与，从话题到议题、趋同的意见，不断提高影响力，形成网络舆论；话题的扩展，影响深度加深，影响社会、文化、政治。为了对社会的发展形成正面作用，关键是首先要确保事件真实、完整，其次是议题是建设性的、而不只是情绪上的发泄；还是网民是独立思考的。

国内网络舆情研究综述

国内网络舆情研究综述丁　也（周口师范学院新闻系　４６６００１）【摘　要】自互联网进入中国后，国内关于网络传播的研究一直没有中断过，但对网络舆情的研究尚处起步阶段。作为一个新兴的研究领域，网络舆情研究在理论与实践的紧密结合中不断拓展和创新。为更好地了解国内网络舆情的研究现状，本文根据对“中国期刊网”的检索结果，选取了其中一些有代表性的文献从网络舆情的概念、形成与传播、收集与研判、监控与引导以及网络舆情危机的预警等方面进行综述。【关键词】网络舆情；传播；研判；引导；预警随着网络的兴起和网络技术的普及，网络开始成为舆情汇集的新通道、传播的主阵地。作为现实社会舆情问题在网络空间中的延伸，网络舆情也渐渐走上社会发展的舞台，并发挥了越来越重要的作用。为更好地了解国内网络舆情的研究现状，本研究根据对“中国期刊网”的检索结果，试选取其中一些有代表性的研究成果做一综述，以期全面展示已有相关研究成果，供理论界参考借鉴，并以此推动网络舆情研究的进一步深化。一、网络舆情的概念周如俊、王天琪（２００５）认为网络舆情从书面上理解就是在互联网上传播的公众对某一“焦点”、“热点”问题所表现的有一定影响力、带有倾向性的意见或言论的情况。刘毅（２００６）认为网络舆情是由各种社会群体构成的公众，在一定的社会空间内，对自己关心或与自身利益紧密相关的各种公共事务所持有的多种情绪、态度和意见交错的总和。徐晓日（２００７）认为网络舆情是社会舆情的一种表现形式，是公众在互联网上公开表达的对某种社会现象或社会问题的具有一定影响力和倾向性的共同意见。纪红、马小洁（２００７）认为网络舆情就是指在网络空间内，围绕舆情因变事项的发生、发展和变化，网民对执政者及其政治取向所持有的态度。二、网络舆情的形成与传播一些研究者从新闻传播学维度对网络舆情的形成和传播规律进行了探讨。周如俊、王天琪（２００５）认为网络舆情的形成主要源于社会矛盾、个人意见的扩展以及偶发事件的激发等诱因。张勇锋（２００８）通过对《旅游新报》事件网络舆情信息在“量”和“质”上的梳理与分析，指出网络舆情所表达的观点和立场倾向其根源和指向仍然是现实生活中存在的现象和问题。曹劲松（２０１０）指出，依据时间轴线分析，网络舆情的发展具有“散播———集聚———热议———流行”四个阶段和“爆发、升华、延续”三个关口。刘毅（２００７）认为，电子邮件和新闻组、即时通讯工具、ＢＢＳ、博客和维客四类网络言论传播渠道是网络舆情传播的基本途径。曾润喜、徐晓林（２０１０）以新浪网新闻《村官疑因考试领先公安局长之子被设套成逃犯》为研究样本，对网络舆情的传播规律进行研究后发现，网络舆情受到新闻刊发时间的影响，与信息获取便捷度正相关；网络舆情受到网络舆情事件涉及地区的影响，与互联网普及率正相关；网络舆情受到使用媒介类型的影响，互联网网民是主体，手机网民逐步增加；网络舆情的网民态度受到情绪的影响，容易指向党政机关和整个社会，呈现一边倒趋势。三、网络舆情的收集与研判网络舆情的收集与研判，是目前国内学术界就网络舆情进行研究的一个重要的内容。当前学术界就此问题进行了卓有成效的研究，取得了较为丰硕的理论成果。李雯静、许鑫、陈正权（２００９）根据网络舆情的特点，从指标设计、分类、构建等方面，在网络舆情信息汇集、分析、预警的工作流程中，按照主题将信息分门别类，统计、计算出若干指标值，对舆情进行横向、纵向的监测和评估，筛选出有价值的信息，帮助舆情工作者对舆情突发事件进行研判及态势预测。郑魁、疏学明、袁宏永（２０１０）根据公共安全网络舆情研究的需求，将中文分词技术应用于突发事件应急管理中，提出基于ＩＣＴＣＬＡＳ分词技术的网络舆情热点信息的自动发现方法，并通过１个突发事件的实例验证了该方法的实用性和可靠性。该方法读入新闻文本并进行分词和词频统计，从词频表中去除停用词，合并多单位关键词得到突发事件热点信息关键词列表，对网络信息及时进行检索，为突发事件应急决策提供技术支持。柳虹、徐金华（２０１１）提出了一个包括舆情信息采集、信息预处理、特征提取、ＶＳＭ生成、热点发现算法和评价指标等几个部分的网络舆情热点发现模型，并通过实验比较了两种算法：Ｋ－ｍｅａｎｓ方法和ＳＶＭ方法，实验结果表明ＳＶＭ对于网络舆情热点发现方面具有比较好的优势。刘毅（２００６）研究了内容分析法在网络舆情分析中的作用，认为内容分析法在网络上的应用主要体现在对网络的内容挖掘、对网络的结构挖掘和对网络的使用记录挖掘上，内容分析法在网络舆情信息分析中的作用主要体现在三个方面：（１）描述网络中传播的舆情信息；（２）推论网络舆情信息传播主体的意图以及态度和情绪的倾向性；（３）描述和推论网络舆情信息的产生和变化趋势。黄晓斌、赵超（２００９）研究了文本数据挖掘法在网络舆情分析中的作用。文本挖掘的技术主要包括特征提取、文本分类、文本聚类、关联分析、文本总结、趋势预测等。文本挖掘技术在网络舆情信息分析中的应用体现在五个方面：（１）对网络舆情进行描述；（２）对网络— ０６—

