短视频网络涉警舆情的演化与对策研究

随着各类短视频社交平台的出现,网络涉警舆情开始蔓延至短视频平台,并呈现了与以往不同的新特点,给公安机关的舆情处置工作带来巨大挑战。本文针对当前公安机关应对短视频网络涉警舆情存在的主要问题,分析短视频网络涉警舆情的演化过程,为公安机关提出有针对性的舆情处置对策。     

人工智能时代短视频涉警网络舆情对策研究

随着网络社交软件与新媒体平台的快速发展,舆情表现形式由传统的“两微一端”向短视频社交媒介过渡,抖音、快手等短视频社交媒介以其时长短、交互性强、视觉渲染性强等特征吸引大量用户,逐渐成为涉警舆情频发的重灾区。传统的数据收集与分析手段难以应对愈加复杂的网络环境,如何有效应对负面涉警网络舆情成为现实问题。本文立足于人工智能的时代背景,以负面短视频涉警网络舆情为研究对象,分析短视频涉警网络舆情的特征,归纳短视频涉警网络舆情应对中面临的挑战,应用人工智能技术治理短视频涉警网络舆情,从理念、制度、应对处置、队伍建设四个层面提出策略,为引导舆情发展与应对舆情危机提供积极探索与助力。     

公安机关网络舆情治理研究

伴随着互联网和新时代的发展,涉警网络舆情治理已经成为各级公安部门的重要职能之一。涉警网络舆情治理需要各项机制的保障,目前各级公安部门已经初步形成了监测预警、应对处置、舆情善后等机制,但是依然面临着许多问题。本文从现有的涉警网络舆情治理机制着手,分析涉警网络舆情治理存在的问题以及引起这些问题的原因,最后提出了各级公安机关要提高涉警网络舆情重视程度、加大涉警网络舆情监控力度、提高民警专业治理水平等建议措施,以期提高公安机关网络舆情治理能力。     

短视频舆情态势感知的理论和技术探析

近来频发的短视频舆情事件使得短视频舆情引发广泛关注,自媒体需要有利监管,如何准确预测舆情态势成为研究的关键课题。由于短视频舆情相较传统舆情的差异性,传统舆情监测方法并不能满足短平快平台的舆情监测要求。舆情是民众的意愿,而态势感知的核心是人,将态势感知思想引入短视频舆情监测活动场景,构建短视频舆情态势感知体系,分别从态势察觉、态势理解、态势投射3个层面对舆情监控预测,并重点分析态势感知中的可用技术。尝试从系统模型和技术层面搭建短视频舆情理论研究与系统实现之间的桥梁,做到准确洞悉短视频舆情态势,为后续研究工作提供借鉴。     

基层政府网络舆情治理的现实困境与对策研究

网络空间复杂而多变的特性给基层政府意识形态的治理带来了一定的难度。政府作为网络社会治理的重要角色,必须时刻关注网络舆情发展,加强网络舆情治理。但由于部分地方政府对网络舆情的治理存在治理观念方法落后,技术人才支持不足,制度机制建设不够完善等问题,从而导致治理效果不佳,部分民众对政府治理产生了不信任,一定程度上影响了政府公信力。为此,地方政府应努力实现治理思路创新、技术人才策略创新和制度机制创新,以期提高政府网络舆情治理能力,更好地维系社会稳定。     

人工智能时代涉警网络舆情治理研究

随着计算机和网络技术高速发展,人工智能在近年来得到迅速发展并开始全面介入现代社会生活,算法分析和社交机器人等现代人工智能技术的应用创新深刻改变着信息的生产及传播方式,进一步影响互联网舆论引导的整体格局,人工智能俨然已成为舆情治理的重要变量。智能化舆情管理是时代发展的必然,涉警舆情是当前警务工作存在的问题在互联网空间的映射,如何运用人工智能做好涉警网络舆情治理工作,是亟须解决的时代课题。     

