智能媒体时代网络舆情的智能治理

徐芸怡

摘 要 在人工智能技术赋能的智能媒体时代，新闻生产、传播与反馈机制创新发展的同时，信息势差在技术驱动下加剧，国际与国内、官方与民间、虚拟与现实各个舆论场之间纵横捭阖，网络舆情的治理难度增大。然而依托人工智能蕴含的大数据、智能算法和场景能力在网络舆情的演化过程接入自洽的技术逻辑，并运用其底层技术和能力构筑舆情预警平台、智能决策机制、沉淀历史数据及优化团队，形成科学高效的治理闭环，来实现对智媒时代网络舆情的智能治理。

关键词 智能媒体；网络舆情治理；大数据；算法

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）09-0005-03

中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第47次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至2020年12月，我国网民规模达9.89亿，互联网普及率达70.4%。互联网的更迭为媒介的融合提供了载体和渠道、方法和手段，将媒介的内容与资源进行功能性整合，在此基础上结合以新一轮科技革命和产业变革重要驱动力的人工智能技术衍生了智能媒体。习近平总书记强调，从全球范围看，媒体智能化进入快速发展阶段，要探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中。以智媒时代为背景，探析智能化驱动下的舆论场格局存在的新特征，运用技术为实现网络舆情的智能治理提供切实可行路径。

1 智能媒体时代网络舆情智能治理的必要性

智能媒体是数字化、信息化和网络化时代的产物，通过计算机算法程序对互联网中海量原始数据进行抓取分析，然后运用智能算法程序自动生成新闻内容的生产方式[1]。舆情，是指在特定的空间内，民众围绕社会热点事件表达态度、意见和情绪等观念的总和。网络舆情即指发生在网络空间的针对关切问题的观点讨论和情感表达。在智媒时代，作为引发舆情主体的民众的日常生活、社会交往都受到了智能媒介的影响，因而智媒时代的网络舆情也产生了新的特征。智能化驱动下的舆论场的界限看似日益模糊并相互融合，但实际上各个舆论场之间的沟壑并未逐渐弥合反而有逐渐扩大的趋势。

1.1 国内舆论场和国际舆论场的割裂加剧

舆论走向俨然变相成为了国家力量对比和国际形象的风向标，影响着国家自身的稳定发展和社会的长治久安。在大众传媒时代，舆论以媒介为主要渠道和条件，已然划分为国内和国际两大舆论场，公共意见通过媒介的力量跨越国界而引发国际舆论声讨。国际与国内舆论场的力量抗衡实则隐含了资本主义国家与社会主义国家之间意识形态的较量。以美国为首的一些西方资本主义国家谋划掌握国际话语权，通过舆论压制来移植西方意识形态。在防范化解重大风险攻坚战中，意识形态风险防控是重中之重。随着智能化在全球范围内的全面铺开和深入覆盖，世界联通为“地球村”，空间距离感以技术为依托而逐渐减小，即便远在天边也可以通过智能终端而近在咫尺。虽然国际国内两大舆论场之间的联系更为紧密了，看似相互交融相互作用，对公众观念形成的作用界限很难再被清晰划分，但实则两大舆论场之间割裂程度是加剧的。学者李希光认为，中国的国际形象不是由中国政府，也不是由中国的媒体在塑造，基本上是由美国媒体塑造的。这一方面由于美国作为西方资本主义国家为维护其国际地位的利益驱动，加大了舆论走向的不确定性和引导的难度；另一方面恰是由于美国掌握着智能媒体技术与场景的绝对优势，相较而言，我国媒体传播的国际影响力还处于弱势地位。中国在全球话语格局中尚未占据主流和主导的地位，国际舆论对国内舆论的影响常常大于和强于国内舆论对国际舆论的影响[2]。西方发达国家对我国的意识形态渗透加剧。

