CN111581477A - 一种基于信息传播的融媒体舆情引导分析方法 - Google Patents

Abstract

一种基于信息传播的融媒体舆情引导分析方法，包括：确定融媒体环境下信息传播时每个媒体的权重；基于所述权重通过微分方程构建传播模型；将每个媒体采集到的信息传播数据导入所述传播模型中，确定每个媒体的传播趋势和融媒体环境下的信息传播趋势；根据传播趋势确定融媒体环境下信息传播的控制策略。通过细分多种状态，准确预测融媒体环境下的舆情信息传播趋势，能在该环境下更优的调控和引导舆情的传播。

Description

一种基于信息传播的融媒体舆情引导分析方法

技术领域

本发明涉及舆情传播技术领域，特别涉及一种基于信息传播的融媒体舆情引导研究方法。

背景技术

融媒体是充分利用媒介载体，把广播、电视、报纸等既有共同点，又存在互补性的不同媒体，在人力、内容、宣传等方面进行全面整合，是新媒体与传统媒体叠加的新产物，它既具有传统媒体的权威性，又兼具新媒体传播速度快、范围广等优点，也是实现资源通融、内容兼融、宣传互融、利益共融的新型媒体。

信息传播的传播表现为传播者、传播渠道(媒体)、接收者等一系列传播要素之间的传播关系；信息传播的传播过程是信息传递和信息接收的过程，也是传播者与接收者信息资源共享的过程；信息传播的传播者与接收者、相关人群之间，由于信息的交流而相互影响、相互作用。

目前信息传播的研究利用了经典的传染病模型，如SIR模型、SIS模型等，通过将用户划分为易感状态、传播状态以及免疫状态，来构建不同在线社会网络中的话题传播模型，这为舆情话题传播机制的研究奠定了基础。

在前人研究的基础上，运用传播动力学方法对信息传播后的舆情传播与控制进行建模仿真，重点分析我们在舆情演进的各个阶段应该采取怎样的措施来引导舆情朝着我们希望的方向发展，提出一种合理运用控制因子促使舆情传播发生改变的方法，为干预舆情传播提供一个新思路和科学的决策依据。但目前的研究主要集中于舆情传播过程建模仿真和影响因素分析，而很少有从舆情传播应对角度进行设计。

发明内容

(一)发明目的

本发明的目的是提供一种基于信息传播的融媒体舆情引导分析方法，通过细分多种状态，准确预测融媒体环境下的舆情信息传播趋势。

(二)技术方案

为解决上述问题，根据本发明的一个方面,本发明提供了一种基于信息传播的融媒体舆情引导分析方法，包括：确定融媒体环境下信息传播时每个媒体的权重；基于权重通过微分方程构建传播模型；将每个媒体采集到的信息传播数据导入传播模型中，确定每个媒体的传播趋势和融媒体环境下的信息传播趋势；根据传播趋势确定融媒体环境下信息传播的控制策略。

进一步的，确定融媒体环境下信息传播时每个媒体的权重之前，还包括：将融媒体环境下信息传播的用户种类划分为：易感状态、潜伏状态、免疫状态、超级传播状态和普通传播状态。

进一步的，传播模型包括：

dS/dt＝-αS(I₁+I₂)-pS+qR

dE/dt＝αS(I₁+I₂)-βE-(k₁+k₂)E

dI/dt＝(k₁+k₂)E-(γ₁+γ₂)I

dR/dt＝pS+βE+(γ₁+γ₂)I-qR

其中，S为不知舆情的个体，即易感者；E为知道舆情但暂时未传播的犹豫个体，即潜伏者；R为知道舆情但无兴趣传播的个体，即免疫者；I₁为知道舆情并且立即快速传播的个体，即超级传播者；I₂为知道舆情并且立即传播的个体，即普通个体；α为转换率；β、γ₁、γ₂为免疫率；p为直接免疫率；k₁、k₂为传播率；q为免疫失效率。

