文/鄢 睿

人工智能視域下網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的變革之道

文/鄢 睿

喻國(guó)明教授在其所撰寫的論文《人工智能提升網(wǎng)絡(luò)輿情分析能力》中，就人工智能技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的作用給予了肯定，并提出了“人工智能技術(shù)支撐下的網(wǎng)絡(luò)輿情分析的新范式”，提倡對(duì)人工智能技術(shù)加以有效應(yīng)用。另外幾位學(xué)者舒予、王偉等，從人工智能技術(shù)的角度對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)進(jìn)程進(jìn)行了探索。舒予在其論文中提出一種基于小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情建模和預(yù)測(cè)方法；王偉則提出了二次聚類的方法設(shè)計(jì)，系統(tǒng)地提取輿情熱點(diǎn)特征詞，為網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警工作打好基礎(chǔ)。在互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)信息泛濫、膨脹給輿情監(jiān)測(cè)帶來(lái)挑戰(zhàn)的當(dāng)下，人工智能技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作帶來(lái)了新的機(jī)遇。

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作中存在的不足

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作是指網(wǎng)絡(luò)信息工作的部門或人員在特定時(shí)期或者在特定的事件中對(duì)公眾在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)表的言論和意見(jiàn)進(jìn)行監(jiān)視、收集、分析、整理及預(yù)測(cè)的行為，這些言論被稱為網(wǎng)絡(luò)輿情。

當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作平臺(tái)主要是基于信息采集、整合技術(shù)和智能處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)海量信息的自動(dòng)抓取、自動(dòng)分類聚類、主題檢測(cè)、專題聚焦，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)，并由相關(guān)部門形成輿情工作報(bào)告、輿情信息簡(jiǎn)報(bào)等，為輿論引導(dǎo)提供可靠的分析依據(jù)。

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)輿論呈現(xiàn)的新特點(diǎn)，促使網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作暴露出諸多不足之處，這為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)。

網(wǎng)絡(luò)輿論信息格局發(fā)生變化，輿情分析質(zhì)量亟待提高。據(jù)人民網(wǎng)權(quán)威發(fā)布的《2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報(bào)告》顯示，在2016年，伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷向社會(huì)各層面滲透，網(wǎng)絡(luò)輿論的格局發(fā)生了很大變化，如網(wǎng)民結(jié)構(gòu)與社會(huì)人口結(jié)構(gòu)趨同，網(wǎng)民產(chǎn)生代際更新導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流行議題和文化熱點(diǎn)發(fā)生轉(zhuǎn)換，微博、微信平臺(tái)化，專業(yè)自媒體步入興盛等。在這樣的變局下，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作面臨著新的挑戰(zhàn)。然而，有些部門的輿情信息收集工作仍然停留在報(bào)刊、門戶網(wǎng)站、BBS、微博等開源信息的收集階段，并未將新聞客戶端、微信、直播等平臺(tái)打通，難以保證輿情信息分析的全面性以及輿情熱度指標(biāo)的準(zhǔn)確性?！?016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報(bào)告》還對(duì)近五年來(lái)參與當(dāng)年最具網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的20個(gè)輿情熱點(diǎn)事件討論的320萬(wàn)微博用戶樣本進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)關(guān)注新聞事件和聚焦熱點(diǎn)話題的網(wǎng)民發(fā)生了代際交替，在性別方面，女性的比例明顯上升；在地域上，三、四線城市用戶增長(zhǎng)迅猛。受眾層面發(fā)生的這些變化，也將在輿情監(jiān)測(cè)工作中體現(xiàn)出來(lái)。然而在目前的輿情監(jiān)測(cè)工作中，相關(guān)信息部門的輿情信息報(bào)送在內(nèi)容上只是就事論事、停留在現(xiàn)象層面，對(duì)受眾的成分、熱點(diǎn)事件的社會(huì)背景以及事件背后所反映出來(lái)的社會(huì)問(wèn)題沒(méi)有進(jìn)行細(xì)致深入的研究分析；在形式上，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作的報(bào)送還停留在工作動(dòng)態(tài)報(bào)告或者事件日志等形式的報(bào)送上。這樣就造成了網(wǎng)絡(luò)輿情信息的價(jià)值作用降低、服務(wù)能力減弱的問(wèn)題。

