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    突發(fā)公共衛(wèi)生事件中基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)絡(luò)輿情溯源體系研究

    2023-05-27 04:38:25曾子明江新林
    現(xiàn)代情報(bào) 2023年6期
    關(guān)鍵詞:智能合約溯源突發(fā)公共衛(wèi)生事件

    曾子明 江新林

    關(guān)鍵詞: 突發(fā)公共衛(wèi)生事件; 網(wǎng)絡(luò)輿情; 溯源; 區(qū)塊鏈; 智能合約; IPFS

    DOI:10.3969 / j.issn.1008-0821.2023.06.015

    〔中圖分類號〕G206 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821 (2023) 06-0149-09

    在我國, 突發(fā)公共衛(wèi)生事件是指突然發(fā)生, 造成或者可能造成社會公眾健康嚴(yán)重?fù)p害的重大傳染病疫情、群體性不明原因疾病、重大食物和職業(yè)中毒及其他嚴(yán)重影響公眾健康的事件[1] , 不僅威脅人民群眾的生命安全, 也影響國家的社會秩序和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。2020 年, 新冠肺炎疫情在我國全面暴發(fā),形成多個(gè)疫情重災(zāi)區(qū), 全國累計(jì)確診病例超700 萬例, 國家財(cái)政減收增支超2 萬億元, 是一場重大的突發(fā)公共衛(wèi)生事件[2] 。在此次疫情治理過程中, 因疫情信息公開不及時(shí)和部分網(wǎng)友在網(wǎng)絡(luò)上散播虛假信息, 負(fù)面輿情持續(xù)惡性發(fā)酵, 使國家政府面臨著線下疫情和線上輿情的雙重挑戰(zhàn), 給疫情防控和社會治理帶來了巨大的麻煩。網(wǎng)絡(luò)輿情是線下公共衛(wèi)生事件社會輿論在互聯(lián)網(wǎng)上的直接映射, 代表著公眾對事件的看法, 具有傳播速度快、治理難度大等特點(diǎn)。當(dāng)前, 社交平臺多樣化、信息跨平臺化, 輿情追溯困難重重, 同時(shí), 政府相關(guān)監(jiān)管部門對輿情的研判也存在一定的延緩, 不能及時(shí)準(zhǔn)確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展走向, 給后續(xù)事件的處理留下隱患。

    缺乏透明度和多個(gè)主體間的信息不對稱是網(wǎng)絡(luò)輿情管控的主要挑戰(zhàn)。目前, 網(wǎng)絡(luò)輿情的溯源研究集中在人工智能算法領(lǐng)域, 研究對象多為單一社交平臺, 面臨著因信息更改或刪除導(dǎo)致溯源數(shù)據(jù)丟失的瓶頸問題, 而且不同平臺間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也存在差異,缺乏統(tǒng)一的共享機(jī)制, 信息交互成本較高、響應(yīng)周期較長, 往往錯(cuò)過了輿情管控的最佳時(shí)期。隨著溯源技術(shù)的不斷發(fā)展, 區(qū)塊鏈憑借全局共享、不可篡改、可溯源、安全性高等優(yōu)勢逐漸被應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)輿情治理中, 可以快速進(jìn)行信息定位, 追溯源頭, 從根本上遏制謠言和虛假輿情的產(chǎn)生, 為網(wǎng)絡(luò)輿情溯源提供了新的研究思路。本文基于態(tài)勢感知理論和區(qū)塊鏈技術(shù), 構(gòu)建了多社交平臺網(wǎng)絡(luò)輿情溯源體系, 試圖突破輿情溯源的技術(shù)瓶頸, 利用分布式存儲系統(tǒng)IPFS 進(jìn)行輿情大數(shù)據(jù)存儲, 利用智能合約對風(fēng)險(xiǎn)輿情進(jìn)行監(jiān)測, 利用內(nèi)容標(biāo)識符對源頭信息塊進(jìn)行定位, 通過事件ID 和發(fā)布時(shí)間進(jìn)行遞推,實(shí)現(xiàn)輿情的精準(zhǔn)溯源, 對提升我國面對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)急處理能力, 具有重要的實(shí)踐意義。

