舆情百科

舆论中的泛道德化，是指在网络舆论场中，公众在讨论社会事件或公共议题时，倾向于过度使用道德标准进行评判，将复杂的法律、经济、技术或社会问题，简化为简单的“善/恶”、“对/错”、“好人/坏人”的二元对立，并以此为依据进行情绪化表达、站队和施加舆论压力的现象。

舆情溯源，是指通过技术手段和分析方法，对某一舆情事件的信息传播链条进行追根溯源的调查过程。其核心目标是找出信息的原始发布者（即“零号病人”）、关键的传播节点以及清晰的扩散路径，从而为事件的性质判断、趋势研判和应对处置提供决策依据。

舆情分析中的话题分析，是舆情深度研判中的一项核心技术。它运用人工智能技术和文本聚类算法，将海量、杂乱的舆论信息，自动归纳、提炼成若干个清晰、独立的核心议题或讨论焦点。

传播平台类型分析，是舆情监测系统中的一项基础分类功能。它将采集到的海量信息，根据其发布的载体属性，自动归入预设的媒体渠道类别中，如新闻客户端、社交媒体（微博、微信）、网络论坛（BBS）、短视频平台（抖音、快手）、博客、电子报刊等。

央地媒体报道统计，是舆情监测系统中一项对媒体来源进行分类统计的功能。它通过预设的媒体库，区分新闻报道的发布机构层级，分别统计某一特定事件或话题在规定时间内，被中央级媒体和地方级媒体报道的数量及占比。目前，市面上先进的蚁坊软件鹰眼速读网舆情系统都支持此类功能，能够帮助用户实现对报道的自动统计。

社区发现算法（Community Detection Algorithm）是社会网络分析（SNA）中的一项核心技术，其在舆情研判中的应用，旨在从复杂无序的网民互动关系中，自动识别出潜在的、具有紧密联系的“社群”或“圈层”结构。

利益相关者分析法是一种系统性的研判工具，它要求我们将视角从模糊笼统的“公众”概念中抽离，转而精细化地审视特定舆情事件所牵涉的各类个人、群体与组织。

舆情热度升降原因分析，是舆情分析报告中展现分析深度和专业价值的关键环节。它不仅仅是对舆情热度趋势图（如声量曲线）进行简单的描述，而是要深入探究并解释在特定时间点，舆情热度为何会突然攀升、持续发酵或迅速回落。

媒介化愤怒（Mediated Anger），是指社会公众的愤怒情绪通过大众媒介，特别是互联网和社交媒体平台，被表达、放大、传播并汇聚成一种具有强大社会影响力的集体性情感现象。

舆情传播路径，是指某一舆情事件或议题从其最初的信源产生，经过一系列传播节点和传播渠道，逐步扩散至更广泛受众的过程与轨迹。通过分析舆情传播路径，可以直观地再现信息扩散的全貌，理解其内在的动力机制。