CN108765178A - 玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法，其是基于新闻传播的广度和影响深度概念，提出了互联网传播影响力的评估方法，其中综合考虑了微博、网媒不同传播渠道，关键词提取采用由历史玩具缺陷事件聚类形成的相关关键词，最大程度包含事件范围；在微博、网媒的分平台传播影响力计算中根据反应传播广度、深度的不同指标向量计算传播影响力值。相比单一的指标，能很敏感的反应一些此高评论或者高质量用户的缺陷投诉。采用Sigmond函数作为标准化方式，区分度更高。本发明传播影响力评估方法在现实中更具实用价值。

Description

玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法

技术领域

本发明涉及一种互联网传播技术领域，特别是指一种玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法。

背景技术

玩具作为高频度消费品，和日常家庭的联系很大，而玩具的安全问题也成为家庭平稳的一种隐患。随着互联网的不断发展，越来越多的玩具缺陷投诉信息散布在互联网上，互联网作为一种重要高效的信息传递平台，吸引着越来越多行业相关人员的关注。通过互联网，消费者可以在互联网上投诉玩具的缺陷，形成维权联盟，保护自己合法权利，而作为政府监管部门也对玩具安全进行关注，主要的处理还在于找到消费热点投诉，了解消费者心声，为消费者维权提供保障。其中的难点在于纷繁多样的平台上分散的异构投诉信息的聚合，以及对一类缺陷事件影响力大小的评估。

政府监管部门在进行影响力评估时，主要基于网络媒体信息，而这些网络媒体信息对影响力评估是很有限的，单纯的从信息的相似新闻数量上的评估也是有偏见的。一种有效的评估方法应该在包含全面的相似信息集合的条件下，综合考虑不同平台，不同交互方式，不同媒体等级等因素评估事件的传播影响力。因而实际可用的玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法在质量投诉热点事件发现中至关重要，能给政府监管部门带来确实的帮助。

发明内容

本发明的目的在于解决现有玩具缺陷质量投诉杂乱无章，对比困难的缺陷而提供一种玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法，其包括以下步骤：

步骤一：根据玩具缺陷事件提取品牌+型号+缺陷表现关键词k，通过映射函数N(k→T(k))得到缺陷事件关键词集合T(k)；

步骤二：编写网络爬虫程序，根据事件关键词集合T(k)获取欲分析的某类玩具缺陷的微博信息集合X(T(k))、网媒信息集合O(T(k))；

步骤三：根据微博信息集合X(T(k))提取微博传播影响力指标向量GW_i，GW_i表示第i个微博的相关记录，L为微博信息集合X(T(k))的总记录数，i＝1，2，3……L；GW_i＝{GWfans_i,GWforwards_i,GWthumb_i}，即GW_i中包含了GWfans_i,GWforwards_i,GWthumb_i，分别为此第i个记录的粉丝总人数、转发总条数、点赞总个数；

步骤四：根据网媒信息集合O(T(k))提取网媒传播影响力指标向量GN_j，GN_j表示第j个文章的相关记录，M为网媒信息集合O(T(k))的总记录数，j＝1，2，3……M；GN_j＝{GNpr_j,GNrank_j}，即GN_j中包含了GNpr_j,GNrank_j，分别为此第j个文章的PR值、等级评定指数；

步骤五：根据微博、网媒传播影响力指标向量集合GW_i,GN_j，计算分平台传播影响力值I(GW)和I(GN)；

I(G)的传播影响值计算方式如下所示：

步骤六：计算玩具缺陷事件互联网传播影响力值I，计算方式如下：

I＝I(GW)+I(GN)。

本发明的优点是：本发明基于新闻传播的广度和影响深度概念，提出了互联网传播影响力的评估方法，其中综合考虑了微博、网媒不同传播渠道。关键词提取采用由历史玩具缺陷事件聚类形成的相关关键词，最大程度包含事件范围；在微博、网媒的分平台传播影响力计算中根据反应传播广度、深度的不同指标向量计算传播影响力值。相比单一的指标，能很敏感的反应一些此高评论或者高质量用户的缺陷投诉。采用Sigmond函数作为标准化方式，区分度更高。此传播影响力评估方法在现实中更具实用价值。

本发明有效实现了对玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估，能对玩具缺陷事件评估其传播影响力，提供热点事件评估的依据和参考，解决现有玩具缺陷质量投诉杂乱无章，对比困难的现象。

附图说明

图1为本发明评估方法的流程图。

具体实施方式

参阅图1所示，本发明揭示了一种玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法，其包括以下步骤：

步骤一：根据玩具缺陷事件提取品牌+型号+缺陷表现关键词k，通过映射函数N(k→T(k))得到缺陷事件关键词集合T(k)；

步骤二：编写网络爬虫程序，根据事件关键词集合T(k)获取欲分析的某类玩具缺陷的微博信息集合X(T(k))、网媒信息集合O(T(k))；

步骤三：根据微博信息集合X(T(k))提取微博传播影响力指标向量GW_i，GW_i表示第i个微博的相关记录，L为微博信息集合X(T(k))的总记录数，i＝1，2，3……L；GW_i＝{GWfans_i,GWforwards_i,GWthumb_i}，即GW_i中包含了GWfans_i,GWforwards_i,GWthumb_i，分别为此第i个记录的粉丝总人数、转发总条数、点赞总个数；

步骤四：根据网媒信息集合O(T(k))提取网媒传播影响力指标向量GN_j，GN_j表示第j个文章的相关记录，M为网媒信息集合O(T(k))的总记录数，j＝1，2，3……M；GN_j＝{GNpr_j,GNrank_j}，即GN_j中包含了GNpr_j,GNrank_j，分别为此第j个文章的PR值、等级评定指数；

步骤五：根据微博、网媒传播影响力指标向量集合GW_i,GN_j，计算分平台传播影响力值I(GW)和I(GN)；

I(G)的传播影响值计算方式如下所示：

步骤六：计算玩具缺陷事件互联网传播影响力值I，计算方式如下：

I＝I(GW)+I(GN)。

Claims (1)

1.一种玩具缺陷事件的互联网传播影响力的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：根据玩具缺陷事件提取品牌+型号+缺陷表现关键词k，通过映射函数N(k→T(k))得到缺陷事件关键词集合T(k)；

步骤二：编写网络爬虫程序，根据事件关键词集合T(k)获取欲分析的某类玩具缺陷的微博信息集合X(T(k))、网媒信息集合O(T(k))；

步骤三：根据微博信息集合X(T(k))提取微博传播影响力指标向量GW_i，GW_i表示第i个微博的相关记录，L为微博信息集合X(T(k))的总记录数，i＝1，2，3……L；GW_i＝{GWfans_i,GWforwards_i,GWthumb_i}，即GW_i中包含了GWfans_i,GWforwards_i,GWthumb_i，分别为此第i个记录的粉丝总人数、转发总条数、点赞总个数；

步骤四：根据网媒信息集合O(T(k))提取网媒传播影响力指标向量GN_j，GN_j表示第j个文章的相关记录，M为网媒信息集合O(T(k))的总记录数，j＝1，2，3……M；GN_j＝{GNpr_j,GNrank_j}，即GN_j中包含了GNpr_j,GNrank_j，分别为此第j个文章的PR值、等级评定指数；

步骤五：根据微博、网媒传播影响力指标向量集合GW_i,GN_j，计算分平台传播影响力值I(GW)和I(GN)；

I(G)的传播影响值计算方式如下所示：

步骤六：计算玩具缺陷事件互联网传播影响力值I，计算方式如下：

I＝I(GW)+I(GN)。