经济热点话题在社交网络中的传播分析——以“中美贸易战”为例

 2022-01-17 11:01

论文总字数:22272字

目 录

1绪论 1

1.1研究背景 1

1.2研究意义 2

1.3研究框架 2

2国内外文献综述 4

2.1国外研究综述 4

2.2国内研究综述 4

3相关理论 6

3.1社会网络分析 6

3.2中心性指标 6

3.2.1点度中心度 6

3.2.2介数中心度 7

3.2.3亲密中心度 7

3.3传播结构指标 7

3.3.1传播规模和到达率 7

3.3.2传播深度和广度 8

3.3.3节点传播率 8

4数据处理 8

4.1数据选取 8

4.2数据整理 9

5传播特征分析 10

5.1舆情演进分析 10

5.2整体舆情分析 12

5.3网络直径 14

5.4中心性分析 15

5.4.1点度中心度 15

5.4.2介数中心度 18

5.4.3亲密中心度 20

6传播结构分析 21

6.1全局结构特性分析 21

6.2个体结构特性分析 21

7总结 23

7.1结果分析 23

7.2现实意义 24

7.3研究局限 24

参考文献 24

致谢 27

经济热点话题在社交网络中的传播分析——以“中美贸易战”为例

张雪莹

,China

Abstract:To study the characteristics and laws of information dissemination in the Internet environment, in order to improve the communication efficiency, information dissemination quality, and realize the application of public opinion control and so on.This paper takes the "Sino-US trade war" as an example.The social network analysis method is used to study the information transmission characteristics of economic hot topic in the weibo network and explore the key users of microblog information.The paper uses visualization software Gephi to generate public opinion cloud map,researches the point centrality,betweeness centrality, closeness centrality in order to describe the characteristics of transmission.The propagation structure is described from the scale, the arrival rate, the depth, the breadth and the node propagation rate.The results show that there are key nodes in the transmission of economic hot topics.To some extent, They can guide the public opinion development direction. Grasp the characteristics of official and unofficial forwarding and strengthen supervision and management.

Key words:weibo;hot topic of economy;social network analysis

1绪论

1.1研究背景

现如今,随着互联网的迅猛发展,在线社交网络越来越成为促进生活中人与人之间交流的重要的信息载体,推动着互联网向现实世界的逐渐靠近。据《第41次中国互联网络发展状况统计报告》显示,截止2017年12月,我国网民总数已达到7.72亿,全年共计新增4074万网民,互联网普及率为55.8%,较上年增长了2.6个百分点[[1]],如图 1-1所示。近年来,大量的在线社交网络平台不断涌入人们的视野并且越来越广泛地被网民使用,国外有Twitter、Facebook等应用平台,以及国内的新浪微博、人人网等。这标志着在线社交逐渐成为互联网新时代重要的人际交往方式、用户可以创建自己的“媒体”,通过分享消息、日志、视频等方法,对外发布、传播信息,这些信息内容涉及社会热点、经济、娱乐、个人生活等各个领域[[2]]。互联网逐渐与传统的线下社交网络相结合,并形成了更庞大的在线社交网络系统。

图1-1 中国网民规模和互联网普及率[1]

2009 年“新浪微博”诞生,微博开始走进大众视野,继而在短期内迅猛发展,被广泛使用。根据《第41次中国互联网络发展状况统计报告》显示,2017年微博使用率达到40.9%,较上年增长3.8%[1]。新浪微博逐渐成为实现人与人之间交流最大的微博平台,为话题探讨以及公共社会的管理提供了一个开放的格局,成为我国最具影响力的微博网站。随着社会化媒体的兴起,新浪微博凭借其区别于传统话语平台的开放、公开、交互以及平民等优点,迅速发展形成一个全新的交流平台。民众可以更加便捷地获取信息并参与话题讨论。新浪微博以其自身优势对整个社会话语平台起到舆论控制、信息发酵的作用,并对公民意识、公共空间以及公共话语权的发展产生了重大影响。

1.2研究意义

(1)对经济热点话题的传播分析,有利于正确把握经济热点话题的传播特点及规律。

随着经济全球化趋势加深,发展迅速、多样化、规模大是现如今经济发展呈现出的主要特点,为我国的经济发展带来了更大的机遇以及挑战。经济热点话题越来越成为人们日常生活关注的重要议题之一,因此有必要了解此类信息在微博上的传播特点及规律,以期能提高传播效率,信息传播质量。

