人工智能視域下網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測的變革之道

文/鄢 睿

人工智能視域下網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測的變革之道

文/鄢 睿

喻國明教授在其所撰寫的論文《人工智能提升網(wǎng)絡(luò)輿情分析能力》中，就人工智能技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)輿情分析的作用給予了肯定，并提出了“人工智能技術(shù)支撐下的網(wǎng)絡(luò)輿情分析的新范式”，提倡對人工智能技術(shù)加以有效應(yīng)用。另外幾位學(xué)者舒予、王偉等，從人工智能技術(shù)的角度對網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測進程進行了探索。舒予在其論文中提出一種基于小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情建模和預(yù)測方法；王偉則提出了二次聚類的方法設(shè)計，系統(tǒng)地提取輿情熱點特征詞，為網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警工作打好基礎(chǔ)。在互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)信息泛濫、膨脹給輿情監(jiān)測帶來挑戰(zhàn)的當(dāng)下，人工智能技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作帶來了新的機遇。

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作中存在的不足

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作是指網(wǎng)絡(luò)信息工作的部門或人員在特定時期或者在特定的事件中對公眾在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)表的言論和意見進行監(jiān)視、收集、分析、整理及預(yù)測的行為，這些言論被稱為網(wǎng)絡(luò)輿情。

當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作平臺主要是基于信息采集、整合技術(shù)和智能處理技術(shù)，通過對互聯(lián)網(wǎng)海量信息的自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，實現(xiàn)對用戶的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測，并由相關(guān)部門形成輿情工作報告、輿情信息簡報等，為輿論引導(dǎo)提供可靠的分析依據(jù)。

進入大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡(luò)輿論呈現(xiàn)的新特點，促使網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作暴露出諸多不足之處，這為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作帶來了諸多挑戰(zhàn)。

網(wǎng)絡(luò)輿論信息格局發(fā)生變化，輿情分析質(zhì)量亟待提高。據(jù)人民網(wǎng)權(quán)威發(fā)布的《2016年中國互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報告》顯示，在2016年，伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷向社會各層面滲透，網(wǎng)絡(luò)輿論的格局發(fā)生了很大變化，如網(wǎng)民結(jié)構(gòu)與社會人口結(jié)構(gòu)趨同，網(wǎng)民產(chǎn)生代際更新導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流行議題和文化熱點發(fā)生轉(zhuǎn)換，微博、微信平臺化，專業(yè)自媒體步入興盛等。在這樣的變局下，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作面臨著新的挑戰(zhàn)。然而，有些部門的輿情信息收集工作仍然停留在報刊、門戶網(wǎng)站、BBS、微博等開源信息的收集階段，并未將新聞客戶端、微信、直播等平臺打通，難以保證輿情信息分析的全面性以及輿情熱度指標(biāo)的準(zhǔn)確性?！?016年中國互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報告》還對近五年來參與當(dāng)年最具網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的20個輿情熱點事件討論的320萬微博用戶樣本進行了分析，發(fā)現(xiàn)關(guān)注新聞事件和聚焦熱點話題的網(wǎng)民發(fā)生了代際交替，在性別方面，女性的比例明顯上升；在地域上，三、四線城市用戶增長迅猛。受眾層面發(fā)生的這些變化，也將在輿情監(jiān)測工作中體現(xiàn)出來。然而在目前的輿情監(jiān)測工作中，相關(guān)信息部門的輿情信息報送在內(nèi)容上只是就事論事、停留在現(xiàn)象層面，對受眾的成分、熱點事件的社會背景以及事件背后所反映出來的社會問題沒有進行細致深入的研究分析；在形式上，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作的報送還停留在工作動態(tài)報告或者事件日志等形式的報送上。這樣就造成了網(wǎng)絡(luò)輿情信息的價值作用降低、服務(wù)能力減弱的問題。

熱點事件話語體系不可控，輿情預(yù)警能力亟待增強?？v觀近年來發(fā)生的熱點公共突發(fā)事件，可以發(fā)現(xiàn)，在以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的社交平臺上，公眾的話語體系呈現(xiàn)出了一些全新特征，如輿論發(fā)布主體的匿名性、參與渠道的多元化、生成議題的自發(fā)性、交流觀點的無界性、匯集意見的實時性、發(fā)展趨勢的不確定性等。這些特征與輿論話語體系在傳統(tǒng)媒體的呈現(xiàn)完全不同，網(wǎng)絡(luò)輿論熱點事件話語體系的不可控性大大增強。

