文/温志强 李永俊
互联网信息技术的不断提升和移动智能终端的普及,使我们进入了“大众麦克风”时代,网络的虚拟性、隐匿性、发散性等特点大大增加了网络舆情管理的难度。在融媒体时代下,我国网络舆论环境处于前所未有的复杂格局中。因此,充分利用大数据、人工智能等新技术,深入研究影响社会稳定的网络舆情演变规律,通过语义识别提升网络舆情风险的研判与早期智能预警能力,对加快构建融为一体、合而为一的全媒体传播格局意义重大。
1.传播主体多元,使网络舆情难以预测和追踪。网络舆情参与主体包括主流媒体、门户网站、手机媒体、普通网民、意见领袖、商业运营平台等。因参与主体的专业性、年龄、职业、学历等差异,呈现出舆情主体结构多元的特点。虚拟的网络环境与匿名的参与方式促使网络舆情发生的隐匿性更加明显,也使得网络舆情更加难以预测和追踪。
2.传播渠道多样,增强了舆情管理的复杂性。融媒体的快速发展突破了传统信息获取的方式,微信、微博、公众号、社交网站等自媒体平台,以交互性强、门槛低、传播快等特征为网民提供了利益诉求的窗口,越来越多的人通过社交媒体维护自身利益,通过网络曝光恶劣行为以求得社会关注,网络逐渐成为舆情发酵的主要阵地。门户网站、自媒体与专业媒体跟踪报道的后舆情也备受各界关注,而且裂变式的传播加速了网络舆情的演化、发酵,使网络舆情管理的复杂性增强。
3.传播速度快,信息呈现裂变式传播。融媒体时代,话语权实现了由官方到民众的转变,人与人之间沟通交流的开放性与互动性增强,这也激发了广大网民参与政府议程讨论的积极性与活跃度。微信、微博等渠道加速了公众对社会热点话题的讨论,信息传递的快捷性使得一旦有舆情发生便可以在最短的时间内实现跟帖、转发、扩散,最终形成覆盖整个网络的炸裂式传播。
1.虚假信息和网络谣言下社会公众认知风险突出。网络信息的海量传播使得虚假信息泛滥,网络谣言快速传播,加大了公众的认知风险。如微信公众号、朋友圈的不实信息经过转帖、转发,使网络谣言肆意传播与扩散,媒体间的转载更使得社会公众面对信息难辨真伪,众说纷纭,事实真相被淡化。潜在的认知风险很大程度上影响着社会公众对事物的分析、辨别能力,因此,加强风险识别与智能预警是从根本上消除潜在风险的良策。
2.群体极化和网络暴力下公共权力备受挑战。在复杂的网络世界中,多元主体互动交流为网络谣言的传播制作“嫁衣”,谣言一旦被人相信并广泛传播,就会引发“滚雪球效应”。在社会热点的讨论中,当强势的声音成为主流意见时,对抗的力量就会被淹没,从众心理和群体极化现象便会凸显。一旦政府沉默不发声,“沉默螺旋效应”就会令社会秩序受到冲击,导致公民对政府的信任度下降、政府形象受损,加剧了公共权力被挑战甚至被滥用的风险。
3.意识形态渗透和跨境传播文化渗透风险凸显。互联网语境下,新的话语建构和传播体系一定程度上消解着主流意识形态传播的经典范式。信息全球化背景下,西方极端意识形态,如历史虚无主义、普世价值观等,开始通过网络开放互动式交流,使得意识渗透和文化跨境传播更加隐蔽,极端社会思潮对主流意识形态造成影响,国家意识形态安全受到威胁。
4.官方舆情管制和危机应对不当风险增大。在突发事件中,网络舆情传播迅速,如官方在把控社会关注点、转折点和峰值点的准确度时出现偏差,加之部分媒体不能围绕舆论关注的焦点、热点和关键问题进行实事求是、言之有据、有的放矢地回答,会激化危机处置风险,使政府形象遭到重创。
5.媒体报道缺位和失语后舆情传播风险加大。媒体对舆情的介入能够在一定程度上还原事实真相,但在重大突发事件中,由于外力干预及自身缺少新闻敏感,常常出现媒体失语的情况。如在天津港爆炸事件中,现场情况早已在微博、微信等自媒体上铺天盖地传播,而当地媒体却长时间严重失语,媒体报道的失语与缺位严重加剧了舆情传播的风险。可见,加强舆情风险预警,降低舆情传播风险至关重要。
