检索结果-内蒙古大学图书馆

共生理论视域下突发事件网络舆情反转形成路径研究——基于fsQCA定性比较分析

情报科学 2024年第6期42卷 74-82页

作者：张柳易思雨王慧相甍甍吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117

【目的/意义】突发事件网络舆情反转现象的频繁发生,为相关舆情管理部门进行舆情治理带来了严峻挑战,掌握网络舆情反转的形成路径可有效提高舆情反转的可预见性,有利于及时实施网络舆情的监管与引导。【方法/过程】本文基于共生理论视角... 详细信息

【目的/意义】突发事件网络舆情反转现象的频繁发生,为相关舆情管理部门进行舆情治理带来了严峻挑战,掌握网络舆情反转的形成路径可有效提高舆情反转的可预见性,有利于及时实施网络舆情的监管与引导。【方法/过程】本文基于共生理论视角,构建突发事件网络舆情反转形成路径分析框架,以30个热点突发事件舆情案例为研究样本,运用模糊集定性比较分析法(fsQCA),提取媒体报道、网民表现、群体压力、政府介入、内容敏感度、信息传播形式、认知偏差7个条件变量,探究网络舆情反转的组合逻辑和形成路径。【结果/结论】结果表明,网络舆情反转的形成更倾向于多元组态影响,依据共生单元,将网络舆情反转路径归纳为网民表现矛盾型、媒体报道偏差型和共同作用型三种组合路径,多因素间彼此作用,共同促成网络舆情反转现象。【创新/局限】揭示网络舆情反转形成路径中各条件变量之间复杂的因果作用关系,有效拓宽了共生理论的研究维度,后续可增加案例选取容量验证研究结果的普适性。

关键词：突发事件舆情反转共生理论形成路径 fsQCA

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基于深度学习的学生课堂专注度测评方法

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数据分析与知识发现 2023年第6期7卷 123-133页

作者：王楠王淇吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 吉林省商务大数据研究中心长春130117

【目的】通过构建有效的专注度表情数据集及设计学生课堂专注度联合评价模型,解决现有学生专注度测评方法存在的缺乏相关表情数据集及模型准确率不高的问题。【方法】基于真实的在线课堂场景进行数据采集,构建适合专注度识别的表情数据... 详细信息

【目的】通过构建有效的专注度表情数据集及设计学生课堂专注度联合评价模型,解决现有学生专注度测评方法存在的缺乏相关表情数据集及模型准确率不高的问题。【方法】基于真实的在线课堂场景进行数据采集,构建适合专注度识别的表情数据集W-AttLe,设计改良的VGG模型对数据集进行评估及专注度表情识别;将表情得分与正脸得分结合构建学生课堂专注度的联合评价模型,计算被检测学生的实际课堂专注度水平得分。【结果】在专注度表情识别上,通过调参优化步骤对识别表情的网络结构进行调整和验证,结果表明所构建的VGG16+Dense+Dropout(lr=1e-5)改良模型在4种对比模型架构中的准确率最高,达到92%以上;在专注度评价上,联合专注度得分较专注度表情单一指标得分对学生专注度的评测更为精准。【局限】在训练模型的过程中没有设计更多的消融研究,未探究更深层次的神经网络。【结论】构建的W-AttLe人脸数据集适用于判别学生课堂专注度;提出的联合专注度评价模型弥补了单一指标模型的不足;提出的知识点测试与理解度自测结合的加权测试方案对联合专注度模型进行了有效验证。

关键词：深度学习专注度测评人脸识别

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用户对社交机器人智慧信息服务的感知价值影响机理研究——来自元分析的证据

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情报科学 2023年第4期41卷 72-82页

作者：贾微微李晗别永越张浩瑜吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117

【目的/意义】从感知价值视角系统解构社交机器人智慧信息服务用户感知利益与感知风险权衡及效应机制,优化社交机器人服务体验,为提升数智赋能中国式现代化智能信息服务水平提供参考依据。【方法/过程】结合媒介等同理论和元分析,对63... 详细信息