    1研究現(xiàn)狀

    1.1網(wǎng)絡(luò)輿情溯源

    一直以來, 網(wǎng)絡(luò)輿情溯源都是各界學(xué)者們的研究熱點(diǎn), 目前, 大多數(shù)學(xué)者都是基于算法的背景進(jìn)行探討, 研究對象多為單一社交平臺, 溯源體系還不夠完善。學(xué)者楊瀟等[3] 提出一種基于微博用戶興趣的溯源算法, 綜合考慮了發(fā)文博主、轉(zhuǎn)發(fā)人、評論人三方的影響力, 與傳統(tǒng)溯源算法相比, 準(zhǔn)確率得到了一定的提升。劉榮叁等[4] 在溯源之前,先對輿情事件進(jìn)行聚類處理, 然后使用Hacker News排序算法進(jìn)行溯源, 降低了溯源整體的復(fù)雜度。米昂[5] 基于微博詞語相似度和用戶影響力來挖掘輿情的傳播源頭與途徑, 實(shí)現(xiàn)輿情的溯源。劉繼等[6] 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢評估模型, 并通過實(shí)驗(yàn)證明, 模型的擬合程度較高, 評估結(jié)果和實(shí)際結(jié)果基本吻合, 由于模型未加入時(shí)間片, 無法預(yù)測輿情事件的發(fā)展趨勢。于凱等[7] 提出一種多中心性分析的輿情信息源點(diǎn)追溯算法, 與單一中心性算法相比, 多中心性算法溯源的準(zhǔn)確率更高。還有一部分學(xué)者從網(wǎng)絡(luò)輿情形成的路徑等角度進(jìn)行探討, 如, 祁凱等[8] 基于系統(tǒng)動力學(xué)分析了政務(wù)短視頻網(wǎng)絡(luò)輿情的動力演化過程, 得出輿情響應(yīng)速度和信息透明度對網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)管控的效果最佳。呂鯤等[9] 分析了網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)話題形成的路徑, 為監(jiān)管部門有效引導(dǎo)輿情提供了參考。

    除了上述所談及的方法和體系, 知識圖譜、事理圖譜等技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情溯源的應(yīng)用也十分廣泛,利用圖譜可以梳理事件的發(fā)展脈絡(luò)和因果關(guān)系, 構(gòu)建完善的溯源體系。張思龍等[10] 提出一種基于知識圖譜的網(wǎng)絡(luò)輿情研判系統(tǒng), 對知識圖譜在系統(tǒng)中的融合路徑進(jìn)行了探討, 優(yōu)化了輿情數(shù)據(jù)獲取的準(zhǔn)確度和計(jì)算智能度。王蘭成等[11] 表示, 知識圖譜運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)輿情管理具有諸多的優(yōu)勢, 可以降低知識庫的構(gòu)建成本和多系統(tǒng)集成的門檻, 提高輿情管理的智能化水平, 由于缺乏自動化構(gòu)建方法, 推廣受到限制。劉雅姝等[12] 基于事理圖譜, 從知識驅(qū)動的視角揭示了突發(fā)事件的演變動因, 為輿情事件的精準(zhǔn)治理提供了事實(shí)依據(jù)。

    1.2區(qū)塊鏈輿情應(yīng)用

    區(qū)塊鏈常應(yīng)用于金融、醫(yī)療和物流等領(lǐng)域, 如Omar I A 等[13] 通過區(qū)塊鏈和智能合約技術(shù)建立了電子病歷共享機(jī)制, 解決了傳統(tǒng)患者隱私泄露的問題, 保障了醫(yī)療機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)的共享性。Lee J S 等[14]將區(qū)塊鏈用于追蹤供應(yīng)鏈中的產(chǎn)品, 用智能合約取代傳統(tǒng)訂單合同, 簡化了產(chǎn)品訂購流程, 保證了產(chǎn)品的可追溯性。目前, 區(qū)塊鏈在網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的應(yīng)用較為缺乏, 多數(shù)處于理論可行性階段。如, 王迪等[15] 提出, 可以將區(qū)塊鏈溯源技術(shù)應(yīng)用到公共衛(wèi)生事件的輿情治理, 并闡述了區(qū)塊鏈在事件發(fā)生前、中、后3 個(gè)時(shí)期的具體應(yīng)用價(jià)值。鄭佳悅等[16] 通過分析我國目前網(wǎng)絡(luò)輿情的管控難點(diǎn), 提出將區(qū)塊鏈技術(shù)運(yùn)用至網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管, 可以保證輿情數(shù)據(jù)的真實(shí)性, 杜絕謠言發(fā)布者躲避懲處等現(xiàn)象發(fā)生, 給輿情監(jiān)管帶來新的可能。周婕[17] 通過區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建了大連高效輿情防控平臺, 用于預(yù)防虛假信息的產(chǎn)生、傳播和擴(kuò)散。袁莉莉等[18] 提出, 利用區(qū)塊鏈技術(shù)來解決重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件中虛假消息泛濫、公益慈善不透明、病毒溯源困難等痛點(diǎn)問題, 助力醫(yī)療體系的構(gòu)建和完善。