(2)基于新浪微博展开研究,有利于民众及时把握经济热点话题的演进情况。

新浪微博拥有海量优质的信息资源,具有信息获取方便及时等优势,逐渐成为网民获取新闻、感知外界消息的重要微博网站,对引导中国社会的舆论和话语形态产生深远的影响;其次因其具有多媒体交互参与的特点。基于微博平台的信息传播更新了传统的信息传播模式,用户不再仅仅作为信息的接受者,而是更大程度的参与话题讨论。这也表明对于某一话题的讨论及扩散,若无正确引导,极易造成谣言的大幅扩散,引发公众的不安。同时,研究经济热点话题在微博平台的传播特点,能够让更多的民众及时追踪话题的演进情况,参与话题讨论。

(3)研究经济热点话题的微博传播特点,有利于为政府及相关部门揭露事实真相、引导舆论提供理论基础,为公众提供健康的网络与和谐的社会环境。

选取经济热点话题,因其与民众现实生活息息相关,具有热切关注度,民众对话题的产生及走向有大量的疑问和情绪,迫切希望及时获得官方解答。选取“中美贸易战”这一话题作为研究对象,关注度较高,获取数据较全面并有说服力。其次由于互联网信息技术的发展,使得媒介融合的程度日益加深,社会信息的生产方式以及信息的传播模式都发生巨大改变,经济热点话题也随之在不同平台展现出全新的传播特点。

1.3研究框架

本文的结构一共分为七章,主要框架如下:

第一章主要介绍了本文的研究背景,并从多角度分析研究意义,阐明本文论述框架。

第二章主要是针对国内外研究现状进行分类综述,并提出本文主要研究方向

第三章主要对文中所涉及到的社会网络分析法及重要指标相关概念做简单的介绍。

第四章主要是采集并筛选数据,从新浪微博上筛选出不同来源两条的微博,采集博文的转发数据,通过对传播数据的整理,利用Gephi运行整理后的数据。

第五章主要是先刻画时间演进分布图,从随时间变化角度描述传播特点。从点度中心度、介数中心度、亲密中心度三个指标来描述传播网络的特征,并且使用Excel绘制相关图表,对比两种微博数据总体传播特征,总结出微博传播过程中具有关键节点的特点。

第六章主要是从传播规模和到达率,传播深度和广度,节点传播率等指标对微博传播结构进行刻画。

第七章针对本文所做的研究分析工作,得出结论,反思不足之处和缺陷,对未来的研究做出展望。绘制框架图如下:

图1-2 研究框架

2国内外文献综述

当今社会,信息传播在人们生活,社会进步等问题上具有深刻内涵和重要现实意义。近年来,在线社交网络中的信息传播问题越来越受到国内外专家学者的广泛关注。网络中海量的在线信息数据也为工作开展提供了丰富的素材和物质基础,使得研究人员对信息传播的规律有了更深刻的认识。

2.1国外研究综述

  1. 微博话题扩散研究及模型建立。

Ru Wang等[[3]]列出了影响新浪微博信息传播的多种可能因素。参考数据密集型计算理论,对其各种功能特点进行总结。改进并重新定义了动态模型,以准确描述社区特征。基于此提出了SEINR模型,对基本的再生数、平衡点的存在以及网络的稳定性进行了详细的分析说明。Jun Pan和Huizhang Shen[[4]]基于2013年松江电池工厂事件、2012年发生的冀中苏启东纸业事件展开分析。研究发现微博上的群体性事件扩散系统符合幂律,Zipf定律,1/f噪声和自相似性。Lu Deng等[[5]]提出了一种基于标签和双向交互的算法,提出向前传播和向后传播来更新标签传播权。并通过优化三个子数据集的参数来量化这两种传播的影响。

为更好的提高信息传输效率,有学者结合用户行为研究,刻画信息传播特点。如Kai Lei等[[6]]建立了一个深圳微博社区图来分析用户行为,探索用户人气对社交网站的影响。利用二部图和单模式投影分析了转发和评论活动的相似性,揭示了这两种行为之间的弱相关性。此外,还对用户的转发行为进行了深入的描述,并对用户性别的转发行为进行了研究。

  1. 基于信息传播的实际应用。

Sung-Eun Kim等[[7]]以目标图像形成提供经验证据,致力于了解旅游信息质量在社会媒体中的作用。研究结果帮助旅游管理者建立合理的营销策略,通过社交媒体的传播吸引更多的游客。Hua Bai和Guang Yu[[8]]以雅安地震为例,为了通过受害者在灾后的负面情绪检测潜在的关联事件,提出了一个包括三个阶段的结构化框架。结果表明该框架在余震和潜在的公共危机等事件监测中表现良好,对灾后救灾过程和应急管理具有重要意义和实用价值。

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