【目的/意义】从感知价值视角系统解构社交机器人智慧信息服务用户感知利益与感知风险权衡及效应机制,优化社交机器人服务体验,为提升数智赋能中国式现代化智能信息服务水平提供参考依据。【方法/过程】结合媒介等同理论和元分析,对63篇代表性文献257个效应值进行归纳诠释,解构社交机器人智慧信息服务价值感知路径及服务效果作用机制。【结果/结论】社交机器人信息媒介对服务效果的影响通过双价值路径实现:更高水平拟人化、功能属性、用户媒介关系、社会影响增加感知利益提高服务效果。较低水平用户媒介关系、社会影响增加感知风险降低服务效果。社交机器人类型及应用领域在信息服务价值感知机制中起调节作用。【创新/局限】厘清了社交机器人信息媒介的效应机制,解构了智慧信息服务用户感知价值的内在理论逻辑,后续研究需进一步拓展对智慧信息媒介效应边界的探索。

关键词：社交机器人智慧信息服务拟人化感知利益感知风险

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基于线性二次型调节器的四轮转向与分布式集成控制方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第9期54卷 2414-2422页

作者：吴量顾义凡邢彪马芳武倪利伟贾微微吉林大学汽车底盘集成与仿生全国重点实验室长春130022 河南工程学院机械工程学院郑州451191 吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

本文基于线性二次型调节器,集成四轮转向和直接横摆力矩控制设计了一种车辆稳定控制器,实现协同控制策略的创新。该控制系统采用分层结构,上层为基于线性二次型调节器的横摆力矩决策层,下层为驱动力分配层。上层控制器采用迭代法实时求... 详细信息

本文基于线性二次型调节器,集成四轮转向和直接横摆力矩控制设计了一种车辆稳定控制器,实现协同控制策略的创新。该控制系统采用分层结构,上层为基于线性二次型调节器的横摆力矩决策层,下层为驱动力分配层。上层控制器采用迭代法实时求解黎卡提方程得到后轮转角与附加横摆力矩,以完成对质心侧偏角、横摆角速度的优化;下层控制器采用平均分配与序列二次规划两种分配方法,对求得的纵向力与附加横摆力矩进行四轮转矩分配。为了验证控制器的有效性,采用前轮转角阶跃、正弦两种工况对其进行仿真及实车试验。结果表明:该控制器能够使车辆质心侧偏角、横摆角速度较好地追踪理想值,车辆稳定性得到了提高;同时,序列二次规划法更好地降低了轮胎负荷率并延长了电机控制器的使用寿命。

关键词：车辆工程协同控制线性二次线调节器控制四轮转向分布式驱动

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碳交易政策对高碳产业绿色全要素生产率的影响研究

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经济纵横 2024年第7期 56-66页

作者：刘颖吕明俐刘双丰吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117 中共吉林省委党校吉林长春130112

本文以碳交易市场中交易规模最大的电力行业为例,基于超效率SBM方法对样本省份和城市2010—2019年电力行业的绿色全要素生产率(GTFP)进行测算,构建多期DID模型,实证检验碳交易政策对高碳产业GTFP的影响。研究发现:碳交易试点政策能够显... 详细信息

本文以碳交易市场中交易规模最大的电力行业为例,基于超效率SBM方法对样本省份和城市2010—2019年电力行业的绿色全要素生产率(GTFP)进行测算,构建多期DID模型,实证检验碳交易政策对高碳产业GTFP的影响。研究发现:碳交易试点政策能够显著提升试点地区电力行业GTFP,地区二氧化碳排放量与对外开放程度均不利于电力行业GTFP的提升;使用基准线法进行碳配额分配的地区电力行业GTFP明显提升,但历史法的作用效果并不显著;碳交易政策通过推动电力行业再生能源技术进步来提升GTFP;地区数字化水平对碳交易政策推动电力行业GTFP提升有正向调节作用;碳交易政策的效果在不同区域存在一定差异,我国东部地区碳交易政策提升电力行业GTFP的效果突出,而在中部与西部地区短期内政策效果尚不明显。为推动高碳产业绿色全要素生产率的提升,应加快建立和完善配额分配体系、健全碳交易市场信息披露体系、加强数据统计与核算、推进高碳产业绿色能源结构改革、加快推动数字经济高质量发展。

