论自媒体背景下网络群体性事件发展态势与控制

网络群体性事件信息难控,传播难管,信息真伪难辨,信息交流群体极化性倾向严重的现状,呈现出网络舆情热点往往直接演变为网络群体性事件,网络舆情非理性化、情绪化倾向加速网络群体性事件的恶性循环及网络舆情的广泛传播,增加了网络群体性事件的处置难度,网络舆情易被敌对势力利用致使网络群体性事件性质改变。公安机关应采取增强网络群体性事件防范能力,增强网络群体性事件舆情驾驭能力,提高网络群体性事件应急处置水平,提升网络群体性事件矛盾化解水平等控制策略。     

网络舆情事件的引导策略探究

互联网技术的快速发展和广泛运用,使得网络舆情的影响力越来越大,各种网络舆情事件层出不穷,并呈现出新的发展态势和特征,对政府的社会管理方式产生一系列重大而深刻的影响。当前应在剖析突发事件成为网络舆情热点原因的基础上,直面政府及其官员在应对网络舆情事件上的诸多困境,着力探寻有效引导网络舆情事件的基本策略。     

网络舆情现状及应对措施研究

随着网络信息技术的高速发展,虚拟、开放、匿名的网络已成为人们获取信息的重要来源,网络舆情时刻影响着人们的生活,但由于网络监管不到位,也出现了一些负面的、偏激的网络舆情,影响着人们对事件的正确判断。文章通过对网络舆情现状及特点进行理性分析,并针对网络舆情提出应对措施。     

大数据时代网络舆情信息集成机制研究

从大数据对网络舆情研究的影响出发,提出了大数据时代网络舆情信息集成机制的框架。在网络社区基础上构建网络舆情云统计平台,对基于Blink DB的网络舆情大数据挖掘集成进行了分析,深入讨论了对舆情碎片信息集成以获取舆情事件全貌、提高舆情演化分析效率、基于舆情记忆提升网络舆情趋势预判,最后总结舆情信息集成机制的特点。     

微博传播机制的社会网络分析

作为国内最大的网络舆情载体,微博已经超越了网络论坛（BBS）、博客、QQ等网络工具,影响着人们对许多社会性事件的认知和态度,对许多重大的社会性事件起到了至关重要的影响作用。微博舆情相比于其它网络舆情形态,有着它的独特性,而这些独特性与微博这种网络载体本身的特点是密切相关的。     

青年学生网络表达与校园网络舆情的形成

随着网络应用普及,我国青年学生网民数量激增,青年学生网络表达的渠道增多、网络表达更加便捷和经常,这为校园网络舆情的产生奠定了重要基础。校园网络舆情的产生发展是由焦点事件缘起,在青年学生网络讨论中发展和高涨,并逐渐走向淡化或消落。     

网络舆情的消极影响及对策研究

信息网络技术的飞速发展使网络虚拟世界成为人们现实生活之外重要的精神家园,互联网正在改变着民众的生活方式和价值观。随着人们在网络空间活动和交往的增加,网络舆情对社会政治经济生活产生了巨大的影响,一方面网络舆情可以直接快捷地表达民众诉求,另一方面网络舆情也给社会管理带来消极影响,本文对网络舆情的网络舆情的消极影响进行了探讨,并提出了相应的对策,以便更好地利用网络舆情的积极因素促进社会的发展。     

“网络群体性事件”的再定义

就所谓"网络群体事件"原初的形态而言,就是一群人聚在一起讨论一件事情,而它现在却面临被妖魔化的情境;网络作为一个民众舆论平台,如果轻率地将其标定为负面的时候,产生的效果或许与我们预期的相反。为此,本文对网络群体性事件重新作了定义,并分析了网络舆情事件的诱因和形成,并对如何有的放矢地处置网络舆论事件、力求网络舆论发挥正面作用、促进和谐社会的构建等问题作了阐述。     

互联网应用对网络舆情影响力指标体系构建

近些年来,依托各类互联网应用所构建起的网络信息传播体系的网络舆情影响力越发增强,易于引起社会的强烈反应。基于互联网应用的热点信息传播属性,通过构建互联网应用对网络舆情影响力的评价指标体系,可以来衡量和评价互联网应用对网络舆情的影响程度,从而为政府部门实现高效监测、控制、引导网络舆情提供新的思路和方法。     

网络舆情热点的形成与发展、现状及舆论引导

网络舆情热点是网民思想情绪和群众利益诉求在网络上的集中反映,是网民热切关注的聚焦点,是民众议论的集中点,反映出一个时期网民的所思所想.互联网在为社会个体自由表达个人意见、参与公共事务讨论提供便利条件的同时,也为一些有害信息和杂音噪音提供了传播渠道,网络舆情热点存在一定的局限性.如何对网络真情热点进行有效的引导,使和谐的网络环境为构建社会主义和谐社会发挥重要作用.已成为网络舆情信息工作面临的一个重要课题.     