进一步的，将每个媒体采集到的信息传播数据导入传播模型中，确定每个媒体的传播趋势和融媒体环境下的信息传播趋势还包括：政府单独调节每个影响参数。

进一步的，确定融媒体环境下信息传播时每个媒体的权重包括：确定每个媒体的影响因素权重；根据影响因素权重给每个媒体设置对应的媒体调查问卷；基于媒体调查问卷获得的大众意见评分，确定每个媒体的影响力分数；针对影响力分数确定每个媒体平台的权重，计算每个媒体占融媒体总体的比重，即为每个媒体的权重。

进一步的，确定每个媒体的影响因素权重包括：采用层次分析法确定每个媒体的评价指标权重；其中，评价指标包括用户数量、评论数和推荐度、访问人数、发布信息数、转发数、点赞数、内容满意度、平台满意度和用户粘度。

进一步的，根据传播趋势确定融媒体环境下信息传播的控制策略包括：

采用定性分析法，分析在不加入政府调节时信息传播趋势，并分析通过政府单独调节每个影响参数时信息传播趋势；对比加入政府调节和不加入政府调节，获得最优控制策略。

(三)有益效果

本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

细分多种状态：潜伏状态、超级传播状态以及普通传播状态等，有助于更为深刻地理解舆情话题传播的行为规律；能够准确预测融媒体环境下的舆情信息传播趋势，以及能在该环境下更优的调控和引导舆情的传播。

附图说明

图1是本发明提供的传播模型的使用示意图；

图2是本发明提供的不加入政府干预的可视化展示图；

图3是本发明提供的政府干预的可视化展示图。

附图标记：

S-易感状态，E-潜伏状态，R免疫状态，I₁超级传播状态，I₂普通传播状态；

α-S转换为E的转换率，β-E恢复到R的免疫率，γ₁-I₁恢复到R的免疫率；γ₂-I₂恢复到R的免疫率，p-S直接恢复为R的免疫率；k₁-E转换为I₁的传播率，k₂-E转换为I₂的传播率，q-R转换为S的免疫失效率。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。

本发明提供了一种基于信息传播的融媒体舆情引导研究方法，包括以下步骤：

步骤S1：确定融媒体环境下信息传播时每个媒体的权重，包括以下步骤：

其中，融媒体环境下的媒体包括：微博、微信、短视频、报纸、广播和电视。

在一实施例中，在此之前，还需要将融媒体环境下信息传播的用户种类划分为：易感状态S(Susceptible)、潜伏状态E(Exposed)、免疫状态(Removal)、超级传播状态I₁(Infective1)和普通传播状态I₂(Infective2)，细分多种状态有助于更深刻地理解舆情话题传播的行为规律。

S11：首先采用层次分析法确定上述六个媒体的评价指标权重。其中，评价指标包括用户数量、评论数、推荐度、访问人数、发布信息数、转发数、点赞数、内容满意度、平台满意度和用户粘度。

