文/劉 奇

大數(shù)據(jù)時代輿情把關模式的嬗變與重構(gòu)

文/劉 奇

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應用，網(wǎng)絡輿情把關中的各要素受到不同程度的沖擊和解構(gòu)，把關主體由人工型向智能型轉(zhuǎn)變、把關對象由模糊型向可視型轉(zhuǎn)變、把關關系由支配型向滿足型轉(zhuǎn)變、把關機制由控制型向預測型轉(zhuǎn)變，形成了新的網(wǎng)絡輿情把關特征，并對網(wǎng)絡輿情信息傳播產(chǎn)生了深遠的影響。

大數(shù)據(jù)時代 輿情把關 模式變革

社會心理學家?guī)鞝柼亍だ諟兀↘urt Lewin，1943）在《心理生態(tài)學》中首次提出把關人、門卡、把關過程等概念，傳播學者大衛(wèi)·懷特（D. M.White，1950）將其引入新聞傳播學領域，成為重要議題。而把關理論的集大成者，著名傳播學者休梅克（Shoemaker，2009）則從過程和層次等兩個角度對把關理論進行了延伸和補充，并從全面、多維、系統(tǒng)的角度，建構(gòu)了研究的基本框架。大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)把關場域結(jié)構(gòu)受到不同程度的沖擊和解構(gòu)，并依托大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)量（Volume）、類型（Variety）、速度（Velocity）、可用性（Veracity）或價值（Value）等特征，形成了智能化、透明化、預測化、精準化等新的把關特征。

一、把關主體：人工型向智能型轉(zhuǎn)變

大數(shù)據(jù)時代，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和云計算等信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。如2005年全球數(shù)據(jù)總量是50EB，到2015年，達到7900EB，預計到2020年，將達到35000EB，在此背景下，出現(xiàn)了信息過載和信息冗余等現(xiàn)象。傳統(tǒng)依靠人工的把關模式面臨著把關主體能力的有限性和網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)增長的無限性之間的矛盾和沖突，出現(xiàn)了輿情把關的“盲人摸象”現(xiàn)象，難以適應新輿論環(huán)境的發(fā)展和變化，亟需向智能型把關主體轉(zhuǎn)變，順應信息爆炸時代的趨勢和特征。

1．輿情收集的智能化。從輿情信息的收集和采集角度觀察，傳統(tǒng)輿情把關時代，主要依靠人工采集輿情信息，大數(shù)據(jù)時代，依托傳感器等智能技術(shù)收集信息將會逐漸普及。據(jù)摩根士丹利公司預測，未來每個人都可能對應200臺物聯(lián)網(wǎng)設備，到時將真正形成一個“萬物皆媒”的信息大爆炸時代，進而使傳感器等智能設備作為人的延伸，代替人的眼、耳、口、鼻等器官進行信息的感知和收集，使其成為網(wǎng)絡輿情信息的采集者、中介處理者或直接發(fā)布者，從而極大地提高了網(wǎng)絡輿情信息感知和收集的廣泛度、內(nèi)涵深度、精確度，開辟了輿情信息采集的新維度。以中央電視臺和百度公司連續(xù)兩年聯(lián)合推出的“據(jù)說春運”系列報道為例，其依托GPS等定位系統(tǒng)的傳感裝置，收集春運期間中國人口移動的信息和數(shù)據(jù)，描繪出春運期間中國人口的移動規(guī)模和行動軌跡，并為其他相關數(shù)據(jù)的生成提供依據(jù)和參考等。

2．輿情分析的智能化。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡輿情把關過程主要依靠人工監(jiān)測，提出的解決措施存在滯后性或誤判等不足，導致網(wǎng)絡輿情把控的復雜化。大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有關聯(lián)分析、分類與回歸、聚類分析、離群點分析等功能，可以及時、動態(tài)、多維地監(jiān)測網(wǎng)絡輿情，拓寬網(wǎng)絡輿情信息收集和分析的廣度，追蹤和溯源網(wǎng)絡輿情信息傳播的深度，進而探知網(wǎng)絡輿情信息傳播的趨勢和特征，并根據(jù)分析結(jié)果采取相關措施，有效引導輿情。以聚類分析法為例，在網(wǎng)絡輿情事件突然爆發(fā)時，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠進行網(wǎng)絡話題的分類和處理，形成網(wǎng)絡話題數(shù)據(jù)庫，并通過詞頻統(tǒng)計，及時了解網(wǎng)絡話題的變更，進而了解網(wǎng)絡輿情的發(fā)展變化軌跡，探知網(wǎng)絡輿情的發(fā)展特征和趨勢等。

