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 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 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

智能传播时代网络舆情治理的结构优化与法治因应 文章转载于天府新论 ，作者陈鹏宇 摘 要： 随着国家治理体系和治理能力现代化的推进，我国网络舆情治理模式从管制型向多元治理转型。智能传播 时代来临，推动网络舆论信息生成和传播机制的颠覆性再造，失真舆情和情感动员类舆情频发，网络舆情泛道德 化、舆情突变风险增加。现有的多元治理模式长期将重心置于责任主体一侧，无前提地直接分配公私主体责任， 存在 存在治理精细度、敏捷性不足等问题。智能传播时代的网络舆情治理应当引入阶段化治理模式，将以“政府—平 台”为核心的多主体治理结构置于阶段化治理框架内，进一步精细化治理责权和资源配置。我国应当根据网络舆 情“三阶段”治理需求差异，完善法律规范体系，推动构建网络舆情引导机制、网络舆情协同应对机制、权利救济 行政裁决制度，实现网络舆情的全过程、精细化治理。 关键词： 网络舆情治理 社交媒体平台 阶段化治理 一、问题的提出 网络舆情治理是党委政府的重要职责。党的二十大报告提出，要“加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论 新格局。健全网络综合治理体系，推动形成良好网络生态”。党的二十届三中全会也提出，要“完善舆论引导机制 和舆情应对协同机制”。在智能传播时代，数字技术深度介入网络舆论场域，深刻地重塑和再造了信息的生成和 传播方式。一方面，互联网为广大网络使用者提供了宽松和自由的表达空间，网络舆论在公权力监督、灾害互助

从语言到人工智能：每一次传播革命都是 一次人类社会的进步 撰文 | 南方封面图片来源 | Pixabay 人类传播媒介的发展历程，是一部波澜壮阔的文明 演进史诗。从远古时期语言的诞生，到现在人工智能的 崛起，每一次媒介变革都深刻地改变了传播格局与人类 社会的面貌，推动着人类文明不断向前发展。 媒介是人与人之间发生关系的介质或工具，传播是 人与人之间通过媒介所进行的、有目的的信息传递活动， 活动， 这两者密不可分。人类每一次传播革命或媒介革命，都 是人类意识的升华与延伸。 语言是嘴巴的延伸，文字是眼睛的延伸，广播是耳 朵的延伸，电视是耳朵和眼睛的延伸，互联网是眼睛、耳朵、嘴巴和手的延伸，人工智能是大脑的延伸。这些 带给人的是一次次思想革命和认知革命，带给社会的是 一次次升级和一步步进化。 一、语言：人类传播的起源与基础 语言的产生是人类进化史上的一个重大里程碑，其 会和道德的知识。这些故事和传说在代代相传的过程中， 不断丰富和完善，成为了部落文化的重要组成部分。图片来源：AI 然而，语言传播也存在着诸多局限性。在空间方面， 语言传播受到人体生理机能的限制，传播距离较为有限。 正常情况下，人们的声音传播范围通常只能覆盖几十米 的距离，在嘈杂的环境中，传播距离会更短。在时间维 度上，语言传播也存在明显的局限性。语言信息具有即 逝性，一旦说出，瞬间就会消失。如果没有及时被听众 接收

险。我们如何看待和认知人工智能的安全问题特别是政治文 化安全问题，首先需要认清人工智能在信息生成和输出方面 的媒介特质。 一、生成式 AI 的媒介特质 1.一种媒介特质：生成式 AI 是一种大规模信息传播媒 介。生成式 AI 的未来，不仅是无所不能、无所不在的一个 工具，更是无所不包、无所不达的一种媒介。众所周知，媒 介是信息传递的载体，是携带和传递信息的一切形式，既包 括广播电影电视、图书杂志报纸等传统媒介，也包括网络、 等人工智能的出现，不仅是一次 技术革新，也是一次媒介革新。它会按照用户指令自主进行 文本、音频、图像、视频、游戏等内容的再生产或再创作，成为信息传播媒介，同时也是携带和传递信息的传播载体。 作为一种新生媒介，ChatGPT、AGI 与传统媒介的最大区别 是利用算法生成和传播内容。这种内容生成方式被称作 AIGC（人工智能生产内容），即由人工智能作为内容创作主 体，利用深度学习算法与场景决策模型等技术生成内容，是 内容的新方 式。可以说，ChatGPT 代表的以数据和算法驱动的智能传播， 是人类信息传播的一次全新范式转变。算法与数据是这种媒 介传播的核心要素，是以数据为基础的信息生产与分发的媒 介传播模式。未来，随着人工智能应用的无所不在，它能够 以较低成本、极高效率触达全球多语种受众，并自动化展开 一对一的信息生成和内容传播。Gartner 预测，到 2025 年， ChatGPT 类 AI

