意见领袖

摘要： 随着网络覆盖范围的逐渐增大,网络舆论在社会舆论中作用也越来越明显,网络也逐渐成为了人们获取信息的主要途径。在信息传播过程中,意见领袖又起到了群体内意见聚合与公众意见表达的主要作用,这在微博中尤为突出。本文以意见领袖在微博中的影响为主题,分析了网络舆论的发展。

摘要： 旅游虚拟社区意见领袖是同时占据位置优势和资源优势的社区参与成员,他们能够控制和制约网络中其他成员的行为,进而产生网络权力。文章以去哪儿网为例,利用Python 3.0网络爬虫技术采集香港都会海逸酒店2016—2019年点评问答社区中用户发布或者回复的帖子;运用Ucinet 6.0分析软件建立旅游虚拟社区参与成员互动关系网络,利用中心度和结构洞指标测度网络结构权力,确定意见领袖。随后,文章重点聚焦于意见领袖的形成过程,采用文本分析的方法,探究意见领袖的网络权力特征及形成机制。研究发现:旅游虚拟社区意见领袖的网络权力具有自赋与他给、非强制与非显性、中介控制性与小范围性、动态性与非对称性4个表现特征。进一步研究发现,意见领袖的网络权力形成于专门话题讨论,基于旅游虚拟社区平台平等的参与环境和成员间持续有效的互动,某些成员在原有声望基础上,凭借个人魅力、专业知识等吸引和控制着其他参与成员,逐步占据了网络中的核心位置,成为网络中的活跃分子并具有了网络权力,网络权力在网络位置优势下被持续放大,活跃分子继续凝聚网络成员,在不断地跟帖与回帖互动中影响他人的旅游行为决策和思想意识,成为网络意见领袖,并深化和扩大着网络权力。

摘要： 为探究意见领袖影响下微博负面舆情的正向传播与演化规律,从演化博弈视角出发进行研究。首先,对政府、网民、媒体3个参与主体进行了概念界定与损益分析,探讨了意见领袖影响下三者的策略选择及相互关系;其次,构建了三方演化博弈模型,并分别讨论各参与主体的演化稳定策略及博弈系统的渐进稳定性;最后,利用仿真实验探究了损益参数变动对博弈系统稳定性及博弈参与方策略选择的影响情况。研究结果表明:在微博负面舆情的引导中,意见领袖会显著影响博弈主体的行为及策略选择,最终影响着负面舆情的走向。

摘要： 如今"直播带货"事业迅速发展,大量KOL(Key Opinion Leader)KOC(Key Opinion Consumer)也即是意见领袖,迅速蹿红,在社交媒体上的传播颠覆了传统的营销模式。在阅读和吸收已有文献基础上,文章使用抽样调查的方法,通过李克特五级量表问卷收集使用者的用户信息,再使用SPSS运用描述性统计建立用户画像。接着,通过信度检验、相关分析、多元回归分析等对收集到的用户偏好数据进行分析,最后运用AMOS建立结构方程模型,来研究意见领袖对消费者的消费意向影响。

摘要： 2020年新冠肺炎疫情突如其来,在居家隔离的日子里,许多行业的人员变身电商主播走进直播间,电商直播进入提速时代。本文将直播意见领袖对网络消费者购买意愿影响因素划分为产品涉入度、专业性、交互性和知名度四个维度,引入心流体验作为中介变量并划分为感知控制、精神集中和愉悦三个维度,构建直播意见领袖对消费者购买意愿的影响因素研究模型,开展问卷调查并进行实证分析。研究结果表明,直播意见领袖的产品涉入度、交互性和知名度对消费者购买意愿均产生显著影响;消费者心流体验发挥部分中介作用。基于研究结论,本文提出提升意见领袖的产品涉入度、交互性和知名度;促使消费者产生积极情绪,提升心流体验;发挥心流体验的中介效应,激发购买意愿等建议,以提升直播效果,实现消费扩容。

