网络教研论文范文第1篇
摘要：随着近年来中国网民数量众多而网络给予了众多网民言论自由，因此网络舆情越来越被关注，对网络舆情的预警也越来越迫切。该文采用了五个指标对“厦门PX事件”、“昆明PX事件”和“宁波PX事件”进行量化描述，通过Matlab建立BP神经网络识别模型中进行学习，然后再对“宁波PX事件”进行预警识别。模型具有较好的识别能力，预警结果的准确率达到了90%以上。
关键词：网络舆情；BP神经网络；预警
互联网这些年来在我国的快速的发展，我国网民人数较之前有了大幅的提升。网络的开放性和灵活性让其成为反映社会舆情的主要载体之一。而近两三年网络舆情引发的事件激增，引起了政府的高度重视，网络俨然已成为政府部门了解民意的又一理想窗口。显然，能够直观表达网络舆情的光定性的解读远远不够，对于决策者更希望得到一个舆论事件过程中所处的量化等级。由于舆情危机产生具有模糊性和随机性是非线性的，因此通过建立预警指标，再利用容错能力高，通过学习复杂数据发现规律进行识别的人工神经网络是不二选择。故本文的核心在于BP神经网络[1]。
1 网络舆情危机预警指标体系
网络舆情危机的发生，受到多种随机因素的影响，而且每个因素对结果所起的效果大小也是不一样的。因此网络舆情危机预警的关键是建立科学、系统的预警指标体系。依据近些年来网络舆情方面专家的调查汇总和政府机构对舆情监督部门的考察，并结合网络舆情与危机预警机制方面的资料，经过多次地调试整理汇总制定出，对网络舆情信息从五个具体的指标构建了网络舆情危机预警指标体系[2]。
1.1 舆情预警指标
1.1.1 舆情信息的敏感度
网络上有各式各样的信息，而这些各式各样的信息其敏感度也是不同的，对于可能造成社会动荡的网络信息则是政府最为关注的。显然各条信息所引起的社会敏感度是不同的，敏感度越高说明产生舆论危机的可能性就越高。这种指标的量化标准采用专家打分的方法得到。得分设定的范围为[0，1]，0、0.5、0.7、1表示的意义依次为“具有敏感性”、“敏感”、“很敏感”、“相当敏感”。
1.1.2 舆情信息的流通量
舆情信息的流通量反映出舆情信息在网络上传播情况和讨论热度。而这些网络上的流通信息会被搜索引擎例如Google、百度等抓取。因此通过限定时间段搜索引擎搜索关键词得到的搜索量可以作为流通量使用。
1.2.3 舆情观点倾向度
舆情观点倾向度主要量化网民对于某个舆论信息观点倾向度。分别由1，0，-1表示正面、中立、反面观点，用[f（x）][f（x）]表示各个观点面倾向度，n表示发表观点的总观点数，此指标用[μ]表示：
其实就是求各个观点总和的均值，其取值范围在（-1，1）。这部分则是通过统计事件讨论最热的贴吧的跟帖信息或者微博评论进行打分得到的。
1.2.4 舆情影响范围
舆情影响范围是指在某一时刻或时间段内，舆情信息所影响的区域性范围。对于这部分的评分依照我国的行政地域划分进行评分。即村＼社区、乡＼镇＼街道、县＼区、市、省、国家。其取值范围为[0，1]。这部分的取值则是通过新闻报道中时间的发展态势进行取值。地域对应的取值见下表：
1.2.5 网络舆情媒体曝光度
网络舆情信息被媒体曝光之后则将网络信息的讨论引到现实社会中，而现实中媒体的报道是有着比网络更为严格的审查制度。媒体的报道无疑对网络舆情有着更为影响力的宣传进而推动着舆论的发展。而这部分的数据则采用Google news中通过对时间段的设定搜索关键词得到相应的搜索到的新闻条数进行量化评价媒体的曝光度。
1.2.6 舆情指标
而结果评级依照《国家突发公共事件总体应急预案》将预警等级设为四个等级：特别严重、严重、较重和一般。而根据网络舆情危机的严重程度、经济程度、可控性等方面将预警设为5个等级：安全、轻警、中警、重警、急警[7]。
2 数据获取与处理
2.1 事件的选取和回顾
在实证分析中以“宁波PX事件”为预警模型的最终目标，而选择了“厦门PX事件”和“昆明PX事件”为学习样本进行学习。这一连串关于PX事件其危害的对象不仅仅是政府形象更是对整个社会和谐稳定造成了较大的影响。尤其是宁波PX事件中，甚至出现了不理智的因受谣言的蛊惑冲击政府机关掀翻执勤警车的情况。倘若能及时且准确地对此类事件进行预警并作出相应的预防措施就能对事件进行有效的控制。
2.2 指标数据的获取
对于所建立的模型而言其关键不仅仅在于预警模型的指标的建立和神经网络的识别。其数据的获取亦是十分关键的一步。根据各个数据的特点，整理各个指标数据获取方式如下。
将厦门PX事件和昆明PX事件作为一个学习样本，其数据清单如表3所示。
同样将模型的预警目标——“宁波PX事件”作为目标数据，其数据清单如表4所示。
2.3 输入数据的标准化处理
网络舆情危机预警指标体系中有5个预警指标，其中存在定性指标和定量指标两大类，并且对各个指标的数据进行了量化处理，然而各个指标的单位的量纲是不同的，为了能够对各个指标进行对比评分 ，需要将它们进行标准化得到[0，1]无量纲指标。
量化的指标均有正负方向均有正负方向之分，自然这些数据的标注化方法均有不同：
1）正向指标处理：正向指标表示值越大越安全，危机等级越小无量纲化以最小值为基准，正向无量纲化处理方程：
2） 负向指标处理：负向指标在文章中表示指标值越小越安全，危机等级越小。无量纲化以最大值为基准，负向的无量纲化处理方程：
其中，X 表示量化后的指标值， [xmin]表示指标的最小值， [xi] 表示指标的实际值， [xmax]表示指标的最大值。
3 舆情预警模型的建立及结果
3.1 模型的建立
神经网络模型是一个典型的“输入-处理-输出”的过程。输入是采集到的指标的实际值，输出是模型识别的结果，即预警的敏感度，而中间过称则采用BP神经网络模型进行学习计算，这部分相当于“黑匣子”。在处理的时候，该文采用三层BP网络（一个输入层、一个隐含层、一个输出层）的网络结构，那么输入、输出节点数分别是5和1[8]。
在设置完参数之后用第四章所讲述的利用Matlab软件完成模型的建立。
3.2 结果及检验
通过搜集得到的数据汇编成的学习样本，并将其中的70%作为样本，30%作为检验样本进行。
通过计算可以得到该表，从该表中容易得到，学习过程中准确率达到了91.76%。并在测过程中抽取了5项进行预测，得到的准确率为92.31%，其较高的准确率。因此有理由认为该模型在未来的预测过程中其准确率应该达到90%以上。
4 研究结论
本文的研究结果表明：基于舆情量化指标的BP神经网络能够对网络舆情信息进行较为准确的预警，无论是学习还是最后实践的识别准确率都达到了80%以上。这种预警方法通过舆情信息的预警指标利用量化评价方法可以降低人为的主管臆断，而实验结果也表明了其拥有较高的识别准确率。并且利用Matlab进行编程得到的预警模型具有广泛的应用前景和使用价值。模型可以为政府提供网络舆情的预警，也为企业的网络声誉进行预警为企业的公关提供预警参考。
参考文献：
[1] 薛圈圈.基于BP神经网络的网络舆情危机预警研究[D].江西：江西财经大学，2010：25-30.
