舆情研判的大数据赋能：风险与对策

【目的】探索大数据分析技术赋能舆情研判的本质，讨论大数据分析技术方法在舆情研判实践中的局限与不足，展望大数据舆情研判的优化路径。【方法】文章从大数据舆情研判的环节出发，结合舆情研判的实践应用现状，对比传统的舆情研判方法，分析大数据舆情研判的功能、价值与局限。【结论】作为一种前沿性的技术应用，大数据赋能舆情研判是将网络舆论空间中的观念意见数据化的过程。这种分析方法在舆情事件的全景化描述和关联性分析，促进科学决策过程等方面具有优势，但也面临着技术工具层面的测量偏差、舆情生态混沌效应、研判过程局限等风险挑战。【结论】在今后，应通过细粒化舆情数据库建设、多种研究方法的融合、加强对舆情工作者的培训等路径，以提升大数据舆情研判的效果。     

Web信息抽取技术在吹哨系统中的研究与应用

【目的】论述Web信息抽取技术在新闻舆情分析中的应用，为舆情虚假信息甄别、舆论引导提供新方法，从而避免对大众的思维、想法等造成不良影响。【方法】研究提出了基于行块分布函数和基于统计与网页结构两种不同的新闻正文信息抽取方法，使得在对Web新闻数据采集和存储的基础上，正文信息抽取更加高效和准确。【结果】两种Web信息抽取技术可以广泛应用于海量新闻数据分析、舆情监测等应用场景。【结论】通过基于行块分布函数的抽取方法和基于统计信息与网页结构的抽取方法，能够分别对轻量网页和大流量网页抽取信息时表现更优。     

热度分析技术在舆情吹哨系统中的应用

【目的】为提高报业集团舆情相关工作的准确度和效率，文章研究热度分析技术在吹哨系统中的实际应用效果。【方法】提出热度及关联度计算，通过热度话题计算、关键词的关联相关度分析及关联热度计算，最后完成事件热度预测。【结果】通过热度分析技术实际应用，满足日常工作中的热点话题捕捉和及时跟踪，对舆情管理具有重要实施。【结论】通过本研究证明了吹哨系统中所使用的热度计算和关联热度计算等方法，极大地提高了吹哨系统的精确性，使用户可以从海量新闻信息中高效、智能地获得受关注、感兴趣、有价值的目标新闻信息，从而更加有力地支撑舆情监测、新闻追踪、新闻生产等业务工作。     

信息生态视角下突发事件网络舆情的生成演化及过程追踪分析

【目的】提高网络空间治理是现代化治理课题的应有之义，识别突发事件网络舆情的生成及演化路径，对化解网络舆情、净化网络空间具有重要意义。【方法】基于信息生态理论，运用清晰集定性比较分析法（csQCA）对2018-2022年间发生的40个突发事件网络舆情案例进行分析，考察突发事件网络舆情生成及演化的必要条件及各因素组合方式，在此基础上选取不同组态下的代表性案例进行过程追踪分析，进一步探索网络舆情信息生态系统中各信息因子组合对网络舆情演化的影响及因果机制。【结果】信息敏感度、网民参与度、技术硬环境是影响突发事件网络舆情生成演化的必要条件，网媒报道量对突发事件网络舆情生成演化具有重要影响。【结论】根据分析结果，应从做好监测预警工作、规制信息人行为、畅通多元沟通渠道出发净化网络舆情信息生态。     

全媒体时代主流媒体对突发公共事件的舆论引导对策

【目的】全媒体时代背景下,为确保新闻时效、抢占新闻第一落点,并使主流媒体在突发公共事件报道中的舆论引导起到关键作用。【方法】笔者根据突发公共事件的舆情特征,探讨了主流媒体对突发公共事件的舆论引导对策。本文借助文献分析法、系统分析法和典型案例法说明突发公共事件舆情的特征和主流媒体舆论引导的作用。【结果】提出了主流媒体舆论引导对策,对提升主流媒体的舆情应对能力及防范舆情风险具有重要的参考价值。【结论】突发公共事件具备突然性、不可预见性和社会性等特征,应对突发公共事件舆情时,主流媒体应具有为政府提供风险预警、引导舆论走向、整合社会资源等作用。本文针对有效提升主流媒体的舆情应对能力,推动社会秩序恢复平稳状态也提出了一定对策。     

