大數(shù)據(jù)與人工智能背景下的網(wǎng)絡(luò)輿情治理：作用、風(fēng)險(xiǎn)和路徑

李明德， 鄺 巖

(1.西安交通大學(xué) 傳播內(nèi)容智能理解研究中心， 陜西 西安 710049；2.西安交通大學(xué) 新聞與新媒體學(xué)院， 陜西 西安 710049；3.西安交通大學(xué) 馬克思主義學(xué)院， 陜西 西安 710049)

大數(shù)據(jù)與人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，二者密不可分，正在走向一體化發(fā)展，并將對(duì)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化產(chǎn)生深刻影響。網(wǎng)絡(luò)輿情治理既是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代國(guó)家治理的重要組成部分，能夠反映一段時(shí)期內(nèi)社會(huì)心態(tài)和社會(huì)形勢(shì)的特征，為社會(huì)治理提供依據(jù)和基礎(chǔ)；同時(shí)也是根據(jù)特定的需要，針對(duì)各種網(wǎng)絡(luò)輿情存在的問(wèn)題，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和收集，并對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行多層次的思維加工和綜合分析研究，為輿情引導(dǎo)提供指導(dǎo)的過(guò)程。當(dāng)今世界，信息技術(shù)創(chuàng)新日新月異，互聯(lián)網(wǎng)是社會(huì)輿情傳播的主要媒介之一，網(wǎng)絡(luò)輿情呈現(xiàn)出新的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。在此背景下，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)輿情治理工作提供了全新的信息資源、方法與范式，也為網(wǎng)絡(luò)輿情治理工作帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。

一、大數(shù)據(jù)與人工智能在網(wǎng)絡(luò)輿情治理中的作用

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情治理中的應(yīng)用日趨成熟和廣泛，推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)輿情治理的全面化、自動(dòng)化、科學(xué)化、精準(zhǔn)化，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)輿情治理各個(gè)環(huán)節(jié)的效能。

(一)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的全面化和自動(dòng)化

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)信息的爆炸性增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)方法很難在海量信息中進(jìn)行最優(yōu)化的抽樣以反映輿情的整體特征，進(jìn)而影響后續(xù)輿情分析與引導(dǎo)的科學(xué)性。大數(shù)據(jù)借助挖掘技術(shù)和人工智能語(yǔ)義、音視頻識(shí)別技術(shù)，豐富了網(wǎng)絡(luò)輿情的來(lái)源和數(shù)據(jù)類型，拓寬了網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的渠道，使互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)集成為有價(jià)值的輿情信息資源，提升了網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的效能。第一，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)人員借助人工智能、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)和設(shè)備，可以對(duì)多元輿情主體進(jìn)行智能識(shí)別、分類，將網(wǎng)絡(luò)文本、音視頻、表情、傳感數(shù)據(jù)等都納入輿情監(jiān)測(cè)的范圍。第二，人工智能實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)目標(biāo)從內(nèi)容向“內(nèi)容+關(guān)系+情感”的轉(zhuǎn)向，而傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)只重視輿情主體在輿情事件中進(jìn)行的話語(yǔ)表達(dá)，抓取的輿情數(shù)據(jù)主要集中于文本內(nèi)容層面。隨著數(shù)據(jù)挖掘、傳感技術(shù)、語(yǔ)義識(shí)別、情感分析等技術(shù)的發(fā)展，人工智能以其自動(dòng)識(shí)別、感知獲取、自動(dòng)篩選的優(yōu)勢(shì)，能夠自動(dòng)采集網(wǎng)絡(luò)上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用向量機(jī)法、貝葉斯法、隨機(jī)場(chǎng)法等機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行情感傾向性分析，不僅可以監(jiān)測(cè)話語(yǔ)背后的社會(huì)心理、動(dòng)機(jī)、情感訴求等因素，還可以探究輿情傳播中各傳播節(jié)點(diǎn)之間的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)用戶的情感心理和社會(huì)關(guān)系的多維度監(jiān)測(cè)。第三，大數(shù)據(jù)和人工智能輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)還能夠?qū)崿F(xiàn)全過(guò)程的網(wǎng)絡(luò)輿情動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，依托感知智能技術(shù)和數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)實(shí)時(shí)處理高速傳播的大量輿情數(shù)據(jù)，把握網(wǎng)絡(luò)輿情的產(chǎn)生來(lái)源和傳播趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)熱點(diǎn)輿情的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，使網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作更加全面和及時(shí)。

(二)助力網(wǎng)絡(luò)輿情研判實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和決策的科學(xué)化

我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和監(jiān)測(cè)的目標(biāo)在于，發(fā)現(xiàn)輿情熱點(diǎn)、分析輿情信息、進(jìn)行輿情預(yù)測(cè)。在突發(fā)事件中,專業(yè)人員的輿情分析研判能夠幫助輿情主體進(jìn)行輿情危機(jī)處理和輿情回應(yīng)，指導(dǎo)相關(guān)主體采取提前公開信息、征集群眾意見、持續(xù)輿情監(jiān)測(cè)等措施，增強(qiáng)輿情主體防范和化解輿情危機(jī)的能力。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)上每天產(chǎn)生數(shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取、研究和判斷，深入挖掘數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的提前預(yù)警，并對(duì)輿情研判和治理決策進(jìn)行驗(yàn)證分析。第一，網(wǎng)絡(luò)輿情研判人員使用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘、分析海量網(wǎng)絡(luò)信息背后蘊(yùn)含的輿情價(jià)值和數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，建立網(wǎng)絡(luò)輿情演變模型，預(yù)判輿情趨勢(shì)的走向，能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)輿情治理的時(shí)間點(diǎn)提前到輿論爆發(fā)階段的初始時(shí)間點(diǎn)；第二，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實(shí)智能建模技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型等人工智能技術(shù)，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的風(fēng)險(xiǎn)、演變規(guī)律、民意承受能力等情況進(jìn)行加工和分析推理，生成輿情評(píng)估和預(yù)警報(bào)告，對(duì)輿情的發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行仿真和預(yù)測(cè)；第三，借助認(rèn)知智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情與適用決策的邏輯推演，在基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)輿情研判系統(tǒng)中，通過(guò)大量歷史訓(xùn)練集訓(xùn)練而設(shè)定基準(zhǔn)函數(shù)后，將需要研判的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)和決策方案輸入處理系統(tǒng)，可以對(duì)不同決策方案的可行性和執(zhí)行效果進(jìn)行試驗(yàn)?zāi)M，從而為相關(guān)輿情主體進(jìn)一步調(diào)整、優(yōu)化決策方案提供思路和依據(jù)，助力輿情預(yù)測(cè)和決策的科學(xué)化[1]。