网络分析法

网络分析法（Analysis Network Process Method）简介 1996年Saaty教授在层次分析法（AHP）的基础上提出了网络分析法（Analysis Network Process Method ，ANP）。ANP方法的基本理论与AHP法相同，不同的是模型结构，ANP 法中引入超矩阵的概念，采用这种方法，所有网络结构中的元素均能够对结论产生影响，最终结果不仅被备选方案的权重影响，也被备选方案所属元素集影响，可以通过反馈更好的反映现实生活。 ANP法的基本结构与AHP法自上而下的层次结构不同，ANP法的网络结构中的连接没有固定方向，它既包括元素集之间的循环连接，也包括元素集对自身的反馈连接，这种网络结构往往能够较好的反映现实社会的问题，并且采用这种将问题细化结构、简单计算的方法远比采用简单划分结构、复杂计算过程的方法得到结果更令人满意。网络分析法模型将系统分为控制层和网络层两个部分，控制层包括决策问题的目标和决策准则，至少应存在一个目标，但决策的准则可以没有，网络层由元素组组成，这些元素组受到控制层的支配，元素组间以及内部元素之间相互依存、相互影响，形成了网络结构。典型的ANP模型如图所示：网络分析法的基本步骤： 1）分析问题对决策问题进行分析，形成元素集，分析元素层次是否内部独立，是否存在依存和反馈，分析方法类同于AHP方法，可采用会议法、专家填表等形式进行。 2）构造ANP的典型结构首先构造控制层，界定决策目标和准则，再构造网络层次，分析每一个元素集的网络结构和相互影响关系，元素集间关系确定后即可构建相应的ANP网络，基本实际问题中都是既有内部依存又有循环的ANP网络层次。 3）构造ANP的超矩阵计算权重网络分析法中的1-9标度法