    綜上分析, 輿情溯源的精準(zhǔn)性與輿情信息的真實(shí)性、完整性密切相關(guān)。盡管當(dāng)前一些傳統(tǒng)溯源技術(shù)表現(xiàn)良好, 但都無法避免因信息更改或刪除導(dǎo)致溯源信息缺失的瓶頸問題。當(dāng)突發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情在多個(gè)平臺上發(fā)酵時(shí), 信息交互的成本和時(shí)間會大大增加,輿情溯源的時(shí)效性也隨之降低, 僅依靠傳統(tǒng)溯源技術(shù)還難以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的有效管控。在當(dāng)今時(shí)代背景下, 區(qū)塊鏈應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)輿情管理已是大勢所趨,推動區(qū)塊鏈深入輿情領(lǐng)域應(yīng)用, 有利于解決網(wǎng)絡(luò)輿情溯源的技術(shù)瓶頸問題, 完善突發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情溯源管理體系, 做到輿情信息高效交互、可溯源、防篡改和風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警等, 并以有效的方式預(yù)測輿情潛在風(fēng)險(xiǎn), 為我國網(wǎng)絡(luò)輿情治理提供新的研究路徑。

    2基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)絡(luò)輿情溯源技術(shù)體系架構(gòu)

    2.1區(qū)塊鏈應(yīng)用于輿情管理的技術(shù)優(yōu)勢

    2.1.1輿情數(shù)據(jù)公開透明、高效交互

    網(wǎng)絡(luò)輿情主要是在互聯(lián)網(wǎng)的社交平臺上進(jìn)行衍生和傳播, 由于平臺間缺乏統(tǒng)一的信息共享機(jī)制,輿情數(shù)據(jù)互相獨(dú)立、關(guān)聯(lián)程度不高, 數(shù)據(jù)交互成本較大, 政府監(jiān)管部門對突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情的管控受到一定限制。在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中, 由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)相互檢測監(jiān)督, 使信息跨部門、跨領(lǐng)域共享,信用問題也可以得到保障, 其他節(jié)點(diǎn)也可以隨時(shí)進(jìn)行查閱, 信息交流和傳播變得公開透明, 同時(shí)政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以通過區(qū)塊鏈開放的API 接口對輿情數(shù)據(jù)資源進(jìn)行訪問, 充分發(fā)揮了政府調(diào)控職能和社會監(jiān)督功能, 實(shí)現(xiàn)輿情信息公開透明、集體維護(hù)和公共安全數(shù)據(jù)多層次、多元化的共享。

    2.1.2輿情可溯源、防纂改

    輿情信息完整是溯源最基本的條件, 區(qū)塊鏈?zhǔn)且罁?jù)區(qū)塊生成時(shí)間順序、前后哈希相連的鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu), 由后一區(qū)塊的頭節(jié)點(diǎn)指向當(dāng)前區(qū)塊的父節(jié)點(diǎn),具體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。在區(qū)塊鏈中, 由SHA256 算法對塊內(nèi)信息進(jìn)行加密存儲, Merkle 樹進(jìn)行歸納驗(yàn)證, 時(shí)間戳記錄區(qū)塊的生成時(shí)間。區(qū)塊鏈獨(dú)特的哈希加密技術(shù)和分布式存儲為輿情信息的完整保存和防篡改提供了安全保障, 鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和時(shí)間戳為輿情的溯源提供了技術(shù)支撐。

    2.1.3輿情大數(shù)據(jù)存儲

    區(qū)塊鏈不僅可以滿足網(wǎng)絡(luò)輿情溯源的技術(shù)需要, 還能與分布式存儲系統(tǒng)結(jié)合進(jìn)行擴(kuò)容, 實(shí)現(xiàn)輿情大數(shù)據(jù)存儲。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下, 網(wǎng)絡(luò)輿情信息呈現(xiàn)爆炸式的指數(shù)級增長, 若輿情信息都存儲在區(qū)塊鏈中, 區(qū)塊鏈的存儲效率將逐漸降低、成本也隨之增加。隨著存儲技術(shù)的不斷發(fā)展, 分布式存儲憑借高可靠性、高性能性、高可用性、高擴(kuò)展性逐漸被應(yīng)用到大數(shù)據(jù)存儲中, 其中的典型代表為星際文件系統(tǒng), 英文簡稱IPFS, 本質(zhì)上是一種內(nèi)容可尋址、版本化、點(diǎn)對點(diǎn)超媒體的分布式存儲傳輸協(xié)議[19] ,能夠?qū)⒕哂邢嗤募到y(tǒng)的計(jì)算設(shè)備連接起來, 與區(qū)塊鏈技術(shù)特性完美契合, 兩者共同作為輿情數(shù)據(jù)存儲的媒介, 可以實(shí)現(xiàn)輿情數(shù)據(jù)海量存儲和空間資源利用最大化。

