摘要：随着全球化的不断深入,我国与其他国家和地区在政治、经济和文化等多个领域的交流与合作更加频繁,如何将自己的声音和文化更加有力地传递给世界?本研究以社交媒体Twitter作为研究对象,抽取十余万条推文及其传者、受众的样本进行分析,考察在全球社交网络的传播中,什么样的国家或地区在传播中国文化的过程中作用和效果更为重要,这种效果与该国家或地区的社会网络位置具有何种关联。

摘要：本文提出微博"意见典范"的概念和问题,并对其现象和路径进行实证分析。以新浪微博用户(N=7825)为样本,结合文本挖掘、统计分析,考察在微博使用中的典范用户阶层及其作用、路径和后果。研究发现如下:其一,微博虚拟社会中的"意见典范"用户强调的不是"意见领袖"的帖子扩散力或使其他用户接收、认同、扩散某种意见或者讯息的作用,而是从"内容扩散"到"用户内容整体特征扩散"的转变。其二,微博用户表现出朝向顶部的"意见典范",用户社会层级发生内容趋近化的"引力",其程度和被吸引用户的影响力"能量"大小成正比。其三,用户的影响力和该用户相似于全体用户的平均程度成正比。其四,个体在向"典范"发生内容趋同的过程中减少丰富性、差异性,带来个体趋于自我重复、封闭、窄化的"信息茧房"后果。意见典范及其典范化作用描述的,不是从用户主动地施加于其他用户的某种转变,而是微博中不同影响力"能量"级的用户趋同的客观演化机制;它描述的也不只是一种静态的用户群体或网络社会层级的静态划分,更重要地是微博中一种动态而确定性的社会内容同质化。

摘要：听力是英语教学中的一个重要环节,同时也是学生学习中的一个难关。要想突破这个难关,提高学生听力理解能力,首先要必须了解学生的困难,针对学生的实际设计训练方案,训练做到层层突破,注重各种能力的综合应用。因此学生发挥主观能动性,多听多练是重要的。

摘要：基于对网络信息进行LDA主题模型的文本挖掘和实证分析,考察网络舆情的变化与上证指数的涨跌幅之间的关联性。编写网络爬虫抓取"今日头条"网站中的一千三百余万条帖子,通过LDA主题模型的方法将网络新闻和帖子分为100类主题,考察各类主题在每天的网络舆情中所占的比重及其变化情况。分析结果显示,网络舆情中部分主题所占比重的变化情况,与上证综指涨跌幅之间具有关联性。这既反映着网络舆情作为"社会传感器"与金融市场中的社会后果之间的关联,也从网络信息挖掘的角度为有限理性和有限注意力背景下的行为经济学研究提供有益路向。

摘要：在推特(Twitter)上抓取10万余条关于"中国文化"的帖子及其发布者信息,以及收藏或点赞该帖子的用户样本信息,并将用户所属区域按照国家或地理区位划分出39个版块。在对数据进行清洗后留下39行×39列的传受连通关系,根据不同信息版块用户的发布、点赞和收藏情况,运用社会网络分析法确定其在全球传播中的位置。同时,采用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型计算向量夹角的余弦值(余弦距离),刻画不同版块用户的信息内容相似度。最后得出某版块用户所处的社会网络位置与该版块和其他版块的平均信息距离呈现显著正相关关系的结论。

摘要：水电工程投资上升主要是由于自然条件变化、主要材料和设备及台班费的变化、设计变更引起的超资、国家政策变化、工期延长等原因引起的。控制的措施是：在设计中进行造价控制，通过控制工程进展来控制工程投资。

摘要：通过对"今日头条"帖子的文本挖掘和LDA主题模型分析,计算7天内的LDA主题在分布上的变动情况,然后和上证指数等主要股指涨跌幅进行多元线性回归分析,最后再运用支持向量机(SVM)算法以LDA数值作为自变量特征对股指涨跌进行预测,以此考察网络舆情主题变化和股指涨跌幅之间的关联,从而研究网络舆情作为"社会传感器"在金融市场领域对于股票指数的影响。研究结果表明,LDA主题模型的变动与上证指数、沪深300、深证成指、创业板指等主要股指之间均存在相关性,能够解释60%以上的股指变化,网络舆情变动还能够有效地对股价涨跌进行预测。这不仅从网络舆情动力学角度反映了社会注意力的结构性变化,还显示了"社会传感器"作用与股票市场之间存在的联系,为网络舆情挖掘在行为经济学领域的应用提供了更丰富视角。

摘要：为清晰而明确地掌握社交媒体使用与用户信息窄化的关系及其作用程度,选取典型的社交媒体之一新浪微博(N=7 825),分析微博使用度、活跃度、影响度的现实指标所伴随的用户信息窄化。从两方面实证考量用户内容在多种使用指标中的信息窄化。结合配对样本t检验的结果显示,微博媒介的使用程度越高的用户层级,其语义上的自我相似度越高,内容类型的分布均衡程度和丰富程度越低。