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突发公共事件网络舆情衰退期研判——基于RBF神经网络的多案例研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
李晚莲;简燕妮
作者机构:
[李晚莲] 湖南农业大学公共管理与法学学院 长沙 410128
[李晚莲] 广东省委党校应急管理教研部 广州 510053
[简燕妮] 湖南农业大学
语种:
中文
关键词:
突发公共事件;网络舆情衰退期;RBF神经网络;SKEP算法
期刊:
情报资料工作
ISSN:
1002-0314
年:
2022
卷:
43
期:
6
页码:
48-57
基金类别:
国家社会科学基金项目“突发公共事件非理性网络舆论扩散的阻断机制研究”(项目编号:17BGL180); 广东省委党校共建项目“新时代党建引领基层社会风险防控共同体研究”(项目编号:HX202207)的研究成果;
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
公共管理与法学学院
摘要:
[目的/意义]近年来,引入大数据技术对网络舆情进行整合治理已成为趋势,如何精准识别舆情发展阶段是舆情治理的重要内容.[方法/过程]文章依据网络舆情系统理论与网络舆情生命周期理论,聚焦突发公共事件网络舆情衰退期,构建突发公共事件网络舆情衰退期研判指标体系;通过Python爬虫技术获取数据,结合SKEP算法及RBF神经网络进行多案例实证分析.[结果/结论]文章构建了突发公共事件网络舆情衰退期研判指标体系,RBF神经网络验证了指标体系的可行性,提出了应对不同突发公共事件网络舆情衰退期的引导策略.为政府网络舆情治理、定位网络舆情关键节点、加速网络舆情衰退提供相应的理论参考.

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