《面向社交媒體的群體性事件態勢感知與演化機理研究》是依託首都師範大學，由韓旭擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向社交媒體的群體性事件態勢感知與演化機理研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：韓旭
- 依託單位：首都師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
網路群體性事件本質上是網民群體圍繞某事件或主題，通過網路聚集方式製造社會輿論，引發社會行動的具有重要影響力的事件。從巨觀層面上，隨著關注事件的網路用戶群體的情緒波動，群體性事件的生命周期通常會經歷預警、爆發、緩解和善後等階段性狀態，稱之為群體性事件態勢。在社交媒體上，群體性事件的主題更新快、情感波動頻繁、覆蓋人群廣，這使得信息可以迅速匯聚形成輿論，從而加劇了網路群體性事件的滋生和傳播，給國家安定、社會和諧帶來了隱患。本課題面向社交媒體從態勢感知與演化分析的角度對群體性事件進行細粒度刻畫和探究，具體研究內容包括：1、實時檢測網路群體性事件，並利用統一的語義表示對群體性事件進行跨媒體跟蹤；2、研究由個體到群體的情感聚集原理，以及群體情感隨主題、事件、時間等因素的演化機理；3、研究群體性事件態勢表征，以及群體情感與事件的互動規律，實現面向社交媒體的群體性事件態勢感知與演化分析。
結題摘要
在社交媒體中，群體性事件的主題更新快、情感波動頻繁、覆蓋人群廣，這使得信息可以迅速匯聚形成輿論，從而加劇了網路群體性事件的滋生和傳播，給國家安定、社會和諧帶來了隱患。本課題面向社交媒體從態勢感知與演化分析的角度對群體性事件進行細粒度刻畫和探究，主要圍繞以下研究內容做出一定貢獻：（1）基於情感-主題模型的群體性事件檢測，並利用統一的語義表示對群體性事件進行識別與跟蹤；（2）基於用戶特徵的群體情感演化模型，研究群體情感的聚集機制，以及群體情感隨主題、事件、時間等因素的演化機理；（3）群體事件相關信息的不確定性識別，提出了基於注意力機制的長短時記憶網路（LSTM）與卷積神經網路（CNNs）相結合的方法，進行社交媒體文本的不確定性識別。 目前，項目組已完成申請書中提出的各項工作目標，代表性成果包括：出版學術著作1本，發表SCI/SCIE檢索國際期刊論文1篇，EI檢索國際會議論文2篇，申報國家發明專利1項，榮獲中國人工智慧學會年度最佳青年科技成果獎1項。
