大数据环境下社会舆情传播要素之间的相互作用与传播模式研究(2)
在大数据时代，随着自媒体、社交媒体的出现，网络舆情变得无处遁形。传统媒体的公信力与权威性也由于“意见领袖”的出现而下降，同时传统媒体的时效性也由于社交媒体中出现的“草根”而下降。可以说大数据时代在社交媒体中产生了一个舆论场，它与传统的舆论场并存但表现出更强的活力。同时大数据就像一台显微镜，改善了以前研究舆情只注重“内容”而忽略“关系”的问题，通过大数据研究不仅得出网民说这句话的意义，更能由于网民所处的社会关系中得出他为什么会这么说[2]。大数据可以完整的记录舆情事件中网名的思想与行为或是情感，为舆情研究提供便利；通过对这些数据的分析，就如全球大数据研究权威巴拉巴西所说的：“93%的人类行为是可以预测的，当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。生活如此抵触随机运动，渴望朝更安全、更规则的方向发展，人类行为看上去很随意、很偶然，却极其容易被预测。[3]”
由此可见在目前网络舆情研究的过程中，大数据的价值表现极其突出，而研究网络舆情最基本的一步便是明确舆情传播要素之间的相互作用，并进一步总结出相应的传播模型。
1.2 国内外研究现状
1.3 研究方法及论文结构
本文采用了两种研究方法，首先是“文献研究法”，由于目前社会舆情传播要素之间的相互作用及传播模式在大数据环境下的研究还处于初级阶段，仅有部分相关文献及期刊可供参考，因此我先对这些期刊进行文献分析，再加上导师提供的和自己查阅的外文相关文献的研究整理成“大数据环境下社会舆情传播要素之间的相互作用和传播模式”的文献综述。文献综述分为大数据环境下社会舆情传播要素基本概述、传播要素之间相互作用与传播模式两个大部分，其中包含大数据基本概念、大数据对社会舆情研究产生的变革、传播要素在不同时期的变革、经典大众传播模式等小部分。
其次采用了“实证分析法”，从一个具体的舆情事件中找寻大数据环境下传播要素之间的相互作用及传播模式。本文选取的实例是前不久发生的成都暴打女司机事件，此次事件最早是在社交媒体微博中开始传播的，是在大数据这个时代背景下发生的，并且此次事件发生了明显的舆论反转，研究其中传播要素发生了什么作用使得舆论发生反转是很有价值的。
本文主要分为四个部分
第一部分主要介绍本文的研究的背景及意义，国内对大数据环境下社会舆情的研究现状、研究方法及研究框架。在该部分中，从四方面分析了目前国内的研究现状，并指出了研究的不足。
第二部分主要介绍大数据以及社会舆情传播要素的相关概念。通过对相关文献的阅读和整理，对有用有必要提及的概念进行梳理，并在不同的时代下对比传播要素发生了哪些转变，为下文即将提出的传播模式做铺垫。
第三部分是文章的核心部分，在该部分中主要从经典的大众传播模型、经典的传染病模型说起，再将上文分析出的结论模式化，得出互联网时代大众传播模式、大数据时代传播模式、社交媒体中的CSR模型。再透过直观的模型对社会舆情传播要素之间的相互作用进行阐述。
第四部分主要将成都暴打女士事件作为实例，首先通过自行对事件关键节点的整理，为下文的研究铺路。再利用南京理工大学信管系开发的网络舆情分析与仿真系统进行全局分析，得出社会网络关系图、评论热点、微博热点、情感分布。最后利用知微微博分析工具分析单条微博，得出舆情传播图、层级分析、情感值分析、地域分布、关键词。
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