数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用

邓炬强

(九江职业大学，江西 九江 332000)

0 引言

数据挖掘技术主要是指从海量数据中提取和整理出具有可信度、有效性的数据，并将该数据与数据库之间建立起有效的连接关系。数据挖掘处理对象通常包含两类，一类是含有噪声的数据源，另一类是模糊的数据库，数据挖掘结果是帮助用户快速提取未知的有价值信息或者知识。在信息技术的不断发展和普及下，人们所处理的数据量变得越来越庞大，此时，需要借助数据挖掘技术，高效化、精确化分析和处理网络舆情动态，为实现对网络舆情危机事件的成功处理提供重要的技术支持。因此，如何将数据挖掘技术科学地应用于网络舆情危机管理中是相关部门必须思考和解决的问题。

1 新形势下网络舆情存在的问题

在新形势下，我国网络舆情面临着复杂化、影响力增强化、载体多样化、导控与应对不足等问题，网络舆情存在的问题类型如图1所示。

图1 网络舆情存在的问题类型

1.1 网络舆情复杂化

在大数据时代背景下，网络舆情变得越来越复杂，这一变化趋势主要体现在以下几个方面：(1)网络舆情数据量异常庞大。由于网络舆情数据具有偶然性、海量性特点，导致相关部门无法在最短时间内快速地捕获和整理社会舆情，难以捉摸和预测社会舆情的发展演变趋势。(2)网络舆情呈现出选择性传播特点。网络数据通常表现出无限性特点[1]，这与网民有限的关注力之间存在一定的冲突和矛盾，导致网民无法在第一时间全面、精确地了解和把握当前网络舆情真正面目。对于网络媒体而言，通常表现出较高的人际传播性能和大众化传播性能，有利于更好地激发同类网民的共鸣感，导致部分偏激舆论被突出化、放大化。(3)网络舆情话语权变得分散化。大数据时代的到来，降低了数据获取难度[2]，大量的机构或者个人利用互联网，可以快速获取自己感兴趣的信息数据，并分析这些信息数据，从而得出相应结论，使得舆情事件迅速传播，这无疑增加了网络舆情危机的管理难度。

1.2 网络媒体影响力增强

在互联网发展的初期，网络媒体主要在参照报纸、电视等报道内容的基础上进行相应的补充。在移动互联网技术的不断发展和普及下，各种移动端设备不断涌现，导致网民数量呈现不断上升的趋势，传统媒体逐渐被淘汰。网络媒体具有传播高效、传播便捷等特点[3]，能够激发和调动网民发布信息的欲望和兴趣，从而引发各种各样的舆论，对传统媒体最终讨论结果产生直接性的影响。现阶段，网络媒体逐渐取代传统媒体，并发展为获取报道内容的主要渠道之一。

1.3 网络舆情载体多样化

目前，网络舆情载体主要包含微信、QQ、论坛、微博等网络社交平台，这无疑提高了网民的组织化程度。大量网民通过利用这些网络社交平台，可以实现各种群组的创建和使用。这些多样化的网络载体为各大网民提供了强大的线上交互功能和线下交互功能[4]。此时，网民不再是一个单一、独立个体，可以积极加入多种群组中，确保他们能够获得真实、可靠的消息，并向世界各个角落传播这些消息。此外，移动互联网技术的不断发展和普及有效地拓展了网民沟通时间域和空间域，任何一个人利用互联网就可以发送相应文字、图片和视频，为当地政府应对和管理网络舆情危机带来了极大的挑战[5]。

1.4 网络舆情导控与应对存在不足

对于网络舆情而言，其导控和应对存在以下不足：(1)网络舆情应急准备不充分，响应效率低下。现阶段，我国网络舆情管控体系缺乏一定的健全性和完善性，导致相关部门无法在第一时间内及时、有效地处理突发事件。另外，当网络舆情爆发时，相关部门无法对这些网络舆情危机进行科学、有效地监控和引导。(2)网络舆情危机处理方式缺乏主动性，缺乏制度的有效化支持。在处理敏感事件时，相关部门主要采用回避、封号等各种冷处理方式，避免网络舆情向严峻化方向发展，这种急于控制事态的处理方式[6]，很容易诱发更加严重的网络舆情危机。(3)网络舆情控制手段过于落后，缺乏系统化设备支持。一旦出现网络舆情突发问题，相关部门会选用简单、粗暴的方式，对其进行拖延处理或者压制处理，如删除贴吧、封掉IP号等。

2 数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的具体应用

网络舆情主要是指在各种突发事件的影响和刺激下，网民利用网络，随心所欲地表达和传播对某些事件的情感、认知和态度。随着互联网技术的不断发展和普及，网民逐渐扩展和优化了自身的公共空间，而网络平台的研发和应用，为各大网民发表观点提供了重要平台支持。网络舆情危机主要是指社会性重大事件通过互联网[7]，在第一时间内快速生成大量的信息，在众多观点的影响和鼓舞下，网民发表的个人意见变得越来越主导化，使得社会事件向敏感化、突出化、尖锐化方向不断发展。而网络舆情危机在实际管理中，需要借助职能部门的力量，构建相应的敏捷反应机制，应用数据挖掘技术，实现对网络舆情危机的积极应对和数字化管理。

