大数据与人工智能背景下的网络舆情治理:作用、风险和路径

大数据与人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,二者密不可分,正在走向一体化发展,并将对国家治理体系和治理能力现代化产生深刻影响.网络舆情治理既是互联网时代国家治理的重要组成部分,能够反映一段时期内社会心态和社会形势的特征,为社会治理提供依据和基础;同时也是根据特定的需要,针对各种网络舆情存在的问题,对互联...     

矛盾与统一——鲍勒的达尔文进化思想评析

20世纪80年代,鲍勒开辟了进化思想史研究的“非达尔文革命”领域,批判以达尔文为中心的进化思想史研究,强调非达尔文思想在进化思想史上的突出地位.然而,2008年,鲍勒又提出“如果没有达尔文,同时代人无法提出论证充分的自然选择理论”的历史假设.通过分析鲍勒的相关专著及文献,探讨其看似矛盾的观点背后的“反辉格式”的科学史观及“反事实历史”的研究方法,消解其结论表面上的前后矛盾,达到方法及思想层面的辩证统一.对鲍勒的达尔文进化思想的研究,可以进一步理解进化论的历史地位,同时,鲍勒的科学史观和历史研究方法对科学史的研究也具有启示意义.     

大数据与人工智能背景下的网络舆情治理:作用、风险和路径

大数据技术和人工智能技术作为强有力的信息化手段,为网络舆情治理工作提供了全新的信息资源、技术手段和治理范式,在一定程度上实现了网络舆情治理的全面化、自动化、科学化、精准化和个性化,增强了网络舆情治理的效能;同时,大数据与人工智能在网络舆情治理中仍存在着算法呈现舆情与真实社会民意存在偏差、舆情预测干涉和情绪分析复杂性导致舆情误判、虚假新闻和信息茧房问题误导舆情引导决策等问题.在此基础上,针对网络舆情治理面临的隐私伦理、数据垄断、数据滥用信息管理风险等新挑战,提出了具体的解决措施:优化技术升级,推进网络舆情治理综合化技术发展;完善舆情治理法制和理念,实现舆情数据管理应用机制升级;壮大人才队伍,培养复合型舆情治理专业人才;加强平台自律,提升公众的网络媒介素养和算法素养.     

大数据背景下的网络舆情认知偏差:表征、成因与应对

大数据算法建构了网络舆情的认知场景,为多元主体的网络舆情认知带来挑战。本文从认知传播学视角出发,以大数据背景下的网络舆情治理为现实依据展开研究,发现认知主体的网络舆情认知偏差主要表现为政府的舆情态势误判、媒体的片面化新闻呈现、公众的偏激情绪表达和群体极化,而技术环境的缺陷和主体认知结构的局限性则是偏差生成的影响因素。网络舆情认知偏差的纠正是多个相关主体的协同过程,政府要结合数据与情境,提高数据分析和舆情决策水平;媒体应追求客观报道,拓展符合认知规律的传播手段;公众应提升自身认知水平,以理性心态面对大数据舆情环境。