    2.1.4輿情風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警

    突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情爆發(fā)迅速、傳播廣泛、不易控制, 需要及時(shí)感知輿情、充分理解輿情和準(zhǔn)確預(yù)測輿情。由于傳統(tǒng)上報(bào)審批流程繁瑣, 網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)輿情的應(yīng)急處理具有一定的延時(shí)性, 在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中, 可以充分利用智能合約的高效性、精準(zhǔn)性和智能性, 將智能合約用于監(jiān)測區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中潛在的風(fēng)險(xiǎn)輿情, 對觸發(fā)設(shè)定閾值的風(fēng)險(xiǎn)輿情及時(shí)做出響應(yīng), 簡化審批上報(bào)流程, 減少知而不報(bào)現(xiàn)象的發(fā)生, 實(shí)現(xiàn)輿情風(fēng)險(xiǎn)的高效預(yù)警。

    2.2區(qū)塊鏈溯源技術(shù)架構(gòu)

    在本文中, 區(qū)塊鏈視域下的多平臺網(wǎng)絡(luò)輿情管理是指將多個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺的應(yīng)用程序部署在同一區(qū)塊鏈上, 共同構(gòu)建輿情數(shù)據(jù)共享中心, 輿情信息產(chǎn)生后存儲在區(qū)塊鏈內(nèi), 通過構(gòu)建分類賬本對突發(fā)公共衛(wèi)生事件進(jìn)行分類管理[15] 。為提高網(wǎng)絡(luò)輿情溯源的時(shí)效性和精準(zhǔn)性, 本文基于態(tài)勢感知理論和區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建了突發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情溯源技術(shù)架構(gòu), 在輿情潛伏發(fā)展期, 通過人工智能算法對區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的輿情進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)研判, 分析輿情的情感傾向、風(fēng)險(xiǎn)等級和發(fā)展趨勢等, 利用智能合約對輿情進(jìn)行監(jiān)控, 將重大風(fēng)險(xiǎn)輿情第一時(shí)間上報(bào)至監(jiān)管部門, 并依據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行溯源處理, 將風(fēng)險(xiǎn)輿情扼殺在萌芽階段, 不僅降低了負(fù)面和虛假輿情爆發(fā)的可能性, 也提高了輿情溯源的時(shí)效性, 為輿情處理提供了充裕的準(zhǔn)備時(shí)間。

    網(wǎng)絡(luò)輿情溯源技術(shù)架構(gòu)由風(fēng)險(xiǎn)研判模型和區(qū)塊鏈技術(shù)框架兩部分組成, 其中風(fēng)險(xiǎn)研判模型是基于生命周期理論和態(tài)勢感知理論, 從輿情質(zhì)量察覺、輿情態(tài)勢研判、輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、管控應(yīng)急處理4 個(gè)部分對輿情進(jìn)行分析, 模型如圖2 所示。區(qū)塊鏈溯源技術(shù)框架是基于區(qū)塊鏈技術(shù)對風(fēng)險(xiǎn)研判模型發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)輿情進(jìn)行溯源, 為政府相關(guān)監(jiān)管部門的應(yīng)急處理提供決策依據(jù), 兩者共同為突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情的溯源提供理論基礎(chǔ)與技術(shù)支撐。

    輿情風(fēng)險(xiǎn)研判模型中, 輿情周期依據(jù)生命周期理論被劃分為潛伏期、發(fā)展期、爆發(fā)期、衰退期4個(gè)階段, 每個(gè)階段都對應(yīng)著輿情所處的不同態(tài)勢,風(fēng)險(xiǎn)研判分為發(fā)現(xiàn)、分析、預(yù)警、響應(yīng)4 個(gè)處理過程, 每一個(gè)過程層層遞進(jìn), 負(fù)責(zé)1 個(gè)或多個(gè)時(shí)期的輿情分析。輿情潛伏期和發(fā)展期, 主要負(fù)責(zé)輿情的監(jiān)測和預(yù)警, 通過計(jì)算區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的輿情事件熱度等, 提前感知風(fēng)險(xiǎn)輿情, 并及時(shí)反饋, 避免輿情惡化發(fā)酵至中后期, 其中輿情熱度H 被定義為輿情事件話題下的閱讀人數(shù)r、評論次數(shù)c、轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)re、點(diǎn)贊次數(shù)l 在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的總值占比與對應(yīng)權(quán)重乘積之和[20] , 計(jì)算公式如式(1):

    式(1) 中, r、c、re、l 為某突發(fā)公共衛(wèi)生事件話題下的數(shù)值, R、C、RE、L 為當(dāng)天系統(tǒng)內(nèi)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的累計(jì)總值, α、β、γ、δ 為各指標(biāo)對應(yīng)權(quán)重, 且相加之和為1。

