浅析美国大众媒体对司法办案的影响--以“罗德尼?金案”为例

“罗德尼·金案”是美国历史上最受争议的案件之一。原本证据确凿的案件却因大众媒体的介入,通过删减过的录像和偏离事实真相的报道误导民众,从而引发了一场前所未有的都市大暴乱,产生巨大的轰动效应和无法挽回的后果。这既充分显示出媒体和大众舆论对于司法审判的影响,又从侧面反映出美国社会中复杂的种族关系,多面的民主制度和日益突出的阶级问题。     

一种军事通信网络效能评估专家意见融合方法

为解决军事通信网络效能评估中专家评估冲突意见的融合问题,提出了一种新的融合方法。新方法首先利用多属性群决策层次评估方法对专家的评估意见进行量化处理,得到针对某一指标的专家评判意见的信任度函数。然后利用改进的证据理论合成规则对专家评判意见的信任度函数进行融合。最后,通过算例对文中的方法进行了验证。与利用经典的合成规则融合专家评估意见相比,新方法有效的解决了高冲突意见融合中存在的“一票否决”等现象,并且具有更好的鲁棒性。新方法应用于军事通信网络效能评估中专家评估意见融合时,可以客观地反映专家的评估意见。     

基于BERT与多通道卷积神经网络的细粒度情感分类

为了分析突发事件期间网络舆论的情感倾向,以更有效地调节人们的情绪,维护社会稳定。本文提出了一种融合BERT模型和多通道卷积神经网络的深度学习方法用于细粒度情感分类,以获取更加丰富的文本语义特征信息。通过BERT 对输入的文本进行编码,以增强文本的语义特征表示,再通过具有多个不同大小的卷积核的并行卷积层来学习文本特征,捕获文本的深层次特征,提升模型在文本分类的性能。对比实验表明,该模型在准确性、召回率和F1值方面均优于传统的情感分类模型,并能显著改善细粒度情感分类的性能。除此之外,本文还探究了表情符号对细粒度情感分类模型的影响,实验结果表明表情符号转换成文字后可以增强文本的情感特征提取能力,提升模型分类性能。     

舆论演化的社会影响级联效应模型

舆论建模跳出传统的基于最近邻("person-person")的交互范式,引入次近邻("personperson-person")的影响,刻画网络中邻居的邻居对观点改变的作用,提出舆论演化的社会影响级联模型,分析其在可变聚类系数网络上舆论的演化性质.通过调节网络聚类系数,使用异步更新的方式,观察网络集聚特性对舆论演化的影响.结果表明,1)相比于传统的最近邻影响模型,社会影响级联模型的社会强化作用更大,系统更容易达成共识,初始状态中主流观点的影响将被放大;2)舆论演化结果与网络集聚性和初始状态相关:当系统初始状态p_+≠p_,系统观点演化达到稳态后,网络聚类系数越大,越容易产生主流观点;当初始观点p_+=p_时,即正、负力量势均力敌时,系统共识则难以确定.这种情况和现实社会舆论的演化结果符合.     

基于系统动力学的危化品水污染突发事件中网络舆情危机应急策略研究

鉴于危化品强腐蚀性、剧毒等特性,其突发泄露事件,特别是水污染突发事件,将对人民生命安全和财产安全造成严重威胁,从而引发网络舆情危机.本文基于系统动力学,深入分析危化品水污染突发事件中网络舆情的扩散演化规律,以探索有效的危机应急策略.新模型包括网民子块、网媒子块和政府子块三个子模块,受到危化品水污染突发事件的直接影响,并影响着突发事件的发展演化.以五个危化品水污染突发事件为案例,实证研究验证并分析了仿真模型的有效性和实用性;在此基础上,对不同危机应急策略进行了模拟.政策仿真结果表明:提高官方新闻透明度、政府危机处理力度、政府响应效率能有效控制并引导网络舆情的扩散与传播.     

通过信息技术提高高校网络舆情引导能力

将传统舆情管理工作模式与现代信息技术紧密结合,应用信息化技术加强高校网络舆情引导,为开辟高校网络舆情管理工作新领域,维护校园和谐稳定奠定基础.     

中文句子倾向性分析

针对句子的倾向性进行判断,采用SentiWordNet构建中文倾向性词表,通过剔除停用词等降低句子向量的维数,以此来提高句子向量化速度,然后利用支持向量机分类器进行句子倾向性判断,最后提出两种新的置信度计量方法对倾向性句子进行排序.实验结果表明,构建的识别系统在一定程度上能有效识别倾向性句子.     

对加强高校网络廉政舆情处置的思考

网络廉政舆情是把双刃剑,有利有弊,对网络廉政舆情及时搜集、科学研判、处置得当,将有利于推进高校的纪检监察工作。当前存在诸多高校负面网络廉政舆情,高校纪检监察部门在处置负面网络廉政舆情方面存在诸多误区,要有效处置负面网络廉政舆情,高校纪检监察部门应确立正确的原则,构建相应的机制。     

论媒体在文化产品创作生产引导中的功能

作为文化产品重要的创作生产者与传播者,媒体同时也是文化产品创作生产引导的重要工具,加强对文化产品创作生产的引导,必须强化媒体在其中的引导功能。基于传播学的把关、议程设置、意见领袖理论,分析媒体所具有的文化把关、设置文化议程、文化意见领袖功能,并探讨其对文化产品创作生产引导的积极意义。     

面向中文微博的评价对象抽取方法研究

微博作为当前互联网信息快速传播与分享的新平台,具有信息量庞大、评论多样等特点。针对微博评论信息中的评价对象抽取,采用组块分析和词语位置特征对训练集中3 000条微博观点句的评价对象序列标注,利用条件随机场学习并识别评价对象的名称、属性及其他辅助信息,通过修改相关参数达到最优识别效果,并提出针对复杂观点句评价对象的提取算法。实验结果表明,对测试集中7 000条微博观点句进行评价对象的名称和属性的抽取,效果较好。