论新媒体时代网络舆情反转现象的原因及对策

新媒体时代下,网络新闻信息与日俱增,网络舆情反转现象频繁发生,且呈现出逐渐升温的态势,使得网络新闻传播的健康发展受到严峻挑战。基于此,本文深入分析了网络舆情反转现象的形成原因,并在此基础上探索有效的应对策略,以期为网络舆论健康发展助力。

网络舆情反转的研究进展及述评

近年来,网络舆情反转事件频繁发生,其产生机理与应对策略的研究对经济持续健康发展和社会大局稳定具有重要意义。本文从全局角度对网络舆情的反转研究进行全面总结,首先对舆情反转的相关文献进行分析,然后从舆情反转的产生机理、建模与仿真以及机器学习在网络舆情反转预测中的应用三个角度总结目前的研究进展。基于上述分析,总结已有研究中存在的问题,并初步探讨未来的可能研究方向。

后真相时代网络舆情反转的分析与引导研究

网络新媒体日新月异,随着信息生产与传播能力的不断增强,后真相时代渐渐到来。在真相面前,大众的情感往往比事实更加重要,也会产生更大的影响。文章以微博中性诬告案件“罗冠军事件”为例,从传播学视角出发,运用“沉默的螺旋”和“反沉默的螺旋”理论,剖析网络舆情发生反转的原因并探寻网络舆论引导策略,以期为引导网络舆论健康发展提供些许经验。

基于演化博弈的反转网络舆情多阶段治理研究

为分析反转网络舆情演化的内在机理和影响因素,得到最优策略,结合反转舆情形成期、扩散期和反转期三阶段的现实特征,分别构建有限理性个体策略选择的演化博弈模型。通过求解不同阶段的演化均衡解,并根据利益相关关系进行数值仿真,分析决策成本、奖惩机制与主体合作这3个主要因素对舆情演化的影响。研究表明:在形成期最优治理状态为{全面爆料,不传播},增加知情者爆料成本和公众传播成本能够从源头减少反转;在扩散期最优治理状态为{追随自媒体,全面报道,松弛监管},权威机构增强奖惩力度特别是惩罚能够有效促使自媒体全面报道;在反转期最优治理状态为{相信反转,推动反转,积极},同时自媒体与权威机构配合传播真相有助于反转舆情治理和迅速趋于稳定。

信息生态视域下网络舆情反转生成机理研究——基于40个案例的模糊集定性比较分析

【目的/意义】围绕网络舆情反转频发现状,厘清网络舆情反转生成机理,以有效应对网络舆情应急治理面临的挑战。【方法/过程】从信息生态视角出发,建立网络舆情生态种群关系网络研究框架,利用模糊集定性比较分析方法探寻首发主体权威度、网民相关度、传播主体权威度、传播主体倾向、首发信息内容直观度、内容敏感度、舆情持续时长七个内在因素的“联合效应”,识别网络舆情反转产生动因和组态路径。【结果/结论】网络舆情反转组态路径可归纳为“关键种群主导舆情信息持续发酵型”和“管理种群引导舆情信息迅速扭转型”两种类型。敏感型网络舆情信息作为网络舆情反转的核心条件,与难制约型关键种群、持续间断型管理种群相互作用作为主体力量推动网络舆情反转;自由包容型支持种群为辅助条件。【创新/局限】基于信息生态学搭建网络舆情反转生成机理研究框架,从组态视角剖析网络舆情反转生成机理,为网络舆情反转研究提供新的研究思路。

网络舆情反转事件中的衍生风险及其传导:类型划分与疏解策略

网络舆情反转事件中伴随的信息控制行为,会通过控制信息接收者的信息解读和态度倾向,改变舆情事件的正常演化轨道,并在这一过程中激发出新的社会风险。归纳梳理2016—2022年发生的50起社会广泛讨论的网络舆情反转事件案例发现,网络舆情反转事件中的信息控制行为一方面以信息内容和认知框架为控制对象,另一方面信息控制行为衍生的社会风险可能向政治性领域和非政治性领域传导。根据分析结果,网络舆情反转事件可以以“信息控制方式”和“风险传导方向”为核心维度划分为“借力型”“失控型”“暗礁型”“危机型”四种类型。对四种类型展开具体分析后发现,网络舆情反转事件的演化过程同时伴随着社会风险的衍生、传导和积累过程,形成了“表层舆情+深层风险”的双重结构,不仅对社会秩序和政治稳定造成严重危害,同时也引发了民众的政治不信任惯性,并成为群体性事件的重要诱因。因此,改变网络舆情管控和风险管理分立局面、加强网络舆情中的风险管理过程,是防范化解网络舆情反转事件中的衍生风险及其传导现象的题中之义。一方面,公共部门要进一步加强信息传播监管和规范,提升自身的信息传播影响力和竞争力来消解信息控制行为;另一方面,公共部门要创造弹性刚性并存的舆论场域,积极回应舆情事件中的群体诉求来疏解风险能量的衍生和传导。

后真相时代网络舆情反转的生成机制与治理路径研究

后真相时代是一个情绪过剩、行动匮乏的时代。在这样一个时代背景下,网络评论呈现出新的特色。随着互联网的普及,信息的传播更加自由,假新闻频发,突发新闻屡见不鲜。本文从不同角度深入分析在线舆论,探索和研究反向机制和在线舆论的产生,并总结了一些逆转舆论的监管措施,以为网络舆情反转治理提供有用的参考。

官方回应、身份差距与负面信息对舆情反转的影响--基于多案例微博评论的文本挖掘与情感分析

舆情反转事件逐渐成为网络社会的新常态,微博以其庞大的用户群体成为社交平台的主要渠道,丰富的情感信息孕育了舆情反转滋生的土壤。受众无疑是反转事件的主角,从受众情感结构可以发现舆情反转的主要影响因素及作用机制。本文依托八个典型案例的新浪微博评论,利用“八爪鱼采集器”爬取评论内容,通过NLPIR分词处理后,借助Python工具调用百度智能云情感分析API,对微博评论进行文本情感分析,以探究舆情反转事件中受众的情感结构和影响因子。研究发现,所选舆情反转事件的微博评论均表现出对弱势群体的高度关注和情感共鸣,官方回应、涉事双方身份差距以及涉事主体的负面信息是引发受众情绪极性和情感强度变化,影响舆情反转的关键因素。

基于博弈论的反转网络舆情传播研究——以榆林产妇坠楼事件为例

新媒体环境下,网络成为人们获取信息、表达意见的重要渠道,由于网民、网络媒体、政府部门与网络信息传播规则之间存在着矛盾,因而在网络舆情热点传播过程中会产生反转。以榆林产妇坠楼事件为例,基于博弈论的原理,研究分析了反转网络舆情博弈主体和博弈过程,并提出了传播引导策略。目的是实现不同主体间顺畅的沟通和理解,从而促使网络舆情的有效应对和网络环境的优化。

基于系统聚类的反转网络舆情分类及预测研究

【目的/意义】网络舆情反转现象愈演愈烈,研究反转网络舆情的特点和分类,对于深入分析反转网络舆情的发生,有效预防网络舆情反转的危害有重要现实意义。【方法/过程】通过分析网络舆情反转现象,识别网络舆情反转的风险因素,构建反转网络舆情的分类和预测模型,利用SPSS21对反转网络舆情案例样本进行聚类分析和判别分析。【结果/结论】结果表明事件性质、报道倾向、报道形式、首发平台,以及与网民相关度是影响网络舆情反转的重要因素。将反转网络舆情分为四类,以此为基础开展预测,并为反转网络舆情的应对提出策略支持。