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一种互联网
舆情信息
的分类处理方法
本发明公开了一种互联网舆情信息的分类处理方法。
电子科技大学
2021-04-10
可视化疫
情信息
移动终端平台
清华大学美术学院视觉传达设计系向帆团队运用数据可视化技术,开发了精准、及时向公众传达疫情信息的移动终端平台。除了可以第一时间了解全国各省市新冠肺炎患者的增量、总数外,公众还可以通过这个平台对相关信息进行时间维度和空间维度的对比,进而提升自身对信息的认知度、理解度和解释度。疫情流图可视化设计的形式,是一个从左向右发展的时间结构。每个省的当日确诊病例数量是一条曲线,每条曲线的垂直高度随同当日国家发布的数据变化。曲线的外轮廓高低起伏的状态可以清晰地呈现出新增病例数量的变化,并突出那些疫情严重的地区。每日流图的生成、发布和讨论,逐渐成为一种开放数据、动态传播和公共参与的实验,让更多人愿意阅读数据、理解数据。可视化设计在参与人文研究时,它本身的领域将会被拓展。随着每日数据的注入,流图的形式本身已经超出了静态表达时间的实践功能,流动的力量正驱动着我们看向疫情的终点。实时、交互的圈层图反映了各地疫情的相对程度,每一个省的城市,都集合在一个圆圈里。每一个城市的新冠肺炎确诊病例总量定义着圆圈的大小,它们紧紧地被省级圆圈包裹着,被中国和世界包围着。每个城市的位置,根据容器图的算法,按照空间面积自动分配。
清华大学
2021-04-10
作物生产主要农
情信息
多平台快速无损监测关键技术
该技术针对当前作物生产过程中主要农情信息快速提取问题,以卫星影像、无人机和高光谱数据为支撑, 运用“星-机-地”遥感协同监测技术, 准确监测作物 LAI、 氮素、 生物量等长势参数以及品质参数和产量。
扬州大学
2021-04-14
ELINT
舆情
监测系统
成果简介:ELINT舆情监测系统是北京理工张华平博士专门针对网络舆情监 测的工作要求和特点而打造的,不仅采用了专业化的搜索引擎技术,还融入 了更加智能的数据挖掘技术,可以按照文章、人物、地点、机构、话题以及事件等六维空间对网络信息进行整合挖掘;同时建立一个以日为周期的网络 舆情监测平台,同时配上以周或者以月为基础的舆情分析报告,从而提供了 一个便捷、科学、可操作性的舆情工作平台。 项目来源:自行开发
北京理工大学
2021-04-14
广东顺德宙思
信息
科技有限公司
广东顺德宙思信息科技有限公司成立于2016年,是一家三维虚拟仿真交互软件研发设计的国家高新技术企业,致力于为各行业提供数字孪生、XR虚拟仿真教育实训软件、3D数字化营销(3D动画、3D虚拟展厅、3D产品展示、3D营销小程序等)等系统开发综合解决方案服务商。产品广泛应用于数字化工厂、智慧城市、智慧园区、展览展会、高职院校、工业培训、产学研究等众多领域。
广东顺德宙思信息科技有限公司
2025-06-02
网络
舆情
分析系统
项目简介:对政府部门来说, 他们高度关注的是那些最有可能给社会舆论和国家安全带来灾难性后果
西华大学
2021-04-14
辽宁大学
舆情
大数据系统
系统重点解决舆情数据分析中可视化舆情数据采集、存储和分析方法问题。系统提供可视化舆情数据采集方法,解决了用户定义数据采集模板易用性问题。系统采用主流的hadoop系统作为存储系统,解决了系统可用性问题。系统实现了多种舆情数据分析算法,实现了舆情报告辅助生成功能,能够有效的协助舆情分析人员工作。系统数据采集吞吐量、数据存储、计算能力均具有良好的扩展性。
辽宁大学
2021-04-11
一种网络
舆情
观点收集方法
本发明公开了一种网络舆情观点收集方法。
电子科技大学
2021-04-10
基于最优模型的WEB
舆情
趋势预测方法
本发明公布了一种基于最优模型的WEB舆情趋势预测方法。该方法的基本思想就是首先对历史舆情事件进行分类获取舆情的几大类别,然后对分类获得的各个类别中事件的时间序列图进行聚类获取小类,通过保证均方误差和最小的方式求取各个小类的最优模型从而获取各个大类的最优模型集。
电子科技大学
2021-04-10
基于类脑智能的
舆情
系统研究
复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队,梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征,并对舆论引导方式提出了对策和建议。01 大数据舆论分析:把握民意趋势、挖掘事件成因团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博,依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。数据分析结果显示,疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台(实时数据的公布、武汉实行封城管控)、专家学者释疑解惑(钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断),正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓,情感指数仍有变动,多与受疫情触发的热点议题相关。02 群体画像:精准定位人群、感知个性化诉求团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体,并进行参与度的动态比较,同时对代表性群体的网络言论进行定点分析,准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。对于不同职业的用户,在疫情爆发初期,自媒体、专业技术人员和学生较为活跃,在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体,大多向外界传递了一往无前的抗疫精神,也不乏个别事件令其承受巨大压力,需要更多的社会理解和关爱。另外,由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延,私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力,大多显露出焦虑情绪,需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。对于不同地域的用户,参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高,其次是东南沿海各地,话题的地区“下沉”趋势明显。特别地,武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体,通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇,寻求社会救助,使个体诉求进入公共议程,激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张,华侨华人群体面临歧视压力,需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。03 事件关联:警惕次生舆情、完善发声渠道疫情期间,不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”,追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例,部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台,若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此,各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心,新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰,促进社会沟通与社会公平。不同的群体聚集于不同的网络社区之中,舆论表达方式也不尽相同,对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设,探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时,团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析,为网络空间现代化治理能力的提升赋能。
复旦大学
2021-04-11
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