《网络舆情概论》试题3答案

《网络舆情概论》期终考试试卷参考答案（3卷）名词解释（每题3分，共21分）1.网络舆情答：网络舆情是指在网络虚拟空间和互联网社会中，作为信息传播主体的较多网民根据关乎个人兴趣、政治态度、切身利益的中介性社会事件的变动情况，特别是针对社会公共事务、社会公共问题、社会管理者及其社会价值、社会行为等而自发或经人有意识引导后产生、表达或未公开表达的情绪、态度、意见和信念的集合。2.网络舆情载体答：网络舆情的载体是维持网络舆情正常运作、演化的中介和手段，包括网络舆情信息的传播渠道、网络舆情活动的承载平台等。从狭义来看，包括社交媒体、音视频平台、内容平台、网络社群等媒介及媒体；从广义来看，主要可分为时空载体、话语载体、技术载体3种类型。3.网络舆情监测答：网络舆情监测是指通过对相关主题某相关数据的抓取分析，并对网络舆情的现状、原因、趋势等进行观察、梳理和判断，形成不同形式的报告、图表等分析结果，以满足掌握网络舆情和追踪新闻等的信息需求，对网络舆情进行动态式观察的活动。4.网络舆情编报答：网络舆情编报是指对网络舆情信息进行梳理归纳、分析研判并按照一定的逻辑规则进行编制的报告，其在文体的时效性、信息来源、服务对象等方面具有较强的灵活性，具有危机预警、畅达民意、舆论监督等功能。5.网络舆情处置答：网络舆情处置实质上是一种旨在更准、更快、更好地引导和治理舆情的危机处理方法，其主体包括政府部门、涉事责任部门、媒体部门，需要掌握以理服人和以情感人相结合、舆情处置与问题解决相统一、依法处置、主动处置等技巧。6.政务新媒体答：政务新媒体是指各级行政机关、承担行政职能的事业单位及其内设机构在微博、微信等第三方平台上开设的政务账号或应用，以及自行开发建设的移动客户端等，是网络时代政府门户开放的“形象窗口”“信息窗口”和“服务窗口”，是引导网络舆论、提升社会治理能力的重要工具。7.大数据舆情监测答：大数据舆情监测是指利用具有5V特征（体量大、速度快、多样性、价值密度低、真实性）的大数据技术，实现更深层次的舆情价值挖掘、更全面的舆情监测、可量化的数据统计、更实时动态的舆情监测，为舆情研判提供科学依据的监测方式。二、单项选择题（每小题1分，共15分）1.B2.B3.C4.D5.B6.D7.A8.D9.D10.D11.A12.C13.D14.B15.C三、简答题（每小题8分，共40分）1.简述网络舆情的主要特征。答：网络舆情的主要特征包括：（1）多元共现性：采用视听结合的信息多元共现形式，包含文字、图片、音频、视频等多种形式的组合。（2）即时性：与当下热门舆情事件紧密相关，网民可随时补充信息、更新报道。（3）交互性：体现为传统媒体与新兴数字移动媒体的交叉互动，以及网民与网民、网民与政府、网民与网络媒体之间的多维度交流。（4）裂变性：单一的网络舆情会在极短时间内裂变为若干个新舆情，传播力成倍增加。（5）聚众性：持有相同观点的"小型意见集团"聚众助力，与相斥的意见和观点抗衡。（6）反复性：相关信息会被保存，当类似舆情出现时，会重新进入大众视野，形成新一轮网络舆情。（7）持续性：旧的网络舆情信息以虚拟形式被无限期存储，网民可随时获取并补充信息。简述网络舆情的构成要素及其相互关系。答：网络舆情的构成要素包括：（1）主体：在网络空间中产生、表达情绪、态度、意见和信念的网民，包括个别权威传播媒体、意见领袖和“草根”网民。政府作为特殊的治理主体，以监管者、协作者和自我形象塑造者的角色参与其中。（2）客体：与网民密切相关的中介性社会事件和公共事件，包括经济民生、反腐倡廉、司法案件、公共卫生、突发事件等相关事件、信息和话题。