智能化技術(shù)在輿情工作中的應用探討

王哲

摘要：面對快速更新迭代的媒體技術(shù)和傳播形態(tài)，只有尊重傳播和媒體融合發(fā)展趨勢和規(guī)律，不斷革新輿情監(jiān)控技術(shù)，升級輿情監(jiān)控管理策略，提升輿情管理能力，才能夠有效將智能化技術(shù)應用到輿情工作的監(jiān)測、分類、分發(fā)、研判、預警、引導、修復、反饋等各階段當中。本文主要探討智能化技術(shù)的應用為輿情工作提供的解決方案，以及為提升宣傳輿論工作做出的貢獻。

關(guān)鍵詞：智能化；大數(shù)據(jù)；人工智能；區(qū)塊鏈；輿情工作

引言

近年來，輿情工作需要借助數(shù)據(jù)挖掘、虛擬現(xiàn)實、區(qū)塊鏈等智能化技術(shù)對相關(guān)信息進行監(jiān)測、分析和提取，對帶有情感傾向的信息進行歸納和分類，對輿情發(fā)展進行研判和預警，對負面傾向較為嚴重的信息運用智能化技術(shù)及時進行引導、修復和反饋，幫助相關(guān)單位或部門實施相應處置措施?？傮w來說，智能化技術(shù)已經(jīng)成為輿情工作在監(jiān)測、分類、分發(fā)、研判、預警、引導、修復、反饋等全生命周期各環(huán)節(jié)所應用的重要手段，能夠為文字精準識別、圖像有效監(jiān)測、智能研判支撐、賬號撥測輔助、輿情追蹤溯源、輿論引導參考、輿情報告生成等提供完整的解決方案[1]。因此，綜合分析智能化技術(shù)并積極探討其在輿情工作中的關(guān)鍵應用，對社會的健康發(fā)展具有重大現(xiàn)實意義。

1. 智能化技術(shù)應用

1.1 大數(shù)據(jù)方面

大數(shù)據(jù)應用早已成為輿情工作的重要方式，是最早一批應用到輿情工作中的技術(shù)手段。在監(jiān)測階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提高數(shù)據(jù)的采集效率，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量的網(wǎng)絡信息進行充分采集，對有效數(shù)據(jù)的采集是輿情研判的基礎。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立“情感數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)庫，重點監(jiān)控非理性互動與表達。當輿情目標被識別后，監(jiān)管部門能夠迅速把握用戶和公眾的心理與情緒變化。與此同時，監(jiān)測系統(tǒng)可以采取短信或彈窗的形式對自媒體用戶進行預警，便于用戶自行整改。

在分類階段，利用大數(shù)據(jù)建立網(wǎng)絡輿情指標，劃分優(yōu)先級，對指標數(shù)值較高的事件優(yōu)先處置，準確判斷各種網(wǎng)絡輿情事件的緊迫程度、影響范圍、發(fā)展方向，科學預估和研判可能造成的影響，分清輕重緩急，做到妥善處置。

在分發(fā)階段，利用大數(shù)據(jù)手段可以為受眾用戶制作精準畫像，結(jié)合智能算法，深挖受眾的價值傾向和心理需求，做到精準推送。

在國際傳播領域，我國改變“通稿”式的外宣模式，借用“技術(shù)+數(shù)據(jù)”，根據(jù)不同國家、地區(qū)受眾的媒介使用場景進行畫像，精準到“一國一策”式分發(fā)。例如，我國根據(jù)不同國家的利益背景和受眾特點，借助社會化媒體，進行個性化、精準化的社交媒體內(nèi)容推送，不僅助力國際傳播大格局的構(gòu)建，更是助力“中國聲音”的有效傳播。

在研判預警階段，大數(shù)據(jù)可以幫助我們在數(shù)量繁多的網(wǎng)絡輿情中挖掘信息，從靜態(tài)收集向動態(tài)跟蹤研判過渡，實現(xiàn)敏感信息預警，分析事件的發(fā)展趨勢，預判輿情走向。