1.2 官方舆论场和民间舆论场的割裂加剧

官方舆论场指的是以官方为主体形成的舆论。民间舆论处在公共舆论的边缘地带，多停留在街谈巷议层面，处于分散、初始状态，常为主流舆论所忽视、歧视，是一种非自觉、非自主、边缘化的舆论场域[3]。大众媒体时代的信息传播渠道主要为电视、广播、报纸等，官方占据绝对的话语主导权，而民间舆论场连接着底层社会，质朴表达底层社会的情绪，所能调动的影响力十分微弱，在空间分布上具有区域性和零散性的特征，通常在以地理空间的一定范围内形成、高涨、消退，有官方媒体及时进行管控。而在智媒时代，移动互联网的发展与智能终端的普及，舆情的形成不再囿于现实生活场域。以互联网为代表的电子媒介的普及造就了一个媒介化社会。在媒介化社会里，每一个人都有可能拥有各种电子媒介，具备随时发布和接受电子信息的便利，成为媒介化社会电子网络节点和信息传播主体[4]。由于智能媒介为民众打开了一个舆情发声的渠道，让其成为了自由表达观点的意见主体，处于边缘状态的民间舆情以智媒为依托，在互联网上实现观点的汇集与相应，其影响力大大增加。各种各样的网络平台都是话语和情绪输出的端口，点点滴滴的声音汇聚成信息的汪洋，在这片电子海洋中形形色色的声音碰撞，潜藏着无限危机，随时会引起轩然大波。而官方在传播信息层面已经失去其制度优势，也未能革新适应智媒时代的话语表达而削弱其舆情引导效果。

1.3 虚拟舆论场和现实舆论场的割裂加剧

在现实生活中客观存在的舆论场即为现实舆论场，而虚拟舆论场则以虚拟的网络空间为场域。互联网的广泛运用致使舆情的传播不再限制于传统的口口相传模式，輿情可以在互联网社交平台散播，且不局限于单一的渠道，而是实现跨平台的传播。一个网民可以在微信、微博、抖音等个人账号上发布消息，同样一个舆情也可以实现从微信散布到微博，引起更广泛的关注，在讨论交流中不断演化衍生。由此舆情不再以单向线性形式流动，而是有众多条线纵横交错从而实现随时随地的面的传播。网民在网络交往过程中，对于同一个议题认识主张和话语主张不断汇聚，并伴随着在网络虚拟空间的自由互动和即时传播过程，逐步达成了对公共议题的群体性认识，从而不断带动网络舆论的生成和发展。相较于现实舆论场，虚拟舆论场的舆论传播威力更大，民众在虚拟舆论场中存在着隐匿性和非理性特征，以符号化的身份存在，可以摆脱现实世界中的空间束缚而畅所欲言，且其观点出于自发和即时，则存在着情绪化的非理性的发言，将舆论环境复杂化，产生更大的社会影响。

2 智能媒体时代网络舆情智能治理的可行性

在智媒时代，以互联网为主阵地，以人工智能为内核的媒体，革新了信息的内容生成和传播方式，将技术融入网络社会中，构筑巨大的社交网络中实时的、动态的节点，以通过该节点的流量来对周边节点进行辐射影响。简言之，智能媒体的信息流量越大，则能更有效地管控网络舆情。而智能媒体本身所蕴含的底层技术和场景能力，助力媒体数字化转型，为增大信息流量提供了前所未有的技术支撑。

2.1 大数据技术：智能提高信源

数据是人工智能技术的基础，大数据的最大特征就是信息来源多样化和数据量规模庞大[5]。互联网中的任何一个细微的操作都有可能形成历史记录而被留存，多主体、多层次、多渠道的海量数据庞杂却又往往潜藏巨大的价值。首先通过大数据技术可以打破数据的壁垒，实现数据的纵深向挖掘和广泛式汇集，实现将政务数据、互联网用户数据和运营商数据有效整合，构成囊括四海的高数量信源数据库。其次，对搜集的海量数据进行处理，将数据分类、清洗、脱敏、交叉验证等一系列操作后，将数据进行了格式化和科学化规约，构成精细化的高质量信源，提升了数据的准确度和可用性。最后，通过对达成一定规模与质量的数据库中的数据在一个单位时段内的流动大小和走向，构成高矢量信源，进行实时监测和全景式跟踪。高矢量信源基于对每一个阶段的数据状态的动态把握来减少信息的不对称，保证信息的透明度，避免片面数据招致的误读误判，从而实现科学决策。总的来说，大数据技术在舆情发展周期中具有十分重要的作用，不是停留在舆情生成的表层逻辑，而是寻找舆情生成的内在关联和演进历程，而这个数据库是舆情生成本源的科学客观的追溯依据以及“对症下药”式的形成有理有据相关报道和管控的内容池。通过大数据的手段可以帮助我们及时挖掘到所要讨论的舆情本身，捕捉民众对该舆情的关注程度和需求分析，以及实现对舆情未来走向的预测，形成舆情治理的数字化转型，既是对舆情发展全周期中内容的富集，也是实现海量数据的“瞬息”处理，提升了舆情治理的效率。