[2] 戴媛.我国网络舆情安全评估指标体系研究[D].北京：北京化工大学，2008：13-22.
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[4] 王秀娟.昆明PX事件[N].中国石油石化，2013.
[5] 大公网.镇海PX项目引发群体性事件[OL].http：//www.takungpao.com/mainland/node_13226.htm.
[6] 周子健.基于网络搜索量的上海世博会国际影响力研究[J].艺海，2011（5）：80-82.
[7] 王新辉.基于BP神经网络的国际电子商务信用风险预警模型研究[D].沈阳：沈阳工业大学，2008：7-14.
[8] 杨淑娥，黄礼.基于BP神经网络的上市公司财务预警模型.系统工程理论与实践[J].2005（1）：21-26.
网络教研论文范文第2篇
摘 要 互联网技术的高速发展，新媒体形态的日益更新，给高校校园网络舆情与大学生思想政治教育工作带来了新的挑战。文章在论述高校网络舆情内涵、特点、成因、形成与演化规律的基础上，分析了当前高校网络舆情监管的现状，针对当前存在的问题，从学校整体、学生工作管理、学生自身三个层面提出了关于构建校园网络舆情监测与引导长效机制的思考。
关键词 新媒体 校园网络舆情 监测 引导
伴随互联网技术的突飞猛进，媒体传播形态与传播格局不断发生变化、日益更新，引领社会步入一个以“微传播”为典型特质的新媒体时代。新媒体（New media）概念是1967年由美国哥伦比亚广播电视网（CBS）技术研究所所长戈尔德马克（P.Goldmark）率先提出的，是相对于报刊、广播、电视等传统媒体以后发展起来的新的媒体形态，是利用数字技术、网络技术、移动技术，通过互联网、无线通信网、卫星等渠道以及电脑、手机、数字电视机等终端，向用户提供信息和娱乐服务，具有信息承载海量化、信息传播碎片化、传播环境虚拟化特征的传播形态和媒体形态，也即数字化媒体。相比较传统媒体，新媒体传播的显著优势在于信息传播速度更快、传播内容更具冲击力和震撼力、传播范围更广泛。新媒体的兴起，对于高校学生群体与高校校园网络舆情产生了重大影响，给大学生思想政治教育工作带来了新的要求和挑战。因此，积极开展高校网络舆情研究工作，加强新媒体时代高校网络文化建设与网络思想政治教育，完善高校网络舆情监测与引导机制，具有重要的现实意义，是一项关系构建和谐校园与和谐社会的研究课题。
1 高校网络舆情的内涵与特点概述
高校校园网络舆情是指以在校大学生为主的群体对自己关心或与自己利益密切相关的社会公共事务，特别是校园公共事务通过互联网表达和传播所表现出来的有一定影响力的、带有明显倾向性的综合的情绪、态度和意见，主要通过校园新闻网、学生网站、论坛、博客、QQ、MSN、微博、微信、SNS社交网站等载体形成舆论场。
高校网络舆情除了具有虚拟性、多元性、匿名性、聚合性等一般网络舆情的特征外，还有着自身的特点：一是内容具有复杂性，由于互联网技术的迅猛发展，大学生群体接受信息的渠道较之以往更广、内容更多、体量更大，同时网络信息更新与传递的速度又比传统媒介快，信息纷繁复杂；二是形成具有即时性，网络打破了时空界限，对于各种新闻事件、突发事件，网络媒体往往会第一时间进行发布，网民在浏览网站后可以直接表达自己的观点和意见，发表评论，而大学生群体往往对于社会热点、时事新闻更具有敏感性，因此使校园网络舆情的形成更迅速快捷；三是影响具有辐射性，大学生作为网络主体力量，年龄、经历及生活习惯趋同，彼此之间价值观更容易达成一致，对于很多问题的看法、意见也具有高度的相似性，情感立场也容易产生共鸣，从而以点带面，以片带群，范围逐步向外辐射，影响逐步扩大；四是渗透具有交互性，互联网作为一个虚拟的公共空间，网民表现出强烈的参与意识与表达意识，任何人都可以对某个问题或事件自由发表个人看法与观点，并形成强烈的互动；五是发展具有难控性，由于高校校园网络是一个高度开放、自由的公共领域，网络舆论的内容牵涉各个方面，主题较为分散，没有明确导向性，各种道德观念与价值观念并存，真假难辨，无法做到正本清源、去伪存真，舆情传播具有相当强的煽动性，一旦甄别有误，会造成有失偏颇、失真乃至失控的发展态势，对高校网络安全与稳定带来威胁。
2 高校网络舆情的成因、形成与演化
2.1 高校网络舆情的成因
从校园网络舆情生成的外部因素看，主要是社会环境的催化，因某些特定的社会问题或社会现象的产生，引发了在校大学生出于普通公民意识、青年自我意识对校园以外的广义上的社会表示关注，发表观点，成为了校园网络舆情产生的源头；从内部结构来说，主要是学生群体在信息交互过程中的数量与强度的耦合，①从人数到意见不断聚集，推动了舆情的发展；从传播介质来看，主要是基于网络媒体形态的多元发展，目前以微博、微信等为代表的传播形态广被大学生接受。
2.2 高校网络舆情的形成
网络舆情是由一定数量的网民围绕某一主题与他人互动交往从而形成一个网络群体，这些群体成员基于不同的目的，以网络聚集的方式传播信息、制造舆论、促发社会行动的传播过程。高校网络舆情的形成也如此，高校学生群体在舆情传播与发展过程中同时扮演着多重角色，既是校园网络舆情的主体，又是校园网络舆情的客体，同时还是校园网络舆情的中介者，他们不同角色的参与使校园网络舆情产生了“滚雪球”效应。从校园网络舆情的形成流程来说，一般先从对于某个特定问题的初步关注与微弱表达开始，通过博客的记事、聊天室的即时滚动、论坛的跟帖排列、微博的记录转发、即时通信的快速交流、SNS的好友添加等渠道与方式不断放大事件，扩大传播，强化关注，在参与人数与参与强度达到一定量后，各种意见在公共空间较量、修正、融合，趋向思想一致、指向明确，从而形成校园网络舆情。如图1所示。
2.3 高校网络舆情的演化
舆情的演化具有生命周期，它是一个开始、发展、高峰和衰没的波动过程，②因此根据这个演化规律，校园网络舆情从产生到消解，也同样经历四个阶段。萌芽阶段：即网络话题初步产生阶段，引发在校大学生个体或部分人先行关注，在网络上表达观点。聚焦阶段：即由少部分人转为多数人关注话题阶段，对话题表现出持续的兴趣，并进行深入讨论，通过发帖、灌水、加精、置顶、跟帖、回帖、转帖等方式进行话题传播。放大阶段：即舆论在互动中趋同并产生主导性舆论阶段，随着话题讨论的不断深入，话题背后隐性信息的不断挖掘，不同声音在网络空间中产生交互、共振，最终强势声音成为主导，占据“舆论领袖”的地位，从而对整个网络舆情产生绝对性影响。消褪阶段：即网络舆情逐步消解阶段，由之前的高密度关注转化为平缓趋势，校园网络舆情一旦形成后，网上线下会进行介入和引导，对于敏感话题还原真相，或给予合理解释，引导网络舆论压力的缓解与释放，并且根据心理发展规律，人对于新生事物的关注会经历发生、发展、消失的心理活动过程，因此在校园网络舆情演化过程中，对于某个话题的关注、猎奇、热衷心理也会逐步趋向理智、平静、淡化。
