大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)輿論與國(guó)家治理

張志　曹艷輝

摘要：眾聲喧嘩、群體極化的網(wǎng)絡(luò)輿論給治理者帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，而大數(shù)據(jù)資源和技術(shù)將驅(qū)動(dòng)輿論研究方法的革新，進(jìn)而影響輿論引導(dǎo)機(jī)制的轉(zhuǎn)變，并促進(jìn)政府將“民意”作為一種強(qiáng)大的治理工具。大數(shù)據(jù)思維及善治理念下的輿論引導(dǎo)應(yīng)從“單向設(shè)置媒體議程”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)回應(yīng)公眾議程”，從“表層信息控制”轉(zhuǎn)向“潛在情緒引導(dǎo)”，從“運(yùn)動(dòng)式意見(jiàn)治理”轉(zhuǎn)向“對(duì)話式凝聚共識(shí)”。大數(shù)據(jù)輿論研究應(yīng)服務(wù)于社會(huì)心態(tài)調(diào)適、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)管理、公共決策協(xié)同等國(guó)家治理目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；輿論引導(dǎo)；國(guó)家治理

中圖分類號(hào)：D621.5；D035

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0257-5833（2016）08.0003—10

作者簡(jiǎn)介：張志安，中山大學(xué)傳播與設(shè)計(jì)學(xué)院院長(zhǎng)、教授；曹艷輝，中山大學(xué)行政管理專業(yè)博士研究生

（廣東

廣州510006）

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、云計(jì)算等數(shù)字化存儲(chǔ)傳輸技術(shù)的發(fā)展，人類已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)化生存時(shí)代，社交媒體上的公共表達(dá)、網(wǎng)絡(luò)搜索、消費(fèi)記錄等信息都被數(shù)字化記錄和存儲(chǔ)，構(gòu)成海量、多樣、變動(dòng)、真實(shí)的大數(shù)據(jù)。哈佛大學(xué)教授加里·金認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是一場(chǎng)“革命”，它將改變社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展方式和進(jìn)程，“無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程”。如今，發(fā)展和應(yīng)用大數(shù)據(jù)已經(jīng)上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面，被賦予提升國(guó)家治理能力的重要使命。2012年3月，美國(guó)政府公布“大數(shù)據(jù)研發(fā)計(jì)劃”，旨在提高和改進(jìn)人們從海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)的能力，發(fā)展收集、儲(chǔ)存、保留、管理、分析和共享海量數(shù)據(jù)所需要的核心技術(shù)。2015年8月，我國(guó)國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，提出未來(lái)5—10年大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用應(yīng)實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，旨在建立“用數(shù)據(jù)說(shuō)話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”的管理機(jī)制，推動(dòng)政府管理理念和社會(huì)治理模式進(jìn)步。

從新聞傳播學(xué)的角度看，以論壇、微博、微信等社交媒體平臺(tái)為代表的傳播大數(shù)據(jù)，既催生了活躍的網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)和網(wǎng)絡(luò)輿論研究的新范式，也給國(guó)家治理帶來(lái)了新的壓力和挑戰(zhàn)。輿論關(guān)系著社情民意和社會(huì)穩(wěn)定，既是國(guó)家治理的重要對(duì)象，又是提升政府治理能力的有效手段，還是評(píng)價(jià)國(guó)家治理成效的關(guān)鍵指標(biāo)。自2003年起，大量網(wǎng)絡(luò)群體事件井噴式地涌現(xiàn)出來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)在民意表達(dá)和輿論形成中發(fā)揮了重要作用，網(wǎng)絡(luò)輿論“眾聲喧嘩”、“群體極化”等特征，賦予了民眾前所未有的公共表達(dá)空間，也成為倒逼政府信息公開和依法執(zhí)政的重要?jiǎng)恿?。如何利用大?shù)據(jù)資源和技術(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)輿論的引導(dǎo)機(jī)制，提升和促進(jìn)國(guó)家治理能力的現(xiàn)代化，是本文試圖探討的問(wèn)題。

一、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿論研究方法的革新

自李普曼所著的輿論學(xué)奠基之作《公眾輿論》問(wèn)世后，“輿論”就成為政治學(xué)、傳播學(xué)中的研究熱點(diǎn)，而近十多年來(lái)在新的媒介環(huán)境、政治環(huán)境和社會(huì)環(huán)境等多重因素刺激下，網(wǎng)絡(luò)輿論更是成為傳播學(xué)、情報(bào)學(xué)、政治學(xué)、社會(huì)心理學(xué)、管理學(xué)等多學(xué)科的研究顯學(xué)。網(wǎng)絡(luò)輿論的復(fù)雜性、割裂性、變動(dòng)性給研究者和治理者帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，而大數(shù)據(jù)資源及分析技術(shù)則將為網(wǎng)絡(luò)輿論研究提供新的路徑。

（一）數(shù)據(jù)采集與抽樣方法的轉(zhuǎn)變

1936年蓋洛普采用定額抽樣方法，僅抽選3000個(gè)調(diào)查樣本就成功預(yù)測(cè)了民主黨候選人羅斯福當(dāng)選，此后，基于抽樣方式的民意測(cè)驗(yàn)作為一種科學(xué)有效的調(diào)研方式被社會(huì)普遍接受和認(rèn)可。民意測(cè)驗(yàn)內(nèi)容也逐步從對(duì)候選人的評(píng)價(jià)擴(kuò)展到公眾對(duì)社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等各類公共議題的態(tài)度和意見(jiàn)，成為科研機(jī)構(gòu)和政府部門了解社會(huì)輿論的重要方式和手段。但這種通過(guò)問(wèn)卷、電話訪問(wèn)獲取數(shù)據(jù)的方法，也存在一些局限與弊端：一是成本高、耗時(shí)長(zhǎng)、抽樣難度大，在突發(fā)公共危機(jī)事件的輿情調(diào)研中具有不可避免的滯后性；二是數(shù)據(jù)來(lái)源于被調(diào)查對(duì)象的自我報(bào)告，數(shù)據(jù)真實(shí)性受到被調(diào)查者作答意愿、記憶程度、認(rèn)知偏差等因素的影響；三是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一，從抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)量以及解釋的單一化層面上來(lái)說(shuō)，都存在著缺陷。

大數(shù)據(jù)給輿論監(jiān)測(cè)和研究帶來(lái)的重要變革之一是數(shù)據(jù)生產(chǎn)方式的改變，即人們“無(wú)意間”的網(wǎng)絡(luò)行為成為了新的數(shù)據(jù)來(lái)源——人們不是在被調(diào)查時(shí)表達(dá)觀點(diǎn)和態(tài)度，而是在網(wǎng)絡(luò)表達(dá)、交易等自然狀態(tài)中呈現(xiàn)其觀點(diǎn)和行為。這種自然狀態(tài)下生成的數(shù)據(jù)為輿論研究提供了前所未有的便利，研究對(duì)象也從“抽樣”轉(zhuǎn)向“總體”，而不必受數(shù)據(jù)獲取的時(shí)間和成本限制。無(wú)論是社交媒體上的表達(dá)行為，還是網(wǎng)絡(luò)搜索行為，或者是新聞閱讀行為等，都被以數(shù)字化的形式實(shí)時(shí)記錄，為網(wǎng)絡(luò)輿論研究提供了海量、多樣、變動(dòng)、真實(shí)的大數(shù)據(jù)。

