大數據時代的網絡輿情 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　作者：北京大學電子政務研究院副院長

　　內容：本書原稿係北京大學大數據與新媒體課程講稿。

內容簡介

本書是北京大學大數據與新媒體課程所用的教材，主要研究網絡輿情生長的基本規律，探討公共治理與社會化媒體的良性互動，講述網絡輿情發生、興起壯大的全過程，分析信息在大數據時代如何重塑和改造政府治理並推動社會的良性發展。

作者簡介

楊明剛，陝西省涇陽縣人，軟件工程學士、法學學士、管理學碩士、經濟學博士。長期從事信息化及電子政務、電子商務領域的研究和應用工作，密切關注並參與中國的信息化建設進程以及社會環境的文化和製度重構。現任北京大學電子政務研究院副院長/研究員，同時擔任商務部中國電商委、中國電子商務産業聯盟常務副秘書長，中國縣域電子商務孵化聯盟常務副理事長，中國首席數據官聯盟專傢組成員等社會職務。

目錄

序言
前言

第一章 輿情管理要以史為鑒
第一節 監督和批評是社會發展的動力
第二節 輿情管理要以史為鑒
第三節 輿情傳播與六度關係理論
第四節 人際強連接關係與社會心理、行為暗示
第五節 沒有輿情的理想國並不存在
第六節 會哭的孩子有奶吃
第七節 古代治理中社情民意應對的智慧

第二章 地球村時代的網絡輿情
第一節 電信技術開啓瞭網絡輿情之門
第二節 傳統輿論到網絡輿情的變臉
第三節 全民皆記者的時代已經到來
第四節 社會化媒體是一個具有巨大顛覆力的現實存在
第五節 社會化媒體上的多樣性錶達
第六節 輿論高地爭奪戰已經打響
第七節 每個自媒體用戶都是一個麥剋風
第八節 傳統媒體陣地及話語權丟失危機
第九節 自媒體平颱“很黃很暴力”
第十節 網絡舉報與個人隱私權的邊界
第十一節 信息在自媒體平颱上快速傳播的動力機製
第十二節 價值領袖在網絡社會具有強大的影響力
第十三節 在海量信息中發現網絡輿情
第十四節 搜索技術的齣現給網絡輿情發現提供瞭可能
第十五節 大數據分析應用催生決策智庫體係的建立

第三章 網絡輿情的爆燃式裂變及其與社會輿情的瓦動
第一節 社會化媒體讓一切皆有可能
第二節 社會“第五種權力”的路徑實現
第三節 社會化媒體是謠言的粉碎機
第四節 傳統輿論格局的顛覆
第五節 網絡不是言論的自由市場
第六節 網絡輿情的堰塞湖效應
第七節 網絡輿情的主要特徵
第八節 網絡輿情發展演變的動力機製
第九節 網絡生態下社會民眾的有序政治參與
第十節 網絡輿情學研究的基礎理論
第十一節 輿情發展動力耦閤分析模型
第十二節 網絡輿情動力耦閤研究方法

第四章 網絡輿情的傳播規律
第一節 網絡輿情的生長周期
第二節 網絡輿情的傳播規律
第三節 網絡謠言的社會作用機製
第四節 國外對網絡謠言的治理策略
第五節 貝葉斯網絡模型在網絡輿情預測中的應用

第五章 網絡輿情監測平颱的功能及應用
第一節 藉助技術手段進行網絡輿情發現、分析的必要性
第二節 建立網絡輿情指標體係的現實意義
第三節 網絡輿情的評價、分析指標體係
第四節 網絡輿情管理係統應該具備的功能
第五節 網絡輿情發現
第六節 輿情收集的基本原理
第七節 輿情自動化收集技術原理
第八節 網絡輿情分析模型
第九節 網絡輿情管理自動化平颱的基本邏輯框架和功能
第十節 網絡輿情監測管理平颱的價值
第十一節 網絡輿情管理係統體係構建
第十二節 SaaS體係的優勢
第十三節 選擇SaaS服務提供商需要注意的幾個方麵
第十四節 SaaS係統的安全
第十五節 輿情管理體係的生命周期

第六章 政府部門的網絡輿情管理
第一節 我國網絡輿情管理現狀
第二節 網絡輿情的應對措施及傳統管理的不足
第三節 網絡輿情管理的兩種觀點和處置誤區
第四節 輿論引導與網絡輿情管理
第五節 網絡輿情管理製度體係的建立
第六節 網絡“大V”的特點及積極引導
第七節 網絡輿情管理的製度體係建設

第七章 網絡輿情預警及應急管理
第一節 網絡輿情危機應對
第二節 構築網絡輿論安全高邊疆
第三節 網絡輿情預警方法研究
第四節 網絡輿情是一壺燒開的水
第五節 網絡輿情預警和應對
第六節 網絡輿情應急管理

第八章 電子政務與政府社會化媒體的管理
第一節 電子政務發展迴顧及建設應用現狀
第二節 提升國傢信息安全保障能力和科技創新能力
第三節 “十三五”期間電子政務麵臨重大發展機遇
第四節 電子政務與政府網絡輿情管理
第五節 切實發揮各級政府門戶網站的作用
第六節 重視政務公共服務賬號的作用
第七節 讓社會化媒體成為收集民意信息的法定渠道
後記：社會化媒體發展的春天與國傢治理的清明
特彆鳴謝

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這個書名涵蓋瞭兩大熱門研究領域

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多讀書多看報少吃零食多睡覺

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不錯內容詳實~~~~~

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比較理論派，適閤係統學習使用

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此用戶未填寫評價內容

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這本書雖然主題和書名是相關的，但寫得還是太淺，特彆是沒有技術支撐部分，沒有深入的案例解析與經驗總結，最最最硬傷的是沒有文獻引用！沒有文獻引用！沒有文獻引用！

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