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基于文本挖掘的高校网络舆情研究热点及趋势分析.pdf
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1、Jan.2024Journal of Yichun University2024年1 月Vol.46,No.1第4 6 卷宜春学院学报第1 期基于文本挖掘的高校网络舆情研究热点及趋势分析黄钦,杨芳1,朱礼龙,张秀娟1(1.巢湖学院马克思主义学院,安徽合肥238000;2.巢湖学院工商管理学院,安徽合肥238000)摘要:为系统分析国内高校网络奥情研究热点及研究趋势,采用共现分析、LDA主题模型等文本挖掘方法对国内高校网络奥情研究的学术论文进行分析。从宏观和微观两个层面展开分析,宏观层面以关键词共现网络为基础,利用社区挖掘方法抽取关键词语义社区,分析高校网络舆情主要研究内容;微观层面以学术论文摘
2、要语料库为基础,利用LDA主题模型抽取潜在研究主题,度量主题强度及其演化趋势,发现当前研究热点。研究结果发现当前国内高校网络舆情有6 大热点研究主题,其中高校网络舆情引导、监测和演化分析的研究热度将持续增强。最后对高校网络舆情研究进行展望,提出未来研究方向和研究问题。关键词:高校网络舆情;文本挖掘;共现分析;主题模型;研究热点中图分类号:G641文献标识码:A文章编号:1 6 7 1-3 8 0 X(2 0 2 4)0 1-0 0 2 4-0 8An Analysis of Hotspots and Trend of Online Public Opinions in Universities
3、 Based on Text StudiesHUANG Qin,YANG Fang,ZHU Li-long,Z H A N G X iu-ju a n(1.College of Marrism,Chaohu University,Hefei 238000,China;2.College of Business Administration,Chaohu University,Hefei 238000,China)Abstract:In order to systematically analyze the hot spots and trends of online public opinio
4、n research in domesticuniversities,text mining methods such as co-occurrence analysis and LDA topic model ware used to analyze aca-demic papers.The analysis was carried out from the macro and micro levels.At the macro level,based on the key-word co-occurrence network,the semantic communities of keyw
5、ords were extracted by using the communitymining method to analyze the main research content of online public opinion in universities.At the micro level,based on the corpus of academic paper abstracts,the LDA topic model was used to extract potential research top-ics,measure topic intensity and its
6、evolution trend,and find current research hotspots.The research results showthat there are six hot research topics on online public opinion in domestic universities,among which the researchintensity of guidance,monitoring and evolution analysis of online public opinion in universities will continue
