基于大数据的涉警网络舆情多阶段干预决策建模研究

在大数据爆炸的时代,网络舆情、尤其是负面网络舆情管理,已成为管理层面临的难题和亟需解决的决策问题.基于目前涉警网络舆情事件研究更多偏向于定性研究,应用大数据和动态优化理论,从历史事件中寻找舆情演变规律,创新性的提出从负面评论占比的角度量化系统状态和干预效果,创造性的在涉警网络舆情这一社会管理领域首次应用马氏决策过程展开研究,通过转移概率矩阵给出涉警网络舆情在不同状态下、不同干预行动下的动态发展转移规律.同时,以马氏决策过程计算结果作为系统的初始状态,应用向后递归值迭代算法进行干预行动选择策略动态寻优,分别给出了有限阶段、无限阶段各状态下的最优干预行动选择策略.案例对比研究表明,结论可为舆情管理部门提供量化决策支持,对不同状态下的干预行动选择策略提供辅助参考.     

基于TOPSIS的网络舆情态势等级模糊多指标综合评价模型

网络舆情是社会舆情在网络空间中的映射,体现了社会稳定和谐程度.网络舆情态势分析对于有效预测和把握舆情导向具有重大的意义.文章主要研究构建基于TOPSIS的网络舆情态势等级模糊多指标综合评价模型.首先,根据网络舆情态势演化形成原因和发展规律,建立了网络舆情态势等级评价三级指标体系,提出了基于有序比值方法的网络舆情态势等级评价指标权重的确定方法.然后,构建了基于TOPSIS的网络舆情态势等级模糊多指标综合评价模型.最后,通过魏则西事件验证了该模型的有效性和适用性,并与线性加权综合评价模型进行对比分析,说明了文章模型的优越性.研究结果对政府和相关舆情监管人员及时有效的管理和引导网络舆情具有重要的指导意义与参考价值.     

中国房地产网络舆情分析

随着互联网技术的运用,基于文本挖掘的网络舆情分析,近年来也越来越受到学术界相关人士的关注。本文结合词云、关联规则、文本倾向性分析等数据挖掘与可视化技术,对2015年第二季度中国房地产网络舆情进行了实证研究与分析,在论证相关方法可行性的基础上,构建了网络舆情分析的基本框架。基于分析本文发现了该季度热点话题的分布与关联,并对各个话题的总体倾向性水平进行了评述,给出了相关政策建议。     

基于企业网络舆情的客户满意度分析及管理方法

社交网络平台的迅速发展,促使网络舆情成为企业获取商业情报、扩大竞争优势的重要信息来源。本文针对网络舆情环境下的企业客户关系管理问题展开研究。通过构建企业客户推动式信息反馈模型,描述了企业客户、网络用户与企业网络舆情间的联系,并依据信息反馈模型,提出变尺度聚类算法。该算法将传统聚类方法的求解过程由单一尺度分析扩展到多尺度分析,克服了实际数据聚类应用过程中的聚类结果特征不显著问题。本文选取新浪微博作为数据源,利用企业网络舆情数据集和企业客户数据集进行数据分析实验。实验结果表明,企业可以通过获取与其主营业务相关的网络舆情信息,实现客户满意度预测;同时,变尺度聚类算法结果能够为企业进一步制定销售战略和销售战术提供决策支持。     

高校网络舆情危机演化GERT模型及其应对机制和策略

首先分析了高校网络舆情危机演化过程,构建了高校网络舆情危机的GERT演化模型,设计了"分级应对"机制,通过百度指数和阶段活动持续时间两个主要指标进行危机等级判断,为管理者提供了有效的决策依据.建议管理者建立事前预防、事中控制、事后反思和监测的应对机制,来防止危机的扩大和再次发生.最后,用案例验证模型、应对机制和策略的有效性.     

面向微博突发事件的高校网络舆情态势计量研究

围绕微博突发事件警情、警源、警兆三个维度,基于微博舆情主体、微博舆情内容、微博舆情传播和微博受众四个层次,构建了面向微博突发事件的舆情态势计量指标体系,并针对传统的微博舆情态势难以定量化的问题,提出了基于Vague集的微博突发事件舆情态势计量模型与方法,最后以"中国留学生马里兰演讲事件"为例进行了实证研究,从而为管理者敏感监测高校微博舆情、引导舆论方向、实施舆情疏导提供决策支持.     

