舆情应对的六种“翻车”表现 在移动互联网高度发达的今天，网友的公共参与意识和 利益诉求表达日益强烈，网络热点事件时有发生。如何科学 有效地应对网络舆情成为各级党员干部的一道必答题 （本文转载自“浙江宣传”公众号） 。 实际工作中，因怕担责、怕发酵、怕引火上身，隐瞒实 情不发声的有之；因“已读乱回”、答非所问，引发次生舆 情的有之；因套话连篇，关键信息避而不答，引发网民反感， 导致 导致舆论失焦的也有之……舆情应对失当不仅不利于舆情 的平息，严重时还会加剧社会恐慌。为此，笔者梳理了网上 舆情应对相对突出的六种“翻车”表现。 一、“躲猫猫式”应对 个别地方和单位在应对网络舆情时，习惯于采取逃避拖 延的态度，或忙着“捂盖子”“封消息”“删帖子”，以免 被上级领导“看见”，影响自己的“乌纱帽”；或心存侥幸， 想着舆情可能很快就会被新热点冲淡，直到舆情沸腾才被迫 作出回应。

过度行为已不再单纯限于关注运动员的竞技表现，许多“饭 圈”式的行为逐渐渗透到体育产业中，如过度消费运动员形 象、为争夺偶像话语权而发动网络攻击等。这种极端化的现 象可能导致运动员形象的偏离，甚至影响赛事的公平性和公 正性。对体育产业健康发展的负面影响不可忽视。 增加运动员面临的社会舆论压力：随着部分粉丝在社交 平台上的强势表现，个别运动员可能面临较大的舆论压力， 尤其是当粉丝对其表现不满时，往往会通过恶意评论、微博

人类”问题开展实验。[2]实验结果发现，在不同冲突设定 下，“弱至强欺骗”现象存在，即 strong model（人工智能） 在 weak model（人类）的知道的知识区域表现得好，但是在 weak model（人类）未知的地方表现出不对齐的行为。而且， 欺骗程度随着 weak model（人类）和 strong model（人工智 能）间能力的差距变大而变得更严重。造成欺骗现象随着模 型能力差变大而加剧的主要原因是 可能” 做出诚实的承诺和行动。研究人员对诚实承诺的定义分为两 部分。首次做出承诺时必须诚实，其次是必须恪守承诺，且 会在未来行动中体现过去的承诺。Cicero在与人类玩家前 10% 的比赛中表现非常出色，他“在很大程度上是诚实和乐于助 人的”。但是，后来西塞罗违背了“承诺”。在玩经典策略游 戏“外交”（Diplomacy）时，它不仅反复背弃盟友、说谎欺 骗，还提前预谋策划骗局。其中一次，Cicero 系统的目标导向性保持 不变，却又缺乏严格的价值引领，欺骗行为就很可能成为实 现目的的通用策略。 随着 AI 技术不断向生产、生活诸多领域渗透，欺骗带 来的潜在风险不容忽视。对于生成式 AI 而言，欺骗行为的 表现更加广泛和隐蔽。AI 的知识范畴覆盖方方面面，也逐渐掌握人类思维模式和社会规则。因此，谎言、阿谀奉承、歪 曲事实等欺骗伎俩，都被 AI 模型习得。在狼人杀、AmongUs 等社交推理游戏中，AI