(三)推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)的精準(zhǔn)化和個(gè)性化

在大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代，新聞生產(chǎn)行業(yè)和公眾信息需求的多樣性變革推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)輿情治理方式的轉(zhuǎn)變，促使網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)走向精準(zhǔn)化和個(gè)性化，具體體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容呈現(xiàn)、內(nèi)容分發(fā)等環(huán)節(jié)的全新升級(jí)。在網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)，依托于人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的寫稿機(jī)器人，能夠從海量資訊中瞬時(shí)篩選出熱點(diǎn)話題，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行自動(dòng)化新聞寫作，快速生成新聞報(bào)道，不僅提高了新聞生產(chǎn)的工作效率，同時(shí)也提高了輿情引導(dǎo)主體主動(dòng)發(fā)聲的效率。例如，2017年，四川九寨溝發(fā)生7.0級(jí)地震，中國(guó)地震臺(tái)網(wǎng)的機(jī)器人僅用時(shí)25秒就自動(dòng)編寫了包括震中地形、熱力人口、周邊村鎮(zhèn)/縣區(qū)等內(nèi)容的地震新聞報(bào)道(1)2017年8月8日，《四川阿壩州九寨溝縣發(fā)生7.0級(jí)地震》，https:∥mp.weixin.qq.com/s/qHf2ln1sFwftkZyOyZ8yRA 。，從而快速完成了輿情引導(dǎo)的信息生產(chǎn)工作，有效解決了傳統(tǒng)媒體在新聞傳播中的延誤、遺漏或人為失誤等問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)內(nèi)容呈現(xiàn)環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)與虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)、及可穿戴設(shè)備等結(jié)合，通過(guò)VR、AR等技術(shù)模擬虛擬環(huán)境，為受眾提供視覺、聽覺、觸覺三維式的感官體驗(yàn)，豐富了網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)內(nèi)容的呈現(xiàn)方式，使輿情引導(dǎo)內(nèi)容的呈現(xiàn)方式從“平面化”轉(zhuǎn)向“立體化”，以更強(qiáng)的“沉浸感”助力主流意識(shí)形態(tài)的傳播，增強(qiáng)輿情引導(dǎo)工作的感染力和影響力。在網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)智能分發(fā)環(huán)節(jié)，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠快捷地收集網(wǎng)民信息，形成包括網(wǎng)民興趣偏好、閱讀習(xí)慣、地理位置等信息的數(shù)據(jù)檔案，對(duì)其進(jìn)行“精準(zhǔn)畫像”。在網(wǎng)絡(luò)輿情事件的討論中，不同的網(wǎng)民往往持有不同價(jià)值傾向的觀點(diǎn)和訴求，政府部門和媒體可以依據(jù)網(wǎng)民畫像，利用智能推薦算法為網(wǎng)民設(shè)置議程，向特定人群進(jìn)行更加精準(zhǔn)化的內(nèi)容推送，為他們提供權(quán)威、及時(shí)、個(gè)性化的信息和數(shù)據(jù)服務(wù)，從而發(fā)揮政府部門和主流媒體的傳播優(yōu)勢(shì)，提高網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)的精度。

二、大數(shù)據(jù)與人工智能在網(wǎng)絡(luò)輿情治理中引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用還處于不斷探索中，在網(wǎng)絡(luò)輿情治理中仍存在著一些局限性，使網(wǎng)絡(luò)輿情治理面臨新的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。

(一)輿情監(jiān)測(cè)盲區(qū)導(dǎo)致算法呈現(xiàn)輿情與真實(shí)社會(huì)民意存在偏差

目前，我們利用大數(shù)據(jù)和人工智能算法實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的全面性是相對(duì)意義上的。本文所指的全面性是相對(duì)于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)方法，大數(shù)據(jù)和人工智能大大拓寬了輿情監(jiān)測(cè)的范圍。在實(shí)際應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)與人工智能背景下的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)仍然存在盲區(qū)，主要存在三個(gè)方面的原因。第一，大數(shù)據(jù)技術(shù)的不完善產(chǎn)生了輿情監(jiān)測(cè)的盲區(qū)。現(xiàn)有的輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)與全面性要求、客戶需求還存在很大差距，例如網(wǎng)絡(luò)評(píng)論區(qū)中的縮寫文字、拼音、表情包等信息提取技術(shù)還不夠成熟，造成此類信息難以監(jiān)測(cè)，技術(shù)與需求之間的差距導(dǎo)致輿情監(jiān)測(cè)提取到的數(shù)據(jù)精準(zhǔn)率不夠高、數(shù)據(jù)不全面。第二，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的監(jiān)測(cè)準(zhǔn)入性問(wèn)題也導(dǎo)致了輿情監(jiān)測(cè)盲區(qū)的產(chǎn)生。一些網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，如微信、QQ等為用戶提供了隱私設(shè)置功能，用戶設(shè)置為不可見的微信朋友圈、QQ空間等成為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的盲區(qū)；同時(shí)，微信公眾號(hào)文章評(píng)論區(qū)的內(nèi)容是經(jīng)賬號(hào)主體篩選后而公開的，這意味著網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)難以獲得全部的評(píng)論內(nèi)容。由于這些輿情監(jiān)測(cè)盲區(qū)中含有大量豐富的輿情信息，以及平臺(tái)設(shè)置問(wèn)題，因而無(wú)法進(jìn)行監(jiān)測(cè)。第三，我國(guó)相關(guān)部門、輿情監(jiān)測(cè)公司等主體與網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)沒(méi)能達(dá)成數(shù)據(jù)共享，當(dāng)其進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)時(shí)未能獲得平臺(tái)的全部接口權(quán)限，故而不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面挖掘。

