基于数据治理的灾难舆情传播与治理路径

孟育耀 阳孟奇 廖雪坤

摘要：当下重大自然灾难舆情在数据体量、传播速度、治理难度上都面临新变化。本文通过分析灾难舆情传播在渠道、内容、情感上的新特征，指出大数据时代灾难舆情传播呈现出的新走向，并在此基础上提出四条基于数据治理的灾难舆情引导路径。

关键词：自然灾难事件 数据治理 传播转向 舆情治理

重大自然灾难事件因其爆发期短、社会危害性高、影响范围广，更易引发社会广泛关注，产生复杂舆情，成为当前我国社会治理中重要的研究领域之一。当大数据、云计算、人工智能技术与重大自然灾害舆情相互叠加时，便交织构成网络舆情的新时空环境，使得当下的网络舆情演绎出更为复杂的特征与传播走向。网络舆情是社会动态的“晴雨表”，借力新兴技术，实现网络舆情数据治理的智能化、精准化，对构建绿色网络环境，推进社会治理进程有一定的助推力。

一、大数据时代灾难事故中的网络舆情新特征

大数据在带来社会效用的同时，也因其数量大、增长快、价值密度较低与质量良莠不齐，给社会治理带来困难。当下灾难事故引发的网络舆情在传播过程中呈现出如下特征。

1.渠道上：信息载体多样化，多切面场景传播交织。大数据时代自然灾难事件的网络舆情常以多载体的社会表征形式存在，如表情包、段子、流行语、视频、图像等。这些多样化的信息载体所表征的社会认知、社会诉求、社会情绪、社会价值以及行为动机一定程度上折射出灾难事故背后的社会心态。

在2022年7月的重庆山火灾情中，一组“防火长城”航拍图感动网友。该图一面是熊熊烈火，另一面是救援人员的探照灯汇聚的蓝色光芒，两者的抗衡与反差，仅通过视觉便将震撼直抵人心，并传达救灾过程中的细微环节，使灾情信息的传播有了具象化的表达，反映出社会公众对于救灾工作的关切与支持。

多切面的场景呈现为认知灾难提供了多视角观测点，将事件发展的多面性、复杂性、细节性较完整地呈现出来，促使社会成员在感知现场的同时，产生获得超越灾难本身的深层次理解。当下灾难舆情事件的“场景化”传播利用图片、视频、数据、H5等形式，与文字形成适配，真实展现事件的多个切面，让受众跨越时空获得“具身感”。如新京报旗下的动新闻在土耳其地震发生后的几天里连发数条以模拟动画、3D等技术手段呈现的新闻报道，从场景再现、救援跟进、地震知识科普等角度全方位立体呈现本次事件的各类信息，在彰显人文关怀的同时以生动的方式满足公众的知情权，同时兼具科普与社会动员作用。

2.内容上：事态发展被密切关注，社会舆情杂音易起。灾难事件爆发时间短，影响范围广，破坏性大，往往引起社会公众对事态发展的密切关注，而对未知的不确定性又极易造成舆论场的混乱。突出表现为舆论喧嚣过程中情绪先行，事实居后。如一些惨重的灾难画面、视频直观呈现在各种自媒体平台，引发网民极度不适、精神应激与群体恐慌。有时过度的视觉展演可能沦为能指的狂欢而造成意义的缺失，产生舆情杂音，出现灾难娱乐化现象。如部分网民将2022年重庆山火的高温现象形容为“高温结界”“我干了，你随意”等，对灾难事件进行二次加工，生成段子传播至微博、抖音等社交平台，引发部分人的模仿进而造成群体狂欢，让原本具有悲剧性质的灾难信息让位于娱乐大众的段子，占用公共资源，扰乱公众对灾情的正确认知。这既对受灾群众造成二次伤害，也会引起不同网络组织之间的对立。

3.情感上：情理相融凝聚共情，促进社会共识的达成。共情是指个体能够准确理解他人情感并做出恰当情感反应的一种能力。亚当·斯密提出，以人类自然具有的“共同感”为基础构筑的伦理学体系，认为想象力和情境转换是人类共同情感的激发因素。灾难舆情传播过程中，情绪支配下的受众个体（群体）通常内心敏感，容易有过激行为，所以要先对其进行情绪抚慰，然后情理相融，以共性事件凝聚共情，围绕灾情具体情况形成情感共鸣。共情为传受双方搭建共同的情感场域。共情传播实现了以共享的情感体验和共同话题为框架的交流方式，强化对彼此的认同，深化对共同抗灾的理解，激发群体的“共情能力”，为后续相关工作的开展提供情感支撑。

二、大数据时代重大灾难舆情的传播转向

大数据时代，信息传播呈现交互性、扁平化和复杂性，灾难舆情在传播过程中也呈现出新的转向，对社会治理提出了新要求。对重大灾难舆情传播走向进行分析，有助于更好地进行应对。

