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| 編輯推薦： |
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首先，本书可以向政府相关部门推广，作为突发事件管理部门和业务部门的参考；其次，本书可以向新闻传播、公共管理等学术领域推广，一直以来，突发事件传媒预警仅仅是一个学术概念，而由于数据、技术、政策等原因而并未探索出一条可行的路径，本书第一次将此概念具象化，并提供了完整的技术路径和应用示范；*后，本书可以向理工、管理和文科的大学生推广，本书所涉及到的数据、技术和案例均经过表达上的精心打磨和设计，其中不少案例所涉及的内容和方法在国内现已出版的相关书籍中鲜有介绍，让懂技术的学生有收获，让文管的学生能看懂。
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| 內容簡介： |
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本书结合项目实践，首先讨论了风险社会视域下突发事件预警与媒体责任，确定了我国突发事件传媒预警的必要性与可行性，并对突发事件传媒预警的国内外相关研究现状进行了系统性的梳理；其次，在人工智能与大数据相关技术及其典型应用的基础上，本书对突发事件传媒预警的核心概念与顶层设计进行了详细阐述，介绍了突发事件传媒预警的关键技术并明确指明其具体的实现路径；通过课题组积累的海量媒体大数据，本书重点解决了“用什么、怎么用”人工智能的相关技术，对突发事件进行了深度数据挖掘，从而获得不同突发事件的时空分布规律和风险演化模式；*后，结合自然灾害、事故灾难、公共卫生和社会安全四类典型事件，对我国的突发事件传媒预警提出针对性的策建议与应用示范。
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| 關於作者： |
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王然，毕业于华中科技大学人工智能与自动化学院，通过本科（电子信息工程）、硕士和博士（人工智能）三个阶段的系统学习和训练，熟悉掌握了大数据时代采集和处理信息的方法，并精通概率统计、机器学习领域的核心算法，通过大量阅读国内外的学术论文在该领域积累了较强的理论知识，此外，通过研究生阶段的项目实践获取了较强的工程实践能力和丰富的项目实战经验，并作为主要完成人参与863国家高技术研究发展计划、国家自然科学*、国家社会科学重点*等多个研究项目。进入高校工作后，在主持和完成一项国家和两项省部级科研项目的基础上，结合《人工智能与数据科学》、《计算广告》和《交互设计》等课程准备和教学实践经验，探索出了一条学科融合、数据驱动和技术辅助的传播学研究和实践路径。
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| 目錄：
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第一章绪论/1
一、风险社会视域下突发事件预警与媒体责任/1
二、我国突发事件传媒预警的必要性与可行性/18
三、突发事件传媒预警的国内外相关研究现状/24
第二章突发事件传媒预警的关键技术与典型应用/43
一、人工智能技术与应用/43
二、数据挖掘技术与应用/55
三、复杂网络技术与应用/65
第三章基于传媒大数据的突发事件静态数据挖掘/73
一、基于自然语言处理的事件分类与信息抽取/73
二、突发事件时间分布特征的提取与统计分析/112
三、突发事件空间分布特征的提取与统计分析/132
四、基于多源大数据的突发事件本体数据挖掘/152
第四章基于传媒大数据的突发事件风险传播模式/165
一、不同突发事件之间的关联分析与风险演化/165
二、基于图论的突发事件风险演化建模与分析/179
三、社交媒体中突发事件报道的传播效果预测/197
第五章突发事件传媒预警的对策建议与应用示范/205
一、暴雨洪涝类突发事件的传媒预警应用策略/205
二、公共卫生类突发事件的传媒预警应用策略/215
三、环境污染类突发事件的传媒预警应用策略/223
四、刑事案件类突发事件的传媒预警应用策略/234