关键词：碳交易政策碳配额绿色全要素生产率碳达峰碳中和

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舆情事件向量预训练模型

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 189-197页

作者：王楠谭舒孺谢晓兰李海荣吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541006 新疆理工学院信息工程学院新疆阿克苏843100

目前舆情预测研究中,事件表示具有一定的主观性和静态性,没有充分表达出事件演化的动态性和演化性,很多特征需要通过分析事件发展的完整过程得到,导致构建的预测模型并不能实现舆情现象发生前的预警目的。构建了事件预训练模型,实现基... 详细信息

目前舆情预测研究中,事件表示具有一定的主观性和静态性,没有充分表达出事件演化的动态性和演化性,很多特征需要通过分析事件发展的完整过程得到,导致构建的预测模型并不能实现舆情现象发生前的预警目的。构建了事件预训练模型,实现基于评论数据的事件特征向量自动生成,并用于训练下游舆情反转预测模型。结合事件的主观评论与时序信息,通过构造评论词、事件词向量、事件词、事件句,将抽象的事件特征向量生成问题转换为自然语言预处理问题,基于Transformer结构提出了一种新的建模方式,实现事件特征向量自动生成及舆情反转预测。提出的模型用于舆情反转预测下游任务时,在测试集中对反转事件的预测率达到100%,实现了反转点之前预测出反转现象的目的。同时,该预测模型还可以较为准确地预测生成第二天的事件句,在对测试集的n折交叉验证中仅有11%的事件出现了预测误差,为研究舆情演化相关问题提供数据和方法基础。

关键词：舆情反转预测事件特征预训练舆情演化自然语言处理 Transformer

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基于LDA的突发事件应急管理主题热度与演化分析

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情报科学 2023年第6期41卷 182-191页

作者：张柳王慧相甍甍吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130017

【目的/意义】挖掘国内外突发事件应急管理主题,进行主题热度及演化分析,以拓宽学科交叉研究背景,推动突发事件应急管理体系建设。【方法/过程】以WOS和CNKI数据库为文献分析数据来源,基于LDA模型对不同时间窗口的文献进行主题挖掘,引... 详细信息

【目的/意义】挖掘国内外突发事件应急管理主题,进行主题热度及演化分析,以拓宽学科交叉研究背景,推动突发事件应急管理体系建设。【方法/过程】以WOS和CNKI数据库为文献分析数据来源,基于LDA模型对不同时间窗口的文献进行主题挖掘,引入支持度确定主题热度,采用DSSM算法计算主题相似度,进一步确定主题演化路径。【结果/结论】主题热度上,国内侧重于突发事件的应急措施管理,国外则侧重于医疗应急管理的理论研究与解决;主题演化上,国内突发事件应急管理的相关主题关联度更高,而国外突发事件应急管理研究的延续性更强。【创新/局限】科学地展示出主题间演化路径及强度变化趋势,以可视化分析的角度更直观地对比国内外突发事件应急管理研究的异同关系,但定量研究相对不足。

关键词：突发事件应急管理 LDA模型主题热度分析演化分析

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基于舆情事件演化分析及改进KE-SMOTE算法的舆情反转预测研究

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数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 396-407页

作者：王楠李海荣谭舒孺吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 吉林财经大学经济信息管理研究所长春130117 桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541006

【目的】当新的舆情事件出现时,准确高效地预测出该事件是否会发生反转。【方法】首先,根据舆情反转事件反转点前的演化特点及演化过程构建事件特征;其次,通过设计聚类中心数自动寻优过程提出改进的KE-SMOTE算法,对正负样本分布悬殊的... 详细信息