此外，由于研究人員利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)時(shí)，尤為關(guān)注輿情數(shù)據(jù)來(lái)源的整體性，使得輿情監(jiān)測(cè)獲取的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)體量巨大的特點(diǎn)，因而在進(jìn)行輿情研究時(shí)無(wú)法分析全部數(shù)據(jù)，僅是著眼于數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，通過(guò)當(dāng)下時(shí)間段和歷史時(shí)間段內(nèi)的相關(guān)性數(shù)據(jù)，挖掘輿情數(shù)據(jù)背后的民意反映、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和預(yù)測(cè)輿情演變走勢(shì)。但是，相關(guān)性不等于絕對(duì)性，谷歌流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)的失誤、大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)選舉結(jié)果的多樣性等，表明人們通過(guò)大數(shù)據(jù)相關(guān)性分析得出的輿情樣態(tài)不完全等同于真實(shí)的社會(huì)民意。由此可見，由于網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)盲區(qū)和相關(guān)性分析的局限性，通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)獲取的網(wǎng)絡(luò)輿情只能體現(xiàn)微觀真實(shí)、現(xiàn)象真實(shí)，而真實(shí)民意是宏觀真實(shí)、本質(zhì)真實(shí)。因而，如果我們將兩者完全等同，則會(huì)出現(xiàn)以偏概全、以點(diǎn)帶面的輿情認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)。

(二)輿情預(yù)測(cè)干涉和情緒分析復(fù)雜性引致輿情誤判風(fēng)險(xiǎn)

1927年，量子物理學(xué)的創(chuàng)始人之一維爾納·海森堡(Werner Heisenberg)在《關(guān)于量子論的運(yùn)動(dòng)學(xué)和力學(xué)的直覺內(nèi)容》一文中提出了“測(cè)不準(zhǔn)原理”(在量子世界中，測(cè)量粒子位置，必然會(huì)影響粒子的速度)，揭示了在量子尺度的微距世界中的“測(cè)量即干涉”現(xiàn)象。這一“測(cè)量即干涉”現(xiàn)象也出現(xiàn)在人工智能和大數(shù)據(jù)分析中。人們?cè)诶么髷?shù)據(jù)和人工智能技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析的過(guò)程中，監(jiān)測(cè)和分析技術(shù)的介入可能會(huì)干擾網(wǎng)絡(luò)輿情的表現(xiàn)和演化，進(jìn)而導(dǎo)致輿情誤判。例如，一些社交媒體會(huì)利用技術(shù)自動(dòng)抓取用戶的搜索熱點(diǎn)或用戶提及的關(guān)鍵詞并進(jìn)行熱點(diǎn)推薦，但這些自動(dòng)計(jì)算的“熱點(diǎn)”有時(shí)是與真實(shí)輿情熱點(diǎn)無(wú)關(guān)、或者營(yíng)銷主體有意為之的虛假消息，而且這些“熱點(diǎn)”經(jīng)過(guò)推薦后會(huì)引發(fā)用戶進(jìn)一步的點(diǎn)擊行為，擾亂了真實(shí)輿情的發(fā)展走勢(shì)。因此，如果我們過(guò)分依賴大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行輿情分析，則可能被噪音數(shù)據(jù)所誤導(dǎo)，難以做出符合具體環(huán)境的輿情治理決策。

此外，大數(shù)據(jù)與人工智能背景下的網(wǎng)絡(luò)輿情研判還存在情緒分析偏誤現(xiàn)象。不僅網(wǎng)絡(luò)輿情中包含了民眾的情緒、情感和意愿，而且網(wǎng)民的情緒表達(dá)推動(dòng)并影響著網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)生、擴(kuò)散、變動(dòng)和衰減的全過(guò)程。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等信息科學(xué)情緒分析技術(shù)通過(guò)爬取網(wǎng)民在社交平臺(tái)上所發(fā)表的言論和評(píng)論，對(duì)其進(jìn)行情緒特征分析和情緒演化階段劃分，為從非結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容中提取用戶情緒提供了途徑；但是由于情緒分析涉及輿論學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)研究領(lǐng)域，以及情緒本身的高度復(fù)雜性、漢語(yǔ)的語(yǔ)義模糊性以及新型網(wǎng)絡(luò)詞匯的不斷涌現(xiàn)，導(dǎo)致情緒分析處理技術(shù)的應(yīng)用效果仍不夠理想[2]。這些困難為網(wǎng)絡(luò)輿情的情緒分析帶來(lái)挑戰(zhàn)，情緒分析偏誤問(wèn)題會(huì)使監(jiān)測(cè)主體不能準(zhǔn)確把握輿情的發(fā)展程度和傳播方向，進(jìn)而導(dǎo)致輿情誤判等風(fēng)險(xiǎn)。

(三)虛假新聞和信息繭房問(wèn)題誤導(dǎo)輿情引導(dǎo)決策

寫稿機(jī)器人能夠提高輿情引導(dǎo)的效率，但是寫稿機(jī)器人從海量資訊中迅速篩選出熱點(diǎn)話題生成新聞報(bào)道的技術(shù)邏輯與流程嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膫鹘y(tǒng)媒體議程設(shè)置的方式迥然不同。這意味著，使用寫稿機(jī)器人進(jìn)行信息生產(chǎn)，會(huì)將一部分議程設(shè)置的權(quán)利讓渡給機(jī)器與用戶，可能會(huì)導(dǎo)致新聞報(bào)道的“議程偏離”和虛假信息問(wèn)題。例如，如果我們沒(méi)有對(duì)寫稿機(jī)器人設(shè)置嚴(yán)格的信息抓取規(guī)則或者未對(duì)其生成內(nèi)容設(shè)立人工審查機(jī)制，則可能會(huì)出現(xiàn)寫稿機(jī)器人抓取到謠言信息進(jìn)行報(bào)道的現(xiàn)象，或者寫稿機(jī)器人被利用成為“機(jī)器人水軍”，在網(wǎng)絡(luò)上營(yíng)造虛假輿論，誤導(dǎo)輿情引導(dǎo)決策。此外，如果我們利用寫稿機(jī)器人進(jìn)行新聞報(bào)道，由于寫稿機(jī)器人還不能像資深媒體人那樣對(duì)新聞事件發(fā)表個(gè)人的深度看法，所以可能使真正關(guān)涉公共利益的重要信息被邊緣化，阻礙媒體議程設(shè)置功能的發(fā)揮，進(jìn)而削弱媒體的新聞?shì)浾撘龑?dǎo)力。