熱點(diǎn)事件話語(yǔ)體系不可控，輿情預(yù)警能力亟待增強(qiáng)。縱觀近年來(lái)發(fā)生的熱點(diǎn)公共突發(fā)事件，可以發(fā)現(xiàn)，在以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的社交平臺(tái)上，公眾的話語(yǔ)體系呈現(xiàn)出了一些全新特征，如輿論發(fā)布主體的匿名性、參與渠道的多元化、生成議題的自發(fā)性、交流觀點(diǎn)的無(wú)界性、匯集意見(jiàn)的實(shí)時(shí)性、發(fā)展趨勢(shì)的不確定性等。這些特征與輿論話語(yǔ)體系在傳統(tǒng)媒體的呈現(xiàn)完全不同，網(wǎng)絡(luò)輿論熱點(diǎn)事件話語(yǔ)體系的不可控性大大增強(qiáng)。

在社交媒體平臺(tái)上，自媒體呈現(xiàn)出來(lái)的話語(yǔ)體系最為龐雜。許多輿情信息不僅包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還涉及大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，若對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性逐一核查，既耗費(fèi)人力又耗費(fèi)時(shí)間。就內(nèi)容而言，較多負(fù)面、虛假輿情具有較強(qiáng)的隱蔽性，單純以關(guān)鍵詞或主題詞進(jìn)行搜索容易產(chǎn)生誤判、遺漏。話語(yǔ)體系的不可控性增加了輿情監(jiān)測(cè)工作的難度，這要求工作人員必須具備過(guò)硬的專業(yè)敏感性以及較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)操作技能。但是目前大多數(shù)輿情監(jiān)測(cè)工作部門的信息工作人員缺乏專業(yè)化的訓(xùn)練，輿情信息工作水平參差不齊。就輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，對(duì)于輿情信息的跟蹤分析靈敏度較低，在有些熱點(diǎn)事件的處理上沒(méi)有按照公共突發(fā)事件的分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行準(zhǔn)確的分級(jí)，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情信息的分析判斷力體現(xiàn)不出其應(yīng)有的情報(bào)價(jià)值，預(yù)警能力也隨之削弱。

輿情監(jiān)測(cè)的技術(shù)體系落后，人機(jī)不協(xié)調(diào)問(wèn)題亟待解決。網(wǎng)絡(luò)輿論的實(shí)時(shí)性及其發(fā)展的不確定性要求網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)必須迅速、及時(shí)，但很多單位部門的輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)的方法技術(shù)體系滯后，部分單位采用了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)、有害信息過(guò)濾系統(tǒng)等方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)，而有些單位為了節(jié)省輿情監(jiān)測(cè)設(shè)備的成本，甚至將網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作依托于人工網(wǎng)頁(yè)搜索及瀏覽的“人工盯梢”方式上，這成為監(jiān)測(cè)工作的一大阻礙，監(jiān)測(cè)工作出現(xiàn)疏忽錯(cuò)判也在所難免。排除資金、人力等客觀因素，現(xiàn)階段的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作中技術(shù)方法體系的不足主要?dú)w因于“人機(jī)不協(xié)調(diào)”。機(jī)器與人工的協(xié)同分工模式不成熟、機(jī)器的輔助力量不夠，導(dǎo)致人工智能技術(shù)在預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè)體系中分析情感、預(yù)測(cè)走勢(shì)、檢查效果等方面應(yīng)用還稍顯粗淺、機(jī)械，而在需要人工進(jìn)行的高級(jí)維度分析、提出應(yīng)對(duì)策略等層面，機(jī)器的應(yīng)用又顯得粗糙以及同質(zhì)化。