摘要： 新媒体语境下,网络平台上的谣言层出不穷。特别是在有一定认知度和影响力的名人事件当中,由于"吃瓜网友"普遍存在窥私、猎奇的看客心理,其敏感神经更易被触及。因此,在名人效应的影响下,混迹于真实信息中的网络谣言传播速度更快、传播范围更广,挤占社会资源,影响着事态的发展与社会的稳定,容易造成二次伤害。文章将近期发生的名人相关网络谣言作为分析样本,探析网络谣言的传播成因及其特点,并提出规避谣言的相应对策。

摘要： 微博是用户对于社会事件表达不同观点、意见、态度的载体,重新塑造了社会舆论的产生以及传播,逐步形成一个“新的舆论中心”。至此,微博舆论也变成了社会舆论在新媒体平台上的映射。微博在赋予大众话语权的同时也出现了更多不可控的因素。而微博意见领袖作为舆论场的中心和重要结点,凭借自身高质量和高频率的言论在信息的整个传播过程中异常活跃,起到了举足轻重的作用,逐渐开始掌握话语权。在现如今的环境下,要想正确引导微博舆论,就要充分发挥意见领袖的作用,找出相应的对策。

摘要： 社交网络中的意见领袖在信息传播过程中起着重要的作用。传统的意见领袖挖掘仅基于网络结构,没有考虑特定话题或者事件下的作用,且目前基于话题的意见领袖挖掘仅基于单一的网络结构,并没有考虑到节点间的多种交互关系。本文提出一种基于多关系网络的话题意见领袖挖掘方法(Multi-relational networks,MRTRank),融合话题因素和节点间多种交互关系,通过一种属性网络表示学习算法,得到不同节点在多关系网络上的相似性,形成节点的转移概率矩阵,最终通过PageRank算法得到top-k个意见领袖。在真实Twitter数据集上的实验结果验证了本文提出的方法优于传统的意见领袖挖掘算法。

摘要： 针对突发事件中负面网络舆情传播的问题,提出了一种基于情感分析和影响力评估的突发事件情感图谱研究方法。提出了一种基于多头自注意力机制和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的情感分析模型来计算网站用户的情感倾向,并提出了一种融合加权度与K-shell值的节点影响力评估算法来评估用户的影响力,从而综合构建突发事件的情感图谱,有效提高了情感图谱的准确性和科学性。以“7.7安顺公交车坠湖事件”为例,将突发事件的生命周期划分为爆发期、蔓延期、成熟期和衰退期四个阶段,分别生成情感图谱进行可视化分析。实验结果表明,在酒店评论数据集上,所提出的情感分析模型的F1值在积极和消极方面比文本循环神经网络(Text-RNN)模型分别提升了9.92个百分点和2.5个百分点;在Karate网络上,所提影响力评估算法的区分度和准确性比K-shell算法分别提升了46.89个百分点和29.05个百分点。构建基于社交网络的情感图谱有助于相关部门发现意见领袖及其情感倾向,从而把握网络舆情的发展趋势,并降低消极情感对社会造成的影响。

摘要： 针对在社交网络中挖掘意见领袖时存在的计算复杂度高的难题,提出了一种基于K核分解的意见领袖识别算法CR。首先,基于K核分解方法获取社交网络中的意见领袖候选集,以缩小识别意见领袖的数据规模;然后,提出包括位置相似性和邻居相似性的用户相似性的概念,利用K核值、入度数、平均K核变化率和用户追随者个数计算用户相似性,并根据用户相似性对候选集中的用户计算全局影响力;最后,根据用户全局影响力对意见领袖候选集中的用户进行排序,从而识别意见领袖。在实验部分使用独立级联模型(ICM)预测的用户影响力和中心性两种评价指标在三个大小不同的真实数据集上对所提算法选出的意见领袖集进行评估,并将该算法与其他三种识别意见领袖的算法对比,结果表明该算法选出的影响力Top-15的用户平均影响力以21.442高于其他三个算法。另外,与四种与K核相关的算法做相关性指标对比的结果表明,CandidateRank算法总体来说效果较好。综上,CandidateRank算法在降低计算复杂度的同时提高了准确性。

