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第250章 大数据的应用（第2页）

所以在杨振问了一句，“如果反动势力用这种方式和套路，从传播学角度，去渐次颠覆我们的传统文化，我们在文化防御和抵制文化入侵方面，有多少有效措施？”

没有人回答。

但几乎所有人都心知肚明的有个相同的答案，那就是江河决堤，一泻千里，真的拦都拦不住！

老夏没有说话，却自始至终都在默默观察着。

虽然一个数据模型，还远远不足以表现出来这一过程中，一些细节上的东西，比如张锋和那种至今他都无法理解的窃听装置。

但是不得不说，就算没有这些后手，单纯靠嘉禾传媒在舆论导向上的精准引导和把控，方安琪虽然不至于如此快就被掀倒在地，却依旧改变不了最后的结局。

区别，仅在于可能会晚一点儿罢了！

由此可见，这种大数据上的采集和分析，是完全超越人类预见能力的，这个数据中心，也绝对是相关于未来网络传播类学科的一项前瞻性工程。

杨振没有再说其它的，而是紧接着，就把这次他在新生开学典礼上的发言，以及因此而引发的舆论扩散，给导入了数据模型。

海量的数据，经过模型采集、归类、转化、分析，很快就整理出了一个大概的雏形。

正面的、负面的、引导鼓动性的、看热闹不嫌事儿大的……在这个模型之下，几乎都无所遁形。

虽然算不上精准精准，但落在专业传媒人士眼里，还是很容易就能通过二次解读，滤清每一类脉络的。

这要是再综合一下ip地址，那对于网络信息的管控而言，威力可就大了去了……

什么网络水军、人肉搜索、造谣抹黑啥的，在这儿，就跟站在阳光下是没有多大区别的。

不是夸张，而是事实！

杨振用领先时代的算法，去进行构建和解析，去梳理管控还处于互联网初期阶段的舆论环境，那真的无异于是降维打击！

但这事儿他随手就能做出来，对于在场的很多专家教授，尤其是信管办的人来说，可就是真的大开眼界了。

以后有了这玩意儿，那不管是维护网络环境，还是保障网络安全，甚至是应对突发性舆情的时候，该如何去疏导，无疑就等于是一大利器。

社科院的赵书同院士深感震惊，“这对于以后我们宣传以及信息产业部门的工作，可是太有利了，对于打破囿于偏见、被操纵甚至是欺骗，简直跟火眼金睛也没有多少区别了。”

中传的谭凯教授则轻轻吐出了四个字，“晕轮效应！”

站在他旁边的同事王晓伟颔首而笑，深表赞同，“对，站在传播学的角度上看，有了这个模型，所谓的晕轮效应，几乎就起不到太大作用了。”

什么是晕轮效应？

说白了，就是以偏概全。

最典型的例子就是广告了，无限放大产品的优点，通过专家或者明星代言，让你相信这是真的。

这是最简单的晕轮效应。

晕轮嘛，其实就是太阳、月亮在特殊天气下形成的光环。

所以，晕轮效应也叫光环效应。

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