一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法及系统

1.本发明属于新闻热点监测技术领域，尤其涉及一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.在新闻报道中，一些热点事件因其具有重要意义而成为公众讨论的焦点。这些事件通常具有较高的新闻价值和社会关注度，因此能够引起更多人的关注和讨论。例如，联合国提出的17个可持续发展目标是全球性计划，对于社会发展具有极其重要的意义，这些目标的出现引起了公众对可持续发展问题的广泛关注。
4.然而，由于现有的新闻热点监测方法主要是人工选取，往往会受到编辑和记者的主观意识的影响。此外，媒体在选取热点事件时往往更偏向于那些轰动性事件，而忽略了一些更为重要但不那么引人注目的事件，导致报道缺乏准确性和真实性。同时，媒体在选取热点事件时也忽略了长期和结构性问题，使得报道缺乏足够的深度和广度。


技术实现要素：

5.为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法及系统，采用了社会网络分析的手段，有助于深入了解新闻报道中热点新闻事件与其他新闻事件之间的联系和影响，从而更好地理解新闻事件的本质和社会意义。
6.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.本发明的第一个方面提供一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，其包括：
8.获取若干新闻文本，并得到每条新闻文本所属新闻事件；
9.计算不同新闻事件之间的相关程度，以新闻事件为节点、两新闻事件的相关程度为边的权重，建立关系网络图，并基于关系网络图，计算每个新闻事件的度量指标，以选取出热点新闻事件，并通过计算选取出的热点新闻事件的协同效益权重结果，得到有效的热点新闻事件；
10.按照协同效益权重结果的排名，在所述关系网络图中依次去除所选的热点新闻事件，得到新的关系网络图，并基于新的关系网络图，重新选取热点新闻事件，以得到与第一次选取的热点新闻事件的差异，将引起最大差异的热点新闻事件作为关键事件。
11.进一步，还包括：以度量指标作为因变量，而外部新闻事件数量作为自变量，展示外部新闻事件对每个新闻事件的影响。
12.进一步，采用皮尔逊相关系数衡量不同新闻事件之间的相关程度。
13.进一步，所述度量指标包括加权度数中心性；
14.所述加权度数中心性为关系网络图中某节点与其他节点的边权重之和。
15.进一步，所述度量指标包括加权接近中心性；
16.所述加权接近中心性为关系网络图中某节点与其他节点的加权距离之和的倒数。
17.进一步，所述度量指标包括加权中间中心性；
18.所述加权中间中心性为某节点在关系网络图中的节点对之间的加权最短路径上出现的次数之和。
19.本发明的第二个方面提供一种基于社会网络分析的新闻热点监测系统，其包括：
20.数据获取模块，其被配置为：获取若干新闻文本，并得到每条新闻文本所属新闻事件；
21.第一选择模块，其被配置为：计算不同新闻事件之间的相关程度，以新闻事件为节点、两新闻事件的相关程度为边的权重，建立关系网络图，并基于关系网络图，计算每个新闻事件的度量指标，以选取出热点新闻事件，并通过计算选取出的热点新闻事件的协同效益权重结果，得到有效的热点新闻事件；
22.第二选择模块，其被配置为：按照协同效益权重结果的排名，在所述关系网络图中依次去除所选的热点新闻事件，得到新的关系网络图，并基于新的关系网络图，重新选取热点新闻事件，以得到与第一次选取的热点新闻事件的差异，将引起最大差异的热点新闻事件作为关键事件。
23.进一步，还包括，展示模块，其被配置为：以度量指标作为因变量，而外部新闻事件数量作为自变量，展示外部新闻事件对每个新闻事件的影响。
24.本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法中的步骤。
25.本发明的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法中的步骤。
26.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
27.本发明提供了一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，其采用了社会网络分析的手段，有助于深入了解新闻报道中热点事件与其他事件之间的联系和影响，从而更好地理解事件的本质和社会意义。
