王珊珊 唐冰寒

摘 要：本文基于當前媒體情勢和高校網(wǎng)絡(luò)輿情在智能算法背景下呈現(xiàn)出的新特點，研判高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管轉(zhuǎn)型中亟待解決的痛點問題，并深入探討智能算法在監(jiān)管模式構(gòu)建中的推動作用。研究認為智能算法將會促進高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管信息收集、分析研判以及渠道構(gòu)建的更新完善，并實現(xiàn)師生個人信息數(shù)據(jù)聚集、人機協(xié)同研判及傳受關(guān)系連接增強的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管的智能化轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：高校網(wǎng)絡(luò)輿情;智能算法;輿情監(jiān)管

中圖分類號：G47 ? ?文獻標識碼：A ? ?文章編號：1672-8122（2021）11-0153-04

作為一門通過技術(shù)手段模擬、拓寬和延展人類智能的新技術(shù)科學(xué)，人工智能從2017年至2020年連續(xù)3年登上政府工作報告。中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心第44次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》指出：“新一代網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)不斷創(chuàng)新突破，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化深入發(fā)展”，數(shù)據(jù)顯示截至2019年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達8.54億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達61.2%，其中20～29歲的網(wǎng)民群體占比最高，達24.6%。由此可見，互聯(lián)網(wǎng)用戶集中于青年網(wǎng)民群體，高校學(xué)生又是其重要組成，高校網(wǎng)絡(luò)輿情已成為社會輿情中不可忽視的一部分。2020年，頻頻暴發(fā)的高校網(wǎng)絡(luò)輿情危機，映射出高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管面臨著新挑戰(zhàn)，高校網(wǎng)絡(luò)輿情轉(zhuǎn)型過程中遇到痛點問題。在此背景下，順應(yīng)技術(shù)發(fā)展對傳播方式的推動之勢，充分利用智能算法的技術(shù)特性進行科學(xué)的布局與破局，是推動高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管智能化轉(zhuǎn)型的必由之路。

一、困局中的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管現(xiàn)狀

新媒體的廣泛應(yīng)用使得網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生了諸多變化。伴隨著用戶信息獲取方式的轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)輿情發(fā)聲渠道突破了人際傳播和紙質(zhì)傳播方式轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)媒介終端傳播，高校網(wǎng)絡(luò)輿情呈現(xiàn)新特點使其監(jiān)管遭遇困境。

（一）輿情研判存在薄弱環(huán)節(jié)

準確的輿情信息研判是高校網(wǎng)絡(luò)輿情處理的“奠基石”，對輿情治理有至關(guān)重要的作用。輿情信息表達轉(zhuǎn)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，高校輿情收集仍囿于官方信息傳遞、校園論壇管理等傳統(tǒng)渠道，二者之間的不同步導(dǎo)致高校網(wǎng)絡(luò)輿情信息渠道閉塞，輿情研判陷入困境。

第一，高校網(wǎng)絡(luò)輿情傳播平臺輻射廣。高校網(wǎng)絡(luò)輿情話題產(chǎn)生源頭多樣，涵蓋內(nèi)容豐富，高校網(wǎng)絡(luò)輿情可能以高校為源頭轉(zhuǎn)化為社會輿情，反之亦可。同時，高校網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生、發(fā)展平臺多樣，大學(xué)生群體使用移動客戶端數(shù)量多、類型雜，其對高校網(wǎng)絡(luò)輿情收集工作提出了新要求。

第二，大學(xué)生群體特征的矛盾屬性。一方面，大學(xué)生樂于接受新鮮事物，敢于表達想法和質(zhì)疑;另一方面，大學(xué)生思想尚未成熟，缺乏社會經(jīng)驗，容易被外界因素所利用。高校學(xué)生身處海量網(wǎng)絡(luò)信息與復(fù)雜的媒體環(huán)境，且有積極參與輿情討論的主觀意愿，但客觀上存在心智不成熟所造成的非理性判斷，容易出現(xiàn)“跟風(fēng)”“從眾”等輿論表現(xiàn)。

第三，輿情監(jiān)管隊伍缺乏專業(yè)性。一是，監(jiān)管人員自身缺乏專業(yè)素養(yǎng)，在輿情分析和研判上十分欠缺，監(jiān)管人員仍處于傳統(tǒng)監(jiān)管模式思維體系之下，沒有培養(yǎng)出大數(shù)據(jù)思維和網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的持續(xù)性視野;二是，缺乏輿情監(jiān)管應(yīng)對機制，在輿情發(fā)生前缺乏輿情危機的評估，輿情發(fā)生中沒有合適的應(yīng)對體系，輿情結(jié)束后并未進行系統(tǒng)反饋和總結(jié)。