3 当前高校网络舆情监管的现状分析
校园网络舆情管理主体不明确。目前，在高校网络舆情的日常管理中，负责学生思想政治教育与安全稳定的主要是学生工作部，网络信息安全管理主要是校园网络管理中心负责，而校园文化与舆情建设管理主要由宣传部负责，另外学生安全保卫问题则主要是保卫处负责。因此可以看到，校园网络舆情的管理与诸多部门相关，但每一个部门独立负责自己管辖范围内的内容，主司自己部门的一块工作。根据学生问卷调查显示，认为校园网络舆情应该由学校各个部门联手管理与引导的有47%，认为学生网民应该自觉参与维护校园网络舆情的占32%，认为应该由网络“意见领袖”引导舆情走势的占21%。在与被调查高校的访谈中，也了解到目前各高校舆情监管工作主要负责部门也各不一样，有的归口两办（党办、校办），有的归口宣传部，有的归口网络中心。因此，对于校园网络舆情的管理主体，究竟应该是由谁来承担，认识模糊，这也导致了校园网络舆情在管理过程中存在真空地带，在应对网络舆情突发事件时不够及时有效。
校园网络舆情管理机制不完善。由于网络传播的快速、迅捷与广泛，网络舆情具有极强的渗透性与积聚效应，对大学生的网络舆情认知和关注产生着重要影响。调查显示，78%的学生表示门户网站、官方网站所获得的信息具有参考价值，一半以上的学生对校园BBS、同学微博、人人网等发布或转载的信息表示具有可信度，对于校园发生的负面网络舆情事件，62%的学生认为“会认真分析，形成自己观点并发表”，27%的学生表示“强调自己的基本权益和利益诉求”，11%的学生表示“会顶贴，转载，让更多人关注”。可见，网络舆情对大学生群体的渗透无处不在，关乎大学生切身利益的话题会直接引发校园网络舆情的形成。对于论坛版块的管理员，持“是版规的执行人员、信息传播的把关人”与“一定程度上是该版块的言论权威”观点的各占一半。对于“校园网络实名制”的看法，多数学生支持，认为有利于制止不良、失实言论，但也有相当一部分学生认为“最好不要实施，增加顾虑，阻碍发言积极性”。因此，就目前来看，校园网络舆情的管理机制尚不完善，对于舆情的监管没有形成相应的规范的制度，学生对校园网络舆情应有的基本制度认识不清。
校园网络舆情管理时效不突显。在接受问卷调查的高校中，大部分高校对网络舆情采用的是自上而下垂直管理的方式，信息的传递渠道单一。问卷调查中，对于获悉校园信息的主渠道中，学生的选择依次为辅导员通知（班会、易班、飞信）、班长通知（当面、易班、飞信）、学校网站（公告、通知）、校园宣传栏与海报、网上话题讨论（班级QQ群、BBS论坛等）。对于大部分学生来说，辅导员与班委的信息出处代表官方性质，而且更直接、更具有信服力与针对性。所以这两支力量也成为日常校园网络舆情监管的主要依托队伍，发现、排查网络舆情危机的苗头也主要依靠他们。但是，这两支队伍力量毕竟有限，在日常网络舆情以外，一旦发生紧急突发事件，引发不可预控的网络舆情危机时，高校在应对处理的时效上无法赶上网络舆情发展的速度，表现出滞后性或慢一拍，从发现危机到危机公关再到启动应急预案、化解危机整个响应过程速度较为缓慢，这样往往会错过第一时间改变舆情发展态势的良好时机，给解决网络舆情危机增加难度。
4 关于构建高校网络舆情监测与引导长效机制的对策思考
构建联动协调机制，是高校网络舆情监测与引导工作的保障。目前很多高校从加强舆情监控的统一组织领导角度考虑，采取某一职能部门主管的方式。这种方式确实有利于加强领导，但在处理复杂或突发舆情事件时，不能高效、快速地应对。因此，要建立一支党委领导下分工明确、管理科学的以党办、校办、宣传部、学工部、网络中心、武保处为主导，以二级学院、与网络舆情信息反映的问题相关的职能部处（教务处、资产管理处、后勤中心、团委等）为协作，以辅导员、学生党员、班团干部、网络“意见领袖”为中坚力量的舆情掌控队伍，建立科学、高效的校园网络舆情层级工作体系。尤其在应对网络舆情突发事件时，各个部门应通力合作，形成联动，相互协调，整合资源，快速响应，化解危机。
构建监测研判机制，是高校网络舆情监测与引导工作的前提。学校应建立实时网络舆情监测机制，密切关注校内重点网站、重点论坛以及博客、QQ群、易班、微博等言论。一要重视网络舆情的采集，建立网络信息员制度，未雨绸缪，通过“校—二级学院—班（系）”三级舆情收集机制，做到舆情随时上报，保证舆情渠道的畅通，并且聘请专家一起分析研讨当前学校舆情的发展态势，提供相应指导意见或者采取相应的防范措施，防患于未然。二要确立学校党委对网络舆情管理的主体地位，由校党委牵头成立网络舆情管理机构，建立一支由相关部门组织、熟悉学生管理工作、精通网络技术、政治意识强的网络舆情监测队伍，并从物质、制度、资金上给予支持，确保这支队伍的监测工作正常开展。三要加强筛查过滤，切实提高舆情信息的敏感性，仔细排查，认真分析，科学梳理，对于不利于校园和社会稳定的负面、虚假舆情，果断、及时上报，切实做好校园网站和网络用户的登记、备案工作，实行用户实名登记制度，规范管理，准确掌握信息源，同时通过技术创新研发网络舆情信息实时监测与跟踪软件，进一步建立和完善网络安全防护、信息过滤等系统，构建校园网络安全技术防控体系。③④
构建宣传教育机制，是高校网络舆情监测与引导工作的根本。要充分占领网络宣传与教育阵地，把握互联网的优势，结合互联网传播特点，突出互联网的教育功能，通过易班等网络平台开展大学生喜闻乐见的主题活动，丰富校园文化，使校园网络成为弘扬主旋律、宣传科学理论、传播先进文化、塑造美好心灵的重要阵地，成为推动素质教育的重要平台，师生沟通交流的桥梁和获取知识信息的宝库。
构建引导干预机制，是高校网络舆情监测与引导工作的关键。对于校园网络舆情，要加强关注，及时回应，积极引导，尤其大学生处在人生观、世界观、价值观形成发展的关键时期，面对社会深刻转型、思想日益多元、技术不断变革、各种社会心理问题不断涌现的宏观形势，容易受到冲击和影响。而从来大学生都是最容易接受新思想，最容易将各种新思想转化为有组织的社会行动的一个群体。因此要结合大学生的思想特点，加强对网络舆情的引导和干预。一要加强网络教育工作的力度，发挥党团组织、教师教育在网络中的引导作用，加强大学生网络文明和网络道德教育，引导大学生积极传播健康信息，自觉抵制有害信息。二要努力扩大校园网络覆盖，积极建设学校网络主流文化，在保持网络建设思想性和知识性的同时，真正了解学生的心理状况和需求，抓住学生的兴趣点，贴近学生，贴近生活。三要建立专业化的网络政工队伍，组建一支由学校领导负责、专兼职相结合、师生相结合、网络监管和网络评论相结合的“三结合”队伍，密切关注校园网络热点和动态，及时发现具有苗头性和倾向性的问题，做好预防、引导和介入工作，引导应遵循及时、正面、委婉的原则，干预应遵循真诚、谨慎、耐心的原则，将可能产生的校园网络舆情危机化解于萌芽之中，预防出现“羊群效应”。