28.本发明提供了一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，通过分析其他外部事件对于热点事件选取的影响，确定热点事件关系网络图随着外部事件改变的变化趋势，为公众提供更加全面和深入的新闻报道。
附图说明
29.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
30.图1是本发明实施例一的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法的流程图；
31.图2是本发明实施例一的新闻事件关系网络图；
32.图3为本发明实例一的去除目标1后的新闻事件关系网络图。
33.图4为本发明实例一的去除目标3后的新闻事件关系网络图。
34.图5为本发明实例一的去除目标4后的新闻事件关系网络图。
35.图6为本发明实例一的去除目标6后的新闻事件关系网络图。
36.图7为本发明实例一的去除目标11后的新闻事件关系网络图。
37.图8为本发明实例一的去除目标16后的新闻事件关系网络图。
38.图9为本发明实例一的目标13的加权度数中心性的广义加性模型图。
39.图10为本发明实例一的目标13的加权接近中心性的广义加性模型图。
40.图11为本发明实例一的目标13的加权中间中心性的广义加性模型图。
具体实施方式
41.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
42.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
43.实施例一
44.本实施例提供了一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法。
45.本实施例提供的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，旨在解决传统新闻热点监测方法中存在的问题。在新闻热点监测方面，传统的人工选取方法存在主观性和不足够客观准确的问题，而基于社会网络分析的方法则可以通过计算和分析新闻事件的重要程度，选取具有代表性和热度的热点事件。因此，本发明的方法可以更加客观、全面地选取新闻热点事件，提高新闻报道的准确性和真实性，为公众提供更有价值的新闻信息。
46.本实施例提供的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，特别适用于可持续发展领域的新闻热点事件选取，这是因为可持续发展涵盖了广泛的领域和议题，例如，气候变化、环境保护、经济发展、社会公正等，这些议题的影响是长期和全球性的。因此，选取具有可持续意义的热点新闻事项(议题或目标)，对于推进可持续发展进程和提高公众对可持续发展问题的认知具有重要意义。
47.本实施例提供的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，如图1所示，包括以下步骤：
48.步骤1、获取若干个连续时间段内来自于多个来源的新闻文本，并进行分类，得到每条新闻文本所属新闻事件。
49.其中，新闻文本可以采集于微博、今日头条等媒体平台。
50.通过对新闻文本进行预处理和分类，获取的新闻文本的类别需要归属于目标新闻事件。
51.例如，若追踪联合国于2015年提出的《2020可持续发展议程》，目标新闻事件可以为气候变化、环境保护、经济发展、社会公正等这17个可持续发展目标，需要判断新闻文本是否属于17个可持续发展目标中的一个或多个。
52.步骤2、对于每个来源，使用皮尔逊相关系数衡量新闻事件之间的相互作用关系(相关程度)。
53.计算事件x与事件y的皮尔逊相关系数公式如下：
[0054][0055]
其中，xi为第i个时间段内属于事件x的新闻文本数量，yi为第i个时间段内属于新闻事件y的新闻文本数量，为若干个连续时间段内属于新闻事件x的新闻文本数量/时间段数量，为若干个连续时间段内属于新闻事件y的新闻文本数量/时间段数量。
[0056]
步骤3、构建关系网络：通过计算新闻事件之间的皮尔逊相关系数，建立新闻事件之间的相互作用关系，并构建关系网络图。
[0057]
在关系网络图中，每个节点代表一个新闻事件，而一条边代表一个来源中两个新闻事件的连接性，边的权重大小为两新闻事件的相关程度(皮尔逊相关系数)。
[0058]
基于皮尔逊相关系数的计算结果，本发明建立了一个包含17个新闻事件的关系网络图，如图2所示。
[0059]
步骤3、选取热点事件：运用社会网络分析法，计算每个新闻事件的加权度数中心性、加权接近中心性和加权中间中心性，作为选取热点新闻事件的度量标准。具体的，选取加权度数中心性、加权接近中心性和加权中间中心性的和最高的若干个新闻事件作为热点新闻事件。
[0060]