社会网络分析方法(总结)

社会网络分析方法 SNA分析软件 ●第一类为自由可视化SNA 软件，共有Agna 等9 种软件，位于图1 的右上角，这类软件可以自由下载使用，成本低，但一般这类软件的一个共同缺点是缺乏相应的如在线帮助等技术支持； ●第二类为商业可视化SNA 软件，如InFlow 等3种，这类软件大都有良好的技术支持；（3）第三类为可视化SNA 软件，如KliqFinder 等4 种，这类软件一般都是商业软件，但他们都有可以通过下载试用版的软件，来使用其中的绝大部分功能 ●第四类为自由非可视化SNA 软件，如FATCAT 等7 种，这类软件的特点是免费使用，但对SNA 的分析结果以数据表等形式输出，不具有可视化分析结果的功能； ●第五类为商业非可视化SNA 软件，只有GRADAP 一种，该软件以图表分析为主，不具有可视化的功能。在23 种SNA 软件中，有16 种SNA 软件，即近70%的SNA 软件，具有可视化功能。 SNA分析方法使用SNA 软件进行社会网络分析时，一般需要按准备数据、数据处理和数据分析三个步骤进行。尽管因不同的SNA 软件的具体操作不同，但这三个步骤基本是一致的。 1.准备数据，建立关系矩阵准备数据是指将使用问卷或其他调查方法，或直接从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得的用于研究的关系数据，经过整理后按照规定格式形成关系矩阵，以备数据处理时使用。这个步骤也是SNA 分析的重要的基础性工作。SNA 中共有三种关系矩阵：邻接矩（AdjacencyMatrix）、发生阵（Incidence Matrix）和隶属关系矩阵（Affiliation Matrix）。邻接矩阵为正方阵，其行和列都代表完全相同的行动者，如果邻接矩阵的值为二值矩阵，则其中的“0”表示两个行动者之间没有关系，而“1”则表示两个行动者之间存在关系。然而我们

网络流算法

网络流算法在实际生活中有许多流量问题，例如在交通运输网络中的人流、车流、货物流，供水网络中的水流，金融系统中的现金流，通讯系统中的信息流，等等。50年代以福特(Ford)、富克逊(Fulkerson)为代表建立的“网络流理论”，是网络应用的重要组成部分。在最近的奥林匹克信息学竞赛中，利用网络流算法高效地解决问题已不是什么稀罕的事了。本节着重介绍最大流(包括最小费用)算法，并通过实际例子，讨论如何在问题的原型上建立—个网络流模型，然后用最大流算法高效地解决问题。［问题描述］如图4-1所示是联结某产品地v1和销售地v4的交通网，每一弧(vi,vj)代表从vi到vj的运输线，产品经这条弧由vi输送到vj，弧旁的数表示这条运输线的最大通过能力。产品经过交通网从v1到v4。现在要求制定一个运输方案使从v1到v4的产品数量最多。一、基本概念及相关定理 1)网络与网络流定义1 给一个有向图N=(V，E)，在V中指定一点，称为源点(记为vs，和另一点，称为汇点(记为vt)，其余的点叫中间点，对于E中每条弧(vi，vj)都对应一个正整数c(vi，vj)≥O(或简写成cij)，称为f的容量，则赋权有向图N=(V，E，c，vs，vt)称为一个网络。如图4-1所给出的一个赋权有向图N就是一个网络，指定v1是源点，v4为汇点，弧旁的数字为cij。所谓网络上的流，是指定义在弧集合E上一个函数f={f(vi，vj)}，并称f(vi，vj)为弧(vi，vj)上的流量(下面简记为fij)。如图4-2所示的网络N，弧上两个数，第一个数表示容量cij，第二个数表示流量fij。 2)可行流与最大流在运输网络的实际问题中，我们可以看出，对于流有两个显然的要求：一是每个弧上的流量不能超过该弧的最大通过能力(即弧的容量)；二是中间点的流量为0，源点的净流出量和汇点的净流入量必相等且为这个方案的总输送量。因此有：定义2 满足下列条件 (1)容量约束：0≤fij≤cij，(vi,vj)∈E， (2)守恒条件对于中间点：流入量=流出量；对于源点与汇点：源点的净流出量vs(f)=汇点的净流入量（-vt(f)）的流f，称为网络N上的可行流，并将源点s的净流量称为流f的流值v(f)。网络N中流值最大的流f*称为N的最大流。 3)可增广路径所谓可增广路径，是指这条路径上的流可以修改，通过修改，使得整个网络的流值增大。定义3 设f是一个可行流，P是从源点s到汇点t的一条路，若p满足下列条件：

