从政务微博探析皖江城市带服务型政府建设

随着自媒体时代的到来,政府机关纷纷采用了政务微博这一新兴的传播交流平台。在此背景之下,皖江城市带作为国家承接产业转移示范区,在发展经济的同时,积极构建服务型政府,通过政务微博的建设,不仅可以提高地方政府的公共服务水平,还在全国范围内提高了皖江城市带的知名度,从而更好的促进皖江城市带的发展。     

深圳政策政务及工作环境均佳，生活环境成软肋

在此次评比中,深圳名列第五。四个一级指标,深圳的政策环境、政务环境中排名第三,工作环境排名第四,生活环境排名第八。而分析深圳的18项指标得分,我们可以发现：深圳生活环境之所以排名低的主要原因在于子女教育环境、社会公共文明、城市包容性获得的投票较低。在多项分指标上,深圳的表现相当亮眼,比如外籍人士的权益保护、政务工作人员的质量、升迂发展机会及薪酬待遇。     

试论大学官方微博的运营策略

随着网络通信技术的不断发展,媒体日益多元化和融合化,尤其是微博等新媒介的出现,以其便捷、即时、互动等特点,预示着一个全媒体时代和交流时代的到来。面临着这种新的媒介格局和舆论环境,大学的新闻宣传工作要解放思想,与时俱进,开通学校官方微博,统筹校内外各种资源,组建微博运营团队,丰富完善微博内容,以平等交流的心态、"三贴近"的内容、多媒体的形式、亲和的语态,充分发挥微博的自媒体功能,主动搭建学校与社会联系沟通的新渠道,内外联动,使微博成为展示学校办学成绩和服务师生、校友乃至社会的新平台。     

网络热点事件微博评论中的情感冲突分析

微博已经成为网络热点事件发布、传播以及推动过程的重要媒介,在微博中评论的内容尤为关键,它们可以推动热点事件的发展。微博评论中的情感冲突是网络热点事件中网民表达情感的主要方式。本文选取"玉林狗肉节"的微博评论作为案例,运用ROSTCM软件和文本分析法,采用"词—句—内容—策略"的研究脉络,梳理出情感冲突的内容和策略,发现了基于共识解决情感冲突的可能路径。     

激发教育视阈下微博在辅导员工作创新中的应用研究

微博逐渐成为大学生获取信息、进行交流的重要工具,随着微博在大学生中广泛的应用,对高校的思想政治教育产生了巨大的影响,新时期的高校辅导员应充分认识网络思政的挑战与机遇。本文以激发教育为理论依据,探索了高校辅导员利用微博开展思想政治教育的途径,进一步提高高校思想政治教育的实效性。     

微博时代,官员如何问政

正在微博时代,越来越多宣传部门的官员,面临着如何说话、如何管理以及如何宣传的问题,如果言行不当,就有可能被网民贴上不恰当的标签。政务微博,顾名思义,就是各级政府为了发布信息、倾听民意、网络问政而开设的微博,致力于与公众对话和互动,建立社会化媒体参政、议政、问政平台。在政务微博中,官员个人微博十分引人注目。身居"高位"者",微"言有力,往往带动一个群体、一个地区都闻风而动,加入到微博江湖中来,听民意,察民情,与网民直接沟通和对话。     

我国网络问政中政府公信力不足问题研究

随着改革开放的深入,我国社会各阶层公民意识崛起,公民政治参与积极性空前高涨,而互联网为大众的政治参与提供了宽广的平台,高涨的参与热情与宽阔的互动平台相结合使中国社会迅速进入"网络问政"时代。但受个别公务员存在认识误区、政府信息不透明、相关责任追究和监督机制缺失等因素制约,政府在网络问政过程中的公信力缺失问题越来越严重,因此,应提高政府的网络问政的能力,加速完善网络问政系列制度建设,实现问政的制度化、机制化、规范化。     

加强政务建设打造“四型”政府

改革开放30年来,我国社会主义市场经济体制不断完善,政府体制结构与治理方式也发生了很大的变化。政府职能逐步向经济调节、市场监管、社会管理和公共服务转变,管理方式向服务型、责任型、法治型、效能型,即“四型”转变。然而,在社会主义市场经济体制不断深化的过程中,不可避免地出现政府职能缺位、越位、错位的现象。要解决好改革过程中逐步凸显的社会矛盾,加强政府自身建设、加快政府职能转变、深化行政审批制度改革和创新管理方式已经成为政府改革发展的首要任务。     

政府微博中的热点事件信息可信度研究

建立政府微博中的热点事件信息可信度影响因素模型并进行实证分析。研究发现当前政府微博中的热点事件信息可信度较好,因此政府可以将政府微博作为一个有效平台来发布热点事件信息。此外,影响政府微博中热点事件信息可信度的主要因素是社会信任,其次是公众的受教育程度和党派归属,而微博自身的碎片化、非逻辑化和娱乐化特征并不构成政府微博中热点事件信息可信度的消极因素。因此,要提高政府微博中热点事件信息的可信度,首要的是建立我国公众的社会信任。     

基于LDA模型的中文微博热点话题发现

针对微博文本数量增加速度快、信息量繁杂等问题,将LDA模型应用到热点话题的挖掘中,构建出微博热点话题的识别过程。首先应用LDA模型对微博语料库进行主题建模,采用困惑度方法确定最佳主题个数．通过Gibbs抽样算法实现参数推理,获得语料库的主题一词汇概率分布和文本一主题概率分布,在此基础上计算并识别出微博中的热点话题、热点词汇和热点话题微博。实验结果显示该模型与人工挑选的结果基本一致．表明该模型具有较好的热点识别效果。