（3）载体：维持网络舆情正常运作的中介和手段，包括时空载体、话语载体和技术载体。（4）本体：网民产生和表达的情绪、态度、意见和信念，即网络民意的集合，具有对抗性、并存性、复杂性和易变性。这四个要素相互作用、相互影响，共同推进网络舆情的发生、发展和变化。3.简述网络舆情监测的基本流程。答：网络舆情监测的基本流程包括以下几个步骤：（1）选题并确定舆情信息源：在建立选题标准的基础上，从新闻事件、公众话题、热点现象等多方面确定监测对象，确定微信、微博、论坛等舆情信息来源。（2）明确舆情监测指标：根据网络舆情的发展情况明确监测指标体系，包括舆情传播者指标、舆情传播媒介指标、舆情受众指标等。（3）舆情的分析与处理：对收集的舆情进行预处理，选择合适的分析工具（如聚类分析法、趋势分析法、内容分析法），生成包含文字、图表的分析报告。（4）舆情引导：制作认知域的信息，利用社交网络、论坛等渠道完成信息投送，通过H5、舆情简报、手机短信、电子邮件等多种形式进行传播，达到良好的舆情引导效果。4.简述网络舆情编报的基本要求。答：网络舆情编报的基本要求包括：（1）选题要求：需满足重要性及关注度、敏感性及矛盾性、新闻性及时效性、客观性及全面性、预测性及趋势性等要求。（2）内容要求：内容要客观、准确，做到实事求是，不夸大、不缩小，全面反映舆情的各个方面。（3）形式要求：形式简洁，结构清晰，便于阅读和理解。（4）观点要求：观点鲜明，分析深入，能够揭示舆情背后的深层原因和发展趋势。（5）时效要求：及时编报，快速反应，特别是对突发事件和热点舆情要在第一时间编报。（6）深度要求：既要有广度，涵盖舆情的各个方面，又要有深度，能够进行深入的分析和预测。5.简述政务新媒体在网络舆情管理中的角色。答：政务新媒体在网络舆情管理中扮演以下重要角色：（1）信息发布者：及时发布权威信息，主动设置议程，引导舆论方向。（2）互动回应者：与公众进行双向沟通，回应关切，解疑释惑，增进理解。（3）谣言治理者：及时辟谣，澄清事实，维护清朗的网络空间。（4）意见吸纳者：倾听民意，收集公众意见和建议，为政府决策提供参考。（5）形象塑造者：展示政府形象，传播正能量，提升政府公信力。（6）服务提供者：为公众提供便捷的政务服务，提高政府服务效能。政务新媒体已成为新时代政府与公众沟通的重要桥梁和网络舆情治理的重要工具。四、论述题（共24分）1.论述网络舆情的生命周期及各阶段的主要特点，并结合实际案例分析如何在不同阶段进行有效的舆情应对。答：（一）网络舆情的生命周期网络舆情的发展遵循生命周期理论，一般包括初创期（发生期）、成长期（扩散期）、成熟期（变动期）和衰退期（衰减期）4个阶段。（二）各阶段的主要特点1.发生期：网络舆情的起始阶段，事件通过突发事件、网络爆料、新闻报道、自媒体发布等方式进入公众视野。此阶段舆情信息相对零散，参与主体有限，影响范围较小。主要特点是去中心化、反权威意识、围观结构开始形成。2.扩散期：网络舆情快速传播的阶段，参与主体迅速增多，舆情议题增加，传播载体多元化。主要表现为交互性、共振性、极化性等规律。此阶段舆情影响力不断扩大，可能形成舆情风暴。3.变动期：网络舆情的转折阶段，舆情指向可能发生变化，从关注事件本身转向政府、制度或社会问题。可能出现舆情反转现象，舆情烈度和形态都可能发生变动。4.衰减期：网络舆情逐渐平息的阶段，新舆情不再出现，网民关注度下降，舆情威力、能量和影响力弱化。表现为波浪式、螺旋式下降或骤然断裂消失。（三）案例分析及应对策略以“贵州安顺公交车坠湖事件”为例：1.发生期应对：2020年7月7日事件发生后，相关部门应第一时间发布权威信息，说明基本情况，稳定公众情绪，防止谣言滋生。此阶段要快速反应，及时发声。2.