朱海

（河南科技大學管理學院，河南 洛陽 471023）

基于多智能體的輿情預警系統(tǒng)研究

朱海

（河南科技大學管理學院，河南 洛陽 471023）

公共輿情可能引爆社會危機，實時輿情監(jiān)測、提前預警，是維護社會公共安全的必要保障。輿情預警系統(tǒng)依靠成熟的技術，利用多智能體系統(tǒng)構建輿情預警系統(tǒng)有助于提高輿情監(jiān)測、預警、處置過程的自動化程度，有助于提高決策層的輿情管理效率。

多智能體；輿情；預警系統(tǒng)

多智能體（Multi-Agent）技術是各智能體之間的協(xié)作，采用全新的規(guī)劃來解決社會行為和工程運作的系統(tǒng)。各智能體之間通過相互通訊、合作、協(xié)調、調度、管理和控制，來表達多智能體技術實體系統(tǒng)的結構、功能和行為特性。多智能體技術的發(fā)明和進步，為各種社會問題的解決提供了一個統(tǒng)一的框架和系統(tǒng)化的解決方案，是人工智能技術的質的飛躍。

近年來，隨著通信技術的發(fā)展，信息傳播速度加快。在經(jīng)濟全球化、政治民主化、價值多元化的背景下，人們的思維正發(fā)生著轉變。與此同時，中國在經(jīng)濟高速發(fā)展和轉型期所積累的深層矛盾凸顯，各種突發(fā)事件頻發(fā)。建立一套輿情預警機制就顯得非常有必要。我國有關輿情預警系統(tǒng)的研究起步較晚，發(fā)展較慢，缺少相對應的技術支持，輿情信息搜集、篩選手段簡單，監(jiān)測結果單一，已不能符合社會發(fā)展的需要。在此背景下，筆者提出了基于多智能體的輿情預警系統(tǒng)研究，利用先進的技術，能夠為決策層提供輿情研判、預警，避免危害社會安全的行為發(fā)生。

1 多智能體簡介和輿情的變動規(guī)律

1.1 多智能體簡介

多智能體又稱多智能體技術或者多智能體系統(tǒng)，多智能體是多個智能體組成的集合，它的目標是將大而復雜的系統(tǒng)建設成小的、彼此互相通信和協(xié)調的，易于管理的系統(tǒng)。多智能體具有自主性、分布性、協(xié)調性的特點，多智能體在解決實際應用問題方面，具有很強的操作性、可靠性和較高的求解效率，多智能體依靠自身的組織能力、學習能力和推理能力，打破了目前知識工程領域僅用專家即可完成大的龐大系統(tǒng)作業(yè)任務的限制，并且在很大程度上降低了成本。多智能體采用信息集成系統(tǒng)，通過各智能體間的通訊、合作、互解、協(xié)調、調度去解決大規(guī)模的復雜問題，在同一個多智能體系統(tǒng)中各智能體都有自己的系統(tǒng)，每個智能體都可以按自己的方式運行，因此，對于復雜系統(tǒng)和社會問題，多智能體具有無可比擬的表達力，多智能體為各種實際系統(tǒng)的研究和社會問題的解決提供了一種統(tǒng)一的框架和相應的技術支持，其應用領域十分廣闊，具有巨大的潛在市場。

1.2 輿情的變動規(guī)律

輿情變動規(guī)律存在于輿情的產(chǎn)生、轉變和結束等幾個過程中，在這些過程當中，輿情的狀態(tài)也各不相同。輿情的變動規(guī)律總體概括起來有三點，分別是輿情的發(fā)生包含著一種刺激和反應規(guī)律；輿情產(chǎn)生引起各類中介性社會事務自身發(fā)生的變化；輿情的結束引發(fā)先前的態(tài)度在人的思想和意識中的殘留，而這個殘留狀態(tài)在一定的信息條件下又會變成另一個新的輿情的組成部分。因此，要建立輿情和政府治理之間的良性互動并逐漸成為從決策層到普通民眾關注的熱點。

2 基于多智能體的輿情預警系統(tǒng)研究

隨著信息傳輸速度的提高，各種熱點事件的傳播速度加快，輿情反應更是紛繁復雜，在影響和左右事件上頻頻發(fā)力。輿情預警系統(tǒng)是針對電視、廣播、報紙、網(wǎng)絡等媒體中出現(xiàn)的輿論信息進行實時的監(jiān)測、采集和分析，并甄別文中的關鍵詞語，分析輿論危險程度，提前做好應急預備，利用各種技術處理不良輿論，為正確輿論導向提供幫助。

