大数据背景下体育大型赛事网络舆论演变研究

　　本书借助大数据技术与方法，采用跨学科合作研究的学术视角和模型分析方法，对体育大型赛事进行网络舆论的相关问题研究。探讨数据模型下个体观点聚合、极化或出现少量观点簇的过程及动态演进影响机制，提出信息扩散过程的信息扩散模型。力求能动态把握体育赛事的舆情演化和发展趋垫，从而进一步深入了解大型体育赛事舆情可能存在的深层次问题，为更好推进大型体育赛事舆论预测、引导和宣传报道提供理论参考和实践依据。书稿丰富了认知控制的理论，也有很强的应用价值，根据现实中用户传播舆情信息的行为特征，分析体育赛事信息扩散机制和传播内在机理，提出基于个体中心网的信息交互扩散模式，为相关体育赛事的网络舆情和决策提供依据。

　　谭秀湖，吉林辽源人，1971年生，汉族，中共党员，博士后，教授，硕士生导师。1993年毕业于吉林大学，2007年哈尔滨工程大学获得博士学位，2009年电子科技大学博士后流动站出站。先后任职于哈尔滨市政府、哈尔滨移动公司、电子科技大学和巴中市广播电视台等单位，2012年调入成都体育学院。主要从事新闻与传播、知识产权保护方向研究。

第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 国内外研究现状综述
1.3.1 “舆情”研究现状
1.3.2 “大数据”研究现状
1.3.3 “网络舆情”研究现状
1.3.4 “体育赛事网络舆情”研究现状
1.4 研究内容与研究方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法
1.5 研究的重点与创新点
第二章 相关概念界定与理论基础
2.1 概念界定
2.1.1 舆情
2.1.2 大数据
2.1.3 网络舆情
2.1.4 网络舆情演化
2.1.5 体育赛事网络舆情
2.2 理论基础
2.2.1 香农信息论基础
2.2.2 信息传播及网络信息传播
2.3 传统舆情与网络舆情的差异性
第三章 网络舆情演化相关研究方法与模型
3.1 相关研究方法
3.1.1 复杂网络技术（复杂社会网络理论）
3.1.2 主流的复杂网络的演化模型
3.1.3 复杂网络上的传播动力学
3.1.4 基于社会动力学多主体建模方法
3.2 网络舆情演化模型
3.2.1 离散型观点演化模型
3.2.2 连续性观点演化模型
3.3 网络舆情演化要素
3.3.1 网络舆情演化主体
3.3.2 网络舆情演化客体
3.3.3 网络舆情演化本体
3.3.4 网络舆情演化载体
3-3.5 网络舆情的演化特征
3.3.6 网络舆情演化中的主体交互模式
3.3.7 网络舆情演化中的主体交互环境
3.4 基于信息熵的网络舆情形成模型
3.5 网络舆情的演化进程
3.5.1 网络舆情演化中的观点聚合
3.5.2 网络舆情演化中的信息扩散
3.5.3 网络舆情的观点聚合与扩散
第四章 体育赛事中的网络舆情演化及其特殊性分析
4.1 体育赛事分类
4.1.1 单项体育赛事
4.1.2 综合体育赛事
4.2 体育赛事中网络舆情的特殊性分析
4.3 体育赛事的网络舆情观点聚合影响机制
4.3.1 体育赛事的网络舆情观点聚合过程
4.3.2 体育赛事的网络舆情观点聚合影响机制
4.4 体育赛事的网络舆情观点扩散过程及影响机制
4.4.1 体育赛事的网络舆情观点扩散过程
4.4.2 体育赛事的网络舆情观点扩散影响机制
4.5 体育赛事中的网络舆情观点聚合与信息扩散
第五章 体育大型赛事网络舆情的演化预测分析
5.1 体育赛事信息传播的环境
5.1.1 外部环境
5.1.2 内部环境
5.2 大型赛事典型舆情事件
5.2.1 大型体育赛事典型个体事件
5.2.2 大型体育赛事典型集体事件
5.2.3 北京冬奥会
5.3 信息传播途径分析
5.4 模型框架分析
5.4.1 LDA主题模型
5.4.2 有界置信模型
5.5 模型指标应用分析
5.6 体育大型赛事网络舆情预测模型分析
5.7 体育赛事网络舆情治理与干预对策
第六章 总结与展望
参考文献