社会舆论的形成机制案例分析

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随着网络技术的发展，我国社会舆论的形成机制、传播机制等发生了深刻变化，大多数舆情业务部门都已形成了一套自己的网络舆情工作体系并正逐步发展完善。

案例 2016年1月19日7时许，江西奉新发生一起驾车冲撞行人事件，造成4人死亡、18人受伤，死伤者大部分为学生。事发后，大江舆情研究中心舆情分析师团队于当日清晨快速赶往实地，协助当地有关部门进行舆情处置工作。

具体做法 一是提出做好案发现场、医院等舆情“第一现场”、“第二现场”的管理，统一对外信息输出，确保社会面秩序平稳； 二是利用大数据舆情平台专门对该舆情事件网络舆情传播情况持续进行监测，准确研判舆情动向，使舆情实体处置有的放矢。 经验分享 在此类网络舆情危机事件的处置中，配合线下有效的实体处置，官方第一时间发声至关重要，这关系到舆论引导处置主动权问题。 三个基本问题 “由谁说，怎么说，说什么” 原则 对外统一发声口径，充分运用政务官方微博、微信、主流权威新闻媒体等，“快报事实，慎报原因”，找准舆论关切点，有针对性地持续释放正面声音。在处置过程中，对网络舆情事件进行持续监测和动态研判十分必要，可以为舆情引导处置提供较为明确的方向。 困境与挑战 首先，微信平台传播具有隐蔽性，舆情监测难度大，一定程度上挤占了舆情处置的时间。不同于传统的人际传播，微信从时间和空间上对传统的人际传播进行了大幅拓展；同时，舆情在微信上传播非常迅速，往往在新闻媒体、微博等公开渠道传播前，早已形成巨大的舆论风浪。后续相关部门跟进处置舆情，往往已丧失最佳介入时机，网络舆情处置难度加大。 其次，近年来，各类网络直播、弹幕网站等新型的传播媒介不断涌现，网络舆情传播延伸到新型传播平台。在当前的技术条件下，视频、音频领域仍是网络舆情自动监测的一个不小的“盲区”，成为网络舆情管理者亟需解决的一个难点问题。 再次，作为网络舆情的“直接参与者”，网民的思想日趋多元、视角多维，舆论分化态势明显。一起网络舆情事件的背后，是多个利益群体的较量，舆论场多种声音并存，真相和谣言混杂；同时，网络舆论又是流变的，舆情在不同发展阶段，受到不同因素的刺激，舆论关注的焦点随时可能转移，随时会发生“失焦”现象。 解决对策 未来舆情业务部门应充分利用大数据挖掘和人工智能技术，开发舆情关联提示、舆情预警研判、舆情辅助决策等功能，通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，形成自上而下的网络舆情云服务基地和舆情大数据管理机制，进而实现舆情预警、事件监测、舆情导控、统计分析、辅助决策支持等多层次、多维度的舆情信息综合服务。 第一、持续强化网络舆情管理大数据技术支撑。 今后的舆情工作中，要运用大数据强大的“关联分析”能力，构建网络舆情数据“立方体”，把网上网下各方面数据整合起来，对网络数据的相关性进行深度挖掘，全面科学地分析并预测网络舆情的发展趋势。 第二、培养和壮大网络舆情大数据人才队伍。 舆情工作人员，特别是分析师，要知识范围广、政策水平高、业务能力强，需要了解传播学、社会学、统计学、计算机学、逻辑学、经济学等学科的基础理论。建议统筹国内各大高校、科研单位、媒体机构、政府部门力量，加强各学科人才的交叉培养。同时，提高大数据人才队伍的薪资待遇，不断壮大网络舆情大数据人才队伍。

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