    在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中, 輿情信息主要來源于各類社交平臺, 如中短視頻類抖音、問答評論類知乎、圖文資訊類微博、社交互動類微信等, 對于不同類型的社交平臺采取不同的信息處理手段, 對于視頻類傳播的輿情平臺, 通過OCR 視頻關(guān)鍵幀識別技術(shù)與ASR 音頻轉(zhuǎn)文字技術(shù)將視頻和語音轉(zhuǎn)化為文本內(nèi)容, 對于文本類傳播的輿情平臺, 將直接采集文本內(nèi)容, 然后利用人工智能算法對文本內(nèi)容進(jìn)行特征提取、事件聚合、類別分析、情感分析等, 為輿情風(fēng)險(xiǎn)研判提供依據(jù)。在預(yù)警過程中, 若發(fā)現(xiàn)潛在的重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情, 將及時(shí)上報(bào)給政府相關(guān)監(jiān)管部門, 并利用區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行溯源分析。

    區(qū)塊鏈技術(shù)框架由數(shù)據(jù)來源層、數(shù)據(jù)存儲層、共識網(wǎng)絡(luò)層等5 個(gè)層次構(gòu)成, 具體技術(shù)框架如圖3所示。數(shù)據(jù)存儲層主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的規(guī)范存儲和結(jié)構(gòu)化管理, 為緩解區(qū)塊鏈的存儲壓力, 本文采用了區(qū)塊鏈和IPFS 的雙存儲機(jī)制, 將原始輿情信息存儲在IPFS 中, 將信息摘要和IPFS 返還的內(nèi)容標(biāo)識符CID 存儲在區(qū)塊鏈中, 由于相同的信息具有相同的哈希值, IPFS 不會進(jìn)行重復(fù)存儲, 同時(shí)IPFS 的分布式存儲解決了區(qū)塊鏈擴(kuò)容難的問題, 為輿情數(shù)據(jù)的海量存儲奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

    在共識網(wǎng)絡(luò)層中, 采用P2P 分布式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)間的信息廣播, 利用實(shí)用拜占庭容錯(cuò)共識算法(Practical Byzantine Fault Tolerance)或權(quán)益證明共識算法(Proof of Stake)進(jìn)行信息上鏈, 保障網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的一致性。合約層主要由算法機(jī)制、腳本代碼和智能合約等組成, 其中智能合約是一種能夠自我執(zhí)行、自我驗(yàn)證、自我約束的契約, 遵循“If 成立, Then 觸發(fā)預(yù)設(shè)條件” 的模式, 自動執(zhí)行, 無需人為提出申請和干預(yù)操作[21] , 可以簡化傳統(tǒng)輿情上報(bào)的審批流程, 為輿情的智能化管理奠定理論基礎(chǔ), 在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中, 共制定了登陸注冊、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、權(quán)限核驗(yàn)3 類具有不同功能的智能合約, 分別用于系統(tǒng)中賬戶注冊、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和權(quán)限核驗(yàn)。應(yīng)用層是節(jié)點(diǎn)用戶對輿情共享中心信息進(jìn)行的操作應(yīng)用, 如信息查詢、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、權(quán)限核驗(yàn)等, 但規(guī)定只允許擁有權(quán)限的資源訪問者, 才能對輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取, 在輿情信息共享的同時(shí)也保證了數(shù)據(jù)的安全性。

    3基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)絡(luò)輿情智能溯源管理體系構(gòu)建

    為進(jìn)一步深化區(qū)塊鏈應(yīng)用, 完善網(wǎng)絡(luò)輿情溯源管理體系, 本文從輿情數(shù)據(jù)管理、輿情研判預(yù)警、網(wǎng)絡(luò)輿情溯源、輿情風(fēng)險(xiǎn)管控4 個(gè)層次進(jìn)行分析,智能溯源管理體系如圖4 所示。

    3.1輿情數(shù)據(jù)管理

    在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中, 突發(fā)公共衛(wèi)生事件相關(guān)話題被創(chuàng)建后, 系統(tǒng)會賦予話題一個(gè)唯一標(biāo)識的事件ID, 用于關(guān)聯(lián)不同平臺的相似輿情信息, 是平臺間信息聯(lián)系的紐扣。用戶在話題下發(fā)表信息, 事件ID 將隨著用戶UID、發(fā)布平臺、發(fā)布時(shí)間、信息內(nèi)容等一同存儲在區(qū)塊鏈內(nèi), 通過事件ID 可以精準(zhǔn)匯集網(wǎng)絡(luò)中所有的相關(guān)信息, 分析輿情的演變歷程。

