网络素养公开课笔记(三)

    网络素养公开课笔记(三)

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息管理与信息系统 1122班201211671218 戚水仙


第四章:如何避免“刻板印象”

1.如何避免“刻板印象”

形成的类型:a:性别 b:地域 c:教育

弱者变弱,强者变强  弱者变强,强者变弱

2.建构“刻板印象”主体变化以及后果:

刻板印象形成的社会心理:缺乏理性社会认知,加剧阶层对立敌视。

3 . 如何避免“刻板印象”

 A:在媒介内容层面上,警惕“群体协同过滤”现象

 B:在媒介形式层面,使用不同的偏向的媒体

 C:在日常生活中,体验被污名群体生活

 D:被污化者主动进行公共表达

4.收获以及感悟:

换位思考,无论什么时候我们要学会换位思考,不要只占在自已的角度上思考问题。同时我们要用于说出自已的心声。


第五章  互联网假新闻:辨识与应对

1.互联网假新闻的主要特征

1、传播主体的失实:被策划或制造出来的新闻事件——网络推手们顺应网,民心理而为之,往往真假难辨。

2、传播过程的失实:新闻事件失实失真的细节在网络的人际传播过程中被,扭曲放大,不负责任的媒体报道使之进一步被强化。

2.网络假新闻的传播模式

1、虚假信息通过互联网三种传播平台:论坛、微博、微信快速地进行共享式传播;并且互相浸透。

2、互联网假新闻之所以最终成为“新闻”,是因为新闻,媒体的介入并进行报道。媒体报道后又通过网络进,行再次传播,所谓“以讹传讹”。

3、由于网络传播的不确定性,因此不实新闻更容易被,放大、更可能在短时间内造成负面影响。

3.网络假新闻兴起的原因

一、互联网假信息的制造者,出于耸人听闻、哗众取宠的目标,或者基于利益需求的驱动,故意造假,并且主动发布和传播此类假信息。例如眼癌宝宝妈妈跪拜事件

二、网络平台对于假新闻的传播推动力:

 论坛:易于群体极化,无序问责。其中群体极化是个人在群体中受到意识地,大范围地走向极端行为的一种社会反应。

 无序问责:由于缺乏外界的伦理道德或法律约束,论坛上的言行易偏于极端和非理性,仇富、仇腐、仇官,凡涉及官员与企业家的事件,常常不问“青红皂白”进行批评和指责。

4.微博:积极介入的螺旋式传播

微博使用者积极介入信息传播,使得信息传播的普及率变得更高;再次传播概率和信息被加工的可能性也增强;信息传播方式变得更加随意,更

碎片,形成 “螺旋式”传播方式。因此谣言在微博中的传播速度极快。

5.微信:可信度较高的”选择性交往“

私密性强、准实名制,属于“熟人社会”的人际传播。传播者之间可以进行选择性交往。信息传播的可信度较高。

6.传统媒体的”弱把关

1、假新闻事件均往往能引起公众的强烈关注,主要因为其新闻事实与社会公德、社会伦理相关,因而极易进入媒体的“议程设置”。

2、许多媒体都建立了”社会报料人“的信息源系统,但是,不经核实的信息源往往成为虚假新闻的陷阱。某些传统媒体与网络推手有意无意形成假新闻的“合谋”。

3、对于网络信源,即使有记者的再采访与核实,却没有事件细节的还原和第三方核实,这样的新闻仍是不合格的新闻报道,容易为”假新闻“提供孵化的温床。

7.“网民的心理需求”

1、从个体来看,由于网络的隐匿性和便捷性,新媒体更适用于个体的意见表达。

2、从群体心理角度来看,“从众”是网民集体行为的重要特征之一。群体心理学家塞奇•莫斯科维奇指出,个体在群体中会有意无意地将群体的行为方式强加于己,力求与群体保持一致,唯有如此,个体才能感到自己确实属于某个群体,从而避免遭受某种信息压力;另一方面,“群体”也成为一个逃脱社会压力的“屏障”。

8.公众可以利用常识、知识、科学规律、习俗等来观察

新闻中所提及的核心事实和边缘事实,进行辨识与质疑;

但是,在未获得专业核实之前,不要轻易否定。可向知名媒体进行举报。例:某媒体网站曾报道杨振宁的妻子翁帆的怀孕新闻,一时在网上传开,并且新闻媒体介入报道。作为网民,可以进行质疑,并通过专业的医学知识来进行判断与辨识。后来此消息经媒体机构记者调查后发现是一则假新闻。

9.在网络上主动辟谣:

1、及时发布通过常识和专业性进行辨识产生的质疑;

2、在经过媒体的新闻核实、网友核实或其他专业核实之后被证实的假新闻,要主动辟谣。

3、主动删掉原信息;并试图找到其他传播者,也请他们删掉假信息;

4、若自己进行了调查或参与调查,如实、及时地发布自己的调查过程和调查结果。

10.收获以及感悟:对于网络上的新闻,我们应理性对待,因为我们不知它们是否是真,三思而后行。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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