网络舆情监测_网络舆情案例分析_舆情信息简报_蚁坊软件

网络谣言传播分析

2024-10-14| 浏览次数：8164

网络谣言不仅影响社会稳定，损害公众利益，还可能导致公众心理恐慌和行为失范。因此，深入分析和理解网络谣言的产生、传播途径、传播特点、谣言影响、谣言识别、谣言监测以及辟谣措施，对于维护良好的网络环境和社会秩序具有重要意义。

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浅析社交网络中人工智能回复机器人对我国舆论生态的影响

2024-07-24| 浏览次数：10205

今年是国内生成式人工智能大发展的一年，国产大模型的技术水平已经有了长足的进步，如零一万物的Yi-Large、阿里的通义千问等大模型性能上逐渐步入国际一线行列。伴随着技术的迭代与创新，生成式人工智能的应用生态日益丰富，尤其在社交网络领域，各类智能交互服务正以前所未有的速度融入人们的日常生活，重塑着信息传播与人际交流的方式。

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收割未成熟小麦作青贮饲料谣言事件舆情研判报告：传播分析与治理策略

2024-05-22| 浏览次数：9435

随着互联网和社交媒体的迅速普及，各类信息在网络上的传播速度大大加快。然而，这种便捷的信息传播方式也成为谣言滋生和扩散的温床。近日，网络上出现了一则关于“收割未成熟小麦作青贮饲料，一亩地收入可达到1500元”的谣言，引发了广泛关注和讨论。这一谣言不仅误导了部分农民，还引起了社会各界对粮食安全的担忧。

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应急行业服务方案

2024-05-21| 浏览次数：7403

在当前社会，舆情环境日益多元化和复杂化，公共议题的触发点广泛且多变。其中，安全生产和自然灾害类事件因其重大性和紧急性，往往能迅速成为舆论的热点和焦点。这类事件不仅牵动着公众的神经，更直接关系到社会的稳定。对于安全生产类事件，如重大事故，其背后往往隐藏着管理疏漏、责任缺失等问题。因此，在舆情发生时，迅速发布权威信息，明确事故原因、责任归属以及处理进展，对于稳定社会情绪至关重要。而自然灾害类事件，如地震、洪水等，由于其不可预测性和破坏性，更容易引发公众的恐慌和不安。在这种情况下，及时发布预警信息、救援进展以及后续的恢复重建计划，能够极大地增强公众的信任感和安全感。

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阿波罗登月怀疑论舆论事件中的群体博弈、舆论影响及网络信息生态治理策略

2024-05-20| 浏览次数：9079

近年来，随着中国在航天领域的不断突破，特别是近期嫦娥六号探测器成功发射后，围绕美国阿波罗登月计划真伪的讨论再次成为网络热点。这一现象不仅涉及科学探讨，还牵涉到国际政治、社会心理和舆论传播等多个层面，对这一事件的舆论研判具有重要意义。

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应对极端天气灾害的舆情风向标：策略分析、应急响应与监测实施手册

2024-05-17| 浏览次数：10984

本次我们将要深入分析和研判的事件，是一起由大范围大风天气引发的自然灾害案例。在这起事件中，某地区遭遇了极端天气条件，包括大风、短时强降水、雷电等多种强对流天气现象，导致了树木倒塌、车辆损坏，并不幸造成一名骑行者因电线杆倾倒而不幸遇难的悲剧。目前，相关部门正紧急开展事故调查和善后处理工作。此类事件之所以需要进行舆情风险评估研判，原因在于其具有以下几个特点：

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“人工智能+”央企、国企舆情服务

2024-05-16| 浏览次数：8927

2024年中央企业宣传思想文化工作会议指出，做好今年国资央企宣传思想文化工作，要坚持以习近平文化思想为引领，准确把握新的形势和任务，在理论固本、宣传鼓劲、思想凝心、传播增效、风险防控上下功夫，不断开创国资央企宣传思想文化工作新局面。本次会议对国资央企宣传思想工作提出了新的更高要求，面对当前日益复杂的舆情环境，信息传播与舆论生成方式日新月异，给央企、国企宣传思想文化工作都带来了挑战。

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“人工智能+”民意感知服务

2024-05-15| 浏览次数：7640

蚁坊软件提供的“人工智能+”民意感知服务，是政府单位在数字化时代洞察民意、提升服务质量的得力助手。通过先进的舆情系统，能够主动感知并分析社会各阶层的民情民声，实现服务从“被动”到“主动”的根本性转变。这一服务不仅加强了政府与民众之间的沟通与联系，还通过智能化和精准化的手段，提高了服务效率，增强了民众对政务工作的信任与支持。

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“人工智能+”网络突发事件监测报送服务方案

2024-05-13| 浏览次数：7845

在数字化时代，网络突发事件的传播速度快、影响范围广，对公共安全和社会稳定构成了严峻挑战。网信、公安等部门作为舆情管理的关键力量，迫切需要一种能够实现早发现、早预警、早处置的监测报送机制。“人工智能+”网络突发事件监测报送服务，正是基于这一需求，利用人工智能技术，为舆情管理提供强有力的技术支持。

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“人工智能+”网络信息内容生态治理服务介绍

2024-05-11| 浏览次数：7286

随着互联网的快速发展，信息量不断增加，网络内容呈现爆炸式增长，其中不乏大量违法有害信息，如色情、暴力、虚假信息等，严重影响用户体验和网络安全，加强网络信息内容生态治理，保护用户权益和网络安全刻不容缓。网络空间的重要性日益凸显，各国对网络信息内容的监管要求也越来越严格，相关法律法规对网络信息内容生态治理也提出了更高的要求。传统的网络信息内容审核方式主要依靠人工审核，工作量大、效率低，无法满足庞大的网络信息量和实时性要求，容易出现漏审、错审等问题。随着人工智能技术的不断进步和应用，自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术在内容审核和舆情监测方面取得了显著成果，为网络信息内容生态治理提供了新的解决方案。

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