需要注意的是，大數(shù)據(jù)中的“全樣本”不能等同于人口普查中的“全樣本”，因此對(duì)其代表性和可信度需要有客觀認(rèn)知。網(wǎng)絡(luò)傳播大數(shù)據(jù)雖然不是傳統(tǒng)意義上的全樣本，但利用其進(jìn)行研究仍具有多重意義。首先，不是所有研究都需要覆蓋全體公眾，網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)的熱點(diǎn)議題、傳播規(guī)律、網(wǎng)民心態(tài)、網(wǎng)絡(luò)輿論主體等研究問(wèn)題主要針對(duì)網(wǎng)民，針對(duì)某一網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件、某一網(wǎng)絡(luò)媒體的全數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，也能在一定程度上呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿論的特征及生態(tài)。其次，伴隨我國(guó)網(wǎng)絡(luò)使用的普及率日益提高，依托網(wǎng)絡(luò)人群進(jìn)行分析可大體覆蓋中青年主流群體。截至2015年6月，我國(guó)網(wǎng)民總數(shù)已達(dá)6.68億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率為48.8%，如果需要了解青少年公眾的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)心態(tài)，則通過(guò)大數(shù)據(jù)方法來(lái)做監(jiān)測(cè)和研究比較富有代表性。再者，大數(shù)據(jù)的樣本總體規(guī)模非常大，一定比例的個(gè)體信息噪音不會(huì)影響總體結(jié)果，只要對(duì)其數(shù)據(jù)抓取的渠道、來(lái)源及結(jié)構(gòu)性特征有整體把握，加之通過(guò)數(shù)據(jù)抓取關(guān)鍵詞的精準(zhǔn)設(shè)置、算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)清洗及多維信息匹配等方式進(jìn)行處理，可以大大提高數(shù)據(jù)的信度和效度。

（二）網(wǎng)絡(luò)輿論測(cè)量維度的多元化

從實(shí)證研究的角度看，大數(shù)據(jù)不僅方便了網(wǎng)絡(luò)輿論的數(shù)據(jù)獲取，更重要的是蘊(yùn)含了與傳播內(nèi)容、傳播心理、傳播行為、傳播關(guān)系等相關(guān)的多維度信息，為我們更大范圍、更加全面地洞察“輿論景觀”提供了新的機(jī)會(huì)。

學(xué)者陳力丹認(rèn)為，輿論的表現(xiàn)是多樣的。以言語(yǔ)形式的表達(dá)，構(gòu)成顯輿論；以情緒形式的表達(dá)，構(gòu)成潛輿論；以規(guī)模行為的表達(dá)，構(gòu)成行為輿論。在他看來(lái)，“潛輿論”不是一般的純粹個(gè)人的情緒性意見(jiàn)，它預(yù)示著多數(shù)人的預(yù)存立場(chǎng)，并有可能進(jìn)一步形成顯輿論。網(wǎng)絡(luò)傳播大數(shù)據(jù)，對(duì)監(jiān)測(cè)和研究這三種輿論均有積極作用。

1.顯輿論

英國(guó)《大不列顛百科全書》將輿論定義為“社會(huì)上值得注重的相當(dāng)數(shù)量的人對(duì)一個(gè)特定問(wèn)題表示的個(gè)人意見(jiàn)、態(tài)度和信念的匯集”，學(xué)者羅坤瑾綜述前人有關(guān)“輿論”的各種定義后認(rèn)為，“網(wǎng)絡(luò)輿論是在互聯(lián)網(wǎng)上傳播的對(duì)某一焦點(diǎn)事態(tài)所表現(xiàn)出的多數(shù)人的有一定影響力的共同意見(jiàn)或言論”?？梢?jiàn)，學(xué)術(shù)界對(duì)輿論的界定主要包括“公開談?wù)摰慕裹c(diǎn)議題”和“有影響力的意見(jiàn)表達(dá)”兩個(gè)方面，可稱之為“顯輿論”。

互聯(lián)網(wǎng)的興起打破了傳統(tǒng)媒體的話語(yǔ)壟斷，對(duì)整個(gè)輿論生態(tài)的改變具有顛覆性意義，公眾可以在網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)中活躍表達(dá)，而不必被主流媒體所建構(gòu)的輿論所代表，也不用過(guò)度考慮“意見(jiàn)氣候”、進(jìn)而退縮為“沉默的大多數(shù)”。更重要的是，網(wǎng)民所有的意見(jiàn)表達(dá)都可以被數(shù)字化記錄、保存和提取，成為可供分析的輿論數(shù)據(jù)，如BBS、微博、微信、新聞跟帖等UGC平臺(tái)上留下了數(shù)以億計(jì)的“意見(jiàn)”數(shù)據(jù)，搜集、提取、分析、呈現(xiàn)這些數(shù)據(jù)便可研究輿論。具體來(lái)說(shuō)，我們可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義分析、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等手段，描述網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)中的議題分布（熱門詞、關(guān)鍵詞）與意見(jiàn)分布（支持/反對(duì)/中立），以及從歷史角度追溯其議題與意見(jiàn)分布的變化。

2.潛輿論

除“顯輿論”外，“潛輿論”在網(wǎng)絡(luò)輿論的生成和演變中也十分重要，一個(gè)熱點(diǎn)新聞事件加上一種強(qiáng)烈的情緒表達(dá)，就可能成為點(diǎn)燃網(wǎng)絡(luò)輿論的導(dǎo)火線，甚至?xí)l(fā)網(wǎng)絡(luò)群體性事件或線下抗?fàn)幮袨?。曼紐爾·卡斯特在《憤怒與希望：網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的社會(huì)運(yùn)動(dòng)》一書中提到，社會(huì)化媒體促使社會(huì)運(yùn)動(dòng)，不僅和個(gè)人經(jīng)歷相聯(lián)系，在傳播過(guò)程中也和情緒相關(guān)。比如近年來(lái)躲貓貓（2009年）、宜黃拆遷（2010年）、我爸是李剛（2010年）、郭美美“紅會(huì)炫富”

（2011年）、“表哥”楊達(dá)才（2012年）、李天一案（2013年）等網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件，戲謔、憤怒、怨恨等負(fù)面情緒激發(fā)了網(wǎng)友的普遍關(guān)注和批判行動(dòng)。

