网络舆论场

摘要： 在人人都是摄像机的时代下,中国网络舆论场已经成为网络社会治理的重要目标。作为有着广泛而重大影响的社会舆论形态,提升网络舆论引导能力事关国家治理体系的有效性和完整性,也是新时代下提升国家治理能力及创新社会治理的体现。社会治理的目标从传统的社会稳定与秩序维护同步汇入网络社会的治理,通过网络信息的即时交互,充分了解社会各阶层民众的心理状态与利益诉求,引导网络正确的主流价值观,并最大程度地削弱各种矛盾引发的群体消极情绪在网络上的蔓延,充分发挥网络社会治理的效能。

摘要： 2022年3月3日晚,由中央广播电视总台打造的《感动中国2021年度人物颁奖盛典》在央视综合频道黄金时间隆重推出,引发全社会热烈反响。广袤的神州大地再次掀起一股“感动”的热潮,到处洋溢着“崇德尚义、见贤思齐”的浓厚氛围。据统计,节目首播当晚电视端平均收视率为1.03%,市场份额达5.07%,以5700万的观众规模成为当天同时段全国卫视收视最高的节目。央视新闻新媒体在线观看数超过4280万人次,人民日报、新华社、光明日报等国内众多主流媒体以及知名网站纷纷予以报道、评论、转发,当选人物及其感人事迹成为燃爆整个网络舆论场的热门话题,引发持续关注。

摘要： 智能传播时代下网络舆论传播内容涵盖政治、经济、文化、生态、道德伦理、价值追求等方面,新兴的网络文化以其恰如其分的现代性、去中心化性、竞争性、复杂多元性等特性,正逐步影响主流意识形态的价值导向功能,网络空间意识形态易陷入“失智”困境,表现为信息茧房下的意识形态囚徒困境、群际冲突、隐蔽性价值渗透等。打破“失智”困境,就需要实现传播主体从大众到智众的转变,突破核心技术,将社会主义核心价值观融入其中,完善网络舆论监管体制,加强网络空间道德规范建设,尽可能在保障网络意识形态安全的基础上最大限度发挥网络舆论场的最大效应,维护网络意识形态安全。

摘要： 作为“舆论平民化”的表现,“吃瓜群众”在新媒体时代发挥着高曝光率、即时互动与道德引领的舆论效力。由于其自发性强、参与度高、易情绪化,再加上网络匿名机制以及自媒体监管的松散,极易滋生情绪型舆论,继而引发网络暴力。全方位探寻“吃瓜群众”的引导路径,全面构建理性、有序的“网络舆论场”,有效实现“主流舆论群”与“网络舆论群”的双向互动,是新媒体时代网络舆论传播研究的重中之重。

摘要： 网络共识作为互联网时代价值认同的特殊表现形式,是主流价值认同在网络空间的延伸,是基于网络舆论场展开的以核心价值认同为导向、以实现信息共享和主流价值认同为目标的,建立在合作基础上的行动逻辑.网络共识从多元向共识的演进经历了模型期—博弈期—消退期等三个阶段并以舆论主体自发参与、媒体舆论场推进、政府舆论场管控几种方式进行演进.当下,网络舆论场中的共识建构面临着看客文化下网络围观的非理性、"极化-涓滴效应"影响下的"沉默"的反抗和社会情绪作用下的共情性共识等问题.基于此,价值认同视角下的网络共识再造需要从共识建导的三个主体即舆论主体、传播媒体及政府三方面着手,多方协同,共同实现网络舆论场中的网络共识建构.

摘要： 网络舆论场中的资本逻辑逐渐显现.资本可以通过"水军"、网络黑公关、买卖资源位等方式直接干预舆论,也可以通过发布大量低俗化、娱乐化资讯或算法推荐间接影响舆论.资本干预网络舆论带有明显的隐蔽性、组织化、规模化、技术化特征,尤其是技术的在场更加遮蔽了资本逻辑.