摘要： 微信是近年来国内发展迅猛的社交网络平台,除了用作即时通信外,其中的知名用户和公众平台,更是成为人们获取外界信息的重要渠道,在微信网络中扮演了影响力非凡的“意见领袖”的角色.信息传播是博物馆的基本职能之一,身处新的信息时代,面对“互联网+”的资源融合潮流,博物馆应该积极整合微信网络中的优势资源,以优质的文化资源产出为指引,选择合理的合作方式,促进博物馆信息传播,充分发挥社会文化效益.

摘要： 传统网络意见领袖中暴露出的种种弊端,使得具有民间草根性质的意见领袖脱颖而出.作为网民群体中的一员,其以更为专业化、职业化的亲民方式扮演着日常批判的角色.本文首先讨论了传统网络意见领袖对话语正义带来的潜在问题,从而发现,近年来草根意见领袖在网民意见表达及观点呈现方面存在助推性的可能.因而,对其日常微博信息予以文本方向的话语分析,发现其在主体身份、话语修辞及操作技术三个方面均做了策略性的调整,为网民情绪的纾解及正义的伸张起到了重要的作用.与此同时,指出其可能带来负面情绪的集中、法律边缘的徘徊等负面影响.认为,草根意见领袖在整合社会、凝聚共识等方面发挥着不可替代的作用,却也不能忽略当前存在的问题,认清角色身份、回归舆论引导或可重建话语正义.

摘要： 笔者认为，教育和展示是博物馆的窗口功能，博物馆在这两方面下的功夫如何，决定了一家博物馆在社会公众心目中的价值和文化依赖程度。本文将聚焦国内科学博物馆(常称科技馆)这一类型的博物馆群体，来探讨博物馆与社会公众的互动中可能出现的问题，并从传播学的角度来分析意见领袖可以发挥的作用，进而借鉴国外优秀的科技馆成功经验，总结一些可资国内科技馆参考的启示。

摘要： 意见领袖因为拥有现实影响力和巨大传播力而掌握了话语权力,对舆论引导发挥巨大作用.明晰意见领袖形成机制对正确引导舆论有重要的现实意义.探讨意见领袖的形成机制不仅需要从宏观上研究网民群体行为,更需要从微观上研究网民的内在认知、心理状态.众包理论能够很好地解释网络舆情中网民跟随、聚集行为,BDI(Belief,Desire,Intention)模型能够很好地刻画网民在信念、愿望和意图等方面的思维状态.基于此,本文运用BDI模型构建阿民的认知框架,结合众包理论设计网络舆情意见领袖形成机制模型,并结合舆情实际案例运用Anylogic进行仿真实验验证模型.研究结果表明网络舆情意见领袖是能统一群组内部意见、带领群组成员达成目标的特殊Agent,其形成过程会伴随一定数目的网民子群形成,同时在时空上具有动态性.

摘要： 粉丝营销是当前影视节目营销的重要手段.影视节目借用互联网时代的科技手段与数据优势,采用粉丝营销这一营销宣传方式.随着移动互联网的发展,社交媒体层出不穷,微博作为重要的社交媒体,自然成为影视节目进行粉丝营销的首选平台.微博的传播特征和宣传成本等优势使得影视节目的营销方式多样,影响范围广和效果显著.随着粉丝营销手段在实践中的应用,微博粉丝营销也出现了一些困境:存在过度依赖粉丝而忽视内容,传播导向出现偏差等问题.针对出现的困境,影视节目的微博粉丝营销应利用意见领袖,扩大传播范围;树立内容为王理念,传播正确价值观;与受众进行深层次交流,增强关系维系;建立数据库,真正实现精准营销.

