基于AI技術(shù)的輿情監(jiān)控策略研究

摘要：【目的】解決信息海量日增、短視頻直播興起、大V主導(dǎo)輿論、“信息繭房”等輿情監(jiān)測問題?！痉椒ā窟\用技術(shù)論證法，從AI技術(shù)提升輿情監(jiān)測精準(zhǔn)性和效率、輔助輿情分級分類智能研判、替代人工開展輿論陣地賬號撥測、為輿論引導(dǎo)提供有效參考等方面研究論證輿情監(jiān)控的智能策略?！窘Y(jié)果】AI自然語言處理、語義分析、OCR、目標(biāo)檢測等技術(shù)賦能輿情監(jiān)控的解決方案?！窘Y(jié)論】不斷引入高新技術(shù)，賦能輿情監(jiān)控工作精準(zhǔn)高效開展，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)清朗空間。

關(guān)鍵詞：輿情監(jiān)控；AI技術(shù)；輿情研判；輿論引導(dǎo)；新媒體" " " " " " 中圖分類號：G206" " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1671-0134（2023）03-080-04" " " " "DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.03.017

本文著錄格式：倪婷.基于AI技術(shù)的輿情監(jiān)控策略研究[J].中國傳媒科技，2023（03）：80-83.

導(dǎo)語

新媒體時代，隨著5G、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的應(yīng)用，短視頻、直播、Vlog等傳播形式日益興起，輿情傳播速度從緩慢向瞬時轉(zhuǎn)變，發(fā)聲主體從單一向多元轉(zhuǎn)變，輿情動機(jī)由單純向復(fù)雜轉(zhuǎn)變。隨著輿論環(huán)境日益復(fù)雜，人人都有麥克風(fēng)，隨處都是記者，為互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)控帶來前所未有的挑戰(zhàn)。

黨的二十大報告指出，加強(qiáng)全媒體傳播體系建設(shè)，塑造主流輿論新格局。健全網(wǎng)絡(luò)綜合治理體系，推動形成良好網(wǎng)絡(luò)生態(tài)。[1]輿情監(jiān)控作為網(wǎng)絡(luò)綜合治理體系的重要手段，承擔(dān)著維護(hù)網(wǎng)絡(luò)清朗空間的重要責(zé)任。面對前所未有的挑戰(zhàn)，AI技術(shù)具有秒級精準(zhǔn)監(jiān)測文字、識別圖像影像、智能分類研判等優(yōu)勢，有效提升輿情監(jiān)測、輿情研判、輿論陣地賬號撥測、輿論引導(dǎo)等工作效率，彌補(bǔ)圖像視頻監(jiān)測盲區(qū)，為新媒體環(huán)境下互聯(lián)網(wǎng)輿情的監(jiān)控提供智能策略。

1. 新媒體環(huán)境下互聯(lián)網(wǎng)輿情的特點

1.1" "瞬時傳播性

新媒體環(huán)境下，海量互聯(lián)網(wǎng)信息每天實時更新、多次傳播，受到互聯(lián)網(wǎng)信息生產(chǎn)分發(fā)機(jī)制驅(qū)動，輿情事件發(fā)生時，輿情信息呈現(xiàn)瞬時傳播性，并演變?yōu)橹笖?shù)式增長趨勢。根據(jù)研究，敏感負(fù)面輿情在4小時內(nèi)就可以在互聯(lián)網(wǎng)廣泛傳播，8小時議題明確遭受第一輪沖擊波，12小時媒體審判遭受第二輪沖擊波，24小時遭受第三輪沖擊波到達(dá)輿情高峰。

由于輿情的瞬時傳播性，輿情監(jiān)控就是在和時間賽跑，要求30分鐘內(nèi)及時監(jiān)測、2小時內(nèi)準(zhǔn)確研判、24小時內(nèi)有效處置。一旦錯過黃金24小時，輿情將變得極不可控，監(jiān)控工作也將更為被動艱難。

1.2" "渠道分散性

互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，媒體平臺眾多、傳播渠道分散，除了傳統(tǒng)新聞網(wǎng)站外，微博、微信、今日頭條等自媒體也日益成為輿情傳播重要渠道。隨著5G的興起，移動通信更為發(fā)達(dá)，伴隨手機(jī)興起的短視頻、直播、Vlog等平臺也成為輿情擴(kuò)散陣地，出現(xiàn)人人都有麥克風(fēng)、隨處都是記者的現(xiàn)象。以國有企業(yè)輿情監(jiān)測為例，隨著近年來95后新員工的入職，企業(yè)內(nèi)部管理問題引發(fā)輿情的傳播渠道已從論壇、微博演變到了小紅書、抖音、快手等新興自媒體賬號。