真相信 息则索然无味。这些错误信息在微博上更多表现为传言谣言。 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 恩并没有被列入怀疑名单，警方根 本没有调查他。不久，美国警方确认是个韩国学生。然而更 正信息的传播远比不上谣言传播的广泛。那些谣言可能已经 影响了上千万人甚至上亿人。当你花更大力气纠正这个错误 的时候，效果还不如那个谣言传播的更广。 哥伦比亚大学研究者开发出一款 Emergent 谣言传播跟 踪工具，可记录每一个传言及质疑或辟谣的分享次数。从统 计数据看，大部分谣言获得的分享次数都要比辟谣的信息高 2018 年 3 月出版的《科学》刊登麻省理工学院 3 位研究 者对《网上真实与虚假信息传播》（The Spread of True and False Information Online）的研究成果。他们对 2006-2017 年被 300 万人转发 450 万次的 12.6 万篇新闻的 Twitter 传播 情况进行了分析，发现与发表真实新闻的推文相比，发表不 实新闻的推文被转发的概率高

私信、对话、邮件分享等互动功能，微博还可以通过“@” 提醒和转发来实现各种形式互动。社交媒体的信息传播，就 像被吹开的蒲公英，向不同的方向进行扩散，最后信息会去 适应用户的需求，落到最合适的土地上。在社交媒体出现之 前，无论是传统媒体还是门户网站，信息传播都是单向且一 步即止的。社交媒体的关系链打通了人际传播的快捷渠道， 只需要一个简单的转播按钮就可以把信息分享到周围的朋 友。社交媒体一条质量好的信息，在被浏览后会被多人转载 二圈层和第三圈层等。这种蒲 公英式放射状传播模式，能有效利用转发优势扩大信息覆盖， 加速信息传播速度和广度。当社交媒体用户转发积累到某个 点的时候（一般来说 10-20%的某个点，也称作引爆点），会 出现一个非常快速的增长过程，从一个缓慢的增长曲线变为 指数级增长趋势，而从低速到快速的转变非常迅即，快速传 播速度在这个点突然爆发，像病毒一样传播，形成飞轮效应 （Flywheel Ef 克服较大阻力继续维持原有运动。 蒲公英传播是一传十，十传百的裂变传播。“如果你的 粉丝数量超过 100，你就是一本内刊；超过 1000，你就是个 布告栏；超过 1 万，你就像是一本杂志；超过 10 万，你就 像是一份都市报;超过 100 万，你就像是一份全国性报纸； 超过 1000 万，你就像是一家电视台。”这形容的就是微博蒲 公英式传播力。 2010 年，美国一次基于人口统计学方法的调查指出，F

发生一系列新变化。 数字传媒衍生舆情新样态 根据传播生命周期理论，突发事件的社会舆情风险是一个不断演化的过程，表现为舆情风险形成期、 扩散期、高涨期和消退期等。不同阶段，突发事件社会舆情风险表现出不同特征，呈现出特定的演化规律。 数字传媒背景下，现代媒介技术的加持，使得网络舆情风险呈现新的样态。 一是传播主体的“去中心化”风险。数字媒体允许用户对传播内容进行编辑和修改，使得数字媒体内 容更加灵 容更加灵活和可塑。用户可以通过剪辑、合成和特效等技术手段创造新的媒体内容。这种情况下，不同观 点和立场的信息在网络空间中交织碰撞，使得主流意识形态的传播更加复杂多变、难以掌控。这不仅可能 引发社会舆论的混乱，还可能对主流意识形态造成冲击。 二是信息茧房加剧舆情风险。算法的个性化推荐加剧了信息茧房效应，即用户被禁锢在舒适区内，无 法接触到多样化的观点和信息。这不仅限制了用户的视野和思维，也容易导致意识形态的极化和固化。在 时，信息茧房造成虚假信息传播，衍生信任危机。数字传媒时代的开放性和匿名性使得虚假信息传播更加 容易和迅速，在缺乏有效监管和验证机制的情况下，一些不实信息甚至谣言可能在短时间内迅速扩散，引 发社会恐慌。 三是媒介技术衍生意识形态渗透风险。媒介技术的发展不仅改变了信息传播的方式和速度，也对意识 形态的传播和塑造产生了深远影响。一方面，新的媒介技术为意识形态的传播提供了更灵活的方式和手段；