融媒体时代,网络舆情风险语义词源的识别是有效依托大数据、云计算、案例库有机结合展开的舆情风险识别与智能预警。因此,以案例库语义预警为基础,专家舆情研判分析为指导,大数据和语义识别技术为支持,舆情预警引导机制为目标,建立媒体融合互动合作的多维舆情风险识别与智能预警体系尤为重要。
1.依托语义案例库完善网络舆情语义识别系统。基于网络突发舆情语义案例库比对系统,完善语义词源库系统,将舆情风险管理前置,提升舆情的风险研判。一是要收集、整理、分析重大网络事件的关键词、语义和敏感词源。二是要完善语义案例库检索方式,即关键字抽取、关键信息提取、正文抽取,从而实现自动识别热点网络舆情。三是要利用逐步建立起来的语义案例库系统实现现实舆情与历史舆情的对比和跟踪,对公共事件或即将出台的重大决策的舆论风险、媒体报道进行过程仿真,为决策的制定提供重要的风险预警研判服务。
2.依托专业舆情知识组建舆情风险专家经验库。组建舆情风险专家经验库可以提升风险应对能力,增强网络舆情风险处置的权威性。首先,由新闻记者、法律专家、危机管理专家、舆情专家和相关专业人士组建重大决策网络舆情风险专家经验库。其次,由专业人士提供类似案例、历史事件舆情风险应对、研判经验,实现类似经验、成功经验的提取,提升舆情风险处置,为提高重大网络舆情风险感知与预警“含金量”加码。最后,定期对相关专业的专家进行增补,及时对专家经验进行完善,开展专家经验分享会,完善综合舆情风险应对经验,依托专业知识提升舆情风险预警的专业性。
3.依托预警技术优化舆情风险预警技术。成熟的数据分析技术与完善的案例库相结合,能够对数据进行充分的对比和研判,同时,完善的舆情交互分享平台能够提升信息分享及其利用率。在此基础上,基于内容相似的智能聚类技术,就可以自动发现网络热点词汇,包括人名、地名及其他高频词汇,辅之以数据平台提供的阅读数、播放量、转发量、评论量等关联技术,便可提前感知网络热点。再依托计算机统计分析技术对舆情信息分类,便可在海量信息中发现目标信息或有害信息,并对其传播态势及社会安全危害进行自动精准研判,大大增强区域网络空间治理能力,从而提升重大舆情风险预警的精准性。
4.依托立体机制构建网络舆情风险综合机制。舆情风险识别与智能预警是建立在网络舆情大数据被充分挖掘和开发利用的基础上的。首先,要建立健全舆情预警机制。基于语义识别系统,实现对重大网络舆情的主题抓取、关键词跟踪、情感趋势分析等以实现早期舆情研判预警,为网络舆情事件处置赢得宝贵时间。其次,网络舆情甄别研判机制。通过语义识别系统甄别网络舆情的真伪,将现在发生的舆情与历史舆情进行比对,对其影响因素、来源进行分类和定向,增强网络舆情预警的准确性。最后,完善网络舆情引导机制。利用语义识别比对系统分析结果,增强主流信息引导的有效性,降低网络舆情潜在风险,通过引导降低舆情危机的损毁性。
5.依托媒体融合构建融媒体网络舆情风险联动合作。媒体的融合发展实现了由仅关注简单信息到利用现代技术与各界媒体联动合作整合媒介信息的转变,逐步实现了网络舆情风险识别的联动合作机制。首先,要不断推进融媒体专业队伍建设,实现融媒体专业人才的培养与引进,来形成具有舆情风险意识的融媒体队伍。其次,要细化部门职责,当突发网络舆情后,主流媒体和专业媒体要实现信息分享与交流,实现以主流媒体为主导的其他专业媒体合作联动机制。最后,要在第一时间实现信息真实、导向正确的舆情引导,最大限度降低负面舆情和网络谣言的风险值。