【摘 要】
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[目的/意义]政务微博是政府发布公共信息、与民众互动的重要平台,是创新社会治理的重要内容。因此,政务微博信息发布之后的转发规模对于预测网络舆情有重要意义。[方法/过程]
【机 构】
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中国科学院科技战略咨询研究院,安徽大学,吉林大学,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目“在线社交网络上舆论传播的扩散途径、传播机制和影响分析研究”(编号:71403262)、面上项目“公共政策舆情风险识别、评估、预警及对策研究”(编号:71774154)、国家社科青年基金项目“面向网络突发公共事件的政务微博‘微能力’研究”(编号:17CGL074)和国家自然科学面上基金项目“公共政策发布的网络舆情预警建模与应对策略研究”(71573247)研究成果之一
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[目的/意义]政务微博是政府发布公共信息、与民众互动的重要平台,是创新社会治理的重要内容。因此,政务微博信息发布之后的转发规模对于预测网络舆情有重要意义。[方法/过程]从政务微博用户特征、内容特征、时间特征三个维度,提取特征体系,构建政务微博信息转发规模预测模型,用来刻画影响政务微博转发规模的政务用户权力层级、职能领域、传播形式等影响因素,通过比较多种机器学习算法测算政务微博转发规模分类预测的性能。[结果/结论]研究结果表明,随机森林算法在预测分类中表现最优;在对影响政务微博转发规模的特征重要性排序实验中
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