人工智能推薦算法和大數(shù)據(jù)用戶畫像技術(shù)的應(yīng)用在提高了輿情引導(dǎo)精準(zhǔn)性的同時(shí)，還導(dǎo)致了信息繭房問(wèn)題?！靶畔⒗O房”(Information Cocoons)概念由美國(guó)知名學(xué)者桑斯坦(Cass.R.Sunstein)在2006年出版的著作《信息烏托邦：眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》中提出，“信息繭房”是指在信息領(lǐng)域，人們關(guān)注的信息會(huì)被自己的興趣所引導(dǎo)，久而久之將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中的現(xiàn)象[3]。人工智能算法推薦技術(shù)在新聞分發(fā)中容易自動(dòng)過(guò)濾掉網(wǎng)民不感興趣、不熟悉的信息內(nèi)容，加劇了“信息繭房”效應(yīng)。某些內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)出于對(duì)流量利益的追求，在一定程度上縱容了算法推薦技術(shù)對(duì)“標(biāo)題黨”“泛娛樂(lè)化”等吸引眼球內(nèi)容的傳播，造成一些自媒體對(duì)輿情事件的報(bào)道和解讀從追求流量的目標(biāo)出發(fā)，導(dǎo)致輿論失焦?；ヂ?lián)網(wǎng)用戶長(zhǎng)期處于“信息繭房”中，將很容易受片面信息的影響，形成一個(gè)相對(duì)封閉的輿論場(chǎng)域，而一旦主流意識(shí)形態(tài)被拒斥在這個(gè)場(chǎng)域之外，那么身處其中的成員便很難與外部的主流意識(shí)形態(tài)實(shí)現(xiàn)互動(dòng)，正確的輿情引導(dǎo)將很難發(fā)揮效用[4]。此外，在人工智能環(huán)境下，信息內(nèi)容在生產(chǎn)中存在大量的內(nèi)容“搬運(yùn)”“洗稿”現(xiàn)象，帶來(lái)原創(chuàng)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容減少、內(nèi)容質(zhì)量良莠不齊和版權(quán)侵權(quán)等問(wèn)題，沖擊網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)的生態(tài)環(huán)境。

(四)隱私倫理、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)壟斷等產(chǎn)生信息管理風(fēng)險(xiǎn)

現(xiàn)今，各類搜索引擎、社交網(wǎng)站、輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)能夠隨時(shí)隨地記錄網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)上的任何信息，而且通過(guò)服務(wù)器記錄的人們的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)日志已成為繼自然資源、金錢、人力等社會(huì)資源之后的新數(shù)據(jù)資源。同時(shí)，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也使人們的一切行為都暴露在“第三只眼”的監(jiān)測(cè)之下，并留下一條永遠(yuǎn)存在的數(shù)據(jù)足跡，產(chǎn)生了隱私倫理、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)壟斷等信息管理問(wèn)題。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，只要人們使用了網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，其在網(wǎng)上的所有行為都可能被監(jiān)控并永久存儲(chǔ)。這些每個(gè)人產(chǎn)生的小數(shù)據(jù)被有關(guān)公司匯聚到一起，經(jīng)過(guò)分析、處理形成大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情信息資源，而這些由個(gè)人行為產(chǎn)生的經(jīng)過(guò)匯聚而形成的大數(shù)據(jù)，是否存在所有權(quán)問(wèn)題；每一個(gè)個(gè)體是否應(yīng)當(dāng)具備個(gè)人數(shù)據(jù)被誰(shuí)處理、經(jīng)過(guò)怎樣處理的知情權(quán)；數(shù)據(jù)被相關(guān)公司采集后，有關(guān)公司是否永久地?fù)碛杏脩魯?shù)據(jù)的保存權(quán)，在處理數(shù)據(jù)形成輿情分析報(bào)告時(shí)，是否會(huì)侵犯?jìng)€(gè)體的隱私。這些問(wèn)題都構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)輿情治理的隱私倫理問(wèn)題[5]。與隱私倫理問(wèn)題相伴而來(lái)的的問(wèn)題是，人們因數(shù)據(jù)的過(guò)度搜集和使用而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)濫用問(wèn)題，從現(xiàn)實(shí)情況看，應(yīng)用程序(App)強(qiáng)制授權(quán)、超范圍收集個(gè)人信息等現(xiàn)象仍大量存在，臉書(Facebook)數(shù)據(jù)丑聞、大數(shù)據(jù)“殺熟”等數(shù)據(jù)權(quán)利越界事件頻繁發(fā)生等。這些都表明，用戶數(shù)據(jù)權(quán)屬規(guī)制和數(shù)據(jù)安全問(wèn)題已成為不容回避的數(shù)據(jù)管理風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。

目前，社會(huì)發(fā)展除了隱私倫理和數(shù)據(jù)濫用問(wèn)題，在數(shù)據(jù)的收集、使用過(guò)程中，還出現(xiàn)了數(shù)據(jù)收集公司的數(shù)據(jù)壟斷問(wèn)題。中國(guó)人民大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與移動(dòng)數(shù)據(jù)管理實(shí)驗(yàn)室(WAMDM)基于約3 000萬(wàn)用戶數(shù)據(jù)和約30萬(wàn)APP數(shù)據(jù)，對(duì)當(dāng)前移動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景下用戶隱私數(shù)據(jù)被收集的情況進(jìn)行調(diào)研分析，發(fā)布了《2019年度中國(guó)隱私風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)分析報(bào)告》。該分析報(bào)告顯示，前10%的權(quán)限數(shù)據(jù)收集者可獲取99%的權(quán)限數(shù)據(jù)[6]。這表明，社會(huì)常見的“二八定律”在網(wǎng)絡(luò)世界中的反映更為嚴(yán)重，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)壟斷態(tài)勢(shì)居高不下。此外，在網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)工作中，一些企業(yè)和部門缺乏數(shù)據(jù)共享理念，導(dǎo)致有些公共數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)使用率低等問(wèn)題，無(wú)法達(dá)到信息的互聯(lián)互通、整合利用，從而削弱了數(shù)據(jù)為相關(guān)部門和主流媒體輿情引導(dǎo)提供決策參考的作用。