【目的】当新的舆情事件出现时,准确高效地预测出该事件是否会发生反转。【方法】首先,根据舆情反转事件反转点前的演化特点及演化过程构建事件特征;其次,通过设计聚类中心数自动寻优过程提出改进的KE-SMOTE算法,对正负样本分布悬殊的事件集合进行均衡处理;再次,基于均衡处理后的事件集构建以神经网络为基础的集成学习分类模型,实现舆情反转预测;最后,选取2021年发生的30个热点舆情事件对所构建的模型进行验证,并对预测结果与真实结果不符的事件逐一分析错误原因,同时对于如何避免舆情反转现象提出相应的对策建议。【结果】本文构建的集成学习分类模型在测试集上的预测准确率为99.7%,同时,较高的召回率显示所有反转事件均被预测正确,与舆情反转预测任务的要求相符。【局限】随着舆情反转事件从发生到反转之间的时长越来越短,可以获取的数据集也越来越少,所提出的特征和模型是否依然有效值得深入研究。【结论】所构建的基于改进KE-SMOTE算法的舆情反转预测模型可以在事件发生初期较为精准地识别出舆情反转事件。

关键词：舆情反转 KE-SMOTE算法神经网络集成学习对策研究

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基于深度学习的事件特征提取与舆情反转预测

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情报杂志 2025年第3期44卷 107-118页

作者：王楠杜豪谭舒孺李海荣姜家慧吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 吉林财经大学大数据与交叉科学研究院长春130117 桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541006 新疆理工学院信息工程学院阿克苏843100

[研究目的]针对目前舆情事件特征构建存在的问题,考虑事件文本差异性,挖掘更加准确合理的事件深层特征,并用于网络舆情反转预测。[研究方法]基于注意力机制和Transformer等深度学习方法构建了一个事件特征提取模型Doc2EV:对于事件描述文... 详细信息

[研究目的]针对目前舆情事件特征构建存在的问题,考虑事件文本差异性,挖掘更加准确合理的事件深层特征,并用于网络舆情反转预测。[研究方法]基于注意力机制和Transformer等深度学习方法构建了一个事件特征提取模型Doc2EV:对于事件描述文本,提出基于等级掩码注意力的事件描述特征提取模型HMA_EV,生成事件描述特征;对于事件评论文本,使用最新的事件评论特征提取模型NL2ER-Transformer,生成事件评论特征;将提取的事件描述特征和事件评论特征进行融合,生成完整的事件特征并用于舆情反转预测。[研究结果/结论]研究表明,基于Doc2EV模型生成的事件特征向量在舆情反转预测任务上取得97.83%的准确率,高于其它基线模型组合。等级掩码注意力机制有利于捕捉不同平台、不同事件文本之间的关联性和重要性,有利于提取到关键性的事件描述特征;不同事件文本特征适用不同特征提取器进行提取,融合后的事件特征更全面准确;Doc2EV模型能够很好地实现舆情反转预测任务。

关键词：舆情事件舆情反转预测深度学习等级掩码注意力事件特征提取异质平台 Doc2EV

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基于博弈论视角的短视频用户信息传播模型及实证研究——以“钟薛高烧不化事件”为例

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情报理论与实践 2023年第9期46卷 142-148,141页

作者：王楠宋晓宇姜家慧李海荣吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117 吉林财经大学吉林省商务大数据中心吉林长春130117 新疆理工学院信息工程学院新疆阿克苏843100

[目的/意义]探究短视频用户的信息传播过程及演化规律有助于相关部门科学认知舆情发展态势,提高舆情危机处理能力。[方法/过程]在传统SEIR模型基础上,考虑网民的观点交互,将传播者分为谣言传播者和信息澄清者。基于此,构建SICR模型,并利... 详细信息

[目的/意义]探究短视频用户的信息传播过程及演化规律有助于相关部门科学认知舆情发展态势,提高舆情危机处理能力。[方法/过程]在传统SEIR模型基础上,考虑网民的观点交互,将传播者分为谣言传播者和信息澄清者。基于此,构建SICR模型,并利用Python爬取抖音平台上关于“钟薛高烧不化”事件的短视频评论进行数据处理和仿真实验,验证模型的适用性。[结果/结论]信息澄清者在舆情爆发期增加发声渠道、占领舆论高地,采取处罚措施严惩谣言传播者,有利于引导事件转为正面讨论,促使真实信息被大众知晓,平息舆论。

关键词：网络舆情 SIR模型博弈论政府干预仿真分析

来源：评论

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