在社交媒體平臺上，自媒體呈現(xiàn)出來的話語體系最為龐雜。許多輿情信息不僅包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還涉及大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，若對其準(zhǔn)確性、真實性逐一核查，既耗費人力又耗費時間。就內(nèi)容而言，較多負面、虛假輿情具有較強的隱蔽性，單純以關(guān)鍵詞或主題詞進行搜索容易產(chǎn)生誤判、遺漏。話語體系的不可控性增加了輿情監(jiān)測工作的難度，這要求工作人員必須具備過硬的專業(yè)敏感性以及較強的網(wǎng)絡(luò)操作技能。但是目前大多數(shù)輿情監(jiān)測工作部門的信息工作人員缺乏專業(yè)化的訓(xùn)練，輿情信息工作水平參差不齊。就輿情監(jiān)測平臺系統(tǒng)來說，對于輿情信息的跟蹤分析靈敏度較低，在有些熱點事件的處理上沒有按照公共突發(fā)事件的分類標(biāo)準(zhǔn)進行準(zhǔn)確的分級，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情信息的分析判斷力體現(xiàn)不出其應(yīng)有的情報價值，預(yù)警能力也隨之削弱。

輿情監(jiān)測的技術(shù)體系落后，人機不協(xié)調(diào)問題亟待解決。網(wǎng)絡(luò)輿論的實時性及其發(fā)展的不確定性要求網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測必須迅速、及時，但很多單位部門的輿情監(jiān)測平臺的方法技術(shù)體系滯后，部分單位采用了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)、有害信息過濾系統(tǒng)等方式進行網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測，而有些單位為了節(jié)省輿情監(jiān)測設(shè)備的成本，甚至將網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作依托于人工網(wǎng)頁搜索及瀏覽的“人工盯梢”方式上，這成為監(jiān)測工作的一大阻礙，監(jiān)測工作出現(xiàn)疏忽錯判也在所難免。排除資金、人力等客觀因素，現(xiàn)階段的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作中技術(shù)方法體系的不足主要歸因于“人機不協(xié)調(diào)”。機器與人工的協(xié)同分工模式不成熟、機器的輔助力量不夠，導(dǎo)致人工智能技術(shù)在預(yù)測監(jiān)測體系中分析情感、預(yù)測走勢、檢查效果等方面應(yīng)用還稍顯粗淺、機械，而在需要人工進行的高級維度分析、提出應(yīng)對策略等層面，機器的應(yīng)用又顯得粗糙以及同質(zhì)化。

人工智能為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測帶來的三大變革

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測要適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代人工智能的要求，就必須順勢而為，積極進行變革，主要包括網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測技術(shù)體系的變革、網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測研究范式的變革以及網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測管理思維的變革三個方面。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測技術(shù)體系的變革。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)輿情是為了更好地對輿情進行分析研判，通過直觀、簡明的方式描述網(wǎng)絡(luò)輿情信息的產(chǎn)生，進一步推導(dǎo)信息傳播主體的態(tài)度傾向性、情緒感染性以及初衷、意圖等，從而預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輿情信息的發(fā)展趨勢。

如果說在“小數(shù)據(jù)”環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作還可以依托于“人工盯梢”的方式來完成，那么在“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下，當(dāng)數(shù)據(jù)的量級達到了EB甚至ZB級別后，以人工監(jiān)測來把握輿情脈絡(luò)已成為不可能完成的任務(wù)。而那些隱含在網(wǎng)絡(luò)輿情信息中的觀點、態(tài)度及情緒的表達，更難以從泛濫成災(zāi)的信息碎片中被真正發(fā)掘出來。加之海量信息的不共享所帶來的“信息盲區(qū)”，更使得輿情信息分析不夠嚴(yán)謹，易偏離實際，而這些問題都需要依托搭建智能化的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管平臺來解決。在平臺上可以通過三種人工智能技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與人工智能研判相結(jié)合，再借助如眼動儀、腦電儀等受眾檢驗儀器對網(wǎng)絡(luò)輿情信息進行綜合化分析。三種主要的人工智能技術(shù)主要包括：一是Web挖掘技術(shù)，該技術(shù)把互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合起來，對網(wǎng)絡(luò)上結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文字言論，以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如視音頻、圖像等信息進行采集，完成信息前期處理的第一步；二是語義識別技術(shù)，該技術(shù)是利用采集到的信息，通過對語句中的關(guān)鍵詞進行詞義推斷處理以及句子語法結(jié)構(gòu)的分析，從而將復(fù)雜信息簡單化，這是對采集的信息數(shù)據(jù)做進一步識別推斷的過程；三是TFDF信息聚類技術(shù)，該技術(shù)主要提升數(shù)據(jù)信息的分析和分類速度，使網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作的處理更加及時，反應(yīng)更加靈敏，提高采取措施的時效性。

人工智能技術(shù)的介入將有利于對信息進行挖掘、采集、分類、整理，從而找尋出最核心的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，還可以運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，對網(wǎng)絡(luò)輿情的性質(zhì)、發(fā)展趨勢進行正確描述，并提出相應(yīng)的對策。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測研究范式的變革。