1.3" "信息多元性

傳統(tǒng)門戶網(wǎng)站流行時期，信息發(fā)布的主體主要是媒體，公眾接收信息的方式更為被動、單向。近幾年，中國的媒體正呈幾何級的數(shù)量增長，言論也隨之變得空前活躍。[2]隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的興起，各類媒體平臺開放程度逐漸變高，公眾分享信息、參與信息交互的意愿更為強(qiáng)烈。信息發(fā)布的主體從媒體發(fā)展為草根新聞機(jī)構(gòu)、個人大V、普通公眾等各類自媒體。信息發(fā)布形式從圖文類的信息稿、通訊稿演變?yōu)槲⒉┛?、短視頻、直播、Vlog等，導(dǎo)致輿情信息內(nèi)容更加多元。

1.4" "動機(jī)復(fù)雜性

網(wǎng)絡(luò)輿情一定程度上是現(xiàn)實社會矛盾在網(wǎng)絡(luò)空間的投射和延伸，是社會的晴雨表。[3]隨著媒體平臺開放性增強(qiáng)，各類群體進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)輿論場表達(dá)訴求，信息生產(chǎn)的動機(jī)由單一的新聞發(fā)布變得更為復(fù)雜，媒體過度深挖、相關(guān)利益群體訴求、大V公知追問、競爭對手輿論絞殺等各種復(fù)雜動機(jī)的相互交織，使得輿情發(fā)展更不可控，輿情處置難度更高。深挖輿情背后動機(jī)，找準(zhǔn)利益方矛盾點，成為輿情研判和處置的關(guān)鍵。

2. 輿情監(jiān)控工作面臨的挑戰(zhàn)

2.1" "信息海量日增形成輿情監(jiān)測挑戰(zhàn)

互聯(lián)網(wǎng)時代，信息生產(chǎn)分發(fā)機(jī)制發(fā)生變革。與主要依靠媒體信息傳播的傳統(tǒng)環(huán)境相比，互聯(lián)網(wǎng)門檻較低，任何人都可以發(fā)布信息，大量個人開始成為信息發(fā)布主體。移動互聯(lián)網(wǎng)的“一鍵轉(zhuǎn)發(fā)”、社交軟件和工作軟件群組的流行，使信息分發(fā)更為簡單快捷，二次傳播甚至多次傳播數(shù)量更多。在這樣的環(huán)境下，互聯(lián)網(wǎng)信息每天海量更新，呈現(xiàn)出指數(shù)式增長趨勢。據(jù)統(tǒng)計，在中國，每天都有數(shù)以億計的互聯(lián)網(wǎng)用戶活躍在各個網(wǎng)絡(luò)平臺上，以短視頻為例，抖音等平臺每天都有千萬條級別的內(nèi)容上傳，今日頭條平臺每天經(jīng)審核后發(fā)布的內(nèi)容就超過60萬條。[4]

每天海量增加的信息對輿情監(jiān)測形成挑戰(zhàn)，輿情監(jiān)測除了要保證新聞信息、自媒體發(fā)布內(nèi)容不漏監(jiān)、誤監(jiān)外，還要實時監(jiān)測評論區(qū)評論內(nèi)容，為研判用戶觀點、關(guān)注焦點、情緒屬性、輿情走向提供信息數(shù)據(jù)依據(jù)。

2.2" "短視頻、直播興起成為輿情監(jiān)測難點

新媒體環(huán)境下，短視頻、直播興起成為新興傳播形式，抖音、快手等平臺日益成為輿情爆發(fā)主流渠道。據(jù)統(tǒng)計，我國短視頻用戶增長明顯，截至2022年6月，我國短視頻用戶規(guī)模達(dá)9.62億，較2021年12月增長280萬；網(wǎng)絡(luò)直播用戶規(guī)模達(dá)7.16億。[5]

在這樣的趨勢下，短視頻、直播成為輿情監(jiān)測重點，短視頻、直播中出現(xiàn)的輿情問題也屢見不鮮。例如，短視頻、直播平臺出現(xiàn)違紀(jì)違法人員圖像、宗教民族類符號等問題，往往引發(fā)意識形態(tài)風(fēng)險，導(dǎo)致重大輿情。然而，傳統(tǒng)的輿情監(jiān)測技術(shù)主要針對敏感文字，很難監(jiān)測圖像問題，更無法識別視頻直播中的敏感輿情，使短視頻、直播成為傳統(tǒng)技術(shù)輿情監(jiān)測的難點。

