新环境下科技型企业把握“五个维度”加强典型宣传——以中国建筑科学研究院有限公司为例

<正>大众传播时代下，舆论传播的社会环境受到传播媒介的物质水平、人民群众的生活状况和思想情绪，社会的政治状况，各种政治势力的斗争或合作的影响。因此，新的舆论环境往往易产生于社会转型期，在这一时期公众通过舆论表达自己的心声意愿和利益诉求，从而打破了原有舆论环境，如在国有企业改革持续深化的形势下所形成的舆论环境，或如新媒体和新冠肺炎疫情出现所带来的双重舆论环境。新媒体环境中，信息的“去中心化”和“碎片化”造成人们接收信息的渠道和选择性都更广泛，传统定向、单一的文体形式和拿腔拿调、固定情境的语言风格都成为了需要企业打破原有话语体系、引导舆论的突破口。因此，     

信息生态视角下热点舆论传播多点触发机制实证研究

【目的/意义】本文基于信息生态视角,探究社交媒体热点事件舆论信息传播过程中,信息、信息人、信息环境、信息技术各变量如何产生作用,进一步研究触发热点舆论传播的各影响因素和触发机制。【方法/过程】通过提出问题、建立假设、构建模型的研究逻辑,采用问卷调查法获取1970个有效样本,重点分析影响热点舆论信息传播的各变量及影响过程。【结果/结论】通过研究发现,信息的隐性特征、用户的理性程度、用户对信息内容的共情心理、用户评估个体利益的获得情况、因社交关系形成的舆论环境等多个因素对触发热点舆论传播有明显影响。其中,热点舆论信息的隐性特征可引发用户的共情心理,是触发舆论信息传播的重要因素,共情心理会正向影响用户的舆论传播行为。用户的社交关系数量在一定阙值数量范围内时,社交关系数量越多,用户传播舆论信息的可能性越大。用户对热点舆论的理性判断会负向影响传播行为。当传播信息有利于社交媒体人设时,会促进用户的传播行为。【创新/局限】挖掘出触发热点舆论传播的影响因素及其机理过程。在后续的研究中,将扩大触发因素的研究范围,来进一步完善触发机制模型。     

信息粒度、公众行为对舆论聚合的内生影响与组态效应研究——基于VAR与QCA的混合方法

[研究目的]面对复杂的网络环境，探讨影响舆论聚合的关键要素，既有助于舆论信息的高效传播，又能够提高政府舆论调控的速度和精度，具有重要的现实意义。[研究方法]采用VAR和fsQCA相融合的方法，选取28个视频平台负面事件作为研究对象，运用VAR模型验证了信息粒度、公众行为与舆论聚合之间的两两变量因果关系，在此基础上，运用fsQCA方法探究了信息权威性、信息覆盖度、信息报道率、公众关注度、公众活跃度、公众参与期6个前因条件组合对舆论聚合的影响机制。[研究结论]研究发现，信息粒度、公众行为与舆论聚合之间存在显著的两两变量因果关系，挖掘出了8种导致高舆论聚合的条件组态，信息报道率、公众关注度、公众活跃度为核心条件，提炼归纳了公众行为驱动型、信息粒度驱动型、信息-公众驱动型的三种高舆论聚合的理论模式。     

博弈视角下网络舆情的情报共享对策研究

网络平台上从舆论产生到逐步升级为情报的过程实质上是多元利益主体的表达过程,各主体在信息的传播过程中试图最大限度地放大自己的声音,扩大自己的影响力,从而实现控制舆论的目的.互联网就此成为了网络舆情的各个主体为自身代表利益进行博弈与角逐的场域.因而在网络舆情环境中,迫切需要一个统筹的情报共享机制.     

