舆情百科

社交媒体的账号认证体系，为我们提供了一张宝贵的“舆论地形图”。在日常的舆情监测和研判工作中，熟练地识别和解读不同“V”标识背后的身份、立场与权重，并对其言论进行分类、分层、加权分析，是提升舆情研判工作专业性、精准性和前瞻性的基础能力。

舆情话题分析，能够帮助舆情工作者，从一个“大而化之”的舆论观察者，转变为一个能够精准洞察不同群体“所思所想”的“社会心理分析师”。通过对比不同维度的话题差异，可以精准地识别出“舆论温差”和“沟通鸿沟”，从而制定出更具针对性、更能凝聚共识的沟通策略。

“校园器官捐献”谣言，其动机是造谣者为博取流量、实现个人私利，精准利用了公众对校园安全、器官捐献和公权力的三重焦虑。 对此类谣言，必须建立“秒级”的辟谣打击联动机制。辟谣需采用“事实+法律”的方式说透问题，并公开曝光造谣者动机与后果以形成震慑。同时，应借机加强正面科普，化“危”为“机”，增进社会理解。

认识“道德运气”偏见，就是认识到在舆论的世界里，“结果”在很大程度上定义了“正义”。舆情分析师的专业性，就体现在能够超越这种本能的、基于结果的道德直觉，从而为决策者提供一个更公正、更理性的观察视角和决策基础。

本文旨在分析“主理人”概念的兴起背景与核心内涵，探讨其在传播学与舆论学层面的理论逻辑，并着重研判其在泛滥化使用中所出现的“人设化”、“泡沫化”等负面异化倾向。

“垃圾人定律”揭示了网络舆论中大量非理性攻击的深层原因：部分网民并非针对事件本身，而是在借机倾倒其现实生活中累积的负面“情绪垃圾”。这一心理现象放大了网络戾气，是理解和研判网络暴力、无差别谩骂等行为的重要理论视角。

表情符号（Emoji）在舆情分析中的影响，探讨的是以、、、等为代表的、在网络文本中被广泛使用的视觉化情感符号，如何深刻地影响着舆情系统中自动化情感分析的准确性，并为舆情研判工作带来新的机遇与挑战。

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。