3．輿情引導的智能化。傳統(tǒng)輿情把關主要靠人工設置議程、編寫信息內(nèi)容，并進行發(fā)帖和推送。大數(shù)據(jù)時代，機器新聞寫作成為人工智能技術(shù)在新聞傳播領域的現(xiàn)象級應用。通過數(shù)據(jù)采集、分析、整理和挖掘、自動寫稿，編發(fā)新聞信息，進而引導輿論的走向，開拓了輿論引導的新思維。如以Narrative開展機器新聞寫作報道為例，其每隔30秒撰寫一篇新聞報道的基本模式主要有如下兩點：一是依托搜索引擎等智能化系統(tǒng)和軟件，收集網(wǎng)絡信息和相關數(shù)據(jù)，查找新聞元素；二是根據(jù)智能機器系統(tǒng)設定的寫作角度、風格要求和框架結(jié)構(gòu)組織語句、排列章節(jié)，最終形成滿足受眾需求的報道。

二、把關對象：模糊型向可視型轉(zhuǎn)變

“把關對象”作為把關場域環(huán)境中的重要元素，在傳統(tǒng)把關研究中長期被忽視。傳統(tǒng)把關模式中，二元對立型的傳播模式和結(jié)構(gòu)，使媒體中的記者、編輯等把關者處于主導和支配地位，把關對象作為把關過程中的重要元素，只能被動地接受把關主體構(gòu)建的擬態(tài)環(huán)境。另外，在把關過程中，把關對象經(jīng)常被忽視和錯誤的認知，如認為把關對象是被動實體和要素，缺乏能動性和主動性等。因此，根據(jù)把關對象在場域結(jié)構(gòu)中權(quán)利和地位的不同，從媒介接觸范圍的寬廣、媒介占有程度的高低、媒介選擇機會的大小等層面分析，可以劃分為沉默型把關對象、潛在型把關對象、沖動型把關對象和挑戰(zhàn)型把關對象等四種類型。這種傳統(tǒng)的把關模式和機制難以清晰地描述把關對象的特征，探知把關對象的訴求，分析輿情呈現(xiàn)的原因。大數(shù)據(jù)時代，作為把關對象，可以通過關聯(lián)不同領域數(shù)據(jù)交叉復現(xiàn)把關對象的多維度信息，實現(xiàn)把關對象的可視化。

1．完整記錄對象信息。傳統(tǒng)輿情把關受信息存儲、采集、監(jiān)測等技術(shù)的影響，難以全方位、多角度的記錄和存儲把關對象的所有信息。大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有海量存儲和智能化的特征，能夠準確、全面記錄把關對象的軌跡、思想、行為乃至情感。通過大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)能探知把關對象的訴求，可視化地呈現(xiàn)其特征。以自媒體平臺新浪微博為例，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以采用兩種方法獲取平臺上的輿情信息數(shù)據(jù)，一是利用新浪微博編程接口API收集網(wǎng)絡輿情信息數(shù)據(jù)，二是利用網(wǎng)絡爬蟲技術(shù)收集網(wǎng)絡輿情信息和數(shù)據(jù)。采用這兩種方法可以收集到把關對象的網(wǎng)絡用戶名、ID列表、粉絲數(shù)、發(fā)表微博數(shù)、全部博文數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)發(fā)評論信息等。

2．準確反映社會關系。傳統(tǒng)的輿情把關模式，更多關注網(wǎng)絡輿情內(nèi)容的表達方式和影響變革，較少關注把關對象背后的社會關系和社會原因，更不會關注把關對象的心理變化等因素。大數(shù)據(jù)時代，依托社會網(wǎng)絡分析方法，不僅能完整全面地記錄把關對象的話語內(nèi)容和表達方式，還能夠撲捉把關對象間的跟帖、評論、轉(zhuǎn)發(fā)、點贊等互動關系，朋友、同事、熟人、同學、戰(zhàn)友等交往關系，以及把關對象背后的復雜社會關系，把關對象的心理因素等，進而清晰呈現(xiàn)把關對象的“社會關系網(wǎng)絡”和“心理文化地圖”，從而改變web1.0時代單向度的輿情監(jiān)測，實現(xiàn)網(wǎng)絡輿情把關的精準化和可視性。

三、把關關系：支配型向滿足型轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)輿情把關的主要手段和方式是“限制和刪除”，即把有害的信息阻隔在傳播之前，讓受眾沒有任何接觸的機會。在此把關過程中，把關主體占據(jù)支配地位，把關對象被動接受把關主體的把關行為。大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)單一、封閉狀態(tài)的支配型把關關系難以適應數(shù)據(jù)和信息爆炸的輿情生態(tài)環(huán)境。在網(wǎng)絡輿情場域結(jié)構(gòu)中，隨著把關對象地位的上升，按其在把關事件中的卷入程度不同，可以劃分為參與型把關對象、體驗型把關對象和觀察型把關對象，需要在滿足把關對象基本信息需求的基礎上，根據(jù)把關對象的不同類型，分別提供精準的信息內(nèi)容、虛擬的現(xiàn)場體驗、定制的把關服務等。