摘要： 在网络舆论场,这个问题每隔一段时间就会成为人们讨论的焦点。“读书无用论”一度很有市场,从边远山区初中生辍学现象到一线城市大学生就业难,各种“读书无用论”的翻版论调不断出现:“七万硕士送外卖”的假新闻赚足了流量,自嘲为“985废物”和“小镇做题家”的年轻人不在少数;在城市选择“就地躺平”的“蹲族”生活引发一片共鸣;优秀学子从“985”到“996”的人生轨迹充满幻灭感,等等。

摘要： 近年来,短视频平台吸引数以亿计的年轻用户入驻并使用,成为“主力军挺进主战场”的重要平台。而凭借高达6亿的日活跃量,抖音成为网络舆论场的重要力量之一。当前,全国多地政务新媒体向短视频平台延伸,数据显示,仅是抖音平台就已有超过7800多家各级党政机构入驻,成为政务新媒体绕不开的传播新阵地。

摘要： 读书究竟有没有用?在网络舆论场,这个问题每隔一段时间就会成为人们讨论的焦点。“读书无用论”一度很有市场。从边远山区初中生綴学到一线城市大学生就业难,各种“读书无用论”的翻版论调不断出现:“7万硕士送外卖”的假新闻赚足了流量,自嘲为“985废物”和“小镇做题家”的年轻人不在少数;在城市选择“就地躺平”的“蹲族”生活引发人们一片共鸣;优秀学子从“985”到“996”的人生充满幻灭感;等等。这一切看似在质疑读书的意义,实则是人们在表达对就业、生活乃至未来的焦虑。

摘要： 2020年的台湾地区"二合一"选举,民进党候选人蔡英文获得连任.在选举主要候选人的网络声量表现和相关议题方面,韩国瑜网络声量最大、相关议题最多,蔡英文社交媒体粉丝数最多,但粉丝数比网络声量更应是选举网络舆论战的争夺主战场;在岛内外重要事件方面,出现舆论事件"韩国瑜化"现象,同时蔡英文恶意炒作香港修例风波成为选举的最关键变量;在岛内重大政策方面,蔡英文在各大重要政策中的网络曝光量基本均高于韩国瑜.此次选举出现的三种传播模式"悲情传播""仇恨传播"和"恐惧传播"是解开此次台湾选举种种疑惑的关键钥匙.

摘要： 新媒体环境下,尤其是网络舆论场中,过去中年群体"老成""踏实"的形象逐渐被解构,取而代之的是网民对"暴走大妈""油腻大叔"的群嘲.无疑,舆论场中中年群体形象背后,除了这一群体所面临的真实危机外,还有传媒对议程的设置和群体形象的建构以及传播过程中所发生的异变和误读.本文从舆情传播的各个维度,以微博为例,对网络舆论场中的"中年群体"形象进行剖析,旨在揭示中年群体在新媒体环境下所遇到的舆论危机背后的原因和破解之道.

摘要： 公开了一种用于控制具有多个网站和服务器的网络场的方法，该方法包括：将从所述网站接收的客户请求分类成多个类别，所述类别包括可共享客户请求和不可共享客户请求；以使所述服务器中的任一个都可以处理从不同所述网站接收的可共享客户请求的方式传送所述可共享客户请求；以及将所述不可共享客户请求从特定所述网站仅传送到所述特定网站所被分配的特定服务器。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊综合评判的网络舆论引导效果预测方法，通过网络爬虫技术爬取事件相关信息，根据网络舆论态势指数，构建网络舆论威胁评估指标体系；对网络舆论态势指标进行威胁等级模糊化，并利用模糊综合评判合成威胁等级模糊集；对威胁等级模糊集解模糊化，得到网络舆情威胁指数，进行舆情评估；实现了对网络舆论引导方法的效果预测，为有效的舆论引导提供辅助决策信息，对事件的进行实时监测和预警，也可用于事件引导仿真的效果度量。

摘要： 本发明涉及舆情控制技术领域，公开了一种基于网络表示学习的社区舆论关键人物发现方法，包括：基于社交媒体数据构建社交网络关系图；将社交网络关系图输入社区结构与结构洞节点发现模型得到社区划分集和结构洞节点；将社交网络关系图、社区划分集输入蕴含社会影响力和社区结构的网络嵌入模型得到社区网络图中节点的社会影响力和节点的网络嵌入表示向量；基于结构洞节点、社会影响力和网络嵌入表示向量进行可视化分析，获取舆论关键人物。本发明利用基于网络表示学习技术将网络社区结构信息融入到舆论关键人物发掘中，提高舆论关键人物发掘的精度和时间效率。

摘要： 本发明提供一种社交网络舆论演变方法，属于强化学习方法领域。本发明社交网络舆论演变方法包括两类智能体，分别为模拟社交网络中普通大众的Gossiper类智能体和模拟社交网络中以吸引普通大众为目的的媒体或公众人物的Media类智能体，其中，所述Media类智能体采用所述连续动作空间上的纳什均衡策略计算对其回报最优的观念，更新其观念并在社交网络中广播。本发明的有益效果为：在与其它智能体交互的过程中最大化自己的利益，并最终能学习到纳什均衡。

