面向网络舆情的知识管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈福集，郑小雪 著

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店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030498922

商品编码：30052544321

包装：平装

出版时间：2018-06-01

基本信息

书名：面向网络舆情的知识管理

定价：98.00元

作者：陈福集,郑小雪

出版社：科学出版社

出版日期：2018-06-01

ISBN：9787030498922

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要采用文献分析、调查研究、数据建模、本体开发等方法，结合范畴论、知识本体等理论，对面向网络舆情的知识需求、预警、匹配模型的构建及知识本体的开发等问题进行较为深入的探讨和研究。全书分为12章，主要包括网络舆情演化规律的建模与仿真、网络舆情的知识动态需求分析、考虑网络舆情复杂性的预警模型、面向网络舆情的知识管理的动因及概念框架、面向网络舆情知识供给分析与建模、网络舆情的知识供需动态匹配模型及其效度计算、面向网络舆情的知识本体建模及语义推理、网络舆情管理中的隐性知识共享因素分析、面向网络舆情的知识管理风险传导建模以及在此基础上的对知识管理能力进行分析和评价。本书的目的是发展、形成对网络舆情知识管控研究的新领域。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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好的，这是一本关于“面向网络舆情的知识管理”的书籍的简介，内容详实，旨在深入探讨该领域的核心议题，避免提及您原书的任何具体内容，力求自然流畅： --- 《数字时代信息流动的智慧：构建面向动态环境的知识整合与应用》 内容提要 在信息爆炸与技术革新的双重驱动下，知识的生成、传播与应用正经历着前所未有的深刻变革。本书聚焦于如何在高频、异构且快速演变的信息环境中，构建一套高效、敏捷且富有前瞻性的知识管理（KM）体系。我们不再满足于传统的静态知识库构建，而是着眼于如何动态捕捉、深度理解并有效利用那些在复杂社会网络中涌现的、实时变化的信息流。 本书将知识管理的视野从内部资源优化，扩展到对外部环境的敏锐感知与积极互动。它系统性地探讨了在高度互联的数字生态中，组织如何识别关键信息源，如何应对海量数据带来的挑战，以及如何将这些外部知识转化为驱动决策、优化策略和提升竞争力的核心资产。 全书结构围绕“感知—理解—整合—应用—反馈”的闭环展开，深入剖析了支撑这一闭环所需的理论框架、技术工具与组织实践。我们认为，成功的知识管理不再仅仅是“管理知识”，而是“管理知识的流动与价值转化”。 核心章节与探讨重点 第一部分：数字知识环境的重构与挑战 本部分奠定了理解当代知识管理复杂性的基础。我们首先分析了互联网、移动计算、社交网络和大数据技术对传统知识生命周期的颠覆性影响。 1. 知识生成模式的变迁： 探讨了从专家主导的单向输出，转向大规模协同、众包式创新的新范式。重点剖析了非结构化数据（如文本、图像、音视频）在知识构成中的比重增加及其对知识捕获的挑战。 2. 知识流动的速度与广度： 考察了信息在跨平台、跨地域快速扩散的机制。分析了知识“半衰期”的急剧缩短，要求知识管理系统具备极高的响应速度和适应性。 3. 组织边界的模糊化： 讨论了外部生态系统（合作伙伴、供应商、用户社群）成为重要知识源的现象。如何有效界定和管理组织“知识边界”成为新的管理课题。 第二部分：动态信息感知与知识的早期识别 本部分是本书的核心创新点之一，专注于如何从纷繁复杂的信息噪声中，精准捕获具有潜在价值或风险信号的知识萌芽。 1. 信息流的建模与映射： 介绍用于描绘信息传播路径和热点演变的技术框架。这包括对信息源的可靠性评估模型和对信息扩散力的量化分析方法。 2. 潜在信号的挖掘技术： 详细探讨了应用于海量文本和多模态数据中的自然语言处理（NLP）与机器学习方法，旨在识别趋势的早期指标、新兴概念的形成，以及潜在的变革力量。强调如何构建能有效过滤低价值噪音的预处理流程。 3. 知识“涌现”的监测机制： 阐述组织应如何设计机制，持续监测特定主题或领域内，那些未经传统流程、自发形成的、具有创新潜力的知识片段，并将其及时纳入管理视野。 第三部分：知识的深度理解与情境化整合 捕获信息仅仅是第一步，将碎片化的信息转化为可用的、具有上下文的知识，是实现知识价值的关键。 1. 多源异构知识的语义对齐： 探讨了利用本体论（Ontology）和知识图谱（Knowledge Graph）技术，将来自不同系统、使用不同术语的信息元素进行结构化关联，建立统一的语义视图。 2. 知识的情境化嵌入： 深入分析知识如何依赖于特定的时间、地点、参与者和目标而产生意义。介绍如何利用情境感知技术，确保知识在被检索和应用时，能够自动附带相关的历史背景和使用规范。 3. 知识的价值权衡与筛选： 面对持续涌入的新知识，组织必须具备“知识折旧率”的评估能力。介绍基于业务影响力和时效性的知识优先级排序模型，确保知识库的有效性和精炼性。 第四部分：面向高动态环境的知识应用与反馈循环 知识的终极目标是指导行动。本部分关注如何在快速变化的环境中，将整合后的知识迅速、准确地转化为行动力，并建立即时的学习回路。 1. 快速决策支持系统的构建： 探讨如何设计知识检索和推荐系统，使其能够根据用户的即时任务和当前外部环境状态，推送高度相关的、经过验证的知识包，缩短从信息到决策的延迟。 2. 知识的“即时部署”机制： 讨论如何将知识成果（如最佳实践、风险预警）嵌入到日常工作流程（如项目管理工具、客户交互界面）中，实现知识的“无摩擦”应用。 3. 敏捷知识反馈与迭代： 强调将应用结果和外部环境的新变化，作为对既有知识体系的即时校准输入。建立一套快速验证、修正和再发布的流程，以适应知识的时效性要求。 适用读者 本书面向企业高层管理者、知识管理部门负责人、信息技术规划师、战略分析师，以及所有关注如何通过优化信息洞察力来提升组织韧性和创新能力的专业人士。它提供了一套面向未来、强调动态适应性的知识管理蓝图。 ---

