的“舆情焦虑”；也不能出现“舆情洁癖”，一味追求“零 舆情”。二是做好风险研判，发挥研究机构、专业评估组织、 舆论媒体和社会公众等在风险研判中的作用，及时找出风险 的苗头和征兆，知道“风险在哪里，是什么样的风险，什么 时候发生风险，表现形式是什么，发展趋势会怎样”。三是 做好风险溯源，将矛盾消解于未然，将风险化解于无形，就 必须把好舆情风险源头关、监测关、管控关，提高预测预警 预防能力，努力做到预防在先、发现在早、处置在小。 散方面，运用科学模型预测谣言传播路径，准确判断其性质、 特点、演变趋势。二是处置流程标准化。制定基层舆情应急 处置手册，规范信息上报、分级响应、谣言澄清等流程。在 信息上报方面，需要明确上报的标准，比如什么情况下需要 上报，上报的渠道和时限，以及上报的内容格式。在分级响 应方面，根据舆情风险的严重程度，明确不同级别对应不同 的响应措施和责任人。在谣言澄清方面，需要快速识别谣言 并核实信息，通过权威渠道发布澄清内容，并监测后续影响。

。 如，一篇文章从一个网站用户到另一个用户的快速而广泛的 传播，像病毒一样被迅速分享和传播。公元前 350 年，古希 腊哲学家亚里斯多德就开始研究内容问题，尤其是什么因素 让自己的演讲充满说服力而且难忘。他想了解人们为什么会 把想法信息传递给其他人，从而创造一种连锁反应。他在研 究后得出 3 个主要原则：精神、感伤和标识。他还总结了三 个关键因素，包括诉诸精神上的拥有、诉诸情感、诉诸公正 逻辑。今天，爆款文章像病毒一样在社交媒体传播，每个人 主动转发，就像发了红包给他们，可以用亚里斯多德的观点 来解释这一现象。 宾夕法尼亚大学沃顿商学院市场营销学教授乔纳·伯杰 和同事凯瑟琳·米尔克曼做过一个“为什么内容是病毒性 的？”的研究。他们统计了 2008 年 8 月 30 日-11 月 30 日 《纽约时报》的 7000 多篇文章，分析 6 个月内“电子邮件 转发最多”的列表。他们研究被疯狂转发的文章与其他文章 往往在众声喧哗中沉没在信息汪洋的底层。也就是说，那能 激发人们情感的信息比不能激发情感的信息更容易被分享。 先激活人们的情绪，人们才更乐意再分享。 美国国家科学基金会的一个研究小组，通过研究 256 段 视频剪辑来分析是什么让视频被疯狂传播。研究发现，特别 有趣的视频总是有可靠的机会获得大量评论、分享和喜欢。 如，“查理咬了我的手指”是一个有趣视频，它像野火蔓延 一样被传播，并引起媒体关注。韩国鸟叔神曲《江南 Style》

的杰森•雷夫勒进行了一项实验。他们伪造了几则政治新闻， 请来一批实验对象，先请他们阅读伪造的新闻，再阅读真实 消息。例如，第一则新闻是美军在伊拉克发现大规模杀伤性 武器；而第二则真实的消息是美军在伊拉克什么也没发现。 实验结果让人意外，那些实验对象在阅读完美军没有在伊拉 克发现大规模杀伤性武器报道时，反而更加相信第一则假消 息。研究人员随后又在别的话题上进行了类似的实验。结果 又一次发现，如果 背，它反而会加深人们对错误信息的信任。心理学家说，这样的故事 就像剧本一样。我们可以决定安排剧本的情节按照自己的喜 好发展。人们接受信息不是看其真实性，而是看其合不合自 己的口味。这也解释了为什么一些奇怪、荒诞的说法会拒绝 科学、理性和事实，一些人受骗后非要打钱给骗子,警察和 银行怎么解释都不信,怎么拦都拦不住。 逆火效应在互联网上更是表现明显。网上不实信息泛滥， 政府、精英和主流媒体的更正信息就像一把把逆火的枪，因 当新信息超出了接收者的自我认知时，会激发接收者的负面 情绪，而这种负面情绪会阻碍对新信息的认知和理解接受能 力，从而影响人们对新信息的有效消化。这与人的自我防御的心理机制有关，即人们有动力去维护自我的完整性。这也 就是为什么有些老年人总是坚持购买假冒伪劣的保健品，不 管子女怎样说也无济于事。你摆事实讲道理以更正某人的错 误观念，反而使他的错误观念更根深蒂固；你接受一个观点 后，会本能地拒斥与之相反的信息，从而捍卫自己的认知权