2.1 在舆情质量管理指标的应用

为了确保数据挖掘技术科学、有效地应用于舆情质量管理指标分析领域中，相关部门要严格按照图2所示的数据挖掘流程，充分发挥和利用数据挖掘技术的应用优势。

图2 对舆情质量管理指标进行数据挖掘流程

2.1.1 分析网络舆情危机应对数据

对于网络舆情而言，其在整个事例系统中占据着举足轻重的地位，而事例系统重点处理的关键工作主要是处理网络舆情危机应对相关数据，所以，相关部门要利用数据挖掘技术，对网络舆情危机出现的频率和类型进行全面的分析、统计和整理。从不同类型的网络舆情危机中，筛选和提取出舆情危机中出现频率较高的网络事件。将最终统计结果与数据申报专项内容进行充分结合，以不断提高相关研究投入力度。

2.1.2 评价整体危机管理水平

网络舆情危机管理系统在实际设计和开发中，主要用到了数据挖掘技术，利用该技术，可以全面化预估和综合化评价整个舆情危机所对应的管理水平。在这个过程中，相关部门要利用数据挖掘技术，全面收集和整理网络舆情危机应对相关数据，并对这些数据进行系统化分析和筛选，从而全面地了解和把握该类危机处理效果、系统使用情况等信息，这样一来，不仅可以最大限度地提高社会公众应对网络舆情危机能力，还能在第一时间快速地部署和管控未来可能出现的突发事件。

2.1.3 分析网络舆情危机管理效果

在对网络舆情危机进行管理期间，相关部门要利用数据挖掘技术，选出比较典型的网络舆情危机，并对其管理效果进行全面的分析。同时，职能部门需要直接或间接地参与网络舆情危机处理工作。利用数据挖掘技术，过滤处理和筛选危机处理结果、处理方法，并制定和完善相应处理方案，确保该方案完全满足网络舆情突发事件处理需求，为及时、有效地处理网络舆情危机提供重要的依据和参考。

2.2 在网络舆情危机管理工作量中的应用

在数据挖掘技术的应用背景下，职能部门要加强对网络舆情危机管理工作量的全面分析和统计，为了实现以上目标，首先，要全面地分析和归纳影响网络舆情危机数量的常见因素，便于相关人员科学、有效地调整和变动应对网络舆情的处理方案。其次，还要根据设置好的工作量指标，不断优化网络舆情危机管理流程，并根据网络舆情危机数量，全面了解和把握网络舆情危机管理工作量的执行情况。在统计和整理这些数据期间，相关部门要利用数据挖掘技术，灵活、科学地分辨和识别网络舆情危机数量变化趋势，为后期政府预测未来网络舆情危机数量提供相应的素材和依据。

2.3 在网络舆情分组聚类方面的应用

对于网络舆情危机系统而言，其内部含有庞大的数据，为了实现对这些数据的全面化分析和挖掘，相关部门要重视对聚类分析技术的应用，在应用该技术期间，要根据各个职能部门的实际工作情况，全面地收集和整理网络舆情危机相关信息数据，并将这些信息数据传输到指定的模型仓库中。对这些数据进行深度分析和挖掘，便于后期对网络舆情危机事件及时、高效处理。另外，还要根据网络舆情危机信息，将该危机事件出现时间设置为具有代表性的标识，并利用数据挖掘技术，全面地分析该舆情事件信息，找出不同网络舆情危机出现时间之间的联系，根据这些联系，获得网络舆情信息以及该危机最终处理结果。最后，将相关规律与网络舆情事件进行有效融合，并对网络舆情危机应对方法进行不断优化和完善，从而最大限度地提高网络舆情危机应对效率和效果。

2.4 在提供个性化服务中的应用

现阶段，我国服务行业逐渐向个性化服务、公共化服务方向不断发展。网络舆情的频繁爆发，通常是由于信息不对称、信息共享不及时，导致整个网络舆情事件变得更加严峻。因此，职能部门要利用专门的系统平台，对该舆情危机进行及时有效的回应和处理。网民在浏览网页时，通常希望能够在第一时间内快速地找出自己需要的且有价值的信息数据，为此，相关部门要定制符合网民使用需求的个性化服务功能。个性化服务的目标是帮助网民养成良好的个人习惯[8]，采用合理的方式，促使网民使用习惯变得更加科学化、规范化，而这一目标的实现，通常离不开数据挖掘技术的应用。在数据挖掘技术的应用背景下，网络舆情危机个性化服务设计主要包含以下两个环节：(1)利用数据挖掘技术，在充分结合网民使用需求的基础上，在最短时间内找到自己感兴趣的有价值数据，只有这样，才能引导网民更好地发挥自身的主观能动性。(2)职能部门要针对当前网络舆情危机事件发展情况，根据网民使用需求，利用数据挖掘技术，为网民提供个性化的信息服务体验，只有这样，才能实现网络舆情危机应对方案的智慧化、高效化制定。

3 结语

综上所述，在信息技术的不断发展和普及下，数据挖掘技术凭借着自身优化网络舆情信息资源、完善信息检索方式、提升数据管理水平等优势，被广泛地应用于网络舆情危机管理中，为实现对该危机的信息化管理提供了相应的决策和依据。另外，在数据挖掘技术的应用背景下，可以深入、全面地分析和挖掘舆情危机相关数据，为帮助社会公众更好地应对网络舆情危机打下坚实的基础。由此可见，数据挖掘技术具有非常高的应用价值和应用前景，值得被进一步推广和应用。