比亚迪电车全球销量第一,在舆论上产生重大影响
比亚迪电车全球销量第一,在舆论上产生重大影响 舆之力 新闻链接 《纽约时报》7 月头版评论文章称比亚迪已是全球最强电动车制造商,2024 年比亚迪正 式超越特斯拉成为全球销量第一的电动车品牌,2025 年上半年比亚迪的全球销量继续扩大, 进一步稳固了领先地位。 《先驱经济》7 月 30 日发文称,市场调查公司 SNE Research 发布消息显示,1 至 5 月 全球新注册电动汽车数量较去年同期增长0 魔豆 | 2 页 | 207.13 KB | 2 月前3上海某中学“阶级问卷”风波:舆情聚焦教育公平
一是认为该问卷将社会阶层分为不同等级,让学生根据 家庭情况对号入座,这明显违背了平等的理念,这样的问卷 会给学生带来错误的引导,让他们产生阶层差异的认知,可 能影响学生未来的价值观形成。此外,这种问卷的内容与正 确的教育方向背道而驰,可能会对孩子的心理产生不良影响, 容易让学生产生自卑或自负等不健康的心理。如有网民调侃 称“这年头,连问卷都得讲究阶级斗争了”“难道教书育人 的老师,真的要变成阶层划分的‘导师’了?” 的老师,真的要变成阶层划分的‘导师’了?” 二是有网民对该事件表示不满和无奈,他们认为调查家 庭背景阶层可能存在学校区别对待学生、因“财”施教等不 良动机,对教育公平产生了担忧。比如有网民说“学校出这 样的调查问卷,就是为了因‘财’施教,家庭背景好的孩子高看一眼,厚爱三分,嫌弃家境不好的孩子,制造教育不公。” 三是质疑学校在问卷进入校园的过程中没有进行严格 的把关。即使是实习教师的行为,也能将这样不合理的问卷 平等、公正等价值观相悖的问卷出现在学生面前。 “阶层问卷”引发的负面风暴 首先,对学生心理的负面影响不可小觑。问卷中关于家 庭阶层的内容可能会让一些学生产生自卑心理,尤其是那些 来自所谓“底层”家庭的孩子,他们可能会觉得自己在学校 中低人一等。相反,来自“高阶层”家庭的学生可能会产生 不必要的优越感。 其次,家长们对教育的信任可能会因为此事件而受到动 摇。当他们发现学校有这样涉及家庭背景阶层的调查时,会0 魔豆 | 7 页 | 368.74 KB | 11 月前3“应届生工资重回3000元时代”,舆情漩涡中的现象剖析
较低的地区, 即使薪资 3000 元左右,也能够维持基本生活,生活质量也 能得到一定保障。如果在这些地区工作,应届生薪资 3000 元是可以接受的。 五是有网民意识到经济形势的变化对就业市场产生了 影响,企业在招聘时更加谨慎,对于薪资的控制也更严格。 而且不同行业的薪资差异较大,热门行业应届生起薪较高, 而一些冷门行业则薪资普遍较低。 六是有网民指出,薪资水平的高低与个人能力密切相关, 习资料等,对个人职业发展的初期阶段造成一定阻碍。另一 方面,大学生通常对毕业后的生活和职业发展抱有较高期望, 经过多年学习,希望能够获得相应的回报。然而,较低的薪 资待遇容易使他们产生心理落差,进而对自我价值产生怀疑,自信心受挫。这种心理状态可能会影响他们对所从事职业的 认同感,可能导致一些应届生频繁更换工作,影响职业稳定 性和长期发展。 其次,对于企业而言。一方面,较低的薪资水平可能难 接导致他们的消费能力受限。应届生作为年轻的消费群体, 他们在消费市场中具有一定的影响力。他们消费能力的下降, 会对整个社会的消费市场产生一定的抑制作用。另一方面, “应届生薪资已回到 3000 元时代”这一现象可能会影响社 会对教育的投资观念。如果人们认为接受高等教育后无法获 得相应的高薪资回报,可能会对教育的投资回报率产生怀疑, 从而影响人们对教育的重视程度和投入热情。这对于国家的 教育事业发展和人才培养战略是不利的。长远来看,这可能0 魔豆 | 7 页 | 290.10 KB | 11 月前3校园霸凌再现?“老师唆使全班扇男孩耳光” 舆情分析