在上述網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件中，網(wǎng)絡(luò)社交媒體不僅是觀點(diǎn)的“集散地”，也是情緒的“發(fā)泄場(chǎng)”，網(wǎng)民通過(guò)文字、表情符號(hào)、惡搞圖片等方式進(jìn)行情緒性意見(jiàn)表達(dá)。運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)情緒的分析工具，可以將這些非結(jié)構(gòu)化的情緒型輿論轉(zhuǎn)化為可以量化的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以便準(zhǔn)確測(cè)量某一熱點(diǎn)事件或話題中的情緒傾向。國(guó)外的在線文本情感分析工具相對(duì)比較豐富，比如General Inquirer、OpinionFinder、GPOMS、Lingusitic Inquiry and Word Count（LIWC）等，但國(guó)內(nèi)針對(duì)中文在線文本的情感分析則缺乏比較成熟的分析工具。比較而言，由Pennebaker教授開發(fā)的多語(yǔ)言文本分析工具LIWC，有中文版本，是目前用來(lái)作為中文網(wǎng)絡(luò)文本心理分析較為理想的工具。通過(guò)LIWC文本分析，可以比較快速地輸出憤怒、焦慮、悲傷、積極情緒等分析指標(biāo)，且可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿論分析的需要增加新的詞匯。

情緒詞語(yǔ)料庫(kù)是所有在線文本情感分析工具的核心，研究時(shí)需要結(jié)合具體網(wǎng)絡(luò)環(huán)境及語(yǔ)態(tài)更新詞庫(kù)，同時(shí)結(jié)合專業(yè)編碼員人工分析進(jìn)行可靠性檢驗(yàn)，使機(jī)器分析更加智能、準(zhǔn)確。如賴凱聲、陳浩等學(xué)者在擴(kuò)充微博情緒詞庫(kù)時(shí)，充分考慮了帶有情緒色彩的中國(guó)網(wǎng)絡(luò)流行詞語(yǔ)，如“杯具”、“有木有”、“吐槽”、“你妹”、“屌絲”等，剔除了如“汗”這類容易出現(xiàn)歧義的詞匯。此外，表情符號(hào)也可以轉(zhuǎn)化成文本，一些研究者為此開發(fā)了國(guó)內(nèi)第一個(gè)以表隋符號(hào)為依據(jù)的微博情緒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其主要思想是利用表情符號(hào)將微博文本的情感傾向標(biāo)注為4類：憤怒、厭惡、高興、悲傷。桂斌、楊小平等學(xué)者則利用表隋符號(hào)將微博文本的情感傾向標(biāo)注成兩類：正向和負(fù)向。所有這些努力，都為通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)研究網(wǎng)綹隋緒及其基礎(chǔ)上的“潛輿論”打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3.行為輿論

胥琳佳認(rèn)為，大數(shù)據(jù)研究的最大貢獻(xiàn)就在于，把一切都?xì)w入了一個(gè)可量化的時(shí)代，而其中最根本的就是人的行為、人的喜好會(huì)通過(guò)瀏覽、鏈接和記錄展現(xiàn)出來(lái)，人的選擇和決策過(guò)程也能通過(guò)不同的瀏覽路徑和溝通路徑得以展示。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)記錄了網(wǎng)民的搜索、閱讀、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊、評(píng)論、分享、回復(fù)、跟帖、頂、踩、灌水、拍磚、撒花、舉報(bào)等網(wǎng)絡(luò)行為，有規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)行為同樣應(yīng)納入網(wǎng)絡(luò)輿論研究范疇，可用于評(píng)估網(wǎng)絡(luò)輿論的關(guān)注熱點(diǎn)、擴(kuò)散程度及態(tài)度傾向等。

例如高頻次的搜索量、閱讀量，意味著某一話題、事件、人物或觀點(diǎn)能夠引發(fā)網(wǎng)民的好奇心，吸引網(wǎng)民的注意力；評(píng)論、跟帖、回復(fù)通常意味著某個(gè)議題與網(wǎng)民的自身利益具有高度相關(guān)性，能引發(fā)深入思考和意見(jiàn)表達(dá)；點(diǎn)贊、頂、踩、拍磚、撒花、灌水直觀呈現(xiàn)出網(wǎng)民的態(tài)度傾向；而轉(zhuǎn)發(fā)、分享的數(shù)量及時(shí)間節(jié)點(diǎn)可以評(píng)估輿論的擴(kuò)散態(tài)勢(shì)，常作為公共危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的重要指標(biāo)。

監(jiān)測(cè)和研究上述網(wǎng)絡(luò)行為，不僅可以預(yù)測(cè)和評(píng)估某一熱點(diǎn)事件/議題的輿論態(tài)勢(shì)，也可以更大范圍地呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿隋的基本面向。例如，百度作為國(guó)內(nèi)第一大搜索引擎運(yùn)營(yíng)商，從后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中可以提取出每一個(gè)搜索詞的對(duì)應(yīng)搜索量，每天高達(dá)40億次。中國(guó)人民大學(xué)輿論研究所認(rèn)為，百度Topl000搜索熱詞反映社會(huì)關(guān)注的基本面，而上升最快的Topl000搜索熱詞則反映新出現(xiàn)的新聞事件的社會(huì)關(guān)注度，運(yùn)用這兩類Topl000搜索熱詞可以大體刻畫出中國(guó)社會(huì)的“輿情地圖”。

4.輿論主體的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)是融合了新媒介場(chǎng)、心理場(chǎng)、社會(huì)場(chǎng)的復(fù)雜場(chǎng)域，除了新媒介場(chǎng)域的信息表達(dá)、心理場(chǎng)域的動(dòng)力機(jī)制外，社會(huì)場(chǎng)域的關(guān)系研究也同樣應(yīng)該納入網(wǎng)絡(luò)輿論研究范疇。原因主要有兩點(diǎn)：一是網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)是一個(gè)“眾聲喧嘩”、意見(jiàn)分歧的輿論場(chǎng)，不同的利益相關(guān)者在這個(gè)場(chǎng)域中進(jìn)行話語(yǔ)爭(zhēng)奪，所以必須區(qū)分不同輿論主體的利益訴求和不同利益群體的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；二是網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)領(lǐng)袖不僅是信息擴(kuò)散的中介者，還是態(tài)度行為的影響者，“是否有網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)領(lǐng)袖的關(guān)注，會(huì)導(dǎo)致公共議題發(fā)展的差異”，直接影響輿論的走勢(shì)。