公共信息茧房：社交媒体信息内容收敛现象与效应——基于新浪微博的文本挖掘

[研究目的]分析在公共、多样、广泛的微博信息生产和舆论信息传播中，平台信息在充分流通中产生的封闭，发生朝向特定方向的重复和窄化。[研究方法]挖掘和统计检验探讨微博平台中的信息内容收敛现象和特征。[研究结论]由热度相同或相近的帖子组成的信息单元随着传播热度越来越强，会表现出本层内的信息相似度的增强(层内趋同性);与此同时，也伴随着和全局内容的平均相似度的增强(全局趋同性),和本周期内最热舆论内容的平均相似度的增强(顶部趋同性);信息单元的热度“质心”和该信息单元的三种趋同程度分别都成正比，并且线性回归具有很高拟合度。这三种趋同化的收敛方向具有高度的同步性和一致性，三者的克朗巴赫α系数达0.946左右，而不是相互独立或冲突的关系。社交媒体舆论信息的内容收敛，关切到从公共领域的充分信息流动走向公共信息茧房与自我窄化，关切到从信息开放和可达性转向封闭和自我异化。     

强化政策宣传和舆论引导为户外广告市场化运作营造良好的氛围

政策宣传和舆论引导是发挥政府职能的重要手段。充分正确运用政策宣传，强化舆论引导功能，有利于明确政府理念和意图，拓展公众传播渠道，化解利益连带方的误解和对立情绪，使不同体制转型过程中的社会阻力大大减少，推动事业顺利发展。尤其对我们广告设置中心这样的新生事业承载体，正确、充分的运用政策宣传和舆论引导是必不可少、举足轻重的。     

论舆论场及其分化问题

在媒体类型增加及社会群体变动过程中,舆论场呈现出基于介质、群体、功能的分化和演变。以介质为观察视角,发现当前舆论场已分化成社会口头舆论场、传统媒体舆论场和网络舆论场。舆论场分化背后是利益、权力、认知、价值甚至群体分化,而多元的分化不利于社会共识和凝聚力形成,需要政府等积极作为以消除或弱化舆论场分化带来的负面问题。     

新闻舆论监督效果与受众利益

随着新闻传播事业的发展,新闻舆论活动的逐步深入,新闻舆论效果愈来愈受到人们的重视。其影响因素很多,其中受众利益是其关键要素,从某种程度上决定着新闻舆论效果的成败,所以弄清楚两者之间的关系,有利于新闻舆论活动的顺利开展,有利于新闻传播事业的发展。     

基于内容分析法的网络舆论信息研究

阐述了内容分析法的研究范围和内容分析法的一般研究过程,重点研究了内容分析法在网络舆论信息分析方面的应用.建立了一个合理的分析框架对网络舆论信息进行分析.对网络舆论信息传播的效果和变化趋势进行有效的预测.     

我国网络信息传播的舆论化趋势及所带来的问题分析

我国网络信息传播舆论化趋势越来越明显,逐渐演化成了拥有强大社会影响力和舆论动员力的重要新闻传播工具。文章分析了网络信息传播舆论化的表现形式、形成原因和引发出的一系列问题。     

ISM模型在网络热点话题舆情信息监控中的应用

【目的/意义】企业和国家对网络热点话题舆情的关注度越来越高,越来越多的企业、部门和政府通过舆情信息监控系统应对网络中爆发的群体性事件和舆论压力,在此环境下对网络热点话题舆情信息进行监控可以方便舆情危机的处理。而传统的网络舆情信息监控方法为构建词项识别体系,存在监控效率低、监控效果差等问题。为此,本文对网络热点话题舆情信息监控策略进行研究。【方法/过程】构建的ISM模型对网络热点话题舆情信息监控进行相关性分析,利用建立词项识别体系,并通过K-means算法处理突发词项完成对网络热点话题舆情信息的识别,获取网络热点话题舆情信息监控影响因素集,构建舆情信息监控影响因素的直接关系矩阵,结合布尔代数运算规则和推移规律建立可达矩,从而构建出舆情信息监控影响因素关联矩阵及解释结构模型,完成网络热点话题舆情信息监控。【结果/结论】结果表明,舆情热度、舆情关注度、舆情影响力、舆情敏感度和网民情感都会对网络热点话题舆情信息的监控产生影响。在此基础上提出网络热点话题舆情信息监控策略。【创新/局限】为有效地防止网络恶性事件突发,需要全面、及时地掌握网络热点话题舆情信息的发展情况,通过分析网络热点话题舆情信息监...     