1.基于数据技术的舆情燃点降低：从延时到瞬时转向。当下突发灾难事件发生后，会迅速在网络上跨区发酵，舆情随灾情的爆发及蔓延迅速扩散，呈现“一地燃爆，各地燎原”的新特征。“双微”舆论场前呼后应，加上短视频直观的传播助力犹如“火上浇油”，导致网络舆情酝酿周期缩短，热点生成、发酵提速。短视频平台除了承担娱乐、社交功能外，还向探讨公共事务、行使话语权转变，一定程度上也影响着网络舆论格局的形成。舆论背后源于各自立场、不同观点、个体利益的碰撞。舆情“燃点降低”折射的是变化中的社会现实；网络议题极化本身，是现实下的社会心态。热点舆情事件关注度高，借助各种社交媒体传播，更容易在瞬时点燃民众情绪。2023年4月18日，北京市长峰医院发生火灾事故，造成人员伤亡，引发社会高度关注，当日全网就有1万多条相关信息，截至19日凌晨舆情信息共计258765条。自然灾害事件中舆情燃点低会伴随产生新的社会风险，舆论场短时间内充斥着各种不同的声音，除了灾情信息碎片化、内容娱乐化等，还有各种冗余数据、夹杂泛滥的虚假信息，使得舆情数据分析繁杂化，增加用户认知、情感状态分析与舆情研判的难度。

2.基于数据技术的舆情态势变化：从热度向深度转向。当下大数据技术已嵌入重大自然灾难治理实踐中，以实时数据为靶向，紧扣风险识别、预测、分析、评估等环节，不仅促进了治理效能，也推动了舆情纵深发展。在灾难事件突发后，许多公众积极作为，成为社会协同治理的主体之一。他们或加入公共议题线上讨论，寻求解决路径；或进行关键信息传递接力；或发起线上募捐；或直接转为线下行动，参与救援……基于大数据技术的灾情传播速度与风险评估效度，使公众对事件的关注从表层的舆情热点向背后的事件诱因以及更有价值的解决向度转变，拓展了公共协商深度与行动效度，提高了公众自主参与社会治理的积极性。北京市长峰医院火灾事故发生后，公众提出质疑：“长峰医院为何被排除在火灾高危单位之外”“医院是否严格落实了火灾防控措施”，舆论场的讨论逐渐从火灾事件本身转向消防应急安全管理，从热点表象中透视社会发展中存在的风险，在公共议题的讨论中强化了社会警示意义。

3.基于数据信息的舆情研判分析：从模糊到精准转向。大数据的推荐分发靶向化，提高了自然灾害事件发生后信息传播的准度。算法推荐不仅能根据用户身份标签进行信息匹配分发，实现内容推荐的“整体引流”，还能根据事件发展走向和舆情治理需要，通过前瞻性的议题设置为群体用户推送特定属性的内容，从而实现相关话题的有效引导，增强主流意识形态话语的导向性。在重庆山火事件中，民间舆论场对于“骑士精神”“摩托车大军”的讨论热度不减，大数据的精准推送将更多小人物的故事呈现于公众视野中。官方舆论场则借助数据信息进行舆情研判，精准识别用户关注内容，把报道聚焦草根小人物，如《人民日报》发表的《三次救火的“重庆娃儿”找到了，是大学生！》文章，通过信息的精准推送，增强了不同话语场域的联动。

4.社会信任共同体的价值回归：从解构到重构转向。社会转型期，各种社会矛盾交织，社会利益分化、价值取向多元，社会运行与管理中产生的诸多问题，导致了社会信任的断层与社会信任共同体的解构。而大数据所具备的技术可供性（媒介技术所构成的环境为人类的传播实践提供的可能性）与突发自然灾害事件下特定的社会情境与需求对应，为社会信任共同体的重构提供了可能。技术可供性强调技术功能是在与社会环境及人的感知与技能的动态互动中生成且变化的，因而具有潜在的可能性。在灾情的特殊场景中，大数据技术展示了数据连接在介入社会行动、重构社会关系中的功能。

以2021年7月河南暴雨灾情事件为例，在求助信息搜集阶段，初期人工搜索效率低下，之后志愿者使用爬虫软件做成在线救援文档之后效率提升。传播过程中，从对求助信息的搜集整理，到网民提供新的援助建议，再到医生提供线上问诊并组建微信群，之后程序员利用数据抓取制作可以标注的待救援地点的地图小程序等，这些来自不同领域的民众依据自身资源提供救援帮助。数据的有效使用与连接，广泛调动了群体智慧和力量，既增加了风险的防御力量，也在一定程度上重建了社会成员的信任感与依赖感，有助于社会信任共同体的重构。