三、大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情治理中的困境

(一)技術(shù)困境

1.跨學(xué)科的方法融合的困境

大數(shù)據(jù)和人工智能網(wǎng)絡(luò)輿情治理是一個(gè)融合多學(xué)科的領(lǐng)域，在實(shí)踐應(yīng)用中需要計(jì)算機(jī)技術(shù)、新聞學(xué)、管理學(xué)、情報(bào)學(xué)等多學(xué)科的方法交叉，這就決定了大數(shù)據(jù)和人工智能輿情治理具有橫斷程度廣、涉及的學(xué)科門類多、學(xué)科融合領(lǐng)域深的特點(diǎn)。一方面，這些特點(diǎn)均給網(wǎng)絡(luò)輿情治理的科學(xué)理論的構(gòu)建和完善帶來(lái)了困難；另一方面，除學(xué)科理論困境外，大數(shù)據(jù)和人工智能網(wǎng)絡(luò)輿情治理領(lǐng)域的技術(shù)理論體系也需要完善。例如，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)中的測(cè)量干涉問(wèn)題、寫稿機(jī)器人的虛假新聞問(wèn)題，以及算法推薦技術(shù)的信息繭房等，其發(fā)展完善需要多領(lǐng)域?qū)W科的技術(shù)發(fā)展。我們要想提升大數(shù)據(jù)和人工智能在網(wǎng)絡(luò)輿情治理中的應(yīng)用效果，還需要進(jìn)一步構(gòu)建和完善輿情治理的跨學(xué)科理論體系和技術(shù)。

2.輿情分析技術(shù)的更新

本文通過(guò)分析我國(guó)近年來(lái)發(fā)生的熱點(diǎn)輿情事件發(fā)現(xiàn)，在各類社交媒體平臺(tái)上，公眾的話語(yǔ)體系經(jīng)常出現(xiàn)更新，表現(xiàn)出輿情發(fā)布主體多樣、輿情傳播渠道多元、輿情發(fā)展趨勢(shì)不確定性強(qiáng)、輿情意見表達(dá)新穎等特征。例如，在互聯(lián)網(wǎng)上每年會(huì)流行一些“新詞”或“舊詞新解”，而且這些流行詞的語(yǔ)義經(jīng)常發(fā)生變化，甚至在不同的語(yǔ)境中存在不同的含義。這些特征的具體體現(xiàn)方式千變?nèi)f化，反映的社會(huì)心態(tài)難以把握，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情事件的話語(yǔ)體系和表征的不可控性和隱蔽性大大增強(qiáng)，為機(jī)器及時(shí)識(shí)別、發(fā)現(xiàn)輿情信息帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。如果我們單純使用一個(gè)關(guān)鍵詞或者使用過(guò)往輿情案例的經(jīng)驗(yàn)表達(dá)模式等搜索方式進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)和分析，即很容易造成誤判或信息遺漏。因而，網(wǎng)絡(luò)輿情話語(yǔ)體系的更迭和輿情信息的隱蔽性會(huì)導(dǎo)致基于大數(shù)據(jù)和人工智能的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)輿情發(fā)現(xiàn)的速度變慢，輿情預(yù)警效能和分析研判的準(zhǔn)確性也會(huì)隨之大大削弱。

3.傳統(tǒng)“小數(shù)據(jù)”的“大數(shù)據(jù)傲慢”

“大數(shù)據(jù)傲慢”[7]是指研究人員在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究時(shí)，認(rèn)為已掌握的數(shù)據(jù)即是總體，大數(shù)據(jù)可以完全替代而不是補(bǔ)充傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集和分析?！按髷?shù)據(jù)傲慢”思維方式是一種研究誤區(qū)，研究人員認(rèn)為應(yīng)用大數(shù)據(jù)方法計(jì)算出的“統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)性”能直接取代事物之間真實(shí)的因果和聯(lián)系，從而過(guò)度應(yīng)用這種技術(shù)，就會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)果出現(xiàn)偏差[8]。這種思維方法會(huì)給技術(shù)應(yīng)用帶來(lái)困難，因?yàn)槭褂么髷?shù)據(jù)技術(shù)挖掘得到的數(shù)據(jù)信息只能為研究人員建立事物之間的相關(guān)關(guān)系提供依據(jù)，卻無(wú)法說(shuō)明事物之間的因果關(guān)系。也就是說(shuō)，技術(shù)只能幫助人類搜集更多事件信息，卻無(wú)法針對(duì)相關(guān)事件給出確切的解釋，輿情事件發(fā)生及演變的原因最終仍需輿情工作者自行判斷。如果研究人員用數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系代替了相關(guān)關(guān)系，就可能造成輿情分析失真。

(二)社會(huì)困境

1.技術(shù)應(yīng)用的資金和制度保障力度尚待提升

我們應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情治理時(shí)，需要及時(shí)研發(fā)或引進(jìn)最新的信息收集和分析技術(shù)系統(tǒng)，從而需要雄厚的資金和人力保障。大數(shù)據(jù)與人工智能輿情分析系統(tǒng)愈是先進(jìn)，所需要的研發(fā)成本越高，對(duì)人才的要求也越高。然而在實(shí)際工作中，部分相關(guān)部門、機(jī)構(gòu)和企業(yè)不具備與其實(shí)際所需的網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)相匹配的資金和專業(yè)人才力量，在面對(duì)負(fù)面輿情時(shí)還是采取傳統(tǒng)的輿情收集與處置辦法，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情治理工作陷入被動(dòng)局面。另外，部分地區(qū)和機(jī)構(gòu)在處理關(guān)于本地區(qū)和機(jī)構(gòu)的負(fù)面輿情時(shí)，只注重對(duì)輿情信息的封、刪、堵，缺乏上下級(jí)和部門間的相互聯(lián)動(dòng)，使得應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行輿情治理不能得到有效的貫徹落實(shí)，給網(wǎng)絡(luò)輿情治理工作帶來(lái)一定難度。