2.3" "大V主導(dǎo)輿論陷入“沉默的螺旋”

當(dāng)前，短視頻、微信、微博、新聞網(wǎng)站等平臺日益興起，新聞發(fā)布主體從新聞媒體擴(kuò)大至個人。一些個人自媒體賬號粉絲量在10萬以上，其創(chuàng)作內(nèi)容往往擁有單條十萬級甚至百萬級以上的傳播量和評論量，被稱為網(wǎng)絡(luò)大V。自媒體環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)大V發(fā)布的內(nèi)容往往使受眾陷入“沉默的螺旋”?！俺聊穆菪崩碚撝赋?，人們在表達(dá)自己想法和觀點的時候，如果看到自己贊同的觀點受到廣泛歡迎，就會積極參與進(jìn)來，這類觀點就會越發(fā)大膽地發(fā)表和擴(kuò)散。[6]

輿情爆發(fā)時，網(wǎng)絡(luò)大V往往成為網(wǎng)絡(luò)話題和敏感輿情導(dǎo)向走勢的幕后推手。輿情剛突發(fā)時，公眾對輿情事件的全貌并不掌握，處于初期的了解認(rèn)知階段。網(wǎng)絡(luò)大V因自身影響力和發(fā)布內(nèi)容的傳播力，其對輿論事件的觀點容易成為輿論主流，進(jìn)而使受眾陷入“沉默的螺旋”。由于網(wǎng)絡(luò)大V社會道德素質(zhì)參差不齊，時而因幕后利益成為網(wǎng)絡(luò)謠言傳播的始作俑者，推動輿情愈演愈烈。此外，與官方媒體不同，網(wǎng)絡(luò)大V的行為較難監(jiān)管，加大了輿情處置的難度。

2.4" “信息繭房”導(dǎo)致輿論引導(dǎo)隔閡

隨著5G、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的興起，不少新聞網(wǎng)站使用算法推薦內(nèi)容，根據(jù)用戶閱讀習(xí)慣計算其閱讀興趣和關(guān)注焦點，投其所好推送相關(guān)新聞，以此增加新聞點擊率、閱讀量和新聞網(wǎng)站用戶黏性，這導(dǎo)致“信息繭房”現(xiàn)象日益嚴(yán)重。美國哈佛大學(xué)法學(xué)院教授桑斯坦在2006年出版的一本著作《信息烏托邦》中提到了“信息繭房”概念。他認(rèn)為，在信息傳播中人們因自身的信息需求并非全方位的，只會注意選擇想要的或能使自己愉悅的信息，久而久之就會失去了解不同事物的能力和接觸機(jī)會，將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。[7]

“信息繭房”為輿論引導(dǎo)帶來挑戰(zhàn)。當(dāng)輿情爆發(fā)時，人們往往陷入恐慌、擔(dān)憂、害怕、質(zhì)疑的負(fù)面情緒中，在互聯(lián)網(wǎng)上搜索閱讀和該輿情相關(guān)的各種信息。新聞網(wǎng)站關(guān)注到用戶的閱讀情況，通過算法推薦更多和輿情相關(guān)的負(fù)面信息，使用戶被海量負(fù)面信息包裹，加劇負(fù)面情緒甚至引發(fā)極端行為。在這樣的情況下開展輿論引導(dǎo)工作，往往由于“信息繭房”的包裹形成隔閡，阻礙有利于輿情發(fā)展的輿論引導(dǎo)信息觸達(dá)受眾，增加輿論引導(dǎo)的難度，延長輿情蔓延時間，從而降低輿情處置效率。這促使新聞工作者提高工作緊迫性和有效性，并要力爭在“信息繭房”大門關(guān)閉、圈群固化之前將輿論引向正途。[8]

3. 基于AI技術(shù)的輿情監(jiān)控策略

3.1" "提升輿情監(jiān)測精準(zhǔn)性和效率

AI技術(shù)的應(yīng)用，解決了圖片、視頻監(jiān)測難的痛點，能更加精準(zhǔn)地進(jìn)行文字錯誤監(jiān)測和糾正，有效過濾弱相關(guān)結(jié)果，給出更有效率的反饋，提升輿情監(jiān)測效率。使用AI技術(shù)進(jìn)行不良信息治理和內(nèi)容審核時，將輿情風(fēng)險前置到信息發(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(fēng)險管控的效率。