舆论将死？论生成式人工智能对舆论的冲击及其应对

【目的】以ChatGPT为代表的生成式人工智能逐渐进化为通用型AI，文章探讨这一背景下舆论受到的冲击及舆论如何保持民意的纯粹性。【方法】文章主要采用了文献法及思辨研究，通过对舆论主体、本体、客体等追问反思进行研究。【结果】生成式人工智能将给舆论带来致命冲击：舆论主体“非人化”，舆论本体“虚假化”，舆论客体“无理化”，舆论传播路径与规律被颠覆。进而引发国际舆论场更加复杂，国家舆论风险加大，资本、技术操控舆论，虚假信息横行，用户深陷舆论茧房等舆论风险。【结论】文章认为应建立ChatGPT的使用边界，在舆论等领域内暂时限制其应用；政府积极参与人工智能研发，牢牢把握舆论话语权与引导权；用技术治理技术，开发AIGC检测技术；同时还应开展人工智能素养教育，提升用户使用、批判AI的能力。     

国内外舆情研究述略

舆情信息日益重要,研究与开发舆情信息,有利于政府开展舆情信息工作,有利于图书馆开展政府舆情信息服务。国内舆情研究主要包括概念界定与辨析、舆情信息工作、舆情机制、网络舆情等,国外主要是舆论主客体、民意调查以及舆论、媒体和决策之间的关系。对国内外舆情对比评价,为舆情理论研究与社会实践提供参考。     

智媒时代舆论的特征、实质及对策

驳杂的新媒体平台传播图景,既是舆论治理的表征实质的现时面向,又潜藏全新的危机化解对策与路径。透视智媒时代舆论传播机制中的表征,探看舆论场域中海量同质化的信息堆积,有助于揭示舆论场域中的历史与现时的诸多悖论。基于智媒时代的舆论境况,在数字技术赋能与对策之间,寻绎智能传播时代舆情治理及社会问题中的“为与不为”,可以为“十四五”时期国家战略建设实施提供借鉴。     

跨平台智能媒资融媒内容管理应用平台的设计

【目的】设计建设新一代智能媒资融媒内容管理应用平台。【方法】基于统一云基础后台，以内容中台、智能中台、数据中台为中台能力保障，以云计算、微服务、中台处理、大数据等先进技术能力为支撑，建设统一门户，全媒体支持，多种AI智能功能应用，多种网络平台文件通联。【结果】通过对平台总体要求、框架设计、系统网络、网络安全、业务流程，业务功能等的优化设计，完成最终建设设计方案。【结论】本次设计的智能媒资业务应用平台，具备可持续扩展能力，可以持续赋能保障融媒时代下全媒体媒资内容智能生产管理和应用，也将有力地推动南京广电集团媒体融合智能化发展。     

以人工智能之力，赋全媒体宣传报道之能——人民日报社AI编辑部创造新兴技术赋能全媒体新闻生产新范式

【目的】探索如何运用智能化技术，打造智能化编辑部，推动媒体融合发展。【方法】总结人民日报社AI智能编辑部的探索经验。【结果】【结论】人民日报社AI编辑部集全媒体AI编辑制作、内容辅助审核、低代码开发、智能化中台、端侧智能等特色能力于一身，持续推进AI、AIGC、5G、大数据等新兴技术在新闻生产中的创新应用，多元化助力全媒体宣传报道提质增效，渐进式构建全媒体新闻生产新生态。为媒体同行提供新兴技术助力全媒体新闻生产的新范式。     

大数据背景下舆情治理的智能转向：现状、风险与对策

数字技术的快速发展促进社会舆论信息生产环境的活跃,在舆论生态持续变动的大背景下,大数据技术在技术、现实等多个层面驱动舆情治理逻辑转变,并以其动态数据跟踪、深度挖掘分析等功能成为舆论生态空间治理的有效手段。但大数据技术并非万能,处于智能转向初期的网络舆情治理仍面临着信息数据质量难以保证、治理理念滞后于技术应用等现实难题。因此,要在探究网络舆情传播与治理演进逻辑,厘清多元主体互动关系的基础上,整体把握大数据技术的使用理念,通过深化把关人作用、搭建网络舆情信息共享制度等创新实践路径,构建开放协同、多元主体参与的网络舆情智能治理新范式。     

2020年智能技术舆情热点及其价值观指向

本研究聚焦2020年度十大智能技术舆情热点,借助微博数据,呈现并解读了当下中国智能技术舆情及其价值观指向。研究发现,除"隐私"观较明确外,事件背后的价值观问题在舆情表达中模糊不清,公众的信息价值观念有待提升。传统主流媒体在公共性议题上表现出舆论引领的强势作用,但娱乐话题的舆论关注度明显更高。目前治理规则的发展滞后于智能技术的步伐,舆情的爆发在一定程度上推动着技术治理体系的完善。     

