飞虎出征百度影音

简介

　　第二，议程设置失灵。新任领导刚上任，却没有提出让民众有感的重大改革行动，欠缺议程设置能力，迄未展现其领导能力，无法主导政治议程，反而任由蓝白“在野”党主导议题引领风潮。

年终将近，权威经济数据尚未全部发布，但网络上的所谓“经济解读”已提前升温。网络信息监测平台显示，近30天围绕“中国经济”“经济形势”的内容显著增加。这些内容长什么样？来看记者调查。

关于“经济形势”的话题在网上到底有多大“声量”？记者启用网络信息监测系统，把时间窗口锁定在最近30天，设定“中国、经济、发展、数据”等几个核心词，对全网公开内容做了一次抓取。

经过去重和分类，一个月内，全网与经济有关的原创文章和视频内容超过2000万条。其中“经济+市场”“经济+数据”这两类关键词组合，声量最大、占比最高，同时，“明年”“普通人”“政策”等词也是讨论的焦点。

把这2000多万条样本按情绪倾向划分，可以发现：同样讨论经济话题，网络表达明显呈现不同走向。

进一步拆解后，记者又在这些内容中看到截然不同的叙事风格：

第一种是相对理性的信息表达。这类内容的特点是以事实为主，以观点为辅，它们的标题通常中性，内容里会引用官方统计，发布时间也大多与官方数据的发布节奏一致。

另一种则明显偏向情绪化的观点表达。它们的标题更像情绪口号，先把危机感摆在读者面前。内容结构上，这类帖子往往用“财富大收割”等强烈表述营造紧张氛围。

同时，大数据发现，当内容呈现“有图有数”的外观，再叠加短视频的传播影响，它的传播速度会明显加快，较普通资讯类内容快上3到5倍。

清博智能负责人 郎清平：广大网民浏览互联网的第一需求就是获取资讯。一些危言耸听的标题和内容来对大众产生一定的吸引力，传播力更强。

有数据就有真相？

经济数据被“算法选择”

不少人有个朴素判断：只要“有图有数、有来源标注”，结论就更可靠。可当记者顺着几组被大量引用的“中国经济数据”往回查时却发现，这些数字背后常常藏着一连串的“算法选择”。

记者带着几篇传播较广的解读“中国经济”的网络文章，走进中国社会科学院，邀请到长期研究统计学和劳动经济学的两位专家，一起做了一场“数据诊断”。

在网上有不少关于“中国和美国经济走势”的论断，比如这句“2023年第二季度，中国GDP年化增长率只有3.2%，而美国接近6%”，而当季官方发布的中国GDP同比增速是6.3%，和3.2%完全对不上。继续往下翻原始报道，发现源头是一家美国媒体。

中国社会科学院国家全球战略智库综合研究部部长 刘仕国：这篇报道用中国一个季度的增速来推中国全年的增速。一个国家的经济增速是起伏波动的。而且它的年化是用季度的增速乘以四，算法和采样点都不具代表性，确实可以误导公众。

口径没有说明，算法没有解释，但读者看到的，报道把能制造经济落差的数值刻意算出来，大众很容易被这种“伪数据”带偏认知。

还有一张传播很广的消费图表，图表显示多个城市女性人均月消费几乎是男性的两倍，图表配色讲究、字体专业、图例清晰，看起来可信度极高。可查询这些城市发布的官方数据，逐一比对数据后发现了明显异常：图中标注的城市人均消费额，远远超过了当地公布的人均可支配收入。专家表示，这份数据既没注明调查方法和样本量，又和官方数据存在严重偏差，其真实性必须高度怀疑。

调查梳理发现，这类打着“权威来源”旗号，实则混淆统计口径的操作并非个例。而这也并不只是“数据统计偶然出错”，更像是发布者为了特定结论而做的刻意算法选择。

情绪化内容背后

究竟谁在影响公众判断？

在一个月内出现的2000多万条经济相关内容里，谁在发声，又是谁在持续影响公众判断？进一步梳理后，记者勾勒出一张“内容发布者画像”。

监测显示，2000多万条经济类原创内容中，来自统计部门、权威机构、主流媒体等信源的比例约占20%。这意味着，网络上大量经济内容来自非官方渠道，来源、口径和可信度不易判断。

继续追踪那些频繁发布情绪化内容，甚至混淆统计口径的账号，记者发现它们有几个共同特征：

第一，有一些账号是突然冒出来的新号。这些账号注册时间不长，但一上线就密集发布“消费能力拖后腿”之类的内容。更新很快、话题很猛，可点进主页一看，账号介绍简单，也说不清自己是谁、数据从哪儿来。

第二，有些账号喜欢“换壳”。今天叫一个名字，过段时间换又一个名字。头像换、身份也换。

第三，一部分情绪化内容背后，往往对应着明确的变现路径。它们通过制造强烈情绪吸引关注，再将获得的流量导向付费入口，其底部常出现课程推广或社群引导的链接，账号主页还设置了商品橱窗，甚至提供收费咨询服务。

为什么“伪数据”总能刷屏？

那么，为什么这些“伪数据”总能刷屏？顺着这些帖子往下追，记者发现它们之所以跑得快，是有几股力量在同时推着走。

通过大数据梳理传播“伪数据”的视频和文章评论区，往往能看到大量情绪化评论。对比官方数据发布的评论区，这类“伪数据”相关内容的评论区氛围明显更“激动”。而平台上这种高浓度情绪的聚集，正悄悄助推“伪数据”的扩散。

中国人民大学新闻学院教授 赵云泽：平台算法对“伪数据”很难鉴别，但是这些“伪数据”恰恰会唤起特别高的受众情绪，从传播学上来讲，情绪唤起度越高，传播的动力也就越强。互动量高，点赞评论转发就会高，那么就会转发得更广。

在“伪数据”的病毒式传播链条中，记者还注意到：大量传播帖都在用同一套固定说法，不少账号更是直接不加核实地照搬内容，仅做简单修改就再次发布。“伪数据”的传播链路环环相扣，需要我们多去鉴别。