六国，亲 海的齐楚灭亡，内陆的秦建立起统一的封建国家，奠定起中国两千年政治基础， 也标志着中国大河文明对海洋文明的胜利。大河文明在经济上表现的是自给自足的小农经济，这种封闭式的经济形态决定了中国封闭式的上层建筑，因此在政治 上表现为中央集权，在文化上表现为文化思想专制、轻视个人特性，在军事则因 为来自海上威胁较少，海军力量基本没有，而且自给自足的经济、崇尚礼教秩序 的儒学还造成了中华民族 自守的民 族心态。这些也是近代中国无法赶上世界潮流的关键原因。反观希腊，先天不足 的土地资源与周边广阔的海洋孕育了其灿烂的海洋文明。在经济上表现为发达的 海上贸易，这种外向扩张型的商业经济孕育了其开放性的上层建筑，在政治上表 现为民主，在文化上表现为自由开放，在军事上则因四面环海，海上威胁严重， 海军力量强势，这些也形成了希腊人开放自由、乐于冒险、崇尚个人力量、视野 开阔的民族特性。虽 开始争夺南海,争夺所谓的专属经济区。而中国呢，一方面批准了海洋公约，一 方面又坚持着自己的南海主权，这种搬起石头砸自己的脚的行为真是让人无话可 说。而美国，这个传统海权国家，在联合国海洋公约法上则表现了十分谨慎的态 度。至今国内仍在争论着联合国海洋公约对美国海洋利益是利大还是弊大的问 题，国会至今也没有批准公约。从此可见，美国人的海洋意识是相当强烈的，反 观中国，海洋意识则弱得多。记得我们小时候记得滚瓜烂熟的中国领土

导人均未到场，原因表面多样，包括国内事务安排和日程冲 突。此类选择更多体现出各国在应对中国日益增长的国际影 响力时的谨慎态度，而非单一的对抗或统一立场。部分西方 国家仍在经济、气候等领域与中国保持合作关系，法国和德 国尤其表现出在中欧关系中继续寻求交流与协作的空间。 韩国仅派遣国会议长出席，与 2015 年朴槿惠总统亲自 登城相比，规格有所降低。这显示出韩国在中美之间的外交 平衡：既需维持与中国的重要经济关系，也需考虑作为安全 反映出日本对历史议题的复杂考量。参与中国抗战胜利纪念 活动对日本而言涉及敏感的历史责任问题，因此日方在外交 上采取低调方式，并通过渠道与他国保持沟通，以避免在历 史叙事中造成尴尬。印度和土耳其表现出“参会但不参庆”的策略。两国领 导人出席了上合组织峰会，但未续程北京参与阅兵活动。印 度方面表示未想冒犯日本，其考量也反映了“四方安全对话” 框架与对华关系之间的平衡。土耳其作为北约成员国，其外 俄领导人称其“举办得非常出色”。这些赞扬强调了中方在 国际交流中的影响力。这次阅兵也体现了中国与全球南方国 家的互动——超过 20 位来自亚洲、非洲和拉丁美洲的领导 人出席，反映出国际社会对中国举办活动的认可。 西方国家的态度则表现出谨慎：特朗普称赞“美丽的仪 式”，但对历史叙事表达关注。日本表达对阅兵及相关历史 表述的注意，并呼吁审视历史；乌克兰及其他国家关注这一 活动可能带来的区域安全影响。西方领导人的集体缺席（包

完善的信息传递机制。保卫处和学生处工作人员以预防性通知的形式，建议师生 排查并停止使用涉事品牌产品，有效降低了大范围安全事故发生的概率，这一应 对措施具有现实针对性和及时性。 然而，教育主管部门与高校之间责任边界在这一事件中表现得较为模糊。北 京市教委工作人员在回应媒体采访时明确指出，高校具有自主管理权限，相关规 定不会细化到产品型号的具体层面。但在实际操作中，地方教育主管部门仍以安 全提醒、信息通报等方式，对高校管理策略带来影响。 这一方面显示出地方教育主管部门对于风险管理的谨慎，另一方面也彰显 其在舆情敏感事件中的“稳妥态度”，将裁量与处置主动权大幅授权给高校。总 体而言，这是一种行政分权下各级单位协同回应的表现，但在舆论压力下，也存 在信息一致性难以保障、权责界定不清的问题。高校在表现出对安全问题的高度重视和责任担当的同时，舆论场中“校园禁令”“全面叫停”等标签被过度放大，易 引发社会误解，催生品牌危机。 罗马仕突发声誉危机应对分析 随

