《面向網路輿情監管的目標群體行為特徵檢測與分析技術》是依託上海交通大學，由潘理擔任項目負責人的聯合基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向網路輿情監管的目標群體行為特徵檢測與分析技術
- 項目類別：聯合基金項目
- 項目負責人：潘理
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著社交網路等網路新媒體技術的廣泛套用，網路輿情對國家安全和社會發展的影響越來越大。國家職能部門在履行對網路輿情監管的職責中，迫切需要具有掌握和管控目標群體信息傳播行為的能力。針對這一目標，本項目對與網路輿情傳播相關聯的目標群體的信息傳播行為進行了系統研究。項目採用大數據分析挖掘，統計分析和機器學習等理論，圍繞“目標群體特徵分析與發現機理”、“目標群體傳播行為建模與預測機理”和“目標群體傳播行為控制與引導機理”三個科學問題，研究了支持網路輿情監管的基礎理論和模型方法。首先在微觀特徵維度上，提出了目標群體行為特徵選擇和檢驗技術。其次，在中觀結構層面上，提出了基於行為特徵的目標群體檢測技術。接著，在巨觀行為模式維度，建立了目標群體傳播行為模型。最後，在套用層面發展了目標群體信息傳播控制引導技術。課題研究成果將為國家職能部門網路輿情分析引導重大安全需求提供理論工具和技術手段。
結題摘要
隨著社交網路等網路新媒體技術的廣泛套用，網路輿情對國家安全和社會發展的影響越來越大。國家職能部門在行使對網路輿情監管的職責中，迫切需要具有掌握和管控目標群體信息傳播行為的能力。針對這一目標，本項目圍繞“目標群體特徵分析與發現機理”、“目標群體傳播行為建模與預測機理”和“目標群體傳播行為控制與引導機理”三個科學問題，系統地研究了網路群體的行為特徵選擇和檢驗技術，基於行為特徵的目標群體檢測技術，基於群體的傳播行為建模和預測技術，以及基於群體的傳播行為引導技術等四方面關鍵技術。取得的重要結果包括：針對群體行為特徵可計算性問題，提出了結構與屬性融合的群體特徵網路表示計算方法。針對目標群體檢測發現缺乏先驗知識的問題，提出了融合信息推理的群體發現技術。針對群體行為演化的動態特徵建模和評估問題，提出了基於群體的影響力傳播分析模型和基於博弈論的演化分析模型。針對網路群體傳播影響力最佳化關鍵要素，包括目標群體，網路結構和傳播策略等，提出了多種輿情傳播控制和引導方法。研究成果在IEEE TNNLS, IEEE Trans. on Services Computing，Knowledge-Based Systems, Computer Networks等國際期刊，以及EAI CollaborateCom，IEEE DSC等國際會議上共發表學術論文19篇（其中SCI論文5篇，EI論文12篇），並獲得IEEE DSC國際會議最佳論文獎1項。以研究成果主要內容為基礎，出版了專著1本。在理論模型基礎上，項目在社交網路群體特徵表示計算、目標群體定義與發現、基於群體傳播行為引導的輿情管理等方面突破了一系列關鍵技術，已獲得授權國家發明專利2項，並申請了國家發明專利10項。開發了網路目標群體檢測和輿情監測實驗平台及原型系統，並獲得初步套用。項目研究成果為公安及網信等國家相關職能部門進行網路空間治理提供了關鍵理論與技術支撐，對於維護國家政治、經濟、社會穩定具有重要的社會效益。