如何才能有效識(shí)別網(wǎng)絡(luò)傳播中的利益群體和意見(jiàn)領(lǐng)袖呢？2009年，Lazer等人在《科學(xué)》雜志上發(fā)表文章，正式提出“計(jì)算社會(huì)科學(xué)”的概念，強(qiáng)調(diào)了大規(guī)模的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析以及網(wǎng)絡(luò)科學(xué)視角在社會(huì)科學(xué)研究中的重要性。以網(wǎng)絡(luò)關(guān)系為重點(diǎn)研究對(duì)象的計(jì)算社會(huì)科學(xué)，為網(wǎng)絡(luò)輿論主體關(guān)系研究提供了知識(shí)論和方法論的支持。在輿論研究中運(yùn)用復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，可將傳播主體視為節(jié)點(diǎn)，根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系、評(píng)論關(guān)系、粉絲關(guān)系、地理關(guān)系、情感關(guān)系等建立連線，通過(guò)度（Degree）、度中心性（Degree Centrality）、中介中心性（Between Centrality）、緊密中心性（Closeness Centrality）等指標(biāo)確定“意見(jiàn)領(lǐng)袖”，還可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直觀區(qū)分不同的子群體。常用的復(fù)雜社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析工具有Ucinet、Gephi、Pejak等，其中Gephi、Pajek的數(shù)據(jù)處理能力達(dá)到百萬(wàn)級(jí)。目前，已有一些利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的研究。比如通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，利用推送行為、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義內(nèi)容，來(lái)預(yù)測(cè)用戶的政治傾向和種族特點(diǎn)；根據(jù)Twitter用戶的粉絲關(guān)系和政治立場(chǎng)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，研究發(fā)現(xiàn)民主黨人的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)具有更高的政治同質(zhì)性，即具有相同的政治立場(chǎng)。

（三）大數(shù)據(jù)分析提升輿論預(yù)測(cè)能力

近些年來(lái)，大數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)性研究中頗有建樹，這也是社會(huì)各界推崇擁抱大數(shù)據(jù)的主要?jiǎng)右颉＝?jīng)典的案例有Coogle公司通過(guò)用戶搜索記錄能夠比美國(guó)疾控中心更早預(yù)測(cè)流感；一系列研究證明Facebook、Twitter、微博上的情緒變化能夠提前預(yù)測(cè)股市變化；零售連鎖超市Target通過(guò)女性購(gòu)買行為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)懷孕情況，等等。有研究者甚至認(rèn)為，“93%的人類行為是可以預(yù)測(cè)的，當(dāng)我們將生活數(shù)字化、公式化以及模型化的時(shí)候，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)大家都非常相似”。

大數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)性研究中的優(yōu)勢(shì)，主要來(lái)源于三個(gè)方面：一是豐富多樣、實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)類型，避免了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的滯后性，能為預(yù)測(cè)性建模提供更多變量；二是建立在相關(guān)關(guān)系分析基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)方式，顛覆了人類傳統(tǒng)的思維方式，降低了基于因果關(guān)系判斷的時(shí)間精力成本，提升了基于直覺(jué)判斷的準(zhǔn)確性；三是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的創(chuàng)新，提高了人們對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的能力和速度，“大數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、自動(dòng)化數(shù)據(jù)分類和挖掘、數(shù)據(jù)集可視化、語(yǔ)義分析/觀點(diǎn)挖掘、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)輔助內(nèi)容分析等研究方法緊密關(guān)聯(lián)”。

隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和輿情預(yù)測(cè)模型的成熟，大數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警方面具有可觀的前景。例如，美國(guó)麻省理工學(xué)院副教授Devavrat Shah和學(xué)生Stanislav Nikolov發(fā)明的新算法，在預(yù)測(cè)Twitter熱門話題時(shí)準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，且平均比Twitter官方熱門話題出來(lái)的時(shí)間要早90分鐘，甚至有些熱門話題能夠提前5個(gè)小時(shí)預(yù)測(cè)出來(lái)。學(xué)者李彪也指出，未來(lái)輿情研究的視角將轉(zhuǎn)向?qū)ι鐣?huì)話語(yǔ)表達(dá)、社會(huì)關(guān)系呈現(xiàn)、社會(huì)心理描繪、社會(huì)訴求預(yù)測(cè)等多方面、多向度的研究⑤。

二、大數(shù)據(jù)推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿論調(diào)適機(jī)制的改變

壯大主流思想、塑造政治認(rèn)同，是黨和政府引導(dǎo)輿論的動(dòng)力機(jī)制，也是服務(wù)于國(guó)家和社會(huì)發(fā)展的必要條件。過(guò)去，對(duì)輿論引導(dǎo)承擔(dān)主要責(zé)任的主流媒體，往往通過(guò)正面報(bào)道、典型報(bào)道實(shí)現(xiàn)總體的信息控制，并以“產(chǎn)生積極強(qiáng)烈的社會(huì)反響”為主要評(píng)價(jià)機(jī)制。而在網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)中，輿論引導(dǎo)的效果是由網(wǎng)絡(luò)受眾的關(guān)注、點(diǎn)擊、表達(dá)和評(píng)價(jià)等行為直接決定的，而且其情緒、態(tài)度和輿論特征可以通過(guò)數(shù)據(jù)直觀化、可視化地體現(xiàn)出來(lái)。由此，建立在傳播大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的網(wǎng)絡(luò)輿論研究，必然會(huì)推動(dòng)現(xiàn)行的輿論引導(dǎo)機(jī)制發(fā)生改變，總體上，需要從傳統(tǒng)的控制型機(jī)制轉(zhuǎn)向新的調(diào)適型機(jī)制。

（一）從“單向設(shè)置媒體議程”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)回應(yīng)公眾議程”

長(zhǎng)期以來(lái)，黨和政府是公共議題設(shè)置的主體，并借由主流媒體完成議題動(dòng)員與框架定調(diào)，成為整合社會(huì)的重要力量。大眾傳媒具有為公眾設(shè)置“議事日程”的功能，媒體對(duì)議題顯著性的安排會(huì)影響公眾對(duì)社會(huì)公共議題重要性的判斷。但互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，傳統(tǒng)主流媒體設(shè)置議程的作用正在面臨制約和挑戰(zhàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)猶如權(quán)力的平衡桿，一方面消減了官方媒體的話語(yǔ)特權(quán)，賦予民眾活躍表達(dá)的機(jī)會(huì)；另一方面也催生了微博大V、微信自媒體、平臺(tái)媒體（如今日頭條）等新型意見(jiàn)領(lǐng)袖，賦予民眾更大的信息選擇權(quán)和話語(yǔ)權(quán)。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)催生的輿論場(chǎng)變化，新華社前總編輯南振中提出“官方輿論場(chǎng)”和“民間輿論場(chǎng)”的概念，更是讓人們意識(shí)到議程設(shè)置主體的多元性和議題流動(dòng)路徑的復(fù)雜性。國(guó)內(nèi)外一些基于大數(shù)據(jù)的研究也對(duì)此有所驗(yàn)證。如Russell Neuman等學(xué)者通過(guò)對(duì)2012年美國(guó)社交媒體和傳統(tǒng)媒體中29個(gè)政治議題文本的時(shí)間序列進(jìn)行分析，用大數(shù)據(jù)證明了數(shù)字化媒體時(shí)代議程設(shè)置是一個(gè)多元、復(fù)雜的互動(dòng)過(guò)程，而非傳統(tǒng)媒體與社交媒體之間的單向流動(dòng)。