摘要： 烟草行业面向公众的宣传局面久未打开,而自媒体意见领袖对公众的影响力愈发增大,运用共享的发展新理念,借用自媒体意见领袖的影响力,与自媒体意见领袖开展合作宣传,打开烟草行业宣传新局面.

摘要： 网络舆情群体极化现象是一种异化的网络舆情现象,也是现实社会中群体极化在网络空间的一种延伸.本文选取“陕西榆林产妇坠楼”事件这一案例进行分析.从宏观事件发展、网民评论所表现的态度倾向和网民群体本身的特征三个层面入手,由表及里分别进行网络舆情分析、网络群体极化分析和网民群体特征分析,以期展现网络舆情群体极化从形成到消解的整个过程.在网络舆情分析中,通过梳理整个事件的发展脉络分析媒体报道的倾向性对于网络舆情群体极化的影响;通过对意见领袖和媒体微博的传播路径分析,明确二者在意见引导和信息传播过程中的不同作用;在网络群体极化分析中,通过建立判定和测量标准实证网络舆情群体极化现象的真实存在,解构网络舆情群体极化从形成到消解的全过程,用数据呈现网民的态度倾向以及网络群体极化程度.最后在网民群体特征分析中,通过对群体特征与极端意见强度进行相关性分析(CORREL函数),发现群体特征在网络舆情群体极化从形成到消解均存在相关关系.

摘要： 本文采用案例分析法,选取了2017年热点事件中的“4.14辱母杀人案”、“求职少年李文星之死”和“江歌事件”,对这三例案件的网络舆论发展进行分析,指出网络舆论可划分为四阶段,分别为潜伏期,发展期,高峰期与衰退期.在潜伏期,敏感性的议题与网民的心理框架会催生议题进一步发酵;在发展期,意见领袖会促成舆论的成长与扩散,传统媒体与新兴媒体相互借力,助推舆论走向高峰;在高峰期,舆论场人声鼎沸,情绪与理性并存,新鲜信息的输入会导致其出现波动;在衰退期,伴随着事情的解决,议题分散或被新议题覆盖,各方疲乏,最终平息,而没有得到彻底解决的事件,将成为潜在舆情因子.

摘要： 近些年,健康类谣言泛滥成为亟待解决的社会问题之一.健康类谣言以其独特的传播特征,在谣言总数中占据极大比重.为探究其治理途径,文章从社会、平台、受众三个方面入手分析了健康类谣言泛滥的成因,并从健康类谣言传播的前期控制、过程中控制、后期控制三个阶段,针对性地提出了多管齐下解决问题的路径.认为:相关管理部门在谣言传播前期,应适当发挥“寒蝉效应”,通过具有强制性的法律规定,对谣言的传播者起到威慑作用;要尽快完善网络管理的相关制度,强化“把关人”作用,加强健康科普力度,提高公众的健康素养.在谣言传播过程中,应积极发展网络技术的作用,让受众能够有获得更多信息的机会,从而突破“信息茧房”,增强受众对信息的敏锐度.在传播后期,则要提高信息的透明度,增强辟谣的公信力和可信度;同时加强对“意见领袖”的监管,促使“意见领袖”在控制健康类谣言中发挥积极作用.作为媒体更当加强自律,确保传播的信息真实准确,从而发挥积极的舆论引导作用.

摘要： 大数据时代的信息传播已高度依赖网络,人们获取信息的主要来源是互联网.在海量信息中,冗余及虚假信息也带来了巨大的负面效应.构建谣言监测、预警机制与权威辟谣平台,营造健康的网络环境,维护社会稳定与国家安全,己成为当前各领域共识,其对佛教薪传与发展也有着重要的影响.根据奥尔波特与波斯特曼的定义,谣言是一种以口头形式在人们中间流传,涉及人们信念而目前没有可靠证明标准的一种特殊的陈述或话题.没有事实根据或捏造的虚假信息是互联网谣言在法律上的特征.从现实趋势上看,中国互联网舆情场域中,互联网谣言传播事件频发,并且往往起势凶猛、传播迅速、干预困难、破坏力大.

