2025年大学《应用统计学》专业题库- 社交网络数据分析对舆情监控的影响

2025年大学《应用统计学》专业题库——社交网络数据分析对舆情监控的影响考试时间：______分钟总分：______分姓名：______注意事项：1.请将所有答案写在答题纸上，写在试卷上无效。2.答案要求字迹工整、卷面整洁。3.请按题目顺序作答。一、简答题（每题5分，共20分）1.简述社交网络数据分析在舆情监控中的主要作用和意义。2.描述在舆情监控中，运用描述性统计方法分析社交网络数据时，至少三种不同的数据指标及其含义。3.解释什么是相关分析，并说明其在舆情监控中可用于分析哪些类型的问题。4.简述在进行社交网络数据的时间序列分析时，可能遇到的主要挑战以及相应的统计考量。二、计算与分析题（每题10分，共40分）1.假设某舆情监控系统收集到某突发事件下，小时内发布的带情绪标签的推文数量如下：15,22,18,25,30,28,20,24,19,27。请计算这些数据的样本均值、样本标准差，并简要解释这两个指标在分析该突发事件初期舆论热度波动中的作用。2.某研究欲探究用户属性（如年龄：青年组vs.中年组）与用户在特定话题上的参与度（如发帖数）是否存在显著差异。假设收集到的样本数据显示，青年组平均发帖数为30，标准差为8；中年组平均发帖数为25，标准差为7。样本量分别为200和150。请说明适合采用何种统计检验方法来分析此问题，并简述检验的基本原理。3.假设通过社交网络分析，识别出某舆情事件中的核心传播节点（K核心）用户有10名，其发布的推文获得了显著更高的互动量（点赞+转发）。请运用网络分析相关的统计学思想，解释为什么识别核心传播节点对于舆情监控和引导至关重要。4.设想一项舆情干预措施（如发布官方信息）旨在降低某负面舆情的传播强度。收集干预前后的数据，发现干预后（样本量100）负面情绪推文的比例从35%下降到25%。请简述如何运用统计方法（如假设检验）来评估该干预措施的有效性，并说明在分析过程中需要考虑的关键因素。三、论述题（20分）结合社交网络数据分析在舆情监控中的应用，论述统计模型（如回归模型、分类模型、聚类模型等）在其中扮演的角色，并分析在应用这些模型时，可能面临的数据挑战和伦理问题。试卷答案一、简答题1.社交网络数据分析通过挖掘用户关系、行为和内容信息，能够量化舆情热度、识别意见领袖、追踪信息传播路径、分析用户情感倾向，从而实现对舆情动态的实时监测、快速响应和有效引导。它有助于更精准地把握公众态度，预测舆情发展趋势，为政府决策、企业公关和危机管理提供数据支持。2.(1)发帖/互动频率：反映用户参与度，高频率可能意味着高关注度或用户粘性。(2)粉丝/关注数：关联用户的影响力范围。(3)情感倾向比例：通过文本分析统计正面、负面、中性情绪的比例，直接反映舆情基调。此外还有如转发数、评论数、话题热度等指标。3.相关分析用于衡量两个或多个变量之间线性关系的强度和方向。在舆情监控中，可用于分析：不同用户属性（如年龄、性别）与参与度/情感倾向的相关性；用户行为（如发帖频率）与互动量（点赞、转发）的相关性；社交媒体平台使用情况与用户活跃度的相关性等，以发现潜在的关联模式。4.主要挑战包括：(1)数据量巨大且增长迅速，实时处理困难。(2)数据质量参差不齐，存在噪声、缺失值。(3)文本数据情感主观性强，情感分析准确性受影响。(4)网络结构复杂，信息传播路径难以完全追踪。统计考量需关注数据清洗方法、合适的窗口期选择、抗噪能力强的分析方法（如移动平均、指数平滑）、情感分析模型的鲁棒性以及模型对网络动态特性的捕捉能力。二、计算与分析题1.样本均值：(15+22+18+25+30+28+20+24+19+27)/10=220/10=22样本方差s²：[(15-22)²+(22-22)²+(18-22)²+(25-22)²+(30-22)²+(28-22)²+(20-22)²+(24-22)²+(19-22)²+(27-22)²]/(10-1)=[49+0+16+9+64+36+4+4+9+25]/9=206/9≈22.89样本标准差s：√(22.89)≈4.78作用：均值反映了小时内平均推文数量，标准差则体现了初期舆论热度的波动幅度。标准差较大，说明热度波动剧烈；标准差较小，说明热度相对稳定。结合均值可判断热度的总体水平。2.适合采用独立样本t检验（IndependentSamplest-test）。原理是比较两个独立组（青年组、中年组）的均值是否存在显著差异。该检验基于样本均值的抽样分布，通过计算t统计量，并与t分布临界值比较，来判断两个组别在发帖数这一连续变量上的总体均值是否相等。若拒绝原假设，则认为两组用户在平均发帖数上存在显著差异。3.核心传播节点是网络中连接性最强的部分用户，他们如同网络中的“枢纽”，信息通过他们能高效传播。在舆情监控中，他们是关键信息（无论是官方信息还是谣言）快速扩散的核心力量。识别他们有助于：优先进行沟通引导、监测其发布内容以判断舆情走向、在他们影响范围内精准投放信息，从而更有效地控制舆情方向、降低负面影响。4.运用假设检验评估干预效果：(1)提出零假设H₀：干预措施对负面情绪推文比例没有影响（干预前后比例无差异）；备择假设H₁：干预措施显著降低了负面情绪推文比例（干预后比例低于干预前）。(2)选择合适的检验方法，如卡方检验（如果样本量足够大，比例数据适合）或Z检验/精确检验（如果样本量较小或关注绝对差异）。(3)根据样本数据计算检验统计量及p值。(4)设定显著性水平α（如0.05），比较p值与α。若p值<α，则拒绝H₀，认为干预措施有效。(5)分析时需考虑：样本代表性、数据收集方法（是否随机）、干预措施的具体实施细节、其他可能影响舆情的外部因素（如其他媒体报道）、以及统计结果的实际显著性（effectsize）而非仅关注统计显著性。三、论述题社交网络数据分析在舆情监控中广泛应用统计模型。回归模型可用来分析影响舆情传播速度、热度或用户参与度的因素（如信息发布时间、用户特征、网络结构等），并进行趋势预测。分类模型（如情感分类、话题分类）能自动识别文本内容的情感倾向或归属的话题类别，实现大规模舆情信息的自动标注和聚类分析。聚类模型可将具有相似特征或行为的用户群体划分出来，用于用户画像构建、识别不同舆论群体或潜在意见领袖。这些模型的价值在于能从海量数据中挖掘规律、自动化处理任务、提供量化依据和预测