式表达观点，形成集体讨论氛围。这种高参与度、广泛传播 和情感共鸣使得传播效果呈现出典型的大众狂欢。针对一些 泛娱乐化事件，社交媒介还能在民众狂欢之下快速复制，形 成迷因。迷因所带有的特定信息在社交媒介中快速传播，引 起广泛模仿和进一步转化。互联网中的迷因有语句、图像、 视频等多种形式，这些内容在社交媒介中都能一键复制转发， 尤其当迷因戳中受众痛点，极易引发集体共鸣。迷因状态下， 现实中的种种情绪、心理等，会在虚拟的社交媒介中进行话 媒体和权威机构手中，议程设置转向民众议程。不管是以短 视频为主的抖音，还是主打电商的小红书，甚至更关注“大 事”的微博，其议题都呈现出明显的去中心化，受到重点关 注的永远是和老百姓日常生活、娱乐息息相关的能够引发情 感共鸣、情绪共振的议题。在此背景下，一些涉及社会稳定、 主流价值观的议题，如果再按照从前的舆论引导模式，势必 难以达到预期成效，甚至会起到负面作用。 因此，社交媒介中的舆论引导一方面可以利用其议题复

作为主 要处置手段，却回避主体自身的管理责任和制度缺陷。“头 疼医手”的甩锅行为，本质是对责任的逃避，暴露了处置主体“不想改、不敢改、不能改”的消极态度，这种缺乏诚意 的应对，只会让公众的不满情绪进一步蔓延。舆情处置的核 心是责任认领与整改承诺，公众不仅关注“谁做错了”，更 关注“如何避免再做错”。 而“头疼医手”通过各种眼花缭乱的“切割”转移焦点、 推卸责任，常见表现方式有四种：一是甩给历史。用长期存 键词，却忽视情绪演变的深层逻辑，最终陷入技术主义的迷 思。 头疼医脚——回避核心问题的舆论对冲。头疼医脚，指 部分社会管理者不直面舆情聚焦的核心问题，而是寄望于网 民短暂的“金鱼记忆”，试图用主动或被动的“另开新局” 的方式让舆情“自然冷却”。从舆情演绎规律看，公众的注 意力即便冷却，也会因同类议题（事件）而再次钩沉，届时 只会因“问题未解决”“原来你在忽悠我”而更加情绪跌宕 和非 负面讨论，达成“以新热盖旧热”的对冲效果；二是，高热 度事件嫁接，借外部热点议题转移关注重心。当原舆情处于 发酵期时，主动关联或发起与原议题无关、但具备高传播度 的外部热点（如社会公益、重大成就、情感共鸣事件等）， 使原议题因关注度被分流而自然降温；三是，问题归因重构， 用衍生关联议题转换讨论维度。舆论场复杂多元，法律、立 场、利益、道德、情感等因素会导致议题分化，从原议题中 拆解出一个次要关联点，进而实现议题性质的隐性转换。

发现， 会激起敬畏感，让读者想要把这个积极情绪与他人分享。读 者还倾向于分享令人兴奋或有趣文章，或那些激发愤怒或焦 虑之类负面情绪的文章。 乔纳·伯杰和同事最后得出结论：推动某件事情和东西 被讨论，获得更多病毒式传播的是情绪，情绪互相感染促使 人们去分享信息。那些让人产生敬畏、消遣、兴奋、生气、 担忧的情绪的文章，更易被人们分享并产生共鸣。如果一篇 情感强烈的文章让我们的神经系统兴奋起来，分享就会像是 情感强烈的文章让我们的神经系统兴奋起来，分享就会像是 一种情感释放。无论是积极的（兴奋或幽默）或者消极的（生 气或焦虑），高唤醒情绪促使我们分享。他们还进行了神经 系统试验。在一个试验中，一组参与者观看一段经过特殊剪 辑的视频，而另一组观看原视频。在另一个试验中，一组参 与者慢跑一分钟，而另一组保持不动，然后所有参与者阅读 同一篇文章。在两个研究中，均是被激活情感的那一组更倾 向于分享，而且跑步的那一组的分享率是另一组的两倍多。 ‘被激 活’是一种人们不太喜欢的状态，所以人们迫切地通过分享 来摆脱它。”在唤醒人们传播的情绪之中，敬畏、怀疑、焦虑、悲伤 和幽默等具有高唤醒性，易被转发传播。网上看到虐童案， 人们就会抑制不住愤怒，并对这条新闻评论和转发。在消极 情绪中，愤怒更具传播效果，抑郁、悲伤则不利于传播；在 积极情绪中，幽默更具传播效果，但心满意足会让人安逸， 不利于分享。 研究人员还得出结论，实际有用的内容很有可能像病毒