树立正确的行为准则和价值观。 四、研判分析 “幼儿园老师让全班扇男孩耳光”事件的曝光产生了诸 多负面影响。第一,此类事件的发生让家长和社会公众对幼 儿园的教育质量和管理水平产生极大质疑,担心类似事件会 在其他幼儿园重演,进而对整个教育行业的信任度下降,甚 至可能导致部分家长对幼儿园教育产生恐惧和担忧情绪。第 二,这一事件中老师的不当行为严重违背了教育的本质和初 衷,与公众对教育的期望背道而驰,极大地损害了教师在社 衷,与公众对教育的期望背道而驰,极大地损害了教师在社 会大众心目中的良好形象。第三,事件中老师采取“以暴制 暴”这种错误的教育方式,反映出其在教育理念和教育方法 上的严重缺失,也让公众对教师的专业素养和教育能力产生 担忧。 针对这一事件引发的舆情,建议如下: 一是积极关注舆情动态,及时回应社会关切,通过官方 渠道发布准确、客观的信息,避免不实信息和谣言的传播, 引导社会舆论正确看待幼儿教育中的问题和事件。0 魔豆 | 5 页 | 306.86 KB | 11 月前3颠覆 未来已来·互联网颠覆性技术变革的机遇与挑战(综述)
、 工业革命、信息革命,每一次产业革命特别是科技革命,都 从颠覆性技术中萌发,从金属冶炼技术、火药制作技术、机 械制造技术、原子能源技术、精确制导技术到网络信息技术 等,每一项新技术都颠覆生产生活,带来时代变迁。其中, 以网络信息技术为代表的颠覆性新技术,赋能人类创造出数 千年农业社会、数百年工业社会都未曾创造的巨大财富,并 主导当下世界文明中心的变迁。当今世界正历经百年变局, 颠 者的窘境》指出,颠覆性技术是一种另辟蹊径、会对已有传 统或主流技术产生颠覆性效果的技术,它能重新配置价值体 系,并引领全新的产品和服务。 颠覆性技术与人们常说的前沿技术、新兴技术等既有区 别也有联系。颠覆性技术强调技术的颠覆性和变革性,前沿 技术强调技术的前瞻性和先导性,新兴技术强调技术的新颖 性和尖端性。一项前沿技术或新兴技术能否成为颠覆性技术, 主要是看其是否会产生颠覆性技术和社会效果。例如,人工 智能自 生命周期;技术的变革性,即具有革命性和破坏性,改变现 有技术的作用机理,破坏原有技术发展路径,使先发国家以 技术突袭方式形成与后发国家的技术代差,同时破坏现有技 术发展模式,在多个领域提升各种能力,影响生产生活方方 面面,促进经济社会变革;技术的风险性,即具有风险性和 不确定性,一方面由于内部技术和外部场景的复杂性,技术 发展的每个环节都存在风险,各环节的交互关系又放大彼此 的风险影响,易形成系统性风险;一方面新技术挑战或彻底0 魔豆 | 9 页 | 224.78 KB | 3 月前3从ChatGPT到AGI:生成式AI的媒介特质与伴生风险(二)