机公关这样的意识，这样对于突然出现的网络危机就有保持冷静的网络危机公关 处理的能力。 随着外部环境的复杂化、市场监管的规范化、消费者对产品的要求越来越苛 刻，企业出现某些危机并不奇怪，我们要关注的不是企业为什么会出现危机，而 是要探究为什么在同样的市场环境中、在同样的危机袭击面前，有的企业可以镇 定自若，最终不仅平复危机，还能将危机转化为企业发展另一次机会？而有的企 业却应对无措，四处求急告冤，最后只得饮恨而终？是战略偏差还是战术部署失

100 条定律|时间扭曲效应 为什么我们一上网就会感到时间飞逝，原因是互联网的 时间扭曲效应在背后起作用？无处不在的互联网，可以随时 提供丰富、刺激的内容——整日整夜，从不关闭。一项研究 还发现，手机用户每周查看手机的次数超过 1500 次。玛丽• 艾肯 (Mary Aiken)在著作《网络心理学：隐藏在现象背后 的行为设计真相》中，通过大量真实案例，为我们揭开网络 空间无处不在的隐形之手。 热点等刺 激新异的内容，为用户带来不同程度、无法摆脱的奖赏和刺 激，“抖音上瘾”“抖音有毒”开始成为一个社会现象或问题。 在抖音首页推荐页面，每次手指下滑，人们似乎永远猜不到 下一个视频会是什么，这被称为间歇性变量奖励（intermitte nt variable rewards）机制。 抖音的点赞位置在视频上传者头像下方，观看视频者点 击点赞按钮后，一颗红心会动态挑出填满按钮，及时给点赞

当热点舆情发生，网民往往迫切希望“挖”出事情的真 相，但一些涉事地方和单位却在此时我行我素，和网民打起 了“太极”，或选择性公开内容，避重就轻式回应；或模糊 应对，“不说假话，但也不说真话”，被网友调侃为“看似 什么都说了，又好像什么都没说”。 比如，某地基层粗暴执法引发全网热议，官方致歉却是 “越描越黑”，不少网友评论称：“没了？就口头道歉呗，错了不需要惩处吗……这种道歉不如没有。”之所以出现这 种局面，并非网友“得理不饶人”，而是有关部门的回应在

1994 年 4 月中国正式接入互联网之初，使用互联 网的人并不多，据当时的调研统计，到 1995 年 10 月份，中 国的互联网用户也就 3 万多，而且主要集中在科研教育界。 那时的中国互联网没有什么管理，也没有防火墙，基本上是 自由发展、各自建设。这样的情况大概维持了近两年，在这 近两年的时间里，互联网发展中的问题逐渐暴露出来。 图片来源：Pixabay 据 1995 年 5 月，国务院新闻办公室给中央的《请示报 为中国最早关于互联网内容的管理规定。随后的 1997 年 12 月 11 日，公安部也对外发布了《计算机信息网络国际联网 安全保护管理办法》。 图片来源：Pixabay 说到这里，可能会有许多人问，为什么互联网的管理是 由国务院新闻办公室提出来？而不是别的部门？这里需要 简单说明一下。当时的国务院新闻办公室是一个机构两个牌 子，另外一个牌子叫中央对外宣传办公室，是党中央的一个 部门，主要负责全国的对外宣传工作，致力于在国际上传播