网络舆情分析技术的研究

网络舆情分析研究舆情是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，民众对社会管理者产生和持有的社会政治态度。它是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。网络舆情形成迅速，对社会影响巨大，不仅需要各级党政干部密切关注，也需要社会各界高度重视。随着因特网在全球范围内的飞速发展，网络媒体已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”，网络成为反映社会舆情的主要载体之一。网络环境下的舆情信息的主要来源有：新闻评论、BBS、聊天室、博客、聚合新闻(RSS)。网络舆情表达快捷、信息多元，方式互动，具备传统媒体无法比拟的优势。网络的开放性和虚拟性，决定了网络舆情具有以下特点：1、直接性，通过BBS，新闻点评和博客网站，网民可以立即发表意见，下情直接上达，民意表达更加畅通；2、突发性，网络舆论的形成往往非常迅速,一个热点事件的存在加上一种情绪化的意见,就可以成为点燃一片舆论的导火索；3、偏差性,由于发言者身份隐蔽，并且缺少规则限制和有效监督，网络自然成为一些网民发泄情绪的空间。在现实生活中遇到挫折,对社会问题片面认识等等，都会利用网络得以宣泄。因此在网络上更容易出现庸俗、灰色的言论。与国外相比，我国网络舆情还存在以下特殊情况：一是由于历史的原因，我国曾长期处于封闭状态，容易受到外来思想文化的冲击。二是目前我国正处于社会转型期，不可避免地存在诸多矛盾，容易使一些人出现情绪化冲动，以致不能明辨是非。三是少数社会管理者对于舆论习惯于回避或堵塞。因此，网络这把锋利的“双刃剑”在提供了下情上达的便捷方式的同时，也对我国政治安全和文化安全构成了严重威胁，具体表现在以下三个方面：一是西方国家利用网络对我国进行“西化”“分化”，网上思想舆论阵地的争夺战日趋激烈。二是传统的政治斗争手段，在网上将以更高效的方式实现，利用网络串联、造谣、煽动将比在现实中容易得多，也隐蔽得多。三是通过网络，西方的观念、生活方式可以便捷地渗透进来。对于网络舆情的这些特点，社会管理者应当了然于心。对现实中出现的各种网络舆论，社会管理者应能做出及时反馈，防微杜渐，防患于未然。因此必须利用现代信息技术对网络舆情予以分析，从而进行控制和引导。由于网上的信息量十分巨大，仅依靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，需要加强相关信息技术的研究，形成一套自动化的网络舆情分析系统，及时应对网络舆情，由被动防堵，化为主动梳理、引导。这样的系统应该具备以下功能：首先是舆情分析引擎。这是舆情分析系统的核心功能，包括：1、热点话题、敏感话题识别，可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。2、倾向性分析，对于每个话题，对每个