扩散期应对：事件引发网络热议，各种猜测层出不穷时，应持续发布事件进展信息，满足公众知情权，通过政务新媒体矩阵联动，形成信息发布合力。同时监测舆情走向，识别关键意见领袖，进行适度引导。3.变动期应对：7月12日警方公布调查结果，明确事件性质后，舆情开始反转，公众开始关注公共安全、社会治理等深层问题。此时应引导舆论从事件本身向制度完善、预防机制建设等方向转变，将危机转化为改进工作的契机。4.衰减期应对：随着事件处置到位，公众注意力转移，应及时进行工作总结，完善相关制度，建立长效机制，同时做好舆情存档，为类似事件应对提供参考。（四）总结有效的舆情应对要遵循“黄金4小时”原则，在不同阶段采取相应策略：发生期要快，扩散期要准，变动期要稳，衰减期要实。同时要坚持以人民为中心的理念，真诚回应关切，切实解决问题，才能从根本上化解舆情危机。（结合案例答出要点即可）2.论述大数据和人工智能技术对网络舆情监测与研判的影响，并分析其面临的主要挑战和局限性。答：（一）大数据技术对网络舆情监测与研判的影响1.正面影响：（1）更深层次的舆情价值挖掘：大数据技术能够从海量信息中挖掘出潜在的舆情趋势和规律，发现传统方法难以察觉的舆情信号。（2）更全面的舆情监测：突破传统监测的时空限制，实现全网、全时段的舆情监测覆盖。（3）可量化的数据统计：将舆情的各项指标数据化、可视化，为科学决策提供依据。（4）更实时动态的舆情监测：实现舆情的即时监测和预警，提高应对效率。2.在舆情研判中的应用：（1）促进全景式的舆情研判：整合多源数据，形成完整的舆情图景。（2）提升决策准确性：基于大数据分析，提供更精准的舆情预测和应对建议。（二）人工智能技术对网络舆情监测与研判的影响1.在监测中的应用：（1）技术流的智能交互应用：实现人机协同，提高监测效率。（2）多视角监测全网舆情信息：通过机器学习等技术，实现多平台、多角度的舆情监测。（3）多维标签实现数据精细化抓取：精准定位舆情信息，减少无效数据。（4）一键式舆情报告智能呈现：自动生成分析报告，节省人力成本。2.在研判中的应用：（1）定量研判：通过算法模型，对舆情强度、热度进行量化评估。（2）智能研判：利用人工智能技术，实现舆情趋势的智能预测。（3）精准研判：提高舆情研判的准确性和针对性。3.在引导中的应用：改变了内容生产、内容呈现、智能分发等环节的工作模式，提高了舆情引导的效率和精准度。（三）面临的主要挑战和局限性1.大数据应用的局限性：（1）数据监测盲区：社交媒体的私密空间、加密通信等难以监测。（2）隐私伦理问题：大数据监测涉及个人隐私保护问题，需要平衡监测需求与隐私权保护。（3）方法融合困境：传统研判方法与大数据方法的融合还不够充分。（4）“大数据傲慢”：过度依赖数据，忽视人文关怀和社会背景。（5）情绪分析偏误：算法难以准确识别复杂的人类情感，可能出现误判。2.人工智能应用的局限性：（1）人机失调：人工智能无法完全替代人的判断，存在误判风险。（2）舆情预警能力不足：舆情话语体系更迭速度快，算法更新滞后。（3）用户隐私泄露及数据垄断：技术应用过程中可能产生的隐私和数据安全问题。（4）跨学科方法融合困境：需要传播学、社会学、计算机科学等多学科协同。（5）技术应用的资金保障不足：先进技术的应用需要大量资金投入。（6）虚假新闻和议程偏离：算法推荐可能导致虚假信息传播。（7）信息茧房：个性化推荐可能限制用户的信息获取范围。（8）复杂的信息管理难题：技术发展带来新的管理挑战。（四）应对建议1.坚持人机结合：发挥人工判断和机器分析的各自优势，建立人机协同的舆情监测研判体系。2.加强技术研发：持续更新算法模型，提高技术的适应性和准确性。3.完善法律法