更会损害地方政府公信力，影响社会大局稳定，需要加以重 视。 一、突发公共事件网络舆情成因分析 突发公共事件网络舆情与一般网络舆情略有不同，其由 事件本身性质、传播环境特性、多元主体行为及社会治理机 制等多维因素相互交织作用而成，共同构成突发公共事件网 络舆情的传播规律和复合型治理挑战，对建立更具适应性的 舆情治理体系提出了更高的要求。 一是事件属性：舆情风险的“首要因素”。因突发公共事 件发生突然，公众第一时间了解到的信息就是事件本身，事 舆情风险的首要因素、根本源头，直接影响着事件网络舆情 传播态势和舆论走向。事件自身易爆度越高、危害度越高、持续时间越长、传播力越大，公众对事件的关注度就越高、 情绪波动持续时间就越久。 二是传播环境：舆情风险的“助推器”。随着抖音、微博、 今日头条等新媒体平台的快速发展，传播者和接受者之间的 界限不断模糊，公众交流互动的渠道更加便捷，参与社会公 共事务讨论的热情持续增加。因互联网传播的信息良莠不齐， 舆论场域纷 舆论场域纷繁复杂。个别自媒体账号为博眼球、赚流量，通 过虚构细节、操纵视觉符号等，传播不实信息，干扰正常网 络生态。受制于流量影响，互联网平台信息审核把关机制不 健全，加剧了舆论场的混乱局面。一旦有突发公共事件发生， 有关话题触及社会大众敏感点，就会加剧矛盾碰撞，撕裂情 感，甚至形成群体极化，加大网络舆情治理难度。 三是主体行为：舆情风险的“催化剂”。突发公共事件网 络舆情演化过程中，不实谣言信息常常充斥舆论场，受个人

文 化生态、传播景观。 对比分析：社交媒介内容生态特点 （一）传播模式：全民参与，建构交互关系 传统媒介传播通常采用单向的线性传播模式，信息由传 播者传递给接收者，再通过特定渠道进行反馈，但反馈的即 时性较弱，机会也较少。这种传播模式常见于从上到下、从 专业到非专业的权威（专业）传播中，虽然具备一定的广泛 性和权威性，但缺乏互动，受众的参与感不强。 社交媒介的传播强调全民参与和交 社交媒介的传播强调全民参与和交互，形成自下而上的传播，是一种多维立体的网状结构，它通过鼓励受众参与， 在传播者和接收者之间形成新的关系，彼此沟通、共同协作。 这类传播模式更加重视受众的参与权、表达权，传播的内容 也更加多元，讨论议题不再受传统传播者的限制，具备更多 不可预测性。 （二）受众角色：参与内容生产和分发 传统传播中，受众是“想象中的受众”，是模糊的、不 确定的大众概念，其内容创造力和传播力也被限制。而在社 分发的内容更贴合人的需求；另一方面，意见领袖等具有一 定影响力的大 V 扮演着重要作用，他们借助二级传播对受众 产生影响，能形成更大的传播效应，实现一定的经济价值、 社会价值，甚至是政治价值。 （三）文化生态：从参与到狂欢再到迷因 传统媒介构建的文化生态以单向性、权威性和中心化为 核心，强调主流价值和国家认同。传统传播通过固定的时段、 地域分层传播，在同一代人、同区域群体间强化集体记忆， 对社会结构的稳定起到重要作用，但其灵活性、多样性都受到较大限制。

和经营危机。本事件反映出网络舆论监督力量及商业伦理的重 要性。 二、传播分析 2.1 传播概述 2025-08-17 11:04:59 至 2025-08-20 11:04:59 关于“3 名女子 带 4 名儿童在郑州老霍记郏县饸饹面续面事件的分析报告”的 全网信息量 4.42 万条，视频信息量 3.70 万条，占比 83.77%， 为信息主要传播平台。全网信息累计产生转发量为 389 次，评 论量为 万次。互动数总和为 22.71 万次。2.2 传播走势 从信息走势图可以看出，“3 名女子带 4 名儿童在郑州老 霍记郏县饸饹面续面事件的分析报告”引发舆论多轮关注。8 月 17 日 11:00 时，“霸都彩虹” 发布《几碗面条而已，用得着 大呼小叫吗！》后引发网民关注，此外@观察者网 发布《冲 上热搜！续面事件老板道歉》对此事进行了传播，从而推动全 网信息量上升,并于 8 月 18 》对此事 进行传播（报道），带动全网信息量再次增长，形成新一轮高 峰。8 月 19 日 22:00 时，因“荆楚网” 发布《郑州“续面”事件老 板账号被禁止关注，涉事门店已暂停营业，现场有人送来白花》 对此事进行传播（报道），带动全网信息量再次增长，形成新 一轮高峰。2.3 媒体分布 在 3 名女子带 4 名儿童在郑州老霍记郏县饸饹面续面事件 的分析报告相关信息传播的过程中，共有 1376