基于SOM神经网络的品牌丑闻微博传播分类预测研究*

摘要：

作为重要的社会化媒体，微博凭借其社会性、媒体性、广泛参与性和快速传播4大特性已成为网络舆论的主要载体。针对品牌丑闻事件在微博上的传播进行研究，选取了29个近年来在微博上有明显传播特征的品牌丑闻事件作样本，以两小时为间隔搜集事件爆出后的一周时间内的微博博文数量，记录丑闻事件传播动态变化，并运用神经网络SOM模型方法对博文的数量变化进行聚类，得到微博上品牌丑闻事件传播的五种类型：对数型、缓坡型、突变型、长坡型及堤坝型，并在Matlab软件中用指数拟合的方法对数据做预测分析。企业了解丑闻事件在微博上的不同传播类型及各自的特点，对于其在快速预测和有效应对丑闻事件以及品牌危机时，具有很好的参考和借鉴价值。

关键词：品牌丑闻、微博、舆情监测、SOM神经网络、聚类、指数拟合

分类号：F274(企业经济)

资助基金：四川省2013年哲学社会科学重点项目“大型工程建设与环境污染事件的社会风险防范及应对机制研究”SC13A002。

在线出版日期：2013-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：23-28,12