不清晰, 可解释性的难度很大,并存在一些技术缺陷,这些问题能否 解决对控制并限制人工智能的负面影响至关重要。需要看到, ChatGPT 等在短时间积聚起庞大活跃的全球用户群体,正给 人们的生产生活方式、思想行为观念带来重大影响。但是, 这种以数据和算法驱动的人工智能媒介,也存在虚假信息泛 滥、干扰舆论导向、挑动价值对立、传播不良内容等伴生风 险,就像一头正在向我们走来的灰犀牛。2023 存在问题,其网站首 页设有 3 个栏目,其中一个栏目是“局限性”,专门提到:“可能偶尔会产生不正确的信息、可能偶尔会产生有害的指令或 有偏见的内容”。 1.迷之自信导致主观“幻觉”,会输出错误信息误导受 众认知。如果要求 ChatGPT 提供训练数据或已知事件之外的 历史信息,生成式 AI 有时会产生“幻觉”,生成一些无关、 无意义或不正确的信息,包括编造错误答案和不存在的法条 或科学0 魔豆 | 4 页 | 153.65 KB | 3 月前34名女高中生拒绝搭讪遭多名男子围殴,再次掀起舆论风波
不同程度的伤害,有的满脸是血、受伤较重还在住院治疗,大家希望她们能够尽快康复,不要留下心理阴影。 四是也有很多网民对社会治安状况提出质疑,这样的暴 力事件在公共场合发生并非个例,让公众对当地的治安管理 产生担忧,认为相关部门应该加大监管力度,预防类似事件 的再次发生。 五是有部分网友认为,女性在面对类似的搭讪或骚扰 时,要学会自我保护,在拒绝时要注意方式方法,避免激怒 对方。同时,要及时寻求周围人的帮助或报警。但也有网民 第一,此类事件发生后,会在社会公众中引发广泛的关 注和担忧,尤其是当地居民。人们会对自身在公共场所的安 全产生怀疑,安全感大幅下降。这种安全感的缺失还可能导 致公众对社会治安管理部门的信任危机,对警方维护社会秩 序的能力产生怀疑,影响政府部门的公信力。 第二,事件经媒体报道后,会引发社会舆论的热议。如 果在舆论传播过程中没有得到正确的引导,可能会产生一些 负面的导向。这种负面的舆论氛围会影响社会的和谐与稳定,降低人们的社会认同感和幸福感,甚至可能引发一些不 会认同感和幸福感,甚至可能引发一些不 必要的社会恐慌。 第三,事件的传播可能会让一些人对法律的威严产生轻 视,认为违法犯罪成本较低,进而影响整个社会的法治建设 和道德风尚。 第四,这样的事件也会损害城市形象,如果外界认为该 地区存在较高的安全风险,投资者可能会对在当地进行投资 持谨慎态度,商业活动也会受到抑制。这将阻碍当地经济的 发展,影响城市的整体竞争力和吸引力,使得当地在招商引0 魔豆 | 8 页 | 240.57 KB | 11 月前3从ChatGPT到AGI:生成式AI的媒介特质与伴生风险(九)
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 在威胁。[1]据美网络安全新闻网站 Dark Reading 报道,黑 客正借 ChatGPT 信息。模型窃取攻击能够获取模型结构和关键参数,操纵机 器学习模型甚至实施更危险的“白盒攻击”。数据重构攻击 能恢复模型的训练数据,包括敏感数据。指令攻击利用模型 对词语的高度敏感性,诱导其产生违规或偏见内容,违反原 安全设定。提示注入攻击通过使用恶意指令作为输入提示的 一部分来操纵模型输出,利用的是模型对上下文信息的依赖 性和对自然语言的理解能力,通过精心设计的攻击提示操纵 模型 Broda,因其持有不利于巴 勒斯坦的立场。 对抗性攻击是针对机器学习模型的攻击方式,攻击者通 过微小的、人眼难以察觉的输入变化,来诱导模型产生错误 或不符合预期的输出。攻击者可能在输入文本中插入一些看 似无关的词语或符号,或微妙地改变一些词语的拼写,诱导 模型产生错误或误导性输出。该攻击可和提示注入攻击相结 合,通过优化方法生成恶意提示词,并通过提示词完成越狱, 进而诱导模型输出侵犯隐私或不合规内容。卡内基梅隆大学0 魔豆 | 7 页 | 208.35 KB | 3 月前3公共事件中的网络舆论变量与引导