議程設(shè)置主體的多元化催生了輿論引導(dǎo)的新格局，促進(jìn)官方輿論場(chǎng)與民間輿論場(chǎng)的融合、官方議題與民間議題的一致是實(shí)現(xiàn)有效輿論引導(dǎo)的起點(diǎn)。如果不能比較精準(zhǔn)、貼切地把握不同社會(huì)群體關(guān)注的議題差異，就無(wú)法建立共同對(duì)話的基礎(chǔ)，無(wú)法圍繞其關(guān)注的議題進(jìn)行輿論引導(dǎo)，國(guó)內(nèi)一些輿論研究機(jī)構(gòu)正在運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析來(lái)把握公眾普遍關(guān)注的議題。如復(fù)旦大學(xué)傳播與國(guó)家治理研究中心對(duì)1800名網(wǎng)絡(luò)用戶近兩年來(lái)的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)與網(wǎng)絡(luò)行動(dòng)進(jìn)行了跟蹤分析，研究表明，微博用戶對(duì)教育、反腐、環(huán)保議題的關(guān)注度最高，最不滿意的五大議題分別是教育、房?jī)r(jià)、反腐、醫(yī)療、環(huán)保。中國(guó)人民大學(xué)輿論研究所根據(jù)百度搜索熱詞進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘，發(fā)現(xiàn)社會(huì)民生、公共安全、衛(wèi)生安全和環(huán)境生態(tài)安全是四年來(lái)中國(guó)社會(huì)輿論持續(xù)關(guān)注的基本問(wèn)題。

由上可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)研究可以有效幫助政府把握和判斷公眾議程，實(shí)現(xiàn)從過(guò)去“單向設(shè)置媒體議程”向“主動(dòng)回應(yīng)公眾議程”的轉(zhuǎn)變。在多元主體設(shè)置議程的網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)中，只有首先解決“官方議程”和“民間議程”的一致性問(wèn)題，才有可能打通“官方輿論場(chǎng)”和“民間輿論場(chǎng)”，為消除兩個(gè)輿論場(chǎng)之間的割裂提供基本的先決條件。

（二）從“表層信息控制”轉(zhuǎn)向“潛在情緒引導(dǎo)”

目前的輿論研究，主要集中在對(duì)信息本身的傳播機(jī)制研究，探討信息的傳播規(guī)律、傳播節(jié)點(diǎn)和傳播路徑等，以期通過(guò)信息公開、信息審查、觀念引導(dǎo)等信息控制的方式來(lái)消除公共危機(jī)事件引發(fā)的負(fù)面輿論，防范網(wǎng)絡(luò)群體事件的發(fā)生。然而，學(xué)者陳力丹認(rèn)為，對(duì)于輿論引導(dǎo)來(lái)說(shuō)，容易被忽視的潛輿論十分重要，如果在輿論處于潛輿論的時(shí)候進(jìn)行引導(dǎo)，容易得到較好的效果；而引導(dǎo)顯輿論的困難程度，則遠(yuǎn)大于潛輿論。

為什么要更加重視針對(duì)受眾的潛在情緒和心態(tài)進(jìn)行引導(dǎo)？一方面，不同熱點(diǎn)事件的輿論信息是瞬息萬(wàn)變的，而社會(huì)情緒和心態(tài)卻是相對(duì)穩(wěn)定的?！熬W(wǎng)絡(luò)事件的產(chǎn)生和擴(kuò)散，所依賴的是能夠激發(fā)網(wǎng)民的嬉笑怒罵、喜怒哀樂(lè)等情感的表現(xiàn)形式和內(nèi)容。網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生，是一個(gè)情感動(dòng)員的過(guò)程?！必?fù)面情緒是網(wǎng)絡(luò)輿論的導(dǎo)火線，在輿論傳播過(guò)程中往往伴隨著固定類別的社會(huì)情緒。研究表明，當(dāng)前中國(guó)危機(jī)事件中，受眾最常出現(xiàn)的七種負(fù)面情緒是憤怒、悲傷、焦慮、恐懼、不滿、怨恨和不信任。群體性負(fù)面情緒喚起的背后有著深層次的社會(huì)心態(tài)影響，如學(xué)者張玉亮從社會(huì)心理學(xué)角度指出，“嚴(yán)重的貧富分化，不僅給部分公眾包括突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情主體帶來(lái)了直接的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響，同時(shí)也給他們?cè)斐闪讼鄬?duì)剝奪感，使其形成巨大的心理落差，認(rèn)為自身的利益被占據(jù)、被剝奪，進(jìn)而加劇了其心理失衡的心態(tài)，這種心理失衡凸顯為對(duì)社會(huì)的不滿情緒，一旦這種情緒積累到一定的程度，必然要通過(guò)某種途徑表達(dá)出來(lái)”。

另一方面，觀念在短時(shí)間內(nèi)是較難改變的，情緒的引導(dǎo)則有規(guī)律可循?！翱贪逵∠蟆痹诰W(wǎng)絡(luò)輿論形成過(guò)程中具有重要作用，網(wǎng)民通常會(huì)根據(jù)涉事者身份來(lái)判斷是非，而非關(guān)注于事實(shí)本身。熱點(diǎn)事件只要貼上“官二代”、“富二代”、“城管執(zhí)法”、“公權(quán)濫用”、“官員貪腐”、“違法拆遷”之類的標(biāo)簽，網(wǎng)民的意見(jiàn)表達(dá)就容易呈現(xiàn)群體極化的傾向。有研究發(fā)現(xiàn)，西方經(jīng)典的風(fēng)險(xiǎn)傳播理論在一定程度上容易忽視了情緒在危機(jī)傳播中的作用，因而并不完全適合中國(guó)的輿論引導(dǎo)，因此有必要構(gòu)建一個(gè)基于公眾情緒的輿論引導(dǎo)模型。網(wǎng)絡(luò)傳播大數(shù)據(jù)可以為情緒監(jiān)測(cè)和研究提供便利。如前文所述，國(guó)內(nèi)外研究者已經(jīng)開發(fā)了一系列針對(duì)Twitter、Facebook、微博等社交媒體在線文本的情感分析技術(shù)（Sentiment Analysis），通過(guò)自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing）、統(tǒng)計(jì)或機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）等技術(shù)對(duì)文本的主觀態(tài)度、情緒或觀點(diǎn)進(jìn)行語(yǔ)義定向（Semantic Orientation）或極性分析（Polarity Analysis），可以快速判斷海量在線文本中的各類情緒態(tài)度指標(biāo)。

