基于“词-主题”耦合网络的舆情话题演化研究

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进入web2.0时代,互联网已经成为公民获取新闻和发表意见的重要媒介。在网络信息传播中,新闻话题或突发事件的迅速扩散,对政府等相关职能部门构成了严峻的挑战。如何快速地跟踪新闻话题或突发事件的后续事态发展,是人们亟需解决的问题。本文通过观察特征词在演化过程中的微观特征,描述舆情事件发展过程中话题之间的演化关系,进而为相关部门进行舆情的引导和干预提供理论依据。本文以话题演化为主要研究对象,首先,通过观察特征词在漂移过程中的微观特征,分析了从词视角研究话题演化的必要性;采集一微博文本集,通过主题模型(LDA)自动提取主题,捕捉词与主题之间的映射关系,构建“词—主题”耦合网络。其次,基于“词—主题”耦合网络,分别从话题强度、话题状态和话题漂移路径三个维度分析了话题演化的内涵及其指标计量,包括:综合考虑文档数量和特征词对主题贡献的话题强度演化指标计量公式;由加权密度指数和加权中心性指数构成的二维状态演化指标;为了探测话题演化过程中与原话题在内容上发生漂移的新话题,提出了话题漂移概率计算公式。最后,选用2019年12月31日至2020年4月22日微博平台上COVID-19话题为研究实例,分析该话题的强度演化、状态演化和漂移路径。研究发现在话题演化的过程中,特征词的变化可以从微观角度揭示话题的演化;基于“词—主题”耦合网络的话题演化分析方法可以探测出舆情话题演化过程中出现的新话题。
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