2.媒體工作者應(yīng)積極倡導(dǎo)正能量

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)量化并重構(gòu)了信息傳播效果的評(píng)價(jià)體系，點(diǎn)擊量、評(píng)論量、轉(zhuǎn)發(fā)量等數(shù)據(jù)，成為信息的傳播效果評(píng)估指標(biāo)，反映了某條信息的傳播力、影響力[9]，使得部分媒體工作者在評(píng)價(jià)目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使下，傾向于生產(chǎn)能夠吸引用戶眼球的內(nèi)容，在一定程度上促進(jìn)了虛假新聞、“標(biāo)題黨”信息、“泛娛樂(lè)化”內(nèi)容的泛濫，不利于主流輿論引導(dǎo)內(nèi)容的傳播。在此信息環(huán)境下，部分公眾由于缺乏媒介素養(yǎng)，容易被智能推薦算法等信息傳播技術(shù)裹挾，從而消解其主體認(rèn)知和思維能力，沉溺于碎片化、淺層化、娛樂(lè)化的信息接收方式中，甚至無(wú)視、解構(gòu)主流意識(shí)形態(tài)傳播內(nèi)容與價(jià)值，增加了正確網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)內(nèi)容的傳播難度。

3.輿情治理和數(shù)據(jù)管理體系亟需完善

目前，我國(guó)人工智能與大數(shù)據(jù)支撐下的網(wǎng)絡(luò)輿情治理的監(jiān)管與應(yīng)用仍處在探索階段，相應(yīng)的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)使用監(jiān)管體系還不完善。在行業(yè)發(fā)展方面，大數(shù)據(jù)與人工智能輿情治理應(yīng)該遵循的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)尚未完全建立起來(lái)，大部分媒體、輿情監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)未能及時(shí)公開輿情數(shù)據(jù)的采集和分析過(guò)程，相關(guān)部門、媒體、輿情監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)之間也未能建立起數(shù)據(jù)共享共治的理念。在公民隱私保護(hù)方面，國(guó)家相關(guān)部門對(duì)于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)過(guò)度收集用戶信息等行為陸續(xù)出臺(tái)了相應(yīng)的法律法規(guī)，但是相應(yīng)規(guī)章還需要更細(xì)化、更加密切結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)實(shí)際發(fā)展的新動(dòng)向，并且在實(shí)際操作中需要進(jìn)一步細(xì)化監(jiān)管要求、規(guī)范監(jiān)管流程和舉措。

四、大數(shù)據(jù)與人工智能背景下網(wǎng)絡(luò)輿情治理的優(yōu)化路徑

本文通過(guò)梳理大數(shù)據(jù)與人工智能在網(wǎng)絡(luò)輿情治理中引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，分析其風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因，并從技術(shù)、制度、媒體、公眾等層面提出網(wǎng)絡(luò)輿情治理的優(yōu)化路徑。

(一)優(yōu)化技術(shù)升級(jí)，推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)輿情治理綜合化技術(shù)發(fā)展

1.以小數(shù)據(jù)補(bǔ)充大數(shù)據(jù)，關(guān)注輿情信息的整體性、混雜性

大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)擁有各自的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。我們?cè)谑褂眯?shù)據(jù)進(jìn)行輿情分析時(shí)，能夠以相對(duì)較低的成本明確定義變量、控制數(shù)據(jù)生成機(jī)制，但缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)量少且代表性不高；而大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量大、收集時(shí)間短、數(shù)據(jù)類型豐富等優(yōu)點(diǎn)，但也存在數(shù)據(jù)價(jià)值密度低、數(shù)據(jù)噪音高的缺點(diǎn)。我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)輿情治理中應(yīng)以小數(shù)據(jù)補(bǔ)充大數(shù)據(jù)，綜合利用兩者的優(yōu)勢(shì)開展治理，可以大大提高數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)的精確度。例如，研究人員可以使用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)熱點(diǎn)事件網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，再結(jié)合小數(shù)據(jù)信息，如網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖、熱點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論等數(shù)據(jù)，以提高網(wǎng)絡(luò)輿情分析的全面性和準(zhǔn)確性。

2.關(guān)注人機(jī)結(jié)合，將傳統(tǒng)的輿情治理方法與大數(shù)據(jù)、人工智能方法相融合

相比于傳統(tǒng)的輿情治理方法，大數(shù)據(jù)和人工智能方法是伴隨互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)終端高度發(fā)展的結(jié)果，對(duì)于治理當(dāng)代互聯(lián)網(wǎng)中混雜性極強(qiáng)的輿情數(shù)據(jù)具有顯著優(yōu)勢(shì)。但是，輿情預(yù)測(cè)干涉和分析偏誤問(wèn)題表明，大數(shù)據(jù)和人工智能方法仍存在缺陷，其所揭示的規(guī)律對(duì)適用范圍的時(shí)效性和地域性要求較高，人工智能機(jī)器還不能完全代替研究人員進(jìn)行輿情分析和決策。因此，我們?cè)谳浨橹卫碇胁粦?yīng)割裂大數(shù)據(jù)和人工智能方法與傳統(tǒng)的科學(xué)研究方法，而應(yīng)當(dāng)有機(jī)融合大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、傳統(tǒng)輿情研判技術(shù)，關(guān)注專家分析與人工智能的協(xié)同，將人的價(jià)值與人工智能的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，提高網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析和決策預(yù)判結(jié)果的準(zhǔn)確度。

3.以大數(shù)據(jù)和人工智能算法模型和運(yùn)算邏輯為技術(shù)引擎，建立綜合性網(wǎng)絡(luò)輿情治理模型

針對(duì)信息繭房和虛假新聞問(wèn)題，我們應(yīng)當(dāng)發(fā)展多元化與個(gè)性化并存的智能算法推薦技術(shù)，擴(kuò)展算法推薦的信息范圍，在原有的內(nèi)容推薦、信息協(xié)同過(guò)濾推薦、信息流行度推薦基礎(chǔ)上，將信息內(nèi)容品質(zhì)、主流價(jià)值觀引領(lǐng)力、算法問(wèn)責(zé)等指標(biāo)嵌入算法的設(shè)計(jì)中，以糾正算法推薦帶來(lái)的信息窄化和群體極化效應(yīng)，加強(qiáng)主流意識(shí)形態(tài)對(duì)輿情治理技術(shù)的價(jià)值引領(lǐng)。同時(shí)，研究人員應(yīng)利用深度學(xué)習(xí)、話題聚類、自然語(yǔ)言處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、區(qū)塊鏈等技術(shù)升級(jí)算法模型，建立更加科學(xué)高效的網(wǎng)絡(luò)輿情治理模型，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)水軍檢測(cè)方法，精準(zhǔn)識(shí)別機(jī)器人水軍，采用技術(shù)手段對(duì)虛假網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行監(jiān)測(cè)和干預(yù)。