近大自然，花更多的时间给自己，”一个穿着长袍喝茶、冒 充埃尔多安的机器人说。在第二个故事中，埃尔多安从未放 弃权力，土耳其成为一个旨在“建立世界和平”的星球大战 式帝国。当被问及“取得这一成功的最大挑战是什么？”时，冒充埃尔多安的人工智能回答说：“我们最大的挑战之一是 跟上世界和宇宙的新秩序，密切关注技术发展并不断适应它 们”。[2]这种场景是对所有政治家可能面临的人工智能挑战。 2023 年的土 年的美国总统大选和英国脱欧公投， 剑桥分析公司利用 Facebook 用户数据画像选民心理，利用人 工智能等技术对选民进行微定向宣传，帮助特朗普胜选和英 国实现脱欧。那么人工智能、深度伪造对政治选举结果到底 起到什么作用，产生多大影响？目前的可能结论是，对于实 力相差悬殊的选举，人工智能、深度伪造或许能对选举产生 局部性影响，在一城一地出现选情反转，但不足以产生全局 性颠覆性影响。对于势均力敌的选举，人工智能、深度伪造 ，并将 篡改的音频作为支持现任者的抹黑活动的一部分。起初，梅 尔科尼安选择对音频泄露保持沉默。不过，在随后的采访中， 他并没有明确否认录音的真实性，而是说：“即便真是我说 的，这又能说明什么呢？什么都没有。”至于这些音频片段 是否真的是人工智能生成的深度伪造，尚无定论。不过，这一事件凸显出，即使某些信息可能是人工智能生成的，它也 能以意想不到的方式塑造选举竞争的轮廓。因为存在使人易

网络上关于“吃瓜群众”一词的来源有两种说法：1.戏 院、火车站推售瓜子，由“前排吃瓜子”的广告词演变而来。 2.“吃瓜群众”最初源于一则马路新闻，记者采访路边老农 对于车祸事件的看法，老伯说：“我什么也不知道，我当 时在吃西瓜。”后来新闻评论里就有人评论道：“我只是一 个不明真相的吃瓜群众。”[5]两者对比发现，说法 1 为说法 2 中“吃瓜”一词被提取、 运用提供了预设条件，“前排吃瓜子”的语义牵引促使“吃 风险。（4）例中的“吃瓜群众”只能表示对艺术的不理解， 而无法继续保有不明真相之意。相较于前两例，（5）例 更多地包含了“吃瓜群众”的原本含义，但在其中也增加了 一丝积极评价该事件之意。 三个例句中的围观者无论最后采取什么行为面对自 己的围观对象，都因对其感兴趣才会将精力投入其中，使 用“吃瓜群众”进行指称时，还会起到强化接受效果的作用。 （三）“吃瓜群众”的语义含混 “吃瓜群众”的高频使用，导致每一个使用者 新东方英语：中文版， 2016(12)：24-25. [4]蒋媛春.从“宝宝”到“吃瓜群众”看青年群体的自我认知 [J].文化学刊，2017(2)：115-117. [5]舜网新闻.不明真相的吃瓜群众是什么? http://new.e23.cn/content/2016-12-22/2016C2200255.h tml2019-03-10. [6]沈家煊.转指和转喻[J].当代语言学，2010(4)：63-64

存在三大安全隐患， 一是源于技术缺陷，二是源于数据缺陷，三是源于用户滥用。 这三个问题的根源在于大模型的固有脆弱性，如生成偏见、 歪曲事实和泄露数据等。技术本是中立的，没有善恶之分， 就看是谁为了什么目的来使用。这就使得技术也具有偏向性 和风险性的。OpenAI 也发现 ChatGPT 存在问题，其网站首 页设有 3 个栏目，其中一个栏目是“局限性”，专门提到：“可能偶尔会产生不正确的信息、可能偶尔会产生有害的指令或