食品安全事件中微博转发影响因素研究 ——以“海底捞事件”为例

发布时间：2025-07-02 01:42

　　随着经济、工业的快速发展,人们对食品的追求从满足日常需求提高到绿色、健康的层面。然而,在种植、运输、加工、销售食品的过程中,参与者们彼此之间信息不对称,致使食品安全事件频频发生。食品安全问题就像戴着脸谱的恐怖活动,必须要引起政府部门的高度重视。微博(无特殊说明,均指新浪微博)的传播方式多样,包括评论、关注、转发等,其中转发是主要方式。对于转发量多的消息,其传播是爆炸性的、核裂变式的。在食品安全事件中,身处“微时代”的政府人员要及时把控局面,维护网络正常秩序。然而,绝大多数政府微博运营人员,由于不了解微博用户的行为习惯和微博内容的特征,从而无法及时发布影响力大的微博,致使政府微博处于“呆滞”状态。那么政府人员通过微博如何发声最有成效?研究微博转发的影响因素就显得极为迫切。文章在界定食品安全事件、梳理国内外文献的基础上,以2017年社会反响较大的“海底捞事件”为例,先对事件时间节点进行梳理并基于百度指数数据进行舆情分析。根据百度指数平台披露的事件舆情周期及关键字采集微博数据,数据清洗后,再基于词典的方法对博文进行情感分析,了解网民对事件的情感变化趋势。最后,将博文情感变量和其他变量作为输入变...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

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内容摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 研究意义
        1.2.1 理论意义
        1.2.2 现实意义
    1.3 食品安全概念界定
    1.4 国内外研究现状
        1.4.1 食品安全网络舆情
        1.4.2 微博转发影响因素研究
        1.4.3 文献综述
    1.5 研究内容和框架
    1.6 创新点
第2章 微博及分析方法介绍
    2.1 微博介绍
        2.1.1 微博定义及微博元素
        2.1.2 微博传播的主要方式
    2.2 分析方法介绍
        2.2.1 列联分析
        2.2.2 情感分析
        2.2.3 随机森林模型
第3章 “海底捞事件”舆情分析
    3.1 事件概述
    3.2 舆情分析
        3.2.1 舆情走势
        3.2.2 网民观点
        3.2.3 事件影响
    3.3 本章小结
第4章 微博转发影响因素分析
    4.1 微博数据说明
        4.1.1 数据采集
        4.1.2 数据清洗
        4.1.3 数据分布
    4.2 情感分析
        4.2.1 构建词典
        4.2.2 文本数据预处理
        4.2.3 情感值计算
        4.2.4 情感变化
    4.3 微博转发影响因素的随机森林模型
        4.3.1 数据预处理
        4.3.2 模型建立
        4.3.3 模型评估
        4.3.4 特征重要性
    4.4 重要特征的列联分析
        4.4.1 重要特征的列联分析——博主信息
        4.4.2 重要特征的列联分析——博文信息
        4.4.3 最终特征
    4.5 本章小节
第5章 主要结论与建议
    5.1 主要结论
        5.1.1 “海底捞事件”总结
        5.1.2 微博转发影响因素
    5.2 建议
参考文献
后记



本文编号：4055025