（二）輿情監(jiān)管反應(yīng)相對滯后

人民網(wǎng)輿情監(jiān)測室提出了處置輿情危機的“黃金4小時”理論，即“官方要第一時間發(fā)聲，第一時間處理問題，做突發(fā)事件的‘第一定義者’”。高校處理網(wǎng)絡(luò)輿情時常有遲疑與滯后現(xiàn)象，因此喪失了引導(dǎo)輿論的話語權(quán)，在輿情前期形成階段產(chǎn)生了不可忽視的損害。高校網(wǎng)絡(luò)輿情由熱點事件引發(fā)，往往涉及到高校學(xué)生的自身利益或政治敏感，一旦暴發(fā)極易形成群體性情緒化表達，借由多平臺網(wǎng)絡(luò)傳播，打破時空界限，擴散輻射范圍，促使高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管難度上升，輿情負面影響加大。高校輿情監(jiān)管處于被動局面，往往輿情熱點已發(fā)酵，由高校輿情發(fā)展為社會輿情，高校迫于多重壓力進行反應(yīng)與發(fā)聲。高校處理危機反應(yīng)滯后，實際缺乏輿情預(yù)警應(yīng)急機制，不能提前觀測輿情熱點趨勢、準確檢索輿情發(fā)生現(xiàn)狀，從而進行及時應(yīng)對。

（三）輿情評估呈點狀、散碎狀

網(wǎng)絡(luò)輿情已然成為常態(tài)，智能算法為高校網(wǎng)絡(luò)輿情開拓了新視野，諸多輿情應(yīng)對過程也為輿情監(jiān)管工作提供了案例范本，但高校目前缺乏系統(tǒng)性的輿情處理總結(jié)體系，仍處于散碎狀態(tài)。高校對網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管體系的構(gòu)建仍存在漏洞，多數(shù)高校仍處于傳統(tǒng)應(yīng)對體系當中，即在突發(fā)事件形成輿情后，臨時抽調(diào)校領(lǐng)導(dǎo)帶領(lǐng)宣傳部門、團委部門組成輿情應(yīng)對小組。缺乏前期研判和系統(tǒng)分析的輿情應(yīng)對處理模式，僅局限于單一輿情事件的淺層次解決，輿情背后所反映出的深層次原因沒有得到足夠重視和挖掘。系統(tǒng)監(jiān)管機制的匱乏使輿情監(jiān)管各流程點狀獨立，無法形成一套符合傳播學(xué)規(guī)律的基本邏輯和思路，導(dǎo)致輿情發(fā)展容易走向失控局面，各個輿情危機處理間無法形成借鑒，往往重蹈覆轍。

二、智能算法提供轉(zhuǎn)型破局可能性

2012年，聯(lián)合國發(fā)布的《大數(shù)據(jù)促發(fā)展：挑戰(zhàn)與機遇》白皮書中指明，大數(shù)據(jù)將會對人類社會各個領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響。伴隨著以智能算法為代表的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的迅速發(fā)展和不斷普及，人工智能技術(shù)正以前所未有的態(tài)勢滲透并改變著傳播的方方面面，隨著網(wǎng)絡(luò)用戶量的日益增加以及人工智能信息收集處理技術(shù)的不斷成熟，智能算法將為高校網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播治理困境提供新的出路。

（一）信息匯集：智能算法海量信息匯總

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下海量數(shù)據(jù)信息成為常態(tài)，基于人工智能的智能信息分析處理技術(shù)，挖掘和匯集網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)是傳播平臺建設(shè)的首要條件。大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)大量性、多樣性、高速性、價值性的特性。用戶在使用網(wǎng)絡(luò)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)信息助推網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長，海量增長的數(shù)據(jù)倒逼其信息收集的能力和方式的不斷革新。傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)統(tǒng)計需要相關(guān)工作人員從各樣本中逐一獲取信息，信息主體呈點狀的分散狀態(tài)，增加了信息的獲取難度。大數(shù)據(jù)時代下的海量信息則被集中儲存于固定數(shù)據(jù)庫中，依據(jù)特定算法邏輯加以排列，相關(guān)人員只需通過算法應(yīng)用即可獲取所需信息，避免過多信息獲取的能量消耗。依托智能算法整合以校內(nèi)業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)流量、傳播平臺、設(shè)備運行為主的全網(wǎng)高校輿情數(shù)據(jù)信息，為輿情研判提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐。