基于并行阻塞策略的社交网络舆情传播控制方法

近年来,随着社交网络的不断普及,负面舆情信息对经济、社会和文化等造成的威胁不断放大.现有方法多通过剔除节点或边集实现舆情传播控制,却难以适应现今规模巨大的社交网络环境.基于此,基于阻塞自回避行走算法提出了融合边与节点集移除的并行舆情传播控制方法,并基于GPU框架应用成本约束函数对算法进行改进,提高了所提算法在大规模社交网络图中的适用性,且使用改进前推回代算法进行求解.最后,基于多种真实社交网络数据集进行实验,结果表明:所提CN-OPC法能对社交网络舆情传播进行有效控制,控制效率与精度较经典算法均有较大提升,这说明并行阻塞策略可用于大规模社交网络舆情传播控制,未来可进一步尝试多策略并行的控制方法在社交网络环境中的应用.     

基于层次分析法的企业网络舆情危机应对评价研究

网络舆情危机应对评价是企业在新的舆论背景下研究危机应对的重点.采用定量和定性分析有机结合的层次分析法确定指标体系及权重,给出了企业网络舆情危机应对评价的步骤,并进行了评价验证.该评价体系为相关单位网络舆情危机应对评价提供一定的参考和指导.     

基于文本挖掘的网络舆情分类研究

文章基于机器学习中的无监督学习Kmeans文本聚类算法,依据中宣部舆情分类标准,实证研究了天涯杂谈2012年1月1日到2015年12月31日帖子的舆情分布情况.并对各类别的点击量和回复量之间的显著性差异进行了秩和检验.结论如下:1)政治性网络舆情所占比重最大,其次是社会性网络舆情,经济性网络舆情与文化性网络舆情占比相差不大,占比最小的为复合性网络舆情;2)各类舆情4年的占比基本保持稳定;3)不同类别帖子的回复量和点击存在显著性差异.     

网络推手参与的社交媒体舆情传播四方演化博弈

针对网络推手参与社交媒体的舆情炒作和操纵行为,探讨如何实现对社交媒体平台的舆情传播进行有效管控.构建基于网络推手、社交媒体平台、政府监管部门和网民等四方利益主体的演化博弈模型,分析各博弈主体的稳定策略,并通过实验仿真探讨关键要素对博弈模型的影响.研究得到如下结论:1)权威媒体及时辟谣能够有效阻断社交媒体平台上虚假舆情信息传播:2)政府监管部门加强对网络推手和社交媒体平台的有效监管,加大违规惩罚力度,可对网络推手起到有力警醒,督促社交媒体规范舆情信息推送流程;3)主流媒体平台发布的舆情信息较为可靠,网民对小道消息应及时查证.据此,提出政府有效监管社交媒体平台舆情传播的相关建议,为净化网络信息空间,保障网民权益,维护社会安定团结,提供决策参考.     

社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法

大群体决策过程中,少数意见十分重要,但考虑少数意见又有一定风险性,本文提出了一种社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法。首先,利用自然语言处理技术对社交媒体中公众对突发事件的传播信息进行关键词提取,再采用TF-IDF技术提取公众关心的事件属性并确定属性权重;其次,将专家之间的联系考虑到决策当中,构建决策专家之间的社会网络关系;然后,建立少数意见的识别和风险测度机制,并定义了两个风险系数:信任风险系数和偏好风险系数,通过少数意见聚集的信任风险系数调节少数意见聚集的权重,通过偏好风险系数调节群体共识,以得到共识水平较高的大群体决策方案;最后,通过“7.1”宁乡洪灾案例分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于公众偏好大数据分析的重大突发事件应急决策方案动态调整方法

针对在重大突发事件应急过程中如何根据与其相关的公众偏好大数据信息来对事件进行划分以及确定事件风险大小等问题,提出了一种基于公众偏好大数据分析的两阶段聚类算法,将事件现场公众在社交媒体上发布的偏好大数据信息进行聚类分析,识别出多个与事件相关的子事件,并得出每个子事件的客观风险级别。然后,结合专家经验判断,综合得出每个子事件的风险级别,进而选择相对应的方案。在此基础上,根据实际突发事件多阶段演变特点,描述了应急决策中多事件多方案的动态调整过程,考虑方案之间的相关性和不同子事件调整方案对各风险级别子事件的应急处置效果、应对损失以及不同方案之间的转化成本等因素,得出不同情境下的最佳调整方案。通过案例分析说明了该方法的可行性和有效性。     

多属性群决策算法及一致性分析研究

在多属性群决策中 ,集结群体意见之前必须先对群体的决策数据进行一致性分析 ,以确保群体作出的决策符合客观实际 .提出了群决策的三种三维层次模型 ;用欧几里得距离 ( Euclidean Distance)表示个人决策中方案的评价值 ;然后设置一致性指标值α,作为群体数据一致性的判断依据 ;提出了满足一致性基础上的一种群决策方法 ;最后用实例说明了算法的使用步骤 .     

