教育舆情

摘要： 教育系统的舆情,是社会公众对教育事业的意见和态度的重要反映。教育系统的舆情治理工作,也是教育行政部门和学校正常开展教育教学工作的重要依据和途径。在新的舆论生态下,教育舆情的爆发源和传播途径日渐多元化,对教育系统的舆情治理工作也须适应新的舆论环境提出的挑战。文章通过问卷调查和文本分析法,分析得出教育系统的舆情呈现信息量的周期性、高发领域的固定性、群体情绪的易发性的特点。教育系统舆情工作现状,也存在重视制度建设、专业力量不足、应对引导能力匮乏的特点。基于此,文章针对如何改进教育系统的舆情治理工作,从教育行政部门和学校两个纬度提出针对性、可操作性、实用性强的工作策略和建议,以期为提升教育系统舆情工作的现代性、创新性和科学性提供参考。

摘要： 教育关涉民生,教育舆情作为公民诉求的承载者,直接关系国家发展和社会稳定,必须引起广泛重视和积极回应。本文选取上海市典型的教育舆情危机事件,对上海教育管理部门的回应情况和效果进行分析,发现相关部门回应较为及时,态度较为诚恳,回应渠道较为多元,一定程度上遏制了负面舆情的蔓延,但也存在事后回应为主、缺乏具体解释等问题。对此,本文提出构建常态化、动态化、联动化的教育舆情危机应对机制,以期为教育舆情生态稳定提供参考。

摘要： 后真相舆情现象在教育领域具有明显表现。当初被定义为操弄舆论的后真相现象已逐渐转变化为“诉诸情感和个人信仰,相较客观陈述事实更能影响舆论形成的情况”。本文系统分析了后真相时代情感为先、真相滞后,态度为先、认知为后,成见为先、客观在后的特征;探讨了后真相时代的教育舆情既有人性、社会的原因,更有网络化、大数据和媒体个体化的科技发展的原因;提出了以提高决策科学性和亲和力为重点的政府治理、以提高主流媒体话语能力为重点的社会治理、以提高个人认知判断力为重点的个人治理的理念、原则和方法。

摘要： 全国硕士研究生招生考试作为一项大规模高利害的国家教育考试,与考生切身利益息息相关,受到社会高度关注。在疫情防控常态化背景下,研究生考试考务管理工作面临的舆情风险主要有:考务人员在面对突发情况时应对考生诉求存在盲点风险,新增线上考务工作存在潜在流程风险,异地借考工作突发存在潜在管理风险,全媒体时代存在舆情信息的急剧爆发风险。在分析上述舆情风险点的基础上,提出应对的措施主要有:加强组织领导,强化风险责任意识;注重考务培训,强化舆情信息意识;组建专家智库,提升应急处突能力;搭建协同平台,提升舆情处置时效;拓宽咨询平台,提升服务考生意识。

摘要： 教育舆情已经成为社会舆情的重要分支,本文认为,构建教育舆情研判方法需要树立"过程跟踪—解决问题"的分析视角,构建一种综合性的方法体系,将偏向量化分析的基于信息计算的研判方法与在本体论、认识论和方法论上截然不同的质化研究方法相结合,在运用基于信息计算的研判方法追踪教育舆情在具象空间中演变过程的同时,利用质化研究方法揭示抽象空间中的舆情深层问题,进而锁定并解决教育舆情中的问题.

摘要： 教育舆情已经成为社会舆情的重要分支,本文认为,构建教育舆情研判方法需要树立"过程跟踪—解决问题"的分析视角,构建一种综合性的方法体系,将偏向量化分析的基于信息计算的研判方法与在本体论、认识论和方法论上截然不同的质化研究方法相结合,在运用基于信息计算的研判方法追踪教育舆情在具象空间中演变过程的同时,利用质化研究方法揭示抽象空间中的舆情深层问题,进而锁定并解决教育舆情中的问题。

摘要： 作为舆情研究的细分领域,教育舆情在当下社会转型、媒体环境变化、教育改革发展的大背景下,呈现新的传播规律.新媒体时期的教育舆情需要研究媒体变革的新特征新趋势,教育改革发展的新情况新问题,以及舆情管理的新挑战新要求,树立风险思维、数据思维、群众思维,遵循规律,再造流程、技术赋能.

摘要： 新型冠状病毒肺炎疫情下,疫情防控和教育治理相关的新趋势、新问题、新需求多次成为热点话题。2020年,在线教育首次成为两会热点;此外,由于与疫情防高度相关,体育与健康教育、思想政治教育、国际教育、公共卫生安全教育等也颇受关切。在新冠肺炎疫情影响下,教育将面对全新的境遇,既有机遇,也有挑战。应对这些挑战,需要关注后疫情时代的教育舆情的热点并把握其特点,进一步调整教育系统,在危机中育新机。