(二)完善法制理念，實(shí)現(xiàn)輿情數(shù)據(jù)管理應(yīng)用機(jī)制升級(jí)

1.推進(jìn)數(shù)據(jù)資源的交流共享，實(shí)現(xiàn)多元主體協(xié)同治理

在當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播環(huán)境中，我們要想破解隱私倫理、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)壟斷等難題，必須善用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，凝聚相關(guān)部門、主流媒體、信息平臺(tái)的力量，實(shí)現(xiàn)治理的優(yōu)勢(shì)。第一，我國(guó)相關(guān)部門應(yīng)建立包括基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、管理標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)共享和交換標(biāo)準(zhǔn)在內(nèi)的大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，完善大數(shù)據(jù)使用標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，為構(gòu)建共享、共建的智能化數(shù)據(jù)交流平臺(tái)和數(shù)據(jù)行業(yè)立法提供依據(jù)。第二，除了互聯(lián)網(wǎng)輿情治理領(lǐng)域，金融、經(jīng)濟(jì)、教育等領(lǐng)域都在使用大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)輔助決策、制定政策。我國(guó)應(yīng)建立統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口，可以提高行業(yè)領(lǐng)域間數(shù)據(jù)資源的使用效率，實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)傳輸和信息交換，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享。第三，我國(guó)推出數(shù)據(jù)信息管理相關(guān)法律法規(guī)，明確各級(jí)部門、機(jī)構(gòu)、企業(yè)的數(shù)據(jù)收集、使用范圍和數(shù)據(jù)提供義務(wù)，并積極突破數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)公共數(shù)據(jù)資源的有效使用和規(guī)范管理。

2.運(yùn)用法律和技術(shù)手段加強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)，健全隱私倫理約束機(jī)制

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)拓展了網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的來(lái)源。在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的來(lái)源包括大量用戶生成內(nèi)容、搜索引擎日志數(shù)據(jù)、移動(dòng)終端數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)來(lái)源的廣泛增加了用戶隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。2016年，中華人民共和國(guó)第十二屆全國(guó)人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)第二十四次會(huì)議通過(guò)的《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》明確提出:“網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者應(yīng)當(dāng)對(duì)其收集的用戶信息嚴(yán)格保密，并建立健全用戶信息保護(hù)制度?！盵10]但是隨著技術(shù)的發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用狀況的快速更迭，侵犯用戶隱私的現(xiàn)象仍普遍存在。大數(shù)據(jù)與人工智能時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)輿情治理應(yīng)做到兼顧高度智能化與隱私安全性的平衡，國(guó)家必須進(jìn)一步研究、制訂和出臺(tái)關(guān)于信息保護(hù)和技術(shù)規(guī)制的法律法規(guī)和管理辦法，以法律條文形式明確信息搜集和智能算法的技術(shù)倫理、技術(shù)規(guī)范、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)收集范圍、法律主體、權(quán)利邊界等，確定監(jiān)管機(jī)構(gòu)和部門，用法治手段把算法技術(shù)及其運(yùn)用完全納入法治化的框架。此外，相關(guān)部門和平臺(tái)還應(yīng)當(dāng)健全隱私保護(hù)的道德倫理約束機(jī)制，加強(qiáng)媒體平臺(tái)和技術(shù)開發(fā)商的倫理建設(shè)，大力培育和發(fā)展行業(yè)自律組織，建立由多主體參與的監(jiān)督體系，用道德評(píng)價(jià)補(bǔ)充法律規(guī)范，形成隱私保護(hù)的倫理自律。

(三)壯大人才隊(duì)伍，培養(yǎng)復(fù)合型輿情治理專業(yè)人才

1.培養(yǎng)掌握大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才

大數(shù)據(jù)和人工智能網(wǎng)絡(luò)輿情治理是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，人才在應(yīng)用研究中占據(jù)極重要的地位，國(guó)家應(yīng)該進(jìn)一步對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能人才培養(yǎng)給予政策和資金支持，進(jìn)一步優(yōu)化人才培養(yǎng)體系、加強(qiáng)人才培養(yǎng)過(guò)程管理。一方面，相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)統(tǒng)籌科研、教育、媒體等機(jī)構(gòu)的力量，建立輿情治理的相關(guān)學(xué)科，制定學(xué)科發(fā)展方案，加強(qiáng)各學(xué)科人才的交叉培養(yǎng)；另一方面，可以建立專門的高等職業(yè)技術(shù)教育學(xué)院，開展大數(shù)據(jù)和人工智能網(wǎng)絡(luò)輿情治理教育和職業(yè)技能培訓(xùn)，打造一批精品人才培養(yǎng)基地，重點(diǎn)培養(yǎng)技術(shù)人員的計(jì)算機(jī)、新媒體、傳播學(xué)等方面的知識(shí)，為網(wǎng)絡(luò)輿情治理提供智力支持。

2.培養(yǎng)具有網(wǎng)絡(luò)輿情治理“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”的復(fù)合型人才

研究人員利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情治理，除了需要具備良好的專業(yè)技術(shù)素養(yǎng)，還要具備網(wǎng)絡(luò)新聞傳播知識(shí)和數(shù)據(jù)素養(yǎng)。“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”包括“對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性，數(shù)據(jù)收集、處理、分析、判斷和利用的能力，尊重?cái)?shù)據(jù)倫理、保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、安全和隱私的修養(yǎng)”[11]。這就要求網(wǎng)絡(luò)輿情治理人員除了需要具備基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理能力、輿情治理技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)輿情分析能力，還應(yīng)當(dāng)具備數(shù)據(jù)倫理和算法倫理修養(yǎng)，在技術(shù)研發(fā)和網(wǎng)絡(luò)輿情治理的過(guò)程中，秉持對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范性收集和應(yīng)用的理念。

