略论网络传播对政治民主化的积极作用

在民主制度中，大众传媒的三个核心政治职能是公民论坛、动员机制和监督机制。互联网的发展不仅使媒介形态发生了变化，也影响到社会结构和政治参与方式的变化。在近年西方关于网络民主的大讨论中，有“帝国”，“乌托邦”，“共和国”三种不同的判断。在中国，双轨政治体制是现实所需，民主集中制原则同样适用于网络。网络一方面在舆论监督方面大有作为，另一方面对于传统的舆论引导方法提出了挑战。     

基于多策略的微博位置数据获取方法研究

随着Web2.0时代发展的成熟,在以微博为代表的新社交网络平台上产生了大量含有空间位置信息和时间标识的数据,即位置数据(location data)。位置数据是大数据的一个重要组成部分,现已作为一种战略性资源被广泛应用于社会生活的多个领域,而位置数据的获取是位置数据挖掘和应用的基础。深刻分析了基于API、基于网络爬虫和基于网络数据流3种目前常用的微博数据获取方法的特点,在此基础上提出了一种基于多策略的微博位置数据获取方法,详细阐述了该方法的基本原理、基本流程和主要特点。最后通过获取新浪微博的位置数据进行实验验证,结果证实,该方法可以实现全面、高效地获取微博位置数据。     

跨媒介地图集的信息传输模型

针对跨媒介地图集这一新型的地图集表达模式,研究了其数据组织方法、跨媒介手段,系统总结了跨媒介地图集信息传输模型、数据组织方法、地图表达方法的发展变化规律,拓展了新条件下Kolacny地图信息传输模型,构建了跨媒介地图集信息传输模型,为更好地设计和制作跨媒介地图集提供了参考依据。     

新媒体时代基于政务微博新平台建设服务型政府浅议

作为社会化媒体的重要类型,微博已经成为继新闻网站、论坛、博客之后,网络舆论生成的主要载体,＂微博问政＂成为热点和趋势,政务微博也成为政府信息公开、发布权威信息、提供公共服务、加强政民互动、引导网络舆论的重要平台。随着政务微博的快速发展,一系列新问题、新挑战也逐步显现。本文结合国土资源部政务微博的现状,就如何使用政务微博为民服务,提高政务微博应用水平,促进政务微博的健康发展,提升政府公信力,提出了对策建议。     

基于GIS的突发事件网络舆情传播可视化探究

我国处于社会转型期,对突发事件引起的网络舆情分析需求迫切。微博由于其大数据特点为公众舆论和自然环境知识发现提供大量数据,将其与位置信息联系能给地理分析提供新的发现。通过用户发布的微博消息进行分析挖掘,为公众舆论监督提供帮助,为政府决策提供信息。本文在微博数据帮助下进行了数据挖掘,在空间维度上分析了舆论传播模式,使用可视化与统计方法相结合的方式探究了舆情传播规律。     

支持空间数据的跨媒介电子文档研究

针对GIS与电子文档结合技术受到越来越多的重视,但是空间数据的表达在电子文档中受到约束的问题,该文在分析对比现有电子文档中空间数据的组织方式的基础上,设计了地理坐标数据、矢量数据和属性数据的组织方法及其表达方式,并采用直接编写编码文件的方式对传统电子文档结构进行了改进,将地图作为电子文档结构中的一部分,实现了空间数据在电子媒介、印刷媒介和网络媒介中的动态地显示和统一表达,为应急测绘、地理国情普查、领导用图等专题应用提供有力的技术支撑。最后以PDF为例,通过实验设计了支持空间数据的跨媒介电子文档——MapPDF,证明了该研究的可行性和有效性。     

一种地图跨媒介出版数据模型

针对同一空间数据跨不同媒介出版时存在的重复地图制作以及视觉表达效果不统一问题,提出了地图跨媒介出版的概念。通过分析现有地图数据模型,深入挖掘PDF结构中标识内容对象、逻辑结构对象以及可选内容对象等页面内容对象的潜在优势,重点围绕要素对象编码、要素对象结构以及要素分层结构设计了地图跨媒介出版数据模型,该模型突破了过去对满足印刷要求的制图数据和地理空间数据只能分阶段或分模型描述的限制,为地图跨媒介出版数据的存储与管理创造了条件。最后经过试验测试,结果表明了该模型的可行性和有效性。     