摘要： [目的/意义]厘清教育舆情事件背后的影响机制,对于防范化解、引导教育舆情走向有着重要的指导意义.[方法/过程]结合参与者网络理论和舆情事件五力解释模型,提取以参与者主体、转译者载体、事件本体、监管部门干预四个维度8个指标作为条件变量,对30个教育舆情案例进行模糊集定性比较分析(fsQCA),由此来探索教育舆情事件影响力的生成路径.[结果/结论]意见领袖传播力一定程度上是导致影响力指数较高的教育舆情事件发生的充分条件;涉及"恶"性的教育舆情事件会引发多重载体与公众的更多关注;教育监管部门在处理教育舆情事件时越积极,措施越得当,越会形成较低影响力的教育舆情事件.因此,需要建立年轻化的教育舆情应对小组以正确理解并合理应对公众关注焦点;重视各级意见领袖在教育舆情事件中的重要作用;依托教育资源开展相应培训为应对教育舆情事件提供正确的处理范式;涉及到会对社会产生重大影响的相关事件,校方需要第一时间建立相应的沟通小组,并与媒介载体保持密切沟通合作.

摘要： 乡村女教师"李田田事件"表明,我国基础教育面临的舆情形势正在日益复杂:一方面表现为三类"情理之中"的挑战,即渴望扼杀"坏消息"的认知偏好、难以扼杀"坏消息"的信息时代、管理部门在处理"坏消息"上的层级差异;另一方面则是"意料之外"的特征,分别是帮弱不帮强、讲情不讲理、喜轻厌重、次者为主.在此局面下,结合舆情特性、治理内涵以及政策转型来看,应对"意料之外"的基础教育舆情坚持公共治理远比"情理之中"射杀信使高明,为此建议如下:一是加快教育舆情的知识生产,培育人们理解舆情的理性;二是推动教育舆情的良性互动,谋求各方在舆情事件中的最大共识;三是加强教育舆情的制度建设,构筑舆情应对的统一战线.

摘要： 以问题为中心的教育政策变革首先必须从问题建构开始.教育舆情分析作为社会舆情分析的一个子系统,在构建政策问题、诊断政策环境、纳入政策议程、甚至提供政策建议等过程中都发挥了重要作用,由此成为了教育政策变革的启动机制.本论文结合教育政策案例,对教育舆情分析启动教育政策变迁的过程和方式进行了微观层面的社会性分析,结合案例对中国教育政策变革、教育决策优化提供了一些方法论启示和实践反思.

摘要： 教育舆情研究在危机公关、舆情引导、教育政策制定等领域具有重要作用.目前,网络已经变为民众发表文章和评论的重要阵地,如何识别网络教育舆情中的情绪倾向与情绪传播模式,并且在众多媒体平台中对比分析教育舆情情绪的特点,是当前舆情研究面临的一个挑战.首先,本文分析了网络教育舆情的特点,并根据与目标用户的讨论定义了教育舆情情绪分析的需求.其次,基于用户需求设计了可视化系统,将多个视图进行结合,允许用户对舆情数据进行多媒体平台的对比分析,从而发现不同媒体平台的舆情情绪倾向与情绪传播模式.最后,基于2015年网络教育舆情数据进行案例分析,表明文中设计的可视化系统能够满足用户需求,并能支持舆情引导、危机公关中的媒体平台选择.

摘要： 本说明书实施例公开了一种舆情文本分类模型构建和舆情文本的分类方法、装置及设备。方案包括：获取待分类的舆情文本；采用不同的特征提取方式对待分类的舆情文本进行特征提取，得到待分类的舆情文本的多个不同的特征信息；将待分类的舆情文本的多个不同的特征信息分别输入多个分类模型，得到每个分类模型的输出结果；输入任意一个分类模型的特征的特征提取方式与训练任意一个分类模型时的特征提取方式是相同的；将待分类的舆情文本的多个不同的特征信息与待分类的舆情文本的多个不同的特征信息对应的每个分类模型的输出结果输入至舆情文本分类模型中，得到待分类的舆情文本的分类结果，舆情文本分类模型是基于所述多个分类模型得到的。

摘要： 本发明公开了一种教育网络舆情监测及管理系统，包括用户登录系统，还包括大数据采集监控系统、大数据处理系统、大数据分析管理系统和采集数据下载单元。该系统的网站前后端分离，后端只提供接口，安全性和运行效率相对较高，同时采用Python的Django开发数据库驱动的网站，容易实现代码复用，根据需要添加组件服务于整个网络已成形的框架，易于测试，且具有很强的可扩展性，而且采集数据具有全面性，且实时更新，对于采集的数据可以进行对比、分析、筛选，整理成一套具有真实性的数据信息，并且运用Django语言转换单元可以方便各种水平的读者和开发者的查阅，进一步提高了该系统的迭代性、可研究性及扩展性。

摘要： 本发明公开了一种舆情监测方法和舆情监测系统，所述舆情监测方法包括：S1：获取关键词；S2：对所述关键词进行关键词扩充操作，得到关键词库；S3：对所述关键词库中的敏感词进行提取操作，得到敏感词库；S4：采集所述关键词库和所述敏感词库的最终舆情数据；S5：对所述舆情数据进行预处理操作，得到预处理结果；S6：对所述预处理结果进行舆情分析处理，得到分析结果；S7：根据所述分析结果，得到舆情监测结果。本发明所提供的舆情监测方法和舆情监测系统，能够有效提高舆情数据的全面性以及准确性。

