李希光：大数据时代的舆情研判和舆论引导

三、大数据时代的舆情研判与舆论引导

习近平同志8.19讲话是做好社会重大舆情准确研判的指导思想。习近平说，“各级党委要负起政治责任和领导责任，加强对宣传思想领域重大问题的分析研判和重大战略性任务的统筹指导，不断提高领导宣传思想工作能力和水平。要树立大宣传的工作理念，动员各条战线各个部门一起来做，把宣传思想工作同各个领域的行政管理、行业管理、社会管理更加紧密地结合起来。”因此，大数据时代的舆情研判的基础必须是完整、准确和极速的信息抓取。准确的舆情报告需要纯粹的事实、一手的材料，是不经过修饰、篡改的事实性信息。但是，今天的舆情是可以被各方利益集团的政治力量和经济力量所操纵的，是主观选择的。完整的信息暴露的是赤裸的事实，这包括一手的文本、图片、音频、视频等。目前，向中央各部门报送舆情的机构很多。各利益集团也都在试图向中央呈送有利于自己政治议程的舆情报告，从内部影响高层。重大敏感事件发生后，一方面，某些网管用最快的速度封堵主观上认定的“有害信息”；另一方面，某几个有影响的舆情机构又依据某些利益集团的隐藏议程需要，选择性地编撰所谓“舆情报告”，向上呈送，影响高层对形势的研判。舆论的形成不是社会公众理性讨论的结果，而是网络媒体建构的‘意见环境’的压力作用于人们惧怕被群体孤立的心理，强制人们对所谓的‘优势意见’采取趋同心理和行动”。多数网民属于中下层社会，但网上的意见领袖和大V却是一个特殊群体。网上大V不代表社会不同阶层的全部民意，他们更多的是某既得利益集团的代言人，但他们以民意代表自居。一些利益集团精心扶植培育自己的网络代言人，引导网民去思考哪些问题、怎么去思考这些问题。结果，利益集团的代言人和舆论领袖对关键事件和问题的片面观点，导致很多网民和群众对事实真相的了解产生巨大的偏差。而这些片面、偏激观点却被包装成了“主流民意”或所谓的“真实的舆情”。网络媒体通过突出某些观点、忽视某些观点、给某些观点贴上“主流”和“正确”的标签、给某些观点贴上“非主流”和“谬误”的标签来影响和制约舆论。有的政府官员为了维护个人的形象，在舆论面前，把被利益集团精心策划的“网络多数人的意见“当成全部事实，用网上突发的新闻炒作这种短时记忆埋葬了头脑里更为真实、更为全面、更有价值的长期记忆。

正确的大数据环境下的舆情搜集是：不留死角、360度全视角、分秒不停地抓取全部的赤裸裸的数据，用大数据消除新闻制造的短时记忆，恢复科学的、真实的长期记忆。

在获取完整的全部数据的基础上，正确的舆情研判包括6个要素:

1.What：发现了什么敏感信息，这些敏感信息内容是什么？严重程度如何？关系到哪些部门和个人？

2.Who： 谁在撰写、发表、阅读、转载、评论、搜索这些敏感信息？

3.Where：在哪里可以找到敏感的信息？搜索引擎、网站、博客、微博、微信、论坛……

4. How：这些信息将（已经）如何传播？怎样去正确引导它在互联网上的影响？

5.When：你是不是可以第一时间得到这些敏感信息？

6.So what：这些信息传播到社会上又怎样？究竟有何严重的不良影响？值得我们或上级领导去花时间和人力去关注和干预吗？不进行舆论干预和引导又会怎样？

在大数据形势下开展社会舆情收集、研判和预警工作在于以数据挖掘、分词技术、语义分析、情感识别等技术为手段，建立高效灵敏的社会舆情软件系统并安排配套的工作机制，及时辨别舆情风险并发出预警信号，科学研判舆情热度、烈度、敏感度和扩散度，行之有效地干预应对。其中舆情研判的实现目标包括：

1、实现媒体报道、论坛贴文、博客文章、微博文章和新媒体互动讨论的全面舆情抓取和数据实时更新，舆情监测无死角。

2、实现对文本数据、图片数据、音频数据和视频数据的综合处理，攻克目前舆情处理局限于文本报道的技术瓶颈，舆情监测全覆盖。

3、实现对舆情数据的可视化展示，用图表呈现舆情的时间走势、地域分布、主题分布、文章排行、热度聚集、热词发现等舆情分析结果，辅助决策。

4、实现对相关热点话题的自动识别、智能聚类以及对传播路径的追溯、对议题漂移的捕捉和核心观点的摘要。

5、实现对舆情背后核心人物、核心媒体、核心机构的智能发现，以及关系分析和意见阵营分析。

6、实现对负面突发敏感舆情的及时预警，做到早发现、早预警、早引导。

舆情系统的风险预警应建立在对社会舆情大数据进行充分的数据挖掘、分析和研判的基础上，应用社会学、政治学、传播学、管理学等交叉学科的理论、原则、规律和方法，通过互联网和计算机软件技术平台，坚持定量研判、科学决策、多重模拟、人机结合的原则，对舆情风险进行预测、预警和干预，并应用虚拟现实技术，将警源、警兆、警情实行模拟预测，对于重大突发事件提供有针对性的危机处理对策。根据中国科学院牛文元教授的“社会燃烧理论”，把各种各样反社会主流的议论、见解和诉求作为“燃烧物质”的集合，随着时间的演变，舆论“场”中开始呈现出等级分布，将会催生向一致意见靠拢的机会，这可以理解为社会“助燃剂”在起作用，最终引发舆论形成的是某个突发事件或舆论领袖的言论，这就是具有临界阈值的“点火温度”。

舆情风险预警机制能否科学、准确地实现危机预警，是整个舆情系统成功的关键。在大数据时代，预警子系统的设计应遵循以下原则：

第一，重点监测原则。网络舆情的酝酿、发酵过程中，各方舆论领袖起到了关键性的作用，因此，要敏锐识别和观察各方舆论领袖；此外，既要对互联网进行全面信息扫描，又要重点扫描重点网站，一方面避免漏报信息，另一方面大大地减轻服务器的负荷。

第二，可操作性原则。网络舆情涉及多个变量，有些变量是难以进行量化测量的，因此预警指标应具有可操作性，并能够客观、准确地反映网络舆情风险的本质。可操作性是舆情系统的必然要求, 舆情系统的研究不能只停留在理论上，要论证预警指标体系能否符合实际需要, 指标的数量不宜过多, 层次不能过于复杂, 评估方法应该能够实现自动化。

第三，人机结合原则。再智能的计算机软件也难以匹敌经验丰富的专家人脑。一方面，舆情分析、研判、预警属于前沿探索技术，软件的准确率需要一定的时间和突发事件检验；另一方面，舆情隶属于社会科学范畴，诸如社会心理、网络情绪等纯主观舆情指标，很难分解为具体可量化指标。这些因素导致目前阶段舆情系统必须辅以一定的专家人工服务，尤其是在舆情预警、研判方面，能够提高舆情管理的效率和水平。

总而言之，在舆情研判和舆论引导中，要充分利用大数据技术，通过网络数据搜集的爬虫技术，360度全视角获取纯粹的事实、一手的材料，即不经过修饰、篡改的全部的事实性数据，去做出准确的舆情研判，为党和国家的科学决策服务。