大数据时代舆情把关模式的嬗变与重构

文/刘 奇

大数据时代舆情把关模式的嬗变与重构

文/刘 奇

随着大数据技术的发展与应用，网络舆情把关中的各要素受到不同程度的冲击和解构，把关主体由人工型向智能型转变、把关对象由模糊型向可视型转变、把关关系由支配型向满足型转变、把关机制由控制型向预测型转变，形成了新的网络舆情把关特征，并对网络舆情信息传播产生了深远的影响。

大数据时代 舆情把关 模式变革

社会心理学家库尔特·勒温（Kurt Lewin，1943）在《心理生态学》中首次提出把关人、门卡、把关过程等概念，传播学者大卫·怀特（D. M.White，1950）将其引入新闻传播学领域，成为重要议题。而把关理论的集大成者，著名传播学者休梅克（Shoemaker，2009）则从过程和层次等两个角度对把关理论进行了延伸和补充，并从全面、多维、系统的角度，建构了研究的基本框架。大数据时代，传统把关场域结构受到不同程度的冲击和解构，并依托大数据技术的数量（Volume）、类型（Variety）、速度（Velocity）、可用性（Veracity）或价值（Value）等特征，形成了智能化、透明化、预测化、精准化等新的把关特征。

一、把关主体：人工型向智能型转变

大数据时代，随着移动互联网、物联网和云计算等信息技术的快速发展，数据呈现爆炸式增长。如2005年全球数据总量是50EB，到2015年，达到7900EB，预计到2020年，将达到35000EB，在此背景下，出现了信息过载和信息冗余等现象。传统依靠人工的把关模式面临着把关主体能力的有限性和网络舆情数据增长的无限性之间的矛盾和冲突，出现了舆情把关的“盲人摸象”现象，难以适应新舆论环境的发展和变化，亟需向智能型把关主体转变，顺应信息爆炸时代的趋势和特征。

1．舆情收集的智能化。从舆情信息的收集和采集角度观察，传统舆情把关时代，主要依靠人工采集舆情信息，大数据时代，依托传感器等智能技术收集信息将会逐渐普及。据摩根士丹利公司预测，未来每个人都可能对应200台物联网设备，到时将真正形成一个“万物皆媒”的信息大爆炸时代，进而使传感器等智能设备作为人的延伸，代替人的眼、耳、口、鼻等器官进行信息的感知和收集，使其成为网络舆情信息的采集者、中介处理者或直接发布者，从而极大地提高了网络舆情信息感知和收集的广泛度、内涵深度、精确度，开辟了舆情信息采集的新维度。以中央电视台和百度公司连续两年联合推出的“据说春运”系列报道为例，其依托GPS等定位系统的传感装置，收集春运期间中国人口移动的信息和数据，描绘出春运期间中国人口的移动规模和行动轨迹，并为其他相关数据的生成提供依据和参考等。

2．舆情分析的智能化。传统的网络舆情把关过程主要依靠人工监测，提出的解决措施存在滞后性或误判等不足，导致网络舆情把控的复杂化。大数据时代，大数据挖掘技术具有关联分析、分类与回归、聚类分析、离群点分析等功能，可以及时、动态、多维地监测网络舆情，拓宽网络舆情信息收集和分析的广度，追踪和溯源网络舆情信息传播的深度，进而探知网络舆情信息传播的趋势和特征，并根据分析结果采取相关措施，有效引导舆情。以聚类分析法为例，在网络舆情事件突然爆发时，大数据挖掘技术能够进行网络话题的分类和处理，形成网络话题数据库，并通过词频统计，及时了解网络话题的变更，进而了解网络舆情的发展变化轨迹，探知网络舆情的发展特征和趋势等。