摘要： 本发明公开了一种关键意见领袖的识别方法及计算机可读存储介质，方法包括：通过媒体账号发布文案的种子链接，所述文案中设有埋点功能，所述种子链接中包括上一个节点参数；获取所述文案的传播路径，并当用户触发埋点功能时，将埋点功能对应的动作以及动作时间与所述用户对应的传播路径进行关联；根据所述文案的传播路径，生成所述文案的传播路径树，其他节点分别对应一个用户的唯一标识；根据所述媒体账号发布的各文案的传播路径树，分别计算对应各用户的预设的关键绩效指标；根据各用户的关键绩效指标以及预设的指标阈值，识别得到关键意见领袖。本发明可方便、快速、准确地识别出关键意见领袖。

摘要： 本发明提出了一种基于PageRank的意见领袖挖掘方法，属于数据挖掘领域。本发明基于PageRank算法的核心思想，将其引入到社交网络用户影响力分析之中。本发明不仅考虑了社交网络用户关系拓扑结构信息，而且融合了社交网络用户的一些体现其影响力的属性信息。在社交网络拓扑信息方面算法基于事件中用户的转发关系构建了一个加权的用户关系网络，事件是具有主题性质的和大量广泛的用户参与的，以事件为基础使用转发机制构建关系网络不仅具有信息的针对性与目标性，而且明显能减少社交媒体信息数据量的使用，同时这种网络因事件的不同具有动态性。针对社交网络用户属性信息方面，算法使用了能直接体现用户影响力用户属性信息，能更加精确的刻画了用户影响力。

摘要： 本说明书实施例公开了一种意见领袖的识别方法、装置及电子设备，用于提高意见领袖的识别效果。该方法包括：确定话题网络中的节点用户是意见领袖的概率；将所述概率以及所述节点用户的多个指标参数输入预设模型，得到所述多个指标参数分别对应的比例系数；其中，所述概率和所述多个指标参数以及所述多个指标参数分别对应的比例系数相关；基于所述多个指标参数以及所述多个指标参数分别对应的比例系数，得到所述节点用户的权重；基于所述节点用户的权重，通过PageRank算法识别出所述话题网络中的意见领袖。

摘要： 本发明公开一种基于主题意见分析和意见领袖的挖掘社交网络用户影响关系方法，包括：采集用户行为产生的文本内容建立用户群行为文本；对用户群行为文本进行主题意见分析得到恒稳态的意见分布：定义用户间影响关系的矩阵权重，建立用户对主题意见由初始态转为恒稳态的转移模型；将由初始态转为恒稳态时意见不改变的用户为意见领袖，由初始态转为恒稳态时意见会改变的用户为普通用户，求解转移模型中的普通用户受意见领袖的影响关系和普通用户之间的影响关系；将普通用户受意见领袖的影响关系和普通用户之间的影响关系拼接得到用户群用户间影响关系。本发明更加精准地挖掘出了社交网络用户之间的影响关系。

摘要： 本发明请求保护一种基于用户综合影响力的意见领袖识别方法及系统，所述方法包括：微博用户关系网络的构建，主要包括两个步骤:首先，利用python爬虫对所关注话题进行数据采集，并且进行数据预处理。其次，根据最终得到的用户及其关系，导入Gephi进行用户网络的可视化；根据用户关系网络计算用户全局影响力和用户的局部影响力；最后得到用户的影响力排序。其中一个用户的影响力应综合考虑用户与其他用户的密切程度，以及最近邻用户的影响，来衡量用户的影响力，即融合全局结构和局部结构对用户影响力进行测度；本发明可以体现意见领袖在全局和局部影响力的差异，从而为不同话题下的舆情监控和引导提供更有针对性的建议。

