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<title cf:type="text"><![CDATA[数字图书馆论坛 -->社交媒体与网络舆情]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[政务微博反诈宣传信息的空间分布特征及聚集模式研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202508003&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[探讨政务微博反诈宣传信息的空间分布规律，揭示反诈宣传主题在地理空间上的聚集模式及其作用机制。以政务微博中反诈宣传博文为研究对象，采用Word2Vec词向量模型训练及扩展原始词汇，基于LDA主题模型提取政务微博反诈宣传主题，计算每个地区的相对主题强度；运用空间自相关分析方法评估不同反诈宣传主题的空间聚集性及区域差异，识别当前政务微博反诈宣传策略，并结合公众参与度揭示政务反诈宣传的区域传播策略。研究发现：政务微博反诈宣传主题具有多样性及针对性特征，公众对行动导向型主题的关注度更高；不同主题在地理空间上呈现显著的聚集特征，聚集区域主要集中于中部和东部地区；政务微博反诈宣传呈现出“系统性宣传”与“区域针对性宣传”相结合的模式，其中结合区域实际的针对性宣传更易引发公众关注与互动行为。]]></description>
<pubDate>2025/12/17 14:25:28</pubDate>
<category><![CDATA[社交媒体与网络舆情]]></category>
<author><![CDATA[张敏，徐鑫，张东鑫]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于情感分类和库普曼算子的网络舆情热度预测]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202508004&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为充分挖掘情感因素在舆情监测和管控中的作用，精准预测网络舆情热度趋势，本研究提出一种基于情感分类和库普曼算子的网络舆情热度预测方法。首先，构建基于BERT-CGA多特征融合的情感分类模型，充分提取情感特征并学习特征间关联，对博文内容进行情感极性分类；其次，将情感特征和库普曼算子理论引入舆情热度预测，构建融合情感因素的LSTM-EDMD热度预测模型，以LSTM算法为观测函数实现低维舆情热度指标数据到高维空间的映射，通过EDMD算法生成库普曼算子刻画系统动态特性实现热度预测，增强模型可解释性；最后，以银川烧烤店爆炸事件为例进行实证研究，实验结果验证情感因素在网络舆情热度预测中的关键作用，同时表明所提方法具有较高的预测准确性。本研究有助于政府、企业等舆情应对主体及时捕捉情感动向，准确预测舆情热度演变并制定针对性策略。]]></description>
<pubDate>2025/12/17 14:25:28</pubDate>
<category><![CDATA[社交媒体与网络舆情]]></category>
<author><![CDATA[王柯萱，高烨，李松]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[生成式AI环境下社交媒体信息迷雾的影响因素与生成路径——基于SEM与fsQCA的实证分析]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202508005&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[探究生成式AI环境下社交媒体信息迷雾的影响因素与生成路径，有助于完善我国网络空间安全治理体系，为网络信息生态优化提供理论参考。本研究基于信息生态理论、精细加工可能性模型与情绪感染理论构建社交媒体信息迷雾生成机制模型，采用结构方程模型（SEM）与模糊集定性比较分析（fsQCA）相结合的方法，对520份问卷数据进行实证分析。SEM结果显示，信息过载、交互氛围、感知个性化、信息有用性正向显著影响认知偏差和情绪感染，进而影响社交媒体信息迷雾生成，且认知偏差的路径系数高于情绪感染，是直接影响信息迷雾生成的最关键变量，感知拟人化通过情绪感染间接影响信息迷雾生成，信源可信度对社交媒体信息迷雾生成无显著影响；通过fsQCA方法分析发现3条触发社交媒体信息迷雾的路径。]]></description>
<pubDate>2025/12/17 14:25:28</pubDate>
<category><![CDATA[社交媒体与网络舆情]]></category>
<author><![CDATA[孟玺，王玥，杨伟强，李庆霜，郭亚军]]></author>
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