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引文資料
題名:
基于大數據分析的突發事件網絡輿情預警研究
書刊名:
情報理論與實踐
作者:
儲節旺
/
朱玲玲
出版日期:
2017
卷期:
2017(8)
頁次:
61-66
主題關鍵詞:
大數據分析
;
突發事件
;
網絡輿情
;
輿情預警
;
案例分析
;
Big data analysis
;
Emergency
;
Network public opinion
;
Public opinion warning
;
Case analysis
原始連結:
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[目的/意義]隨著社交媒體的發展,突發事件經由網絡傳播引發網絡輿情,網絡輿情的預警是引導網絡輿情,進而管控突發事件發展態勢的前提,在大數據環境中,突發事件網絡輿情的預警需要大數據分析,其對應急決策起著關鍵性的作用。[方法/過程]從國內外學者的研究經驗出發,文章將文獻研究和案例研究結合,強調網絡輿情預警中的大數據分析既需要大數據分析能力,更需要在網絡輿情預警的數據采集、輿情分析和監測預警三階段中的大數據分析技術支撐。[結果/結論]著眼于網絡輿情預警的特點,將"有形資源"——大數據分析技術和"無形資源"——大數據分析能力兩者融合突破網絡輿情預警的傳統方式,構建突發事件網絡輿情預警分析體系,增強突發事件網絡輿情預警的有效性。
以文找文
[Purpose/significance] With the development of social media,emergent events disseminate through the network and then cause network public opinion. The early warning of network public opinion is the precondition to guide the network public opinion,and further controls the development situation. In the big data environment,emergency network public opinion warning needs BDA( Big Data Analysis),which plays a critical role in decision-making. [Method/process]Starting from the research experience of domestic and foreign scholars,this paper combines literature research and case studies,and emphasizes that network public opinion warning of big data analysis needs both large data analysis ability,and more importantly the technical support in the stages of data collection,public opinion analysis and monitoring. [Result/conclusion] Focusing on the characteristics of network early warning,the paper fuses the"tangible resources"like large data analysis technology with"intangible resources"like big data analysis ability to break the traditional way of network early warning,which enhances the effectiveness of network public opinion warning.
以文找文
期刊論文
1.
Yaqoob, I.、Hashem, I. A. T.、Gani, A.、Mokhtar, S.、Ahmed, E.、Anuar, N. B.、Vasilakos, A. V.(2016)。Big data: from beginning to future。International Journal of Information Management,36(6),1231-1247。
2.
董堅峰(2014)。基於Web挖掘的突發事件網絡輿情預警研究。現代情報,2014(2),43-47。
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3.
張小明(2006)。公共危機預警機制設計與指標體系構建。中國行政管理,2006(7),14-19。
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4.
TIEN, James M.(2013)。Big data: unleashing information。Journal of Systems Science and Systems Engineering,22(2),127-151。
5.
WANG, H.、XU, Z.、FUJITA, H.(2016)。Towards felicitous decision making: an overview on challenges and trends of big data。Information Sciences,367/368,747-765。
6.
P0RTELA, F.、LIMA, L.、SANTOS, M. F.(2016)。Why big data? Towards a project assessment framework。Procedia Computer Science,98,604-609。
7.
GUPTA, M.、GEORGE, J. F.(2016)。Toward the development of a big date analytics capability。Information & Management,53(8),1049-1064。
8.
BELLO-ORGAZ, G.、JUNG, J. J.、Camacho, David(2016)。Social big data:recent achievements and new challenges。Information Fusion,28,45-59。
9.
VILLASALERO, M.(2017)。A resource-based analysis of realized knowledge relatedness in diversified firms。Journal of Business Research,71,114-124。
10.
許鑫、張嵐嵐(2010)。突發事件網絡輿情預警模式探索。圖書情報工作,2010(22),135-138。
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11.
LEE, M. J.、CHUN, J. W.(2016)。Reading others' comments and public opinion poll results on social media: social judgment and spiral of empowerment。Computers in Human Behavior,65,479-487。
12.
ZHAO, J. L.、FAN, S.、HU, D.(2014)。Business challenges and research directions of management analytics in the big data era。Journal of Management Analytics,1(3),169-174。
13.
陳敏、周江波、高暉(2013)。大型數據資源的整合共享與利用研究。電子政務,3,110-116。
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14.
GUPTA, M.、GEORGE, J. F.(2016)。Toward the development of a big da-ta analytics capability。Information & Management,53(8),1049-1064。
15.
Liu, D.、Wang, W.、Li, H.(2013)。Evolutionary mechanism and information supervision of public opinions in internet emergency。Procedia Computer Science,17,973-980。
16.
郭岩、劉春陽、余智華(2011)。網絡輿情信息源影響力的評估研究。中文信息學報,2011(3),64-71。
延伸查詢
17.
侯菲菲、張帆、梁玉琪(2016)。大數據環境下突發事件網絡輿情分析及應對策略。新聞研究導刊,2016(18),74-75。
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18.
HE, Q.、WANG, H.、ZHUANG, F.(2015)。Parallel sampling from big data with uncertainty distribution。Fuzzy Sets and Systems,258,117-133。
19.
李艷靈、李剛(2015)。大數據環境下突發事件網絡輿情分析及應對策略。電腦知識與技術,2015(15),14-15。
延伸查詢
20.
YANG, Z.、TANG, K.、YAO, X.(2008)。Large scale evolutionary optimization using cooperative coevolution。Information Sciences,178(15),2985-2999。
21.
BOLÓN-CANEDO, V.、SÁNCHEZ-MAROÑO, N.、ALONSO-BETANZOS, A.(2015)。Recent advances and emerging challenges of feature selection in the context of big data。Knowledge-based Systems,86,33-45。
22.
AGERRI, R.、ARTOLA, X.、BELOKI, Z.(2015)。Big data for natural language processing: a streaming approach。Knowledge-based Systems,79,36-42。
23.
Weichselbraun, A.、Gindl, S.、Scharl, A.(2014)。Enriching semantic knowledge bases for opinion mining in big data applications。Knowledge-based Systems,69,78-85。
24.
GHOSH, G.、BANERJEE, S.、YEN, N. Y.(2016)。State transition in communication under social network: An analysis using fuzzy logic and Density Based Clustering towards big data paradigm。Future Generation Computer Systems,65,207-220。
25.
JUN, C. N.、CHUNG, C. J.(2016)。Big data analysis of local government 3.0: focusing on geongsangbuk-do in Korea。Technological Forecasting and Social Change,110,3-12。
26.
MA, Y.、SHU, X.、SHEN, S.(2014)。Study on network public opinion dissemination and coping strategies in large fire disasters。Procedia Engineering,71,616-621。
27.
KOTVAL, X. P.、BURNS, M. J.(2013)。Visualization of entities within social media: toward understanding users' needs。Bell Labs Technical Journal,17(4),77-101。
28.
LaValle, Steve、Lesser, Eric、Shockley, Rebecca、Hopkins, Michael S.、Kruschwitz, Nina(2011)。Big data, analytics and the path from insights to value。MIT Sloan Management Review,52(2),21-32。
其他
1.
大數據應用:英國衛報的數據新聞實踐,http://www.36dsj.com/archives/2317。
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2.
美國人是如何利用大數據的應用來防止流感的蔓延,http://www. csdn.net/article/2013-01-22/2813867-big-data。
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