网络分析法

什么是网络分析法网络分析法（ANP）是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty教授于1996年提出的一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法，它是在层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)的基础上发展而形成的一种新的实用决策方法。 AHP作为一种决策过程，它提供了一种表示决策因素测度的基本方法。这种方法采用相对标度的形式，并充分利用了人的经验和判断力。在递阶层次结构下，它根据所规定的相对标度—比例标度，依靠决策者的判断，对同一层次有关元素的相对重要性进行两两比较，并按层次从上到下合成方案对于决策目标的测度。这种递阶层次结构虽然给处理系统问题带来了方便，同时也限制了它在复杂决策问题中的应用。在许多实际问题中，各层次内部元素往往是依赖的C低层元素对高层元素亦有支配作用，即存在反馈。此时系统的结构更类似于网络结构。网络分析法正是适应这种需要，由AHP延伸发展得到的系统决策方法。 ANP首先将系统元素划分为两大部分：第一部分称为控制因素层，包括问题目标及决策准则。所有的决策准则均被认为是彼此独立的，且只受目标元素支配。控制因素中可以没有决策准则，但至少有一个目标。控制层中每个准则的权重均可用AHP方法获得。第二部分为网络层，它是由所有受控制层支配的元素组组成的C其内部是互相影响的网络结构，它是由所有受控制层支配的元素组成的，元素之间互相依存、互相支配，元素和层次间内部不独立，递阶层次结构中的每个准则支配的不是一个简单的内部独立的元素，而是一个互相依存，反馈的网络结构。控制层和网络层组成为典型ANP层次结构，见下图。

[编辑] 网络分析法的特点[2] AHP通过分析影响目标的一系列因素，比较其相对重要性，最后选出得分最高的方案即为最优方案。Harker和Vargas曾经这样评价AHP：“AHP是一套复杂的评价系统，当我们进行多目标、多准则以及多评委的决策时，面对众多的可选方案，AHP能够用来解决各种量化和非量化、理性与非理性的决策问题。”AHP简单易用，其缜密的理论基础决定了它能解决各种实际问题。AHP模型使各决策层之间相互联系，并能推出跨层次之间的相互关系。模型的顶层为企业的总目标，然后逐层分解成各项具体的准则、子准则等，直到管理者能够量化各子准则的相对权重为止。层次分析法能够为决策者解决各种复杂系统问题，但它也存在一些缺憾。例如，AHP就未能考虑到不同决策层或同一层次之间的相互影响，AHP模型只是强调各决策层之间的单向层次关系，即下一层对上一层的影响。但在实际工作中对总目标层进行逐层分解时，时常会遇到各因素交叉作用的情况。如一个项目的不同研究阶段对各评委的权重是不同的；同样，各评委在项目研究的不同阶段对各评价指标的打分也会发生变化。这时，AHP模型就显得有些无能为力了。

从一道题目的解法试谈网络流的构造与算法Word版

从一道题目的解法试谈网络流的构造与算法福建师大附中江鹏 1. 引论 A. 对网络流算法的认识网络流算法是一种高效实用的算法，相对于其它图论算法来说，模型更加复杂，编程复杂度也更高，但是它综合了图论中的其它一些算法（如最短路径），因而适用范围也更广，经常能够很好地解决一些搜索与动态规划无法解决的，看似NP的问题。 B. 具体问题的应用网络流在具体问题中的应用，最具挑战性的部分是模型的构造。这没用现成的模式可以套用，需要对各种网络流的性质了如指掌（比如点有容量、容量有上下限、多重边等等），并且归纳总结一些经验，发挥我们的创造性。

2. 例题分析【问题1】项目发展规划（Develop） Macrosoft?公司准备制定一份未来的发展规划。公司各部门提出的发展项目汇总成了一张规划表，该表包含了许多项目。对于每个项目，规划表中都给出了它所需的投资或预计的盈利。由于某些项目的实施必须依赖于其它项目的开发成果，所以如果要实施这个项目的话，它所依赖的项目也是必不可少的。现在请你担任Macrosoft?公司的总裁，从这些项目中挑选出一部分，使你的公司获得最大的净利润。 ●输入输入文件包括项目的数量N，每个项目的预算Ci和它所依赖的项目集合Pi。格式如下：第1行是N；接下来的第i行每行表示第i个项目的信息。每行的第一个数是Ci，正数表示盈利，负数表示投资。剩下的数是项目i所依赖的项目的编号。每行相邻的两个数之间用一个或多个空格隔开。 ●输出第1行是公司的最大净利润。接着是获得最大净利润的项目选择方案。若有多个方案，则输出挑选项目最少的一个方案。每行一个数，表示选择的项目的编号，所有项目按从小到大的顺序输出。 ●数据限制 0≤Ｎ≤1000 -1000000≤Ci≤1000000 ●输入输出范例