S12：再根据评价指标权重获取每个所述媒体的影响力分数。

具体地，包括以下步骤：

首先，预设每个媒体的调查问卷，在获得该媒体的评价指标权重后，根据该评价指标权重提取预设的调查问卷。

最后，将获取的调查问卷分发并获得大众意见评分，从而确定每个媒体的影响力分数。

可选的，该调查问卷中包含有主观数据，针对不同的媒体设置多个调查问卷。

在一实施例中，针对推荐度这一指标，我们在调查问卷中预先设置相关问题为“是否愿意向别人推荐使用微信/微博/短视频等”？

S13：基于影响力分数确定每个媒体的权重，计算每个媒体占融媒体总体的比重，即为每个媒体的权重。

具体地，最终每个媒体都会获得一个分数，计算每个媒体在六个媒体总体中的比重即为这个媒体的权重。

步骤S2：构建传播模型，具体模型构建如下所示：

dS/dt＝-αS(I₁+I₂)-pS+qR

dE/dt＝αS(I₁+I₂)-βE-(k₁+k₂)E

dI/dt＝(k₁+k₂)E-(γ₁+γ₂)I

dR/dt＝pS+βE+(γ₁+γ₂)I-qR

其中：S(Susceptible)为不知舆情的个体(易感状态人数)，E(Exposed)为知道舆情但暂时未传播的犹豫个体(潜伏状态人数)，R(Removal)为知道舆情但无兴趣传播的个体(免疫状态人数)，I₁(Infective)为知道舆情并且立即快速传播的个体(超级传播状态人数)，I₂为知道舆情并且立即传播的个体(普通传播状态人数)。

上述模型中，将传播过程的人群划分了多种状态，有助于更加深刻地理解舆情话题传播的行为规律。

上述模型的参数包括：

α为从易感状态S转换为潜伏状态E的转换率；

β为从潜伏状态E恢复到免疫状态R的免疫率；

γ₁为从超级传播状态I₁恢复到免疫状态R的免疫率；

γ₂为从普通传播状态I₂恢复到免疫状态R的免疫率；

p为从易感状态S转换直接恢复为免疫状态R的免疫率；

k₁为从潜伏状态E转换为超级传播状态I₁的传播率；

k₂为从潜伏状态E转换为普通传播状态I₂的传播率；

q为从免疫状态R转换为易感状态S的免疫失效率。

同时，在构建该传播模型时还包括政府干预。政府干预是通过调节传播模型中的上述参数，以调节舆情传播，最终达到舆情控制的目的。参数变化之后，传播人数也将发生变化。

具体地，图1是传播模型的使用示意图，请参看图1并结合传播模型，以对该模型进行详细说明。

当一个信息传播数据在传播时，政府不干预，则易感状态S转换为潜伏状态E的人数根据初始的α获得，潜伏状态E恢复到免疫状态R的人数根据初始的β获得，……，免疫状态R转换为易感状态S的人数根据初始的q获得。最终，该信息传播数据的传播行为能够通过本申请的传播模型详细地显示。

政府参与干预，则政府可以分别调节参数α、β、γ₁、γ₂、p、k₁、k₂、q。参数变化的同时，各个状态相互转化的人数也发生变化。且变化的过程也能在该传播模型中清楚的显示。因此，政府可以根据该传播模型准确快速地对该信息传播数据的传播行为进行调控。

因此，首先通过传播模型获得信息传播数据的初始传播趋势；如果其中某一个信息传播数据需要大范围传播、或者某一个信息传播数据需要减少传播人数，则可以通过政府干预进行调节。

步骤S3：将每个媒体采集到的信息传播数据导入传播模型中，确定每个媒体的传播趋势和融媒体环境下的信息传播趋势。

具体地，在本发明的传播模型在运行前，需要将基于三个新媒体：微博、微信、短视频，以及三个传统媒体：报纸、广播、电视，采集到的信息传播数据根据不同状态放入所构建的模型中。

这里的不同状态是指：每一个信息传播数据目前的初始状态，即易感状态S、潜伏状态E、免疫状态R、超级传播状态I₁或普通传播状态I₂。

步骤S4：确定融媒体环境下信息传播的引导策略。

具体地，包括以下步骤：

S41：从政府干预方面进行舆情控制与引导，包括：采用定性分析法，分析不加入政府干预时信息传播趋势和加入政府干预时的信息传播趋势；

S42：对比不加入政府干预和政府干预获得的信息传播趋势，将所述信息传播趋势做可视化展示；

S43：基于可视化展示得出最优舆情引导策略。

其中，可视化可以将信息传播过程和传播效果更为清晰直观地进行展示，便于分析信息传播动力过程中政府干预时参数的选择对于传播效果的影响。

具体地，图2是本发明提供的不加入政府干预的可视化展示图，图3是本发明提供的政府干预时的可视化展示图；请参看图2和图3，其中横坐标表示时间，纵坐标表示易感状态S、潜伏状态E、免疫状态R、超级传播状态I₁或普通传播状态I₂的信息传播趋势。通过上述两图对比得出：政府通过不断调节相关参数，可以控制信息传播趋势，达到舆情控制的目的。