    為避免數(shù)據(jù)過多造成區(qū)塊鏈膨脹[22] , 本文采用鏈上和鏈下IPFS 的雙存儲機(jī)制, 進(jìn)行輿情數(shù)據(jù)存儲和結(jié)構(gòu)化管理, 數(shù)據(jù)存儲和獲取流程如圖5 所示, 原始輿情信息經(jīng)哈希加密以信息摘要的形式存儲在區(qū)塊中, 利用Merkle 樹對塊內(nèi)信息進(jìn)行歸納管理, 而原始完整輿情信息存儲在IPFS 中, 并將在IPFS 存儲返回的內(nèi)容標(biāo)識符CID 一同存儲在區(qū)塊鏈內(nèi), 保障了區(qū)塊鏈和IPFS 信息之間的關(guān)聯(lián)性。輿情數(shù)據(jù)獲取時(shí), 節(jié)點(diǎn)用戶先完成身份權(quán)限的核驗(yàn), 然后通過內(nèi)容標(biāo)識符CID 在IPFS 中找到存儲節(jié)點(diǎn), 從存儲節(jié)點(diǎn)中獲取源頭信息所在的信息集,依據(jù)事件ID 和時(shí)間實(shí)現(xiàn)輿情的溯源。

    3.2輿情研判預(yù)警

    對風(fēng)險(xiǎn)輿情進(jìn)行早期研判, 可以減少風(fēng)險(xiǎn)輿情的爆發(fā), 避免負(fù)面輿情惡性發(fā)酵。輿情研判時(shí), 先通過風(fēng)險(xiǎn)研判模型對網(wǎng)絡(luò)輿情的特征進(jìn)行提取, 分析輿情的情感傾向(正面、負(fù)面、中性)和事件熱度, 然后利用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警智能合約對風(fēng)險(xiǎn)輿情進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警。目前, 機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法在輿情領(lǐng)域已具有較為完善的技術(shù)體系, 可以輔助監(jiān)管部門對輿情做出準(zhǔn)確的判斷, 但在輿情預(yù)警方面, 仍缺乏一定的智能執(zhí)行性。本文利用區(qū)塊鏈智能合約的自動執(zhí)行性, 制定了由平臺、政府監(jiān)管部門等多主體參與的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警智能合約, 實(shí)現(xiàn)輿情預(yù)警的高效響應(yīng)。

    在智能合約制定之前, 先對突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情的風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行劃分, 明確合約執(zhí)行的條件。在本文中, 輿情風(fēng)險(xiǎn)等級由事件熱度和涉及層次兩者共同決定, 其中事件熱度依據(jù)式(1) 被分為一級熱度、二級熱度和三級熱度, 層級越低, 就代表著事件熱度越高、公眾關(guān)注度越高, 涉及層次依據(jù)影響范圍分為小型群眾、地方政府和國家社會, 兩個(gè)層級相互作用, 將風(fēng)險(xiǎn)輿情劃分為重大輿情、嚴(yán)重輿情、中等輿情和一般輿情, 其中重大輿情是指一級熱度和國家層面的輿情, 如新冠肺炎疫情等相關(guān)輿情, 嚴(yán)重輿情是指一級熱度和地方政府層面的輿情, 如某市食物中毒等事件輿情。明確網(wǎng)絡(luò)輿情的風(fēng)險(xiǎn)等級, 有助于政府部門制定合理的應(yīng)急處理策略, 實(shí)現(xiàn)資源利用的最大化。

    風(fēng)險(xiǎn)輿情等級劃分完成后, 開始制定風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警智能合約, 智能合約模型如圖6 所示。智能合約由監(jiān)測對象、響應(yīng)條件、響應(yīng)規(guī)則、合約狀態(tài)等組成, 其中監(jiān)測對象為網(wǎng)絡(luò)中的事件輿情, 響應(yīng)條件為輿情風(fēng)險(xiǎn)的等級, 如嚴(yán)重輿情和重大輿情, 響應(yīng)規(guī)則為依據(jù)輿情風(fēng)險(xiǎn)等級響應(yīng)對應(yīng)級別的預(yù)警, 如重大輿情對應(yīng)著一級預(yù)警。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警智能合約重點(diǎn)監(jiān)測風(fēng)險(xiǎn)等級中等及以上的輿情, 當(dāng)事件熱度和涉及層次達(dá)到合約設(shè)定的條件時(shí), 即風(fēng)險(xiǎn)等級達(dá)到嚴(yán)重, 合約將依據(jù)響應(yīng)規(guī)則自動執(zhí)行對應(yīng)的預(yù)警方案, 并直接反饋到政府監(jiān)管部門, 保證了輿情溯源的時(shí)效性。

