南海网络舆情研究
南海网络舆情研究
82网络舆论研究是一个相对复杂的系统项目。与传统媒体舆论相比，网络舆论在表达、用户规模和结构特征方面更为复杂。同时，大数据时代的到来为网络舆论研究提供了机遇，也带来了巨大的挑战。在传统舆论分析理论的基础上，大数据网络舆论分析的时代应不断扩大和深化。我们不仅要从大数据的角度，从宏观和微观两个层面洞察网民的趋势，还要从知识工程和知识管理的角度挖掘舆论大数据，以更科学有效的方式提供舆论决策支持。南海问题舆论案例验证了该模型在实际舆论工作中的适用场景和实际效用。结果表明，该模型可以结合知识和大数据技术对特定话题的舆论进行深入分析和挖掘。南海争端的核心是南沙岛礁的领土主权争端和南海部分地区的划界争端。根据国际法的规定，该模型主要发生在南海周边地区占有20万平方公里。提倡中国南沙群岛全部或部分岛礁的国家主要包括越南、菲律宾、马来西亚、印度尼西亚和文莱。其中，越南入侵30个岛礁；菲律宾入侵6；马来西亚入侵3个，检查4个；文莱占领一个；虽然印度尼西亚没有占领这些岛屿和珊瑚礁，但它对邻近的水域有主权。然而，中国实际上只控制了8个（包括台湾驻扎的太平岛和中州岛），并监控了21个。南海问题舆论分析涉及国家主权、海洋权益、国际公约和国际政治形势等诸多敏感话题。中国政府和学术界非常重视南海问题的舆论工作。建立以知识和数据为驱动的南海问题舆论分析体系，有利于整合现有的南海问题舆论知识库，及时跟进相关事件的发展，为舆论指导提供决策支持。南海问题舆论分析系统的建设是基于知识和数据驱动的南海问题网络舆论分析和技术实现过程。1.利用知识库本体技术构建南海问题舆情知识库，通过对相关文献的梳理和筛选，初步形成了事件、国家、关注和岛礁四类舆论本体。以事件类别为核心，将发起或介入事件的国家、相关媒体或机构和岛礁分别纳入国家类别本体、关注类别本体和岛礁类别本体，媒体所在国家纳入国家类别本体。2.南海问题舆情数据主要通过各种渠道收集，通过网络爬虫及相关媒体收集API接口并行分发。一般来说，收集条件需要提前设置，如关键字、目标网站等。由于通过各种渠道获取的数据分散，格式不同，需要对收集的数据进行整理，对不规则数据进行规范梳理，清理不完整和不一致的数据，完成数据的统一模式转换。此外，在南海问题舆论知识库的帮助下，系统可以根据用户提供的关键词找到一组能够更准确地表达用户需求的搜索词，并根据这组搜索词实现相关内容的全面准确捕获。3.根据不同的任务问题舆论研究的复杂过程，根据不同的任务采取不同的分析策略。以热点事件跟踪为例，按时间线推进，事件的报告和评论可以在互联网上找到，从而获得事件的发展背景。例如，通过文本处理技术，收集到的网络文本和微博评论被分割，特征词被提取，主题被发现和分类，时间顺序被关联，从而获得事件的发展，网民对后续发展的态度被情感分析判断。4.南海问题舆论知识服务南海问题涉及领域广泛，知识结构复杂。随着国际形势的变化，紧急情况频繁发生，需要及时积极应对。通过舆论知识服务，一方面形成相关历史事件的发展背景图，掌握相关法律依据，占占领法律高地；另一方面要及时跟进事态发展，形成相关舆论报道，引导相关舆论，形成有利的舆论局面。5.典型事件南海仲裁案的舆论分析是基于南海仲裁案的相关信息，收集、处理和分析舆论数据，包括事件过程、涉及国家、涉及岛屿、各方意见等。鉴于南海仲裁案，中国、菲律宾、美国被纳入国家级类别库，黄岩岛、恶作剧礁、热内礁、苏比礁等岛礁被纳入岛礁类别库，报道此案Xinhua.com、Sina.com、微博和微信受到关注。舆论数据主要来自新华网、新浪等新闻网站。com今日头条，新浪微博、微信等社交媒体聚焦关键词南海问题 南海纠纷 南海仲裁，仅限于2016年7月12日南海仲裁案结果公布后一周，即7月12日0时至7月18日24时。API、搜狗微信搜索相关平台数据。每天分时处理收集到的文本数据。分词后，使用LDA该模型建模了文本数据，并得到了主题词的分布。通过对时间顺序的分析，得出了公众舆论的发展趋势。此外，提取文本数据中涉及的实体和关系，提取相关事实知识，补充南海本体知识库。与从不同平台提取的信息相比，我们可以发现南海仲裁案的信息相对集中，平台之间的转载和参考量相对较大，用户的评论相对一致，形成了相对清晰的发展背景。媒体、网民和其他相关方一致认为，中国在南海拥有合法的领土权益，南海仲裁案是一场披着法律外衣的政治闹剧。同时，利用从知识库中提取的主题词或关键词，发现南海仲裁案的发展背景和后续趋势（下图），包括2013年1月22日，菲律宾单方面提交了南海问题的国际仲裁，随后公布了多国领导人支持中国在南海问题上的立场等后续报道。与此同时，南海知识库国家级数据库也扩展到新加坡、越南、老挝等国家，岛屿和珊瑚礁基本上覆盖了与菲律宾有争议的岛屿和珊瑚礁。上述南海问题公众舆论验证了该模式在实际公众舆论工作中的应用场景和实际效用。请在下面留下评论。
