事件微博舆情传播规模及其持续时间模型研究

摘要

微博作为网络发展而产生的重要社交工具，其拥有媒体和社交双重属性的特质使得越来越多的用户通过微博表达自身的观点，这促使微博成为事件舆情的重要发源地之一，如何有效准确的预测热点事件舆情的传播规模是现阶段社会管理中的重要内容之一。基于此，本文首先对事件微博舆情中涉及到的基本概念进行界定并明确研究的构成要素，进而形成了本文的研究框架;其次，基于构成要素构建出事件微博舆情传播过程模型;再次，基于传播过程中确立的传播主体构建出事件微博舆情传播中主体参与规模（参与人次）模型和参与规模的持续时间模型。本文的研究主要包括以下六个部分:
　　(1)事件微博舆情传播中的包括事件、舆情信息、微博用户三种基本要素，首先对事件、传播、传播规模及传播规模持续等基本概念进行界定，对微博用户所具有的基本特征进行研究，在此基础上形成了本研究的理论框架。
　　(2)首先对事件微博舆情规模的发展演化过程进行分析，在此基础上结合扎根理论构建了包括参与主体、传播阶段的事件微博舆情传播过程的理论模型;在此基础上，采用随机Petri网模型、马尔科夫链模型，建立了事件微博舆情传播过程的随机Petri网模型和与其同构的SPN模型，并通过仿真方法验证了模型中多个参与主体（个体类用户、机构组织类用户）的实际作用并证明模型的有效性。
　　(3)在研究事件微博舆情传播中个人用户参与行为的基础上，结合相关理论模型构建出涉及微博官方平台、事件类型和信源三方面的个人用户参与影响因素的理论模型，同时利用结构方程模型对其进行检验并识别出其中的显著影响因素。利用显著影响因素构建出个人用户参与规模预测模型并通过仿真验证模型的有效性。
　　(4)在解析事件微博舆情传播机构组织用户参与行为的基础上，利用三元联系数方法构建机构组织用户参与微博舆情传播的意愿演化评价模型，识别出影响其参与意愿的主要因素，在此基础上构建了基于转发参与行为的机构组织用户微博舆情传播模型，进而得出其参与规模的预测模型，并通过仿真实验验证模型的有效性。
　　(5)在已得出的个体类、机构组织类用户参与规模模型的基础上，结合生存分析方法中的COX比例风险回归模型，对事件微博舆情传播规模的持续时间进行研究，构建出事件微博舆情传播规模持续时间的预测模型，并通过循环验证的方法证明了模型的有效性。
　　(6)总结事件微博舆情传播中各个阶段、不同类型用户参与行为的特点及参与规模发展的特征与规律，解析出现阶段微博传播中用户参与出现的问题，针对已有问题提出相对应的引导措施，从个人用户、机构组织用户和微博官方平台三个角度提出微博舆情传播规模的合理引导策略。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1立题背景、目的与意义

1．1．1立题背景

1．1．2研究目的

1．1．3研究意义

1．2国内外研究现状

1．2．1国外研究现状

1．2．2国内研究现状

1．2．3国内外研究现状评述

1．3研究思路、内容与研究方法

1．3．1研究思路

1．3．2研究内容

1．3．3研究方法

1．4主要创新之处

第2章事件微博舆情传播规模研究的理论框架构建

2．1基本概念及特征

2．1．1基本概念

2．1．2事件微博舆情的特征

2．1．3事件微博舆情的主客体

2．1．4事件微博舆情传播中的信息流

2．2微博舆情传播相关理论

2．2．1传播模式

2．2．2大众传播理论

2．2．3阶段分析理论

2．3微博用户与微博信息分析

2．3．1微博用户特征分析

2．3．2微博信息特征分析

2．3．3微博信息的裂变式传播

2．4事件微博舆情传播规模研究的理论框架

2．5本章小结

第3章基于构成要素的事件微博舆情传播规模演化过程研究

3．1事件微博舆情传播规模的演化过程描述

3．1．1理论基础

3．1．2事件微博舆情传播规模演化过程理论模型

3．2事件微博舆情传播规模演化过程的SPN模型构建

3．2．1理论基础

3．2．3事件微博舆情传播演化过程的SPN模型

3．3事件微博舆情传播规模演化过程仿真研究

3．4本章小结

第4章基于参与主体的事件微博舆情传播规模研究

4．1事件微博舆情传播中用户及其参与类别

4．1．1用户的类别

4．1．2用户的参与类别

4．1．3用户的参与特征

4．1．4用户的参与研究的理论基础

4．2事件微博舆情传播中个人用户参与规模研究

4．2．1个人用户参与规模的影响因素研究

4．2．2个人用户参与规模的模型构建

4．3事件微博舆情传播中机构组织用户参与规模研究

4．3．1机构组织用户参与意愿的影响因素研究

4．3．2机构组织用户参与规模的模型构建

4．4本章小结

第5章基于参与人次的事件微博舆情传播规模的持续时间模型研究

5．1事件微博舆情传播的规模持续时间预测的模型选择

5．1．1生存分析

5．1．2生存时间和删失数据

5．1．3生存时间的分布特征

5．2事件微博舆情传播规模持续时间的数据描述性统计

5．2．1数据来源

5．2．2数据描述性统计

5．3事件微博舆情传播规模持续时间的预测模型

5．3．1事件微博舆情传播规模持续时间的Cox比例风险模型

5．3．2事件微博舆情传播持续时间的Cox模型估计

5．3．3事件微博舆情传播规模持续时间的预测模型

5．4本章小结

第6章事件微博舆情传播规模的引导策略

6．1事件微博舆情传播规模中用户参与时存在的问题

6．1．1非理性行为现象突出

6．1．2从众现象突出

6．1．3轻信公众信源现象突出

6．2不同视角下事件微博舆情传播规模的引导措施

6．2．1加强对个人类用户的理性引导

6．2．2加强机构组织类用户的媒体素养培育

6．2．3加强微博官方平台舆情监管技术开发

6．3本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

附录