【摘 要】
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[目的/意义]针对同一事件新闻报道与舆情评论既相互依存又偏离的现象,通过话题识别与主题关联分析,探索新闻报道引发的舆情评论在主题内容与时间阶段上的异同,拟为研究以舆情
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,江苏省社会公共安全科技协同创新中心
【基金项目】
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南京理工大学科研训练“百千万”国家级项目“舆情事件与社会现实关联的话题发现和社会舆情主题发现研究”(项目编号:201610288040);国家社会科学基金重点项目“大数据环境下社会舆情与决策支持方法体系研究”(项目编号:14AZD084);江苏高校哲学社会科学重点研究基地“社会计算与舆情分析”(培育点)
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[目的/意义]针对同一事件新闻报道与舆情评论既相互依存又偏离的现象,通过话题识别与主题关联分析,探索新闻报道引发的舆情评论在主题内容与时间阶段上的异同,拟为研究以舆情评论表达的舆情事件和以新闻报道表达的社会现实之间的共振与偏离,进而为探究社会舆情传播规律提供参考,为服务政府科学决策提供依据。[方法/过程]以拉斯韦尔（5W）模型、LDA主题模型和Python工具为基础,设计研究思路和流程,从腾讯新闻和知乎平台上抓取新闻报道和评论的数据,经过处理加工过后加以分析挖掘。[结果/结论]研究发现：舆情事件主题会一定
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