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分析发现,微博谣言呈现出7个相对清晰的主题,微博谣言普遍存在鼓动式叙事特征,谣言利用受众对社会的关怀,突出信息的急迫性并加以道德绑架从而促进受众转发谣言.在微博谣言情感传播特征层面,单一情绪归类与多维情绪分析结果均表明,微博谣言传播以消极情绪为主导.微博谣言与评论的文本情绪感染效应基本得到验证,即受众情绪会显著受到谣言... 相似文献
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《四川档案》2021,(4)
<正>1引言当前,在逐步推行全面质量管理的总体背景下,企业将QC理论应用于档案管理工作的不同业务界面已成为一种新的趋势。如吴昊认为"将企业QC小组活动与档案管理结合,能够有效解决档案管理中遇到的一些问题,提高档案管理水平"([1]),盛杰、马德起则运用QC方法提高了企业档案管理效率([1]),盛杰、马德起则运用QC方法提高了企业档案管理效率([2]);在档案利用方面,谷全心运用QC理论以"提高技术文件借阅归还率"为课题开展了研究实践([2]);在档案利用方面,谷全心运用QC理论以"提高技术文件借阅归还率"为课题开展了研究实践([3]);在档案数字化方面, 相似文献
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《兰台世界》2016,(Z2):6-7
<正>缩微胶片保存时间长,"可以达到500年以上"([1]);由于光学一次成型的特征,图像无法修改,"在法律上拥有具有与档案原件同等的效力"([1]);由于光学一次成型的特征,图像无法修改,"在法律上拥有具有与档案原件同等的效力"([2]);"数字化文件和缩微品之间的相互转换轻而易举"([2]);"数字化文件和缩微品之间的相互转换轻而易举"([3]),数字化文件易于复制、可通过网络传输、利用方便的优点可以完美地与缩微胶片结合。制作缩微胶片对于保护档案原件,提高档案利用率有重要的意义。缩微胶片的制作,必须通过拍摄、冲洗、拷贝这一系列流程才能完成。在这一流程 相似文献
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<正>云计算技术是目前信息技术领域的研究热点之一,也是社会各界关注的中心。云计算是基于已存在的网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、虚拟化技术等提出的一种新的计算模式与服务模式([1])。云计算通过网络将某计算作业分布到很多的分布式计算机上。通过网络中央虚拟化的资源池,用户能够根据自己的需求将资源切换到不同的应用服务上,根据自己的需求访问不同的计算资源和存储系统([1])。云计算通过网络将某计算作业分布到很多的分布式计算机上。通过网络中央虚拟化的资源池,用户能够根据自己的需求将资源切换到不同的应用服务上,根据自己的需求访问不同的计算资源和存储系统([2])。作为下一代的并行分布式计算,云计算利用互联网将海量 相似文献
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以往研究多将微博谣言极化现象归因于新媒体的"微革命"技术,对技术背后的文化与社会因素较少触及。本文研究发现,"身国同构"的传统文化与"差序格局"的社会结构是微博谣言极化过程中的两大关键因素。微博谣言通过唤醒"身体损伤"的集体记忆,赋予传统的"身体政治"内涵,由此激起人们的深层共鸣是其最为简捷有力的极化方式。与此同时,中国社会独特的差序格局,不仅极具自我性,而且收放自如,使得微博谣言的空间扩散不是单纯地个人对个人,而是"圈子"对"圈子"。微博谣言的极化效应是技术、文化与社会因素耦合的产物。 相似文献
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网络时代,谣言借助微博这一媒介平台强势来袭,诸多学者将目光投向微博谣言的研究。通过对谣言传播的结构、社会心理动机以及谣言在微博中的传播特点进行比较分析后认为,微博作为媒介并不生产谣言,微博本身的特性也为谣言在传播中的自我净化提供了可能性。 相似文献
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本研究对新浪微博"网络辟谣"账号的307条微博谣言样本进行内容分析,通过微博谣言的内容类型、情绪类型及话语焦点,试图洞悉当前社会公众的深层次社会心理。分析发现,社会生活类谣言比例最高;其次为情绪类型(主要是敌意型和恐惧型);愿望型谣言最少。焦点人物中,普通公众占比最高,其次是党政军机构的工作人员。分裂与焦虑的情绪在社会蔓延,隐含潜在的阶层分裂风险,形成新的社会共识显得尤为重要。 相似文献
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本文通过对微博谣言研究现状的分析,发现微博谣言研究存在两方面不足：1、对微博谣言产生的原因,过多的归结于社会或者网络,忽略了微博平台自身。2、学者提出的对策过于单一化,未形成一个统一的治理系统。本文在系统论的指导下,提出了微博的“阻链传播模式”、“喇叭效应”等概念,以微博传播系统的四个子系统为出发点,找出微博谣言产生的源头,并且提出了系统的治理策略,为微博谣言研究提供新的视角。 相似文献
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[目的/意义]突发公共卫生事件中谣言的迅速传播可能会引发群体性的焦虑和恐慌,识别社交媒体中潜在的谣言传播者,研究及评估影响谣言传播者识别的重要特征,为舆情管控和网络治理提供策略。[方法/过程]提出一种突发公共卫生事件情景下多特征融合的潜在谣言传播者识别模型,首先基于BERT-BiLSTM模型提取微博的语义特征,然后与用户特征、微博特征以及情感特征进行融合,最后基于LightGBM算法构建用户分类模型,并利用SHAP值对模型进行分析。[结果/结论]研究结果表明,融合多特征的突发公共卫生事件谣言传播者识别模型在微博数据集上的准确率能够达到87.94%,说明该模型具有较好的识别效果,提出的4个维度的特征对谣言传播者识别均有贡献,其中文本语义特征对谣言传播者识别准确率的提升最高。 相似文献
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在新闻娱乐化、交互化日益突出的今天,游戏新闻逐渐涌入读者视野。本文结合BBC推出的关于叙利亚难民的游戏新闻进行展开,([1])认为游戏作为一种新闻载体呈现的方式具有与特定社会情境互动、游戏让事实为情节服务、读者由旁观者成为参与者、事实重构产生极具个性化结果的特点。为加强新闻传播的互动性,新闻游戏为其提供了可尝试互动性叙述以及沉浸式传播、选择新闻事实建构个性化结果的借鉴。 相似文献
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作为一种新兴媒介,微博的即时性、碎片化和网状结构等特征使其具备着更强的谣言传播潜力。通过分析2011年新浪微博辟谣账号发布的信息,本研究发现表达某种社会意见的内容最容易成为谣言话题,且谣言背后往往隐含着不安及愤怒情绪。针对微博谣言的传播规律,将建立谣言举报制度、强化意见领袖的作用以及消除偏见等多种辟谣策略相结合将成为微博辟谣的最有效手段。 相似文献
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新冠肺炎疫情中,网络谣言大量传播造成负面影响,成为与病毒疫情并列的信息疫情。网络谣言的大范围传播离不开受众的转发,影响疫情期间网络谣言转发的因素需要深入探讨。本文选取新浪微博的新冠肺炎疫情网络谣言为研究对象,从传播内容特性及传播者特性两个维度,探讨影响新冠肺炎疫情网络谣言转发的因素。研究发现,微博内容的谣言类型、情绪、图像、内容标签使用和博主的粉丝数量,是影响谣言转发的重要因素。 相似文献