张俊杰
摘要：随着网络计算技术与信息数据的快速增长，传统的舆情治理方式已经难以在舆论环境发生改变的情况下实现治理效应提升，而大数据技术的应用将有效提升网络舆情治理的效能。本文围绕大数据技术在舆情治理原则、治理方法、治理指标体系和治理机制方面的应用，提出通过数据整合，推动舆情监测机制科学化；通过数据监测，推动舆情预警机制现代化；完善引导机制，维护公民网络领域知情权；设立公共议题，塑造公民网络理性认同等建议。
关键词： 大数据；互联网；舆情治理；国家现代化
中图分类号：F206 文献标识码：A DOI：10.ki.zggqgl.2021.01.013
大数据也称巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它具有大量、高速、多样、价值密度和真实性的特点。随着网络计算技术的快速发展与信息数据的快速增长，大数据为舆情治理提供了新的方式和路径。作为一种存在于现实空间、网络空间以及人类社会的大容量数据，对其合理运用能够提供更多的需求信息，使经过筛选后的数据更具价值。而且，在对数据的分析与关联性预测上，大数据也能大幅提高舆论分析的准确性和舆情治理的有效性。
一、大数据技术应用于舆情治理的优势高压储罐
（一）大数据技术推进舆情治理现代化
1.大数据技术助推舆论公开化发展。在网络社会中，公众既是信息的受众，也是信息的发布者和传播者。在这样的环境下，公开性已经成为我国舆情治理的原则之一。公众对于事实的真相具有知情权，政府通常利用将事实真相、历史与处理办法公之于众的方法，引导舆论的发展方向，化解舆论危机。但在这一过程中，传统的舆情治理方式已经难以应对当今时代复杂的网络环境。大数据技术的应用则能提升舆情治理现代化，即通过数据的公开，以可视化的方式让公众直接地看到舆论事实，在提升治理主体的公信力的同时，维护公民在网络环境中的知情权。
fsr2.从传播交流到对话，建构公众认同。网络舆论通常在危机中呈现出单边性与负面性并存的特征，即网络平台被一边倒的负面舆论所占据。在传统的舆情治理中，传播式交流作为政府采取的主要方式，在舆论危机中缓解了公众的紧张情绪，但反过来也因其不具备对话性，使得治理主体与公众双方就事件的本质无法获得共同认知。对此，政府可依托大数据技术建立公共讨论平台，减缓非理性舆论的压力。同时，利用大数据技术使信息可视化，让治理主体——政府以更真实的姿态参与事件讨论，将舆论引向有利于危机解决的方向。
3.建立日常预警机制，塑造良好形象。利用大数据进行舆情预警能够让政府及时了解网络民情，掌握
公众舆论走向的动态并及时发现政府工作的不足，从而调整服务方向以满足公众要求，对政府提升公信力和塑造良好形象具有重要作用。
（二）利用大数据技术完善网络舆情治理方法
1.舆情数据采集方法改变。大数据技术改变了传统的数据生产方式，通过用户的网络行为形成新的数据来源，推动传统数据采样进行变革。在这种情况下，通过对网络搜索、信息阅读和社
张海同作者单位：上海外国语大学国际关系与公共事务学院
交表达等用户行为的记录，为舆论研究提供了真实有效的动态数据，使得调查方式从传统的“抽样调查”转向系统的“体研究”。大数据巨大的样本规模能有效地避免个体信息噪音对最终结果的影响。同时，依托体数据的结构与特征，通过对算法优化、关键信息提取以及多维度信息匹配也能有效地提高数据结果的可信度和准确度。
2.网络舆论测量方法多元化。得益于互联网的数字化记录，网络意见可以被保存和提取，从而成为可分析的舆论数据。治理主体可通过大数据技术对网络用户在、微博和贴吧等平台上留下的海量“意见”进行搜集、提取、分析，最终得出具备舆论研究价值的信息。通过对数据的量化研究，可在一定程度上掌握用户体的行为、兴趣以及习惯，用于评估网络舆论的关注点、扩散情况以及体态度。如
通过对高频词的搜索与阅读，了解该话题对网络体的吸引力；相关事件的评论与回复通常体现着某个议题引发的某一网络体的思考；转发与分享等网络行为可作为舆情监测的重要指标，以评估舆论的扩散程度。
3.舆论预测分析方法准确化。对比传统的舆论预测，大数据分析能有效提升舆论结果的预测准确度。海量的数据以及不断更新的信息能为舆论预测提供更多的变量，避免数据分析的滞后性。其通过数理分析，在关系分析和因果分析等实证方法上减低了传统的经验主义、传统主义等主观性分析[1]，有效提升对非结构化数据的处理能力，依托复杂网络分析、数据可视化和语义分析等研究方法提升分析技术的科学性。