7、to in-crease.Finally,the paper looks forward to the research of online public opinion in universities,and puts forwardthe future research direction and research questions.Key words:online public opinion in universities;text studies;co-occurrence analysis;topic model;researchhotspot国内关于网络奥情的研究始于2 0 世
8、纪90 年代末,是典型的多学科交叉研究领域。伴随着互联网和新媒体的快速发展,涉及高校的网络奥情事件频发,成为高校治理的新课题,也逐渐成为学者关注收稿日期:2 0 2 3 1 0-2 7基金项目:国家社会科学基金项目“传播特征视角的重大突发事件网络谣言识别系统构建”(项目编号:2 0 BTQ050);安徽省教育厅重点科学研究项目“疫情防控下高校网络奥情演化特征分析及引导对策研究”(项目编号:SK2021A0612);巢湖学院重点科学研究项目“疫情背景下高校网络舆情引导和风险防控对策研究”(项目编号:XWZ-202105);巢湖学院重点学科科研项目“马克思主义理论重点建设学科”(项目编号:kj17
9、zdjsxko1)。作者简介:黄钦(1 98 4 一),女,重庆合川人,巢湖学院讲师,硕士,研究方向为高校思想政治教育、网络舆情治理。作者简介:黄钦(1 98 4 一),女,重庆合川人,巢湖学院讲师,硕士,研究方向为高校思想政治教育、网络奥情25第46 卷芳,朱礼龙,基于文本挖掘的高校网络舆情研究热点及趋势分析钦,杨黄第1 期的热点问题。高校网络舆情虽然属于网络奥情的范畴,但是由于舆情主体和舆情生态有其独特性,往往表现出突然爆发、短时间内冲上热搜、难以管控等特点。尤其是随着全媒体时代的到来,高校网络奥情保持着高发态势,对高校良好的声誉造成负面影响,给高校管理带来很大挑战。但是,当前高校网络舆情
10、研究正处于发展阶段,相关理论和应用研究尚不成熟,缺少系统性的分析和归纳总结。为此,通过文本挖掘方法系统梳理国内高校网络舆情研究现状,分析当前高校网络舆情的主要研究内容和热点研究主题,研判未来研究方向,对于促进国内高校网络奥情研究理论创新,提高高校网络舆情治理能力和水平,具有重要的实践应用价值。一、研究方法(一)研究框架主要研究思路为“数据采集主题发现主题演化”,主要研究内容为“高校网络奥情学术论文采集”“基于关键词共现网络的主题发现”“基于LDA主题模型的热点主题演化分析”,研究框架和实现路径如图1 所示高校网络奥情学术基于关键词共现网络基于LDA主题模型的论文采集的研究主题发现热点主题演化分
11、析关键词提取摘要分词CNKI数据库关键词共现数据提取LDA语料库构建抓取学术论文题录数据关键词共现网络构建LDA主题抽取数据预处理关键词共现网络去重、标准化社区挖掘热点主题发现高校网络奥情研究主题发现热点主题演化研究阶段划分高校网络奥情研究热点分析及研究展盟图1研究框架与实现路径在数据采集阶段,从CNKI数据库抓取高校网络舆情的学术论文题录数据,根据年度发文量划分研究阶段。在主题发现阶段,利用关键词共现网络社区挖掘方法发现关键词语义关联社区,以此分析高校网络舆情宏观层面的研究内容和研究主题。关键词共现关系指两个关键词同处于某一学术论文中,共现的频次越大,说明这两个关键词之间的语义关联越密切。1
12、 由若干语义关联密切的关键词构成的网络社区就可以看作为是一个研究主题。在主题演化阶段,根据学术论文的摘要文本构建文本向量模型,构建LDA主题模型语料库,通过LDA主题抽取获取热点研究主题,并利用文本-主题向量计算主题强度,进而分析热点研究主题及其演化趋势(二)关键词共现分析关键词是学术论文语义表达的基本单元之一,通过分析关键词以及关键词之间的语义关联可以从宏观层面刻画学术论文的主要研究内容,关键词共现网络构建方法如图2 所示。关键词共现分析主要有三个步骤,一是提取所有学术论文的关键词,并进行数据的预处理,如去重和格式标准化;二是关键词共现值的计算,如关键词1 和关键词2 的共现值为2,关键词2
