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  • pdf文档 100 条定律 网络舆情的病毒传播

    发现, 最先得到转发的包括科学版报道和专栏文章,其比非科学报 道更多地被转发。乔纳·伯杰认为,新的最重要的科学发现, 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、 诱发传播的因素。人们倾向保持他人对自己的良好印象,期 待获得来自家人、朋友或同事更多的好评和更积极的印象。 二是诱因(Triggers)。诱因是病毒传播的催化剂,可以 让人们在看到、听到一个事情时立即想到另一个事情。诱因 是一种刺激物,能激发人们的记忆,让人联想起特定产品或 思想。美国人每周五人们更多地点播《星期五》这首歌,周 五就是这首歌流行的诱因。韩剧《来自星星的你》女主角千 精神利益追求相对更加持久和有温度。三是关涉正能量。人 们喜欢表现个性或爱心,以及优越感。那些能激发积极情绪 的内容往往比刺激负面情绪的内容传播会更广,因为他们会 觉得这是个人身份的体现,让他们看起来更加的精明机智, 能够获得更多好评。
    0 魔豆 | 7 页 | 241.33 KB | 3 月前
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  • pdf文档 微博、抖音、小红书上的热搜态势及对舆情引导的启示

    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 交媒介中,受众则从“想象受众”变为“量化受众”。他们 日,“哀牢山堵车”攀上微博热搜词条前 20, 该事件从其他维度再次进入人们视线。统计发现,在哀牢山 相关讨论的热搜词条中,微博(10 条)>抖音(5 条)>小 红书(2 条),且相较于抖音和小红书更多关注旅游问题、 满足公众好奇心以及偏娱乐化叙事外,微博的热搜词条如 “哀牢山景区发布安全警示”“哀牢山晚上会释放大量二氧 化碳”等,从更加微观具体的层面提醒人们注意旅行安全。此外,还有“博主擅闯哀牢山禁区已违法”解读法律知识, 类型上,对文娱休闲讨论最多,对财经关注较少 三大社交媒介热搜的讨论内容类别主要为:文娱休闲> 体育比赛>社会民生>旅游出行>国庆假期>国际时政> 财经行业(如图 1)。文娱休闲在三个平台都有比较多的讨论,其中微博和小红书讨论更多,抖音在各大类别上的讨论 相对均衡。 社交媒介普遍存在娱乐化倾向,娱乐明星、网红等相关 的话题更容易激起受众的讨论热情,但这些议题消解速度也 更快。各时段的统计中,几乎不会出现重复内容,但有以下几种情况例外。
    0 魔豆 | 14 页 | 412.70 KB | 3 月前
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  • pdf文档 互联网发展大趋势前瞻之四“无处不在”:计算+网络+智能

    终环绕在我 们身边。数据是生产资料,计算是生产力。未来,人们将会拥有更强大的计 算能力和数字资源,云计算将给人们带来几乎无限的内存和计算能 力。物与物、人与物的信息交换,将更多依赖“云计算”。信息汇 聚和管理将更多地在“云计算”平台上进行,通过“个人云”“公 共云”交换信息。 无处不在的网络。互联网是 20 世纪的重大科技发明,其发展普及 势若燎原,远远超过电灯、电话、汽车等的普及速度,也远远超过
    0 魔豆 | 3 页 | 121.66 KB | 3 月前
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  • pdf文档 100条定律 网络舆情的原始微博法则

    microblog Rule),是指人们倾 向于转发包含错误信息的原始微博,选择忽视随后发出的更 正信息,由美国新闻学者克雷格·西尔弗曼提出。由于原始 微博包含更多吸引人眼球的新闻元素,而更正的事情真相信 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 万人的速度,比其他类型的不实 新闻传播到 1 万人的速度快 3 倍。 研究人员得出结论:不实新闻比真新闻扩散得更远、更 快、更深,影响也更大。研究还发现:与传播真实新闻的人 相比,传播不实新闻的人更多是 Twitter 新用户,粉丝较少, 活跃程度较低,更少被认证。虽然这些用户影响力不强,但 不实新闻却通过它们获得极强传播力。而且,不管有没有机 器人参与,不实新闻都跑得更快。 假新闻为什么跑的更快?研究者发现,被转发的假新闻
    0 魔豆 | 9 页 | 474.62 KB | 3 月前
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  • pdf文档 舆情管理不得不懂的“吃瓜群众”