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二、大数据技术对建构网络舆情指标体系的影响
（一）以复杂数据为基础的分析
网络数据是大数据对舆情指标体系建构的基础。从数据源看，由于网络数据具有传播自由化、表现形式多样化等特点，对其进行分析往往会出现分散度高、偏差值大和精确度低等问题，进而对数据挖掘的过程和数据分析的结果造成消极影响[2]。因此，利用大数据技术对数据进行整理，通过降噪、消除冗余等手段提升数据质量显得十分必要，同时为进一步数据挖掘和分析奠定了重要基础。
（二）以算法为核心的指标体系
当前大数据技术主要是通过算法来挖掘文本信息，从海量的结构化或半结构化的文本数据中过滤无效信息，提取所需数据，进而达到数据分类、提取关键词及情感分类等目的。其主要算法有数据分类、专题分类、内容摘要自动抽取、标题抽取、观点挖掘和情感计算等。主要算法构成了指标体系的核心，即通过算法确定的依据标准对研究对象进行评价。实践证明，单一的文本提取并不能全面地反映网络舆情的现状，在利用主要算法提取样本的情况下，需要参考样本以外其他数据的文本情感变化，分析具体舆情话题对情感主体在该话题之外的情感影响。算法技术可运用多层次的方式揭示事物之间的联系，对复杂问题的认识形成多个相互关联的部分，通过研究各部分之间存在的联系对研究整体形成更为深刻的认识。可见在大数据技术搭建的舆情指标体系中，算法技术是提取这些因素的核心。
（三）基于情感计算的判断机制
网络舆情指标体系是一套事件评判标准，用以评判事件是否会对区域社会现状产生影响或引发体性事件。在这个体系中，大数据技术的应用可对网络情感进行判断。从舆情指标上看，主要分为情感主体、情感客体、情感倾向和情感强度。情感主体分为一般网民、意见领袖和新闻媒体，其参与话题的人数和发言总数是其指标的主要测量要素，可用以判断网民对热点问题的关注情况、意见领袖的情感倾向以及媒体对事件的关注程度和立场[3]。情感客体可分为人为事故、公共卫生、自然灾难和国家政治等具体领域，根据同一阶段内各类话题被讨论的次数来判断舆论关注的话题类型和热点舆情。在情感倾向上，分别设立支持、中立和反对的指标，通过对网络发布信息进行量化统计来计算持正负态度
倾向人数的差值、不同观点的强度与覆盖面。在情感强度上，通过文本中的关键词对情绪值进行情感激烈程度的分析，抽取某一阶段文本中的主观情感值。同时，通过关注点击数、评论数、转发数、点赞数以及用户覆盖度，形成情感扩散程度的对应指
数，对一定时间内某一话题用户的地域覆盖面、媒介和意见领袖等覆盖程度得出判断。基于情感计算所形成的判断机制属于文本分析的范畴，需要在应用实践中与现实情况进行对照，在比较中提升情感计算的判断结果。同时，在具体的领域需要形成对应的判断机制，才能提升网络舆情指标在具体问题研究中的准确性。
公用电话三、大数据提高网络舆情治理效率的路径
（一）数据整合，推动舆情监测机制科学化网络舆情监测指通过对网络信息的汇集、整理与分类，对动态热点、舆论意见进行实时统计，并形成相应的监测报告。大数据技术通过信息采样和技术智能化处理，对信息进行统计分析，可实现对网络舆情的有效监测。在最终的舆情简报中，将呈现可视化数据、海量信息的整理情况以及舆情内容的分析结果，为治理主体全面掌握舆情动态提供分析依据。
1.在数据监测方面，应用大数据技术有助于提升舆情监测系统在数据监测与可视化分析方面
的效率，舆情系统凭借热度数据，对事件的发展趋势或潜在风险作出判断，为舆情预警提供可靠依据[
4]。大数据技术在此过程中能详细罗列相关舆论标题，避免内容重复，以助于观察事件的最新动态。不仅如此，依托大数据对参与用户进行统计分析，还能更好地监测相关因素（如年龄、性别、地域等）对舆论走向的影响，为舆论预警和舆论引导奠定基础。
2.在人工监测方面，大数据的应用可以补缺舆情收集不全面、舆情发现不及时以及信息转化低效等问题，使人工从过去单一的信息搜集工作解放出来，专注于对信息的正负性、情感属性以及舆情等级进行判断。同时，在数据监测的基础上，解放出来的人工还能更好地汇集体意见和网络舆情观点，并及时反馈至相关部门，提高舆情监测机制的运行效率。