公共网络舆情事件及其引导对策研究

随着网络的快速发展和普及,越来越多的人参与到网络中,网络成为人们学习、交流、关注社会的重要平台。网络舆情负面信息的大量涌现,严重影响社会的和谐稳定。本文介绍了舆情、网络舆情的概念、特点,分析了现阶段政府面对网络舆情的困境,并给出了引导对策。     

高校网络舆情的特点及管理对策研究

本文从研究高校网络舆情的特点和监管现状入手,分析高校网络舆情对高校师生的思想和行为的影响,进而提出从重视引导和加强监管两方面去解决当前高校网络舆情所出现的问题。     

融合BERT多层次特征的短视频网络舆情情感分析研究

自媒体时代与网络社交软件的广泛普及,导致短视频平台极易成为舆情事件起源和发酵的“孵化器”。分析短视频平台中的舆情评论信息,对于舆情事件的预警、处置和引导具有重要意义。鉴于此,结合BERT与TextCNN模型,提出一种融合BERT多层次特征的文本分类模型（BERT-MLFF-TextCNN）,并对抖音短视频平台中的相关评论文本数据进行情感分析。首先,利用BERT预训练模型对输入文本进行编码。其次,提取各编码层中的语义特征向量进行融合。然后,融入自注意力机制突出其关键特征,从而实现特征的有效利用。最后,将所得特征序列输入TextCNN模型中进行分类。实验结果表明,与BERT-TextCNN、GloVeTextCNN和Word2vec-TextCNN模型相比,BERT-MLFF-TextCNN模型表现更优,F1值达到了0.977。通过该模型能够有效识别短视频平台舆情的情感倾向,在此基础上利用TextRank算法进行主题挖掘,实现舆情评论情感极性的主题词可视化,为相关部门的舆情管控工作提供决策参考。     

大数据时代网络舆情与社会治理分析

现代化社会飞速发展,大数据时代背景下的互联网技术应用、物联网联合发展以及全媒体时代的来临对人们日常生活产生了颠覆性的转变,网络舆情逐渐成为社会舆论的主要阵地,对于社会治理产生越来越重要的影响。笔者首先对大数据时代进行简要概述,其次综合分析了大数据时代网络舆情与社会治理面临的问题,最后针对大数据时代网络舆情与社会治理的优化路径提出合理化建议。     

短视频场域下的高校网络意识形态风险及防范

近年来短视频社交软件迅速发展,它具有内容精练、传播迅速和交互深入的特点,对高校学生具有极强的吸引力。但是,短视频内容层面的意识形态异化、传播层面的意识形态阻隔和交互层面的意识形态稀释会弱化高校网络意识形态教育的效果、冲击高校网络意识形态安全的稳定。通过增强短视频内容层面的话语创新、加快短视频传播层面的话语流通和完善短视频交互层面的话语治理,可以有效防范高校网络意识形态的风险。     

网络视频弹幕舆情的平台处置方式及风险防范

网络视频弹幕舆情研究对提高平台型企业的舆情处置能力、防范网络舆情爆发具有重要意义。本文采用弹幕文本情感分析方法挖掘网络舆情特征,分析发现来自经济利益驱动、算法技术支持、竞争发展压力等方面的因素导致网络视频平台采用不同的弹幕舆情处置方式,导致平台企业方面可能存在价值误判的风险、技术滥用的风险、合法性与公信力的风险,甚至引发次生舆情危机。建议完善平台型企业的舆情管理准则、提高平台型企业的数据资源治理能力、加强政府和平台型企业的协同治理,从整体上提高平台型企业在弹幕舆情处置中的风险防范能力。     

自媒体时代下政府网络舆情治理：特征、困境与对策

本文从自媒体时代政府主导舆情的现状特征出发,揭示了自媒体时代政府舆情治理存在的问题,针对这一问题探索政府在自媒体时代应对舆情要树立法治思维,建立健全网络舆情法律法规,完善监督机制,提高政府信息透明度和舆情应对能力,构建舆情研判体系和调控机制,同时调动社会力量强化公民舆情危机教育,在舆情第一时间把握舆论导向,从而维护社会和谐与稳定。     

