人工智能背景下網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測(cè)與分析

趙波濤

【摘要】輿情信息反映了公眾對(duì)事件的思想，是社會(huì)的皮膚，中國(guó)網(wǎng)絡(luò)輿情的研究開始于2008年左右，目前已經(jīng)有非常廣泛的研究，且形成了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)輿情研究的龐大產(chǎn)業(yè)鏈。在新技術(shù)飛速發(fā)展的背景之下，中國(guó)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)也產(chǎn)生了全新的發(fā)展機(jī)遇，人工智能技術(shù)能有效克服當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)輿情研究中存在的問(wèn)題，并切實(shí)把握好人工智能時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)輿情研究態(tài)勢(shì)?；诖?，本文將重點(diǎn)進(jìn)行分析與研究。

【關(guān)鍵詞】人工智能;網(wǎng)絡(luò)輿情;監(jiān)測(cè)與分析

中圖分類號(hào)：TN94 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.19.046

1. 網(wǎng)絡(luò)輿情

輿情信息又稱“社會(huì)輿情信息”，是社會(huì)信息的一種。輿情信息的基本特點(diǎn)為，在公眾對(duì)社會(huì)態(tài)度的收集、分析、研究、利用、提交、反饋等信息運(yùn)行過(guò)程中，需要有反映輿論狀態(tài)和運(yùn)行情況的相關(guān)信息和說(shuō)明。輿論信息是反映輿論狀態(tài)和運(yùn)行的載體。輿情信息包括對(duì)輿情進(jìn)行收集、整理、分析和處理后形成的表達(dá)形式。它是一種特殊的信息，是通過(guò)人們有組織、有目的的收集，有針對(duì)性地收集民意，只有人們接受信息后產(chǎn)生的“普遍看法和認(rèn)知”才能被視為輿情信息。

網(wǎng)絡(luò)輿情是指互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)信息量。網(wǎng)絡(luò)輿論具有廣大網(wǎng)民的主體性，并沒(méi)有經(jīng)過(guò)媒體的驗(yàn)證和包裝，加上互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)輿情的范圍更廣、所涉及的對(duì)象更廣泛。這種輿情信息是傳統(tǒng)方法難以捕捉的，需要通過(guò)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性來(lái)實(shí)現(xiàn)，以指導(dǎo)決策和預(yù)測(cè)未來(lái)。信息時(shí)代，利用網(wǎng)絡(luò)輿情可以更好地監(jiān)測(cè)和分析網(wǎng)絡(luò)輿情，掌握網(wǎng)民情緒特征、輿情傳播規(guī)律，分析輿情發(fā)展趨勢(shì)，提高管理效率，這無(wú)疑為網(wǎng)絡(luò)輿情的分析和預(yù)測(cè)提供了支撐和保障。

輿論有多種類型，如①新聞?shì)浨?，即媒體對(duì)報(bào)道事件的客觀、真實(shí)的分析和報(bào)道。通過(guò)對(duì)新聞?shì)浨榈谋O(jiān)測(cè)和分析，可以幫助政府和其他社會(huì)組織隨時(shí)了解事件和輿情，及時(shí)制定相應(yīng)的解決方案。②金融輿情。金融輿情是各類金融相關(guān)信息發(fā)布的主體。傳播或接收輿情傳播信息的目的也因自身需要而不同。③涉稅輿情。是指與稅務(wù)部門、稅務(wù)工作及相關(guān)工作人員相關(guān)的輿情信息。

2. 新時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情研究中存在的問(wèn)題分析

2.1 網(wǎng)絡(luò)輿情僅覆蓋表層網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，大眾更希望有自己的隱私空間，而網(wǎng)絡(luò)輿情所搜集的是公共空間的網(wǎng)絡(luò)信息，以微信為代表的即時(shí)通訊軟件的興起，為大眾提供了一個(gè)私密的信息交流平臺(tái)。因?yàn)榫哂须[私性，微信的輿情信息不能被獲取，這是對(duì)大眾隱私權(quán)的一種保護(hù)，而這樣對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情研究所帶來(lái)的影響是，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)難以獲取全部輿情信息，以表層網(wǎng)絡(luò)信息為主，大數(shù)據(jù)所挖掘的數(shù)據(jù)信息只是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的一小部分，而輿情分析的樣本足夠大，所得到的結(jié)論就更準(zhǔn)確，但是目前看來(lái)，深層網(wǎng)絡(luò)包含的數(shù)據(jù)量大約是表層網(wǎng)絡(luò)的400倍到500倍，加上目前的數(shù)據(jù)采集方法難以有效捕捉深層網(wǎng)絡(luò)中的大規(guī)模數(shù)據(jù)，也不能夠挖掘大量的底層數(shù)據(jù)，就導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)輿情研究存在一定的準(zhǔn)確性問(wèn)題。