系。从事件演化的规律来看,公共事件一般是由小事件升级 而来,从量变到质变的过程,就是一个冲突和隐患积累的过 程,实际上也是一个舆论酝酿发酵的过程。一方面,事件的 矛盾冲突越激烈,越容易推动舆论的发酵升级,产生更大范 围的社会影响,引发更严重的舆情;另一方面,如果舆论持 续发酵,事件的矛盾冲突也会在舆论的激烈交锋中进一步激 化,导致事件从一般事件上升为公共事件。 必须注意到的是,在当下这个被称为“全民皆记者”的 出“次生事件和话题”。 (二)群体化影响下的对立冲突 改革开放以来,我国社会发生重大转型,新旧体制的博 弈、利益结构的调整、行业收入差距的拉大、地区城乡发展 的差异、社会阶层构成的变化等,都对人们的思维方式产生 了不同程度的影响,价值取向更加多元化。特别是进入网络 时代,社交媒体成为人们获取信息、表达观点的平台渠道。 社交媒体兼顾社会性与社交性,既为人们沟通交流提供平台, 又是人们彼此之间建立关联、分享观念与见解的平台和工具。 极端,因为有具体的事件为公共议题,立场不同、看法分歧 的人更容易分成不同的群体,每个群体都在维护证明自己的 观点立场,反驳其他群体的观点立场。一些网民和自媒体未 经证实的报料、网络大 V 的振臂一呼,都可能在群体内产生共鸣和跟风,又引发不同群体间的互相攻击和争论,群体情 绪爆发会吞没舆论场中公众思考的能力,也加剧了不同群体、 不同观念诉求之间的隔阂和敌视,使舆论处于对立冲突的冲 动状态。 (三)去中心化影响下的无主题变奏0 魔豆 | 13 页 | 224.25 KB | 4 月前3舆情管理不得不懂的“吃瓜群众”
运用提供了预设条件,“前排吃瓜子”的语义牵引促使“吃 瓜群众”的语义增加了围观看戏之意,为之后“吃瓜群众” 的流行语义的产生奠定了语义基础。 偏正短语“吃瓜群众”并非一次成形,而是网友根据马 路新闻提取核心内容之后再次叠加现有词语进行的二次 创作。 首先,“吃瓜”通过转喻的方式产生,转喻不仅是一种 修辞手法,更是人们一种思维和行为方式。人们根据自身 的经验建立的概念与概念之间的相对固定的关联模式,也 低错误行为被追究的可能性。 经过网友的创造,“吃瓜”与“群众”组合为“吃瓜群众”, 出现在新闻事件之后的回帖中,产生了双重指称的效果, 既代表发帖人自身,也用来指称马路新闻里作为围观群众 之一的“老农”。 二、“吃瓜群众”语义泛化过程 刘大为认为:“语义泛化是词语在保持越来越少的原 有语义特征的情况下不断产生新的使用方式,将越来越多 的对象纳入自己的指谓范围。”[9]由此可见,语义泛化并非 一蹴而就 语义上具有一定的相关性,人们才有可能够透过已经熟悉 的概念去认知未知领域的事物,最终实现隐喻映射。 诞生于新闻事件中的流行语与其他网络流行语有着 最大的不同,即是对于热点事件有着极强的依赖性,其语 义的产生与原事件密切相关,推而广之的前提,是如何在 “吃瓜群众”与新领域的认知对象之间建立相关性。这就必 须寻求另外一种关联方式——事件关联,刘大为认为:“相 似性不仅仅发生在事物之间,事件之间同样有相似性,完50 魔豆 | 14 页 | 284.60 KB | 2 月前3
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