五、人工智能路径下突发事件传媒预警的局限性/244
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| 內容試閱：
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突发事件，指事发突然并可能造成严重社会危害，需采取措施紧急应对的事件。我国正处于经济与社会转型的加速期，自然灾害、公共卫生、事故灾难和社会安全等各类突发事件时有发生，单一突发事件所引发的链式连锁反应风险增加，给我国的社会安全与人民生活带来了巨大影响。科学的突发事件预警机制有助于及时更改风险演进路径，切断其进一步演化为高风险事件的可能性。随着新媒体时代的到来和信息技术的发展，信息的流通速度大大加快，媒体的职责已不再局限于“事后报道”，而是应着眼于“事前预警”，很多危机如果能在其萌芽状态即迅速预警、高度重视、果断处置，其负面效应会小得多。然而，传统突发事件信息的出处相对单一，彼此之间缺乏关联而难以发挥数据全部的价值。随着互联网、人工智能、大数据等技术的迅猛发展，以及突发事件的相关报道越来越多地出现在了社交媒体上，让我们看到了突发事件传媒预警的可能性。本书从突发事件传媒预警的必要性和可行性出发，通过梳理人工智能与大数据的相关技术，试图从技术的角度探索突发事件时空分布与风险演化的内在规律，并最终提出一条突发事件传媒预警的可能路径。全书共分为五章，结构如下：第一章为绪论，论述了突发事件传媒预警的必要性和可行性，并在现有的文献基础上分析了相关的国内外研究现状；第二章论述了人工智能、数据挖掘和复杂网络三种智能技术及其概念特征、发展历程、典型应用，它们是突发事件传媒预警的技术基础；第三章以突发事件大数据为基础，从不同角度进行了静态数据挖掘与分析实践，包括突发事件的时空分布特征提取与统计分析，并以暴雨为例，从多源大数据中挖掘突发事件的本体规律；第四章试图利用图论等工具进行数学建模，分析不同类型突发事件之间的关联特征与风险演化规律，从而挖掘突发事件的内在风险传播模式；第五章以不同的突发事件为例，提出相应的传媒预警策略，*后探讨了突发事件传媒预警仍需面临的困难和挑战。书中各章节列出了主要的参考文献，在此对索引文献中的作者和出版机构表示感谢。华中师范大学新闻传播学院的喻发胜教授、张振宇副教授在作者职业生涯之初给予了宝贵的学术支持与灵感启发。本人的三位研究生和三位本科生参与了研究和本书的编写工作，他们分别是孙楚蕾、王诗月、王诗盼、马世拓、李鹏坤和陈奥威。本人在研究过程中得到了华中科技大学新闻与信息传播学院领导和同事们的大力支持。本书的出版，得到了华中科技大学出版社杨玲老师和唐梦琦老师的大力帮助和支持，在此一并表示衷心的感谢。本书为*人文社会科学研究青年*项目“人工智能路径下突发事件的传媒预警机制与应用研究”（17YJC860023）的阶段性成果。需要注意的是，由于本书中涉及的突发事件数据大多来源于社交媒体平台，且海量数据的清洗和结构化过程繁杂，并非我国突发事件的全样本数据，因而结论与实际情况可能存在一定的偏差。但该研究是对突发事件传媒预警的一次有益尝试，希望给予未来的研究以一定的启发。此外，作者自认才学疏浅，水平有限，更由于时间及精力所限，书中难免有错误和疏漏之处，恳请读者批评指正，若能不吝告知，更将不胜感激。
突发事件，指事发突然并可能造成严重社会危害，需采取措施紧急应对的事件。我国正处于经济与社会转型的加速期，自然灾害、公共卫生、事故灾难和社会安全等各类突发事件时有发生，单一突发事件所引发的链式连锁反应风险增加，给我国的社会安全与人民生活带来了巨大影响。科学的突发事件预警机制有助于及时更改风险演进路径，切断其进一步演化为高风险事件的可能性。随着新媒体时代的到来和信息技术的发展，信息的流通速度大大加快，媒体的职责已不再局限于“事后报道”，而是应着眼于“事前预警”，很多危机如果能在其萌芽状态即迅速预警、高度重视、果断处置，其负面效应会小得多。然而，传统突发事件信息的出处相对单一，彼此之间缺乏关联而难以发挥数据全部的价值。随着互联网、人工智能、大数据等技术的迅猛发展，以及突发事件的相关报道越来越多地出现在了社交媒体上，让我们看到了突发事件传媒预警的可能性。
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