火箭军采购被禁舆情梳理 事件概要：8 月 28 日到 9 月 1 日，火箭军后勤部采购和 资产管理局发布 180 条公告，宣布终止 74 位评标专家和 116 家供应商，这些供应商被停止了参与投标军队采购项目的权 力，评标专家则失去了参与评审军队项目的资格。处罚追溯 至 2016 年的采购项目，时间跨度长达 9 年。评标专家的处 罚理由基本都是“评审错误影响评审结果”，还有一些专家

长”而非“啦啦队长”。华与华事件暴露出的核心问题，是华 与华在舆情中的角色定位错乱，“消防队长”的核心职责是“灭 火止损”与“重建信任”，需以客观理性为底色，以解决问题为 目标。面对舆论质疑，需深入梳理舆论焦点，精准定位公众 的核心诉求，推动企业直面问题而非回避矛盾，用公开透明 的信息披露回应质疑，用切实可行的整改方案安抚情绪，是 搭建企业与公众之间的“沟通桥梁”，而非站在某一方的立场 制

情，最终演变为涉及诬告、学术造假、网暴和制度失灵的复 杂社会事件，深刻暴露了网络暴力泛滥、高校治理失灵、多 重权力庇护、性别议题极化等涉政涉稳风险，亟待引起重视 和系统性解决。 一、事件基本情况梳理 一是指控曝光掀起舆论惊涛骇浪。2023 年 10 月，武汉 大学女生杨某某在网络发布长文，指控 7 月 11 日在图书馆 自习时，邻座男生肖某某对其实施“当众自慰”的性骚扰行 为，并搭配拍摄的

懂平台”而踩坑。 四是聚焦“高管形象管理”培训，通过正反案例对比， 阐明“高管网红化”的适宜边界，教会其在“个人风格”与 “品牌调性”间找到平衡。6 / 7 五是加强“争议话题应对”培训，梳理常见敏感议题清 单，传授“避坑技巧”与“回应模板”，培养其“多倾听、 少表态，多理性、少情绪”的言论习惯。​ 当然，百章舆情认为，而在培训方式上，我们要摒弃“单 向授课”的传统模式，转向“沉浸式、实操性”的体验式教

智行等企业向用户收取费用，实现“技术测试”向“商业运营”的跨越。这些地方试点的成功，在舆论中形成 “技术可 行、安全可控”的正面认知。​ 二、舆论争议背后是技术迭代与社会认知的“时差”​ 百章舆情梳理 2025 年智驾领域的所有热点事件发现，表 面上是“安全”与“创新”的观点交锋，深层里却是中国汽 车产业从“传统制造”向“智能科技”转型的必然阵痛。而 在政府 “规范+支持”的政策框架下，各方最终汇聚成“安

“是否预制”“保质期是否过长”等真实问题。缺乏共情、 回避实质的沟通方式，不仅未能释疑，反而让消费者感受到 被漠视，从而引发新一轮食品安全与诚信危机，使一场自证 行动沦为失败的“自爆”现场。 图 2 后厨开放衍生舆情梳理图 2.回应失据：矛盾表述与敷衍道歉加剧信任危机。 西贝应对舆情的多轮回应，均未取得理想效果，如在遭 到质疑初期，公司与部分门店曾强硬声称“所有菜品非预 制”，试图与“预制菜”划清界限，然而被网友挖出贾国龙 15 — 1.确保回应内容可验证、可落地，避免“文字游戏式承 诺”。 西贝事件中，其承诺“部分菜品改为现炒”却未公布具 体品类、时间表及监督方式，被舆论质疑缺乏诚意。对此， 企业应提前梳理“公众高频问题清单”，将专业操作转化为 易懂语言，承诺需明确量化标准、时限与验证渠道（如可查 的供应链报告、厨房直播入口），从而通过可自证的行动重 建信任，避免模糊回应再次引发舆论反复。 2

期，各类舆情事件频发。加强网络舆情治理、把握主流舆论 阵地，是推进网络强国和社会主义现代化强国建设的题中之 义。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。本文梳理关于网络舆 情治理方式方法、工具手段、对策机制的研究成果，归纳网 络舆情治理的路径，分析范式转换趋势。这不仅有助于系统 认识网络舆情治理研究的进展，还可以为当前乃至未来的网 络舆情治理实践提供理论依据和科学指导。

对于受害者及其家庭而言，此类事件带来的伤痛难以估 量，而其产生的负面影响更扩散至整个社会，不仅引发普遍 的不安与恐慌情绪，更在一定程度上削弱了民众对社会安全 的信任。因此，深入剖析此类事件的舆情演变脉络、监测与 处置实效，系统梳理各地方政府从中应吸取的经验教训，对 进一步提升社会治理精细化水平、切实维护社会和谐稳定， 具有至关重要的现实意义。 二、某地汽车撞人舆情演变分析 一是事件概述 2024 年 11 月 11

促进⼈⼯智能技术和产业发展，

在国家互联⽹信息办公室的指导下，
全国⽹ 络安全标准化技术委员会组织国家计算机⽹络应急技术处理协调中⼼等 专业机构、

科研院所、

⾏业企业，

持续跟踪⻛险变化，

梳理调整⻛险分类，

研究探索⻛险分级⽅法，动态调整更新防范治理措施，
制定《⼈⼯智能安全 治理框架》2.0版，

推动增进⼈⼯智能安全治理共识，

促进协同共治、

普惠 共享。 - 1 家安全、

社会公共利益、

公众合 法权益的⻛险及时采取措施。 1.2 ⻛险导向、

敏捷治理。

密切跟踪⼈⼯智能研发及应⽤趋势，

从技 术⾃⾝、

技术应⽤、

衍⽣社会影响等⽅⾯分析梳理安全⻛险；

探索从应⽤ 场景、

智能化⽔平、

应⽤规模等维度进⾏⻛险分级，

进⽽采取相适应的应 对措施；

持续优化治理机制和⽅式，

对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3

技管 基于⻛险管理理念，

本框架针对不同类型的⼈⼯智能安全⻛险，

从技 术、

管理两⽅⾯提出防范应对措施。 2.1 安全⻛险分类。

通过分析⼈⼯智能技术特性，

以及在不同⾏业领 域应⽤场景，

梳理⼈⼯智能技术本⾝，

及其在应⽤过程中⾯临的各种安全 ⻛险隐患。

在1.0版基础上，

调整更新⻛险类型，

并探索性提出分级应对 原则。 2.2
技术应对措施。

针对模型算