人工智能為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)帶來(lái)的三大變革

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)要適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能的要求，就必須順勢(shì)而為，積極進(jìn)行變革，主要包括網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)體系的變革、網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)研究范式的變革以及網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)管理思維的變革三個(gè)方面。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)體系的變革。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)輿情是為了更好地對(duì)輿情進(jìn)行分析研判，通過(guò)直觀、簡(jiǎn)明的方式描述網(wǎng)絡(luò)輿情信息的產(chǎn)生，進(jìn)一步推導(dǎo)信息傳播主體的態(tài)度傾向性、情緒感染性以及初衷、意圖等，從而預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的發(fā)展趨勢(shì)。

如果說(shuō)在“小數(shù)據(jù)”環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作還可以依托于“人工盯梢”的方式來(lái)完成，那么在“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下，當(dāng)數(shù)據(jù)的量級(jí)達(dá)到了EB甚至ZB級(jí)別后，以人工監(jiān)測(cè)來(lái)把握輿情脈絡(luò)已成為不可能完成的任務(wù)。而那些隱含在網(wǎng)絡(luò)輿情信息中的觀點(diǎn)、態(tài)度及情緒的表達(dá)，更難以從泛濫成災(zāi)的信息碎片中被真正發(fā)掘出來(lái)。加之海量信息的不共享所帶來(lái)的“信息盲區(qū)”，更使得輿情信息分析不夠嚴(yán)謹(jǐn)，易偏離實(shí)際，而這些問(wèn)題都需要依托搭建智能化的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管平臺(tái)來(lái)解決。在平臺(tái)上可以通過(guò)三種人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與人工智能研判相結(jié)合，再借助如眼動(dòng)儀、腦電儀等受眾檢驗(yàn)儀器對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息進(jìn)行綜合化分析。三種主要的人工智能技術(shù)主要包括：一是Web挖掘技術(shù)，該技術(shù)把互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合起來(lái)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)上結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文字言論，以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如視音頻、圖像等信息進(jìn)行采集，完成信息前期處理的第一步；二是語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)，該技術(shù)是利用采集到的信息，通過(guò)對(duì)語(yǔ)句中的關(guān)鍵詞進(jìn)行詞義推斷處理以及句子語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的分析，從而將復(fù)雜信息簡(jiǎn)單化，這是對(duì)采集的信息數(shù)據(jù)做進(jìn)一步識(shí)別推斷的過(guò)程；三是TFDF信息聚類技術(shù)，該技術(shù)主要提升數(shù)據(jù)信息的分析和分類速度，使網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作的處理更加及時(shí)，反應(yīng)更加靈敏，提高采取措施的時(shí)效性。

人工智能技術(shù)的介入將有利于對(duì)信息進(jìn)行挖掘、采集、分類、整理，從而找尋出最核心的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，還可以運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的性質(zhì)、發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行正確描述，并提出相應(yīng)的對(duì)策。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)研究范式的變革。

人工智能和大數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作及其研究產(chǎn)生了頗為深刻的影響，輿情監(jiān)測(cè)的研究范式從多角度發(fā)生了轉(zhuǎn)向。

第一，輿情監(jiān)測(cè)工作視角的轉(zhuǎn)向：從單一化到多元化。在社交媒體平臺(tái)上，受眾的角色首先發(fā)生了轉(zhuǎn)向，由信息的被動(dòng)接收者轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒌膮⑴c者和傳播者。這一轉(zhuǎn)向給網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，當(dāng)受眾是單純的信息接收方時(shí)，網(wǎng)絡(luò)信息的可控性強(qiáng)，輿情監(jiān)測(cè)工作形式單一，把關(guān)相對(duì)容易。而受眾角色發(fā)生變化以后，網(wǎng)絡(luò)信息傳播的不可控性大大增加，信息傳播速度加快，信息傳播呈現(xiàn)多元化特征，把關(guān)難度增加，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作也從單一轉(zhuǎn)向多元化，還需要對(duì)信息進(jìn)行疏導(dǎo)、研判處理。

