媒体融合与高校辅导员思政工作关系研究

随着互联网的快速发展,信息传播成本显著下降,且在数字媒介的帮助下,信息实现了广泛、深度传播。媒体融合作为时代发展中一项意义深远的变革,对高校的思政工作产生了重要影响。高校辅导员需充分认清媒体融合发展带来的机遇与挑战,抓住机遇,有效开展思政教育。研究媒体融合和高校辅导员思政工作的关系,有助于高校充分抓住媒体融合的发展机遇,有助于高校辅导员高效地开展思政工作。     

论自媒体时代隐私权的保护

当人类进入了以博客、微博以及微信等为载体的自媒体信息时代，作为言论自由的延伸，具有先天表达自由的优势，但从某种程度上讲，一旦自由表达超越了其合理范围，则会出现与隐私权的冲突。所以，有必要立足于自媒体表达自由与隐私权冲突的社会现实，通过制定网络隐私权的专项法规、增设专门的网络隐私保密机构以及创新隐私权保护的技术化等措施来加强对隐私权的有效保护。     

新政治经济学视野下的媒体偏误及其治理

信息化时代的新闻媒体对社会政治经济生活的作用日益重要,媒体报道在很大程度上影响着个人决策。但是,由于受到不同利益主体的多重影响,媒体报道可能偏离真相或客观认知,产生媒体偏误。通过分析新闻报道从生产到受众的过程及各利益主体的特征所构建的新政治经济学研究框架,可以为认识媒体偏误提供更好的分析范式。媒体偏误治理的关键是设计合理的媒体信息供给及处理的匹配关系,使理性读者可以通过更新信息在有偏报道中不断接近真相。     

真人秀节目中的正能量——以湖南卫视国防教育特别节目《真正男子汉》为例

打开当下的电视荧屏,人们会发现,引领收视风潮的正是形形色色的真人秀节目.而真人秀节目的风向标则是湖南卫视.今年,湖南卫视推出的大型国防教育特别节目《真正男子汉》,则以军营的硬汉形象,一扫荧屏真人秀节目中阴盛阳衰的"脂粉味",散发出坚韧、执着、忠诚、团结的阳刚之气,激发了电视观众的军人情怀,引发强烈关注,并向社会传递了电视真人秀完全可以做到题材正能量、价值取向正能量、媒体担当正能量.这些正能量的汇聚,正是《真正男子汉》成功的密招!     

英国和欧盟:斗而难破

英国会尽可能以"脱欧"为要挟,以求获得尽可能少的约束和更多的实利;而以德法为首的欧盟也不会任由英国漫天要价,成为一个只顾追求自身最大好处的坏榜样。2014年,对欧盟来讲,尽管经济复苏一波三折,步履蹒跚,还在通缩的阴影下徘徊,但诸如希腊等外围国家动辄国债到期无法偿还、面临破产和欧元区解体的严重威胁已经远去。问题转而集中到了政治领域——欧盟三驾马车更迭换代、乌克兰危机持续发酵、民众疑欧情绪不断上升。其中,英国和欧盟间的争执不断,"脱欧"声调此起彼伏,无疑成为当前吸引全球媒体目光,事关欧洲一体化前     

“知识无力感”只是短暂阵痛

春节期间,《一位博士生的返乡笔记:近年情更怯,春节回家看什么》在微信朋友圈及微博等社交媒体疯传。对于返乡笔记引发的争议,作者王磊光回应道,自己从未说过读书无用,只是强调知识的无力感。“本来读书出来是应该有所为的,但是回到家乡却不能做什么”。“知识就是力量”,弗朗西斯·培根的这句名言很多人都觉得颠扑不破。因为它道出了知识对于命运和人生的作用,一个人随着知识的不断积累,注定会有一个从量变到质变的过程,从而化茧成蝶,实现自     

领导干部要牢牢掌握意识形态工作的领导权和主动权

<正>意识形态是政党的精神旗帜,是整合力量、凝聚人心的思想武器,也是建立和巩固国家政权的重要手段和有力支撑。习近平总书记在2013年8月全国宣传思想工作会议上指出,意识形态工作是党的一项极端重要的工作,必须把意识形态工作的领导权、管理权、话语权牢牢掌握在手中,任何时候都不能旁落,否则就要犯无可挽回的历史性错误。当前,我国意识形态领域的主流积极健康向上,主旋律更响亮,正能量更强劲,但同时也必     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。