舆论影响

摘要： 人类社会正在进入全面数字化时代。新技术的发展深刻影响着各方面,新兴技术在政治领域的颠覆性影响尤为深远。数据和算法结合,实现对人类行为进行的计算和预测,算法政治通过个性化、靶向式的思想和行为诱导,具有了强大的舆论影响和塑造能力。借助于新技术的超级“计算”能力,人的“算计”能力也在上升,即技术影响民意,“计算”为“算计”服务。智能算法的精准度使得大规模的社会控制成为可能,制造了诸多现象级的事件。

摘要： 当前,随着数字技术的发展成熟,短视频平台的自媒体用户规模占比越来越大,在社会舆论中的影响越来越大。同时,短视频自媒体的内容主观意识强,传播与技术具有强关联性,因此信息经短视频平台加工后进行发布,其传播具有圈群性,极易引起舆论影响。针对此种情况,从政府部门、短视频平台和自媒体用户三个主体角度进行监管策略研究,提出相应的优化路径,最终形成由政府牵头。

摘要： 近年来,随着新能源汽车保有量不断上涨,关于新能源汽车的消费争议也日渐增多。消费者针对新能源汽车的维权事件层出不穷,时不时占据热门话题,产生较大舆论影响。根据中国汽车召回网投诉数据统计与分析,辅助驾驶系统、制动系统、动力电池系统、智能网联系统等是近年来新能源汽车投诉、争议较为集中的领域。

摘要： 媒体是社会责任的承担者,是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要环节;媒体是舆论监督权利的重要行使者,是促成政府与群众沟通的有效桥梁,也是群众强化公众权利意识、参与社会治理的重要途径。其中,电视问政类节目通过发现问题、剖析问题、解决问题,有力助推了服务型政府的建设。电视问政节目的主持人因为节目的特殊性,需要具备更高的综合素养与业务能力。基于此,通过对问政节目主持人的定位、综合素养、现场主持技巧的探讨,分析此类主持人的风格塑造。

摘要： 作为国民经济发展的重要支撑,国有企业也在随着社会经济的持续发展而不断壮大。国企的宣传思想工作不仅肩负着宣传贯彻党的路线方针的重担,同时还发挥着统一企业内部思想认知、内强素质、外树形象、凝聚力量的重要作用。发挥宣传思想工作的思想引领以及舆论影响、精神激励等方面的作用,对于营造企业内部风清气正的工作和创业环境,凝聚企业内部的强大合力至关重要,在推进国企持续健康平稳发展方面亦具有重大意义。

摘要： 随着科学技术的发展,网络媒体开始崛起,出现了许多新兴的媒体形态。而网络媒体的迅猛发展也极大程度上影响着新闻传播业的发展。其凭借自身优越性,被大众所广泛接受和认可。本文将以网络媒体中国的“微博”为代表来简要分析微博的发展变化历程和网络媒体对新闻传播的影响。

摘要： 2020年,在全球新冠肺炎疫情加速世界百年未有大变局演变进程的背景下,以美国为代表的西方智库涉华研究呈现出新特点,对中国研究力度加大,但对中国认知的负面倾向也更加突出。对此,我国应进一步加强中外智库交流与合作力度,提升国际议题设置能力,提高国内专家学者在国际舆论场的曝光度,引导西方智库对中国的客观认知。

摘要： 近年来,大数据时代对社会发展、信息流通和个体生活产生了巨大影响,随着信息技术的发展和新闻信息生产方式的多元化转变,反转新闻成为大数据时代背景下新闻事件的独特形态,许多反转新闻也越来越多地呈现在人们的视野中.本文旨在分析反转新闻产生的背景,厘清其造成的社会影响,从而对反转新闻的生成机制和社会效应有一个清晰的认识.

摘要： 主流传统的新闻媒体也应该与时俱进,适应碎片化、话题式传播和表达方式,融入即时性、情绪化互动场景,与新时代的媒介受众建立广泛而直接的连接,真正把"以人民为中心"的思想作为指导方向和行为准则,以用户的需求为传播内容、方式的考量标准,以做产品的匠心来打磨客观、准确、真实、公正且有舆论影响、有历史价值的新闻作品。

摘要： 新媒体是基于现代化的计算机信息网络技术发展起来的,具有实效性、实时性等许多传统媒介不具备的优点,自发展以来就获得了较大的客户群.本文从新媒体对舆论的传播方式、传播主体、传播速度等方面的影响入手,分析新媒体环境下,我国舆情管理的发展现状,以及为了更好地应对这种影响,政府应采取的管理手段和措施.

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。

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。