移动互联网时代高校网络舆情引导能力建设研究

随着移动终端的普及,移动互联网迅猛发展,公共信息传播速度极快,影响范围极广,改变了高校传统的舆论方式,给高校的思想政治教育带来了新的机遇和不小的挑战。文章在新媒体时代高校网络舆情现状分析基础上,提出了建立完善的网络舆情预判与引导机制,切实提高高校网络舆情引导能力的措施建议。     

高校网络舆情信息管理机制的构建研究

高校网络舆情信息管理,能够及时反应出大学生的思想动态和心理诉求。并且,其真实性较高,可以说是高校思政教育的第二阵营。但是,我国高校目前对舆情信息管理机制上的工作并不十分很重视,投入力度也不够,在管理上经验不足,缺乏必要的主动性,面临着较为严峻的考验。要想做好网络舆情信息管理工作,就必须要严抓高校思想政治教育工作,有效地规避负面影响。同时,高等院校还应该主动开辟与占领网络阵地,建立舆论评论队伍,实时对网络舆情信息进行监控、采集、研判,制定相应的预警措施和快速应急预案,尽量将网络舆情可能带来的不良影响降到最低。本文现就高校网络舆情信息管理机制的构建进行简单研究,并提出了自己的观点与看法。     

基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法

针对网络舆情数据存在数据量大、分散度高、数据非结构化等特点,而常用的文本分类算法难以实现对网络舆情快速、准确分类的问题,因此提出一种基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法,利用Hadoop分布式存储特性和设计并行kNN的MapReduce程序来解决处理大批量数据时存在的问题.对并行kNN算法进行分类能力和分类效率进行测试验证,实验结果表明,基于Hadoop平台的并行kNN网络舆情分类算法在处理大批量网络舆情数据时,能够快速、高效和准确对网络舆情数据进行分类.     

校园网络舆情监控平台的设计与实现

当今,互联网应用已经遍布于校园的每一个角落,校园网络舆情监控需要在海量信息中监测关注的舆情,本文针对上述问题,设计并实现了一套校园网络舆情监控平台,包含有系统监控、内容审计、用户管理、查询统计、统计报表、日志中心等功能模块,借助该平台构建起信息、人际、活动三位一体的校园网络架构。     

基于大数据的网络舆情分析系统

针对互联网数据快速增长和舆情信息飞速传播的问题,提出一种基于大数据的网络舆情分析系统。该系统包括数据采集、预处理、分析和报告汇总四个模块,实现舆情信息的全网自动搜索与采集,大规模舆情数据的格式化存储以及舆情信息的分析、统计汇总等功能。该系统还使用Hadoop平台进行数据处理,并使用HDFS分布式文件系统存储舆情数据,使用MapReduce技术完成舆情分析和报告。仿真结果表明,该系统有助于及时、准确地分析网络舆情,能较好地满足网络舆情分析的需求。     

高校网络舆情决策支持管理平台的构建

高校网络舆情是影响大学生集体行动成效的风向标,基于热点事件的网络舆情结构特征的感知与判别将直接决定大学生集体行动发展态势,因此,为了防止舆情信息对社会造成的不良影响,对高校网络舆情进行有效监测,能够为管理人员提供决策依据,本研究拟通过构建高校网络舆情决策支持管理平台来实现保障高校正常的教学科研秩序,促进高校学生身心健康的成长。     

数字时代下高校思想政治信息化平台建设

伴随着信息化技术的不断发展壮大,网络对传统的思想政治教育模式提出了新挑战,也为人才培养提供了新的平台与信息资源,所以说,借助网络为依托,将高校思想政治教育与网络信息化有机结合,建设思想政治教育信息化平台,推进学生教育管理的信息化,是高校必须要面临的模式变革之一。本文说明高校思想政治信息化平台建设的必要性,并对其建设提出了几点建议,希望对开展新时期高校思想政治工作有所借鉴。     

高校学生自媒体使用现状下的网络舆情引导策略研究

当下,诸如微博、微信等自媒体已经成了高校学生获取信息、表达情绪的主要平台。自媒体时代的网络舆情有着传播迅速、参与面广、敏感性高等特点;而话语权威的消解,网络中非理性和非客观因素的存在以及舆情监管的无力使得高校舆情工作面临着新的问题和挑战。针对自媒体时代高校网络舆情特点,要积极有效地进行舆论引导就要求高校舆情管理者必须具有相应素质,高校增加舆情工作的重视程度,建立专门监管部门实时监控和科学管理。     

全媒体时代高校网络舆情应对与处置研究

随着新一代信息技术的不断发展，全媒体时代已然到来。高校的网络舆情信息有着传播速度快、内容多元化、影响范围广等特点。值得注意的是，面对网络舆情，高校存在经验不足、管理队伍不强、应对手段滞后等问题，需要通过增强意识、建立专业队伍、注重多平台协作等机制应对网络舆情。     

大数据时代的网络舆情分析系统

网络舆情是通过互联网传播的,公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点.面对数亿网民和浩如烟海的网络言论,网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台.大数据的相关技术目前应用最成熟的是由Apache基金会提出的Hadoop解决方案,将Hadoop技术应用于网络舆情分析系统,可以有效适应海量数据的处理需要.