舆论控制

摘要： 在新媒体时代,随着互联网、移动网络的高速发展,人们的学习、生活、娱乐和工作越来越依赖于网络。朋友圈、微博、帖吧、抖音、今日头条等人群聚集地,汇聚着各种思想、见解和舆论,现实生活中一个突发事件都可能在这些地方形成蝴蝶效应,快速传播,影响极大。如果是正面积极的舆论理应提倡,积极倡导;但如果是负面舆论将对社会造成巨大的冲击和伤害。高校针对学生不良思想和网络负面舆论,应该形成事前预警机制,提前加强舆论引导和危机干预,防止不良思想蔓延和网络负面舆论扩大。随着大数据、人工智能的广泛、深入应用,使快速收集、智能分析、准确定位、事前预警不良思想和网络负面舆论成为可能。本文以高校学生不良思想和网络负面舆论预警为主要研究目标,使用爬虫技术抓取主流网络平台社交数据,使用Hadoop技术对数据进行预处理和挖掘分析,使用Web技术对分析结果进行可视化呈现。通过智能AI预警系统提前采取有效措施,把学生不良思想扼杀在萌芽状态,把网络负责舆论控制在可控范围。

摘要： 官报是中央集权应对时局变迁的官方信息传播系统中核心部分,也是中央集权对信息的垄断和对舆论的控制.清末延续了明代封建官报的发行办法,在社会信息资源的分配上,依旧侧重谕旨上传下达的单向度传播,建立权力中枢的舆论发布平台.但是,在西方暴力的冲击和国内政治改良呼声日益高涨的舆论环境下,清政府不得不顺势调整了统治策略,一改皇权对传媒表达官方意志重视不够的状态,努力建立其认可的管道,在有限度的范围尝试推行新式官报,以更好地实现"通上下".这既有识时务的一面,亦有助于官方信息更广泛地传播,更有利于钳制舆论.

摘要： 清代是我国古代新闻业最为辉煌的时期,新闻传播的业态最为成熟。主要表现在:第一,新闻受众全面而广泛,包括政府官吏、士人群体和一般的市民阶层。第二,报纸的社会影响力越来越大,报业的商业化色彩日渐浓厚。报业经营者为了追求经济效益,扩大发行量,不惜违规操作,致使清代前期出现了多起“报案”。第三,清廷为了社会的安定和政权的稳固,也采取了多种措施,控制新闻舆论。

摘要： 信息技术的发展让媒介环境发生着巨大的变化,反转新闻频频滋生,吸引大量公众参与其中,但其所产生的负面舆论扰乱社会秩序,消费新闻媒体的公信力.探讨反转新闻的内涵,以典型案例为分析对象,从多个角度研究其发展脉络及成因,思考如何控制反转新闻舆论的负面影响,才能构建良好的媒介生态环境,维护媒体公信力.

摘要： 基于移动互联网技术以及便携式终端设备快速发展而形成的各类新媒体和自媒体,作为区别于报纸、广播和电视的''''第四媒体'''',独具其他三种传统媒体所没有的特点:第一,新媒体极大地缩小了传播过程中时间与空间的距离,时效性优异、传播面广;第二,传者和受众的身份差异在网络空间中无限缩小,''''人人都是评论家'''';第三,在网络环境中,一般情况下多数参与传播活动的主体都以''''虚拟角色''''的形式出现;最后,互联网蕴藏的信息量极为繁杂、庞大,分散的信息源普遍缺乏权威性。

摘要： 危机事件中的信息发布与舆论控制，两者不无矛盾，但又可以大致统一。新闻传媒及时向公众发布有关危机事件的信息，有利于抵制蛊惑人心的小道消息，社会将更稳定，公众对政府将更信赖。这正好体现了正确的舆论导向所要达到的目的。知情权是完整的人权中的构成部分。只有对重大问题(包括重大危机事件)拥有知情权，人民才是国家的真正意义上的主人。在任何国度都有一个对舆论加以适当控制的问题．改革开放以来，阶级的概念在相当程度上逐渐退出社会生活范畴，人民的内涵及其民主权利得以扩大。虽然政府对舆论仍有着严格控制，但“舆论不一律”得到了更多体现，公众的知情权和表达权受到了充分重视。在此情况下，舆论控制的有效方法是对“不一律”的公众舆论进行恰当引导，以使“不一律”的舆论向主旋律舆论转化、汇聚。由于“舆论不一律”是常态，因此以舆论引导为主要方式的舆论控制也就不可能一劳永逸。

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： 本发明提供一种食品安全舆论的控制方法，运用于信息传播技术领域，其方法包括，通过预设的云端协议连接到互联网可评论平台；利用网络爬虫技术爬取网络的可评论平台中的第一舆论内容；将爬取的第一舆论内容输入至预训练的数据模型中；通过数据模型对第一舆论内容进行树形图算法筛选，以从第一舆论内容中筛选出与食品相关的第二舆论内容；指令数据模型生成多个ID账号分布于可评论平台中，并根据预设于数据模型中的马尔可夫模型生成评论文本，同时通过预设于数据模型中的决策树模型进行对应的热度操作指令生成；将评论文本以及与热度操作指令相匹配的热度控制操作对可评论平台中的第二舆论内容进行热度操作输入。

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。