一种基于共词网络的社交媒体数据主题挖掘方法

对社交媒体所包含文本数据的深入挖掘,有利于有效地进行后续的时空分析。提出了一种新的基于共词网络的社交媒体数据主题挖掘方法,依据词频-逆文档频率分析,自动筛选出与主题相关的关键词汇,基于微博间是否包含相同的关键词汇,提出构建以微博为节点的共词网络,并结合Louvain社区探测算法进行文本主题挖掘。所提出的方法是一种无监督方法,且具有不需要指定聚类数目的优点。实验表明,该方法在主题挖掘表现上,准确率和召回率均优于常用的文档主题生成模型。以收集的2012年北京暴雨期间包含关键词的微博为例,利用提出的方法对微博数据集进行挖掘和时空分析,结果表明所提方法在实际应用中的有效性。     

地震灾情位置微博抓取与展示

探索了一种地震灾情位置微博的抓取与展示方法。通过分析位置微博在地震灾情获取中的作用,建立了位置微博地震灾情抓取框架。基于新浪微博SDK,实现了有效位置微博的抓取;在顾及地震灾情专题属性的基础上,对抓取的微博进行分级。以云南省昭通市鲁甸地震为例,实现了灾情的提取与严重程度的图示化展示。     

基于时空主题模型的微博主题提取

已有地理主题模型没有考虑不同区域对微博主题影响程度的差异性,同时他们将时间要素离散化,难以得到连续时间上的微博主题强度。提出了一种顾及连续时间及区域影响力因素的时空主题模型。该方法将城市划分为多个区域,依据各兴趣点类型及数量对区域赋予权重以表达区域社会功能对微博主题的影响程度,基于稀疏增量式生成模型表达微博主题分布,利用Beta分布描述主题在连续时间中的强度,最终通过Gibbs采样得到时空主题模型各参数。实验表明,本文方法能发现连续时间上微博主题的演变,与已有地理主题模型相比,能更加准确地提取微博主题。     

基于地图色域特征的色域映射算法研究

分析了地图色彩跨媒介传递出现偏色现象的原因。对地图色域特征进行了研究,提出了一种基于地图色域特征的地图种类划分方法,并指出针对每类地图设计相应色域映射算法的重要性。设计了一种面向线型设色地图的色域映射算法,该算法引入Sigmoidal型函数对地图进行明度压缩,对其色域点拟合出一条直线,把直线与明度轴交点作为映射中心点进行色域压缩。将该算法与ICC绝对色度意图映射法和SGCK算法进行对比,结果表明该方法较好于前两者并能够很好保持地图的整体色貌及颜色对比度,可以提高地图跨媒介色彩再现效果。     

北京地区居民时空行为的大数据分析

信息技术的快速发展带来了"大数据"时代的到来,使得城市时空行为研究面临变革。传统的城市时空行为研究方法并不能涵盖居民空间移动的复杂性和工作生活的移动性。随着智能手机的普及,微博也成为人们日常生活中常用的社交网络。本文通过获取新浪微博的签到数据,应用GIS软件分析北京地区居民行为的时空间关系。研究发现:工作日的热点要比周末集中很多,上下班高峰期多条地铁线路客流量较大,北京地区办公地区比居住地更加集中。     

利用中文微博数据的地理情感特征挖掘

情感是一类存在于空间和时间中的地理知识,但其获取存在难度。位置社交网络为情感的度量提供了优质数据源,基于2016年9月19日—25日和2016年10月1日—7日(国庆假期)两周发布的345万条带有地理位置的新浪微博数据,通过清洗、分词以及基于词典的情感度量方法,计算了每条微博的情感倾向,通过情感聚合探测了城市微博情感的空间分布特征,并在格网尺度上分析了微博情感在时空域中的热/冷点模式及趋势。研究表明:微博整体情感倾向以积极为主,个体情感的空间分布具有随机性,城市情感的空间分布极其不均匀,表现为局部地区情感高值/低值聚集区与低-高值/高-低值异常区伴随出现的分片分布特征,且日常时期这种局部差异性更为显著;以时空立方体为格网单元,发现中国东西部地区呈现对立的情感模式,东部以情感热点模式为主,且两个时期表现为不同的时空热点类型,西部则以情感冷点模式突出,且相比于日常时期,国庆假期的冷点模式存在加强趋势。研究结果揭示了微博情感在地理时空域分布的多样性和差异性,为分析中国居民幸福感、指导社会经济发展规划等提供辅助支持。     