3.1.1" "自然語言處理技術(shù)秒級精準(zhǔn)監(jiān)測文字

與傳統(tǒng)輿情監(jiān)測技術(shù)相比，自然語言處理技術(shù)優(yōu)勢明顯。利用自然語言處理技術(shù)能在秒級別內(nèi)快速監(jiān)測幾萬字的信息，更加快速高效。自然語言處理技術(shù)還能逐字逐句監(jiān)測文本，不會出現(xiàn)漏監(jiān)、誤監(jiān)等情況，監(jiān)測更加精確無誤。

在精準(zhǔn)性方面，傳統(tǒng)的文本搜索技術(shù)是根據(jù)給出的輸入條件進(jìn)行等于、包含、部分包含的邏輯搜索后給出結(jié)果。自然語言處理是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法自動學(xué)習(xí)詞匯的向量化表示，其基本原則是一個詞包含的意義應(yīng)該由該詞周圍的詞決定。應(yīng)用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對語言進(jìn)行處理后，可以讓人工智能程序根據(jù)上下文來預(yù)測文本中目標(biāo)詞匯的含義，這樣就可以有效地過濾掉相關(guān)性弱的結(jié)果，給出更有效率的反饋。例如，搜索“中國移動”的公司名稱“移動”時會將包含這兩個字的所有結(jié)果都搜索出來，但是其中不可避免地有“小明的移動速度很快”這樣相關(guān)性很弱的結(jié)果也被搜索出來，但運用自然語言處理技術(shù)就能避免這樣的現(xiàn)象。

在輿情監(jiān)測的不良信息清理和內(nèi)容審核場景中，自然語言處理涉及中文文本糾錯技術(shù)，需要重點解決“音似、形字、語法、專有名詞”等類型錯誤。以中國移動通信集團(tuán)云南有限公司自主研發(fā)的新聞公文AI智慧風(fēng)控能力為例，采用基于BERT模型的變種MacBert模型，改用全詞掩蔽和N-Gram掩蔽策略適配中文表達(dá)，通過用其相似的單詞來掩蓋單詞，相較BERT縮小了訓(xùn)練前和微調(diào)階段之間的差距，加入錯誤檢測和糾正網(wǎng)絡(luò)端到端糾正文本拼寫錯誤，文本糾錯效果更佳。

3.1.2" "OCR技術(shù)有效識別圖像文字

OCR文字識別技術(shù)使用電子設(shè)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(jī)文字，有效彌補(bǔ)了各類圖像中文字監(jiān)測的盲區(qū)。

在輿情監(jiān)測中，文本區(qū)域檢測使用OCR文字識別技術(shù)中基于分割的DBnet，分割的結(jié)果可以更準(zhǔn)確地描述如彎曲文字這種任意形狀的文本。文本識別采用CNN+RNN+CTC（CRNN+CTC），傳統(tǒng)的RNN 是可以利用到上一個狀態(tài)的信息來進(jìn)行預(yù)測的，但是存在梯度消失的問題，從而限制 RNN 可以存儲的上下文長度，對訓(xùn)練增加了負(fù)擔(dān)。為了解決以上問題，采用了 LSTM 算法，LSTM 的特別設(shè)計是可以捕獲在基于圖片的序列中經(jīng)常出現(xiàn)的長期依賴性。同時采用CTC算法，CTC是Loss計算方法的一種，CTC 替代 Softmax Loss運用時，訓(xùn)練樣本沒有對齊要求。CTC引入blank字符，有效解決了某些位置沒有字符的問題，同時通過遞推十分快速地計算梯度。

3.1.3" "目標(biāo)檢測技術(shù)解決圖片監(jiān)測痛點

隨著新媒體的興起普及，圖片、視頻日益成為滋生敏感負(fù)面輿情的溫床，對傳統(tǒng)輿情監(jiān)測技術(shù)提出挑戰(zhàn)。目標(biāo)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(yīng)的類比，有效解決了圖片、視頻監(jiān)測的痛點。

目標(biāo)檢測技術(shù)中傳統(tǒng)的R-CNN訓(xùn)練和測試過程復(fù)雜，需要大量儲存空間，在對候選框進(jìn)行形變操作后再輸入CNN網(wǎng)絡(luò)后形變會產(chǎn)生一系列問題。SPPnet模型復(fù)雜，微調(diào)算法不能更新SPP之前的卷積層。為提升輿情監(jiān)測精準(zhǔn)性，目標(biāo)檢測技術(shù)采用Fast-R-CNN算法：針對已有業(yè)務(wù)場景，對算法中的卷積提取網(wǎng)絡(luò)做了優(yōu)化，對特征圖做了多融合操作，增大特征圖的分辨率，有利于小目標(biāo)檢測。

