网络舆情的形成与管理网络舆情的形成与管理 编者按:提起网络舆情,大多数人都将其与网上负面信 息扎堆联系在一起,其实他是民众对某一现象和问题所表现 出的观点、态度、意见和情绪等,有负面的,也有正面的; 有客观的,也有主观的;有理性的,也有感性的。不管怎么 样,他是政府了解民意、企业了解市场、个人了解大众的一 种重要渠道。本文作者试从多个角度深入分析网络舆情的本 质与规律,旨在为有关部门或个人提供一些参考帮助。 助。 1.网络舆情的多维本质 网络舆情是指在互联网上流行的对社会问题不同看法 的网络舆论,是社会舆论的一种表现形式,是通过互联网传 播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持有的较强影 响力、倾向性的言论和观点。传统观念中存在一种明显的认 知误区,即将网络舆情简单归类为危机公关的一部分或是传 播学的分支领域。这种简化视角不仅低估了网络舆情的复杂 性,也无法全面把握其本质特征和运行规律。实际上,网络 性,也无法全面把握其本质特征和运行规律。实际上,网络 舆情是一个融合政治学、社会学、经济学、传播学、心理学、 法学等多学科的综合性研究领域。 从政治学视角看,网络舆情体现了公众与政府之间的互 动关系,是民众对公共问题和政府管理所表达的一种社会政 治态度和信念、价值观等等。这种表达往往影响着政策制定 和调整,成为现代民主治理的重要组成部分。从社会学角度 分析,网络舆情是社会舆情在互联网空间的映射,反映了社会结构、社会分层和社会矛盾的变化。经济学视角则关注网200 魔豆 | 10 页 | 305.67 KB | 2 月前3
突发事件网络舆情研究综述突发事件网络舆情研究综述 来源: 新闻世界 作者:徐江 戴元溪等 导读 回顾 2009-2024 年研究突发事件网络舆情的文献,梳 理现有研究脉络,对现有的基础理论、研究方法和影响作 用进行系统总结。通过 CiteSpace 知识图谱软件进行分析, 运用可视图系统展现突发事件网络舆情研究的发文量年限 分布、研究热点关键词和研究热点时间变迁趋势。研究发 现,突发事件网络舆情的学科间的关联性有待加强、研究 法间的有 效结合,实现定性和定量方法的优势互补。 中国互联网络信息中心发布的第 53 次《中国互联网络 发展状况统计报告》显示,截至 2023 年 12 月,我国网民 规模已达 10.92 亿人,全国互联网普及率达 77.5%,网络视 频用户规模为 10.67 亿人,短视频用户规模为 10.53 亿人。 新一代信息技术和网络自媒体迅速发展的当下,越来越多 的网民开始通过社交媒体和短视频接收信息、传递情绪和 的网民开始通过社交媒体和短视频接收信息、传递情绪和 表达诉求。突发事件发生后,常常伴随着网络舆情的急速 发酵和快速蔓延,对政府工作、社会稳定以及公众的正常 生活都会产生很大的影响。因此,如何在突发事件发生时, 提高多方有效应对网络舆情的能力,成为有待解决的重要 课题。基于中国知网(CNKI)所提供的文献,收集并整理了 2009 年至 2024 年国内学者对突发事件网络舆情研究的文 献资料,使用 CiteSpace 知识图谱软件作为工具进行可视图0 魔豆 | 11 页 | 508.02 KB | 12 天前3
100条定律 网络舆情前200效应量意义上的结果。关于这个现象,2013 年复旦大学李良荣教 授和研究生于帆提出了一个“前 10 效应”,也就是前 10 位 网民的意见和评论,决定了后续的数十甚至成百上千的意见 和评论的内容与态度,从而形成网络舆论 100 条定律|网络舆情前 200 效应 。 前 10 效应内涵包括:前 10 条评论与后续的评论具有议 题上的相关性,在一定程度上影响其后评论议题的走向。前 10 条评论与后续的评论存在态度上的相关性:前 效应的客观存在性。现在,信息和 舆论的体量已非当年可比,但无论是 1 万条还是 100 万条, 前 200 个网民的意见和评论,基本能反映网络舆论场的基本 观点和言论倾向,再加上信息级联效应的存在,这些基本观 点和言论倾向会向后续网民传染,从而起到引导后续网络舆 论的。也就是说,前 200 效应会让出现的观点从一些人那里 传播到另一些人。前 200 个网民的意见和评论,如果是消极负面的言论较 面。20 0 个网民的意见和评论,也是我们在舆论事件初期观察研判 其可能演变趋势的重要指标。 前 200 效应是一种社会性趋同心理,在示范者或领头羊 带领下跟随大多数人的认知或行为,可以说是网络时代的人 云亦云,与羊群效应、示范效应等有相似处。一部分首先表 达观点,接着又有一些人表达观点,但第二批表达观点的人 因为听取了第一部分的人的观点,就有可能隐藏自己的观点, 而跟随第一部分人的判断,然后是第三批人,因为看到前面0 魔豆 | 4 页 | 131.68 KB | 4 月前3
