舆论学

摘要： 东林运动作为中国晚明时期著名的清议活动,其代表学者通过个人或集体的言论直抒己见,表达自己对政治、 社会的主张与看法,在民间广为传播,从而在社会上形成一种舆论风气,这种舆论会对当时的政治、经济、文化等领 域产生深刻的影响。舆论的产生与发展基于特定的社会环境,折射出士人领导的民间舆论场与传统的官方舆论场之间 相辅相成却又互为对立面的矛盾关系。本文试以“明朝东林运动”为例,从舆论学的研究视角出发,探析其兴起的社 会环境、舆论活动特征以及舆论功能,力图为当下社会舆情的治理提供借鉴。

摘要： 《新媒体与社会》集刊是以新媒体与社会为基本研究范畴的学术集刊,为中文社会科学引文索引(CSSCI)来源集刊。本辑特设“人工智能时代的新闻伦理与法规研究”专栏,为读者呈现相关领域最新研究进展,刊发的主题包括人工智能的国际伦理原则、大数据伦理、机器新闻写作、社交机器人、算法新闻的伦理风险、人工智能新闻的法律问题等。“前沿观察”主要收录当今前沿学术研究成果,重点关注人工智能、新技术、新应用带来的舆论学和新闻传播学变革。“学术沙龙”兼容并蓄,侧重多层面、多角度的新媒体与社会相关领域问题探讨。

摘要： 2019年,我国进入5C商用元年。高带寬、低时延、大连接的5G技术将加速人工智能、云计算、物联网、VR(虚拟现实)、AR(增强现实)等技术的高阶应用,万物皆媒、人机共生、自我进化的智媒时代即将到来。面对“万物互联”的形势和挑战,公众情绪的输出受到来自人工智能的审视和考察。公众需要在合理感性、科学理性、良性生态这三方面的前提下营造并生发出网络语言。本文将从三个逻辑点出发展开对人工智能技术驱动背景下公众情绪的“新境况”和“新态势”的探讨,提出人工智能时代公众情绪理性表达的可持续发展路径,提升公众的网络政治素养、建立文化传播效应,在多元化的表达中真正实现公众言语传播的一场认知革命,优化和进化我们言语建构体系的策略。

摘要： 舆论一直是社会学和文学、心理学关注的焦点,但在网络互动和社会交往中却日趋出现群体性的合谋沉默现象.越来越多的人选择保持沉默,这在话语表达渠道种类丰富、选择多样的当今社会是令人感到奇怪的,本文从《房间里的大象》入手,对社会中存在的沉默现象进行简要分析.

摘要： 互联网平台的发展为信息传播生态带来了深刻的影响,虽然互联网平台为信息传播特别是信息共享带来了便利,但是互联网平台也为谣言信息的传播提供了温床,而为了有效避免网络谣言对大学生的思想、价值观产生负面影响,高校有必要在舆论学指导下,依托官方微信做好辟谣工作.本文在对网络谣言的基本特征做出分析的基础上,对高校微信谣言辟谣工作主要方式以及保障措施进行了研究与探讨,以期能够充分发挥出高校官方微信在大学生网络谣言规避工作中的作用.

摘要： 他是中国新闻传播学科的领军人物:他的研究涉及新闻理论、中外新闻传播史、传播学和舆论学……可谓既博又专,且颇有建树;他是当之无愧的一级教授:他发表各类新闻传播学的研究成果800多万字,论文、著作广泛被引,多年名列新闻传播学科第一位,为中国"万引学者"之一;他是桃李满天下的名师:他的学生遍及神州内外,且成绩斐然,名震一方;他是德高望重的长者:他已年近七旬,仍勤于思考、笔耕不辍。

摘要： “舆论导向正确是党和人民之福,舆论导向错误是党和人民之祸.”舆论是一种普遍的、隐蔽的和强制的力量,具有多方面社会影响。北京市委前线杂志社许海同志的新著《社会意识视域中的媒介舆论引导理论研究》,对媒介舆论引导问题进行了系统的理论研究和直接的现实回应,努力实现合规律性与合目的性的统一,是近年来舆论学理论研究领域的一部精品力作。

摘要： 王斌,中国人民大学新闻学院教授、博士生导师,中国人民大学舆论研究所副所长、中国人民大学马克思主义新闻观研究中心副主任;兼任中国高等教育学会新闻学与传播学专业委员会秘书长、中国新闻史学会网络传播史研究委员会副会长。入选首批“北京高等学校青年英才”。研究兴趣为新闻传播理论、媒介社会学、传媒转型与创新、舆论学、新媒体传播等。主持国家社科基金项目、教育部人文社科项目、北京社科基金项目等多项纵向课题,承担过人民日报社、中央电视台等单位委托的多项战略咨询项目。出版有《传媒业空间形态演化研究》《社区传播论:新媒体赋权下的居民社区沟通机制》等著作,发表论文40余篇。获宝钢教育奖、中国国际广播新闻奖、北京市哲学社会科学优秀成果奖、全国新闻学青年学者优秀学术成果奖等。