《网络舆情分析原理与方法》教学大纲

《网络舆情分析原理与方法》教学大纲课程编号：WX051026 课程名称(中文)：网络舆情分析原理与方法课程名称(英文)：Principles and Methods of Network Public Opinion Analysis 学分：2总学时:32( 实践学时：12适应专业：网络与新媒体专业先修课程：新闻学概论、传播学概论、新媒体概论、舆情学等主讲学院：文学与新闻传播学院一、课程教学内容与要求（一）课程的性质与教学目的 > 1、课程性质通过本课程的学习，应使学生掌握网络舆情的基本理论;熟悉网络舆情的监测方法及其发展趋势;最终能够用网络舆情分析的相关理论分析和解决实际问题。 2、教学目的（1）讲授网络舆情相关知识，使学生了解熟悉当前网络舆情发展背景、规律，能整理出有价值的舆情信息，以专业视角对其进行全面、客观的分析和科学的研判。（2）运用新闻学和传播学专业识和，在网络信息监测和分析工具的支持下，为各级政府机构、企事业单位以及个人提供互联网信息的监测、分析和咨询服务。（二）基本要求 1、使学生理解并掌握网络舆情的基本特征、社会功能、传播场域等基本理论知识;使学生掌握舆情的主要知识体系、基本理论与基本方法。 2、通过课堂讲解、讨论和课下阅读、思考，使学生在掌握网络舆情及其实践分析技术方法相关知识的基础上，对现实中的一些问题能有一定的独立思考能力。 \ 3、要求学生在学完本课程后，能运用网络舆情分析的方法和基本理论，独立地分析网络舆情的具体分析及其应对措施，提高分析问题和解决问题的能力。（三）课程的基本内容及重点与难点 1、课程的基本内容

绪论网络舆情研究的兴起第一章网络舆情信息源第一节互联网言论第二节传统媒体网络版第三节无线／即时通讯第四节新兴社交型媒体第二章网络舆情选题第一节舆情选题类型第二节舆情选题标准第三节舆情选题定位第四节网络舆情选题途径第三章网络舆情抽样第一节舆情抽样搜索工具第二节舆情样本内涵标准第三节舆情抽样外延标准第四章网络舆情分析报告第一节舆情样本分析工具第二节舆情抽样分类统计第三节舆情图表分析模型第四节舆情分析偏差校正第五节网络舆情报告文案第五章网络舆情研判与应对第一节网络舆情周期第二节网络舆情宏观研判第三节政务舆情应对指标第四节企业舆情应对指标第五节网络舆情应对点评 2、教学重点与难点教学重点：掌握网络舆情理论及工作体系，有效应用网络技术、数据库技术、信息检索、统计分析技术，对网络舆情进行有效设计、采集和分析应对，理解并确立网络舆情管理工作体系和处理机制。教学难点：信息分析与预测，舆情的检索分析技术，舆情研判和应对方法。