人工智能和大數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作及其研究產(chǎn)生了頗為深刻的影響，輿情監(jiān)測的研究范式從多角度發(fā)生了轉(zhuǎn)向。

第一，輿情監(jiān)測工作視角的轉(zhuǎn)向：從單一化到多元化。在社交媒體平臺上，受眾的角色首先發(fā)生了轉(zhuǎn)向，由信息的被動接收者轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒌膮⑴c者和傳播者。這一轉(zhuǎn)向給網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作帶來了新的挑戰(zhàn)，當(dāng)受眾是單純的信息接收方時，網(wǎng)絡(luò)信息的可控性強，輿情監(jiān)測工作形式單一，把關(guān)相對容易。而受眾角色發(fā)生變化以后，網(wǎng)絡(luò)信息傳播的不可控性大大增加，信息傳播速度加快，信息傳播呈現(xiàn)多元化特征，把關(guān)難度增加，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作也從單一轉(zhuǎn)向多元化，還需要對信息進行疏導(dǎo)、研判處理。

第二，研究視角的轉(zhuǎn)向：從內(nèi)容研究轉(zhuǎn)向“內(nèi)容+關(guān)系”研究。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情信息研究最重視的是受眾借助網(wǎng)絡(luò)進行的話語表達，其研究視角主要集中在內(nèi)容層面。隨著人工智能技術(shù)的介入，這一單向視角將發(fā)生轉(zhuǎn)變，潛藏在內(nèi)容層面背后的網(wǎng)絡(luò)受眾心理、行為、動機、訴求等多方面因素都將被關(guān)注到。借助人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)輿情信息的研究視角將透過內(nèi)容層面深入到關(guān)系層面，轉(zhuǎn)向?qū)W(wǎng)絡(luò)受眾社會心理描繪、社會關(guān)系呈現(xiàn)、社會話語表達等多維度的研究。

第三，研究重點的轉(zhuǎn)向：由輿情監(jiān)測轉(zhuǎn)向輿情預(yù)測。當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作主要通過對當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)輿情的動態(tài)信息進行隨機采樣來收集、整理、分析，更多的是關(guān)注已經(jīng)發(fā)生的事件在過去及當(dāng)下的動向，對未來的發(fā)展預(yù)測難以兼顧。而借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，通過自然語言處理、模式識別及機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，可以對網(wǎng)絡(luò)輿情的性質(zhì)、發(fā)展趨勢進行正確描述，再結(jié)合大數(shù)據(jù)分析處理整群數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預(yù)測功能。比如，著名的搜索引擎公司谷歌通過關(guān)注用戶搜索中的“流感”關(guān)鍵詞來預(yù)測實際流感發(fā)生的時間，往往可以提前兩三個周對流感的爆發(fā)進行預(yù)報及預(yù)防。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測管理思維的變革。在以人工智能技術(shù)為支撐的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測平臺出現(xiàn)之前，相關(guān)輿情監(jiān)測部門的管理者往往由一人或幾人的小團隊組成，在監(jiān)測信息數(shù)據(jù)量級不大的情況下，這種小作坊式單打獨斗、面面俱到的輿情監(jiān)控管理思維可以基本滿足需求。但是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展及大數(shù)據(jù)時代的到來，這種小作坊式的輿情監(jiān)測體系面臨瓦解。當(dāng)前，商業(yè)化運營的軟件監(jiān)測團隊多達幾百家，這些監(jiān)測軟件服務(wù)商通過開發(fā)相應(yīng)的輿情監(jiān)測軟件為政府部門、企業(yè)主體以及科研院所提供服務(wù)，進行簡單的輿情信息數(shù)據(jù)采集及分類處理工作。在數(shù)據(jù)開源的情況下，這些軟件服務(wù)商的競爭逐漸由粗放型、低層次化向數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化、人機互動、機器算法的精進等層面轉(zhuǎn)變。

在以上變化的基礎(chǔ)上，輿情監(jiān)測的管理思維也必須轉(zhuǎn)向，組建一支人員分工明確、高度聚合集約的輿情分析團隊勢在必行。輿情管理的思維變革依托于人工智能監(jiān)控系統(tǒng)改變團隊的組織結(jié)構(gòu)及管理方式，通過智能化的輿情監(jiān)測系統(tǒng)代替低效的人工操作，其專業(yè)性要求頗高，而最佳處理模式就是專業(yè)化團隊加人工智能技術(shù)。按照這樣的管理思維，未來輿情監(jiān)測團隊的分工將更加明確，行業(yè)內(nèi)部集約聚合程度將進一步提高，行業(yè)有機化程度也將逐步增強。

作者單位 山西傳媒學(xué)院

本文系2016年度山西省高等學(xué)校人文社科重點研究基地項目“山西省輿情監(jiān)測平臺建設(shè)研究”（項目編號：2016336）的階段性研究成果。