3．舆情引导的智能化。传统舆情把关主要靠人工设置议程、编写信息内容，并进行发帖和推送。大数据时代，机器新闻写作成为人工智能技术在新闻传播领域的现象级应用。通过数据采集、分析、整理和挖掘、自动写稿，编发新闻信息，进而引导舆论的走向，开拓了舆论引导的新思维。如以Narrative开展机器新闻写作报道为例，其每隔30秒撰写一篇新闻报道的基本模式主要有如下两点：一是依托搜索引擎等智能化系统和软件，收集网络信息和相关数据，查找新闻元素；二是根据智能机器系统设定的写作角度、风格要求和框架结构组织语句、排列章节，最终形成满足受众需求的报道。

二、把关对象：模糊型向可视型转变

“把关对象”作为把关场域环境中的重要元素，在传统把关研究中长期被忽视。传统把关模式中，二元对立型的传播模式和结构，使媒体中的记者、编辑等把关者处于主导和支配地位，把关对象作为把关过程中的重要元素，只能被动地接受把关主体构建的拟态环境。另外，在把关过程中，把关对象经常被忽视和错误的认知，如认为把关对象是被动实体和要素，缺乏能动性和主动性等。因此，根据把关对象在场域结构中权利和地位的不同，从媒介接触范围的宽广、媒介占有程度的高低、媒介选择机会的大小等层面分析，可以划分为沉默型把关对象、潜在型把关对象、冲动型把关对象和挑战型把关对象等四种类型。这种传统的把关模式和机制难以清晰地描述把关对象的特征，探知把关对象的诉求，分析舆情呈现的原因。大数据时代，作为把关对象，可以通过关联不同领域数据交叉复现把关对象的多维度信息，实现把关对象的可视化。

1．完整记录对象信息。传统舆情把关受信息存储、采集、监测等技术的影响，难以全方位、多角度的记录和存储把关对象的所有信息。大数据时代，大数据技术具有海量存储和智能化的特征，能够准确、全面记录把关对象的轨迹、思想、行为乃至情感。通过大数据挖掘和分析技术能探知把关对象的诉求，可视化地呈现其特征。以自媒体平台新浪微博为例，大数据技术可以采用两种方法获取平台上的舆情信息数据，一是利用新浪微博编程接口API收集网络舆情信息数据，二是利用网络爬虫技术收集网络舆情信息和数据。采用这两种方法可以收集到把关对象的网络用户名、ID列表、粉丝数、发表微博数、全部博文数据和转发评论信息等。

2．准确反映社会关系。传统的舆情把关模式，更多关注网络舆情内容的表达方式和影响变革，较少关注把关对象背后的社会关系和社会原因，更不会关注把关对象的心理变化等因素。大数据时代，依托社会网络分析方法，不仅能完整全面地记录把关对象的话语内容和表达方式，还能够扑捉把关对象间的跟帖、评论、转发、点赞等互动关系，朋友、同事、熟人、同学、战友等交往关系，以及把关对象背后的复杂社会关系，把关对象的心理因素等，进而清晰呈现把关对象的“社会关系网络”和“心理文化地图”，从而改变web1.0时代单向度的舆情监测，实现网络舆情把关的精准化和可视性。

三、把关关系：支配型向满足型转变

传统舆情把关的主要手段和方式是“限制和删除”，即把有害的信息阻隔在传播之前，让受众没有任何接触的机会。在此把关过程中，把关主体占据支配地位，把关对象被动接受把关主体的把关行为。大数据时代，传统单一、封闭状态的支配型把关关系难以适应数据和信息爆炸的舆情生态环境。在网络舆情场域结构中，随着把关对象地位的上升，按其在把关事件中的卷入程度不同，可以划分为参与型把关对象、体验型把关对象和观察型把关对象，需要在满足把关对象基本信息需求的基础上，根据把关对象的不同类型，分别提供精准的信息内容、虚拟的现场体验、定制的把关服务等。

