网络舆情数据存在着海量、多维度等特点,舆情数据的深度价值挖掘一直是这一领域发展的瓶颈之一。近年来,人工智能技术的兴起与实用化,为我们借助于人工智能实现网络舆情分析的自动化、智能化、精准化提供了新的手段和路径。为此,一些研究者也做出有益的探索,如使用小波分析分解舆论发展过程,再利用人工神经网络进行建模预测舆论走向;使用神经网络仿真模拟舆论发展过程;使用灰度预测和模式识别预测舆论走势等。
网络舆情传播七大效应
舆情事件中自媒体营销号的引导与应对
国家互联网信息办公室发布新的《互联网新闻信息服务管理规定》,明确了互联网新闻信息服务的许可、运行、监督检查、法律责任等,并将各类网络自媒体纳入管理范畴。
人民舆情监测室主任舆情分析师 贾伟民对此作了解读:
面对自媒体营销号的炒作,主动引导和政策阻击是目前较为有效的方法。一旦判断自媒体营销号介入,如自媒体营销号的炒作尚在初期,舆情焦点尚未明显偏移,舆情当事方应在较短时间内辟谣,指出相关文章在事实和逻辑上的偏差,防范舆情态势恶化;如营销炒作已经产生一定影响,舆情焦点发生偏移,舆情当事方除针对性回应外,还需视情披露事件进展的关键信息,用新的关注点吸引公众注意力,扭转舆论被动;如因反应迟缓或舆情应对误判,导致营销炒作形成重大负面效应,舆情当事方在公开回应披露事实外,也可考虑法律维权等手段,最大限度挽回损失
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网络舆情数据存在着海量、多维度等特点,舆情数据的深度价值挖掘一直是这一领域发展的瓶颈之一。近年来,人工智能技术的兴起与实用化,为我们借助于人工智能实现网络舆情分析
2018-07-12 23:17:23
网络舆情数据存在着海量、多维度等特点,舆情数据的深度价值挖掘一直是这一领域发展的瓶颈之一。近年来,人工智能技术的兴起与实用化,为我们借助于人工智能实现网络舆情分析
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网络舆情数据存在着海量、多维度等特点,舆情数据的深度价值挖掘一直是这一领域发展的瓶颈之一。近年来,人工智能技术的兴起与实用化,为我们借助于人工智能实现网络舆情分析
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网络舆情数据存在着海量、多维度等特点,舆情数据的深度价值挖掘一直是这一领域发展的瓶颈之一。近年来,人工智能技术的兴起与实用化,为我们借助于人工智能实现网络舆情分析
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网络舆情数据存在着海量、多维度等特点,舆情数据的深度价值挖掘一直是这一领域发展的瓶颈之一。近年来,人工智能技术的兴起与实用化,为我们借助于人工智能实现网络舆情分析
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