网络舆情调研报告三篇推荐

网络舆情调研报告三篇推荐指定舆情信息人员，按照工作安排，确实加强舆情信息队伍建设，抓好舆情信息报送工作。在全镇53个行政村建立舆情信息员和兼职信息员，要求信息员必须从基层搞调研，要求信息员深入基层，掌握第一手材料，通过切身体会，深刻理解相关活动的重大现实意义。镇委领导聘请市技术学院老师开展网站管理人员、舆情信息专职人员的培训工作，通过开课讲解防治错误思想和腐朽文化在网上泛滥，引导镇内舆情信息认真开展，也积极配合舆情信息的收集、报送工作，安排组织人员担任专职信息通讯员，全力配合舆情信息的收集、报送工作。积极培训信息队伍的业务工作能力，我们还积极与各新闻媒体加强联系，达成共识，合力开创新局面。对一些网路中出现本单位工作中容易误解的问题，为了避免出现更大范围的不良社会反响，需要及时采取有效的措施予以解决;作为工作人员，在发现问题之后应该及时向本单位相关部门反映，及时向领导汇报情况，为避免造成更大范围的不良影响而及时采取相应对策。积极解决问题的同时

协调相关人和部门控制出现问题的影响并采取删除相关帖子，此外，对于前期工作做得不到的地方及时纠正，并且说明今后在工作过程中注意信息的及时公开，也请大家对于我们的工作能够予以理解和支持。二、提升舆论引导能力，营造良好上网氛围强化管理，加强沟通。江南镇党委召开专题会议，明确要求相关网站、论坛负责人做好对涉及较敏感问题的相关言论、帖子，认真审核把关，同时在发生网络舆情事件时一定要配合工作。镇委领导积极推动镇网站的创建。积极创建推动镇内网站的建立，树立“两手抓、两手都要硬”的意识，并要求网站建立好后和日常管理。强化互动微信平台，加强沟通协调。形成“领导带头、人人参与”的良好局面，党委领导牵头建立微信平台，通过微信平台与镇里副职领导协调工作安排布置。并建立工作群、工作微信平台。强化运用网络平台，健康适度上网。积极开展微信平台，镇委机关各部门创建微信平台，200余人创建

网络舆情热点事件的特征及统计分析

网络舆情热点事件的特征及统计分析【摘要】我国正处在社会发展的关键时期，从民意的呈现中透视和把握社会发展的关键及社会矛盾的纠结点是一个重要方法。通过舆情检测分析表明，我国相当多的政府机构及官员对于网络背景下的社会政治相当不适应，社会的政治紧张度正处在一个高位运行的情势中，亟需构建社会的“安全阀”机制及对民众的精神抚慰机制。【关键词】网络舆情统计分析民意表达监督机制我们正处在社会发展的一个关键时期，而民意历来是社会情势的晴雨表。因此，从民意的呈现中透视和把握社会发展的关键以及社会矛盾的纠结点是一个重要的方法。一年多以来，中国人民大学舆论研究所和北大方正共同开发基于第三代搜索技术的舆情分析平台，采用科学的方法来“计算”民意，把网络舆情、民意数字化，建立如同股市指数一样的“舆情指数”①；并在此基础上研究舆情、民意的变化法则。 2009年度舆情监测的主要发现全年舆情热点事件呈两个小高峰分布，5月份舆情热点事件最多，10月份则平均舆情指数最高。整体来看，全年舆情热点事件呈两个小高峰的M型分布，其中5、6、7三个月的舆情事件个数最多，为第一个高峰期，一定程度上说明网络热点事件频发与季节变化等存在一定的关联度；11月由于“临时性强奸事件”等事件的拉动，出现了第二个高峰期。其余月份基本上维持在20个左右，网络空间处于基本稳定的阶段运行。全年来看，总体舆情指数可以表现出全年12个自然月网络空间的总体压力值，舆情指数越高表示网络空间的压力越大。如果说每月的舆情总指数代表了每月的网络空间的压力，那么每个事件的平均指数则说明了事件本身的烈度。经过平均化计算，全年单月平均舆情指数最高的月度是10、5、6、11等几个月度。全年所有舆情指数在90分以上的舆情热点事件总计20个。分别是：“躲猫猫”事件、“邓玉娇案”、“贾君鹏你妈妈喊你回家吃饭”、“上海交通管理部门钓鱼执法”、“纸币开手铐死事件”、“河南农民张海超开胸验肺”、“杭州飙车案”、“绿坝遭遇杯葛”、“29岁市长事件”、“重庆打黑风暴”、“浙江湖州临时性强奸事件”、“内蒙古豪车女检察长”、“奥巴马女郎蹿红网络”、“甲型H1N1流感肆虐”、“湖北石首群体事件”、“国庆阅兵”、“贵州习水嫖宿幼女案”、“吉林通钢股权调整引发打人致死事件”、“力拓间谍门”、“2009年全国两会”。以