13、 和关键词3的共现值为1,共现值将作为关键词节点之间语义连接的权重值,也体现出词语之间的语义关联程度;三是关键词共现网络构建,将关键词作为网络节点,关键词之间的共现关系作为边,而共现值即为边的连接权重。关键词共现网络构建后,利用复杂网络社区挖掘算法提取网络社区,关键词网络社区内部的关键词往往互相联系紧密,在语义表达上具有一致性,可以作为宏观层面的研究主题,如图2 所示的关键词1、关键词2 和关键词3所形成的社区。通过分析这些研究主题涉及的关键词和相关学术论文,就可以得到国内高校网络舆情研究的主要内容。学术论文关键词提取关键词共现值计算关键词共现网络构建论文社区关键词1关键词2关键词111发现论
14、文-关键词1关键词关键词2词22词32论文-关键词1关键词3关键词3词3词3词论文关键词1关键词3-4图2关键词共现分析过程示意图二、基于关键词共现网络的高校网络舆情研究主题分析(一)高校网络典情学术论文数据采集根据CNKI数据库采集的高校网络奥情学术论文,检索方式为“主题一高校网络舆情”和“来源类别全部期刊”,检索时间不限,最终获取高校网络奥情学术论文2 0 7 7 篇,绘制年度学术论文发文量,如图3所示。根据学术论文年度发文量曲线图,国内研究起步于2 0 0 7 年,发文量逐渐递增,到2 0 1 8 年达到最大值,从2 0 1 9 年开始有所递减。按照信息增长生命周期理论,同时考虑到时间因
15、素,可将国内高校网络舆情研究划分为发展期(2 0 0 7 2 0 1 2)、成熟期(2 0 1 3-2 0 1 8)和衰退期月(2 0 1 9-2 0 2 3)三个阶段。26第46 卷宜春学院学报第1 期25020015010050020052010201520202025年份图3高校网络奥情学术论文年度发文量曲线图(二)高校网络典情研究关键词共现网络结构分析表1高校网络舆情关键词共现网络结构特征节点网络平均聚平均最短阶段边个数个数密度类系数路径长度2007-20123399220.0160.8752.6112013-2018107934880.0060.8602.6292019-202393
16、430480.0070.8612.640从表1 可以看出,高校网络舆情学术论文的关键词共现网络节点数量和边数量增长较快,但是整体网络密度较小,说明整体看各关键词之间的连接并不紧密,是一个稀疏的网络。三个阶段的关键词共现网络的网络平均聚类系数均超过0.8,平均最短路径长度也较短平均值为2.6 2,这说明虽然整体网络较为稀疏,在局部区域已经形成了较为紧密的子网络。根据复杂网络特征,具有较高的聚类系数和较短的平均最短路径长度是典型的小世界网络特征。因此,高校网络舆情研究的关键词共现网络具有小世界特性。在社会网络分析的实证研究中,网络的小世界特性能够显著提升网络节点之间的互动效率和信息共享效率,使个体
17、参与互动的积极性显著提高。2 1 因此,关键词共现网络在局部区域基于关键词之间的语义关联形成了连接较为紧密的社区,这些社区构成了高校网络舆情研究的主题,(三)高校网络典情关键词共现网络社区挖掘与主题分析在复杂网络中寻找基于某种关联的聚类子空间是网络社区挖掘的主要目的,本文利用Kc l i q u e 渗透算法挖掘关键词共现网络的聚类子空间。本文在networkx软件中实现K-clique渗透算法,获取各个阶段高校网络舆情关键词共现网络社区挖掘结果(见图4),每个社区的关键词用不同的颜色表示。综合分析各个社区所属关键词,发现各阶段研究主题大致相同,但是各主题所对应的关键词及其语义有所不同,涉及的
18、研究理论和方法不同。国内高校网络奥情研究关键词共现网络社区挖掘共发现有效的网络社区8 个,经过分析各社区关键词的语义,发现2 个社区在语义上具有较大的重复性,因此保留了有效的社区6 个。经过社区关键词语义分析,将这6 个关键词社区概括为:高校网络奥情传播特征、高校网络奥情监测、高校网络舆情演化分析、高校网络舆情引导、高校思想政治教育、辅导员工作。烤维顾理爱化过程五力模壁耗散结构网格美情(a)2 0 0 7-2 0 1 2 阶段力研究人网渝络论坛网络具信惠传播活动(b)2 0 1 3-2 0 1 8 阶段钢络身份高校网络美饰文献研究副络行室有盘网络时代思政教育俪新新端信息时代卖证斯(c)2 0
19、1 9-2 0 2 3阶段图4国内高校网络舆情关键词共现网络社区挖掘结果1.高校网络奥情传播特征。在第一阶段,随着互联网技术的迅速兴起,高校热点事件在互联网上的曝光度不断增强,成为高校治理的新课题。因此,高校网络舆情传播特征成为重点研究内容,主要包括传播内容、传播方式、传播特点、传播途径等。在第二阶段,高校网络舆情事件的负面影响力越来越大,对高校声誉和管理造成较大困扰,管理者和学者已将高校网络舆情事件作为高校突发事件或危机事件来应对和研究。在高校网络舆情传播规律分析方面,引人了复杂网络理论、社会网络分析、传染病理论等典型的社会管理理论,3 对舆情主体之间频繁互动形成的社会网络结构和特征进行分析