    3.3網(wǎng)絡(luò)輿情溯源

    輿情溯源的高效精準(zhǔn), 一方面取決于輿情信息的完整性; 另一方面取決于輿情信息查找的效率,由于區(qū)塊鏈和IPFS 都具有不可更改的技術(shù)特性,輿情信息保存完整。信息查找主要是通過Merkle樹和分布式哈希表DHT(Distributed Hash Table)來實(shí)現(xiàn)的, Merkle 樹是區(qū)塊內(nèi)的哈希二叉樹, 負(fù)責(zé)對塊內(nèi)信息進(jìn)行歸納管理, 由于哈希加密的過程不可逆, 無法對區(qū)塊信息進(jìn)行解密, 通過Merkle 樹查找源頭信息所在的區(qū)塊, 獲取信息的內(nèi)容標(biāo)識符CID, 然后從IPFS 中獲取完整信息。分布式哈希表DHT 是一個(gè)巨大的文件索引哈希表, 信息索引條目形如<Key, Value>, 其中Key 為IPFS 存儲信息時(shí), 返回的內(nèi)容標(biāo)識符CID, Value 為存儲該信息節(jié)點(diǎn)的IP, 負(fù)責(zé)查找IPFS 內(nèi)信息源存儲節(jié)點(diǎn)所在的位置, 當(dāng)存儲節(jié)點(diǎn)被找到后, IPFS 就會返回存儲節(jié)點(diǎn)的“多地址”, 其中包含節(jié)點(diǎn)間通信遵循的協(xié)議、存儲節(jié)點(diǎn)IP、訪問端口等, 然后檢索節(jié)點(diǎn)依據(jù)“多地址” 直接連接存儲節(jié)點(diǎn), 從存儲節(jié)點(diǎn)獲取所需信息。

    網(wǎng)絡(luò)輿情溯源流程如圖7 所示, 節(jié)點(diǎn)用戶先通過權(quán)限核驗(yàn)智能合約核驗(yàn)自己的身份, 若未授予數(shù)據(jù)獲取的權(quán)限, 則無法進(jìn)行后續(xù)流程; 若核驗(yàn)通過, 區(qū)塊鏈將記錄此次申請者的訪問信息, 并允許用戶從區(qū)塊鏈中獲取事件源頭信息的內(nèi)容標(biāo)識符CID, 然后檢索節(jié)點(diǎn)依據(jù)用戶提交的CID 從分布式哈希表DHT 中進(jìn)行查詢, 獲得存儲節(jié)點(diǎn)的IP 地址, 與存儲節(jié)點(diǎn)建立連接, 將完整輿情信息返回給節(jié)點(diǎn)用戶, 依據(jù)事件唯一標(biāo)識ID 和時(shí)間對塊內(nèi)信息進(jìn)行逆向遞推, 實(shí)現(xiàn)輿情的精準(zhǔn)溯源。

    除此之外, 還可以利用區(qū)塊鏈不可更改的技術(shù)特性進(jìn)行信息比對, 判斷信息在傳播的過程中是否被篡改或偽造, 以便更好地明確責(zé)任歸屬。在區(qū)塊鏈中, 輿情信息經(jīng)哈希加密后以哈希值的形式存在, 所以可以依據(jù)輿情信息哈希值是否一致來判斷信息是否完整, 若實(shí)際信息計(jì)算的哈希值與區(qū)塊鏈內(nèi)的哈希值一致, 表明信息完整, 若哈希值不一致, 表明信息可能遭到了篡改, 通過哈希比對達(dá)到了信息比對的目的。

    3.4輿情風(fēng)險(xiǎn)管控

    對突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行有效管控是溯源的最終目的。本文結(jié)合輿情生命周期和輿情響應(yīng)順序, 從監(jiān)測預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)、管控反饋3 個(gè)層面, 構(gòu)建了一個(gè)由平臺、政府監(jiān)管部門共同參與的風(fēng)險(xiǎn)輿情管控體系, 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的彈性管理。

    在風(fēng)險(xiǎn)管控體系中, 社交平臺扮演著監(jiān)測、調(diào)節(jié)的角色, 負(fù)責(zé)對區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的輿情進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和協(xié)助政府監(jiān)管部門進(jìn)行輿情處理。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件暴發(fā)之初, 網(wǎng)絡(luò)輿情還處于萌芽發(fā)展階段, 平臺對相關(guān)事件輿情進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測, 關(guān)注輿情風(fēng)險(xiǎn)等級變化和公眾情感走向, 制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警智能合約, 識別潛在風(fēng)險(xiǎn)輿情, 對于合約預(yù)警的潛在風(fēng)險(xiǎn)輿情, 如在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中, 散播不實(shí)信息和暗諷國家管控政策, 對社會造成了嚴(yán)重影響的輿情, 平臺需要在第一時(shí)間進(jìn)行介入處理, 對風(fēng)險(xiǎn)輿情進(jìn)行報(bào)備。

