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内容简介:
这本由高红玲主编的《网络舆情与社会稳定》运用复杂适应性系统的研究方法,从整体上对网络舆情机制进行了深入分析,探索了网络传播的新特点,提出了一系列网络舆论引导的新思路。比如,在“把关人”角色失去原有的强大作用后,昔日的“管理者”能否从被动的“把门人”转变成积极主动的“关系者”,用恰当的方式协调各方的利益冲突和价值观分歧,从而构建一个“和而不同”、文明健康的网络环境;互联网生而自治,在自治中成长,靠开放协议、扁平结构、自愿互联、资源共享而走遍世界,在治理时能否利用和遵循“自组织”的规律,既保护其特色又成功地对网络的内容和结构加以引导……本书每一节先介绍典型案例,然后运用复杂适应性系统的相关理论对案例加以分析,由此提出了许多解决问题的新思路。
书籍目录:
序第一章 网络条件下的舆情特征 第一节 网络条件下的舆论运行机制 一、案例:火车票实名制 二、谁在引导舆论:草根新闻时代与“对话式”的舆论场 三、舆论的运行:网络舆论的自组织结构 四、舆论运行的形态:“蝴蝶效应”与“羊群理论” 五、谁扣动了舆论扳机:“蝴蝶效应”中的初始条件 六、舆论大爆发:共振与“雪崩” 第二节 网络条件下的舆情监控对象 一、案例:“茶党运动” 二、非正式信息 三、社会情绪指数 四、核心文化基因第二章 作为复杂巨系统的网络 第一节 网络舆论与复杂适应系统 一、案例:邓玉娇事件 二、作为复杂适应系统的网络舆论 三、网络舆论的非线性发展 第二节 人肉搜索与自组织理论 一、案例:“铜须门”事件 二、自组织理论基本原理及发展过程 三、自组织理论在社会科学及传播学中的应用 四、利用自组织理论研究人肉搜索现象 五、启示和思考第三章 网络条件下的信息演变 第一节 恐慌传播的自组织临界模型 一、案例:蛆橘 二、恐慌传播的特征 三、复杂系统中的风险机制 四、自组织临界状态与沙堆模型 五、自组织临界状态的社会普适性与启示 六、自组织临界状态对恐慌传播的启示 第二节 “都市传说”形态的谣言传播方式 一、案例:河源儿童失踪事件 二、谣言的传播 三、“都市传说”的传播方式 四、结语 第三节 媒介传播的内循环反应 一、案例:三鹿毒奶粉事件 二、媒介内循环模式 三、新媒体时代的循环反馈第四章 网络条件下的群体行为 第一节 群众协同行为的形成范式 一、案例:“家乐福”事件 二、从舆论的产生过程及协同行为的形成过程分析家乐福事件 三、对群体行为控制的反思及对策 第二节 舆论潮中的集合行为 一、案例:瓮安事件 二、集合行为与“信息流” 三、群体性事件发生所需要的条件 四、集合行为及信息流理论的启示 第三节 公众情绪转向的原因 一、案例:厦门PX事件始末 二、J曲线理论和突变理论 三、公众情绪转向或突变的原因 四、公众情绪转向诱因对政府的启示 五、结语 第四节 社会群体行为的“相变” 一、案例:甲型H1N1流感与“非典”暴发时我国公众反应之比较 二、“相变理论”概说 三、“相变理论”与社会群体行为 四、有关社会危机事件防范、解决的一些思考第五章 网络舆情管理的世界经验 第一节 韩国网络实名制实施前后 一、韩国互联网概况 二、实名制实背景 三、韩国网络实名制推行进程 四、反应及影响 五、韩国网络实名制评介 第二节 伊朗网络舆情管理的得失 一、网络在2009年伊朗大选中的作用 二、伊朗政府对国内网络的态度 三、伊朗网络舆情管理的得失 第三节 澳大利亚网络过滤计划的搁浅 一、澳大利亚互联网概况 二、网络过滤计划出台的背景 三、网络过滤计划搁浅的原因 四、对澳大利亚网络措施的评介 第四节 我国网络传播与国家安全研究综述 一、我国网络发展概况 二、我国网络传播与国家安全领域的研究进展参考文献后记
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书籍介绍
这本由高红玲主编的《网络舆情与社会稳定》运用复杂适应性系统的研究方法,从整体上对网络舆情机制进行了深入分析,探索了网络传播的新特点,提出了一系列网络舆论引导的新思路。比如,在“把关人”角色失去原有的强大作用后,昔日的“管理者”能否从被动的“把门人”转变成积极主动的“关系者”,用恰当的方式协调各方的利益冲突和价值观分歧,从而构建一个“和而不同”、文明健康的网络环境;互联网生而自治,在自治中成长,靠开放协议、扁平结构、自愿互联、资源共享而走遍世界,在治理时能否利用和遵循“自组织”的规律,既保护其特色又成功地对网络的内容和结构加以引导……本书每一节先介绍典型案例,然后运用复杂适应性系统的相关理论对案例加以分析,由此提出了许多解决问题的新思路。
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- 网友 曹***雯:
为什么许多书都找不到?
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:9分
主题深度:4分
文字风格:8分
语言运用:3分
文笔流畅:4分
思想传递:5分
知识深度:7分
知识广度:7分
实用性:5分
章节划分:6分
结构布局:5分
新颖与独特:7分
情感共鸣:7分
引人入胜:4分
现实相关:4分
沉浸感:3分
事实准确性:7分
文化贡献:6分