摘要： 本发明通过网络技术处理领域的方法，实现了一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法和装置。方法基于神经网络算法，设计用户双重特征提取模块和关键传播结构挖掘模块两个逻辑模块组成，通过输入微博中不同话题数据，得到输入数据中具有代表性特征的意见领袖及关联关系输出。本发明设计基于节点中心度的消息传递机制，充分结合了节点在拓扑结构中的重要性，构造了一个新的图神经网络模型提取社交网络中用户的特征。首次利用图分类任务挖掘不同事件中的关键结构信息，在挖掘社交网络中top‑k个意见领袖的同时能够从节点连通性、节点相似度、节点中心度三个角度学习意见领袖之间潜在的联系，构造网络中的关键传播结构。

摘要： 本发明公开了一种基于图结构整体和部分的社交网络意见领袖挖掘方法，属于社交网络分析技术领域，包括：爬取社交网络中用户语义信息并进行预处理；利用LDA模型将处理后的语义信息抽象为主题，提取关键字，将主题和关键字作为特征属性；将LDA模型生成的K个主题作为向量空间，堆叠成数据矩阵建立用户社交网络；利用基于密度的社区发现方法对用户社交网络进行社区划分，得到社区结构；基于图的整体结构计算社区结构中所有用户节点整体、局部影响力；融合所有用户节点整体、局部影响力进行影响力评估，得到所有用户节点影响力评分，将排在预设阈值前的用户节点作为意见领袖。该方法考虑因素的多样性保证了网络意见领袖挖掘的准确性和有效性。

摘要： 本发明提出了一种基于GraphSAGE的社交网络意见领袖挖掘方法，涉及社交网络技术领域，包括以下步骤：构建社交网络数据集以获取社交网络用户信息；根据社交网络用户信息对社交网络用户进行预分类以得到预分类结果；对预分类结果进行特征提取以得到特征数据，并设置初始节点特征；通过初始节点特征对特征数据进行基于GraphSAGE的节点二分类模型训练以得到二分类模型；利用二分类模型对未参与训练的社交网络用户进行意见领袖分类，以得到意见领袖的挖掘结果；本发明提供的基于GraphSAGE的社交网络意见领袖挖掘方法，充分利用用户信息和用户间拓扑结构信息，有效解决了其他模型迁移性差的问题，大大提高挖掘结果的准确性。

摘要： 本申请涉及一种意见领袖识别方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：基于用户之间的互动操作，构建无向人际网络模型，无向人际网络模型用于表征用户之间的互动关系；针对任一用户，从无向人际网络模型中确定用户的至少一个关系集，关系集中包括第一关联用户和至少一个第二关联用户，第一关联用户为与用户存在互动关系的用户，第二关联用户为与第一关联用户存在互动关系的用户；根据各用户的关系集及各第一关联用户的初始领袖权值进行迭代处理，得到各用户的领袖权值；根据各用户的所述领袖权值，从各用户中确定意见领袖。采用本方法能够提高意见领袖识别精度。

摘要： 本发明实施例涉及社交网络领域，公开了一种用于数字社区宣传的意见领袖动态选取方法、装置及设备，该方法包括：获取目标数字社区中每个意见领袖的传播声量，所述传播声量与所述意见领袖的宣传成本相对应；对至少一个所述意见领袖进行组合，得到不同的候选集合；基于预设筛选规则，从所述不同的候选集合中确定目标集合，所述目标集合为宣传总预算内集合声量最大的候选集合。应用本发明的技术方案，能够实现在众多候选集合中选择传播声量合计最大、且不超过宣传总预算的意见领袖组合，实现对目标数字社区中意见领袖的选取，实现在预算范围内最大化传播的动态规划、及传播价值的最大化，实现宣传资源分配的运筹优化。