[发明专利]一种基于结构洞的网络舆情控制方法

说明书

本发明涉及舆情控制技术领域，公开了一种基于结构洞的网络舆情控制方法，包括：将社交网络划分为多个社区并获取社区之间的结构洞用户；预测结构洞用户的最终观点极性；基于结构洞用户的最终观点极性生成符号网络图；对符号网络图进行平衡性分析，若符号网络图不平衡则，通过调整结构洞用户之间的追随关系使符号网络图呈平衡状态。本发明在无需削减用户知情情况、尊重个人隐私、保证社区结构完整性的前提下实现网络平台中舆情的引导，保证了网络社交平台平稳、和谐的交流环境。

技术领域

本发明涉及舆情控制技术领域，具体是指一种基于结构洞的网络舆情控制方法。

背景技术

随着信息技术和科学技术的发展，社交网络平台越来越多元化，其中，以微信、Facebook为代表的即时通信软件可以帮助人们进行实时交流；以微博、Twitter为代表的博客平台可以让人们发布实时的主题信息，并对平台上的热点话题进行评论，发表自身的观点。网络社交平台的开放性与实时性赋予了网民发表观点意见的快速性和接受他人信息观点的便捷性。当大量的网民集中讨论某一话题时，就可能会形成舆情。舆情的发展有两面性，网民的观点可能会向着积极、正面的方向发展，这符合社会发展需要和人民的期望；但是网民的观点也有可能向着消极、负面的方向发展，这可能导致相关事件发展的不确定性，甚至是社会的动荡。因此，如何保证社交网络中舆情的正确走向，确保社会平稳安全发展，是网络信息化时代面临的一个重要问题。

网络社交平台有着明显的社区性，社交平台会根据不同的地理位置、研究方向、兴趣爱好等将平台用户划分成不同的组群。基于共同语言，同一社区的用户通常偏好接受社区中相同或者相似的观点，引发各种社区之间相互隔绝甚至对立，这很容易导致自我肯定现象的发生，随着自我肯定人数的不断增加，由于接收信息的闭塞，网络中就会出现“回声室效应”。“回声室效应”是社会网络中，人们往往会根据各自的兴趣等形成不同的社区，在同一社区中的用户会因为观点的相似性不断肯定自身的观点(这里表现成过度的正向或者过度的负向)，无法被与自身观点相差较大的观点所影响，失去对事件正确的判断性，这种效应对整个社交网络、社会舆论会产生消极的影响。

为解决以上问题，在必要时，需要对网络舆情进行引导。但在现有网络舆情引导上，其主要方式包括利用行政手段约束，主流媒体引导和雇佣大量人员发布消息等。这些方式简单粗暴，容易造成参与者的反向认知、情绪累加和政治冷漠等问题，并且需要大量人工参与，效果极其低下。如专利“一种社交网络中群体行为的引导方法”(专利申请号：CN201510025468.0)提出的在在线社交网络中通过数据挖掘技术控制智能体的行为特征引导群体行为的方法，其通过添加智能体使得社交网络中参与舆情话题讨论的参与者尽可能的减少。但这样会剥夺大量用户的知情权，甚至有可能影响用户对整个事件的正确认识，虽然能够达到舆情引导的目的，却没有保证事件在社交网络中的正常传播。

发明内容

基于以上技术问题，本发明提供了一种基于结构洞的网络舆情控制方法，用于在无需削减用户知情情况、尊重个人隐私、保证社区结构完整性的前提下实现网络平台中舆情的引导，保证了网络社交平台的平稳和谐的交流环境。

为解决以上技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种基于结构洞的网络舆情控制方法，包括：将社交网络划分为多个社区并获取社区之间的结构洞用户；预测结构洞用户的最终观点极性；基于结构洞用户的最终观点极性生成符号网络图；对符号网络图进行平衡性分析，若符号网络图不平衡，则通过调整结构洞用户之间的追随关系使符号网络图呈平衡状态。

作为一种优选的方式，将社交网络划分为社区并获取社区之间的结构洞用户包括：基于社区发现算法将社交网络划分为多个社区；基于结构洞发现算法获取社区之间的结构洞用户。

作为一种优选的方式，预测结构洞用户的最终观点极性包括：获取结构洞用户的初始观点极性；获取结构洞用户所追随的邻居结构洞用户对结构洞用户的观点影响力；基于初始观点极性和观点影响力获取结构洞用户的最终观点极性。