2.2 網(wǎng)絡(luò)輿情不能完全反映現(xiàn)實(shí)輿論

在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情研究的時(shí)候，需要關(guān)注不是所有的公民都上網(wǎng)，也不是所有的網(wǎng)民都會(huì)在公共網(wǎng)絡(luò)空間中發(fā)言。根據(jù)數(shù)據(jù)分析，中國(guó)的網(wǎng)民數(shù)量大約在9.89億人左右，也有較大比重的數(shù)量不上網(wǎng)，這樣一來(lái)，就產(chǎn)生了網(wǎng)絡(luò)輿情很難全面反映真實(shí)輿情的問(wèn)題，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)本身存在樣本代表性問(wèn)題，以年齡為劃分，中國(guó)網(wǎng)民的年齡分布不均勻，也會(huì)產(chǎn)生樣本多、樣本少的不平均性，例如，10歲以下、60歲及以上的網(wǎng)民，大約占網(wǎng)民總數(shù)的一成，30～39歲網(wǎng)民數(shù)量大約占2成，這樣一來(lái)，中國(guó)網(wǎng)絡(luò)輿情所反映出來(lái)的輿論就更偏向于高比重的網(wǎng)民。此外，在實(shí)際的研究過(guò)程中需要關(guān)注，不同的學(xué)歷也會(huì)有不同的輿論，因此，網(wǎng)絡(luò)輿情所反映出來(lái)的輿論，一般情況下只是大體分析這一輿論，卻不是完全反映現(xiàn)實(shí)輿論。

2.3 公民會(huì)自覺避免網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)聲

根據(jù)“沉默螺旋”定律，網(wǎng)民會(huì)擔(dān)心自己的觀點(diǎn)不會(huì)被主流輿論所接受，因此會(huì)有意識(shí)地避免在網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)聲，甚至?xí)驗(yàn)榕卤还铝⒑蛨?bào)復(fù)，進(jìn)而隱藏自己的真實(shí)觀點(diǎn)，這樣一來(lái)，網(wǎng)民更可能做出虛假的表達(dá)，公共空間的言論更偏向大眾化。與此同時(shí)，“水軍”等在網(wǎng)絡(luò)空間的各個(gè)角落，通過(guò)大量發(fā)布評(píng)論，制造輿論假象，這樣就導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)空間大量無(wú)效信息存在，影響整體網(wǎng)絡(luò)輿情分析的價(jià)值。

2.4 尚未開發(fā)出成熟的網(wǎng)絡(luò)輿情融合系統(tǒng)

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下也衍生出多種數(shù)據(jù)類型，目前比較常見的是文件型、文件與關(guān)系數(shù)據(jù)、全關(guān)系數(shù)據(jù)、對(duì)象關(guān)系數(shù)據(jù)，正因?yàn)槎嘣串悩?gòu)數(shù)據(jù)的存在，讓網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)融合的難度大大增加。例如百度、淘寶、京東、微信、微博等主流網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)之間的信息不共享，在沒(méi)有軟硬件支持的情況下，研究人員很難將不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)充分整合。這樣一方面是企業(yè)之間的交流合作的問(wèn)題，另一方面是在技術(shù)層面，尚未有成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)輿情融合系統(tǒng)存在，在技術(shù)的限制下，就導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)分析結(jié)果與實(shí)際輿情之間存在一定差異。

3. 人工智能在網(wǎng)絡(luò)輿情中的應(yīng)用

3.1 人工智能實(shí)現(xiàn)輿情智能預(yù)警

在魚龍混雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)輿情更具有不可預(yù)測(cè)性，積極加快人工智能產(chǎn)品的研發(fā)，能深入滲透到網(wǎng)絡(luò)輿情的層面中，提高輿情治理的精確性，通過(guò)人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，掌握最完整的社會(huì)輿情全景圖，實(shí)時(shí)采集海量數(shù)據(jù)，記錄輿情信息的生成時(shí)間和流轉(zhuǎn)過(guò)程，利用人工智能算法能力動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)不同區(qū)域、不同時(shí)期的節(jié)點(diǎn)流量，來(lái)“智能”捕捉潛在熱點(diǎn)話題，并推測(cè)用戶的觀點(diǎn)和輿論走向，通過(guò)分析用戶的情緒態(tài)度，從整體角度快速響應(yīng)可能出現(xiàn)的趨勢(shì)，能讓負(fù)面的網(wǎng)絡(luò)輿情爆發(fā)帶來(lái)的沖擊和影響得到有效降低。