大数据时代政府网络舆情管理的转变

郑 红，李桂凤

（1.唐山学院 传播与动画系，河北 唐山 063000；2.唐山学院 文法系，河北 唐山 063000）

目前，移动互联网的广泛应用以及自媒体业态的飞速发展，网络舆情呈现出诉求强烈多元、内容复杂异构、传播加速裂变、多个舆论场交叠、舆论话语权分化等特点，给政府网络舆情管理带来了极大的困难和挑战。国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中把大数据作为提升政府治理能力的重要途径。各级政府作为网络舆情管理的主体，要基于大数据的理念和大数据技术，实现网络舆情管理的转变。

一、管理思维的转变：被动上报到数据驱动

网络舆情管理的思维方式是开展舆情管理工作的基础，各级政府部门面对大数据带来的变革时，首先要进行管理思维的革新。传统网络舆情管理思维是权力驱动下舆情由下而上的上报模式，通常是坐等舆情事件发生，通过层层上报，然后由领导批复处理。一方面，由于我国政府组织结构是一种典型的科层制，各级政府基于政治要求和利益考量，对舆情信息进行严格过滤并层层节流。另一面，舆情信息传递受人为等因素较大，常出现报喜不报忧、隐报、漏报、瞒报的现象。这种被动上报的思维方式往往使得政府部门在重大突发事件面前，错失舆情事件处置和回应的最佳时机，激化社会矛盾，陷入更大的网络舆情漩涡之中。

大数据时代网络舆情管理思维是数据驱动下舆情由上而下的决策模式。大数据将改变政府在舆情应对中被动尴尬的局面，通过在省和地市级政府部门构建舆情监测预警大数据平台，转变科层体制主导的单向信息传递方式，实现跨区域跨部门的舆情信息预测预警，由高层管理部门直接向基层政府及相关部门发布舆情信息，最终达到数据驱动的由上而下的舆情决策模式。这就需要将数据作为网络舆情管理思考的出发点和落脚点，从顶层设计入手，自上而下，由数据驱动完成舆情管理的信息的采集、数据模型分析、研判决策，构建起一套用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的新型工作体系，以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值，使政府做出的决策将更具科学性和前瞻性，使网络舆情管理更加精准和高效。目前，广东省政府正通过借助南方报业集团下的“南方舆情”，实现从以有限个案为基础向“用数据说话”的决策方式转变，提升政府网络舆情管理的能力。

二、舆情监测的转变：“全景扫描”到“运筹帷幄”

舆情应对的最高境界，就是在危机到来前将其消弭于无形。有效处置和科学引导网络舆情，关键是对舆情数据地深入挖掘，要实时掌握网络舆情动态和研判预测走势，掌握舆情主动权，化解危机。目前，各级政府都部署了舆情监测平台，主要是为监控负面舆论，充当其“灭火”的工具。虽监测平台能够实现对不同领域的互联网信息自动抓取，对一些显著舆情事件进行全景扫描式地监测，但只能掌握事件发展的过去，不能预测事件发展的未来。

这要求政府在大数据时代背景下，把网络舆情管理工作的重点从舆情监测转向研判预测预警，从被动扫描问题转向主动寻求解决问题的答案，做到在网络舆情事件面前把脉问诊，运筹帷幄。大数据的核心价值就是预测。通过分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等方法进行舆情信息的数据挖掘和建模，以此研判未来舆情发展的态势和影响，做到提前预警，并预测未来及指导决策。以微信和微博为代表的社交媒体已成为网民获取信息和发表意见的重要渠道，所产生的互动数据多是网民对社会热点事件情感意愿的体现，是社情民意的真实反映，是突发事件的“催化剂”，也是研判舆情发展趋势的基础。这就需要政府通过构建新型预警指标体系，划分新的网络舆情预警级别，深入剖析舆情传播的脉络走向，掌握重要传播节点对舆情扩散的影响程度和范围，洞察各类网络意见群体的观点汇集和情绪变化。正如复旦大学传播与国家治理研究中心李良荣教授所说：“通过对数据的深度挖掘，以较低成本了解民情的真实情况，从而将社会的多元诉求整合到政府的治理框架中，形成更有效的治理框架。”[1]

麻省理工学院内森凯乐斯博士以 2013年埃及爆发的民众抗议活动为研究对象，利用Recorded Future收集全球范围主流媒体新闻、政府出版物、社交媒体、博客等超过 300，000个不同类型的数据，通过大数据的自然语言处理技术和特定模型来分析公众的情绪、态度变化，并准确预测大型抗议活动的发生，包括时间地点[2]。这对于我国政府防范大型群体性事件的爆发有重要借鉴意义。因此，大数据时代，对舆情数据的深度挖掘变得尤为重要，不仅能够提升舆情预警预测的能力，而且能够使网络舆情管理工作真正做到运筹帷幄，防患于未然。

三、舆情引导的转变：“大水漫灌”到“精耕细作”