3.2" "輔助輿情分級分類智能研判

輿情研判作為輿情監(jiān)測和輿情處置之間的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，發(fā)揮著望聞問切的輿情“問診”作用，將直接影響輿情處置和輿論引導(dǎo)的措施采取，并決定輿情處置的結(jié)果。輿情管理“分級分類、快速應(yīng)對”的原則明確，對輿情進(jìn)行定級分類管理，迅速采取有效措施，壓縮輿情傳播時空，降低輿情影響。輿情分級分類標(biāo)準(zhǔn)為：按話題敏感性、傳播范圍、影響程度劃分，輿情可分為四級：重大輿情、較大輿情、一般輿情、關(guān)注輿情，根據(jù)不同級別采取相應(yīng)處置措施，通過精準(zhǔn)管理提升輿情監(jiān)測效率。

傳統(tǒng)輿情監(jiān)測技術(shù)很難判斷話題敏感性、傳播范圍、影響程度，主要依靠人工經(jīng)驗進(jìn)行輿情研判，對輿情管理人員專業(yè)水平要求較高，且經(jīng)常出現(xiàn)研判錯誤的情況。AI輿情系統(tǒng)通過設(shè)定主題地域?qū)傩?、媒體權(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(jìn)行定位、定性，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)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(yù)警、智能研判等服務(wù)。[9]

例如，2020年2月疫情期間爆發(fā)的“山坡找網(wǎng)”網(wǎng)絡(luò)輿情，云南省曲靖市會澤縣東陸高中因為疫情開展線上教學(xué)，3名同學(xué)由于家里網(wǎng)絡(luò)不好，在零下一度的冬日去山坡找網(wǎng)上課，經(jīng)媒體報道后引發(fā)了輿論廣泛關(guān)注。其中《人民日報》客戶端發(fā)表題為《古有鑿壁偷光，今有山坡找網(wǎng)，云南會澤3學(xué)子野外冰花中上網(wǎng)課》的文章稱：“云南會澤東陸高中疫情防控延期開學(xué)線上教學(xué)正式開始。因家里網(wǎng)絡(luò)不好，3名同學(xué)到村后山坡上找網(wǎng)上課，開著流量堅持了一個早上?！?[10]

中國移動通信集團(tuán)云南有限公司監(jiān)測到該輿情后，通過AI技術(shù)迅速對該輿情的話題敏感性、傳播范圍、影響程度進(jìn)行研判。經(jīng)研判，該輿情雖未明確將矛頭指向三大運營商，但經(jīng)中央新聞媒體報道、涉及社會關(guān)注度高的公共衛(wèi)生事件，屬于較大輿情，需開展重點處置。中國移動通信集團(tuán)云南有限公司一方面積極與中央媒體溝通，另一方面立即前往現(xiàn)場實地查勘網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況，于當(dāng)晚22：40實現(xiàn)拉遠(yuǎn)基站開通，有效解決了幾名學(xué)生疫情期間的網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程上課問題。

3.3" "替代人工開展輿論陣地賬號撥測

在重要會議活動保障時期，輿情監(jiān)控發(fā)揮著及時扼殺輿情風(fēng)險，為重要會議活動的舉辦營造健康輿論環(huán)境的重要作用。重要會議活動輿情保障的工作之一是輿論陣地賬號撥測，需要根據(jù)要求7×24小時對官方命名的微博、微信、抖音、快手、今日頭條等新媒體賬號進(jìn)行撥測，實時監(jiān)測賬號是否出現(xiàn)頭像被篡改、評論區(qū)是否關(guān)閉、評論區(qū)是否發(fā)布“九不準(zhǔn)”有害信息等異常情況。

AI技術(shù)應(yīng)用前，輿論陣地賬號撥測工作通常依靠人工完成，賬號數(shù)目海量，實時監(jiān)測發(fā)現(xiàn)問題要求高，對重要會議活動輿情保障工作形成挑戰(zhàn)。AI技術(shù)與IPA有效融合打造的IPA機(jī)器人能替代人工開展輿論陣地?fù)軠y工作，運用自然語言處理、目標(biāo)檢測、OCR等技術(shù)實時準(zhǔn)確監(jiān)測輿論陣地賬號頭像、評論區(qū)、評論內(nèi)容是否異常，提醒人工及時處置。