100 条定律 网络舆情的病毒传播100 条定律|网络舆情的病毒传播 病毒传播效应(viral transmission effect),是指不通过 公众媒体或其他主流新闻媒体,自己就能一传十、十传百、 百传千的传播过程。这个过程也称为“结构性病毒式传播”, 通常形容来自草根发布、被认为一般不会流行起来的东西。 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0 魔豆 | 7 页 | 241.33 KB | 4 月前3
100条定律 网络舆情的51%法则火如荼。区块链是去中心化、体现平等精神的一种网络底层 技术。但是,区块链还有一个法则:“51%攻击法则”,如果 有人掌握 50%以上的算力,就能比其他人更快找到开采区块 需要的随机数,也就拥有决定那一区块的权力,在事实上实 现赢家通吃。比如,利用算力优势可撤销已经发生的付款交 易。这如同在大多数选举中,若是赢得半数以上选票,候选 人就可以上任发号施令。《连线》杂志编辑克里斯·安德森 对此进行了描述:“像网络世界这样高度网络化的市场中, 对此进行了描述:“像网络世界这样高度网络化的市场中, 其实更有可能出现垄断者。网络效应的阴暗面在于它会让富 者愈富。 100 条定律|网络舆情的 51%法则 ” 这种情况如同人们常说的马太效应。马太效应源自《圣 经·新约》的“马太福音”一则寓言:“凡有的,还要加给 他叫他多余;没有的,连他所有的也要夺过来。”它是由美 国科学史研究者罗伯特·莫顿于 1968 年首次提出,指的是 强者愈强、弱者愈弱的现象,广泛用于社会心理学、教育、 面。阿里巴巴电子商务交易量占到中国总量的 75%。麦特卡 夫定律认为,网络体系的价值与该网络的用户数的平方成正 比,因此形成赢家通吃的市场结构。市场上第一名与第二名 之间的差距通常巨大,而且会不断扩大。 马修·辛德曼的《数字民主的迷思》通过数据和图表, 从链接结构、流量模式、搜索引擎技术、内容生产的规模经 济等方面,证实了“网络政治信息仍然为一小群精英与机构 所创造和过滤,在网络每一个层次和领域都仍然遵循着‘赢 家0 魔豆 | 5 页 | 167.21 KB | 4 月前3
100条定律 网络舆情的1%法则100 条定律|网络舆情的 1%法则 1%法则,也称作参与不均定律,是指社交媒体用户只 有 1%会积极创造内容,9%会进一步参与讨论,如点赞、分 享,90%只是浏览些内容,并不参与互动。意大利经济学家 维弗利度·帕累托曾提出著名定律:80/20 定律 (80/20 法 则)。他在研究中发现,意大利 80%的收入来自于 20%人口, 于是提出 80%的产出来自 20%的投入这个重要定律。后来, 与 讨论(如点赞、分享),90%只是浏览些内容,并不参与互 动。尼尔森将它称为“参与不均”(Participation Inequality), 并以一个 1:9:90 的金字塔作为模型,称作网络内容的 1% 法则。维基百科则把 1%法则进一步细化为“0.003/0.2/99.8”,提出网上只有极少数人(十万分之三)会发表原创内容。 这个经验法则得到不少验证。当一个互联网应用和服务 达到某种早期的大数(如 编辑次数超过 1000 次的用户有 300 多名,他们的编辑次数占了编辑总次数 的 75%,编辑次数超过 10000 次的 35 名用户,贡献了超过三 分之一的编辑次数。 1%法则,现已成为网络内容创作的规律性现象。网站如 果有 100 个用户,那么只有 1 个用户会创造内容,9 个用户 会参与互动(评论或提供改进意见),其他 90 个用户仅是浏 览打酱油的。也就是说,绝大多数用户习惯成为读者,而不0 魔豆 | 5 页 | 168.54 KB | 4 月前3
100条定律 网络舆情的社交分享定律100 条定律|网络舆情的社交分享定律 2011 年 7 月,Facebook 的 CEO 扎克伯格在一次新闻发 布会上表示,目前 Facebook 用户每天公开分享 40 亿条信息, 包括状态更新、图片等。扎克伯格解释说,根据 Facebook 统计数据,社交分享信息量以倍数增长,今天分享信息总量 是两年前的两倍,从现在开始后的一年,用户所产生的信息 分享总量将是今天的两倍。扎克伯格的社交分享定律可用一 被转发 364 万次,获得 99 万个点赞红心。这也被吉尼斯认 证为转发量最高的 Tweet。美国前总统奥巴马的一条推文, 创造过 Twitter 创建以来点赞量最高的记录,达到 640 万。这 些网络达人可谓是一呼百万应。随着社交媒体功能和服务的不断丰富,零阻力共享成为 现实,使社交分享定律还会继续下去,持续推动信息海量增 长。比如,Facebook 早期最突出的服务就是音乐流媒体服务 S0 魔豆 | 5 页 | 218.40 KB | 4 月前3
