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

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.

关键词：突发公共事件、网络舆情衰退期、RBF神经网络、SKEP算法

所属期刊栏目：43

分类号：C912.6;TP393.09;G206

资助基金：国家社会科学基金;广东省委党校共建项目

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：48-57