创作的全流程 - 多语言交叉混合生成能力 - 支持多种音乐风格和情绪状态 - 支持所有用户制作4分钟的歌曲， 创建最长2分钟的歌曲扩展 个人音乐创作、社交媒 体内容创作、音乐教育 等 MiniMax Abab-music-1 - 端到端音乐生成能力 - 纯音乐、清唱作品、伴奏、人声生成 - 拟人化生成能力 - 支持多种音乐风格和情绪状态 音乐创作和制作、影视 配乐、内容创作等 昆仑万维 - 支持音频文本对齐 - 支持乐谱/音频表征提取 音乐教育、社交媒体内 容创作等 抖音 豆包 - 零样本人声克隆能力 - 旋律歌词局部改写能力 - 预设多种情绪状态 - 支持一键分享至社交平台 - 支持多种情绪状态 - 支持旋律仿写 个人音乐创作、社交媒 体内容创作、音乐教育 等 网易 网易天音 - 一站式AI音乐创作平台 - 功能免费使用 - 支持用户自主调整乐器、编曲 本次展览以《一个人的北京城》中章可先生 所绘原图为基础，利用AI进行转绘再创。创作思路:理论筑基 词工雕琢 创意萌芽：灵感捕获与融合 跨界融合：鼓励跨领域思考与多元素融合，激发创意火花。 情感共鸣：深入挖掘个人或社会的情感需求，寻找能够触 动人心的创意主题。 技术前瞻：利用新技术为艺术创作带来新的可能性。 词工雕琢：精准构建提示词与指令 词汇精选：精心挑选词汇，作为AI创作的提示词。 逻

沃顿商学院营销学教授乔纳·伯格提出，比起纠正性、解释 性或调整性的事实报道，以惊惧、愤怒或惧怕为情感色彩的 报道总能得到更广泛传播。在自相矛盾的证据面前，人们往 往首先罔顾事实，诉诸情绪，中立客观报道很难引起共鸣。 传言谣言几乎与人类历史同龄，随着互联网兴起和普及， 更加变得无处不在。2007 年 4 月 16 日，弗吉尼亚理工大学 发生枪击案。一个韩裔学生身穿防弹衣，携带两把手枪打死 32 现推特帖文之间越“八竿子打不着”，信息距离就越大。比 起真新闻，假新闻确实是和转发者此前接收到的信息距离更 远，更为新鲜。研究者分析假真新闻引发的情绪反应，得出 结论：假新闻传播主要缘于猎奇心理，因为人们对假新闻的常见情绪反应是恐惧、厌恶和惊讶，对真新闻的常见情绪反 应是期望、悲伤、快乐和信任。人们更有可能转发让他们感 到惊讶的新闻，假新闻与真新闻相比往往更令人惊讶和新奇。 新闻聚合网站 Buzzfeed

当事人身份的客观化综合介绍，而是选择性地将某类群体、某种类别的刻板印象加于当事人，这必然导致信息的 片面甚至失真。二是网络事件的叙述情绪化。为了获得关注与情感共鸣，网络事件的叙述往往预设立场，采用带 有主观道德色彩的方式进行。这种情绪化的叙述往往带来偏见、歧视、情绪化的道德评价，恶化了整个数字生态 环境。三是网络事件的意见对立化。网络事件往往是复杂且具有多面性的，在道德评价主导的舆论环境下，持有 不同意见的参与者往往被对立起来，呈现出一种“非黑即白”的对抗式现象。这导致多元包容的舆论环境受到严重 破坏，理性客观的声音被淹没在极端化的道德评价之下。有学者指出，网络舆情泛道德化导致质疑、“叛逆”等负 面情绪累积，加剧了公共治理难度，引发过度道德焦虑，弱化公众理性思考力，抢先进行“道德审判”，导致舆论 监督失焦。例如在“粉发女孩被网暴”事件中，当事人因把头发染成粉色，将与家人的合照分享到社交平台后，遭 和信念对客观事物刺激的反应。正因如此，网络舆情事件能够通过刺激个体的心理认知，引发公众情感共鸣，从 而产生情感动员的效果，因而有学者指出“网络事件的发生就是情感动员的过程”。在智能传播时代，数字平台降 低了表达的“门槛”，大量的网络用户成为网络舆论的主体力量，公众情绪表达的便利催生情感动员类舆情频发。情感与情绪优先的逻辑使得媒体尤其是自媒体主动迎合受众的认知模式、心理特征，受众以情感与信念去有选择

Rashid)表示，看看近百万人如何观看 伊姆兰·汗的人工智能演讲就知道，人工智能正在重新定义 我们今天参与政治的方式，标志着政党对外宣传战略的重大 转变。人工智能可以实现量身定制和有针对性的竞选策略， 确保信息有效共鸣。[3]伊姆兰·汗通过人工智能视频发表 演讲以吸引选票，表明人工智能是一种有用的政治工具，已 经进入到政治选举舞台。 2.人工智能生成虚假信息是政治选举最大风险。当前， 利用人工智能深度伪造的虚假信息误导选民和扭曲选举的