在传统媒体时代，政府主要运用主流媒体的体制性特征，紧扣官方预设的议题，统一舆论口径，进行“铺天盖地”式的正面以及典型的报道，造就了相对单一而又纯粹的舆论话语环境。仅仅依靠传统媒体“大水漫灌”式的舆情引导显然是不能顺应时代发展，这就需要借助大数据在舆情引导中精耕细作，解决“找对人、说对话，在哪说、谁说信”的问题。

（一 ）找对人：实现用户画像，做到有的放矢

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。大数据时代，以手机号码实名认证的移动通信大数据为基础，通过全新的人口时空数据挖掘，掌握网民的年龄、性别、职业、受教育程度、收入、家庭结构、社交关系、活动轨迹、兴趣爱好、行为喜好、上网习惯、媒介使用习惯、社会道德观念等等，从而进行人群的细分，实现大数据下的“用户画像”。这样不仅能够获取全网相应的人口统计特征和行为信息，甚至是可以挖掘心理特征。美国斯坦福大学商学院组织行为学助理教授科辛斯基指出，“我们的智能手机是一张巨大的心理问卷，我们不断有意识、无意识地往上面填写答案。最重要的是，不仅可以正向由个人数据得到个人心理档案，也可以反向由个人数据去定位特定人群。”[3]其曾任职过的英国CambridgeAnalytica（CA）大数据公司就是以大数据挖掘和心理侧写(Psychological profiling)等技术手段进行信息精准投放而闻名。在2016年的美国总统大选中，该公司通过大数据挖掘选民留在数字领域的足迹，利用心理测量OCEAN模型，识别选民的年龄、性别、兴趣、需求、政治倾向、性格特征等，然后精准地进行竞选宣传，最终帮助特朗普获胜。所以，在舆情引导中，首先要借助大数据技术找准对象，才能做到有的放矢。

（二 ）说对话：转变角色心理，引发情感共鸣

面对舆情生态环境的变化，政府必须摒除自己在舆情引导中“官本位”的思想，转变角色心理，不打官腔，不说空话、套话，避免空洞说教、千报一面，扮演好更高意义上的“公共议题设置者”和“公共表达平台构建者”的新角色[4]。并且，在网络舆情引导中，为了获得各个网民群体的认同和沟通关系的转变，政府要依托大数据的“用户画像”找对人，有针对性地围绕同一主题，进行不同表达方式、不同语言风格、不同设计风格、不同媒体呈现方式的多样化传播，达到“大珠小珠落玉盘”的效果，引发公众共鸣。如政府的《十三五规划纲要》就有不同解读版本：中国之声推出的《白话十三五》；人民网和朝阳工作室联合出品的系列微视频《动画解读十三五发展理念》；四川方言RAP版的《十三五，巴适得板》；新华社和复兴路上工作室联合出品的英文说唱版神曲《十三五之歌》等，这些作品内容更亲民，表现形式更灵活，呈现风格更接地气，使网民听得懂，听得进，产生情感共鸣，主动自愿进行转发传播，实现舆情传播的增殖。

（三 ）在哪说：细化媒体精准传播，抢占舆论阵地

政府的主流舆论阵地在自媒体的不断冲击下日益萎缩，媒介沟通的渠道与公众错位，公众只能游弋在信息的边缘，根本听不见看不到。而大数据能够洞察每一个网民的媒体接触习惯和使用偏好，通过算法匹配海量信息与个性化需求，实现信息推送精准化和分发高效化。2016年土耳其政变中，在国家电视台被控制的情况下，土耳其总统埃尔多安利用社交媒体进行一对多网络直播视频发表谈话和声明，迅速的传达了政府的意见，让民众不再听信自己已经被逮捕的谣言，最终在4个小时内肃清了政变。因此，在面对重大突发群体事件，政府应该通过大数据实现有针对性地选择媒体进行舆情回应，掌握话语权，抢占舆论阵地，将大大缩短舆情平息的时间。

（四 ）谁说信：借助意见领袖，增强引导的信服力

大数据时代关系数据取代属性数据，成为社会行为逻辑的关键因素。依托社会网络分析方法，不仅能完整全面地记录网民的话语内容和表达方式，还能够扑捉其复杂的社会关系，可以准确抓住舆情传播的节点和关键环节。这些节点是主要是由传统媒体在社交媒体中的官方平台和准公众媒体（如大 V、意见领袖、公众号等高粉丝个体）构成。解决谁说信的问题就是找到这些网络的节点，利用其在社会领域的影响力和口碑，对该领域的受众进行舆情应对信息的传播，达到引领微时代舆论走向的目。此外，需要将准公众媒体纳入政府宣传监管范围，并通过立法要求大V或者公众号等高粉丝个体，有义务传播重大舆情应对信息。在2016年山东“问题疫苗”事件中，自媒体@口袋育儿率先发声对耸动的新闻标题提出批评，医疗领域自媒体如@春雨医生@丁香园等利用自身的专业权威性对“问题疫苗”进行科普解读，对化解大众的担心，引导网民理性，消除社会恐慌起到了重要作用，积极发挥自身在舆论场中的影响力，增强舆情引导的信服力。