大数据时代司法行政系统网络舆情应对研究

2014-04-29 16:41孙培梁林枫陈凯
中国管理信息化 2014年19期
关键词:网络舆情大数据

孙培梁 林枫 陈凯

[摘 要] 社交媒体和传感网络的发展带来数据爆炸式增长,催生了大数据这一新兴概念。以司法行政系统为对象,围绕大数据时代如何加强网络舆情的监测、预警、分析与引导开展研究,对维护司法行政系统形象,加强社会公共管理,实现社会和谐具有十分重要的意义。

[关键词] 网络舆情;司法行政系统;大数据

[中图分类号] D630;TP393 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2014)19- 0090- 03

0 引 言

网络舆情(Internet Public Opinion,IPO)即网络上的社情民意[1]。随着互联网在全球范围内的飞速发展,网络成为反映社会舆情的主要载体之一,网络舆情已成为影响社会持续有序发展、社会和谐稳定的重要因素。网络舆情信息的主要来源可分为两类:一类是大众网络媒介,如门户网站新闻跟帖、网络社区(BBS)、聊天室(ChatRoom)、即时通讯(QQ和MSN等)、聚合新闻(RSS)、维基(WIKI);另一类是小众网络媒介,如博客(Blog)、微博(MicroBlog)和微信(WeChat)等。如何因势利导,提高新形势下舆情信息的分析能力,及时准确地掌握舆情动态,积极引导社会舆论是各级政府部门面临的重要课题与严峻挑战。

1 司法行政系统网络舆情应对现状

我国的司法行政系统主要涵盖普法依法治理、人民调解、法律援助、法律服务、监狱(强制戒毒、社区矫正、安置帮教)、司法考试六大职能,其目标是推动整个社会的民主化和法制化。然而由于历史原因,与其他政法机关相比,司法行政系统的职能最多,职能庞杂且多数职能之间缺乏必然联系。

“职能繁杂、条块交织、层多面广”的特点使得司法行政系统在网络舆情应对方面能力还很薄弱。纵观当前涉及司法的网络舆情发展态势,呼和浩特第二监狱越狱案、湖南永州唐慧劳教案等一系列舆情危机事件,无不彰显了网络舆论的巨大影响力,同时也为我国司法行政系统工作敲响了警钟。恶意网络舆情一旦聚集,经由不明真相的网民一再放大,将给司法行政系统造成极大的负面影响,危及司法行政机关的权威和公信力。积极应对这一严峻挑战,化解舆情危机,做好司法系统舆情民意的趋势研判,实现对网络舆情信息的引导与控制,对维护社会稳定至关重要。

引发当前司法行政系统网络舆情危机的主要原因有:

(1)无限夸大事实或制造谣言,误导网民,造成事件的恶性发展。

(2)少数人操控恶意炒作,故意诋毁并煽动网民对司法行政系统的不满。

(3)敌对势力利用互联网策划活动。

而当前司法行政系统舆情危机应对存在的主要不足是:

(1)网络舆情应对机制不健全。多数司法行政机关尚未成立专门机构对网络舆情信息进行监管,在应对网络舆情方面尚未全面建立起有效机制,处置方式陈旧的,缺乏对网络舆情的危机进行系统的研究和探索,缺乏完善的应急预案体系。

(2)网络舆情采集及分析手段滞后。由于部分数据涉密,监狱等部门信息传输均采用专网形式,以保证内外网的隔离。传统的物理安全错觉也导致多数司法行政机关信息化力度不足,司法舆情监控系统建设落后,缺少及时有效的信息采集、处理、研判、反馈和决策等预警机制。

(3)人员技术水平低。当前司法行政系统各部门非常缺乏网络舆情监测与处置方面的专业人才,危机舆情收集和分析工作滞后,导致危机事件处置陷入被动;监狱等部门尽管都有应急处置的预案,但主要针对越狱等突发事件而设,缺乏网络舆情方面的应对预案,缺乏与媒体沟通的训练。