總之，“表層信息控制”只能在短時(shí)間內(nèi)解決輿論場(chǎng)的安全、可控問(wèn)題，卻無(wú)法從長(zhǎng)效、深層機(jī)制上解決輿論場(chǎng)的生態(tài)改善問(wèn)題。而如果注重“潛在情緒引導(dǎo)”，既可以促使網(wǎng)民避免過(guò)于情緒化的思考和表達(dá)，還可以在把握和調(diào)適情緒的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)更有效的輿論引導(dǎo)。為此，政府部門的輿論引導(dǎo)著力點(diǎn)，有必要在“表層信息控制”之外強(qiáng)化“潛在情緒引導(dǎo)”。

（三）從“運(yùn)動(dòng)式意見(jiàn)治理”轉(zhuǎn)向“對(duì)話式凝聚共識(shí)”

我們必須意識(shí)到，傳播技術(shù)革命在帶來(lái)信息暢通的同時(shí)也服務(wù)于信息控制。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人的網(wǎng)絡(luò)行為無(wú)時(shí)無(wú)刻不處于被“監(jiān)視”的狀態(tài)，人們好比處在英國(guó)哲學(xué)家邊沁提出的“圓形監(jiān)獄”之中，只是許多被監(jiān)視者尚未深刻認(rèn)識(shí)到“窺視”的威懾力。通過(guò)多維度的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，輿論監(jiān)管者不僅可以快速獲知人們的意見(jiàn)表達(dá)，還可以知曉其在輿論場(chǎng)中的影響力，甚至可以精準(zhǔn)識(shí)別私密的個(gè)人身份信息。從技術(shù)層面上看，信息封鎖不切實(shí)際，人們總是可以找到各種媒介渠道傳播信息，但當(dāng)個(gè)人身份信息可以被準(zhǔn)確識(shí)別時(shí)，言論控制就無(wú)所不能。

當(dāng)前，政府對(duì)輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)的使用日趨嫻熟，輿論控制手法更加精準(zhǔn)多元且有效，尤其是采取了“運(yùn)動(dòng)式執(zhí)法”后，盡管網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)的總體態(tài)勢(shì)趨于正面，但也伴隨著公共表達(dá)的衰落，尤其是網(wǎng)絡(luò)批評(píng)和監(jiān)督的受限。不少媒體人、知識(shí)分子都感受到輿論監(jiān)督空間有趨于逼仄的趨勢(shì)，比如人民網(wǎng)輿情監(jiān)測(cè)室秘書長(zhǎng)祝華新用“輿論下沉，國(guó)進(jìn)民退”八個(gè)字總結(jié)了2013年的網(wǎng)絡(luò)輿情，“在打擊‘大V之后，輿論、情緒下沉到更為私密的網(wǎng)絡(luò)空間，這對(duì)社會(huì)穩(wěn)定更為不利，轉(zhuǎn)型社會(huì)急需互聯(lián)網(wǎng)化解、釋放民意怨氣”。

從短期效果看，“運(yùn)動(dòng)式意見(jiàn)治理”有利于減少網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)的戾氣，提高整體的表達(dá)理性，但從長(zhǎng)期效果看，也容易導(dǎo)致一部分網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)領(lǐng)袖的“自我審查”或普通網(wǎng)民中的“寒蟬效應(yīng)”。公民有言論表達(dá)的自由，國(guó)家治理需要理性多元的對(duì)話空間，政府機(jī)構(gòu)要有寬容民眾質(zhì)疑、批評(píng)的氣度。知名評(píng)論人曹林在其微信公眾號(hào)文章《官方融入微博須有挨罵準(zhǔn)備和耐心》中指出，“謾罵并非都是惡意，很多時(shí)候只是一種尋求被關(guān)注、被傾聽(tīng)、被尊重的情緒”。

大數(shù)據(jù)輿論研究的目的并非為了精準(zhǔn)限制“異見(jiàn)者”，而應(yīng)服務(wù)于了解民意、回應(yīng)民眾關(guān)切，引導(dǎo)公眾更加理性地參與公共事件討論。因此，有必要以“對(duì)話式凝聚共識(shí)”來(lái)逐步取代“運(yùn)動(dòng)式意見(jiàn)治理”，鼓勵(lì)、倡導(dǎo)和推動(dòng)不同類型的網(wǎng)絡(luò)群體，圍繞公共議題展開持久討論乃至激烈交鋒，在理性對(duì)話中促進(jìn)社會(huì)共識(shí)的形成。

三、大數(shù)據(jù)輿論研究給國(guó)家治理帶來(lái)新的機(jī)遇

學(xué)者周志忍教授指出，“在西方國(guó)家的語(yǔ)境中，治理實(shí)際上就是多元主體之間的合作關(guān)系，但是在中國(guó)，由于我們國(guó)家公權(quán)和社會(huì)邊界不清晰等結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，中國(guó)的國(guó)家治理尤其需要強(qiáng)調(diào)政府與社會(huì)的平等，不能出現(xiàn)國(guó)家對(duì)社會(huì)居高臨下的治理”。作為國(guó)家治理的重要主體，政府不能將互聯(lián)網(wǎng)輿論簡(jiǎn)單地看作是壓力來(lái)源、風(fēng)險(xiǎn)因素或“麻煩制造者”，而是要利用大數(shù)據(jù)輿論分析工具和輿論調(diào)適思維，將“網(wǎng)絡(luò)民意作為一種力量強(qiáng)大的治理工具，用來(lái)建立高效的溝通平臺(tái)，解決老問(wèn)題，促成新關(guān)系”。具體來(lái)說(shuō)，應(yīng)通過(guò)大數(shù)據(jù)輿論研究來(lái)推動(dòng)社會(huì)心態(tài)調(diào)適、提升社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)管理、實(shí)現(xiàn)公共決策協(xié)同。

（一）調(diào)適網(wǎng)民社會(huì)心態(tài)，強(qiáng)化公眾政治認(rèn)同

近年來(lái)，社會(huì)心態(tài)的激蕩變化引起了政府部門的高度重視。黨的十八大報(bào)告提出，“要注重人文關(guān)懷和心理疏導(dǎo)，培育自尊自信、理性平和、積極向上的社會(huì)心態(tài)”。網(wǎng)絡(luò)輿論既是社會(huì)心態(tài)的“晴雨表”，也是負(fù)面社會(huì)心態(tài)的“放大器”，反映了社會(huì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中不同網(wǎng)民群體的利益訴求和心理感受。網(wǎng)民關(guān)注的社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題及網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)中看似非理性的觀念情緒表達(dá)、態(tài)度行為傾向背后，其實(shí)隱含了深層長(zhǎng)久的社會(huì)心態(tài)問(wèn)題。虛擬空間的自由表達(dá)和人們?cè)诂F(xiàn)實(shí)社會(huì)中無(wú)處釋放的焦慮壓力心態(tài)成為網(wǎng)絡(luò)社會(huì)政治認(rèn)同問(wèn)題凸顯的現(xiàn)實(shí)原因。因此，調(diào)適網(wǎng)民心態(tài)是培育積極社會(huì)心態(tài)、強(qiáng)化公眾政治認(rèn)同的重要途徑。