第二，研究視角的轉(zhuǎn)向：從內(nèi)容研究轉(zhuǎn)向“內(nèi)容+關(guān)系”研究。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情信息研究最重視的是受眾借助網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的話語(yǔ)表達(dá)，其研究視角主要集中在內(nèi)容層面。隨著人工智能技術(shù)的介入，這一單向視角將發(fā)生轉(zhuǎn)變，潛藏在內(nèi)容層面背后的網(wǎng)絡(luò)受眾心理、行為、動(dòng)機(jī)、訴求等多方面因素都將被關(guān)注到。借助人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)輿情信息的研究視角將透過(guò)內(nèi)容層面深入到關(guān)系層面，轉(zhuǎn)向?qū)W(wǎng)絡(luò)受眾社會(huì)心理描繪、社會(huì)關(guān)系呈現(xiàn)、社會(huì)話語(yǔ)表達(dá)等多維度的研究。

第三，研究重點(diǎn)的轉(zhuǎn)向：由輿情監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)向輿情預(yù)測(cè)。當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作主要通過(guò)對(duì)當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)輿情的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行隨機(jī)采樣來(lái)收集、整理、分析，更多的是關(guān)注已經(jīng)發(fā)生的事件在過(guò)去及當(dāng)下的動(dòng)向，對(duì)未來(lái)的發(fā)展預(yù)測(cè)難以兼顧。而借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別及機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的性質(zhì)、發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行正確描述，再結(jié)合大數(shù)據(jù)分析處理整群數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能。比如，著名的搜索引擎公司谷歌通過(guò)關(guān)注用戶搜索中的“流感”關(guān)鍵詞來(lái)預(yù)測(cè)實(shí)際流感發(fā)生的時(shí)間，往往可以提前兩三個(gè)周對(duì)流感的爆發(fā)進(jìn)行預(yù)報(bào)及預(yù)防。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)管理思維的變革。在以人工智能技術(shù)為支撐的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)出現(xiàn)之前，相關(guān)輿情監(jiān)測(cè)部門的管理者往往由一人或幾人的小團(tuán)隊(duì)組成，在監(jiān)測(cè)信息數(shù)據(jù)量級(jí)不大的情況下，這種小作坊式單打獨(dú)斗、面面俱到的輿情監(jiān)控管理思維可以基本滿足需求。但是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，這種小作坊式的輿情監(jiān)測(cè)體系面臨瓦解。當(dāng)前，商業(yè)化運(yùn)營(yíng)的軟件監(jiān)測(cè)團(tuán)隊(duì)多達(dá)幾百家，這些監(jiān)測(cè)軟件服務(wù)商通過(guò)開發(fā)相應(yīng)的輿情監(jiān)測(cè)軟件為政府部門、企業(yè)主體以及科研院所提供服務(wù)，進(jìn)行簡(jiǎn)單的輿情信息數(shù)據(jù)采集及分類處理工作。在數(shù)據(jù)開源的情況下，這些軟件服務(wù)商的競(jìng)爭(zhēng)逐漸由粗放型、低層次化向數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化、人機(jī)互動(dòng)、機(jī)器算法的精進(jìn)等層面轉(zhuǎn)變。

在以上變化的基礎(chǔ)上，輿情監(jiān)測(cè)的管理思維也必須轉(zhuǎn)向，組建一支人員分工明確、高度聚合集約的輿情分析團(tuán)隊(duì)勢(shì)在必行。輿情管理的思維變革依托于人工智能監(jiān)控系統(tǒng)改變團(tuán)隊(duì)的組織結(jié)構(gòu)及管理方式，通過(guò)智能化的輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)代替低效的人工操作，其專業(yè)性要求頗高，而最佳處理模式就是專業(yè)化團(tuán)隊(duì)加人工智能技術(shù)。按照這樣的管理思維，未來(lái)輿情監(jiān)測(cè)團(tuán)隊(duì)的分工將更加明確，行業(yè)內(nèi)部集約聚合程度將進(jìn)一步提高，行業(yè)有機(jī)化程度也將逐步增強(qiáng)。

作者單位 山西傳媒學(xué)院

本文系2016年度山西省高等學(xué)校人文社科重點(diǎn)研究基地項(xiàng)目“山西省輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)建設(shè)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2016336）的階段性研究成果。