摘要： 本发明提供一种基于舆论传播模型的加密货币网络数据传播方法及系统，涉及网络数据传播技术领域。本发明在加密货币网络数据传播过程中，在每次完成数据传播之后记录私钥的数字签名，并基于舆论传播模型确定私钥的数字签名记录次数的阈值，当私钥的记录次数达到预设阈值时，即认为该加密货币网络中无需对剩下的每一个交易进行验证，再次进行交易时直接进行数据发送和接收即可。本发明的技术方案减少了Block传播的时延和验证交易所需时间，提高了网络数据传播的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于量化计算的舆论场趋势预测分析方法，属于舆情分析技术领域，包括步骤：S1，获取基础数据；S2，基于获取的基础数据，进行立场检测及基于发言时机因素的立场趋势分析，构建舆论趋势走向判断规则生成样本集；S3，构建基于发言账号和发言内容的舆论趋势走向预测神经网络模型TFNN；S4，利用步骤S2的构建趋势走向判断规则生成样本集得到的样本数据，训练步骤S3的TFNN模型，得出舆论趋势走向预测结果。本发明能够对新时期网络社会的科学治理和媒体平台舆论走向判断提供科学，有效的决策建议。

摘要： 本申请公开了一种基于语义增强网络的平台企业网络舆论情感分析方法，包括：基于平台企业舆情相关文本和构建的平台企业舆论情感词典，形成平台企业舆论情感数据集；对所述平台企业舆论情感数据集中句子的词进行多级向量表示，以获得句子中单词的语义向量；对所述平台企业舆情相关文本进行句法分析，计算出句法分析树的概率值；基于平台企业舆论情感数据集的语义向量进行语义增强匹配，以获得语义增强的语义向量；基于语义增强的语义向量进行句子嵌入表示；基于句子嵌入表示的结果进行情感预设，以获得预测结果。本申请的方法利用深度学习技术实现快速高效的情感分析，针对网络财经文本的情绪分析，有助于了解公众的情绪状态，及时获取舆论和态度。

摘要： 本发明涉及基于用户行为和对抗网络的网络舆论传播预测方法与装置，属于网络空间安全领域，该方法包括：获取某社交平台上若干舆论历史话题的用户参与行为数据，每个舆论历史话题的用户参与行为数据类型分为N类，N≥2；用不同颜色表示用户参与行为类型，一种颜色代表一种用户参与行为类型，将用户参与行为数据表示在图像中；采用对抗网络，用若干个舆论历史话题用户参与行为图像集作为训练样本，对舆论新话题的用户参与行为随机图像进行训练，中间产生新话题用户参与行为更新图像，最后得到预测的舆论新话题用户参与行为最终图像；解析最终图像，分析出预测的舆论新话题传播中的用户参与行为类型，实现网络舆论传播的有效和准确预测。

摘要： 基于光场成像的气泡三维重建技术是气液两相流中气泡三维测量方法之一，尽管近年来进行了大量研究工作，但如何从最少的重聚焦图中以尽可能高的精度提取出所需的深度信息以完成三维气泡模型的重构是最具挑战性的问题之一。为解决上述问题，本发明对神经网络结构进行改进，(1)实现了一维数据与二维数据的数据融合；(2)利用该网络，仅需一张已知聚焦深度的重聚焦气泡图像，即可获取该气泡的真实深度信息。相较于采用气泡一组序列图像获取此气泡真实深度的传统方法，本发明所提出的一种基于卷积神经网络和光场图像的气泡流场三维重建方法仅需一组气泡序列图像中的1气泡图像并结合其序列号即可有效获取气泡的深度信息，实现气泡三维流场的重建。

摘要： 本发明涉及一种判断社交网络中的群体舆论情感稳定性的方法和装置，方法包括通过社交网络数据集建立社交网络图模型；根据社交网络图模型计算节点间引力，得到一步转移概率矩阵和N步转移概率分布向量，根据N步转移概率分布向量获得节点评分矩阵，并根据节点评分矩阵获取初始引力种子集；根据初始引力种子集对应的引力场对节点的作用力计算结果，扩展引力种子集，得到初始重叠引力群集；计算所有初始重叠引力群集的舆情相关属性；根据所有初始重叠引力群集之间的重叠度，进一步优化划分引力群集，得到非重叠引力群集集合，并计算非重叠引力群集集合中所有引力群集的舆情相关属性。与现有技术相比，本发明具有实现了群体舆论情感量化的优点。