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基于大数据的政府网络舆情应对策略

发布时间:2023-04-08 02:16
  随着互联网的迅猛发展,网络媒体作为一种新的信息传播形式已经渗透到人民生活的方方面面。网友言论活跃已达到前所未有的程度,越来越多的人通过网络来表达观点、传播思想、表达利益诉求。互联网已成为思想文化的集散地和社会舆论的放大器。由于互联网特有的开放性和自由性,广大网民积极利用网络平台发表对社会热点问题的看法,网络舆情就此产生。网络舆情可以及时了解社会动态、公民心声,能更好地联系政府、社会和公民,对社会稳定和国家发展有着极其重要的现实意义。伴随着大数据时代的来临,网络舆情开始呈现出体量巨大、类型复杂、价值密度低、传播速度快等新的特点,传统的网络舆情监管手段已经无法适应这些新的变化。然而,我们更应看到大数据时代的网络舆情最重要的优势在于互联网本身庞大的信息和数据量,以海量数据为基础,运用大数据思维模式,通过数据模型的建立,可以自动整理和分析出关于政治、生活、经济、社会发展的相关结论,有助于政府部门了解公众思想动态,把握时事舆论发展动态,有效协调社会分工、预防社会政治暴动、应对突发事件。但是,大数据对我国政府来说依旧是一个新颖且陌生的名词,利用大数据进行政府舆论管理就必须要转变固有传统的管理思维,...

【文章页数】:45 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国内研究现状
        1.2.2 国外研究现状
        1.2.3 文献评述
    1.3 研究方法与内容
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 研究内容
第2章 相关理论基础
    2.1 网络舆情相关理论
        2.1.1 协商民主理论
        2.1.2 政府治理理论
    2.2 基本概念界定
        2.2.1 网络舆情
        2.2.2 大数据
        2.2.3 舆情预判
第3章 大数据背景下政府应对网络舆情的形势分析及策略转变
    3.1 大数据对政府网络舆情应对策略的影响
        3.1.1 大数据背景下我国网络舆情的特征
        3.1.2 大数据特征对政府网络舆情应对能力的影响
        3.1.3 大数据技术对政府网络舆情管理创新的重要性
        3.1.4 大数据意识为政府网络舆情应对带来的新机遇
    3.2 大数据背景下政府应对网络舆情的策略转变
        3.2.1 由关注个案向整体掌控转变
        3.2.2 由被动响应向主动预测转变
        3.2.3 由定性管理向定量管理转变
第4章 大数据背景下政府应对网络舆情存在的问题及原因
    4.1 大数据背景下政府应对网络舆情存在的问题
        4.1.1 思维方式相对落后,政府角色定位不清
        4.1.2 应急应对能力不足,缺少舆情数据分析
        4.1.3 协调联动能力不足,出现数据割据
        4.1.4 政府舆论引导能力和公信力降低
    4.2 大数据背景下政府应对网络舆情存在问题的原因
        4.2.1 缺乏大数据意识,不重视数据价值
        4.2.2 缺少大数据分析技术,降低政府应急能力
        4.2.3 大数据信息的整合共享能力不足
        4.2.4 大数据信息挖掘不充分,降低政府公信力
第5章 完善基于大数据的政府网络舆情应对策略
    5.1 强化网络舆情应对的大数据技术支撑
        5.1.1 统筹完善大数据采集与分析技术
        5.1.2 建立政府网络舆情大数据分析模型
        5.1.3 加强与专业机构的技术合作
    5.2 建立健全基于大数据的政府网络舆情应对制度体系
        5.2.1 建立大数据分析软件的技术和安全评价报告制度
        5.2.2 建立网络舆情大数据信息实时研判体系
        5.2.3 建立大数据信息系统共享平台及多部门应急联动机制
    5.3 提高政府运用大数据应对网络舆情的能力水平
        5.3.1 树立网络舆情应对的大数据战略思维
        5.3.2 加强网络舆情大数据信息管理队伍的建设水平
        5.3.3 运用大数据提高政府网络舆情应急处置能力
        5.3.4 运用大数据提高政府舆论引导和行政决策能力
        5.3.5 运用大数据改善网络舆情源头治理
第6章 结论
致谢
参考文献
作者简介
攻读硕士学位期间研究成果



本文编号:3785797

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