2 传统网络舆情监测在大数据时代面临的挑战

大数据(Big Data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内撷取、管理、处理整理成为帮助企业达到经营决策目的的资讯。大数据具有“4V”特点:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值),即巨大的数据量、数据类型多(包括大量的文本、图片、视频等结构化、半结构化和非结构化数据)、实时性要求强、蕴藏的商业价值大[2]。

数亿台电脑、数亿部手机,随时随地在互联网上浏览或发布相关主题与评论,显然,现有软件将难以处理大数据的规模化和复杂性。传统的网络舆情监测在大数据时代面临巨大的挑战。

2.1 大数据带来的新机遇

大数据时代需要变革传统网络舆情的研究方式。面对PB级规模(甚至更大)的网络言论,要求传统关系型数据库向包括所有格式的文本、图片、XML、HTML以及各类报表、图像和音视频信息等非结构化数据的大数据库方向发展。海量的数据代表了网民最真实、最客观的行为特征与心理需求,网络舆情的采集和分析必须依赖大数据分析技术和平台。

大数据分析实际上是对更广泛数据的数据挖掘,以前因为成本、处理速度、数据量不足而无法处理的问题,随着软硬件的发展、处理速度的指数级增长和存储成本的直线下降,已不再是困扰。

2.2 从单向度到多向度网络监测和多维度综合分析

Web 1.0是基于单向度的广播, Web 2.0则是基于博客等互动的多向度的广播。当前网络所具有的互连互通、便捷性、即时性等特点表明,仅凭人力不可能完成对网络舆情的控制。为了能全面、及时、精准、专业、高效地掌握网络舆情,从而协助司法行政系统在监狱管理、强制戒毒、社区矫正、律师管理、公证管理、基层司法、司法鉴定和司法考试等工作中及时掌握有关网络舆论,把握好正确的舆论导向,为司法行政系统决策提供依据。一般通过“网络舆情监测系统”实现舆情信息的动态收集、鉴别和归类。

传统网络舆情监测主要是对已经物理呈现的数据进行概约化的统计、分析和趋势预测。社交媒体和传感器网络的发展使数据呈现爆炸式增长,既有传统的数据库数据等结构化信息,又有视频等非结构化信息,传统的分析技术由于分析手段限制、分析能力限制、时限要求限制等原因,显然已经无法高效处理如此海量的数据; 高度分散性的社交网络SNS(Social Network Service)等新技术的不断兴起,大数据带来的大挑战给传统舆情的监测、统计和管理带来相当大的难题。

随着智慧经济的崛起,从“看到过去”到“预测未来”的BI(Business Intelligence 商业智能)与大数据的交叉,从庞大数据中发现有价值的规则和模式的数据挖掘技术(Data Mining)的应用,从点(交易数据)到线(交互数据)的分析[3],以及大规模数据分布式处理技术Hadoop的诞生,必须改变只见“内容”却忽视“社会关系”的传统网络舆情单向度监测,使得研究视角更加多元化、多维度。

2.3 从监测到预警,舆情引导和处置能力大幅提升

在大数据时代,预测与决策将更多基于数据分析,因而抓取信息的广度要尽可能最大化,对海量舆情信息的浓缩、深挖、关联能力需不断拓展,以避免将噪声误认为有价值数据的行为。2012年3月29日美国政府发布的《大数据研究和发展计划》就是为了提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力。

针对网络舆情进行监测和预警,其目的是抑制网络舆情对公共决策的负面影响,促进网络民主舆论健康发展。司法行政系统必须建立健全网络舆情的监测以及预警机制,通过大数据分析技术,对网络舆情及时做出预警,通过对网络舆情进行定性和定量分析,建立舆情风险评估机制;必须完善网络舆情的引导能力,建立应对处置机制,及时控制网络舆情;加强网络评论队伍建设,理性引导网络舆情;加强与传统媒体互动,形成主流舆论强势;发挥“意见领袖”作用,引导网民自我教育,防止“群体极化”(Group Polarization)[4],即“群体中原已存在的倾向性通过相互作用而得到加强,使一种观点朝着更极端的方向转移,保守的会更保守,激进的会更冒险”。