例如，中國移動自主研發(fā)的“磐匠”輿論陣地?fù)軠yIPA機(jī)器人在重要會議活動中替代人工開展7×24小時輿論陣地?fù)軠y工作，有效釋放了勞動力，降低了輿情風(fēng)險。

3.4" "為輿論引導(dǎo)提供有效參考

通過對自媒體報道的分析，進(jìn)一步印證了互聯(lián)網(wǎng)時代“媒體議程－公眾議程 －個人議程”的單一、線性傳播模式已被打破，公眾議程設(shè)置能力增強(qiáng)，公眾關(guān)注度逐漸成為傳統(tǒng)媒體和自媒體文章選題的“指揮棒”。[11]

在這樣的背景下，輿論引導(dǎo)顯得尤為重要。好的“輿論場”是引導(dǎo)出來的，輿論引導(dǎo)工作大有可為，要積極作為，增強(qiáng)正向引導(dǎo)輿論的自發(fā)意識和工作主動性。新媒體環(huán)境下，官方媒體影響力減弱，而網(wǎng)絡(luò)大V影響力增強(qiáng)，柔性傳播和軟性引導(dǎo)能達(dá)到更好的傳播效果。輿論引導(dǎo)作為輿情管理的最后一環(huán)也是最關(guān)鍵的一環(huán)，關(guān)系著輿情走向和民心所向，應(yīng)完善線上線下精準(zhǔn)發(fā)力的輿論引導(dǎo)工作機(jī)制。

傳統(tǒng)技術(shù)僅應(yīng)用于輿情監(jiān)測環(huán)節(jié)，對于輿論引導(dǎo)沒有發(fā)揮作用。基于AI技術(shù)，系統(tǒng)能通過事理圖譜、熱點聚類、文本分類等學(xué)習(xí)方法，對輿情事件的發(fā)展脈絡(luò)、特征分布、風(fēng)險等級進(jìn)行自動階段性總結(jié)，并給出趨勢預(yù)測。[9]

這為輿論引導(dǎo)工作提供了有效的參考，輔助把握輿論傳播的節(jié)奏趨勢，事前、事中、事后全過程做好輿論引導(dǎo)工作。有利于對不同媒體和傳播受眾，合理把握正向引導(dǎo)的時效度，避免過猛、過火。有利于準(zhǔn)確洞悉網(wǎng)絡(luò)評論主流觀點、爭論焦點和討論趨勢，有效針對網(wǎng)絡(luò)評論開展正面回應(yīng)和主流引導(dǎo)。

結(jié)語

沒有網(wǎng)絡(luò)安全就沒有國家安全。[12]輿情監(jiān)控作為維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的重要手段，在營造健康輿論環(huán)境、維護(hù)清朗網(wǎng)絡(luò)空間、建設(shè)具有強(qiáng)大凝聚力和引領(lǐng)力的社會主義意識形態(tài)等方面發(fā)揮著重要的作用。

面對快速更新迭代的媒體技術(shù)和傳播形態(tài)，只有尊重傳播學(xué)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，提升輿情管理人員核心能力和綜合素養(yǎng)，才能夠有效應(yīng)對新媒體帶來的輿情風(fēng)險。AI技術(shù)的應(yīng)用為文字精準(zhǔn)識別、圖像有效監(jiān)測、智能研判支撐、賬號撥測輔助、輿論引導(dǎo)參考提供了有效的解決方案。但隨著抖音、快手等平臺海量視頻增長，元宇宙技術(shù)在媒體直播中廣泛應(yīng)用，輿情監(jiān)控的難度不斷增加，AI技術(shù)還需要持續(xù)更新優(yōu)化，不斷引入更多高新科技，賦能輿情監(jiān)控工作精準(zhǔn)高效開展，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)清朗空間。

[1]習(xí)近平.高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家而團(tuán)結(jié)奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上的報告[J].創(chuàng)造，2022（11）：6-29.

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[12]本刊編輯部.習(xí)近平在全國網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作會議上發(fā)表重要講話 敏銳抓住歷史機(jī)遇 加快建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國[J].網(wǎng)絡(luò)傳播，2018（5）：12-15.

作者簡介：倪婷（1984-），女，回族，云南昆明，新聞中級職稱，碩士研究生，研究方向為新聞傳播、輿情管理、AI技術(shù)應(yīng)用。

（責(zé)任編輯：張曉婧）