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自然灾害期间微博平台的舆情特征及演变——以台风和暴雨数据为例被引量：9: 2021年; 【目的】从舆论热点话题与信息传播模式等视角理解自然灾害期间微博平台的舆情特征与演变模式。【方法】采用机器学习方法对微博有效数据进行提取,采用深度学习方法对微博文本进行聚类分析,采用复杂网络分析方法对微博信息传播模式进行研究。【结果】微博分类器准确率达到0.82,有效提取出灾害相关数据;文本聚类结果能较好地体现出舆情热点演变情况;发现信息传播网络的“幂律性”和“时间不变性”,信息传播网络结构稀疏,社团规模稳定扩张但分布模式不变;灾害期间用户之间的交互加强,不同地区用户对信息来源的偏好有所差异。【局限】缺乏对不同社交平台数据的实验验证和分析比较。【结论】所提研究方法和结果可以为灾害期间的舆情发现和管理提供一定启发。; 马莹雪赵吉昌; 关键词：社交媒体社交网络舆情管理信息传播

基于神经网络的CEO表情分析及其对发布会媒体关注度的影响: 2023年; 【目的】基于神经网络检测实时视频流中的人脸表情以探究CEO在产品发布会上的情绪特征与媒体关注度的关联。【方法】收集34家电子产品公司566场产品发布会视频,通过MTCNN等模型对产品发布会上CEO的表情进行检测,结合统计学分析方法对CEO的情绪表达模式进行探究,并采用关联性分析的方法探究CEO情绪特征对发布会媒体关注度的影响。【结果】不同公司CEO在发布会中存在迥异的情绪表达模式,可聚集为与企业主营产品类型密切关联的若干类簇,各类簇中也存在截然不同的情绪惯性表达以及影响趋势,且愤怒情绪占比与发布会媒体关注度均在95%置信度下显著正相关(Pearson相关系数均大于0.21)。【局限】仅面向电子产品发布会,所采集的各公司数据分布也不均匀。【结论】应用深度学习实现了基于视频流的CEO表情快速检测,分析了CEO情绪表达模式及其影响,提出了CEO情绪管理对品牌传播等的建议。; 李洋赵吉昌; 关键词：表情分析神经网络 CEO 发布会

股吧关注网络与股票市场的关联性分析: 2023年; 【目的】探究股吧用户关注网络中用户的股票偏好及其社交结构与股票市场的关联性。【方法】采用统计分析的方法对股吧用户偏好进行观察,采用复杂网络分析方法对用户关注网络的结构特征进行度量,采用关联性分析的方法建立模型,研究网络结构与股票价格波动的相关性并进行显著性检验。【结果】股吧用户关注网络中存在关注关系的用户在股票偏好上更相似(K-S test~0.235,p~0),网络的结构会影响信息的传播结果,进而与股票价格的相似波动关联,其中网络效率这一结构变量的系数显著为负(p~0.01)。相关结果暗示关注网络传播信息的能力越强,股票价格的波动将越独立于其他股票和市场平均水平的波动,增加关注网络传播信息的能力可减少股价共同振荡。【局限】缺乏对不同社交平台数据的实验验证和分析比较。【结论】本文研究方法和结果可以为市场监管和投资者的投资行为提供一定的启示。; 李雨露赵吉昌; 关键词：社交媒体股票价格波动关联性分析信息传播能力

基于分步降维框架的股吧短文本数据关键信息抽取与个股收益预测: 2023年; 社交媒体是股市投资者获取金融信息的重要来源,其中携带的情感等信号与股价走势关系密切.但社交媒体信息表达随意,口语化严重,长度较短且语义密度低,使得基于情感词典的传统文本分析方法存在损失有价值词汇的风险.近期Fan et al.(2021)提出的分步降维框架试图通过充分利用文本本身的语义特征以提升关键信息抽取的精准性.本文将这一框架扩展至社交媒体情景,以系统探索东方财富网股吧短文本是否为个股价格走势提供有效的前导信息.具体而言,首先使用主成分分析方法提取文本中的公共因子,继而对残差矩阵依次实施变量扫描进一步过滤信息,再采用Lasso回归构建预测模型,从而在实现降维的基础上,更大程度地挖掘文本中蕴含的面向个股的独特价值语义.结果表明该框架能够较好地从股吧短文本中抽取预测个股收益的信息.此外,其识别出的具备预测能力的词汇集合也体现了社交媒体短文本不同于其他金融文本的特点,且与传统的金融情感词典差异较大.因此,该分步降维框架为分析社交媒体短文本数据提供了新思路.; 卢珊王惠文赵吉昌; 关键词：社交媒体股价预测

北京市政务微博群集的现状与发展:议题图景与服务转型被引量：2: 2017年; 随着新媒体传播环境不断发生变化,政务微博的定位与发展路径需要重新明确。借助计算机自然语言理解技术,对北京市政务微博群集进行深度分析。政务微博最为关注政治类、民生类议题,重视通知通告与政务服务功能,亦受到层级结构、职能权责、地域差异的影响。政务微博的转型发展应成为建设服务型政府的重要力量,进一步深化公共服务,提高政治传播效能,全面面向网络社会、政府治理与公众需求。; 贾哲敏赵吉昌; 关键词：电子政务新媒体

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赵吉昌