非常规油气资源开发投资决策优化模型研究

非常规油气资源作为最现实的可替代能源,对其进行勘探和开发对于降低日益加大的石油供需矛盾缺口和确保国家能源安全均具有重要的战略意义。然而,非常规油气资源勘探开发十分复杂,开发投资决策好坏已经成为制约其能否实现规模化和产业化的关键问题,科学投资决策问题已逐步成为石油企业高层管理者的主要职责。针对非常规油气资源开发投资的多阶段多目标决策优化难题,以可供开发区块的资源分配为重点研究对象,从解决不同区块投资规模入手,运用多阶段决策、多目标决策和不确定多属性方案优选的方法理论,通过剖析非常规油气开发投资决策过程及其复杂性特征,将开发投资决策过程进行形式化描述并在计算机中加以实现,从而得以实现开发投资决策方案的动态性调整。本项研究不仅有助于深化多目标动态优化决策理论的研究,还为解决非常规油气资源开发投资决策难题提供一种新的思路和方法。     

基于实时公交信息的乘客乘车决策研究

实时交通信息的发布使乘客出行更具灵活性.调查乘客对实时公交系统的应用情况及功能需求,并提取乘客乘车决策规则.考虑乘客决策的"有限理性"特征构建决策模型:将乘车舒适性因素转换为时间成本,运用云模型建立定量时间到定性概念的映射;依据出行参考点确定出行方案的因素权重,建立期望效用函数;构建不同的出行场景,运用决策模型进行出行方案排序.结果表明:该模型能够更大限度地克服乘客理性限制对决策的影响,对多线路多因素方案下的乘客乘车行为做出决策,决策结果符合乘客决策规则,有助于为公交资源的规划与管理提供指导依据.     

地方政府决策绩效评价研究

地方政府决策是为解决地方特定社会问题而作出的决策和行为，其绩效对地方经济社会的发展、政府的公共管理和公共形象具有重要作用。为进一步分析地方政府决策在地区经济社会发展中的重要作用，本文构建了符合科学发展观和社会主义和谐社会要求，且具备系统、完整、可操作性的地方政府决策绩效评价体系，并对宁波政府决策绩效进行实证研究。     

基于累积共识贡献的不确定语言共识决策方法

针对不确定加型语言偏好信息下的群决策问题,提出一种基于累积共识贡献的自适应式语言共识决策方法。首先,将不确定加型语言偏好转化为不确定二元语义偏好,定义个体一致度与个体共识偏度,并利用它们构建确定专家初始权重的优化模型;然后,利用不确定二元语义的可能度构造集结模糊评价矩阵以及方案的集结群体偏好,提出专家累积共识贡献测度和群体共识测度,通过对拥有较少合作的专家权重进行惩罚让群体自适应地达成共识,无需强迫专家修改其观点,提出一种群体共识决策方法对方案排序择优。最后,通过一个算例说明方法的可行性和有效性。     

基于Bonissone近似算法的群决策方法

把模糊数学理论应用到群决策领域是解决不确定问题的有效方法 .介绍了定性语言描述转化成定量模糊序关系的方法 ;采用 Bonissone的 L-R梯形模糊数近似算法 ,提出了基数型和序数型决策问题的群决策程序 ;用实例说明了这种群决策方法的使用步骤 .     

技术创新项目投资决策方法研究

利用科学实用的多目标决策方法对企业不同技术创新投资项目进行决策评估,可为企业提供重要的决策支持,具有重要的现实意义.结合多目标决策理论和模糊数学的方法,在分析技术创新项目特点的基础上,提出了一种基于模糊数学的多目标决策方法.应用算例表明该方法用于技术创新项目投资决策是合理可行的.     

What’s so Good about a Wise and Knowledgeable Public?

Philosophers have been concerned for some time with the epistemic caliber of the general public, qua the body that is, ultimately, tasked with political decision-making in democratic societies. Unfortunately, the empirical data paint a pretty dismal picture here, indicating that the public tends to be largely ignorant on the issues relevant to governance. To make matters worse, empirical research on how ignorance tends to breed overconfidence suggests that the public will not only lack knowledge on the relevant issues, but also wisdom, in the Socratic sense of an awareness of your ignorance. While increasing the knowledge and wisdom of the public might be thought an obvious remedy, there is, as far as sound political decision-making and action are concerned, nothing particularly valuable about knowledge or wisdom per se. In fact, it might just be that what the public needs is nothing but the most basic epistemic good: true belief.