2.2 智能算法：智能升维信道

新一轮技术浪潮以算法为底层逻辑和内嵌工具，逐渐消弭了人与媒介之间的边界，构筑了更为智能的、融合的传播生态。智能算法在智能媒体时代的地位和作用不言而喻，连日常生活中的音乐软件歌曲推送都是通过将用户的浏览痕迹进行分析而形成的用户可能的爱好内容的算法推荐机制。在智媒时代，技术的更迭加速了信息的过载，用户淹没在舆情此起彼伏的信息海洋中。智能算法如何在这一过程中施展其技术逻辑以促进舆情的肃清？算法起初是数学领域的一个基本概念，从信息技术角度来看，算法即编码程序，它能依据特定的计算模型将数据转化为预期结果[6]。大数据收集并优化了网络舆情生成发展的海量数据，而基于算法的数据分析则是设计运用一定的程序将数据进行一系列步骤的计算而达成既定目标的过程。智能算法的主要作用为自动分发和内容推送，首先在海量数据中提取关键有效信息，抽丝剥茧、去芜存菁来实现对网络舆情生成的理路分析，为民众提供了新的信息获取渠道。与此同时，智能算法根据对用户的智能终端中浏览痕迹、消费、学习、运动等数据的计算，构建清晰完整的用户画像，明晰用户需求和偏好，实现个性化定制，即针对用户个人偏好和习惯来推送舆情治理的内容，提升治理效率。算法在信息传播和个性推荐中改造着个体间的交往方式，通过协同过滤来将内容推荐给有相同兴趣的用户，形成了一种以兴趣划分的隐性的连接，不断更新和改变社会融合形态。

2.3 场景能力：智能同化信宿

所谓场景，其实是移动传播中一种新的时空描述维度，主要指基于特定时间、空间和行为及心理的环境氛围[7]。智能媒体时代中智能终端、移动技术的普及应用，使得民众从传统媒体时代的纸质化、书面化阅读到技术加持后的可视化、移动化消费，塑造了民众通过智能终端来接收信息的习惯。在智能媒体时代人们的视觉需求普遍向影音转移，短视频重塑了大众的视觉体验，成为新视觉生产力的“转基因”，也会成为常态的视频消费方式[8]。随着场景能力的不断深入，信息依托3R技术创设的全息化、沉浸式的虚拟现实场景为拓展人的媒介边界提供了新的方式方法，“在生产或消费层面，身体主义倡导以人或身体为中心，以身体的直觉、感知、想象、情感等为体验中心”[9]，用身临其境的感官体验来尽可能还原事件本身，革新信息接收的表现形式，同时也通过场景增加用户对接收的信息内容的信服度。保罗·莱文森指出：“技术在延展时空的同时，还能够弥补先前对真实世界的延伸所丢失的元素”[10]。在信息接收方式由文字图像转到视频以及到三维立体场景的过程中，场景不仅是立体呈现空间，也同时潜移默化改变着信宿的观念和意识，数字化的虚拟空间已经渗透民众日常生活的方方面面，与现实世界交织在一起，相互融合。而虚拟化生存的民众作为信息接收者的感受、状态、行为、需求以及所处的环境场景都将收到全方位的感知与数据化，这些用户数据将被记录且运作于新一轮的信道传播。

大数据、智能算法和场景能力都在舆情发展的内容生产、内容分发和内容消费阶段接入自洽的技术逻辑，但人类对知识的信息的获取传播和消费，在智能媒体时代发生天翻地覆的变化。智能媒体不仅是载体和媒介，而是正在去客体化，形成了人与媒介相互融通的业态，智能媒体时代的信源、信道和信宿三者之间的界限日益模糊，相互渗透、相互驱动。

3 智能媒体时代网络舆情智能治理的具体路径

基于以上对智能媒体所涵盖的底层技术和场景能力在网络舆情的发展各个阶段的运用，期望通过智能媒体的视角来为网络舆情的治理提供思路支持，从搭建实时预警的智能平台、构筑舆情处理的智能决策机制到舆情消失后的數据沉淀，以形成网络舆情治理的闭环。