和谐社会下公安机关网络舆情引导策略研究

随着互联网的普及,网络舆情日趋复杂,甚至有时成为重大群体性事件的导火索,加强公安机关对网络舆情的研究工作刻不容缓。为更好地构建和谐社会,减少群体性事件的发生,文章阐述了网络舆情的含义和特点,分析了网络舆情发展规律,提出了公安机关对网络舆情进行引导的策略和方法。     

网络舆情的临战引导——基于哈尔滨警察与大学生互殴事件的分析

如何做好网络舆情的临战引导，是对临战指挥者在新时期做好维护社会稳定工作的一个新考验。本文基于哈尔滨警察与大学生互殴事件的网络舆情临战引导案例，分析了网络舆情发生、发展演变的一般规律及网络舆情的基本特征；提出了网络舆情临战处置的基本原则，以期对警察临战指辉者的正确决策有一定的借鉴价值。     

论网络舆情的分析研判——以“京温事件”为例

网络舆情分析研判是在日常网络舆情监测基础上,对刚刚发生或正在发展中的网络舆情进行的总体研判,是贯穿于事件发展与应对全过程的工作。综观各类网络舆情事件的发展进程,如果在事件爆发之初对危机有较强的预警意识和较为准确的趋势研判,往往能够在很大程度上缓和冲突、化解危机。“京温事件”是一起在一系列谣言的疯狂传播下,各种猜疑不满的情绪最终从网络走到现实的网络舆情事件。通过对“京温事件”舆情分析研判的案例解剖,有助于领导干部从中梳理发现网络舆情演变的基本规律,了解把握网络舆情分析研判的基本方法,以有效应对未来可能发生的网络舆情危机。     

全媒体环境下高校网络舆情现状与引导研究

随着信息技术的发展,人类社会进入全媒体时代。广泛的媒介融合催生了网络舆情的活跃,同时也为高校网络舆情工作带来巨大的机遇和挑战。全媒体环境下,网络开放性程度高,大学生获取信息的渠道趋于多元;加之大学生群体的独立意识、自我意识较强,对发言权和个人空间的要求较高。这就要求在高校网络舆情工作中,舆情工作者要转变思想观念,将网络舆情与校园网络文化建设相结合,凸显学生的主体地位,改善方针"变堵为疏",积极就网络热点与学生交流,引导舆论走向。     

媒体环境下的网络舆情传播控赦

随着网络信息技术的不断普及，网络媒体对我国社会公众群体的影响力逐渐增大，在现阶段，网络舆情传播引起了我国政府以及相关部门的重视。网络舆情是指在网络中，社会公众群体对目前焦点、热点问题所持有的态度及意见，容易受到有心人的恶意引导与推动。在此，我们需正确看待网络舆情，既要看到网络舆情中非理性的一面，也需要看到网络舆情中理性的一面。因此，在媒体环境下网络舆情传播控制的重要性日益凸显。政府相关部门需要做好网络舆情的应急处理工作，对网络舆情进行实时监控，一旦出现负面网络舆情，则需要采取及时有效的措施进行控制。     

政府教育部门应对网络舆情引发高校群体性事件的机制研究

在界定高校网络舆情发生的空间、主体、客体、传播模式范围的基础上,提出了高校网络舆情的定义;总结了高校网络舆情引发的群体性事件的四个特点,即舆情更易快速集结,舆情体现出大学生日益增强的公民意识,与公众舆情相比更易治理,舆情相对比较理性等;对已有网络舆情管理研究提出的治理发展模式及其可行性和困境等成果进行了综述,借鉴西方治理理论提出了高校网络舆情引发群体性事件的综合治理模型,即建立以"信息公开、对话、事后分析、决策"为流程的治理体系,对于信息不透明、制度缺失和政府不作为等类型的网络群体性事件,信息公开和对话可以增进政府与社会的相互了解,分析和决策能够化解社会矛盾,从而从根本上预防或平息群体性事件。     

网络舆情引导方法与技巧

网络舆情及其引导是现阶段社会和政府关注的热点与焦点问题。文章全面深入地论述了网络舆情引导的策略与方法,提出了网络舆情引导的技巧,并进行了简要的案例分析,方法和技巧具有良好的操作性,对政府相关部门尤其是基层政府具有重要的现实指导意义。     

应对网络舆情的"五要五不要"

当前,各地网络热点舆情频发,如何更好地掌握网络舆论场的规律特点,有效应对网络舆情,已成为社会管理的一个重要课题。根据一段时间以来的案例,应对的关键在于做到"五要五不要"。一要积极处置,不要推诿掩盖。对热点事件的舆论引导,事件的处置是第一位的。一有     

网络舆情预测模型研究

互联网的飞跃发展,既孕育着机遇,同时也带来了前所未有的挑战。公共危机事件网络舆情正是诸多挑战带来"副产品"。为此,本文根据网络舆情传播特性,通过建立Lotka-Volterra模型,对网络舆情的演进过程做出了合理预测。本文考虑了政府和网民在网络舆情中的相互影响,建立两者间的竞争模型,预测竞争中可能产生的结果,寻找竞争中政府与网民间平衡点的位置,为政府在公共危机事件网络舆情发展过程中的干预行为提供依据,同时为衍生舆情的产生提供一定的解释。     

官方回应、身份差距与负面信息对舆情反转的影响--基于多案例微博评论的文本挖掘与情感分析

舆情反转事件逐渐成为网络社会的新常态,微博以其庞大的用户群体成为社交平台的主要渠道,丰富的情感信息孕育了舆情反转滋生的土壤。受众无疑是反转事件的主角,从受众情感结构可以发现舆情反转的主要影响因素及作用机制。本文依托八个典型案例的新浪微博评论,利用“八爪鱼采集器”爬取评论内容,通过NLPIR分词处理后,借助Python工具调用百度智能云情感分析API,对微博评论进行文本情感分析,以探究舆情反转事件中受众的情感结构和影响因子。研究发现,所选舆情反转事件的微博评论均表现出对弱势群体的高度关注和情感共鸣,官方回应、涉事双方身份差距以及涉事主体的负面信息是引发受众情绪极性和情感强度变化,影响舆情反转的关键因素。