是将回应与信任脱钩，低估公众判断力。部分社会管理者忽 视了公众的知情权与参与权，导致公众因信息缺失产生猜测， 谣言趁机传播，原本可控的小舆情演变为大规模信任危机， 后续即便推出真实的整改措施也难以获得公众认可。 头疼医手——“甩锅切割”的替罪羊游戏。“头疼医手” 式的甩锅切割，是责任意识缺失的典型表现，极易引发公众 的二次反感，其本质是缺乏责任担当，用“避重就轻”代替 “直面问题”，最终损耗自身的公信力。在舆情压力下，部

给 AI 讲故事，通常是经过一些巧妙的包装，里面掺杂了有争议 的内容（就像开头提到的制造炸弹那个例子）。故事讲到一 半，剩下的交给 AI 模型，后者由于拥有强大的文本生成的 能力，会忠实地把缺失的部分回答完整。攻击者通过 LLM 输出其在训练数据中所存在的不符合伦理道德的数据，产生 存在社会偏见的回答，如性别、种族或其他偏见，导致不公 平的结果，对社会和个体的稳定性、安全性和隐私性构成潜

用户的情感极性与推文数量峰值之间的对应关系，发 现情感对网络舆情的变化具有影响。有学者通过分析网民主 流情感强度的突变特征来识别舆情爆发的关键时间窗口。而 在突发公共事件中，情感因素会造成观点极化、网络戾气持续、公共信任缺失，进而引发不知情的恐慌、正义性的抱怨 以及怨恨和批评，导致矛盾重叠突现、问题复杂多元，破坏 力巨大。 2.网络舆情情感治理策略 情感根植于社会现实，一方面能够促进理性协商、推动 社会变革，

响。研 究表明，当前中国网民社会心态的主要特点包括：不断加剧 的社会不公平感；由相对被剥夺感产生的仇官、仇富心理； 社会价值的多元化与不断降低的群体社会认同感；各种形式 的非理性心态；诚信的缺失和社会普遍信任危机等。这些社 会心态构成了网络舆情产生的心理基础。 当具体事件触发这些心理机制时，就容易引发网络舆情 的爆发。例如，“房妹”事件（2012 年 12 月 26 日晚，实名认

划分治理者的责任，缺乏对治理对象的关注和治理需求的满足。网络舆情作为治理对象，在萌发、发酵和成型阶段的特征各有不同，治理的需求也存有差异性。多元共治模式缺乏对这些阶段性特征的关注，导致治理的敏捷性、 专业性缺失，治理效果不佳。 二是治理精细化程度有待提高，缺乏长效治理体制机制。网络舆情治理的执法应当建立在长效机制的基础 上，将专项整治行动作为补充使用。网络舆情治理的现有模式过多依赖专项整治行动，对长效治理机制的重视不

整合能力 逻辑推理和 抽象能力 典型错误表现 数据误用 有数据 低 高 高 中 误用已有数据，回答 部分不符或细节错误 语境误解 有数据 高 低 高 中 对问题的意图理解错 误，回答偏离主题 信息缺失 无数据 中 高 低 中 未能正确获取或整合 外部信息 推理错误 部分数据 高 高 中 低 逻辑推理中存在漏洞 或错误假设 无中生有 无数据 低 中 低 低 在无数据支持下，生 成完全虚构的信息