3 大数据时代司法舆情监测系统的构建

3.1 建设网络舆情监测系统的必要性

由于网络信息量十分巨大,依靠人工采集和查询几乎是不可能的,必须借助自动化的网络舆情监测系统,自动采集和监测网络舆情,变被动应对为主动引导。与一般的互联网搜索引擎不同,舆情监测系统的数据是经过定向采集(广度和深度)、实时更新(如点击数,回复数,转载数)、本地归档(清洗过滤,自动分类,相似性排重),而且具备趋势分析(分析和挖掘)和自动预警等功能。互联网搜索引擎在全面性和及时性方面完全不能满足舆情监测的需要。

3.2 司法舆情监测系统总体架构

“司法行政系统网络舆情监测系统”架构分为5个部分。第一部分为业务子系统,由监狱管理子系统、强制戒毒子系统、社区矫正子系统、律师管理子系统、公证管理子系统、基层司法子系统(司法所管理、人民调解、帮教安置)、司法鉴定子系统和司法考试子系统8个子系统组成。第二部分为舆情采集模块,由网络舆情采集、热点事件聚焦、舆情主题跟踪、负面舆情发现、正面舆情发现等功能组成。第三部分为舆情研判模块,由舆情趋势分析、舆情风险评估和舆情统计报告三大功能组成。第四部分为舆情控制模块,由舆情导控、舆情预警和处置预案三大功能组成。第五部分为大数据库(基础数据),由信息源数据库、重点对象数据库、关键词数据库、舆材库等多个结构化、非结构化和半结构化数据库组成。系统总体架构如图1所示。

司法行政系统网络舆情监测系统各子系统说明如下:

(1)监狱管理子系统。主要应对涉及监狱和监狱民警形象的事件。如执法不公、失职渎职以及违法乱纪等问题或者媒体舆论片面、失实的报道。

(2)强制戒毒子系统。与监狱管理子系统类似,主要应对涉及强制戒毒所和民警形象的事件,侧重于对戒毒、原劳教等舆情信息的采集。

(3)社区矫正子系统。主要侧重对社区矫正对象、矫正工作人员和社会志愿者的舆情信息的监测。尤其是矫正对象重新犯罪、脱管脱逃等事件。

(4)律师管理子系统。主要应对律师事务所和律师执业中出现的违反法律法规、行业规范、职业道德的事件。

(5)公证管理子系统。主要应对可能涉及公证处和公证员形象的事件。如违反公证程序规则规定、发生错证等严重损害公证信誉和公证队伍整体形象,影响公证行业的社会公信力的事件。

(6)基层司法子系统。基层司法子系统主要包含司法所管理、人民调解、帮教安置和社会维稳等内容。主要应对基层司法所和人民调解组织,对刑释解教人员的安置帮教工作等领域出现的可能涉及基层司法所依法治理工作形象的事件。通过及时发现各种社会矛盾,为弱势群体提供司法救助与法律援助,把社会矛盾化解在萌芽状态,有效防止社会矛盾的堆积和激化。

(7)司法鉴定子系统。主要应对诸如司法鉴定管理混乱、错误鉴定、利用鉴定结论徇私舞弊等舆情事件。这种状况严重损害司法、仲裁和行政执法的权威性。

(8)司法考试子系统。主要应对诸如试卷安全保密、考试规章制度、工作人员串通作弊等可能危及司法考试公平、公正的事件。

4 结束语

相较于传统媒体,网络媒体具有进入门槛低、信息规模大、发布与传播迅速、参与群体庞大、实时交互强等特点。社交媒体和传感网络的发展带来数据爆炸式增长,催生了大数据这一新兴概念,网络舆情已然成为影响社会持续有序发展、社会和谐稳定的重要因素。司法行政系统各部门必须高度重视、积极应对,强化网络舆情的监管和引导,形成网上正面舆论的强势。

主要参考文献

[1]法制网舆情监测中心.政法舆情危机应对实务手册[M].北京:经济管理出版社,2013.

[2]谭磊.大数据挖掘[M].北京:电子工业出版社,2013.

[3][日]城田真琴.大数据的冲击[M].周自恒,译.北京:人民邮电出版社, 2013.

[4]郭光华.论网络舆论主体的“群体极化”倾向[J].湖南师范大学社会科学学报,2004(6).

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