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2014 , Vol. 58 >Issue 04: 65 - 70

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2014.04.011

情报研究

网络论坛视角下突发事件舆情的关键节点识别及分类研究

  • 曹学艳 ,
  • 段飞飞 ,
  • 方宽 ,
  • 张仙 ,
  • 李仕明
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  • 1. 电子科技大学图书馆;
    2. 电子科技大学政治与公共管理学院;
    3. 电子科技大学计算机学院;
    4. 电子科技大学离退休工作处;
    5. 电子科技大学经济与管理学院
曹学艳，电子科技大学图书馆副研究馆员，博士，E-mail：caoxy@uestc.edu.cn；段飞飞，电子科技大学政治与公共管理学院硕士研究生；方宽，电子科技大学计算机学院硕士研究生；张仙，电子科技大学离退休工作处科员，硕士；李仕明，电子科技大学经济与管理学院教授，博士，博士生导师。

收稿日期: 2013-12-26

  修回日期: 2014-02-01

  网络出版日期: 2014-02-20

基金资助

本文系2012年度国家自然科学基金重点支持项目“'情景-应对型’非常规突发事件演化规律动态评估预测模型与方法”（项目编号：91224001）研究成果之一。

收起

Research of Identification and Classification of Emergencies Key Nodes Based on BBS

  • Cao Xueyan ,
  • Duan Feifei ,
  • Fang Kuan ,
  • Zhang Xian ,
  • Li Shiming
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  • 1. Library of University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731;
    2. School of Political Science and Public Administration, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731;
    3. School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731;
    4. Department of Retired Work, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731;
    5. School of Management and Economics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731

Received date: 2013-12-26

  Revised date: 2014-02-01

  Online published: 2014-02-20

Fold

摘要

认为在突发事件的舆情传播过程中，网络论坛中影响力大的关键节点左右传播的走势。设计一种完整的网络舆情节点挖掘和分类的技术方法，包括原始数据挖掘、数据结构化、节点影响力测算与识别、关键节点论坛影响力计算、关键节点分类等，涉及GooSeeker、Gephi、LeaderRank等算法和软件，并以“7·23动车事故”为例进行具体分析。通过研究揭示出网络舆情的结构复杂性、无标度性、子社区结构等特征，得到“网络名人型”和“事件关注型”两类关键节点的演化规律，对网络舆情的科学应对具有参考价值。

关键词： 突发事件; 网络舆情; 关键节点; 网络论坛

本文引用格式

曹学艳 , 段飞飞 , 方宽 , 张仙 , 李仕明 . 网络论坛视角下突发事件舆情的关键节点识别及分类研究[J]. 图书情报工作, 2014 , 58(04) : 65 -70 . DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2014.04.011

Abstract

In the information spread process of emergencies, the powerful key nodes in BBS often decide the spread trend of Internet public opinion.This paper designed a technical method which integrating data mining, data structure, node measuring and recognition, key nodes influence calculation, key node classification etc., involving the algorithm and software such as GooSeeker, Gephi, LeaderRank, taking the 723 train accident as the example.It revealed the characteristics of network public opinion including the complexity of structure, scale-free and community structure etc.,and got two kinds of key nodes as "web celebrities" and "event focus".This has the reference value to the network public opinion response.

Key words： emergency; Internet public opinion; key node; BBS

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