摘要： 以Web 3.0技术应用的时间为研究起点,从Web of Science核心数据库中筛选了2008—2017年发表的1577篇关于舆论学研究的学术论文作为研究对象,借助BibExcel等工具运用文献计量学方法进行分析.研究发现,舆论学研究呈现时代特色突出,议题广泛多元;研究方法多样,知识单元丰富;科学主义主导,人本主义凸显;机构合作紧密,高校特色突出;聚类网络清晰,研究方向明确等特征.分析结果可用于加强对舆论学研究的理解,并对未来的研究提供借鉴.

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： 本发明属于人工智能领域，特别是涉及一种基于信息传播特点的虚假舆论识别系统及其处理方法。该系统包括：数据采集和数据管理模块、虚假舆论影响力传播计算模块、用户分群模块和虚假舆论识别模块，可以通过分析社交信息的传播规律而判别某一热点事件是否为虚假舆论。该系统主要应用于手机、可穿戴设备和其他智能终端设备等环境中，可以计算社交网络中用户之间的影响权重，分析出社交网络中用户互动的强弱关系，构建出更准确的图模型与社交网络之间的映射关系。该系统在聚集性群体的基础上挖掘每个群体内部影响力最大的用户，通过分析该用户社交数据来估计用户群体的虚假舆论倾向，实现对群体互动性炒作虚假舆论的识别，其精确度高，识别速度快。

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： 本发明提供了一种平台舆论数据主题的预测模型训练方法、预测方法及装置，其中该训练方法包括：根据平台舆论文本集得到平台文本数据集；利用主题模型对平台舆论文本数据集中每个数据主题分类，得到相应主题；对每个时间片内所有平台舆论文本数据的主题进行统计，得到包含时间片信息的平台舆论主题向量；根据节假日信息对包含各时间片的时间片序列编码，得到节假日向量；拼接包含时间片信息的平台舆论主题向量和节假日向量，得到包含节假日信息的平台舆论主题向量；利用包含节假日信息的平台舆论主题向量形成训练数据集对初始神经网络进行训练，得到平台舆论数据主题的时间序列预测模型。通过上述方案能够实现主题的时间序列预测并提高预测效果。

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： 本申请公开了一种舆论引导方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括：获取第一关键词集合和目标数据；其中，目标数据为至少一个数据发布平台在当前时间段内发布的，且反映数据热度的指标的指标值满足设定条件的数据；根据第一关键词集合和目标数据，确定是否引导舆论；在引导舆论的情况下，根据第一关键词集合从资源库中确定目标媒体内容；根据目标媒体内容，生成引导媒体内容；向指定数据发布平台发送引导媒体内容。

摘要： 本发明公开基于“政策‑舆论‑购买”双阶深度学习的销量预测方法，包括：在相关政府网站和政策数据库采集目标领域政策文本；识别政策标题中的实体，从政策正文抽取关键词，通过规则筛选后将词组组合形成最终的政策舆论检索关键词；在网络舆情平台搜索政策舆论检索关键词，获取相应舆情数据并进行指标量化；结合政策数据本身属性和历史舆情数据利用BP神经网络模型建立政策‑舆论的预测模型。对于新政策的舆情预测，输出为新政策的舆论预测指标；结合舆论关注度等舆论预测指标，利用引进果蝇优化算法的FOASVR模型对销量进行预测。本发明通过建立“政策‑舆情‑购买”双阶段预测模型，提高了政策对市场购买行为影响效果的预测准确率。

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。

摘要： 本发明公开一种舆论制造群体识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于社交网络平台获取待识别组织内每个组织成员之间的社交网络关系，并构建社交网络关系图谱；获取每个组织成员之间的互动数据，预处理后获得舆论互动数据，然后进行特征提取，获得舆论互动数据特征向量；基于社交网络关系图谱和舆论互动数据确定若干个舆论起始成员，以之为起点进行广度优先搜索，获得搜索成员集合；利用余弦相似度算法对该集合进行舆论制造成员初次识别，确定初始舆论制造成员集合；基于组织成员的特征信息，通过朴素贝叶斯模型对初始舆论制造成员集合进行舆论制造成员再次识别，确定舆论制造群体。本发明能够准确地识别组织内部的舆论制造群体。