鉴于社会网络分析中由很多可以衡量网络性质的指标，本发明使用三个最具代表性的度量指标作为热点事件的度量指标，即度数中心性、接近中心性和中间中心性，作为热点事件选取的度量指标，同时作为度量关系网络图的指标，当度量指标越高时，越可能被选为热点事件。本发明使用社会网络分析法来计算可持续发展目标之间的加权度数中心性、加权接近中心性和加权中间中心性，作为选取优先事项的度量指标，其中，计算所得值高的优先。
[0061]
(1)度数中心性是指网络中的一个节点与其他节点之间链接的数量，它可以衡量一个节点在网络中的重要程度。
[0062]
加权度数中心性是一个节点在网络中的连接数量加权度量。具体而言，对于节点i，加权矩阵度数中心性是其与所有其他节点(所有直接连边节点)的边权重之和，计算公式如下：
[0063][0064]
其中，ω
ij
表示节点i和节点j之间边(无中间节点)的权重，n为新闻事件个数。
[0065]
(2)加权接近中心性是一个节点在网络中接近其他节点的能力的加权度量。对于节点i，加权矩阵接近中心性被定义为其与所有其他节点的加权距离之和的倒数，计算公式如下：
[0066]
[0067]
其中，d
ij
表示节点i和节点j之间的最短路径长度(即距离)，ω
ij
表示节点i和节点j之间边的权重。具体的，节点i和节点j之间的最短路径长度为两节点之间连接需要经过的最少中间节点数加1，如图3所示，g2和g13之间无直接连边，需要一个中间节点g4，则g2和g13之间的最短路径长度为2，g2和g13之间边的权重为g2到g4的边的权重加上g13到g4的边的权重。
[0068]
(3)加权中间中心性是一个节点在网络中连接其他节点的中介程度的加权度量。对于节点i，加权矩阵中间中心性被定义为其在网络中所有节点对之间的加权最短路径上出现的次数之和，计算公式如下：
[0069][0070]
其中，σ
st
是节点s和节点t之间的加权最短路径数量，σ
st
(i)是节点i出现在节点s和节点t之间的加权最短路径上的数量。如图3所示，g2和g13之间无直接连边，需要一个中间节点g4，g2到g4、以及g13到g4都有若干条边，将g2到g4的一条边、以及g13到g4的一条边作为一条路径，将边的权重的和最小的路径作为加权最短路径。
[0071]
步骤4、确认事件重要性：引入相关系数对热点事件的重要程度进行加权计算完成协同效益分析，检验事件的重要性，并排除不符合要求的事件(协同效益权重结果小于阈值的热点新闻事件)，得到有效的热点新闻事件，并进行展示。
[0072]
采用协同效益分析法，通过对相关系数(见公式1)进行加权计算，计算公式如下所示：
[0073][0074]
其中，wi为计算的第i个热点新闻事件的协同效益权重结果，pi为与该新闻事件相连的正/负效益新闻事件目标个数占总效益新闻事件个数的比例，ωj为第j个新闻事件与第i个新闻事件对应权重即相关系数。例如，计算新闻事件1的协同效应权重：对于除新闻事件1以外的16个新闻事件，其中占正效应新闻事件个数为13个，计算占总新闻事件比例为81.25％；其中占负效应事件新闻个数为3，计算占总新闻事件比例为18.75％。根据第i个新闻事件的相关系数正负，计算第i个新闻事件对于新闻事件1的协同效应权重，最后将16个新闻事件根据上述计算加权求和。
[0075]
通过上式可知，本发明以17个可持续新闻事件作为基础，从新闻事件中选取相关热点事件，并通过协同效应分析对计算出的权重结果进行排名。在权重排序的过程中，使用权重结果对各项新闻事件对热点事件的贡献程度进行量化评估，以验证步骤3选取的热点事件的重要性和有效性。
[0076]
以17个新闻事件为例，本发明经过步骤3计算出各个新闻事件的度数中心性、接近中心性和中间中心性，然后再和步骤4的协同效益分析结果进行对比，发现新闻事件1，3，4，6，11，16的三项中心性计算结果排名靠前且经协同效益分析后证明其有效性，故本发明将新闻事件1、3、4、6、11、16选为热点事件。
[0077]
步骤5、探究事件动态变化：按照协同效益权重结果的排名，依次去除步骤4所选的热点事件，再次计算剩余新闻事件的度量指标，并生成新的关系网络图，并基于新的关系网
络图，重新选取热点新闻事件，得到与第一次选取的热点新闻事件的差异，将引起最大差异(造成重新选取热点新闻事件的集合与第一次选取的热点新闻事件的集合的差集元素最多)的热点新闻事件作为关键事件，并进行展示。
[0078]
依次去除步骤4所选出的热点事件(例如去除目标1)，根据社会网络分析法，重新计算剩余新闻事件的度量指标，选择具有较高度量指标的新闻事件作为热点事件。
[0079]
基于新的新闻事件，重新构建新闻事件的关系网络图；分析新的关系网络图(如图3、图4、图5、图6、图7、图8所示)，比较新的热点事件和之前的热点事件之间的差异，并探讨其动态变化。
