清华大学学报(自然科学版)

作者：陈舒婷, 疏学明, 胡俊, 解学才, 张雷, 张伽

单位：1. 清华大学 工程物理系, 北京 100084;<br>2. 城市综合应急科学北京市重点实验室, 北京 100084;<br>3. 北京师范大学珠海校区 国家安全与应急管理学院, 珠海 519087;<br>4. 北京师范大学 应急管理部-教育部减灾与应急管理研究院, 北京 100875

关键词：超网络,网络舆情,中心性,微博话题

基金：国家重点研发计划项目(2020YFC0833400)

网络舆情安全是社会安全的重要组成部分,识别和追踪热点话题是治理突发事件网络舆情的基础。现有研究具有网络舆情事件表征不全面、对于热点话题的识别和追踪局限于语义信息等问题。该研究基于社交、内容、话题、情感4个维度构造超网络模型,并引入时间特征作为网络的连接关系,用于定量表征时序的网络舆情事件;将话题节点在超网络中的中心性及中心性变化率作为话题热度的度量指标,实现热点话题发现及演化跟踪;应用“甘肃白银马拉松”微博舆情案例对模型和指标进行验证分析。研究结果表明：该时序超网络模型能够清晰表征突发网络舆情事件,中心性及中心性变化率指标能够准确识别和跟踪热点话题,并为实时态势研判预警、舆论引导等提供指导。

来源：2023年第6期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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