3.培養(yǎng)具備高度理想信念和熟悉宣傳業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才

網(wǎng)絡(luò)輿情是“社會(huì)的皮膚”，具有反映和整合社會(huì)意見的作用，網(wǎng)絡(luò)輿情治理工作不僅是進(jìn)行社會(huì)治理的重要環(huán)節(jié)，也是維護(hù)意識(shí)形態(tài)安全的迫切需求，具有一定的意識(shí)形態(tài)屬性。網(wǎng)絡(luò)輿情治理人員必須要樹立高度的理想信念，堅(jiān)定政治立場(chǎng)，做好網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)和意識(shí)形態(tài)引領(lǐng)工作。為此，一方面，宣傳部門、高校等機(jī)構(gòu)要積極引進(jìn)和培養(yǎng)數(shù)據(jù)與宣傳業(yè)務(wù)雙向精通的復(fù)合型人才，吸納不同學(xué)科專業(yè)人才，加強(qiáng)思政教育。另一方面，政府部門、主流媒體等機(jī)構(gòu)可以通過(guò)吸收有影響力的自媒體意見領(lǐng)袖進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)輿情治理管理體系，對(duì)其進(jìn)行馬克思主義指導(dǎo)下的網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)培育，利用算法推薦、音視頻等大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，主動(dòng)占據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情治理傳播陣地。

(四)加強(qiáng)平臺(tái)自律，提升公眾的網(wǎng)絡(luò)媒介素養(yǎng)和算法素養(yǎng)

1.加強(qiáng)媒體工作者的倫理道德建設(shè)，形成網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)的倫理自律

人們?cè)诶么髷?shù)據(jù)和人工智能技術(shù)能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)輿情治理帶來(lái)便利，為公眾提供更加風(fēng)清氣朗的網(wǎng)絡(luò)空間，但同時(shí)也帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容泛“娛樂(lè)化”、虛假信息泛濫等問(wèn)題。媒體面對(duì)新的技術(shù)和媒介環(huán)境，需要構(gòu)建一個(gè)與之相匹配的媒介倫理體系。第一，媒體工作者要擯棄逐利心態(tài)，強(qiáng)化專業(yè)素養(yǎng)和社會(huì)責(zé)任意識(shí)，在使用數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行信息發(fā)布和推送時(shí)發(fā)揮把關(guān)人作用，確保信息發(fā)布的準(zhǔn)確性和客觀性，并以公共價(jià)值和公眾利益為重心，提升主流輿論引導(dǎo)力。第二，媒體工作者和信息平臺(tái)要筑牢新聞倫理意識(shí)，在收集、使用和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，確保所收集和發(fā)布的信息不會(huì)侵犯他人的隱私權(quán)等權(quán)利。第三，我們要發(fā)展網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的行業(yè)自律組織，盡快制定健全的道德倫理約束機(jī)制，防止公共領(lǐng)域的失守和媒介倫理的失范。相關(guān)部門可以以《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)自律公約》為基礎(chǔ)，鼓勵(lì)、支持并推動(dòng)相關(guān)媒體組織制定網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布和管理自律公約，用具體化、操作化、規(guī)范化的自律規(guī)范體系，形成網(wǎng)絡(luò)輿情治理領(lǐng)域自我約束、自我凈化的道德約束機(jī)制。

2.提升公眾的媒介素養(yǎng)，理性看待大數(shù)據(jù)與人工智能算法

媒介素養(yǎng)既包括公眾熟練使用各類媒介的能力，也包括判斷、評(píng)價(jià)、理解、制造不同形式與內(nèi)容的媒介信息的能力[12]。算法素養(yǎng)是指用戶在面對(duì)算法和算法篩選的信息時(shí)所表現(xiàn)出來(lái)的態(tài)度、知識(shí)、技巧以及能力的總和[13]。在人人都可以通過(guò)媒體平臺(tái)發(fā)聲的背景下，不只是媒體工作者要具有媒介和算法素養(yǎng)，每個(gè)用戶也要有媒介和算法素養(yǎng)。為此，針對(duì)大數(shù)據(jù)和人工智能背景下的機(jī)器人水軍、信息繭房和虛假新聞等現(xiàn)象，相關(guān)部門和組織要培育公眾形成甄別信息真?zhèn)蔚哪芰?，通過(guò)各種媒體和平臺(tái)對(duì)用戶進(jìn)行算法技術(shù)普及教育，以及算法推薦的技術(shù)邏輯和運(yùn)行機(jī)理教育，使其認(rèn)識(shí)到算法的“技術(shù)中立”并不意味著“價(jià)值中立”，有效防范公眾被算法技術(shù)裹挾或操縱。此外，主流媒體等輿情主體還要引導(dǎo)網(wǎng)民積極理性地參與網(wǎng)絡(luò)公共事件討論，使其進(jìn)行理性的輿論表達(dá)，促進(jìn)社會(huì)共識(shí)的形成。

五、結(jié)語(yǔ)

總體而言，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的興起，使得網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)的生成和獲取日益普遍，推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的全面化和自動(dòng)化、助力了輿情研判和決策的科學(xué)化、實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)的精準(zhǔn)化和個(gè)性化，為社會(huì)治理提供了依據(jù)和基礎(chǔ)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用還處于不斷探索和發(fā)展中，由于存在跨學(xué)科的方法融合困境、忽視傳統(tǒng)“小數(shù)據(jù)”的“大數(shù)據(jù)傲慢”、公眾的媒介素養(yǎng)缺乏、輿情治理和數(shù)據(jù)管理體系不夠完善等技術(shù)和社會(huì)層面的原因，網(wǎng)絡(luò)輿情治理工作面臨著新的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。因此，我們需要推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)輿情治理綜合化技術(shù)發(fā)展，推動(dòng)人機(jī)結(jié)合，將傳統(tǒng)的輿情治理方法與大數(shù)據(jù)、人工智能方法相融合，建立綜合性網(wǎng)絡(luò)輿情治理模型；實(shí)現(xiàn)多元主體共同參與、協(xié)同治理，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源的交流共享，健全隱私倫理約束機(jī)制；培養(yǎng)精通大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)、具備網(wǎng)絡(luò)輿情治理數(shù)據(jù)素養(yǎng)、具備高度理想信念和熟悉宣傳業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才；加強(qiáng)媒體工作者和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的倫理自律建設(shè)，提升公眾的媒介素養(yǎng)和算法素養(yǎng)，從最大程度上凝聚共識(shí)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)信息文明建設(shè)。