摘要： 本发明涉及舆论监测技术领域，特别是一种短视频平台舆情话题的筛选方法、装置；所述方法包括：确定各话题监测账号所属的监测领域；确定用于触发舆情话题筛选的关键词，构成第一关键词集合；监测各话题监测账号更新的视频；当任一话题监测账号更新的视频中有所述第一关键词集合中的任一关键词时，将该关键词标记为第一关键词；提取所述第一关键词所在的视频；提取第一预设时间内，该监测领域剩余所述话题监测账号发布的具有所述第一关键词的视频，并识别各具有第一关键词的所述视频中的文字内容；将文字内容进行分析及对比，提取相同的字符串作为舆情话题。根据视频内容确定舆情话题，实现了有效提升舆情话题的准确度。

摘要： 本发明公开是关于一种融合舆情风向跟踪及民情预测的网络舆情检测系统与方法，涉及网络空间认知技术领域。多源数据采集单元针对特定舆情监测范围，进行多源异构数据的实时采集与汇聚；数据治理及服务单元对汇聚后的数据进行治理、融合、关联，并基于知识图谱进行建模，将数据通过服务的方式提供给上层舆情业务；舆情风向监测单元，对整体网络舆情的跟踪及预测。本发明将时间、地域、持分者、国际四个维度引入舆情监测体系，实现了纵深化监测，满足不同用户对舆情的监测需求；将计划性事件、未知事件、火爆议题等民情民意预测方法引入网络舆情分析技术，并提供自定义的议题采集工具、模块化的分析工具，自动生成情报服务。

摘要： 本发明提供了一种舆情云平台接入的舆情系统资源配置的优化方法及子系统，方法包括舆情云平台对一段时间内各接入舆情系统相互转发的网络舆情数据进行分析，就各个接入舆情系统所配置的采集网站的范围进行协商协同，从而提高整体网络舆情数据采集效率；舆情云平台对各接入舆情系统的网络舆情数据分析模型的采用情况进行分析，从中筛选出低采用率的网络舆情数据分析模型并给相应舆情系统反馈，从而提高各个接入舆情公司的投入产出效率。

摘要： 本说明书提供的舆情识别模型训练方法、系统以及舆情风险监测方法和系统，能够基于历史时间周期对多个历史内容数据基于时间维度进行划分，将多个历史数据划分为多个样本数据，并基于多个样本数据训练舆情识别模型。每个样本数据中包括多个样本内容数据。因此，训练得到的舆情识别模型能够识别出由多个内容数据相机结合引发的舆情风险。在进行舆情风险监测时，所述舆情风险监测方法和系统能够将目标时间窗口内的多个目标内容数据相结合作为一个目标舆情数据，并通过训练好的舆情识别模型对目标舆情数据进行识别，以识别出多个目标内容数据结合后是否存在舆情风险，提高舆情风险识别的准确率。

摘要： 本说明书实施例公开了一种舆情文本分类模型构建和舆情文本的分类方法、装置及设备。方案包括：获取待分类的舆情文本；采用不同的特征提取方式对待分类的舆情文本进行特征提取，得到待分类的舆情文本的多个不同的特征信息；将待分类的舆情文本的多个不同的特征信息分别输入多个分类模型，得到每个分类模型的输出结果；输入任意一个分类模型的特征的特征提取方式与训练任意一个分类模型时的特征提取方式是相同的；将待分类的舆情文本的多个不同的特征信息与待分类的舆情文本的多个不同的特征信息对应的每个分类模型的输出结果输入至舆情文本分类模型中，得到待分类的舆情文本的分类结果，舆情文本分类模型是基于所述多个分类模型得到的。

摘要： 本发明涉及一种舆情知识库构建方法及舆情知识库，舆情知识库构建方法包括：采集历史舆情控制案例；根据历史舆情控制案例生成事件对象，事件对象包括事件标识、开始时间、结束时间、事件主题、事件关键词、事件简介；将事件对象存储为舆情案例库。本发明将历史舆情控制案例生成事件对象，由多个事件对象构建舆情案例库，可以便于对各个舆情案例的关联分析、与当前处理的舆情案件进行智能匹配，辅助有关组织或机构进行舆情的监管。

摘要： 本发明属于数据库技术领域，涉及舆情分析技术领域，尤其是一种基于数据驱动的舆情分析终端及舆情文本分析方法，包括终端本体，所述终端本体内安装有存储器和处理器，其特征在于：所述终端内置计算机程序，该计算机程序包括爬虫模块、文本预处理模块和情感判定模块，所述爬虫模块用于对舆情数据进行收集，文本预处理模块用于对字符串进行预处理，情感判定模块用于对文本进行情感分析。基于上述分析终端配套设计一种可将网络文本数据通过中文分词、去停用词、不平衡语料处理、特征选择等算法配合进行处理，并最终实现舆情识别的舆情分析终端和舆情文本分析方法。