基于舆情当事人信息质量及群众信任阈值的观点演化研究

[研究目的]舆情当事人作为舆情事件中关注度较高的节点,其观点的信息质量会直接影响群体观点的分化和一致程度,该研究可为把控舆情发展方向、完善舆情预警系统的建设提供理论价值和现实意义。[研究方法]基于有界置信模型,引入了信息质量变量和个体信任阈值,构建了两阶段观点演化模型。通过仿真实验以及案例数据验证了模型的合理性,分析了观点信息质量、观点发布时间和频率对舆论的不同影响作用。[研究结论]研究发现,论据越充足、态度越温和的观点,越容易影响公众的舆论走向;舆情当事人持有的观点及其信息质量不同,选择介入舆论的时间不同;舆情当事人观点发布频率对最终舆论存在正向影响。     

大数据背景下网络舆情信息异化控制模型研究

[目的/意义]面向大数据研究网络舆情信息异化机理以及控制模型,是政府控制信息异化程度的关键,为政府应对和治理网络舆情提供理论参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息异化机理,将网络舆情演化机理模型拓展为信息异化控制模型,并在此基础上通过数值仿真研究政府控制信息异化的分类问题。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息异化控制模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情信息异化程度,制定网络舆情治理策略提供参考依据。     

信息生态视角下新冠肺炎疫情的网络舆情传播与演化分析研究

【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新 冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人 和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医 院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律, 总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻 画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息 生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究 方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。     

区块链环境下舆情信息细化网络结构研究

【目的/意义】厘清信息细化概念边界,剖析区块链环境下舆情信息细化特征,解构舆情信息细化网络,推动 信息细化理论应用,为网络舆情管理提供启示。【方法/过程】本研究基于信息细化和舆情传播理论,提出区块链环 境下舆情信息细化系统模型,采集 Steemit和新浪微博新冠疫情数据,采用社会网络分析方法运用 Gephi工具进行 实证研究。【结果/结论】区块链环境下的舆情信息细化网络为无标度网络,用户信息细化水平较高,信息精致阐释 基础上展开信息细化行为特征明显。【创新/局限】本文所构建的舆情信息细化模型拓展了信息细化理论在舆情管 理领域的应用,对发挥信息细化在舆情信息传播和知识创新之间的桥梁作用也具有实用价值,但在数据采集规模、 数据标注结果检验、信息细化概念边界等方面还有待完善和拓展。     

大数据环境下网络舆情信息交互模型研究

[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。     

基于舆情画像的在线社交用户信息传播特征统计分析

[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。     

信息生态视角下移动短视频UGC网络舆情传播行为影响因素研究

[目的/意义]移动短视频UGC网络舆情传播行为影响因素的分析,可以更好地了解移动短视频用户的行为特征及影响因素,从而帮助网络舆情监管部门加强移动短视频网络舆情管理。[方法/过程]文章以计划行为理论为基础,基于信息、信息人、信息技术、信息环境和谐发展的信息生态视角,构建移动短视频UGC网络舆情传播行为影响因素模型;采用问卷调查和结构方程研究方法,使用SPSS 22.0和AMOS 21.0软件对数据进行统计分析和模型验证。[结果/结论]研究结果说明,信息、信息环境、信息技术3个因素通过传播意愿对移动短视频UGC网络舆情传播行为产生正向影响;信息因素对移动短视频UGC网络舆情传播意愿影响最大,其次是信息环境和信息技术。     

基于改进SIR的网络舆情信息生态群落衍生研究

【目的/意义】衍生舆情是舆情治理刻不容缓的难点和不可回避的重点,本文旨在揭示舆情信息衍生规律, 正确把握舆情导向,为舆情引导提供依据。【方法/过程】结合信息生态理论,界定网络舆情信息生态群落衍生内涵, 分析其构成要素及作用关系、衍生效应,并划分横向和纵向两种衍生方式。基于改进SIR模型,分别构建网络舆情 信息生态群落横向和纵向衍生模型,刻画衍生过程。【结果/结论】横向衍生主要体现在同类事件单一话题之间融合 关系,纵向衍生主要体现在单一事件多个话题之间继承关系。对初始状态、衍生率进行灵敏度分析,研究系统状态 的变化,为舆情引导提供科学合理的理论指导。