网络舆情治理:理论路径与范式转换(上)网络舆情治理:理论路径与范式转换(上) 来源:杂志《秘书》 作者:赵萍丽 徐泱泱 作者简介:赵萍丽,博士,同济大学政治与国际关系学 院副教授。研究方向:中国政府与政治。徐泱泱,同济大学 政治与国际关系学院硕士研究生。研究方向:国家治理。 摘要:如何科学应对网络舆情风险、及时化解网络舆情 危机,是全媒体时代网络舆情治理的落脚点。当前网络舆情 治理的理论路径主要有以下五种:法治思维下强调政府主导 情感视域下强调情感表达重塑和实践转向的情感治理路径。 网络舆情治理在治理理念、治理主体、治理方式等方面发生 了颠覆性变化,出现范式转换,在实践中日益呈现出五种路 径多维耦合、动态嵌套的复杂图景。 关键词:网络舆情;理论路径;范式转换 一、问题的提出 随着互联网技术的迅猛发展与普及应用,媒体格局、舆 论生态和传播方式都发生了深刻变化。全媒体时代,网络空 间凭借其开放性、隐匿性和便捷性为广大用户提供了获取、 传播和反馈海量信息的渠道,逐渐成为公民意见表达、情感 宣泄和思维碰撞的重要场域。中国互联网络信息中心发布的 第 55 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至 2024 年 12 月,我国网民规模已接近 11.08 亿人,互联网普及 率达 78.6%。不断扩大的网民规模催生了全球最庞大、最复 杂的网络舆论场。 网络舆情是热点事件引发的网民社会政治态度、认知、 情绪、意见、观点的集合,既可能推动民主政治建设、促进0 魔豆 | 9 页 | 202.60 KB | 1 月前3
网络舆情治理:理论路径与范式转换(下)网络舆情治理:理论路径与范式转换(下) 来源:《秘书》杂志及微信号“mishuzazhi” 作者: 赵萍丽 徐泱泱 二、网络舆情治理的五大理论路径 (四)技术治理路径 技术治理路径强调依托信息技术对网络舆情进行监测、 预警、研判和应对。该治理路径以满足公众诉求和增进社会 和谐稳定为核心价值导向,以提高网络舆情治理成效为目标, 注重网络舆情治理的技术支持与保障、网络舆情风险治理的 清晰的并联型 样态,从而大幅提升网络舆情治理的协同性、精准性、民主 化。 1.数字时代的网络舆情风险 在现代信息技术的推动下,网络舆情经历由简单到复杂 的嬗变过程,其规模大、形态多、变化快、价值低的新特征, 以及网络暴力、网络水军、歪风邪气等网络舆情乱象,给数 字时代的网络舆情治理带来新的挑战。既有的回应治理路径 和法治治理路径无法有效覆盖网络舆情生命周期的各个阶 段,在很大程度上呈现出治理失灵的状态。“大数据悖论” 度快,容易产生同 质化竞争;网络数据信息传递内耗大,容易造成信息失真和 数据安全问题。此外,大数据技术人才缺乏、网络舆情分析 算法简单、数据质量良莠不齐、数据孤岛与数据鸿沟等问题 尚待解决。网络舆情监测盲区导致算法所呈现的舆情与真实 的社情民意之间存在偏差,虚假新闻和信息茧房等问题也会 引致舆情误判的风险,隐私伦理、数据滥用、数据垄断等问 题还会带来网络信息管理的风险。 二是社会困0 魔豆 | 10 页 | 240.70 KB | 18 天前3
100条定律 网络舆情的150人定律100 条定律|网络舆情的 150 人定律 150 人定律(Rule Of 150),即是著名的邓巴数字。英 国牛津大学进化人类学教授罗宾·邓巴(Robin Dunbar)通 过对 38 种灵长类族群的研究,发现每一个族群数量稳定在 一个相对稳定的范围,能互相协助,比如狒狒种群平均数量 50 左右。他还研究了 21 种不同形态的原始社会,人类在石 器时代的每一个原始村落,平均人数约 150 150 人。 邓巴根据猿猴的智力与社交网络进行推断提出,人的大 脑新皮层大小有限,限制了特别物种个体社交网络的规模, 人脑提供的认知能力只能使一个人维持与 148 个人的稳定人 际关系,四舍五入约是 150 人。这一数字是人们拥有的、与 自己有私人关系的朋友数量。他曾请一些居住在大都市的人, 列出一张与其交往的所有人的名单,结果名单上的人数多约 在 150 人。1086 年,征服者威廉一世统计的英格兰村落平均 难和问题会请教或求救,是真正的朋友;同情圈,每月至少 彼此联系一次,你的喜怒哀乐会予以共情,一般有 10-15 人; 团队圈,基本是因工作联系交往比较多的人,可以达到 50 人。社交圈,稳定的社交网络关系,一般是 150 人,每年至 少会联系一次。 邓巴还发现,好友上千的社交网站用户与好友较少的用 户相比较,实际上他们各自交流的好友数量并无明显差别。 人们在微信上可以拥有 5000 名好友,但只维持与现实工作0 魔豆 | 6 页 | 199.23 KB | 4 月前3
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