1.2 人工智能方面

1.2.1 AI應用

AI是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。在監(jiān)測階段，AI技術(shù)能解決圖片、視頻監(jiān)測難的痛點，能更加精準地進行文字錯誤監(jiān)測和糾正，提升輿情監(jiān)測效率。使用AI技術(shù)進行不良信息治理和內(nèi)容審核時，將輿情風險提示前置到信息發(fā)布之前，為輿情處置爭取了大量時間和主動權(quán)，大幅提高了風險管控效率[2]。例如，自然語言處理技術(shù)、智能語義識別技術(shù)能在秒級別內(nèi)快速監(jiān)測幾萬字的信息；OCR文字識別技術(shù)使用電子設備智能檢查圖像中的字符，用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字，有效彌補了各類圖像中文字監(jiān)測的盲區(qū)；目標檢測技術(shù)能夠在一張圖像中檢測出物體出現(xiàn)的位置及對應的類比，有效解決了圖片、視頻監(jiān)測的痛點。

在研判預警階段，AI技術(shù)通過設定主題地域?qū)傩浴⒚襟w權(quán)重、熱度屬性、行業(yè)屬性、情感屬性、敏感屬性，可以快速將全國的輿情事件進行定位、定性，并在此基礎上進行信息的抽取、挖掘、聚類和分析，為關(guān)聯(lián)單位提供智能監(jiān)測、智能預警、智能研判等服務。目前可以通過諸如BP神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡及其衍生的長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡等機器學習方法，優(yōu)化算法更新神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)重，開展網(wǎng)絡輿情研判工作。

在引導修復階段，政府部門可以通過AI技術(shù)生成智能化、數(shù)字化的新聞產(chǎn)品，以民眾喜聞樂見的新內(nèi)容、新形式高效地開展輿論引導，更鮮活、更生動地呈現(xiàn)內(nèi)容，助力對輿情事件進行良好應對。還可以通過AI平臺動態(tài)掌握個體的事實判斷與價值傾向，并就其中的理解偏差針對性地制作、推送價值觀正確的信息，幫助公眾客觀、理性地了解輿情事件的真實情況。

1.2.2 “元宇宙+”虛擬現(xiàn)實應用

元宇宙是人類運用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建的、由現(xiàn)實世界映射或超越現(xiàn)實世界，可與現(xiàn)實世界進行交互的虛擬世界，是具備新型社會體系的數(shù)字生活空間。虛擬現(xiàn)實技術(shù)是借助計算機等設備產(chǎn)生一個逼真的能實現(xiàn)三維視覺、觸覺、嗅覺等多種感官體驗的虛擬世界，從而使處于虛擬世界中的人產(chǎn)生一種身臨其境的感覺。

在分析研判階段，在元宇宙中“一比一”復制還原人們關(guān)注的輿情事件的情境脈絡，全面、客觀、準確地展示事件的前因后果，暢通人們與輿情事件甚至當事人的感知交流渠道，規(guī)避“后真相”現(xiàn)象的出現(xiàn)。這些情景脈絡在元宇宙中并非孤立分布，而是可以通過“超鏈接”達成瞬時切換和資源共享，高效研判輿情走勢。

在引導修復階段，元宇宙依托人工智能、云計算、邊緣計算等技術(shù)，揚棄了傳統(tǒng)信息單線性傳導模式，傳播內(nèi)容趨于個性化和精準化，使得千人千面的輿論引導成為可能，提高了輿情工作治理精度。甚至某些在日常生活世界中難以實踐的活動，可以通過數(shù)字孿生技術(shù)投射到元宇宙空間，進而使人們可以在元宇宙空間中展開演習、預判和改進，推進輿情研判工作。