首先，調(diào)適網(wǎng)民心態(tài)要深刻理解社會(huì)心態(tài)的特征與成因。已有研究表明，熱點(diǎn)事件中的網(wǎng)絡(luò)輿論折射出整個(gè)社會(huì)心態(tài)的發(fā)展變遷。如唐子茜等學(xué)者總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)輿論中呈現(xiàn)的四種社會(huì)心態(tài)特征：公平正義成為普遍訴求、社會(huì)信任度不斷降低、消極社會(huì)心態(tài)蔓延、社會(huì)心態(tài)呈現(xiàn)階層對(duì)立。而趙建生等學(xué)者從涉警的公共輿論事件中，觀察到網(wǎng)絡(luò)參與群體存在“相對(duì)被剝奪感”、“質(zhì)疑權(quán)威”、“泛道德化”等失衡心態(tài)，網(wǎng)民社會(huì)心態(tài)的形成與社會(huì)發(fā)展變化息息相關(guān)。我國(guó)在社會(huì)改革轉(zhuǎn)型過(guò)程中積累了許多嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題，由公權(quán)濫用、官員貪腐、貧富對(duì)立、暴力執(zhí)法、食品安全、環(huán)境污染、醫(yī)患矛盾等引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件頻發(fā)，許多百姓對(duì)公權(quán)力及精英階層有一種普遍的不信任甚至結(jié)構(gòu)性的怨恨。由此可見(jiàn)，“訴求公平正義”、“相對(duì)被剝奪感”、“信任度不斷降低”、“階層對(duì)立”等網(wǎng)民普遍心態(tài)集中反映了當(dāng)下社會(huì)的主要矛盾與現(xiàn)實(shí)心態(tài)。

其次，要區(qū)分網(wǎng)民社會(huì)心態(tài)和現(xiàn)實(shí)社會(huì)心態(tài)的差異性?；ヂ?lián)網(wǎng)中的群體極化效應(yīng)以及背后隱藏的權(quán)力利益會(huì)在一定程度上夸大部分網(wǎng)民相對(duì)偏激或極端的社會(huì)感受。如網(wǎng)絡(luò)中彌漫著宣泄、惡搞、暴戾、窺私、仇視、盲從等不良社會(huì)心態(tài)，甚至呈現(xiàn)出“無(wú)官不貪，無(wú)商不奸，所有的專家學(xué)者都是利益集團(tuán)的代言人，所有的明星背后都有潛規(guī)則”等極端不信任的網(wǎng)絡(luò)輿論⑥。這些極端失衡的網(wǎng)民心態(tài)，會(huì)反向影響公眾對(duì)社會(huì)現(xiàn)實(shí)的感知，尤其是仇官、仇富、暴戾等網(wǎng)絡(luò)心態(tài)蔓延會(huì)威脅到政治認(rèn)同與社會(huì)和諧。我們一方面要意識(shí)到極端心態(tài)的危害性；另一方面也不能把個(gè)別人群或個(gè)別事件中的極端言論看作是網(wǎng)民心態(tài)的全景或社會(huì)心態(tài)的副本，而要區(qū)分不同階層、不同情境下網(wǎng)民社會(huì)心態(tài)的差異，才能在網(wǎng)民心態(tài)調(diào)適中有的放矢。

理性健康的網(wǎng)民心態(tài)有利于凝聚社會(huì)共識(shí)和增進(jìn)政治認(rèn)同，極端負(fù)面的社會(huì)心態(tài)則可能引發(fā)思想混亂和社會(huì)動(dòng)亂，所以政府一般都不會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論中的負(fù)面心態(tài)不聞不問(wèn)。大數(shù)據(jù)資源及技術(shù)為把握網(wǎng)民社會(huì)心態(tài)提供便利，而如何調(diào)適網(wǎng)民社會(huì)心態(tài)，既需要轉(zhuǎn)變政府職能，規(guī)范政府行為，切實(shí)解決引起民眾負(fù)面情緒和不信任思潮的社會(huì)問(wèn)題，又需要?jiǎng)?chuàng)新輿論引導(dǎo)方式，通過(guò)回應(yīng)不同群體的利益訴求、理性對(duì)話尋求共識(shí)、潛在情緒疏導(dǎo)等方式來(lái)消解極端心態(tài)的擴(kuò)散。

（二）加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)輿論預(yù)警，提升社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)管理

中國(guó)正處于社會(huì)學(xué)家貝克所述的“風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)”之中。互聯(lián)網(wǎng)作為輿論的擴(kuò)散器及情緒的宣泄地，加劇了社會(huì)的輿論風(fēng)險(xiǎn)，“網(wǎng)絡(luò)群體性事件此起彼伏，群體極化現(xiàn)象嚴(yán)重，集體泄憤、網(wǎng)絡(luò)暴力、民粹主義、泛政治化等行為對(duì)社會(huì)穩(wěn)定構(gòu)成一定的威脅”，給政府治理帶來(lái)前所未有的挑戰(zhàn)①。但網(wǎng)絡(luò)輿論是一把“雙刃劍”，給普通草根提供了前所未有的話語(yǔ)權(quán)，為社會(huì)運(yùn)動(dòng)提供了重要的動(dòng)員資源。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)成為民眾申訴維權(quán)的主要渠道，層出不窮的突發(fā)公共事件以網(wǎng)絡(luò)社交媒體作為引爆點(diǎn)和擴(kuò)散平臺(tái)后，網(wǎng)絡(luò)輿論預(yù)警就成為社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)管理的重要手段和先決條件。

令人遺憾的是，目前的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)產(chǎn)品主要側(cè)重危機(jī)事件發(fā)生后的輿情追蹤和分析，而在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警功能上總體偏弱。主要原因有三點(diǎn)：一是網(wǎng)絡(luò)信息紛繁復(fù)雜，輿情爆發(fā)疾雷迅電，目前尚未有哪款輿情監(jiān)測(cè)產(chǎn)品能對(duì)全網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和快速處理；二是輿情監(jiān)測(cè)主要以敏感詞（關(guān)鍵詞）和信息流（傳播數(shù)量）作為主要的研判指標(biāo)，輿情爆發(fā)期迅速增長(zhǎng)的信息流固然能判別危機(jī)事件的輿論影響力，卻也容易錯(cuò)過(guò)危機(jī)潛伏期預(yù)警時(shí)機(jī)；三是忽視輿情爆發(fā)的相關(guān)性研究，缺少對(duì)輿論傳播規(guī)律和動(dòng)力機(jī)制的深度了解，對(duì)高危人群的識(shí)別能力有待加強(qiáng)。