构建分析甄别机制，是高校网络舆情监测与引导工作的重点。从大学生自身来讲，要不断提高信息辨识、分析和甄别能力。网络作为一个开放、自由的虚拟平台，信息交流与传播不受时空限制，每天海量的信息在不断出现、不断更新。这当中，按照信息的效能可分为能为学生所用的有效信息，没有价值的垃圾信息，还有侵蚀学生思想的有害信息；按照信息的属性有正面信息，也有负面信息；根据信息的内容看，有真实信息与失实信息。因此网络空间的信息是个复杂体，多元而综合。大学生群体应该具有为自己传播的信息负责任的态度和精神，在自助表达各种利益诉求、进行网络议论和网络评判时，掌握好度量，把握好分寸。在面对各种可能对他人和社会造成不良影响和利益危害的信息时，要学会用理性来甄别、判断和分析，加强在网络使用过程中的法制意识、责任意识、自律意识和安全意识，培养健全人格和高尚情操，营造共建共享的网络精神家园。
构建自我管理机制，是高校网络舆情监测与引导工作的延展。一要培养校园网络舆情的“意见领袖”，根据拉扎斯菲尔德“二级传播”理论，在传播过程中，常有少数人是消息和影响的重要来源，这部分人频繁接触媒体，比一般人更留心媒体信息，对有关事情有更多的了解，他们在一些网民中发表一些信息和表达看法，能影响普通人，这些人就是“舆论领袖”。⑤通过培植学生群体中的网络舆情“意见领袖”，发挥他们在论坛、SNS社交网络、易班、QQ群等的网络舆论号召力与感染力，来引导舆情走向，密切关注校园网络舆情发展动态，参与网络讨论和交流，实现大学生网民的自我教育和自我管理。二要借助学生骨干的力量，尤其是学生党员、班团干部，发挥学生骨干的旗帜和引领作用，相比较辅导员，学生骨干来自学生群体，对身边同学的思想往往更了解、更贴近，对网络舆情的关注更直接、更即时，而且能得到广大学生群体的信任与认可，是校园里的标杆性人物。通过学生骨干在日常生活与网络空间的双重辐射力和影响力，带动其他学生正确认识、参与网络舆情，弘扬主流思想，推动网络舆情向良性态势发展，维护校园网络和安全与和谐，形成良好的校园舆情氛围，推进社会主义核心价值体系建设。
网络教研论文范文第3篇
[摘要]本文针对微博网络舆情的控制和引导问题，提出一种基于复杂网络的图谱分析方法。本文以微博用户间转发和评论某一话题下用户关系数据作为基础研究数据，生成用户节点网络关系图谱，通过对微博网络模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析，定性和定量评估出对舆情活跃度高、传播范围广、传播速度快的微博用户节点，作为控制微博舆情的传播、引导舆情舆论导向的关键用户节点。本文以某一微博社区为样本数据，采用复杂网络分析工具Genhi。验证了基于复杂网络的图谱分析对识别舆情控制中关键用户节点的正确性和有效性。
[关键词]网络舆情；复杂网络；图谱分析方法；舆情控制引导
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.03.012
微博拥有庞大的用户群，由于其传播过程具有广泛性和快捷性，如不能有效地控制和引导舆情传播，会造成较大的负面影响。这已成为专家学者关注的热点问题。针对微博网络的裂变式、及时性以及圈群性等特点，借鉴复杂网络的概念，以微博用户间的关系代替社会关系，以用户节点代替个人，贾红雨等建立起了微博网络的概念，验证了微博网络的无标度性，而复杂网络的图谱分析方法在表现网络中节点间、节点与边以及边与边的复杂连接关系方面具有形象直观，一目了然的效果，本文首次将基于复杂网络的图谱分析方法运用到微博网络的分析中，应该是一次有益的尝试。
目前，随着复杂网络理论的深入探究，该方法应用范围十分广泛，专家学者们在竞争情报、知识管理、图书馆资源配置、学科热点、引文分析、科研人员合著、网络链接、博客网络等方面展开了一系列研究。在微博网络舆情方面，复杂网络分析方法已经被应用到微博舆情复杂网络构建，传播机制和演变阶段分析等方面，金鑫等应用复杂网络分析方法构建了微博社会网络；康书龙基于微博网络中用户行为及关系，应用复杂网络分析，评估微博网络节点影响力；熊会会应用复杂网络分析方法，对微博客的拓扑结构进行分析，提出了微博网络信息传播模型。
本文旨在以复杂网络理论和微博用户间的评论及转发关系的用户关系数据为基础，构建微博网络舆情的图谱模型，利用复杂网络Gephi软件，通过模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析，定性或定量地评估出微博社区中的舆情控制关键节点，给出控制和引导影响力强、具有领导作用的关键用户节点的建议，提高正确信息的传播效果，及时发现和阻止负面舆情的传播，维护正常的微博社区秩序，避免引起网民的恐慌，维护社会的稳定和安全。
网络教研论文范文第4篇
摘要：随着网络信息的膨胀性增长，不可信的信息在网络中日益增多，阻碍误导用户对可信信息的获取。研究网络文本的可信度评估方法，对句子级命题提取多维网络分布特征，通过线性组合计算可信度值，从而判断命题的可信度。在可信度评估过程中，文中方法通过词语结构特征提取可信信息的候选信息，并在候选信息的可信度计算中加入对信息源的可信度分析判断，提高了信息可信度的评估准确度。
关键词：信息可信度； 替换项； 候选答案； 可信度计算
0引言
网络信息不断膨胀。伴随而来的问题是信息质量的参差不齐，不实信息（如虚假信息、过时信息）极易误导用户的判断。如何判断信息的可信度，帮助用户从海量信息中甄别出可信的信息，成为了当今社会迫切需要研究解决的问题。
信息可信度，是指对于信息本身以及信息源的可信任程度[1]。人们是依赖众多客观因素、基于经验对信息的可信度做出逻辑判断。上述判断具体包括：对于信息质量和精确度的客观判断，以及对于信息来源的可信赖性、信息专业权威性和信息吸引力的主观感受[2]。本文结合人脑对信息可信度的逻辑判断机理、针对网络信息质量所呈现的规律特点研究信息可信度的评估方法。
目前，网络信息的质量主要表现为以下规律：
（1）关于一个主题，不同信息源提供正确信息的内容往往一致或近似；若提供的是有误信息，则有误之处各不相同。
（2）可信的信息源提供的信息多数是正确的，反之不尽然，正确信息的来源的可信度可能良莠不齐。
由此，认为网络中信息的可信度主要可以通过两方面来评估：信息源的可信度、以及信息在网络的分布特点。
