网络社交媒体中特定社会安全事件的侦测分析与态势评估研究

The particular social security incident refers to a burstiness security incident which is distributed in the network social media for endangering national security, social stability, national unity. The incidents are different from network attack incidents, its purpose is to distribute the harmful information which endanger national security and social stability. These information have the characteristics of complex and hidden, and does not lead to equipment failure or network breakdown, there is not any alarm information, the detection and evaluation of situation are difficult and there is little research on it. The goal of this project is to establish a theoretical system of detection analysis and situation evaluation for particular social security incidents in social media, explore the particular social security incidents information dissemination mechanism and interaction orderliness of the concern group in social media. Research ideas: to construct the basis database for social security incidents based on multi-source social media -> to design the feature attributes system and corresponding feature extraction algorithms for social security incidents -> to extract feature attributes of the social security incident and build the feature attributes knowledge base for particular social security incidents -> to research on dissemination mechanism model and algorithm, sub-incidents detection, recognition and tracking algorithm, concern group identification analysis and interaction rules, situation evaluation and prediction model, for particular social security incidents, based on the feature attributes knowledge base -> to construct a practical system for detection analyzing and situation evaluating of particular social security incidents in the social media.

特定社会安全事件是指网络社交媒体中发布传播的危害国家安全､社会稳定、民族团结等突发性安全事件。该类事件不同于网络攻击类事件,其以传播危害国家安全和社会稳定的不良信息为目的,具有强度小､信息繁杂､隐蔽性高的特点,且不会导致设备故障或网络瘫痪，也不存在任何告警信息，其侦测和态势评估的难度较大，研究较少｡本项目的目标是建立一套适用于社交媒体中特定社会安全事件的侦测分析与态势评估的理论体系，探索该类事件信息在社交媒体中的传播机理及关注群体的互动规律。研究思路：构建基于多源社交媒体的社会安全事件基础数据库->设计社会安全事件的特征属性体系及其相应的特征提取算法->提取特定社会安全事件的特征属性并构建面向该类事件的属性知识库->基于该属性知识库，研究社会安全事件信息的传播机理模型与算法、子事件的侦测识别与跟踪算法、事件关注群体的识别分析与互动规律、事件的态势评估及预测模型->构建相应的实验系统。

本研究中的特定社会安全事件是指网络社交媒体中发布传播的危害国家安全、社会稳定、民族团结等突发性安全事件。该类事件不同于网络攻击类事件，以传播危害国家安全和社会稳定的不良信息为目的，具有强度小、信息繁杂、隐蔽性高的特点，且不会导致设备故障或网络瘫痪，也不存在任何告警信息，其侦测和态势评估的难度较大，相关研究较少｡因此，开展网络社交媒体中社会安全事件的侦测分析及其态势传播的机理研究，具有很强的理论意义和实用价值，还具有十分重要的政治意义和社会效益。.本项目以自然语言处理技术为指导，开展网络社交媒体中特定社会安全事件的侦测分析与态势评估方法研究。在多源数据采集与融合、知识图谱构建、特定社会安全事件的特征分析与侦测方法、特定社会安全事件传播机理、态势评估与预测等方面展开研究。取得的创新性成果如下：.（1）提出了一种多数据源的社交媒体数据采集方法及预处理方法，在知识图谱构建方面，提出了两种基于双向LSTM模型的优化模型以及两种基于命名实体词性的关系抽取优化模型；在事理图谱构建方面，提出了一种基于Bert-BiLSTM-CRF的事件要素标注模型，并提出了基于规则的事件因果关系判别模型和基于Bert的事件因果关系判别模型。.（2）提出了一套基于特征词的社会安全事件文本信息特征表示体系，基于该体系提出了一种基于多种词特征的微博突发事件检测模型。提出了一种基于情感计算与层次化多头注意力的负面新闻识别方法和一种基于评论异常度的新浪微博谣言识别方法。.（3）提出了一种面向微博的社会安全事件的影响力评估方法；从用户属性特征、社交特征和事件特征方面构建了一套用户转发预测特征体系，并提出了一种社会安全事件中用户转发行为预测模型、传播路径预测模型。提出了一套社会安全事件特征抽取模型及相关话题识别、追踪以及趋势预测模型；提出了社会安全事件相关舆情的传播分析及预测模型。.（4）提出了基于网络结构特征的重点关注用户挖掘算法、特定事件关注群体观点衍化关键要素识别方法以及特定社会安全事件关注群体的观点引导方法。提出了一种面向新浪微博的LSTM-CNNS的情感分类框架和基于情景建模和卷积神经网络的微博个性化推荐模型。.（5）基于三个态势评价一级指标，提出了一套面向特定安全事件的态势分析及预测模型；设计了情感趋势分析指标体系，构建了公众对特定社会安全事件的情感趋势分析与预测模型。