2020年年互联网舆情分析报告

xx年互联网舆情分析报告 12月21日，由中国社会科学院及社会科学文献出版社共同举办的《社会蓝皮书：xx年中国社会形势分析与预测》发布会在京举行。人民网舆情监测室《xx年互联网舆情分析报告》作为专题报告被蓝皮书收录。这是人民网舆情监测室连续第十年撰写年度互联网舆情报告，作者为祝华新、潘宇峰、陈晓冉。《xx年中国互联网舆情分析报告》通过案例分析和理论总结，对本年度蓝皮书覆盖时段(xx年11月1日至xx年10月31日)内每月热度排名前50的600件舆情热点事件进行分析，刻画出过去一年的互联网舆论压力状况。 (一)公共管理类承载舆情压力最高本报告将热点事件分为公共管理、社会矛盾、公共安全、企业舆情等八大类别，研究显示：①xx年的舆情热点事件讨论热度较xx 年有明显下降，时政话题的网民关注度的持续低迷，使得舆论场的整体压力有所缓解。②公共管理依然是舆情事件最多发生的领域，且舆情压力指数已经超越贫富差距等社会矛盾聚焦点，位列第一。党政机关和事业单位发布的各类法令、政策、规章以及执行的方式方法，是网民最为关注的话题。③随着魏则西事件、如家和颐酒店女子遇袭案等涉企舆情事件的热议，企业危机事件成为本年度互联网舆情的爆点。近年来，政府舆情应对能力上升，而企业在舆情危机应对方面的脆弱性凸显出来。④吏治反腐事件在本年度的平均热度和舆情压力指数均有显著下降，提示反腐红利释放。

(二)舆情热点向城市居民群体转移 xx年的舆情事件，更多地涉及城市居民、中等收入阶层关注的人身安全、财产安全、人格尊严和法治保障。如教育类舆情(如常州“毒土地”事件、北京等多个城市“毒跑道”事件、湖北江苏“减招”风波)、医疗类舆情(如广州医生陈仲伟被患者杀害、大学生魏则西之死、山东非法疫苗案)、金融类舆情(如股市“熔断”、互联网金融非法集资案)、各城市新一轮楼市调控、网约车合法化进程、如家和颐酒店女子遇袭事件等。这些提示舆情事件有从利益受损群体向国民主力阶层扩散的趋势。比较典型的是，城市居民在雷洋案中产生强烈的“代入感”，担心“今天不关心雷洋，下一个遭遇不测的就是自己”。而事关收入多寡“年收入12万元以上被定为高收入群体，要加税”的传闻，也引发城市居民吐槽。 (三)“广场式舆论”与“茶馆式舆论”背离近年来，在微博、BBS、新闻跟帖等公开的“广场式舆论”中拥护政府和体制的声音占了上风;对公共治理的“吐槽”下沉到微信群、线下私人聚会等小众、私密的“茶馆式舆论”中。在当前的社会转型中，如适度包容网民公开发声，让网络反映基层治理存在的矛盾，提出意见诉求，有利于及时发现问题、解决问题。“广场式舆论”风平浪静不一定就能高枕无忧，还需要仔细体察“茶馆式舆论”的潜流和线下的社会问题，毕竟直面矛盾、解决问题才是釜底抽薪的舆情应对法。

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介 UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。 Pajek简介 Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。Pajek提供了纵向网络分析的工具。数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。 NetMiner 简介 NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。 STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介 MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。