简介:舆情研究是自然科学与社会科学融合研究的新领域,其中涉警网络舆情可强烈影响网络上下线间的互动行动。大众自媒体传媒时代下公安机关针对涉警网络舆情危机公关已不能仅限于简单的"议程设置"。本文基于贝罗传播模式针对自媒体时代下的涉警网络舆情样本数据综合分析,从贝罗传播模式的基本要素"信源(S)、信息(M)、通道(C)、接收者(R)"思考涉警网络舆情危机公关应对策略,以期开启公安机关应对涉警网络舆情的新思维。
简介:目的:为弥补当前公安情报分析中主要依赖经验分析的不足,对ARIMA模型在刑事类警情预测中的应用展开探讨,为刑事类警情的早期预警提供决策依据。方法:应用ARIMA模型对某市2015年1月至2017年12月刑事类警情数据进行分析并建立预测模型,对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价,选择最优预测模型。结果:某市刑事类警情整体上呈下降趋势;选取的最优模型ARIMA(0,0,0)(0,1,1)能较好地拟合既往时间段某市刑事类警情的变化;对某市2018年1月的刑事类警情实证预测表明,所选模型的算法拟合度较高,在95%的置信区间之内(预测值290次,真实值315次),模型短期预测效果较为理想。结论:ARIMA模型可以应用于刑事类警情的情报分析与预测,建议在实际应用中应进一步推广。