論文の概要: Rating the Crisis of Online Public Opinion Using a Multi-Level Index System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14740v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 15:25:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 12:20:10.528511
• Title: Rating the Crisis of Online Public Opinion Using a Multi-Level Index System
• Title（参考訳）: マルチレベルインデックスシステムを用いたオンライン公開意見の危機評価
• Authors: Fanqi Meng, Xixi Xiao, Jingdong Wang
• Abstract要約: マルチレベルインデックスシステムに基づくオンライン世論の危機度を評価する手法を提案する。 リアルタイムインシデントを用いた実験により,インターネット利用者の感情的傾向を客観的に評価できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.18765258858367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online public opinion usually spreads rapidly and widely, thus a small incident probably evolves into a large social crisis in a very short time, and results in a heavy loss in credit or economic aspects. We propose a method to rate the crisis of online public opinion based on a multi-level index system to evaluate the impact of events objectively. Firstly, the dissemination mechanism of online public opinion is explained from the perspective of information ecology. According to the mechanism, some evaluation indexes are selected through correlation analysis and principal component analysis. Then, a classification model of text emotion is created via the training by deep learning to achieve the accurate quantification of the emotional indexes in the index system. Finally, based on the multi-level evaluation index system and grey correlation analysis, we propose a method to rate the crisis of online public opinion. The experiment with the real-time incident show that this method can objectively evaluate the emotional tendency of Internet users and rate the crisis in different dissemination stages of online public opinion. It is helpful to realizing the crisis warning of online public opinion and timely blocking the further spread of the crisis.
• Abstract（参考訳）: オンラインの世論は通常急速に広まり、小さな事件はおそらく非常に短い期間で大きな社会危機へと発展し、信用や経済の面において大きな損失をもたらす。 本稿では,オンライン世論の危機を多段階指標システムに基づいて評価し,イベントの影響を客観的に評価する手法を提案する。 まず,情報生態学の観点から,オンライン世論の普及メカニズムを説明する。 このメカニズムにより、相関分析と主成分分析により、いくつかの評価指標が選択される。 そして、ディープラーニングによる訓練を通してテキスト感情の分類モデルを作成し、インデックスシステムにおける感情指標の正確な定量化を実現する。 最後に,多段階評価指標システムと灰色の相関分析に基づいて,オンライン世論の危機度を評価する手法を提案する。 実時間インシデント実験により,インターネット利用者の感情傾向を客観的に評価し,オンライン世論の広汎化段階において危機を評価できることを示した。 オンライン世論の危機警告を実現し、危機のさらなる広がりをタイムリーに阻止するのに役立ちます。

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