未來(lái)，大數(shù)據(jù)資源及技術(shù)的應(yīng)用可從以下幾個(gè)方面提升輿情監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的預(yù)警能力，促使社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)管理從“危機(jī)應(yīng)對(duì)”轉(zhuǎn)向“風(fēng)險(xiǎn)防范”。一是建立大數(shù)據(jù)輿情庫(kù)，使監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)更全面、更實(shí)時(shí)，除了網(wǎng)絡(luò)uGc數(shù)據(jù)，還可涵蓋傳感器采集數(shù)據(jù)、社會(huì)調(diào)研數(shù)據(jù)等。目前，國(guó)家已出臺(tái)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，上海、廣州等地正在推進(jìn)大數(shù)據(jù)統(tǒng)籌建設(shè)與開放，將為輿情庫(kù)的建立提供更好的政策空間。二是不斷升級(jí)完善“敏感詞”庫(kù)，增加輿情爆發(fā)的相關(guān)性指標(biāo)監(jiān)測(cè)，如網(wǎng)民的情緒態(tài)度、危機(jī)事件的類型、意見(jiàn)領(lǐng)袖的傾向、失業(yè)率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等，運(yùn)用大數(shù)據(jù)相關(guān)性分析預(yù)測(cè)輿情事件爆發(fā)的概率和時(shí)間。三是識(shí)別意見(jiàn)領(lǐng)袖和高危人群，提高對(duì)網(wǎng)民風(fēng)險(xiǎn)感知狀況的研判，增強(qiáng)對(duì)突發(fā)性公共危機(jī)事件發(fā)生概率的預(yù)測(cè)。這一點(diǎn)在未來(lái)的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)管理中會(huì)顯得越來(lái)越重要，目前也已有一些相關(guān)研究成果，例如，通過(guò)海量社交媒體數(shù)據(jù)的分析，可以預(yù)測(cè)恐怖主義和騷亂活動(dòng)等突發(fā)事件；哈爾濱工業(yè)大學(xué)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室和數(shù)據(jù)挖掘公司“宏博知微”基于微博社交媒體數(shù)據(jù)，開發(fā)了抑郁傾向識(shí)別模型；中山大學(xué)大數(shù)據(jù)傳播實(shí)驗(yàn)室利用微博大數(shù)據(jù)分析了上海踩踏事件發(fā)生前網(wǎng)民的風(fēng)險(xiǎn)感知，發(fā)現(xiàn)“場(chǎng)地調(diào)整信息未有效傳達(dá)給受眾”，這一事后研究提醒政府在公共政策調(diào)整時(shí)，可用大數(shù)據(jù)來(lái)研判公眾認(rèn)知和預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。

（三）吸納多元主體民意，協(xié)同參與公共決策

大數(shù)據(jù)輿論研究還將推進(jìn)公共決策過(guò)程的公開透明，提高國(guó)家治理效能。傳統(tǒng)的國(guó)家治理以政府為主體，政府自上而下地收集各種社會(huì)信息，政治體系對(duì)信息進(jìn)行分析處理后，向社會(huì)輸出公共決策，接近權(quán)力的強(qiáng)勢(shì)利益群體在公共決策制定中必然占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位，弱勢(shì)群體只是公共決策的被動(dòng)接受者。

這種公共決策模式顯然無(wú)法適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的民意訴求。隨著網(wǎng)絡(luò)輿論力量的崛起和公民權(quán)利意識(shí)的覺(jué)醒，因利益受損或不滿公共決策的弱勢(shì)群體不甘于做被動(dòng)的接受者，轉(zhuǎn)而通過(guò)制造焦點(diǎn)事件、發(fā)起社會(huì)運(yùn)動(dòng)來(lái)進(jìn)行維權(quán)抗?fàn)??；ヂ?lián)網(wǎng)成為社會(huì)抗?fàn)幷弑舜寺曉?、申訴維權(quán)、話語(yǔ)爭(zhēng)奪的主戰(zhàn)場(chǎng)，大眾傳播媒介的報(bào)道介入更是增加了抗?fàn)幷叩恼勁谢I碼，由此倒逼地方政府改變公共決策的機(jī)制和過(guò)程，必須要減少暗箱操作、轉(zhuǎn)向透明公開。哪怕是一些看似符合公共利益的項(xiàng)目，政府也會(huì)因當(dāng)?shù)鼐用窨棺h和社會(huì)輿論壓力而被迫叫停，比如，番禺垃圾焚燒發(fā)電廠因業(yè)主反對(duì)而改址，PX項(xiàng)目先后在廈門、大連、寧波遭反對(duì)，江門民眾聚眾示威取消核燃料加工項(xiàng)目，等等。

政府在公共決策推進(jìn)中的被動(dòng)與難堪，是否應(yīng)簡(jiǎn)單歸咎于公眾“不愿建在我家后院”的“鄰避情結(jié)”？事實(shí)上，民意在公共決策制定過(guò)程中的缺失、民眾對(duì)政策執(zhí)行者的不信任也是加深公眾反對(duì)或抵抗的重要原因。以廣州番禺垃圾焚燒發(fā)電廠建設(shè)項(xiàng)目為例，為了解決“垃圾圍城”的窘境，廣州番禺區(qū)于1999-2002年進(jìn)行系統(tǒng)規(guī)劃工作，2009年發(fā)布選址通告，“對(duì)于要在自己家門前建立垃圾焚燒廠，直到即將動(dòng)工時(shí)番禺公眾才知曉，有關(guān)部門并沒(méi)有將整個(gè)垃圾焚燒發(fā)電廠項(xiàng)目的論證、申請(qǐng)、招標(biāo)告知該事件的直接利益相關(guān)方”。公共決策中直接利益相關(guān)方知情權(quán)的缺失，一方面激起了民眾的憤怒抵抗心理；另一方面也增強(qiáng)了抗?fàn)幍暮戏ㄐ?，增加了政府部門風(fēng)險(xiǎn)溝通的難度。

現(xiàn)代國(guó)家治理是全社會(huì)各種力量的協(xié)調(diào)共治，強(qiáng)調(diào)信息公開、決策透明，鼓勵(lì)多元參與、協(xié)商對(duì)話。在公共決策中吸納多元主體的民意，更有利于社會(huì)各方形成共識(shí)，化解社會(huì)矛盾，最終達(dá)至社會(huì)善治。而大數(shù)據(jù)輿論研究，一方面可以幫助政府更好地把握社情民意和社會(huì)心態(tài)；另一方面也會(huì)促進(jìn)企業(yè)、社會(huì)組織、公民、媒體等多元主體更好地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)決策、理性參與。此外，“正在形成的整個(gè)社會(huì)的數(shù)據(jù)化與公共決策的智能化日益融為一體，基于互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)可以為公共政策議程提供新的問(wèn)題來(lái)源，也為政策制定、政策執(zhí)行和政策評(píng)價(jià)提供新的方法”。