20、,对奥情传播的机制进行深人分析。41 实证研究表明,高校网络奥情27第46 卷第1 期钦,杨黄芳,朱礼龙:基于文本挖掘的高校网络舆情研究热点及趋势分析事件形成的社会网络具有小世界特性、无标度性等特征,并针对这些网络特征提出了针对性的舆情引导对策和建议。在第三阶段,相关研究表明高校网络舆情事件的形成和传播是动态持续的复杂过程,是高校、政府、社会力量等主体不断交互形成的结果。5 情感传播分析成为研究热点,通过文本挖掘和情感计算方法对网民情绪或情感进行定量计算,进而对高校网络奥情事件演化态势进行分析。6 12.高校网络舆情监测。第一阶段重在从理论层面对高校网络奥情事件预警原理及预警机制进行分析,研究
21、并设计高校网络奥情监测指标,构建针对高校网络舆情监测特征的数学模型等。在实践方面,通过建立网络奥情监测机构和专业队伍,畅通高校网络奥情信息处理和反馈机制等,加强网络舆情的引导和管理。7 第二阶段侧重于利用成熟的互联网信息处理技术设计高校网络奥情监测管理体系和管理信息系统。高校网络舆情监测的关键技术研究取得丰富的成果,主要是利用大数据技术、自然语言处理方法、人工智能、深度学习等,解决高校网络舆情数据因多点散发、多源异构导致的数据收集困难、信息分析不精准、决策参考不及时等问题。在第三阶段,基于云计算和大数据技术的高校网络舆情信息收集和处理、多源异构奥情信息的存储和处理、Hadoop、L D A-B
22、i L S T M 模型等关键技术的应用使得高校网络奥情监测技术和管理系统更加成熟。高校网络舆情治理正逐渐走出“救火式”的传统管理方式,开启了舆情治理智能化时代。3.高校网络舆情演化分析。在第一阶段,关于高校网络舆情演化分析的研究刚起步,主要侧重于针对高校网络舆情传播特点进行相关演化理论和演化模型的研究,如:借鉴物理学熵理论,建立高校网络舆情“五力模型”,通过计算突发事件熵值及其变化趋势演绎网络奥情的演化趋势。8 1 第二阶段开始利用科学管理理论和数量模型对高校网络舆情的演化机理进行分析,如:研究发现高校网络舆情演化系统是一个复杂的自组织系统,大学生群体、网民、社会其他系统之间存在着非线性相互
23、作用,对舆情演化起到关键作用;9 1 利用多项式拟合方法对典型高校网络奥情事件的历史数据进行分析,寻找舆情事件发展演化规律,1 0 1 基于博奔理论和元胞自动机方法,构建了高校网络舆情仿真演化方法,以模拟高校网络舆情事件的演化趋势;I基于灰信息的灰色GERT模型建立高校网络舆情的演化模型,将奥情事件危机等级指标定量化,为舆情引导和管理提供决策依据 1 2 1 等。在第三阶段,高校网络奥情演化研究更加注重从微观层面和舆情演化全周期进行研究,以提高舆情决策的精准度。阶段分析理论的引入促进高校网络奥情动态分析,普遍使用是的三阶段论、四阶段论。1 3 在高校网络奥情事件负面影响占大数据的情况下,网民情
24、感极性分析和情感计算成为重点研究内容。结合奥情事件发展周期和网民情感计算,可有效刻画舆情事件和相关议题的情感演化图谱。基于博奔理论的高校网络舆情演化博奔模型不断优化,由意见领袖、网民和高校三方博奔主体到网媒、大学生、高校和政府四方博奔主体,深人分析主体行为决策对奥情信息演化的影响,从而制定有效的引导策略。口44高校网络舆情引导。在第一阶段,高校网络舆情引导的理论研究主要侧重于网络舆情引导工作体系构建、引导途径和引导方法研究。在引导体系方面,主要是基于政府、高校等建立立体垂直性的工作体系、快速响应工作机制和专业化的舆情引导工作队伍;在引导途径和方法方面,主要是整合线上线下思政教育资源,加强思想引
25、领,进行有效的预警和干预。一些经典的管理理念在实践中应用,如通过分析奥情主体的年龄、知识等特点合理利用鱼效应避免舆情快速扩散形成蝴蝶效应,1 5 利用混沌理论分析高校网络奥情传播特征建立多方主体交互引导策略,1 6 将社会伦理道德和规范融到高校网络思政教育体系中,1 7 等。在第二阶段,高校网络舆情引导更加关注舆情主体的特征,深入分析大学生的心理特征和网络行为习惯,将强制性的舆情堵、控转变为以教育和疏导为主的主动对话机制,增强舆情引导效果。大学生主要使用微博、微信等社交平台参与网络热点事件,发表意见和观点,有必要充分研究这些热点社交平台的功能和特点,并制定有针对性的舆情引导对策。1 8-1 9
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