2.1 我國輿情預警系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

輿情預警系統(tǒng)研究是近年來較新的研究領域，該領域也取得了眾多研究成果，但隨著民眾價值取向的多元化和信息傳播的多渠道化，不良輿論傳播速度加快，突發(fā)事件頻發(fā)，輿情分析和預警的難度增加，現(xiàn)有輿情預警系統(tǒng)已無法滿足需求。通過調查分析發(fā)現(xiàn)，我國目前的輿情預警系統(tǒng)還有一些缺陷和不足，概括起來主要有以下幾點。其一，輿情信息的整理采集質量不高：在通訊技術高速發(fā)展的今天，信息發(fā)布渠道多樣，現(xiàn)有的輿情預警系統(tǒng)信息源整理渠道不足，對各類信息源不能實現(xiàn)全網(wǎng)、全方位搜集，從而制約了輿情預警的效果。另外，現(xiàn)有的輿情預警系統(tǒng)大多采用簡單的信息采集算法，信息采集出現(xiàn)重復度高、相關性低和表層化現(xiàn)象嚴重，導致檢索結果可靠性低，信息可控性差。其二，信息分析深度不夠，缺乏智能性：目前的輿情預警系統(tǒng)在信息處理方面，僅僅停留在相關采集數(shù)據(jù)的統(tǒng)計層面，主要通過簡單的定性分析和經(jīng)驗判斷或者統(tǒng)計學進行分析判斷，沒有深入挖掘數(shù)據(jù)背后隱含的深層知識，信息分析結果實用性不強，系統(tǒng)智能化較低。其三，輿情信息數(shù)據(jù)判斷功能偏弱：現(xiàn)有的輿情預警系統(tǒng)多采用系統(tǒng)自動分析報告和人工經(jīng)驗判斷相結合的方式，沒有設置科學的預警指標體系。數(shù)據(jù)分析結果多呈單一線性化，各輿情分析結果無相關性分析，從而導致提供的數(shù)據(jù)結果無法滿足決策支持的需要。

3 基于多智能體的輿情預警系統(tǒng)過程分析

多智能體輿情的預警分析過程是一個融會互聯(lián)網(wǎng)絡、人工智能、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、情報分析等多學科知識的預警分析過程，涉及多智能體輿情信息采集、分析、處理、分類、監(jiān)測和預警。本文利用多智能體的技術特性，通過統(tǒng)計用戶瀏覽信息概率的特性以及用戶的信息等內容，采用基于規(guī)則的描述方法，為決策層提供預警支持。

3.1 基于多智能體的輿情預警系統(tǒng)。其一，預警指標體系構建。在多智能體的輿情預警系統(tǒng)中，首先根據(jù)用戶特性、信息傳播渠道、信息擴散原理等特點建立一套科學的監(jiān)測指標體系，并通過預警指標，利用多智能體技術與經(jīng)驗，分析確定預警對象與輿情情勢發(fā)展之間的因果關系，以此進行輿情監(jiān)測。在指標體系構建環(huán)節(jié)，通過人機智能體、任務智能體、信息智能體，建立信息的自適應狀態(tài)。其二，信息搜集?；谥悄芑妥灾骰募夹g以及分布式問題求解方法，多智能體為信息搜集檢索提供了新的方法和利用途徑。信息需求智能體根據(jù)建立的指標體系，通過微博、論壇、社交媒體、新聞評論等渠道，采用要素搜集、關鍵詞抓取、全文索引、自動去重、分區(qū)儲存等方式進行信息的抓取搜集工作。并且針對信息的異質性、分布規(guī)律、變化特點，利用人機智能體技術進行輿情信息的搜集。其三，安全預警評估。在對信息的分析層面，通過自動分類、自動聚類、自動摘要、人名識別、地名識別、機構名識別、正負預判等方式，排除虛假信息，確保信息的真實性、可靠性。多智能體根據(jù)設定的預警指標，進行信息的篩選分析，確認與輿情相關的預警對象，分析他們的行為特點，評價輿情信息的嚴重程度，進行危機等級呈現(xiàn)，從而掌握社會輿論的動態(tài)和未來發(fā)展趨勢，及時有效地采取措施，避免危害公共安全的行為發(fā)生。其四，結果呈現(xiàn)。利用多智能體中的軟智能體急速，根據(jù)反饋結果，下達命令，分析環(huán)境反饋信息，并同輿情環(huán)境進行交互。根據(jù)信息智能體的分析結果，采用輿情分類、輿情評級、輿情簡報、統(tǒng)計圖表等形式進行輿情的呈現(xiàn)，分析各信息結果的相關性、危害程度等，為決策層提供社會輿情的基本現(xiàn)狀、發(fā)展進度和危險程度，為輿情預警提供決策支持。

