基于大数据预判功能和舆情监测系统的科普性新媒体传播模型研究

（1）随着网络与智能终端的发展与普及，新媒体的传播已经进入到了我们生活中的每一个角落，例如微信与微博都已经成为了生活必备品。但随之而来的就是各种无效信息与虚假信息的广泛传播，也就是所谓的谣言或网络热点。大多数人由于专业以及教育背景的限制，难以对遇到的所有信息进行有效的分辨，进而会对生活产生明显影响。现在有一些微博账号和网站等在进行着辟谣和科普性的工作,但大多数都是被动跟随网络热点进行的，相对效果难以保证。通常情况下，人们往往只会关注热点话题，而且注意力会随之快速转移，当真正的科学解释出来时往往为时已晚，得不到大量的有效传播。

（2）我们的目的就要做一套科普新媒体的传播模型和机制，能够有效预判网络热点的产生，从而能够根据实际情况做好对应的舆情工作。通过利用现有的微博分析工具和大数据工具，可以有效支撑我们的研究目的，同时也作为我们的监控数据来源。同时，利用大数据工具来挖掘数据背后更深层次的相关性信息，研究网络热点产生的规律与特点，从而可以对微博微信账号以及跟我们生活息息相关的敏感关键词进行数据统计和预判分析。比如某几个特定方向的新媒体都同时提及某一事件或相关关键词时，我们就可以利用大数据工具预判到很有可能出现下一次的网络热点，我们就可以提前找到相关专家、老师对涉及到的相关领域的知识进行咨询，通过新媒体以文章的形式发出来对谣言进行提前“灭火”，进而达到相应的舆情干预目的。