[0080]
步骤6、探究外部新闻事件对关系网络的影响：构建外部事件和17个新闻事件的广义加性模型，以探究外部新闻事件对关系网络的影响。
[0081]
本发明构建了17个广义加性模型，用于探究外部新闻事件对关系网络的影响。其中外部新闻事件包括，全球技术进步新闻事件、全球健康新闻事件、气候变化新闻事件、全球和平新闻事件、世界治理新闻事件。为探究外部新闻事件对事件关系网络的影响，本发明以事件13构建的广义加性模型为例，以衡量关系网络结构的三个中心性(见公式(2)、(3)、(4))作为因变量，而外部新闻事件数量作为自变量，得到外部新闻事件对关系网络的影响。随着外部新闻事件数量的增加，目标中心性也随之变化(如图9、图10、图11所示)，从而影响关系网络结构的变化。这将有利于观测外部事件对于网络结构的影响，并为制定更有意义的新闻发布策略提供数据依据。
[0082]
本实施例提供的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，采用了社会网络分析的手段，有助于深入了解新闻报道中热点事件(议题)与其他事件之间的联系和影响，从而更好地理解事件的本质和社会意义。此外，本发明还可以通过分析其他外部新闻事件对于热点事件选取的影响，确定热点事件关系网络图随着外部新闻事件改变的变化趋势，为公众提供更加全面和深入的新闻报道。
[0083]
本实施例提供的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，具有客观性、准确性、全面性等优点，在可持续发展领域的应用也具有重要意义。
[0084]
本实施例提供的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，以可持续发展新闻事件为研究对象，旨在探究如何选取具有可持续意义的热点新闻事项。
[0085]
本实施例提供的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，深入分析各新闻热点事件在其他事件自然发展中起到的作用。同时借助社会网络分析的手段，从新闻中选出热点事件，以期为公众接受新闻信息提供有价值的参考。这种方法可以避免主观意识的影响，减少媒体报道中的偏见和误导，并确保报道的准确性和真实性。此外，该方法还能够关注其他新闻事件对于事件关系网络的影响，使报道具备足够的全面性。因此，本发明的方法是一种具有广泛应用价值的新闻热点事件选取方法。
[0086]
实施例二
[0087]
本实施例提供了一种基于社会网络分析的新闻热点监测系统，其具体包括：
[0088]
数据获取模块，其被配置为：获取若干新闻文本，并得到每条新闻文本所属新闻事件；
[0089]
第一选择模块，其被配置为：计算不同新闻事件之间的相关程度，以新闻事件为节点、两新闻事件的相关程度为边的权重，建立关系网络图，并基于关系网络图，计算每个新
闻事件的度量指标，以选取出热点新闻事件，并通过计算选取出的热点新闻事件的协同效益权重结果，得到有效的热点新闻事件；
[0090]
第二选择模块，其被配置为：按照协同效益权重结果的排名，在所述关系网络图中依次去除所选的热点新闻事件，得到新的关系网络图，并基于新的关系网络图，重新选取热点新闻事件，以得到与第一次选取的热点新闻事件的差异，将引起最大差异的热点新闻事件作为关键事件。
[0091]
展示模块，其被配置为：以度量指标作为因变量，而外部新闻事件数量作为自变量，展示外部新闻事件对每个新闻事件的影响。
[0092]
此处需要说明的是，本实施例中的各个模块与实施例一中的各个步骤一一对应，其具体实施过程相同，此处不再累述。
[0093]
实施例三
[0094]
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法中的步骤。
[0095]
实施例四
[0096]
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法中的步骤。
[0097]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0098]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0099]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0100]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0101]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁
碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random accessmemory，ram)等。
[0102]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，其特征在于，包括：获取若干新闻文本，并得到每条新闻文本所属新闻事件；计算不同新闻事件之间的相关程度，以新闻事件为节点、两新闻事件的相关程度为边的权重，建立关系网络图，并基于关系网络图，计算每个新闻事件的度量指标，以选取出热点新闻事件，并通过计算选取出的热点新闻事件的协同效益权重结果，得到有效的热点新闻事件；按照协同效益权重结果的排名，在所述关系网络图中依次去除所选的热点新闻事件，得到新的关系网络图，并基于新的关系网络图，重新选取热点新闻事件，以得到与第一次选取的热点新闻事件的差异，将引起最大差异的热点新闻事件作为关键事件。2.如权利要求1所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，其特征在于，还包括：以度量指标作为因变量，而外部新闻事件数量作为自变量，展示外部新闻事件对每个新闻事件的影响。3.如权利要求1所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，其特征在于，采用皮尔逊相关系数衡量不同新闻事件之间的相关程度。4.如权利要求1所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，其特征在于，所述度量指标包括加权度数中心性；所述加权度数中心性为关系网络图中某节点与其他节点的边权重之和。5.如权利要求1所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，其特征在于，所述度量指标包括加权接近中心性；所述加权接近中心性为关系网络图中某节点与其他节点的加权距离之和的倒数。6.如权利要求1所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法，其特征在于，所述度量指标包括加权中间中心性；所述加权中间中心性为某节点在关系网络图中的节点对之间的加权最短路径上出现的次数之和。7.一种基于社会网络分析的新闻热点监测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，其被配置为：获取若干新闻文本，并得到每条新闻文本所属新闻事件；第一选择模块，其被配置为：计算不同新闻事件之间的相关程度，以新闻事件为节点、两新闻事件的相关程度为边的权重，建立关系网络图，并基于关系网络图，计算每个新闻事件的度量指标，以选取出热点新闻事件，并通过计算选取出的热点新闻事件的协同效益权重结果，得到有效的热点新闻事件；第二选择模块，其被配置为：按照协同效益权重结果的排名，在所述关系网络图中依次去除所选的热点新闻事件，得到新的关系网络图，并基于新的关系网络图，重新选取热点新闻事件，以得到与第一次选取的热点新闻事件的差异，将引起最大差异的热点新闻事件作为关键事件。8.如权利要求7所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测系统，其特征在于，还包括，展示模块，其被配置为：以度量指标作为因变量，而外部新闻事件数量作为自变量，展示外部新闻事件对每个新闻事件的影响。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法中的
步骤。10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法中的步骤。

技术总结
本发明涉及新闻热点监测技术领域，提供了一种基于社会网络分析的新闻热点监测方法及系统，包括：计算不同新闻事件之间的相关程度，以两新闻事件的相关程度为边的权重，建立关系网络图，并计算每个新闻事件的度量指标，以选取出热点新闻事件，并通过计算选取出的热点新闻事件的协同效益权重结果，得到有效的热点新闻事件；按照协同效益权重结果的排名，在所述关系网络图中依次去除所选的热点新闻事件，得到新的关系网络图，并基于新的关系网络图，重新选取热点新闻事件，以得到与第一次选取的热点新闻事件的差异，将引起最大差异的热点新闻事件作为关键事件。有助于深入了解新闻报道中热点新闻事件与其他新闻事件之间的联系和影响。响。响。


技术研发人员：李新栋 李娜 刘凯旋 陈颖
受保护的技术使用者：齐鲁工业大学（山东省科学院）
技术研发日：2023.04.26
技术公布日：2023/8/4