绪的集合体。例如，当某一地区出台一项重大的城市规划政 策，涉及大量居民的拆迁安置，民众围绕这一政策在网络上 展开广泛讨论，表达对政策公平性、补偿标准、安置地点等 方面的看法与态度，这些集合起来的观点与情绪便构成了舆 情。​ 而互联网上的民声、民情、民生问题，则更多地源自民 众日常生活的诉求，以及他们对各类社会现象的直观看法。 这些问题是民众基于自身生活体验的自然表达，范围极为广泛，大到对国家宏观民生政策的探讨，小到社区内的环境卫 当的情形下，才会从普通的民情演变为舆情。以某城市计划 在居民区附近建设大型垃圾处理厂为例，起初，居民们在网 络上表达对项目可能带来环境污染的担忧，这属于民情范畴。 若相关部门未能及时公开项目信息、回应居民关切，随着担 忧情绪在居民群体中蔓延，大量居民通过网络平台集体发声 反对，进而引发社会各界关注，此时，这一事件就可能转化 为舆情。​ 二、管控过严：堵塞沟通渠道​ 在部分地区，当民众借助网络反映诸如基础设施建设滞 点。民众的声音被压制，无法传递到决策层，使得政府在制定政策、规划项目时，因缺乏真实民意的支撑而偏离实际。 民众也会因自身诉求得不到重视，对政府的信任度持续降低。 当他们在网络上的理性表达得不到回应，可能会滋生更激烈 的对抗情绪，甚至可能转向其他极端方式来表达诉求。例如， 一些地方因对群众在网络上反映的环境污染问题采取删帖 等不当处理方式，导致群众对政府失去信任，进而引发群体 性抗议活动，严重影响了社会秩序与政府形象。政府失去了

双重属性， 呈现出网民更容易被情感裹挟的“弱信息-强情绪”的倾向。 该治理路径通过动员、扩散及耦合网络舆情参与主体的情感， 保证网络舆情在正向、正常的范围内波动；以重塑网民的理 性认知，提升其行为能力，推动网络舆情向期望的方向发展。 这种情感转向是网络舆情治理路径的深化与拓展。 1.情感与网络舆情 在网络空间中，情感表现为网络情绪。情感因素对网络 舆情的演化具有重要影响，分析情感因素、把握网络舆情的 以及怨恨和批评，导致矛盾重叠突现、问题复杂多元，破坏 力巨大。 2.网络舆情情感治理策略 情感根植于社会现实，一方面能够促进理性协商、推动 社会变革，另一方面可能在流量至上的话语逻辑下沦为情绪 宣泄的窗口，从而威胁社会稳定。因此，网络舆情治理的关 键在于情感治理。在情感与理性二元辩证关系的基础上，政 府应当树立以共识筑共情、以人为中心的治理理念，创新技 术与情感相融合的治理手段，发挥媒体的作用，以打造新时 消解网民的非理性情绪。第三，提升网民的媒介素养，帮助 其在网络谣言、网络暴力和网络民粹中保持清醒，不要被群 体思维裹挟，不断提升个人感知能力和判断能力。比如，有 学者运用“理性情绪疗法”来应对公共危机事件中的网络舆 情，关注网民情绪，从碎片化的网络信息中把握主要方向。还有学者从动员和情绪两个维度构建“九宫格”网络舆情治 理象限，发现最理想的治理效果是“动员适度”“情绪恰当”， 在实践

有媒体将事件置于新能源汽车市场“内卷”加剧的大背 景下进行分析，有观点认为，理想在纯电转型压力下，急 于通过 i8 车型树立标杆，导致了营销动作的“用力过猛”。 自媒体观点 自媒体领域的观点则更加多元和分化，情绪输出与专 业解读并存。 汽车/科技垂类 一部分博主（如科普博主“科学有故事”）从物理学角 度进行“硬核”科普，计算论证“卡车腾空”的可能性，试图 为讨论提供科学依据。 另一部分则猛烈批评理想“侮辱用户智商”，认为其营 推了其在社交圈的传播广度。网民情绪与观点 社交媒体的评论区是观察公众真实情绪和观点的最佳 窗口。根据情绪雷达数据显示，公众情绪主要集中在质疑 （23.33%）和惊讶（25.00%）上，这两种情绪的占比最高， 显示出公众对于理想汽车碰撞测试结果持有较大的疑问和 不确定感。失望情绪也相对较高，达到 14.17%，表明有相 当一部分网民对事件感到不满。 质疑与惊讶 (主流情绪) 这是评论区最普遍的情绪，且这个情绪涵盖了两个层 这是评论区最普遍的情绪，且这个情绪涵盖了两个层 面，一是大量网友表示“不信”、“反物理常识”，并用“泡沫 卡车”、“纸糊的”等词语进行调侃。乘龙卡车官方账号下“一 觉睡醒天塌了，没撞过理想”的留言成为热评，反映了普遍 的调侃心态。另一方面，网民认为理想汽车低估了现代消 费者的信息辨别能力和科学素养，试图用一个精心设计的 “秀”来强行灌输产品安全的结论，结果适得其反。愤怒与失望 部分网友，甚至包括一些理想车主，对理想的营销方