    一种不关己事、不发表意见仅围观的状态”[13],此语义逐 渐被固定下来,成为“吃瓜群众”新语义。人们在使用其观照其他待指称对象时,不再关注于两 者之间的不同,而是提取类比特征——“某事件的围观者”, 将更多的对象纳入自身的指称范围,推进了“吃瓜群众”语 义进一步地泛化。如: (3)吃瓜群众的一些个人评价,看看就好。(豆瓣 电影芒星的果果评论缝纫机乐队 2017-10-03) (4)墙绘艺术家脑洞大,吃瓜群众一脸懵逼地看着 影,显然不可能是不明真相,使用该词只是作为一种谦虚 的说法,用来降低自己的评论可能会引起观看对象反驳的 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。 架起桥梁,尽可能用最少的努力创造出最大的认知效果[14]。 这正是语言认知经济原则最本质的要求。 “吃瓜群众”在语义泛化过程中,遵循了语言的认知经 济原则,在音形不变的前提下,不断附着新的语义内涵, 将指称范围扩大到更多的未知世界。 (二)使用者从众心理的推动 从众指根据他人而做出的行为或信念的改变。[15]人是 群居性动物,当大多数人都出现相同的行为或观念之时, 为避免被排斥,通常会对自身进行改变从而与大
    50 魔豆 | 14 页 | 284.60 KB | 2 月前
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  • pdf文档 100条定律 生物钟效应

    较高。周末人们比较放松,出现余暇事件,许多人泡在网上, 需要有东西填补生活。选择周末曝光一些消息,登上头条的 概率高。对众多自媒体来说,在传统媒体比较懈怠的周末, 对热点的发布和解读会获得更多点击量。一些明星深知周末 自媒体疯狂寻求热点的心态,利用自媒体传播效应,迅速抢 占人们在周末更愿意使用的微博、朋友圈等社交平台。
    0 魔豆 | 4 页 | 207.28 KB | 3 月前
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  • pdf文档 互联网时代,企业必须提高网络危机公关意识

    的生机。在进行企业危机处理后,企业可以借势做好善后事宜,如恢复消费者、 社会、政府对企业的信任。借着前期社会关注较高的危机机会,企业完全可以加 大在当地主流媒体进行品牌形象和企业形象的宣传,让更多的人知道并了解企业 是一家非常有实力、非常有社会责任感的企业。让他们进一步感受企业的认真、 负责和对消费者的关心,从而形成延续性的良好口碑效应。此种宣传不但可以对 已经造成的影响做观念扭转,同
    0 魔豆 | 3 页 | 196.38 KB | 4 月前
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  • pdf文档 100条定律 蒲公英效应

    年,美国一次基于人口统计学方法的调查指出,F acebook、LinkedIn 和 twitter 的用户平均社会关系数目分别为 648、786 和 838。在社交媒体进行信息传播,利用用户自身关系链的影响会辐射到更多受众。这其中,微博类社交媒体 的弱关系链将蒲公英效应发挥到极致。微博的关系链较为开 放,信息依托关系链传播,而不会被关系链封闭住,用户很 容易找到自己感兴趣的信息。同时,用户喜爱自我表达的特
    0 魔豆 | 4 页 | 149.96 KB | 3 月前
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  • pdf文档 空间信息产业—国外之观察

    事应用拓 展到民用和商业应用,经济规模稳步增长、产业结构持续优 化、行业影响力日益彰显。未来,卫星应用产业将进一步与 新一代信息技术等新兴产业高效联动,借力世界各国经济转 型升级的东风,拥有更多新机遇和新市场,实现更大地发展。 二、产业发展现状 根据SIA于2025年6月发布的《卫星产业状况报告》,2024 年,全球卫星产业总收入2930亿美元,比上一年增加80亿美 元。2024年 安全和 维护国际战略平衡,在经济企稳的基础上,俄罗斯在太空领12 域投入大量资金,促进包括太空军事实力在内的整体国防实 力,先后出台多个航天发展规划,通过积极调整航天产业增 加太空预算、争取更多国际商业卫星发射机会等措施,增强 航天工业实力,恢复太空竞争力。 日本技术雄厚,市场已形成较为完整的产业链。日本是 亚洲卫星导航应用发展最早的国家,产业发展总体水平较高。 凭借在电子、通信与信息等领域的优势,日本已经形成了包
    300 魔豆 | 10 页 | 223.17 KB | 24 天前
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  • pdf文档 从ChatGPT到AGI:生成式AI的媒介特质与伴生风险(五)

    ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 (五) ] 不过,这并非是解决问题的良策。如果网上大部分文本都是 AI 生成的,而用合成数据训练的大模型会发生什么? 大模型开发需要更多数据进行训练,而由 AI 生成的合成数 据很快进入了训练新模型的数据集,并随着每一代模型而不 断积累。越来越多证据显示,人工智能生成的文本,即使被 引入训练数据集的量很少,最终也会对训练中的模型产生
    0 魔豆 | 5 页 | 162.88 KB | 3 月前
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