“ ” 国内部分仇富与民粹化言论借 党员标准 要求极端化处理， “ ”“ ” 如 党员不该搞财富积累 富豪党员必有猫腻 等。 二、舆情敏感度与风险评估 （一）舆情敏感度研判 阶段 敏感度 风险表现 短期 （1-2周） 高度 敏感 “ ” “ ” 党员身份 与 私生子 标签叠加，引发对党员企业家 “ ” 道德的质疑； 撤销荣誉 呼声上升。 中期 （1-3月） 极高 敏感 国情怀与社会 贡献。 “ ” 可以组织 宗庆后精神 系列宣传，强调其改革开放先行者、 带动地方就业与税收的成就，弱化私生活瑕疵。 2.精准回应党员身份质疑 官方口径：强调党员身份评定以政治表现和社会贡献为核—4— 心，不因家庭事务而抹杀其历史功绩。 如有必要，可由地方党组织发布简短声明，确认其生前遵守 党纪、无违纪记录，避免舆论自行演绎。 3. “ ” 适度冷处理 撤销荣誉 言论

1965 年提出来的，此后计 算机的每次进步均遵循这个定律。摩尔定律表现为一条指数曲线，即当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目， 约每隔 18-24 个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言 之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔 18-24 个月翻一 倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。扎克伯格的 社交分享定律，也表现为一条快速增长的指数曲线，预计在 可预见的未来，用户每年在线共享的信息量将增加一倍。

精英倾向于回避海外承诺，强调国内正常化与复苏，在外交 上采取更为审慎乃至回避的姿态。这一时期的经验显示，内 向化多在财政社会压力与对外战争创伤并存时出现，但通常 不意味着全面退出全球责任，而更多表现为选择性回缩与制 度延续并存的混合形态。 从理论角度看，该动向也符合两类经典解释的逻辑：霸 权稳定论指出，当主导国认为提供公共产品成本过高时，往 往出现供给收缩；权力转移理论则认为，若新兴强国快速逼 压力。换言之，要阻止中国在周边区域形成战术 优势，需要美军维持长期高成本的前沿存在；而与此同时， 美国在欧洲、地中海及西半球等多个战区面临新旧挑战，导 致战略资源日益分散。 无法遏制中国，还表现在中国的“国际统一战线”策略。 北京积极推动多边合作与全球南方战略，如推动金砖国家扩 员、深化对发展中国家的金融和基础设施合作，通过国际组 织和区域联盟不断扩大影响力，在制度层面构建抵消西方压 的美国处置达成框架性方案，随后两国领导人通话确认将就 相关议题继续磋商并探讨高层会晤的可能性。 综合以上两条时间线索得出观察，美国当前的战略回调 并非简单的撤退或回归本土，而是在内外诉求交织下形成的 政策张力，具体表现为“双轨并行”的策略选择： 一方面通过收缩海外驻军与优先保障近端利益来回应 国内政治和资源压力，另一方面则在技术、关键能力与制度 性工具上保持高压，以防止出现战略上难以承受的失衡。五角大楼及相关智库关于战略重构与选择性介入的讨

AI异感 Ø 探索与实验 Ø 社会与文化批判 Ø 未来预演快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 增加反馈回路：通过即时反馈 修正AI的推理过程 生成边界指AI模型在理解、创造与创新方面的能力极限，体现了其认知能力的实际限制。当用户的交 互触及或超越这一边界时，AI无法突破自身局限，进而引发思维滞环现象。该现象表现为AI在多轮对话中 重复内容、缺乏新意或无法满足用户的新增需求。这一现象反映了AI模型在复杂互动中的认知限制，影响 了其响应的多样性和实用性。未来学科划分：共生拓展 智启新程 人类如何驾驭人工智能/机器。 包括 可解释性、计算成本、数据偏见、实时更新、数据安 全、个人隐私、恶意输出等。幻觉类型 数据可用 性 理解 能力 深度 语境精 确度 外部信息 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