基于微博位置签到数据的POI更新方法

POI的现势性对于位置服务至关重要,但传统人工实地调查效率低,现势性无法满足需求。以当前用户参与数众多的微博社交网络为数据平台,提出了一种基于微博位置签到数据的POI更新方法。首先,对微博位置签到数据进行预处理,剔除语义与空间位置不一致的噪声点,在此基础上提出一种基于RANSAC算法的位置签到数据集地理配准方法,实现位置签到数据与已有地理数据库的可靠配准;然后,将位置签到数据集与已有POI数据库进行空间分析与匹配建模,对匹配不成功的位置签到数据进行有效性验证,提取有效新增数据入库用以更新POI;最后,以武汉市的街旁网位置签到数据进行POI更新实验,能够有效地发现新增POI和消失POI,为POI快速高效更新提供了全新的方式。     

微博时空大数据疫情发展过程可视化与分析技术研究

2019年末,湖北地区暴发新型冠状病毒疫情,对人民生活和国内经济造成较大的负面影响。疫情期间社交媒体尤为活跃,大量用户通过它关注疫情的发展趋势、参与疫情相关话题的讨论,这也产生了大量带有时间、空间属性的时空大数据。针对新浪微博,采用自动化方法创建了疫情时空数据库;实现了基于WebGL与GIS技术微博数据的动态可视化表达;完成了基于微博话题的分析。最终构建了一套快速、可复用的疫情相关微博数据采集-处理-可视化-分析的技术流程。利用该技术流程,以疫情话题数量暴发前期为时间区间,实现了疫情微博数据动态可视化,分析了话题热度的变化过程。     

基于微博签到的地理空间信息研究

随着Web2.0时代的来临,志愿者地理服务(VGI)逐渐改变了传统的地理信息服务模式。以新浪微博为例,从网络社会空间入手,实现了数据的获取、清洗、可视化及空间分析,对南京市热点地区进行了研究。研究表明,南京市辖区的鼓楼、建邺、秦淮等老城区和浦口、江宁、栖霞等地区分别由于商业聚集地吸引大量人流和大学城聚集成为整个城市的热点地区,集聚程度高,人流量相对较大。该模式为城市应急、城市规划、基础设施建设提供了依据,也为VGI模式下的地理空间信息研究提供了可能。     

论微博等新媒体在测绘地理信息文化建设中的作用

近年来,微博等新媒体发展势头趋猛,对全球尤其是中国的社会经济发展和文化建设带来了深刻的影响.党的第十八次全国代表大会要求,"坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路",提出"构建和发展现代传播体系,提高传播能力",微博等新媒体正是信息化的产物,也是现代传播体系不可或缺的一个重要环节,合理运用微博等新媒体推动文化建设已成为大多数党政机构、行业的自觉选择.具体到测绘地理信息行业,如何充分发挥微博等在文化建设中的作用,为"构建智慧中国、监测地理国情、壮大地信产业、建设测绘强国"发展战略的实施营造良好的文化氛围,是测绘地理信息工作者当前和未来值得关注的问题之一.     

面向微博的灾害类事件地址提取与空间定位方法——以地震事件为例

针对微博中数量庞大、更新及时的灾害类事件信息,首先利用前置后缀特征词与地址构成规则相结合的方法,高效地提取灾害类事件中地址信息,然后在分析多种网络地图服务商的地理编码API接口的基础上,基于同一事件的空间位置统计推理,实现灾害类事件空间定位与地图化表达。最后以垂直搜索获取的2017年微博地震灾害事件为例,通过实验发现,本文提出的面向微博的灾害类事件地址提取与空间定位方法具有较高的地理编码准确度。     

结合微博数据挖掘的时空特征分析

在大数据背景下处理海量数据时,数据的获取和分析手段至关重要。本文运用网络平台的开放接口API,对特定的地理区域和特定的用户采集包含时空信息的数据,建立了一个通过模拟登录自动发送网络请求,解析与提取返回数据,集数据采集、处理、入库于一体的微博数据采集系统;用微博数据的发布位置分布及集聚状态研究了用户的行为特征。试验表明,该方法可为事件发现、趋势预测、用户特征分析等方面提供信息。     

城市排水管网连通追踪分析算法研究与功能实现

在对城市排水管网进行形态特征分析的基础上,研究了数据结构中图的遍历算法在管网连通与追踪分析中的应用,并提出了一种反向追踪加标识字段的方案,其有效地解决了复杂网络中连通路径的显示问题,为其他网络追踪路径显示提供了参考。