（二）信息分類：智能算法識別信息語義 ?如果說信息收集是智能算法的眼睛，用以獲取海量信息，那么語義識別技術(shù)則是智能算法的大腦，進行信息的識別和處理?；诖髷?shù)據(jù)和算法模型的搭建，語義識別在智能算法掌握龐大數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，對收集數(shù)據(jù)進行分類處理。智能語義識別技術(shù)，通過轉(zhuǎn)化人類常用的自然語言為計算機可以識別的信息，既可以分析網(wǎng)頁、文件、郵件、音頻、論壇、社交媒體中的大量數(shù)據(jù)，也可以通過技術(shù)接口應(yīng)用于所有智能語音交互場景。大數(shù)據(jù)為自動化新聞寫作提供了數(shù)據(jù)支持，及時、準確地寫出了當時所發(fā)生的新聞內(nèi)容。目前，智能算法語義識別已經(jīng)在新聞行業(yè)發(fā)揮了其優(yōu)勢和特性，例如，《今日頭條》已將機器人寫作納入其新聞生產(chǎn)體系中，極大地提高了新聞生產(chǎn)的效率?；谡Z義識別技術(shù)，可以對輿情中熱點詞匯和敏感詞匯進行聚類分析，從而實現(xiàn)對高校網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)管。

（三）信息分析：智能算法提供處理依據(jù)

以智能算法為背景搭建網(wǎng)絡(luò)傳播平臺已成為當下網(wǎng)絡(luò)傳播發(fā)展、傳統(tǒng)傳播方式轉(zhuǎn)型的大趨勢，一方面，通過智能算法搭建信息與場景;另一方面，以算法為手段實現(xiàn)傳播方式精準分發(fā)。以今日頭條手機客戶端為例，平臺通過智能算法截取用戶基本信息、使用習(xí)慣和關(guān)注信息類別，以描畫用戶肖像。同時，平臺把信息內(nèi)容數(shù)據(jù)作為元數(shù)據(jù)庫，以平臺信息內(nèi)容數(shù)據(jù)連接用戶肖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)傳播內(nèi)容精準分發(fā)，傳播信息個人化定制。在傳播平臺的轉(zhuǎn)型過程中，智能算法通過其信息分析處理技術(shù)，為信息分流提供數(shù)據(jù)支撐，從而達到信息處理的智能化。

智能算法為傳播平臺搭建和轉(zhuǎn)型提供處理依據(jù)的嘗試與迭代，為高校網(wǎng)絡(luò)輿情處理提供借鑒，智能算法中信息聚類技術(shù)，可以精準反映輿情焦點，同時以有效提高網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)信息處理分類速度，助推高校輿情實現(xiàn)提前預(yù)判、快速反映與科學(xué)應(yīng)對，進而提高高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管應(yīng)對效果。

三、高校網(wǎng)絡(luò)輿情智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展的思考

基于高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管的現(xiàn)存困境，智能算法結(jié)合輿情治理，搭建智能算法輿情防控的初始形態(tài)模型將成為未來輿情處理的新路徑。結(jié)合智能算法信息收集數(shù)據(jù)化、傳播路徑精確化、互動反饋及時化與評估預(yù)警提前化等特征，高校輿情可構(gòu)建智能監(jiān)管信息環(huán)境，進一步完成輿情信息監(jiān)管良性生態(tài)，最后建立長期友好的傳受連接。

（一）高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管轉(zhuǎn)型布局原則

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動，智能大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。網(wǎng)絡(luò)輿情是高校學(xué)生對某一熱點事件認知、態(tài)度、情感和行為傾向的集合，從個體認知出發(fā)對互聯(lián)網(wǎng)輿論情況再加工形成的反饋，輿情信息的數(shù)據(jù)流整合是高校對輿情作出反映的基礎(chǔ)條件，可基于智能算法大數(shù)據(jù)搭建輿情信息庫，最大化實現(xiàn)各網(wǎng)絡(luò)平臺的輿情信息匯總。

2.人工主導(dǎo)，專業(yè)化團隊研判方向。準確的輿情分析、研判是進行輿情后續(xù)反應(yīng)環(huán)節(jié)的充分條件，“人”的主觀能動性、價值判斷及行為態(tài)度取向在智能化輿情監(jiān)管中的重要作用。搭建專業(yè)隊伍，依托大數(shù)據(jù)信息收集，定期、定性開展網(wǎng)絡(luò)信息調(diào)研分析工作，匯集熱點話題和檢測輿情走勢，為輿情處理提供可靠依據(jù)。

3.用戶融入，注重用戶反饋渠道。搭建學(xué)生的信息反饋平臺以減少輿情危機出現(xiàn)的概率，預(yù)先判斷輿情可能出現(xiàn)的方向與情景。一方面，構(gòu)建校內(nèi)專屬信息反饋通道，集中搭建學(xué)生參與校內(nèi)事務(wù)、熱點問題討論平臺;另一方面，學(xué)生訴求得以表達，校方信息準確傳達，打通校生雙方反饋互動通道，一定程度上將會減少部分輿情危機的產(chǎn)生。