1．參與型滿足。在把關過程中，參與型的把關對象是事件的參與者和經(jīng)歷者，處于事件發(fā)生的第一現(xiàn)場。具有了解事件進程，獲取客觀公正信息，還原事件真相等需求。大數(shù)據(jù)時代，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)能及時探知把關對象的信息和心理訴求，通過精準信息提供、私人定制服務等方式，滿足把關對象的訴求，影響輿情走向。以物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司Ayla與新浪合作開發(fā)的WiFi氣象站為例，物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司通過安裝在用戶房子上的傳感裝置和設備及時探測，進行信息的收集和整理，探知房子周邊的天氣情況，進而為房屋的主人提供滿足其私人需求的微型天氣預報，實現(xiàn)私人定制的信息滿足。

2．體驗型滿足。在把關過程中，具有某種類似事件親身經(jīng)歷的把關對象，容易把現(xiàn)場的參與體驗與自身經(jīng)歷事件的觀點和價值進行比較，產(chǎn)生“刻板印象”。大數(shù)據(jù)時代，依托VR等虛擬現(xiàn)實技術(shù)還原事件現(xiàn)場，使把關對象獲取現(xiàn)場的親身感受，進而改變傳統(tǒng)的刻板印象，在滿足把關對象偏好的基礎上實現(xiàn)精準發(fā)力，影響輿情走向。以2015年10月《紐約時報》宣布推出虛擬現(xiàn)實產(chǎn)品NYT VR為例，其通過蘋果應用商店及Google Play等渠道發(fā)布，并采用谷歌的紙板頭盔（Card board）作為觀看工具。使把關對象獲得了現(xiàn)場感和沉浸感，進而使其進入新聞，成為當事者，獲得身臨其境的現(xiàn)場體驗。

3．觀察型滿足。在把關過程中，觀察型把關對象高度關注事件的發(fā)展進程和結(jié)果，并站在客觀中立的視角上評價事件，最終推導出事件的結(jié)論。此類把關對象最大的需求是希望通過互動觀察、收集信息而得出結(jié)論。大數(shù)據(jù)時代，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠多維度、全視角的收集信息，滿足把關對象的信息需求，并且通過智能型傳感設備等收集觀察型把關對象的互動需求，進而與觀察型把關對象及時互動，最終幫助其預測出事件的結(jié)果，影響輿情走向。以《一票難求》電影在江蘇衛(wèi)視的營銷宣傳活動為例，其通過腦電儀等智能化儀器和設備采集現(xiàn)場嘉賓與觀眾在觀看電影宣傳片花時的情緒變化；通過眼動儀等智能化儀器和設備觀測現(xiàn)場觀眾的視線移動軌跡與視線焦點等。

四、把關機制：控制型向預測性轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡輿情把關主要是對輿情信息的范圍、影響等進行監(jiān)測、把關和研究，只能了解輿情變化的歷史，不能預測未來的發(fā)展趨勢，難以適應新輿情生態(tài)環(huán)境的變化，出現(xiàn)了輿情反彈、二元結(jié)構(gòu)對立等新的困境和問題，促使輿情把關機制逐漸由控制型向預測型轉(zhuǎn)變。

1．有效的源頭預警。傳統(tǒng)網(wǎng)絡輿情把關的最大難點是預知未來和源頭監(jiān)測，借助人工的智慧和能力，存在較大的失誤和不足。大數(shù)據(jù)時代，依托傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)萬物皆媒，極大拓展了信息收集的范圍，開辟了輿情信息收集和監(jiān)測的新維度，為提供輿情監(jiān)測和預警奠定了堅實的基礎。以中國地震臺網(wǎng)中心與今日頭條進行的戰(zhàn)略合作模式為例，在地震監(jiān)測過程中，依托先進的監(jiān)測技術(shù)，地震縱波等數(shù)據(jù)和信息一旦出現(xiàn)，就會立即通過信息系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)和信息傳輸?shù)街袊卣鹋_網(wǎng)中心，并通過數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行實時處理和自動分析，向今日頭條進行精準推送，在今日頭條等媒體上出現(xiàn)的時間僅為60秒，未來目標是縮短到0秒。由此極大地提高了網(wǎng)絡輿情預警的能力和水平，促進了網(wǎng)絡輿情把關的有效預警。

2．精準的趨勢預測。傳統(tǒng)把關時代，輿情監(jiān)測更多檢測輿情事件發(fā)展的現(xiàn)狀、范圍、特征和影響的廣度和深度等，難以預測輿情發(fā)展的趨勢和未來走向。而依托大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠精準地預測輿情事件的發(fā)展趨勢，預測未來。如美國麻省理工學院老師和學生依托大數(shù)據(jù)技術(shù)和方法設計出了輿情預測的新方法，并通過預測Twitter熱門話題等進行試驗驗證，預測的準確率達到95%以上，并且預測的效率更快，平均比Twitter官方熱門話題出來的時間早90分鐘，甚至有些熱門話題能夠提前5小時預測出來，沒有時間的限制，可以分析任何時間出現(xiàn)的任何話題。

作者系重慶第二師范學院副教授

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