    政府監(jiān)管部門在風(fēng)險(xiǎn)管控中, 扮演著監(jiān)督、指導(dǎo)的角色, 負(fù)責(zé)對整體網(wǎng)絡(luò)輿情環(huán)境進(jìn)行監(jiān)督和對上報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)輿情處置進(jìn)行指導(dǎo), 制定應(yīng)急響應(yīng)方案。由于區(qū)塊鏈具有不可更改的技術(shù)特性, 輿情信息保存完整, 進(jìn)行溯源, 獲取完整的輿情數(shù)據(jù), 對數(shù)據(jù)進(jìn)行全局分析, 了解輿情的來源、發(fā)展歷程、用戶特征、平臺分布等情況。依據(jù)源頭信息找到輿情初始發(fā)布者, 依據(jù)相關(guān)法律法規(guī)對初始發(fā)布者進(jìn)行追責(zé), 進(jìn)一步完善網(wǎng)絡(luò)輿情追責(zé)機(jī)制; 依據(jù)發(fā)展歷程、用戶特征等對輿情帶來的社會影響進(jìn)行評估, 識別潛在風(fēng)險(xiǎn)人群, 制定相應(yīng)且完善的應(yīng)急處理方案; 依據(jù)平臺分布情況對各平臺監(jiān)管提出針對性意見, 完善平臺內(nèi)部輿情的監(jiān)管機(jī)制, 創(chuàng)建文明網(wǎng)絡(luò)輿情環(huán)境。

    同時(shí), 跨平臺全局共享的性質(zhì)也為政府辟謠提供了便捷, 監(jiān)管部門在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中發(fā)布官方辟謠聲明后, 節(jié)點(diǎn)用戶可以隨時(shí)查閱信息, 并在節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行高效傳播, 有效消除負(fù)面輿情帶來的影響。在輿情管控后期, 也要做好社會形象恢復(fù)工作, 依據(jù)公眾反響情況, 認(rèn)真評估與改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急方案, 提升危機(jī)意識, 防止輿情二次反彈, 繼續(xù)完善突發(fā)公共衛(wèi)生事件歷史數(shù)據(jù)庫, 為后續(xù)相似突發(fā)輿情的處理提供參考。

    4結(jié)束語

    在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下, 區(qū)塊鏈和分布式存儲技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)輿情管理已是大勢所趨。為進(jìn)一步深化區(qū)塊鏈在突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情溯源的應(yīng)用,本文先通過梳理國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)輿情溯源的相關(guān)文獻(xiàn),發(fā)現(xiàn)目前多數(shù)研究都是基于傳統(tǒng)溯源算法和單一的社交平臺, 溯源的時(shí)效性不高, 且無法避免因信息更改或刪除導(dǎo)致溯源數(shù)據(jù)丟失的瓶頸問題, 所以本文基于上述問題, 通過態(tài)勢感知理論和區(qū)塊鏈技術(shù), 構(gòu)建了一個(gè)多平臺網(wǎng)絡(luò)輿情溯源管理體系, 利用鏈上和鏈下雙存儲機(jī)制, 進(jìn)行輿情數(shù)據(jù)的海量存儲, 采用智能合約對網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)輿情進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警, 通過默克爾樹和內(nèi)容標(biāo)識符等實(shí)現(xiàn)輿情的精準(zhǔn)溯源, 提高了輿情溯源的時(shí)效性, 為監(jiān)管部門制定應(yīng)急處理策略提供了事實(shí)依據(jù), 對我國突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)輿情的應(yīng)急管控具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

    當(dāng)然, 本文研究也存在一定的局限, 首先, 區(qū)塊鏈在網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的應(yīng)用還處于理論探索階段,實(shí)際落地應(yīng)用比較缺乏, 文章提出的一些設(shè)定如將社交平臺應(yīng)用程序部署到區(qū)塊鏈上, 與實(shí)際情況存在一定的差距; 其次, 網(wǎng)絡(luò)輿情的管控需要公眾、平臺、政府等多主體共同參與, 不同主體對輿情信息有著不同的需求, 單一的公共鏈、聯(lián)盟鏈和私有鏈難以同時(shí)達(dá)到去中心化、高效且權(quán)威安全這3 個(gè)要素[23] , 后續(xù)研究將考慮以主權(quán)區(qū)塊鏈為基礎(chǔ),尊重網(wǎng)絡(luò)主權(quán)與國家主權(quán)監(jiān)管, 構(gòu)建包含公共鏈、聯(lián)盟鏈和私有鏈的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò), 進(jìn)一步對輿情數(shù)據(jù)資源管理進(jìn)行細(xì)分。

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