（二）高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管模式的智能協(xié)同效應(yīng) ?1.海量數(shù)據(jù)，智能算法助力信息整合。構(gòu)建高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管模式，首先，是全面信息采集匯合，依托智能算法進行高校數(shù)據(jù)抓取，形成全面信息流;其次，是基本信息參數(shù)匹配收集，即精確收集高校輿情相關(guān)傳播者的態(tài)度表達，過濾非相關(guān)性輿情信息;最后，是輿情訴求種類初步分析，區(qū)分輿情熱點，為下一步輿情處理提供方便。

2.詞頻分析，智能算法分析輿情痛點。在處理網(wǎng)絡(luò)輿情危機的過程中，必須將智能算法處理分析信息的優(yōu)勢發(fā)揮出來，大數(shù)據(jù)時代信息傳遞具有扁平化特點，依托智能算法對數(shù)據(jù)信息進行詞頻分析，精準捕捉輿情熱點，提前預(yù)防可能會出現(xiàn)的輿情話題，從而對大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情動向做出合理化、科學(xué)化的決策行為。

3.人機協(xié)同，智能算法凸顯人工優(yōu)勢。智能算法的應(yīng)用將代替人工完成信息數(shù)據(jù)采集、分析的基本工作，輔助人工完成輿論引導(dǎo)的后續(xù)環(huán)節(jié)。以智能算法為輔，凸顯人工研判優(yōu)勢，輿情導(dǎo)向作用需要人機協(xié)同共同完成。加強培養(yǎng)高校網(wǎng)絡(luò)輿情信息技術(shù)人員，搭建高校網(wǎng)絡(luò)輿情信息分析團隊，良好的輿情引導(dǎo)隊伍可以為高校輿情引導(dǎo)進行“把關(guān)”。

4.傳受關(guān)系，智能算法助力渠道通暢。搭建高校網(wǎng)絡(luò)輿情智能型新平臺，聯(lián)通高校輿情中的傳受雙方。一方面，打通學(xué)生利益訴求網(wǎng)絡(luò)表達渠道，盡可能在源頭上有效地減少學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)發(fā)表不當言論、宣泄負面情緒而引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情的潛在可能性;另一方面，基于學(xué)生利益訴求，高校應(yīng)健全信息發(fā)布機制，以盡量保持信息的公開通暢，接受學(xué)生的監(jiān)督與反饋。

（三）智能化轉(zhuǎn)型對高校輿情監(jiān)管的意義 ?實現(xiàn)高校網(wǎng)絡(luò)輿情智能化轉(zhuǎn)型升級，順應(yīng)新型媒介環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展新趨勢，借由人工智能發(fā)展態(tài)勢，推動原有監(jiān)管模式轉(zhuǎn)型升級，充分發(fā)揮輿情監(jiān)管模式功能，維護高校輿論環(huán)境的安全和穩(wěn)定，開拓網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管新思路，構(gòu)建和諧清明的網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境。

1.輿情信息研判全面化。對高校師生態(tài)度、觀點的收集研判是輿情監(jiān)管的前提。全面匯總海量分散數(shù)據(jù)，集中分析數(shù)據(jù)表面呈現(xiàn)出的輿情熱點關(guān)鍵及其背后所隱藏的動機原因，預(yù)判輿情發(fā)展?jié)摿厔?，及時發(fā)現(xiàn)不良思想并加以引導(dǎo)，解決問題沖突，維護校園穩(wěn)定。

2.輿情監(jiān)管反應(yīng)即時化。智能算法在高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理中的應(yīng)用極大地提高了前期信息收集工作的效率，節(jié)約了輿情發(fā)現(xiàn)時間，為輿情后續(xù)處理工作爭取主動地位。網(wǎng)絡(luò)熱點議題更新速度快，高校依托智能算法，搭建智能化輿情信息監(jiān)管，第一時間對輿論、謠言、訴求做出官方反應(yīng)并及時反饋，以消減輿情的負面影響。

3.輿情危機處理主動化。新型監(jiān)管模式下，發(fā)現(xiàn)輿情潛在危機是其建設(shè)的重要環(huán)節(jié)。高校在輿情危機發(fā)生后應(yīng)主動應(yīng)對，積極處理，杜絕輿情“冷處理”所造成的不利局勢;同時，高校在輿情發(fā)酵前主動進行處理反饋，在重大輿情事件形成之前加以應(yīng)對，有效減小輿情的負面影響，反之也可極大地提升輿情的正面作用。

4.輿情處理評估系統(tǒng)化。輿情的總結(jié)和評估是高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管過程的最后一環(huán)，通過對輿情處理過程的反思反饋，彌補輿情應(yīng)對中出現(xiàn)的問題，捕捉可能產(chǎn)生的缺漏，對輿情監(jiān)管進一步轉(zhuǎn)型及日后輿情應(yīng)對具有重要意義。

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