基于以上思想，本文设计了一个面向网络文本的信息可信度评估方法，借助两层特征空间来评估信息的可信度，并通过提取可信信息候选集，为用户提供高可信度的相关信息。其中，信息的第一层特征空间由信息源的特征构成，用于判断信息源的可信度；第二层特征空间由信息源可信度的分析结果以及信息在网络的分布统计特征构成，用于最终评估信息的可信度。
本文的主要研究内容和创新点包括以下三方面：
（1）在提取可信信息的候选信息阶段，通过词语结构过滤器来提取候选信息。提高了候选信息提取的准确度。
（2）在信息可信性度计算阶段，对信息的发出商业意图是否明显、更新信息是否及时、网站权威性等角度综合考量信息源的可信度，进而丰富了候选信息的特征空间。
（3）结合本文提出的评估方法，设计实现了基于中文搜索信息的信息可信度评估系统。系统在实验中获得89%的准确度。
1相关工作
关于网络信息的可信度评估方法研究，当前已有的研究成果可以根据研究对象的信息承载形式的不同分为三类，具体分析如下：
第一类是对网状结构的网络（如P2P网络、语义网或社交网络）所承载的信息的可信度评估方法研究。这一类研究主要探讨的是某个节点在整个网络中的可信度问题，以及如何自动辨别出哪些节点是不可信的，并将这些节点从网络中剔除出去。常用的方法是信任值的传播，这是针对网络结构设计的方法，信任网络常常得到使用。Kamvar提出了通过以往的表现（上传历史）来判断P2P网络中病毒来自哪一个匿名恶意的发送端[3]。Richardson在关于语义网的信任管理研究中提出，任何一个用户保留一个他所信任的用户集，利用信用网络传播信用值[4]。在社交网络中用N维矩阵记录信任和不信任信息，并通过网络任意两点间的信任信息矩阵计算传播信任度[5]。
第二类是对群体智慧网站（如网上论坛和合作知识库）所承载的信息的可信度评估方法研究。群体智慧网站的共同之处是用户贡献自己的信息到 Web上，集合了用户的群体意见和集体智慧，因此这方面的相关工作都是利用用户的评论、打分来判断信息的可信度。Deborah通过分析修改历史来获得对修改版本的信任度[6]。修改文章的可靠性取决于三点，分别是：之前版本的可靠性，最后一个版本的作者的信誉度及修改内容。在协作信息系统中，修改历史是可以广泛有效利用的重要特征。
第三类是对独立的网站或网页上信息的可信度评估方法研究。网站的建设者预计获知哪些特性，使其能够提升用户对网站的信任感，而哪些特性会削弱用户的信任感。而作为信息浏览者的用户，在浏览网页时则需要辨别网站或者网页的可信度，判断其提供的信息是否真实可信。Lee构造了一个真实可信事实库，并利用其来检测一个可疑信息的可靠性[7]。Kawai开发了一个可视化显示新闻地址趋势的消息系统，通过该系统可以判断相应新闻网站的可信度[8]。
Kyoto大学的WISDOM系统（http：//wisdom-nict.jp/）是一个供用户在线使用的网络信息可信度分析系统[9]，该系统从信息发送者、主要观点、对立观点等角度出发，通过聚类为用户判断信息的可信度提供参考。Honto Search是一个Web问答系统[10]，针对用户输入的命题返回可信度值及其它相关可信命题。该系统基于这样一个假设：事实的流行度越高越可信。但是这个假设仍然值得商榷。
2.1可信信息候选集的提取
本文研究的出发点是能够根据用户给出的疑惑命题，通过对网络中出现的大量相关信息进行可信度评估，为用户提供可信度最高的命题信息。其中，可信信息的候选集的获取是可信度评估的第一步重要工作。
研究认为用户输入的疑惑命题由“确定项”和“疑惑项”构成。“疑惑项”是用户对整个命题的质疑部分，需要系统进行可信度评估的核心部分。如图2所示，用户输入疑惑命题“世界上最长的河流是尼罗河”，并指出了疑惑项“尼罗河”，则对应确定项是“世界上最长的河流是”。可信信息候选集，由疑惑项的候选替换项构成（如“亚马逊河”、“黄河”等）。
获取可信信息候选集的基本步骤：
（1）根据用户输入的疑惑命题的确定项，利用搜索引擎搜索相关的网页信息。
（2）抽取前100条搜索结果的页面摘要信息（即snippet）。
（3）根据疑惑项的词性、命名实体特征，在100条页面摘要信息中抽取特征一致的词条作为疑惑项的候选替换项。
（4）经过词条过滤，将最终出现频度最高的5个词条构成可信信息的候选集。
需要说明的是，认为搜索引擎返回的页面摘要信息能够正确反映原文的相关内容，这也是进行实验的一个前提。
命题疑惑项与其疑惑项的各个候选项往往具有相同的词性特征及命名实体特征。本系统采用哈工大社会计算与信息检索研究中心语言技术平台（LTP）的分词、词性标注及命名实体识别模块。通过文本处理，提取出页面摘要中与质疑项的词性特征和命名实体特征相同的词组，并去除噪音。在对其频度进行统计后，将频度最高的五项作为可信信息的候选集。
2.2信息可信度的评估
本文从信息源可信度与信息在网络的分布特点两方面综合评估信息的可信度。信息可信度评估流程如图3所示。评估方法设计中，主要需要考虑两方面：特征选择和可信度评测方法。
第一层特征空间是信息源特征空间SF（Source Feature）。综合考虑所有对网络信息可信度有影响的因素，可以将其大致划分为两部分：显性因素和隐性因素。显性因素包括页面信息本身显性呈现的各种特征。比如，网页创建时间、广告量、网页设计，拼写错误等等。隐性因素包括隐藏在网页信息背后的各种特征。比如，信息作者权威度，反向链接数，信息来源等。本文采用网站及网页最具区分度的四个属性特征作为信息源的特征
Pagerank值用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度，通过Google提供的API获取。反向链接数是指该网站被其他网页或网站链接的数目，在一定程度上能够反映出该网站的受欢迎程度，也从一定程度反映了所提供信息的可信度。网页广告量能够反映网页创建的商用意图，因此也是评估网页信息可信度的一个因子。网页创建时间则反映了网页提供信息的时效性，时间越近的信息时效性越好。
第二层特征空间是可信信息候选集特征空间CF（Candidate Feature），其候选集合中某个词条的特征为：
覆盖率是在搜索引擎返回的页面摘要信息中包含该候选信息的比例。用total表示总的搜索返回结果数目，pi表示搜索到的所有网页，Contain（pi， aj）表示搜索到的网页内容pi中含有替换项aj，覆盖率的计算公式如下：
RC（αj）=∑[DD（]total[]i=0[DD）]Contain（pi，αj）/total[JY]（1）