本发明旨在保护一种基于信息传播的融媒体舆情引导分析方法，包括：确定融媒体环境下信息传播时每个媒体的权重；基于所述权重通过微分方程构建传播模型；将每个媒体采集到的信息传播数据导入所述传播模型中，确定每个媒体的传播趋势和融媒体环境下的信息传播趋势；确定融媒体环境下信息传播的控制策略。细分多种状态：潜伏状态、超级传播状态以及普通传播状态等，有助于更为深刻地理解舆情话题传播的行为规律；能够准确预测融媒体环境下的舆情信息传播趋势，以及能在对该环境下更优的调控和引导舆情的传播。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (8)

1.一种基于信息传播的融媒体舆情引导分析方法，其特征在于，包括：

确定融媒体环境下信息传播时每个媒体的权重；

基于所述权重通过微分方程构建传播模型；

将每个媒体采集到的信息传播数据导入所述传播模型中，确定每个媒体的传播趋势和融媒体环境下的信息传播趋势；

确定融媒体环境下信息传播的控制策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定融媒体环境下信息传播时每个媒体的权重之前，还包括：

将融媒体环境下信息传播的用户种类划分为：易感状态、潜伏状态、免疫状态、超级传播状态和普通传播状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述传播模型包括：

dS/dt＝-αS(I₁+I₂)-pS+qR

dE/dt＝αS(I₁+I₂)-βE-(k₁+k₂)E

dI/dt＝(k₁+k₂)E-(γ₁+γ₂)I

dR/dt＝pS+βE+(γ₁+γ₂)I-qR

其中，S为不知舆情的个体，即易感状态人数；E为知道舆情但暂时未传播的犹豫个体，即潜伏状态人数；R为知道舆情但无兴趣传播的个体，即免疫状态人数；I₁为知道舆情并且立即快速传播的个体，即超级传播状态人数；I₂为知道舆情并且立即传播的个体，即普通传播状态人数；α为从易感状态S转换为潜伏状态E的转换率；β为从潜伏状态E恢复到免疫状态R的免疫率；γ₁为从超级传播状态I₁恢复到免疫状态R的免疫率；γ₂为从普通传播状态I₂恢复到免疫状态R的免疫率；p为从易感状态S转换直接恢复为免疫状态R的免疫率；k₁为从潜伏状态E转换为超级传播状态I₁的传播率；k₂为从潜伏状态E转换为普通传播状态I₂的传播率；q为从免疫状态R转换为易感状态S的免疫失效率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将每个媒体采集到的信息传播数据导入所述传播模型中，确定每个媒体的传播趋势和融媒体环境下的信息传播趋势还包括：

加入政府干预，以调节α、β、γ₁、γ₂、p、k₁、k₂、q。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定融媒体环境下信息传播时每个媒体的权重包括：

采用层次分析法确定每个所述媒体的评价指标权重；

根据所述评价指标权重获取每个所述媒体的影响力分数；

基于影响力分数确定每个所述媒体的权重，计算每个所述媒体占所述融媒体总体的比重，即为每个所述媒体的权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述评价指标包括：用户数量、评论数、推荐度、访问人数、发布信息数、转发数、点赞数、内容满意度、平台满意度和用户粘度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定融媒体环境下信息传播的引导策略包括：

分析在不加入政府干预时的信息传播趋势，和加入政府干预时的信息传播趋势；

对比加入政府干预和不加入政府干预的信息传播趋势，将所述信息传播趋势做可视化展示；

基于所述可视化展示得到最优引导策略。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述媒体包括：微博、微信、短视频、报纸、广播和电视。

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