1．参与型满足。在把关过程中，参与型的把关对象是事件的参与者和经历者，处于事件发生的第一现场。具有了解事件进程，获取客观公正信息，还原事件真相等需求。大数据时代，依托大数据技术能及时探知把关对象的信息和心理诉求，通过精准信息提供、私人定制服务等方式，满足把关对象的诉求，影响舆情走向。以物联网创业公司Ayla与新浪合作开发的WiFi气象站为例，物联网创业公司通过安装在用户房子上的传感装置和设备及时探测，进行信息的收集和整理，探知房子周边的天气情况，进而为房屋的主人提供满足其私人需求的微型天气预报，实现私人定制的信息满足。

2．体验型满足。在把关过程中，具有某种类似事件亲身经历的把关对象，容易把现场的参与体验与自身经历事件的观点和价值进行比较，产生“刻板印象”。大数据时代，依托VR等虚拟现实技术还原事件现场，使把关对象获取现场的亲身感受，进而改变传统的刻板印象，在满足把关对象偏好的基础上实现精准发力，影响舆情走向。以2015年10月《纽约时报》宣布推出虚拟现实产品NYT VR为例，其通过苹果应用商店及Google Play等渠道发布，并采用谷歌的纸板头盔（Card board）作为观看工具。使把关对象获得了现场感和沉浸感，进而使其进入新闻，成为当事者，获得身临其境的现场体验。

3．观察型满足。在把关过程中，观察型把关对象高度关注事件的发展进程和结果，并站在客观中立的视角上评价事件，最终推导出事件的结论。此类把关对象最大的需求是希望通过互动观察、收集信息而得出结论。大数据时代，依托大数据技术，能够多维度、全视角的收集信息，满足把关对象的信息需求，并且通过智能型传感设备等收集观察型把关对象的互动需求，进而与观察型把关对象及时互动，最终帮助其预测出事件的结果，影响舆情走向。以《一票难求》电影在江苏卫视的营销宣传活动为例，其通过脑电仪等智能化仪器和设备采集现场嘉宾与观众在观看电影宣传片花时的情绪变化；通过眼动仪等智能化仪器和设备观测现场观众的视线移动轨迹与视线焦点等。

四、把关机制：控制型向预测性转变

传统的网络舆情把关主要是对舆情信息的范围、影响等进行监测、把关和研究，只能了解舆情变化的历史，不能预测未来的发展趋势，难以适应新舆情生态环境的变化，出现了舆情反弹、二元结构对立等新的困境和问题，促使舆情把关机制逐渐由控制型向预测型转变。

1．有效的源头预警。传统网络舆情把关的最大难点是预知未来和源头监测，借助人工的智慧和能力，存在较大的失误和不足。大数据时代，依托传感器等物联网技术能够实现万物皆媒，极大拓展了信息收集的范围，开辟了舆情信息收集和监测的新维度，为提供舆情监测和预警奠定了坚实的基础。以中国地震台网中心与今日头条进行的战略合作模式为例，在地震监测过程中，依托先进的监测技术，地震纵波等数据和信息一旦出现，就会立即通过信息系统，将数据和信息传输到中国地震台网中心，并通过数据系统进行实时处理和自动分析，向今日头条进行精准推送，在今日头条等媒体上出现的时间仅为60秒，未来目标是缩短到0秒。由此极大地提高了网络舆情预警的能力和水平，促进了网络舆情把关的有效预警。

2．精准的趋势预测。传统把关时代，舆情监测更多检测舆情事件发展的现状、范围、特征和影响的广度和深度等，难以预测舆情发展的趋势和未来走向。而依托大数据技术能够精准地预测舆情事件的发展趋势，预测未来。如美国麻省理工学院老师和学生依托大数据技术和方法设计出了舆情预测的新方法，并通过预测Twitter热门话题等进行试验验证，预测的准确率达到95%以上，并且预测的效率更快，平均比Twitter官方热门话题出来的时间早90分钟，甚至有些热门话题能够提前5小时预测出来，没有时间的限制，可以分析任何时间出现的任何话题。

作者系重庆第二师范学院副教授

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