面向社会媒体的公共事件建模和预测

With the rapid development and prevalence of the Internet in recent years, social media has become important platforms for Web users to acquire information, express thoughts, share opinions and feelings. Due to the characteristics such as high activity level and information diffusion speed, public events in the physical world often go viral in social media platforms and become hot topics among the public. The modeling and prediction of public events are of great research and application importance in domains such as social marketing and public management. This proposal focuses on the public events in social media platforms and conduct research work at different levels: 1) at the microscopic level, based on a finer-grained temporal representation of events, we propose to study the event participation behavior of highly sensitive users; 2) at the medium level, with multiple events co-evolving in the same social media environment, we propose to study the relationship and interactions between different events; at the macroscopic level, we propose to model the trend and evolution stages of events. For evaluation, we use multiple large scale real-world social media data, including Tianya forum, Sina Weibo and Twitter, to verify the effectiveness of the proposed models and prediction methods.

近年来，随着互联网的迅猛发展和普及，社会媒体已经成为人们获取信息、表达思想以及分享观点和情感的重要平台。由于社会媒体平台具有活跃度高和信息扩散迅速的特点，物理世界中发生的社会公共事件常常可以通过新兴的社会媒体平台达到病毒式传播，成为社会热点话题。对社会媒体事件进行建模和预测研究在网络营销、公共管理等多个领域具有十分重要的研究和应用价值。本项目聚焦社会媒体中的公共事件，在多个层面开展事件建模和预测工作：在微观层面，基于更细粒度的时序事件表示，研究重点用户在公共事件中的参与行为；在中观层面，在多事件共同演化的社会媒体环境下，研究事件间的关联和相互作用关系；在宏观层面，对事件的未来演化趋势和发展阶段进行建模。最后，本项目利用多个社会媒体平台的大规模真实数据，包括天涯论坛、新浪微博、Twitter等，对所提出的模型和预测方法进行验证。

随着互联网的迅猛发展和大规模普及，社交媒体平台逐渐成为人们交流观点、表达思想、分享情感和信息的主要平台。由于社会媒体平台具有活跃度高和信息扩散迅速的特点，物理世界中发生的社会公共事件常常可以通过新兴的社会媒体平台达到病毒式传播，成为社会热点话题。如果对这类关注度较大的公共事件处理不当，则极易导致网民对政府不信任，并影响社会稳定。本项目的主要研究内容主要包括两大部分，分别为1）面向安全领域的重大事件传播与演化建模和2）面向情报计算的社会媒体用户言论分析。针对第一部分研究内容，具体的研究点包括以下三个：在宏观层面，融合文本和用户信息对互联网中重大事件的传播态势进行建模和预测；在中观层面，通过挖掘重大事件的发展演化模式，对其发展阶段进行建模；在微观层面，利用不同事件间的相互作用信息，辅助事件传播态势和发展阶段预测工作。针对第二部分研究内容，具体的研究点包括：针对用户群体所关注的热点话题进行检测，实现情报的及时感知；挖掘用户针对特定话题或实体的立场和态度，了解社会媒体用户的深层价值观和取向；以及结合用户立场和交互行为辅助判别情报信息的真实性。本项目在理论和应用方面有多方面的研究意义：首先，该研究有助于更好地理解物理世界和网络世界之间的交互过程，以及公共事件如何在社会媒体中进行传播并影响网民的认知、情感和行为；其次，有助于更为深入地理解网民对于社会公共话题的兴趣偏好，使得营销活动的目标更为精准；最后，有助于了解公众对于公共事件的情感和观点，把握事态的发展趋势，进而支撑管理决策和安全预警。