【摘 要】
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摘 要：基于经典的传染病模型，引入情绪感染理论，构建刻画网民正负情绪交互的动态演化改进SIR模型，结合后疫情时期爬取的实际数据，通过MATLAB模拟仿真分析了后疫情期间网络舆情的演化趋势，验证了结果的有效性。研究结果表明：社会公信力和网民信息风险感知力的提升可以提高正面情绪净化率，从而使网络舆情的演化朝着积极的态势发展，对政府部门防控疫情和维护社会稳定具有积极意义。 关键词：网络舆情;情绪感染
【机 构】
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河北科技大学经济管理学院,河北科技大学数据科学与智能计算研究中心
【基金项目】
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河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2019GJJG188)。
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基于经典的传染病模型,引入情绪感染理论,构建刻画网民正负情绪交互的动态演化改进SIR模型,结合后疫情时期爬取的实际数据,通过MATLAB模拟仿真分析了后疫情期间网络舆情的演化趋势,验证了结果的有效性.研究结果表明:社会公信力和网民信息风险感知力的提升可以提高正面情绪净化率,从而使网络舆情的演化朝着积极的态势发展,对政府部门防控疫情和维护社会稳定具有积极意义.
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