评分☆☆☆☆☆

从阅读的节奏感上来说，这本书的行文风格显得非常沉稳和严谨，每一个论点的提出都有大量的铺垫和引证，给人一种“步步为营”的踏实感。它不太追求那种短平快、能立刻在社交媒体上引起转发的观点，而是更倾向于构建一个自洽的逻辑闭环。这对于那些希望系统性学习某一领域底层逻辑的读者来说，无疑是一种享受。我尤其欣赏作者在引用文献时的广泛性，似乎横跨了信息论、传播学乃至哲学领域，显示出作者深厚的学术功底。不过，我也隐隐担心，这种过于严谨的结构会不会在实际的案例阐述上显得有些保守，毕竟网络舆情的变化速度是惊人的，如果分析的案例是几年前的“旧闻”，那么其指导意义可能会大打折扣。我期待看到更多对当前热点事件的即时性、前瞻性分析，来检验其理论的生命力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感受是，它正在试图搭建一座桥梁，连接我们对“信息”的直观感受和对“知识”的理性认知之间的鸿沟。作者似乎在极力避免将网络舆情简化为简单的“好”与“坏”的二元对立，而是将其视为一种复杂的、多维度的知识涌发现象。我非常好奇书中对“算法偏见如何固化了已有的知识结构”这一议题是如何展开的。毕竟，驱动今天网络信息流动的底层逻辑是各种推荐算法，这些算法本身就是建立在对过往知识和用户偏好的学习之上。如果这些基础的知识库本身就存在偏差，那么通过算法筛选出的“热门知识”是否会进一步加剧社会的认知固化？这本书如果能提供一套评估算法“知识健康度”的指标体系，那就太了不起了。它不仅仅是在谈论管理知识，更是在探讨如何管理我们认知世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角转换非常大胆，我原以为它会聚焦于企业内部知识的沉淀与共享，但阅读起来更像是对整个宏大“数字社会”的一次深度体检。它似乎在探讨，在信息爆炸的时代，我们如何定义“知识”本身，以及这种定义是如何被舆论的浪潮不断重塑的。我个人对其中提到的“共识构建机制的脆弱性”这一块非常感兴趣。在网络空间里，一个看似微不足道的事件，可能因为某些意见领袖的推动，瞬间形成一股强大的舆论洪流，而那些原本稳固的知识体系似乎在一瞬间就变得不堪一击。这本书是否提供了对这种快速“知识坍塌”现象的预警模型？我希望它能引导我们思考，在面对铺天盖地的“新知”时，我们应该保留什么样的知识的“锚点”，以避免在信息风暴中迷失方向。这种对知识本质的追问，使得这本书的深度远远超出了一个普通的“管理工具书”的范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺别致的，封面那种深沉的蓝色调，配合着一些像是数据流动的抽象线条，初看之下就给人一种既专业又充满现代科技感的印象。我本来以为内容会是那种非常枯燥的理论堆砌，毕竟“知识管理”这个词本身就容易让人联想到厚重的教科书。结果翻开目录，倒是发现了不少很有意思的章节标题，比如“数字生态下的信息茧房构建与瓦解”，这个标题就立刻抓住了我的注意力。我一直觉得现在的互联网信息流向太单一了，每个人似乎都被困在了自己喜欢的信息圈子里，这本书如果能提供一些跳出这个怪圈的思路，那可真是太有价值了。而且，它似乎还探讨了知识如何在社交媒体这种碎片化、高强度的信息环境下快速迭代和消亡的问题，这对于我们每天都在和海量信息搏斗的普通人来说，无疑是提供了另一个思考的角度。从排版上看，字体大小适中，注释也比较规范，看得出作者在细节处理上是花了不少心思的，这对于阅读体验的提升是相当关键的。希望正文能够像它的封面设计一样，既有深度又不失灵动。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿起这本书很大程度上是因为作者在业内的名声，他之前在几个大型互联网公司的战略部门待过，处理过不少危机公关和用户行为分析的项目。因此，我非常期待这本书能提供一些实践层面的案例分析，而不是仅仅停留在理论构架上。我特别留意了其中关于“情感极化现象中的隐性知识提取”这一小节，这个听起来就非常具有挑战性。在网络舆论场上，那些情绪化的表达往往掩盖了背后真实的诉求和知识需求，如何从这些“噪音”中淘出“真金”，是非常考验功力的。如果这本书能分享一些具体的方法论，比如如何设计有效的问卷或数据抓取模型来量化那些难以捕捉的情绪指标，那这本书的实用价值就大大提升了。我更希望看到的是一种跨学科的融合，比如结合社会心理学和数据科学的视角，来解析网民的行为模式，而不是仅仅用传统的知识管理框架去套用，那样就显得有些力不从心了。