可信信息源数为包含某个可信信息候选信息的所有信息源经过第一阶段分类后，类别属于可信信息源的数目。可疑信息源数为第一阶段分类后属于可疑信息源的数目。网页平均创建时间是一个非常重要的特征，通过判断信息的网络出现时间，有助于甄别新旧信息。仅仅通过网络流行度（即覆盖率）来判断，不易甄别出真实信息。搜索返回结果中的平均网页排名说明了包含该候选信息的网页集合在百度搜索引擎中的平均排名，此特征说明了包含确定项和候选信息的组合的网页与确定项的相关程度。R（pi）表示网页pi在搜索引擎返回结果中的网页位置，故平均网页排名如下：
信息可信度的计算使用以下公式，其中λi值由实验确定。为了测试前面提出信息的各个特征对可信度计算的影响，对系数择取不同数值进行了测试，相应的系数是根据研究者自身经验和一些测试确定的。
确定特征权重的过程是根据经验和测试实验获得。信息的可信度最主要的影响因素是网络流行度，而替换项的第一个特征覆盖率在本文中近似代表网络流行度。所以覆盖率作为网络流行度的近似表示在可信度计算中的权重最大。可信信息源数的权重为正值，用以加强可信信息源对信息的有利支撑，而不可信信息源的权重为负值，则用以减弱不可信信息源在覆盖率特征里对可信度计算的影响。
平均网页时间和网页排名也影响着替换项的可信度，并且平均网页建立时间对可信度影响尤为显著。当一个替换项的平均网页创建时间特征值小于候选答案集里此特征的最大值时（即该信息不是最新的消息，候选答案里有比该信息时间更新的信息），可信度的值将因此降低。
3实验及分析
为了验证本文设计研究的相关方法的有效性，本节对相关算法进行了多个实验：
（1）可信信息候选集获取实验；
（2）信息源可信度分类实验；
（3）不同可信度评估方法对比实验。
几部分实验的实验数据及收集过程如下。在信息源可信度分类实验中用到的50个已知答案的命题来自人工收集验证。在另两个试验中使用的测试集是通过收集百度知道已经解决的问题作为已知答案的命题答案对（疑惑命题，正确答案）集合，共4类200条数据。其中人物类50条，地理类50条，历史类50条，时政类50条。
由于信息可信度评测技术研究还处于起步阶段。还没有一个公认的信息可信度测试集以及评估方法。候选信息的抽取评估方法采用改进的MRR（Mean Reciprocal Rank）标准评价抽取效果的准确度，n为所有测试命题的数量，γi为第i命题的第一个正确答案的位置，m值为可信信息候选集的大小。计算公式为：
3.1可信信息候选集获取实验
从表1的实验结果中可以发现，历史类和人物类的准确率最高，而时政类最低；按MRR标准评价，人物类的MRR值最高，而时政类最低。准确率方面，因为历史类测试数据主要关于历史事件的时间，即测试命题中的质疑项多数为时间，而时间的词性和命名实体特征非常明显，在搜索结果中易于辨别，所以准确率高。人物类多为人名词，性特征明显，一段搜索摘要中涉及到的人名有限，易于辨认抽取。而时政类的问题比较杂，而且涉及到的事件名不易辨别，在实验中通过词语结构过滤器提取的替换项就不够准确应对会出现最高频的几个替换项中没有正确答案的情况。
就MRR标准而言，测试的是系统得出的替换项集中正确答案的平均排序位置。由实验结果可以看出，人物类的MRR值最高，主要原因是事件中涉及到的人名往往不多，并且通过词语结构过滤器也易于辨别过滤；而时政类MRR值较低的原因主要来自词语结构过滤器未能将正确答案筛选出来。
3.2信息源可信度分类实验
本实验主要考察基于SVM的分类算法的性能。基于60个经过人工搜集、验证的命题（ 包括50个正确命题和10个网络中高频的错误命题），在网络搜索到1 172个正例和102个反例，共1 272条数据。在实验的过程中，采用了LibSVM进行信息源的可信度分类。将采用SVM、Bayesian、KNN等算法进行了实验比较，实验结果如表2所示。
SVM的效果明显好于Bayesian和KNN，虽然训练语料相对比较少，但从实验效果可以看出SVM分类效果还是相当不错，进一步表明了支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中具有许多独特的优势，SVM不仅对两分类问题具有良好的分类效果，在多分类问题上也表现良好，是目前文本分类效果最好的单分类器之一。
3.3不同可信度评估方法对比实验
本实验的基准实验为日本京都大学的“Honto？ Search”系统所采用的网络覆盖率来评估信息的可信度。实验通过准确度和MRR 值比较两种评估方法的优劣。实验结果如表3所示。
本系统通过加入信息源的可信度评价并结合其他统计特征，将准确度提高到89%。这说明本文的两层特征空间能够更好地为用户提供可信度高的答案。MRR值也略有提高，但不够理想，原因主要是实验过程仍然会受到噪音信息的影响，在候选信息的提取部分和可信度计算部分都需要进一步研究，提高最佳答案与非最佳答案的区分度。
4结束语
随着网络信息量的快速增长，不可信的信息也日益涌现，干扰误导用户对正确信息的获取。信息可信度的评估就是为了解决这一社会问题。本文提出了利用词语特征从网络提取过滤有用信息，将信息源的可信度评测加入到信息可信度评测中来，构造两层特征空间计算信息可信度，从候选答案的获取和可信度计算两方面提高了实验的准确度。
网络教研论文范文第5篇
随着上世纪末互联网在我国登陆，河北省网络新闻媒体应运而生，经过近年来的发展，河北新闻网、长城在线、河北广播电视网等已初具规模。不仅满足了网民对地方新闻不同层次的需求，还为广大网民提供了一个了解河北的窗口。但是，以网络文化作为开发对象和盈利点的河北网络文化产业，作为一种新的产业形态，它的产生和发展还是近几年的事。无论是河北新闻网，还是长城在线、河北广播电视网等省级新闻网站，在全球或全国网站中的排名都不理想，还没有在全国甚至在本省内产生应有的影响，更没有形成一定的品牌并产生足够的经济效益和社会效益，河北省网络文化产业总体还处于起步状态，全省网络文化产品所占全国市场份额还明显偏低。
据《第23次中国互联网络发展状况统计报告》显示：“截至2009年6月底，中国网民规模达到3.38亿人，位居世界第一。”随着网民规模的不断扩大，对网络文化产品需求量不断增加，网络文化产业拥有强大的发展动力与开阔的市场前景。从消费角度看，网络文化产品是与日俱增的消费热点。本文在分析影响网络文化产业的发展诸多因素的基础上，探讨了如何构建适应河北网络文化产业发展的支撑体系，提出了河北省网络文化产业发展策略。
打造并完善多点支撑的网络文化产业立体产业链。网络文化产业的发展离不开完善而高效的产业链。网络文化产业链是围绕网络文化内容生产、传播、销售等中心环节展开，利用网络、手机等不同类型媒体之间在传播内容方面的互补性，构建资本链、产品链、渠道链和品牌链等多个微产业链，使网络文化内容传播的范围、影响力不断延伸。阿络文化内容提供商就会占据网络文化产业链的上游。但Web2.0时代，并不是只有报业、电视、广播等传媒在做内容产业，通过新技术提供的可能性，用户通过博客、播客及其他关联企业和机构完全有可能成为内容提供商。在网络文化产业链构建上，使网络文化产品的生产、加工、传播、沟通、反馈过程畅通无阻，打造并完善多点支撑的网络文化产业立体网络文化产业链，以构建多元盈利模式。