VR、AR等虛擬現(xiàn)實技術(shù)的普及，使原本不得不被舍棄的情感性、關(guān)系性要素得以重現(xiàn)，網(wǎng)絡輿情也以全景圖片、視頻直播以及3D影像的方式開展立體化、具象化的傳播，進而有效引導輿情。例如，央視頻在網(wǎng)絡中推出“VR直播”，典型的如“火神山、雷神山監(jiān)工”VR全景直播，迅速使全民獲得虛擬“在場感”，凝聚民眾的“情緒共識”，緩解疫情中的輿論焦慮。在強沉浸交互、低操控時延、仿真實場景的擬態(tài)效果等大力支持下，“元宇宙+沉浸式治理”的模式能夠創(chuàng)設高度逼真的意識形態(tài)教育世界，提升輿情引導工作效率。

1.2.3 ?ChatGPT應用

ChatGPT是人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，能夠通過理解和學習人類的語言來進行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣聊天交流，并完成語言處理、寫作翻譯、情感分析等任務，甚至可以輔助完成新聞報道、教育輔導等工作，是目前最強大的人工智能。

在監(jiān)測階段，ChatGPT作為一種強大的自然語言處理模型，可以為社交媒體和網(wǎng)絡輿情分析提供巨大的幫助。ChatGPT可以通過分析社交媒體上的文本內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)其中的主題和趨勢，分析其中的情感和觀點，并根據(jù)這些信息對該話題是否產(chǎn)生輿情進行分析和判斷，效率更高、分類更準。在分析研判階段，ChatGPT可以通過自我學習和自我調(diào)整的方式，不斷提升自身的分析能力和準確性，為社交媒體和網(wǎng)絡輿情分析帶來更高的精度。

在預警反饋階段，ChatGPT可以為社交媒體和網(wǎng)絡輿情分析提供個性化的預警和處置服務。例如，ChatGPT可以通過對社交媒體數(shù)據(jù)的分析和挖掘，為政府和企業(yè)提供輿情監(jiān)測和預警服務，幫助它們及時了解和應對不良信息和事件；可以通過分析社交媒體上的用戶行為和趨勢，預測未來的發(fā)展趨勢和變化，并幫助政府和企業(yè)做好相關(guān)決策和規(guī)劃；還可以應用于社交媒體上的智能客服和機器人領域，幫助企業(yè)提供更好的客戶服務和用戶體驗。

1.3 區(qū)塊鏈方面

區(qū)塊鏈是每一個區(qū)塊中保存了一定信息、由多個區(qū)塊組成的，按照各自產(chǎn)生的時間順序連接而成的鏈條。它的特點是難以篡改數(shù)據(jù)、去中心化。區(qū)塊鏈技術(shù)的誕生，重新定義了輿情監(jiān)測產(chǎn)業(yè)鏈，顛覆了傳統(tǒng)輿情監(jiān)測運作模式。

在輿情監(jiān)測階段，依托區(qū)塊鏈信息留痕可追溯技術(shù)，可以準確監(jiān)控和預警輿情信息，對輿情傳播溯源分析，實時跟蹤輿情傳播者，全面分析輿情傳播演化軌跡，真實反映社情民意，從而更好地解讀輿情[3]。

在分析研判階段，區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)了輿情數(shù)據(jù)的信息化和數(shù)字化，為大數(shù)據(jù)輿情分析奠定了基礎，讓輿情分析研判更加精準。結(jié)合各類數(shù)據(jù)圖表的表現(xiàn)形式，區(qū)塊鏈技術(shù)可以將涉事的主體、主題以及載體等利益相關(guān)方和處置方全方位展示，既能積極回應社會各方的關(guān)切，也能暴露出多方背后博弈的真相，有利于把事件的真實情況傳遞給社會大眾。對輿情進展和結(jié)果做預案式推演，能夠防范化解重大輿情風險。