3.2 輿情預警實現(xiàn)的關鍵環(huán)節(jié)分析。其一，輿情信息分類。輿情信息，從內容形式來看多為文本信息，在多智能體預警系統(tǒng)實施階段，可以通過文本內容的分類，利用信息采集，信息存儲、信息協(xié)作將相關主題網(wǎng)頁都劃分到同一個類別，利用相關性分析和信息源頭分析，發(fā)現(xiàn)并預警不良信息，及時制止輿情的進一步突變，起到輔助決策支持的作用。其二，輿情數(shù)據(jù)流突發(fā)檢測。在輿情信息分類的基礎上，針對某一特定主題的輿情信息，按照發(fā)布的時間順序進行排列，利用多智能體技術對文本流進行智能體建模。其三，趨勢預測分析。通過對輿情相關的主題在不同的時間段內被關注的程度進行跟蹤，從而獲取輿情隨時間的發(fā)展變化趨勢或規(guī)律，實現(xiàn)對輿情環(huán)境的監(jiān)控和預警，進行適時控制和疏導。其四，敏感話題監(jiān)控。借助敏感詞典等工具對突發(fā)事件、涉及內容安全的話題尤其是敏感話題進行有效監(jiān)控和預警。一方面，根據(jù)輿情分析結果對用戶關注的輿情內容進行有效分類，從中找出與突發(fā)事件主題相關的敏感話題；另一方面，根據(jù)分類結果評估分析突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情發(fā)展態(tài)勢給出預警信息。

3.3 基于多智能體的輿情預警分析平臺

多智能體輿情分析預警智能管理系統(tǒng)平臺?；诙嘀悄荏w的輿情動態(tài)、預警分析、評估研判、信息分析與預測的綜合信息分析智能管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)對各種信息數(shù)據(jù)進行采集、整理、分析，為決策部門提供具有科學性、預測性的信息，并為決策支持提供多種數(shù)據(jù)分析手段，是一套依托信息處理技術的智能化、實時分析信息系統(tǒng)。輿情預警分析智能管理系統(tǒng)架構以信息檢索、信息存儲、信息集成和信息協(xié)作等為基礎支撐；貫穿信息規(guī)劃、信息采集、信息分析、信息服務全生命周期管理的完整架構；系統(tǒng)運用了數(shù)據(jù)挖掘、人工智能技術、語義分析與處理、個性化知識管理、關聯(lián)信息分析、統(tǒng)一的個性化數(shù)據(jù)處理、信息分析等先進IT技術。為決策部門在輿情信息的采集、分析和發(fā)布等方面提供強大的技術支持。

綜上，隨著技術的不斷進步，多智能體技術的研究會更加深入，其應用領域也將不斷擴大。將多智能體技術應用于輿情分析及預警系統(tǒng)的研究，以進一步提升網(wǎng)絡輿情的信息化、自動化和智能化。該系統(tǒng)具有良好的可擴充性，可提高輿情監(jiān)測與處理的時間和精準性，有效地推動我國輿情預警工作。

[1]劉金錕，爾聯(lián)潔.多智能體技術應用綜述[J].控制與決策，2001（3）：30.

[2]巍善碧.多智能體系統(tǒng)分布式預測控制方法研究[J].2009（10）.

[3]段淑敏.基于WUM的Web輿情監(jiān)測引導系統(tǒng)研究[J].計算機光盤軟件與應用，2012（7）：23.

[4]高青苗.網(wǎng)絡輿情的生成演變與應對的現(xiàn)實困境研究[J].2012.

[5]董玉峰.基于Web挖掘的突發(fā)事件網(wǎng)絡輿情預警研究[J].科技傳播，情報理論與實踐，2011（4）：30.

[6]李健.試論高校預防預警系統(tǒng)的構建[J].黑龍江高校研究，2010（3）：5.

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1671-0037（2014）06-53-1.8

朱海（1982.5-），男，助理實驗師，研究方向：企業(yè)信息化。