构建网络文化产品创新系统。地处中原的河北省民间传统工艺品很多，包括陶瓷工艺、剪纸工艺、易水砚工艺、衡水内画、武强年画等，这些都是中华文明的璀璨瑰宝，也是建设文化大省、推进河北网络文化产业更好更快发展的珍贵资源。要使河北的传统在继承中创新、在创新中发展。使原有文化产品和服务在网络上更好地传播和延展。必然要有经营创新、内容创新、盈利模式创新等一整套制度创新。创意是网络文化产品的灵魂。网络文化产业的发展，还需要依据网络平台创造的新形式的文化内容。无论是网络平台的设计，还是文化内容的生产都需要创新力；河北省应积极引进外来的机构和人才，参与网络文化产品的研发，建立以创意中心为主要形式的内容产品创新体系。
培育多样化网络文化市场主体，构建网络文化产业体系。建设网络文化产业，必须使网络文化市场主体能够强大起来。否则就没有这个产业的强大。如何才能使河北的网络文化市场主体逐渐强大起来呢?这要涉及很多方面，如产业政策、人才、资金、项目等。从目前来看，河北省需要继续加强对网络文化产业的建设和扶持，打造以国有资本为主导的网络文化产业，如网络报纸、网络电视、网络广播等，继续寻找投资以及战略合作伙伴。另外一个方面需要扶持民营网络文化企业。河北网络文化产业的发展适合采用项目驱动模式，以优质的项目吸引投资。项目数量不断增长和质量的不断提高有助于产业规模扩大，有助于促进文化产业链的不断完善，有利于形成以市场为导向、以企业为主体网络文化产业体系。
加强网络文化产品载体建设，优化网络文化资源配置。据CNNIC的调查显示，截至2009年6月底，中国的网站数达到306万个，较2008年末增长6.4％，网络运营竞争日益激烈。笔者在2009年9月18日借助Alexa采集了千龙网、红网、河北新闻网等几家网站的相关数据，如下表
从这些数据中可以看出，河北省网络新闻媒介反向链接数量及在全球网站和中国网站综合排名中均不理想，尚未形成强大的市场竞争力。如何从众多的网站中突围?对于河北省的网络文化载体而言，需要建立和推广自己的网络品牌，加强网络文化产品载体建设，优化网络文化资源配置，从而在本省乃至全国的网络媒体竞争中赢得更大的发展空间。
开发以手机为终端的网络文化产品。3G技术的推广，使得手机作为网络终端使用更为便利。同时，网络接人和用户终端产品的价格不断下降，产品性能和用户体验的日新月异，也使得人们网络使用的门槛不断降低。随着具有上网功能手机的普及以及手机上网平台的便利，手机不仅是更便利的上网工具，同时也成为时尚潮流和流行文化的代表符号。手机上网的时尚色彩吸引年轻用户使用，从而带来了移动互联网网民规模的快速增长。当前，整个互联网正从门户时代向服务时代过渡，从桌面互联网向掌上互联网转型。在移动互联网实现终端融合、业务融合和网络融合中，互联网产业必然重新洗牌，传统媒体将有新的作为。传统媒体应该努力适应形势，随时追踪科技发展的最新成果，积极应用先进的通信手段，实现传统媒体业务与新型传播手段的有效结合。拓展新的发展空间。开发移动多媒体广播电视(CMMB)产品、手机杂志、手机报纸、手机游戏等，抢占WAP市场。
培养和依托网络文化专门人才，开发优秀的网络文化产业项目。一方面，网络文化内容的选择、编辑、呈现方式等基础性、关键性工作与传统文化产业不同。网络环境下，数字媒体信息海量化、多媒体化、传播活动复杂化，为网络文化产业从业者进行信息的评价、选择、组织与内容管理工作，提出了更高的要求。另一方面，网络文化产品中动态的文字、图片、音频、视频、动漫制作等，需要从业者掌握比传统文化产业更多的知识和技能。河北省虽然拥有一大批IT应用型人才，但缺乏既精通现代信息技术，又熟悉网络文化产业运行规律的复合型专业人才。有经验的专业人才的缺乏，已经成为制约整个网络文化产业继续发展的瓶颈。因此，应进一步建设和完善高等院校文化产业相关专业，为地方文化产业发展提供高层次人才。只有培养和依托网络文化专门人才，壮大主导网络文化产业经营管理人才和创新型人才队伍，开发优秀的文化产业项目。才能不断提高网络文化产业对经济社会发展的贡献率。
，打造具有河北地方特色的网络多媒体互动杂志。使之成为新的经济增长点。网络多媒体互动杂志(電子期刊)具有传统杂志的页面形式，又能融合广播、电视甚至电影的信息表达形态，而最终的阅读方式需要借助多媒体电脑。网络多媒体互动杂志最大的优势是“打包销售”：新闻、专栏作家^的作品、广告、网络购物、与受众互动等一并抛售。网络多媒体互动杂志因其新颖的形态逐渐成为当前互联网新的生力军和新的经济增长点。在我们所做的网络多媒体互动杂志网上随机抽样的68个样本调查中，“如果发行一种以河北地方特色为主打的电子期刊”一题的调查显示，有52.94％的人表示有兴趣阅读。在电子杂志的信息呈现形式的调查中，显示人们最喜欢的信息呈现方式是视频信息，见图1。
在网上随机抽样调查“如果以河北地方特色为主打的电子杂志想来用您的博客文章或播客视频，您是否愿意提供有关河北的博客文章或播客视频”一题的调查显示，有85.29％的人表示愿意提供。电子杂志可以在每一期力争推一篇博客文章或一个播客视频，打造“草根”明星，刺激博客、播客的访问量，并在博客。播客网页附上电子杂志的链接，实现与博客、播客的双赢。
笔者认为，河北主流的网络媒介可以充分利用自身的资源优势，打造河北地方特色的“网络多媒体互动杂志”，建立并形成新的网络文化品牌，从而在本省乃至全国的网络文化产品竞争中赢得更大的发展空间。
编校：郑艳
网络教研论文范文第6篇
我国会计理论的当前发展过程中，已经逐渐受到网络环境的深度影响，影响效果主要体现在两个方面，一个是依托于网络环境开发出各类新型技术的使用，从理论层面全面细致指导实践过程；另一个则是分析了在新时期网络环境下会计工作当前面临的挑战，从而让最终构造的我国会计理论取得更好的建设和发展，从而让我国会计理论更加合理完善。
网络环境对我国会计理论造成的影响
基本概念的影响
网络环境下，大量的会计工作渠道已经从原有的纸质媒介转变到了网络媒介，这不但意味着会计工作环境的转变，也意味着会计工作职能的逐渐完善，因此，在当前我国会计理论的建设过程中，已经开始全面充分考虑网络环境对于会计基础理论方面所造成的影响，并需要在此基础上对理论层面作出相对应的调整，最终让所有的会计人员能够更好应对新时期网络环境对会计工作本身造成的影响，让会计人员能够更好地顺应这类影响，并且完全根据会计行业的相关工作标准和工作规划，实现对个人道德水平和工作能力的升级。
会计对象的影响