人工智能技术赋能媒体融合

本文主要分析了上海广播电视台在人工智能技术赋能融合媒体的应用场景和案例。一个人工智能底座平台——SMG制播智能服务中台,多个智能应用产品——Empower-Media赋能媒体平台、大型综合赛事敏感信息监测和播控解决方案、全媒体智能媒资、AI数据+AR虚拟特效系统等,这些人工智能应用赋予了传媒创新更多力量。     

基于大数据的出版业网络舆情预警及处置机制探析

网络环境下,热度高、传播快、覆盖广、易激活等舆情传播特点对出版机构舆情处置提出了很大的挑战,大数据技术则为完善舆情预警系统和舆情处置机制带来了机遇。通过多平台舆情动态监测、多层面舆情数据库构建、多维度数据价值提炼、可视化舆情预警平台搭建,可及时发现潜在的舆情风险,并形成处置预案;通过多平台分级处理、多渠道信息公开、横纵向数据整合、多维度应对效果评估,可优化舆情处置效果,维护出版业在舆论场的话语权和正面形象。     

网络舆情信息监测研究进展

从网络舆情理论研究、网络舆情监测与分析技术、网络舆情监测系统与实践三个方面对现有研究进行分析和概括。通过归纳网络舆情信息监测的技术流程,综述了与网络舆情监测密切相关的论题如网络舆情的概念、产生与传播机制、网络舆情的特征与影响、网络舆情的主体与媒介、网络舆情模式识别、基于内容挖掘的舆情监测与分析核心技术、舆情监测系统与应用等研究的成就与不足,并试图指出发展前景。     

政务微博与网络舆情刍议

信息化时代,公众获取信息、传播信息的渠道更为丰富,政府面临的信息传播环境也发生了极大变化.通过微博平台,政府开展舆情采集、信息发布、官民互动,公众的民主意识得到提升.与此同时,娱乐化倾向、官本位意识、管理滞后等问题也在消解政务微博在舆论 导向方面的作用.提高官员的媒介素养和服务意识,提供积极健康的内容,合理引导网络舆情,建立和完善政务微博的舆情监控与引导机制,是解决目前政务微博困境的关键所在.     

浅谈微信舆论生态与应对手段创新

微信作为移动互联网时代的重要社交工具,已逐渐成为宣传阵地和舆情发展、监控、管理、应对的主要平台。本文结合微信舆情特点,围绕微信舆论生态现状,探讨微信舆论管理新近成果,思考传媒、企业如何通过创新技术、更新观念,妥善地应对微信传播背景下的舆情事件。     

基于模糊综合评判的媒体新闻数据清洗方法研究

【目的】随着自动撰稿技术的发展和移动终端的普及,媒体新闻数据量呈现爆发式增长,给舆论研究人员和舆情监测工作带来了极大的挑战。^[1]针对海量新闻稿件的采集、筛选工作,仅依靠人工处理或简单的语义查询技术,已无法高效应对。【方法】文章利用模糊综合评判模型对新闻数据进行清洗的方法。【结果】得到有效减少数据处理总量和去除数据噪声的结果,进而形成适用于报业集团舆情数据的清洗规则库,并通过评判等级和隶属函数确定具体评级分数。【结论】最终得出有效提升舆情监测和处理效率的清洗方法。     

图书馆在舆情监测分新中的功能优势研究

真实、完整、及时的信息来源,是科学决策的基础。其中,舆情信息对于领导决策必不可少。舆情,是指民众对管理者的某些政策、制度和施政行为及有关社会现象所持态度的舆论。舆情是发布者思想的反映,不同程度地影响接受者的思想和行动,而且舆情能够在传播过程中产生共振放大效应,形成更大的群体压力。因此,对舆情的及时掌握、科学分析和妥善处置,考验着各级政府及其领导干部的执政能力。文章着重研究图书馆在舆情监测分析中的功能优势。     

全媒体背景下舆论和舆情的关系辨析

舆论和舆情二者的关系一直以来都受到学界关注,二者之间既有区别,也有联系.在全媒体背景下,社会大众信息接触渠道增多,公众交流意见、分享情感的平台多元化等因素,都催促着舆论和舆情二者关系的改变和发展.基于数字技术的进步,媒介环境和社会语境发生突破性的改变,让舆论和舆情不再局限于"舆情是舆论的初始状态,而舆论是舆情的升华表现"的简单联系.在大众传播和人际传播的交织传播过程中,舆论和舆情在概念厘定、传播过程和发展走向等方面,逐步呈现出不同程度的界线模糊、内容粘连状态.