三、基于数据治理的灾害舆情引导对策

基于大数据时代的舆情传播走向，重大自然灾害的舆情引导可以在预警、感知、决策、防范等几方面入手。

1.规避舆情燃点：及时监测将舆情处置端口前移。在大数据时代，社会表达的多元性和信息传播的开放性为舆论的不断演变创造了条件。要想规避舆情燃点，可以从三个方面着手：一是从公众参与公共事务的动机入手，及时对非理性言论和情绪进行疏导。二是从公众参与公共事务的行为理性分析，着重修复合理社会秩序。对于有损社会信任共同体的事件迅速做出判断和决策，以真诚的态度和科学权威的数据进行解释说明。三是从公众参与公共事务的目标严格把控，将舆情处置端口前移，加强监测与引导，利用社交媒体平台，打造话语合意的空间，主动融入民间话语。以平等的姿态、平和的心态与民众进行风险沟通，消除矛盾隔阂，配合日常活动，形成社会认可的信任文化；通过有效设置媒体议程，牵引舆情的焦点和变化方向，扭转具有偏向性的社会认知，扩大社会认同的基础和范围，最大限度地促进社会达成最大公约数和认同合意，充分发挥社交网络在促进社会认同中的黏合剂作用，建立良性发展的合意空间。

2.感知舆论氛围：问题解决导向的积极情感调适。重视挖掘舆情信息的情感价值，通过信息技术的纵向挖掘与横向扩展，将情感数据分析结果充分运用于社会治理领域。首先，强化政府及有关部门对灾害数据的利用能力，推动对灾害事件的全方位分析，不仅关注宏观角度，还要对微观情绪进行分析，充分把握情感走向，有助于在负面舆情发酵时抢占对冲先机，化解公众的焦虑情绪。其次，在灾害舆情中，政府應及时监测各大社交媒体的海量数据，并进行量化管理。对话题热点、情感倾向等有效数据进行深度挖掘，分析数据背后的关联性，找出准确的传播规律，帮助决策者对舆情实现全方位掌控和动态化管理，帮助公众科学应对灾情，消解消极情绪，赢得公众信任。总之，利用大数据呈现问题解决的方案和进行融入情感的舆论引导，反映事件的最新动态和进展，除了推动问题的解决，更着力于有效化解公众疑虑。在话语生产上注重情感共鸣和意义建构，摒弃传统的宏大叙事方法，以更加亲民的文本和方式进行报道，充分利用数据可视化、H5、短视频等进行情感调适，构建政府与公众沟通的桥梁，推动问题的解决。

3.及时做出响应：构建新媒体矩阵传播体系。社会转型期，各种复杂性事件层出不穷，建立新媒体矩阵传播体系尤为重要。事件发生后，政府除了及时发布信息，回应公众关切，提高信息的公开性和透明度外，还要积极借助媒体发声，发挥媒体联动的作用。首先，破除内部不同媒介之间的壁垒，实现不同媒体内容及渠道的融合，通过多元化、多类型途径获得全面的信息。在大数据的精准推送、识别后，利用关联性进行冗杂信息的剔除，最终得到极具价值的信息。精准定位舆情现状，明确重大突发性事件的公众关注热点，才能采取合理的引导措施。针对受众关注对灾情进行科学、合理、及时地公开，消除政府与公众之间的数字鸿沟。其次，传统媒体要向聚合型媒介平台转型，在媒体融合发展过程中，大数据和平台为媒体矩阵的联动提供技术支持，驱动数据信息分析，为数据信息的生产建立坚实的数据库基础及畅通的、利于信息交流与整合的渠道。

4.预判舆情风向：多主体协同社会治理。当下网络信息流量大、传播快，大数据技术能从冗杂、海量的数据中提取有价值的关键信息进行分析，还能够根据现有数据对未知或灾情发展趋势做出预测，为政府决策制定、舆情引导提供可靠依据。但网络舆情的治理不能仅依靠政府，必须寻求媒体合作、社会支持与公众配合。协同治理理论将参与治理的利益相关者整合为一个系统，追求系统各部分的良性互动、有效协作。在灾害发生时，相关部门和媒体可以通过对信息处理系统和数据库的应用，进行全时段、全天候的舆情监测，结合当地用户对事件信息的接近性，对灾难事件进行预测，并提前做出响应。媒体在数据库及舆情监测所提供的信息指引下，开展信息挖掘工作。社会协同民众提供相关保障机制。大数据技术应用与自然灾难事件的应对深度融合，减小信息差，通过对自然灾害事件中的各种灾情数据进行深层次解读，加大社会治理的精准度与社会帮扶的支持度。在治理过程中，利用大数据技术增强与用户的黏性，针对信息需求，进行精准化推送，全社会联动，最终形成多主体协同治理的新格局。

作者单位 重庆第二师范学院文学与传媒学院

本文系重庆市教委人文社科重点项目“智能媒体参与社会治理的逻辑构建与路径实践”（项目编号：22SKGH449）、重庆第二师范学院大学生科研课题项目“智媒体协同社会治理的路径探索”（项目编号：KY20220027）的阶段性研究成果。

参考文献

[1]郭小安.新时代中国舆论学知识体系的反思与重构[J].东岳论丛，2022（01）.

[2]王芳，李宁.新型农村社区环境治理：现实困境与消解策略——基于社会资本理论的分析[J].湖湘论坛，2018（04）.

[3]孟育耀.网络热点事件传播的政府舆情应对——基于“吃穿山甲”事件的个案分析[J].传媒，2017（19）.

【编辑：孙航】