（二）数据监测，推动舆情预警机制现代化随着新媒体的发展，网络舆论逐渐呈现出实时性、交互性以及扩散性的特征，这使得舆情的动态变化数据难以得到全面收集，传统的舆论预
警机制在面对海量信息时也难以进行有效地信息
■秀如玉笔｜韩凤平/摄
处理。因此，构建方便、快速、动态和平稳运行的网络舆情预警机制成为当前舆情治理的重要改进方向，而推动建立健全法律法规是大数据时代舆情预警机制改进的基础[5]。
1.在信息报告机制方面，信息的流通是建立网络舆情预警机制的关键，只有向相关部门通报才能实现信息的价值。因此，应构建清晰畅通的日常信息通告机制，即把有价值的舆情线索和事实以通告文稿的形式报送出去，实现对舆情信息的日常预警。不同于传统的信息文稿通常以标题、导语、主题和背景等经验性判断与文字为主，在大数据技术的支持下，信息文稿将加入对海量数据的分析，并以表格、视图、公式等形式呈现出预警的结果，有助于提高预警通告的效率。
2.为网络舆情预警机制的建立提供相应对策。热点词的出现是某一热点事件舆情爆发的初兆，可通过大数据技术对各大平台的关键词搜索进行实时预警，这也是网络舆情预警的重要方法。在信息传播过程中，意见领袖能引起互联网受众的兴趣和关注，促进网络舆论的形成，因此可通过大数据技术对用户热度设立算法，对其进行重点监测，从而建立日常监测的动态预警名单，以维持网络舆情环境的持续稳定。另外，可应用大数据技术加强网络流量的监控预警。网络舆情的流量能间接反映该舆情的影响力，因此网络流量可作为舆情预警的重要指标，尤其是在某一舆情事件的网络流量上升时提高警惕，对舆情事件的发展进行积极引导，避免舆情危机的爆发。
（三）完善引导机制，维护公民网络知情权
建立网络舆情快速反应机制，抓住“黄金4小时”。在事件发生4小时内，可利用大数据技术形成的监测报告以及预警系统形成的事实预测，对事实真相建立起客观理性的判断，在此基础上发布权威消息引
导舆论，避免舆论的风险扩散。随后客观应对网络质疑，控制舆情的发展，将舆论危机消除在可控范围内。
1.完善信息公开制度，利用大数据技术形成的数据库，建立起公开透明的信息公开制度。将数据信息公开呈现在互联网领域，建立起真实有效的信息发布制度，从根本上遏制网络谣言的扩散，将舆情治理从控制转向引导，用可视化的数据信息填充相关网络平台，力争不让负面信息乘虚而入[6]。
2.治理部门应加强与社交媒体、舆论网站、舆情论坛的合作。在流量聚集的网络平台发布权威信息，防止真相在负面信息中陷入困境。可利用大数据技术整理已经存在的信息，对负面评论进行解答和跟帖，减少网络极端言论的产生，削弱负面消息的影响力，增强众对网络舆论冲击的辨别能力和抵御能力。
（四）设立公共议题，塑造公民网络理性认同
在大数据时代，媒介渠道的多样化可以使信息通过多个介质进行传播，使得网络舆论信息的治理变得更加困难。对此，治理主体可以通过多维度的网络数据快速获知公众意见，并迅速作出反应。大数据舆论研究不仅是为了精准监测，更是为了服务民意、回应众关切，从而推动公众形成理性参与公共事务讨论的共识[7]。因此，治理主体可借助大数据技术设置议题，关注体在网络舆情中的情感问题，倡导不同类型的网络体围绕公共议题展开讨论，在理性对话中促进社会共识的形成。
参考文献：
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[2]李政. 大数据视域下我国网络舆情治理的思路与对策[J]. 新闻传播，2019（05）：18-20.
[3]武装. 大数据时代的网络舆情分析[M]. 北京理工大学出版社， 2018：213-227.
[4]夏火松，甄化春. 大数据环境下舆情分析与决策支持研究文献综述[J]. 情报杂志，2015，34（02）.
[5]张俊杰. 新媒体在社区文化建设中的模式与路径研究[J]. 浙江万里学院学报，2020，33（4）：59-63.
[6]孔淑华，罗佳. 网络舆情治理要有“大数据观”[J]. 人民论坛，2019（08）：122-123.
[7]张志安. 大数据中的网民心态与媒体舆论引导[J]. 新闻战线，2018（2）：48-49.
■ 编辑：齐美娟
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