原有的会计工作通常只是对于企业或者单位本身资金流动过程的分析和监管，而在当前的工作阶段，无论是企业的内循环还是企业的外部循环，都会通过互联网技术，实现对各类信息的短时间内高精准度交互。比如在整条供应链中，企业的上游和下游现有企业、单位，都需要借助会计工作实现对于财务信息和物流信息的有序跟踪，因此对于会计工作理论来说，要能够了解如何在网络技术的全面使用过程中，完全根据当前已经制定了的各类基础性的会计准则，完成相对应的指导性工作。
会计职能的影响
会计的工作职能方面，在原有的工作时间段内，实际上会有少数会计人员完全参与企业内涉及的所有财务管理工作，然而在当前的工作过程中，对会计人员的工作内容、工作素养和工作标准都做出的新的要求，从职能上可以分为管理会计和财务会计两个大类，因此从会计人员的职能上来看，人员自身的工作内容、工作标准和所能够取得的工作权限之间已经具有了差别。在网络环境下，所有的财务管理系统的人员，必须要能够通过网络技术实现对各类信息的交互，因此也可以说，会计职能的体现必须要能够依托于信息化技术，才可以得到更好的展现。
会计要素的影响
会计要素有多种，既包括日常企业运行过程中所产生的所有会计信息，也包括实际工作过程中所生产的所有数据。对不同的会计人员来说，其肩负的工作职责和主要分析的财务数据之间本身就有差别，在网络环境下，无论是企业的定位、信息交互还有企业的外部信息交互，在各类信息要素的分析和取得阶段，都需要通过对这类信息的标准建设和优化，才可以让最终所取得的所有专业化结果本身具有更高的精准度。此外也可以认为，在网络环境下，我国的会计理论发展过程中，已经充分考虑了网络环境对会计人员思想和工作要求方面所造成的影响。
我国会计理论的发展现状
网络信息甄别缺陷
网络信息甄别缺陷主要体现在两个方面，一个是当前公共网络空间内，对于会计人员本身的工作项目之间存在一定的不了解和恶意诋毁问题，这就会导致一些会计人员会在该过程中，主动和网络攻击者进行辩论，当会计人员消耗过多的时间应用于这一过程时，则会导致其无法把所有的工作精力投入到工作阶段，容易导致日常的工作过程中导致会计信息的处理工作出现问题。另一个层面是对各类网络技术的使用不到位，这类信息对会计人员所造成的影响较为滞后，会计人员无法第一时间完成新型技术的全面识别和利用。
工作思维优化缺陷
新时期的会计工作中，必须要能够在互联网环境下，实现对个人工作思维、工作路径和工作方法的全面调整，尤其是对于工作地位方面，不同的会计人员必须要能够主动转型。比如财务会计就要转变成会计信息的初步处理和向其他人员提供者身份，管理会计则要成为会计信息的使用者和针对财务会计的监管者身份。目前的工作中发现，一方面在会计理论上并未做出这类表述和相关说明，只是让企业自主优化和完善对所有会计人员的管理模式，另一方面会计人员本身也并不注重对自身工作地位的改革，这就导致会计人员的工作思维完全按照旧有的企业会计工作标准制度，管理自身的行为。
工作理念转型缺陷
新时期的会计工作过程中，必须要能够主动践行转型工作，然而从当前取得的主要成果上来看，在工作理念的转变方面存在严重问题，一方面是转型工作落实过程中，各类会计人员实际投入的精力过多，但是取得的成效较差，这就导致大量的会计工作人员并不再主动参与到对个人工作理念的转型阶段。另一方面由于会计人员的工作理念转型过程缺乏全面的监管。
会计技术推广缺陷
在网络环境下，大量会计工作已经开始借助互联网工具完成工作，因此可以说，在会计技术的推广过程，必须要能够以这类互联网技术为核心，让更多的会计人员通过对这类技术的全面细致了解，让个人的工作能力得以提升。然而在目前的我国会计理论发展过程中发现，针对会计技术的推广并未作出明确的说明，这导致不同企业对新型技术的使用、培养工作存在过大的差距，会计人员本身也并未对这类新型的技术主动加深了解。
我国会计理论的今后发展方案
网络信息甄别方案
网络新型的甄别过程中，必须要能够根据当前的网络环境，实现对各类会计工作内容和工作标准作出专门说明，同时要对企业内的会计人员素质方面和工作能效方面作出表述，从而让其将更多的精力投入到正式的工作阶段，防止由于存在的工作问题，导致无法对企业当前存在问题作出全面细致的发掘。同时对各类网络信息的取得和研究阶段，必须要能够充分实现对所有信息和资源的科学加入，从而在企业内部建立依托于网络技术和网络环境的新型技术体系，最终让所有的工作人员，可以全面参与到各类新型技术的了解、加工和利用阶段，唯有如此才可以讓已经建立的工作标准本身具有更高的科学性。
工作思维优化方案
在工作思维的优化过程，一方面要能够让所有的会计人员能够理解如何借助新型的互联网技术，提高个人的工作能效，另一方面要能够在工作思维的建立过程构造更为高效全面的工作。对于前项工作，主要是让当前已经开发出的专业性会计互联网技术，能够在企业内部得到全方面的推广，从而让企业中的所有会计人员可以完全根据这类新型技术的使用原则提高个人能力。而对于思维的建设，要能够在企业内部建立管理会计、财务会计以及出纳人员的相互监管制度，并且必须要能够对其他人员的工作内容有全面地了解，唯有如此才可以更好发掘其他子系统工作过程中的问题。
工作理念转型方案
在工作理念的转型过程中，要求所有的会计人员必须要能够完全根据新时期的企业工作要求和财务管理系统的相关要求，实现对工作理论的管理，而对于会计理论来说，必须要能够在其中把这类转型后的项目和工作内容作出明确说明，之后才可以让会计人员在具体的工作过程，通过对这类信息的充分合理发掘，让个人能够完全根据新时代的会计工作标志和会计工作规范，提高个人的工作素养。此外在工作理念的具体转型阶段，企业也必须加强对所有会计人员当前学习能力和学习效果的监管，从而了解具体的转型过程中，是否存在工作问题，并第一时间将其解决。
会计技术推广方案
在会计技术推广过程中，一方面要能够了解针对当前网络环境下，已经开发出的各类专业性的会计工作技术，另一方面要能够组织所有的会计人员，參与到对这类技术的了解和学习过程。对于前项工作，企业方要能够搭建专业的会计工作平台，并且在会计理论层面上，要对可以选用的平台作出说明，让企业可以根据当前的经济发展模式和资本积累情况自行选择。对于集中组织学习过程，可以由企业组织或者由专业的会计培训部门组织，让会计人员能够借助这类技术提高工作效能。
综上所述，网络环境对我国会计理论发展过程造成的影响包括技术使用成本的影响、技术推广方面的影响等，在当前的具体工作过程中发现，无法完全根据网络环境的相关标准实验对会计理论的科学建设。为了能够提高建设水平，今后需要落实的工作包括会计技术的推广、工作理念的转变、工作思维的优化等，从而让所有的会计人员可以提高对各类技术的使用质量。
（吉林省经济管理干部学院）