3.1 大数据云平台智能预警

面对鱼龙混杂的网络环境中潜伏的舆情，需要加强网络信息供给，走在网络信息前面，抢占网络舆论阵地。鉴于网络舆情的难以捉摸和不可预测，互联网世界任何一个小的举动都可能带来蝴蝶效应，产生巨大的连锁反应。因此需要不断加快人工智能产品研发与科研成果转化，推动智能化技术在网络舆情层面的深度渗透，并充分利用大数据资源让人工智能发挥最大成效，有力提高舆情治理的科学性与精准性。智能媒体运用大数据掌握最完整社会舆情全貌，通过将海量数据实时汇集，对舆情信息产生时间、流转过程全节点记录，运用算法能力来对不同区域的不同时段的节点流量进行动态监测，察觉互联网世界平静之下的暗流涌动，捕捉潜在的热点议题，观测用户的情绪态度，以全局性视角对可能的趋势作出迅速反应，削弱网络舆情爆发的冲击力和影响力。

3.2 智能算法助力舆情治理格局

预警机制不是一劳永逸的方法，无法保障所有舆情都可以在酝酿阶段就被遏制住。当网络舆情冲破了预警的防线而出现在公众视野中时，智能媒体需要根据科学研判作出迅速反应，采取智能决策对其进行有效处理，需要增强及时性、针对性、专业性，提高信息公开的速度、精度和准度，确保网络信息通畅、对称和及时有效，不断引导网络舆论的方向。而准确的舆情研判是正确引导舆论的基础。首先，要挖掘舆情相关的数据，如文本、图片、音频、视频等网络信息，形成多元异构数据采集机制。通过智能算法进行提炼分析，精准把控网络热点，得出舆情生成机理及预测走向，为科学应对舆论工作提供指引和决策参考。搭建智能决策机制，用数据说话，捋清众说纷纭的复杂局面，采用全景化叙述方式还原事情真相。其次，要加强对內容源头的控制，利用技术手段实现对不良信源的拦截、过滤和删除，针对不同程度媒介素养的网络用户，基于用户偏好来因人制宜，采取符合个人习惯的方式推送定制化的内容，提升舆情治理效果。

3.3 沉淀数据和优化专业团队

当网络舆情的关注度渐渐消退，从功能上讲即已经达成了对舆情治理的目的，但智能媒体还需要完成对整个舆情事件的复盘，实现网络舆情全流程的可追溯、可预判、可量化。不仅要“以史为鉴”总结过去治理经验，更要将案例及结果汇总导入历史数据库，通过算法的方式分析不同操作可能产生的效果差异，并基于用户的接收、反馈来对智能媒体的算法进行评估优化，以期完善整个智能媒体运行机制，对未来的网络舆情预警提供更丰富的场景，形成预警、决策、沉淀的闭环，全面提升网络舆情的技术治理。还要推进舆情治理人才队伍建设，增强舆情引导的渗透力。从网络舆情的生成逻辑和机理来看，除了政府和主流媒体及时相应舆情，还可以发挥网络意见领袖的信息传播和引导作用。选取具有一定关注度的网络意见领袖，通过将其上网历史数据的态度、情感和政治倾向等的探析，培植合适的网络意见领袖，为防止谣言混淆视听，要积极吸纳知名的专家学者、资深媒体人、政府官员、企业家等各领域精英，打造一支政治立场坚定、业务能力精湛、熟悉网络语言和传播沟通技巧的网络意见领袖。在今后的舆情预警和研判阶段，网络意见领袖也可为舆情治理提供正向的指引。同时也要积极培养既具有人工智能、大数据等专业知识，又能掌握网络舆情传播规律的复合型人才，研发舆情拦截粉碎的产品，提升网络舆情治理的效能。

参考文献

[1]张今杰.智能新闻的发展应用及其伦理反思[J].求索，2020（6）：68-76.

[2]丁柏铨.略论“大舆论场”：对舆论格局和舆论引导的新思考[J].新闻与写作，2020（1）：64-71.

[3]张涛甫.当前中国舆论场的宏观观察[J].当代传播，2011（2）：39-40.

[4]夏德元.电子媒介人的崛起：社会的媒介化及人与媒介关系的嬗变[M].上海：复旦大学出版社，2011：63.

[5]陈凯华.创新大数据，创新治理效能和数字化转型[J].研究与发展管理，2020（6）：1-12.

[6]喻国明.算法即媒介：算法范式对媒介逻辑的重构[J].传媒，2020（7）：45-51.

[7]彭兰.场景：移动时代媒体的新要素[J].新闻记者，2015（3）：20-27.

[8]彭兰.短视频：视频生产力的“转基因”与再培育[J].新闻界，2019（1）：34-43.

[9]潘天波.微媒介与新消费主义：一种身体的想象[J].现代传播，2019（7）：145-150.

[10]保罗·莱文森.人类历程回放：媒介进化论[M].邬建中，译.重庆：西南师范大学出版社，2017：5.