在引導修復和處置階段，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展和網(wǎng)民數(shù)量的持續(xù)增加，基于區(qū)塊鏈分布式最大化的傳播方式，實現(xiàn)輿論引導內(nèi)容的最大化傳播、精準化傳播，進一步提高輿論引導的傳播力[4]。在區(qū)塊鏈價值互聯(lián)的作用下，輿情應對處置措施將具有高度精準性，能夠更加準確地把握受眾心理，找到輿情應對的痛點。應對處置措施作用于哪些群體，在什么節(jié)點實施，什么手段處置最高效，這些細節(jié)的高度精準性將大大提高輿情處置效率，降低輿情持續(xù)發(fā)酵的風險。

2. 推進輿情工作的重要舉措

2.1 風險防范

技術(shù)是一把雙刃劍，插上技術(shù)的翅膀，可以讓輿情信息在短短幾個小時內(nèi)就能形成爆發(fā)式傳播，對輿論場造成極大影響。這種影響力，用好了造福國家和人民，用不好就可能帶來難以預見的危害。同樣，沒有網(wǎng)絡安全，就沒有國家安全，也沒有社會安寧，更沒有人民安全。網(wǎng)絡安全工作既是國家戰(zhàn)略，也是人民需要，更是社會安全的基本保障。輿情工作既需要技術(shù)支撐，更需要安全保障，只有在網(wǎng)絡安全得到保障的基礎上，把技術(shù)用在正確的地方，才能讓智能化技術(shù)這個“最大變量”變成推進輿情工作的“最大增量”。

2.2 推進融合

輿情工作離不開網(wǎng)絡，更離不開智能化技術(shù)，因此其本身自帶開放創(chuàng)新基因，要想推動工作發(fā)展，唯有尊重客觀規(guī)律，與先進的國家和地區(qū)交流合作，一起攻克技術(shù)難關(guān)，加快智能化新技術(shù)研發(fā)、推廣、應用。我們除了在上述領域，還可以在5G、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人機交互等更多新技術(shù)領域中進行全面互動，在智能輔助深度策劃、多類型智能創(chuàng)作、傳播預測算法、擬人化交互等更多方面進行深入探索，將智能化技術(shù)全面運用到輿情工作當中，推進融合發(fā)展。

2.3 培養(yǎng)隊伍

要在各級政府相關(guān)單位培養(yǎng)得力的輿情工作團隊，不斷提高輿情工作隊伍的思想政治能力、業(yè)務工作能力、技術(shù)運用能力和職業(yè)道德水準。在隊伍人員上崗前，要組織開展一系列思想教育、業(yè)務培訓和技術(shù)培訓，特別是要提升善于使用智能化技術(shù)提高輿情工作效率的能力，通過考核把關(guān)和實習實操，著力打造一支為黨為國為民的高素質(zhì)輿情工作團隊，形成網(wǎng)上網(wǎng)下同心圓，全面提升輿論引導能力。

結(jié)語

隨著輿情工作的復雜程度不斷增加，智能化技術(shù)在輿情工作中廣泛應用，種類已經(jīng)不限于以上幾個方面，還需要持續(xù)更新優(yōu)化，賦能輿情工作精準高效開展，維護網(wǎng)絡清朗空間，提升輿論導向作用、旗幟作用、引領作用。作為輿情工作人員，應該更加積極創(chuàng)新學習機制，學習和擁抱新技術(shù)，提升自身綜合能力；敢于突破原有的工作模式，學習新的工作理念，增加自己的知識儲備和技術(shù)能力；全面了解新時代輿情工作的重點、難點和突破點，不斷學習輿情工作新知識、新思想和新理念，努力做到與時俱進，開創(chuàng)輿情工作新局面。

參考文獻：

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[3]任秉嘉.基于機器學習的網(wǎng)絡輿情預測研究綜述[J].信息技術(shù)，2023，（1）：98-103.

[4]王晰巍.區(qū)塊鏈環(huán)境下網(wǎng)絡輿情傳播影響因素模型研究[J].現(xiàn)代情報，2023， （4）：113-124.

作者簡介：王哲，碩士，副編審，研究方向：媒體融合、融合出版、輿情研究。