突发事件网络舆情中的法律问题思考

当前我们进入网络空间新文明形态,突发事件网络舆情的发展成为影响我们国家社会治理的重要方式。但是,我国在应对突发事件网络舆情中还存在着缺乏专门针对突发事件网络舆情的相关法律、网络空间治理尚未形成合力、政法机关治理观念尚未更新、网民法律意识尚不成熟的问题。政法机关要正视当下突发事件网络舆情的发展情况,及时更新社会治理理念,提高应对突发事件网络舆情的能力。     

高校网络舆情治理的形象修复策略运用与优化路径研究

良好的高校形象有助于实现高等教育治理体系和治理能力现代化。当负面网络舆情发生时,高校需及时采取行动维护高校声誉和形象。本文基于班尼特的形象修复理论,对40起高校网络舆情事件中高校官方发布的回应文本进行编码,总结出我国高校常用的形象修复策略,并分析网络舆情事件中高校形象修复存在的问题。研究发现,我国高校普遍采用强化支持、正当回应、纠正行为相结合的形象修复策略。目前网络舆情事件中高校形象修复存在应对速度缓慢、“否认”和“规避责任”策略使用不当、网络舆情应对的话语缺少核心内容以及“表达歉意”策略使用不当的问题。据此,本文提出可以通过以下路径优化高校形象修复策略的运用：把握黄金时间,掌握回应主动权;回应内容贴合公众关切,及时发布事件相关信息;正确使用形象修复策略,传递事实信息同时引发公众情感共鸣。     

高校网络舆情与网络安全意识引导对策研究

在互联网环境下,本文研究分析新时期高校网络舆情频发衍生的规律,通过调查梳理高校网络舆情频发的主要原因,提出强化高校学生网络安全意识引导为主的管控对策,有助于高校教育工作者对网络舆情的高效管理,进一步维护高校乃至社会的和谐稳定。     

网络舆情管控工作研究

网络舆情是通过互联网表达和传播的各种不同情绪、态度和意见交错的总和.互联网舆情对社会影响和作用将越来越大,因此,必须高度重视.首先介绍了互联网舆情的概念与特点,然后对互联网舆情现状进行了分析,探讨了互联网舆情发展中存在的问题,最后对其引导和管理提出了解决思路.     

高校网络舆情分析研究

分析了我国高校网络舆情的现状、含义和问题,通过对2006年至2015年十年期间发表的有关论文数量统计分析,同时采取样本分析法对高校网络舆情构成进行了分析研究,提出了做好高校网络舆情工作的几个方面的建议.     

网络舆情监测技术研究综述

本文将对网络舆情监测技术所涉及的各关键技术包括信息获取技术、文本分析技术、文本分类技术、文本聚类技术、自动文摘技术、主题识别与跟踪技术以及文本倾向性分析技术等的研究现状进行了综述．并结合人才信息网的特点提出了两点应用设想。     

重大突发公共事件背景下高校网络舆情特点与治理对策研究

本文以重大突发公共事件为研究背景,旨在对突发公共事件下高校网络舆情现状与特点、常见舆情类型、舆论风险成因及对策展开研究。通过对我国网络使用群体现状的数据分析引出重大公共突发事件下高校网络舆情的主要特点。采用个案分析、比较分析的研究方法,梳理出部分城市在重大公共事件突发期间,市内及周边地区高校针对学生在公共事件突发阶段的网络言论所采取的不同应对方法及后续所导致的舆论风险成因与类型,剖析不同高校在重大突发公共事件下衍生的网络舆情在校内学生群体中的传播过程与特点,从而分析总结出高校管理方所应采取的正确舆情引导方式与危机应对策略,为高校如何应对此类舆情危机建言献策。