大数据时代网络信息资源的诚信度保障机制研究

胡炜

黄山市屯溪区图书馆，安徽 黄山 245000

大数据时代的到来使网络信息资源数量快速增长，信息的专业程度、覆盖群体和拓展领域都得到了提升及扩展。但在海量信息中往往存在大量不真实、不诚信的内容，这些信息随着大数据技术的全面应用扩散，会导致整体网络信息资源的诚信度下降，甚至会影响到社会政治、经济、文化的整体发展[1]。在这样的背景下，有必要针对网络信息资源的诚信度进行深入研究，找到问题的根源，建立一种集约化的诚信度保障机制，结合新兴计算机信息技术，为正确信息的传播提供强有力的保证。另一方面，从信息源头进行检索、归集和整理，并设置诚信度等级来制约信息的传播和使用。只有这样才能够避免不实和虚假信息的传播，从而确保网络信息资源的真实有效。

1 大数据时代网络信息资源的特点

大数据时代背景下，网络信息资源覆盖面广、信息量大、结构复杂，这就注定了在驳杂的信息中存在着大量“失效”信息，造成人们在信息使用效度上的不足。因此，要分析、提取网络信息资源特点，确定影响其诚信度的特征，以发现不足之处。

1.1 覆盖面广

大数据技术的不断发展不但保证了传统信息的网络化传播，同时也保证了信息资源的创新和再创造。大量多元化的信息涉及覆盖面十分广泛，所涉及的人群、终端点、下载量、转载渠道呈现飞速增长。正是在这样的情况下，网络信息资源凭借大数据技术和其内在整合能力，能够迅速实现资源的归集和整理，但是信息资源的内容很难做到真实性和有效性的校对，这一问题亟待解决[2]。

1.2 信息量大

在大数据技术的延伸下，传统的信息传播和信息体量会产生交叉、交互层面倍数增长，信息量十分巨大，其特点是多、杂、乱和难以管理。如果没有一个良好的信息筛查和管理，势必会导致信息在传播和交互过程中出现偏差，从而影响到正常、有用的信息传达到用户手中。

1.3 结构复杂

网络信息资源的层级从最初的单一类别内容逐渐融合、创新，当下很多网络信息所涉及的内容结构十分繁多，如学科之间的交互、文化之间的交融、行业之间的交叉等，均体现了信息结构的复杂性[3]。另一方面，在信息结构上从机构到个人、从类别到内容均体现了大数据技术应用状态下的复杂信息结构，其中的信息资源更是包罗万象，这也就难免会在信息资源的某一个层级中出现不实信息，这也是网络信息资源诚信度难以保证的原因之一。

2 大数据时代网络信息资源诚信度保障的重要性

2.1 社会整体发展的支撑

大数据时代的到来加快了社会各方面的发展，社会整体的发展也离不开“信息流”的支撑，尽管人们的主观认知能够去判定信息资源的对错，但是大量驳杂的信息筛选会造成信息使用效度的降低，而良好的诚信度保障能够不断地提高信息的使用效度，进而成为社会整体发展的支撑[4]。

2.2 诚信度细化领域整合

在信息爆炸的今天，在各行各业中均需要信息资源的使用，如制造业对于技术信息的使用、商贸业对于交易信息的归集、农业对于环境信息的掌握等，如此之多的信息需求有必要在不同的领域中采用差异化的诚信度保障措施才能够有效提高信息的传播和使用效度，这需要在统一的诚信度保障框架下细化领域整合才能够实现。

2.3 诚信体系建设的基础

通过大数据技术手段能够实现信息资源的动态监控和更新，能够为诚信体系建设提供多方面的支撑，如信息内容、归类方法、处理方式和管理模式等。正是在这样的大数据技术支撑下，能够有效地通过技术手段来实现诚信度指标的量化处理，这也是诚信体系建设当中必不可少的一环，从功能性、实用性和适用性上便于后续综合管控[5]。

3 大数据时代网络信息资源诚信度保障机制构建要素

大数据时代网络信息资源诚信度保障机制的构建需要遵循效率和效度为先的原则，需要确定诚信度保障的信息维度、数据交互进出口的筛选机制和计算机信息技术的定制开发，才能够为后续诚信度保障机制的建立打下坚实的基础。

3.1 确定诚信度保障的信息维度

诚信度保障的信息维度十分宽泛，为了保证实用性的提高，在确立体系之前需要根据需求确定诚信度相关信息维度，如资源库、信息来源、数据信度和效度等，其中不但涉及一般类信息，也包含机构科研方面的内容。信息发布者和传播者需要将标准化的信息维度进行统一，这样能够更为明确地细分不同层级的信息指标，从而确保更多的机构、个人信息数据都会归集并在统一的标准下进行细化管理，这是诚信度保障体系建立的前提和基础。在确定过程中因需而定，采用弹性的管理机制才能够保证信息通路的宽松度适中，避免信息维度过窄而影响通畅性。

3.2 数据交互进出口的筛选机制

大数据时代为信息资源的归集、整理、发布和使用提供了全面的技术支撑，无论是机构自建数据库还是个人信息，均能够在多渠道实现信息交互。为了保证信息的诚信度，在信息数据交互的过程中需要设置筛查标准，例如信息源头筛查、信息内容筛查、关键字词筛查、数据库筛查等，以保证数据具有真实性、可靠性和适度性。在此类筛查原则的约束下，保证数据资源有其独立的特征，确保诚信度体系的完整。例如，对于不诚信的信息发布源头会利用大数据进行筛查并屏蔽，同时为信息使用者提供了提醒功能，在整个数据交互过程中保证了信息从“出”到“入”会自动筛查，屏蔽掉了大部分不实信息，是构筑网络信息诚信体系建设的前提，这种筛查机制是现阶段发展的趋势之一。

3.3 计算机信息技术的定制开发

计算机信息技术的发展为大数据应用提供了全面支撑。在数据库阵列管控的基础上，采用计算机软件的定制开发把控信息的诚信度，这在很大程度上可以根据信息的不同使用需求进行策略设计，在计算机信息技术的择选和软件应用上，根据诚信度体系建设的范围需求、内容需求、条件需求和发布需求来设计。建立互联网信息化监管平台，在平台中利用大数据分析技术将信息的检索、处理和检查集成为一体，对于不诚信的发布内容和源头进行了合理的管控。这是诚信体系建设的重要环节，每天筛查的信息数以万计，对于违规发布者更是追究其法律责任，此类定制开发的计算机软件能够充分地支撑起诚信度的管控机制。

4 大数据时代网络信息资源诚信度保障机制构建策略

4.1 建立健全保障机制的内容并加以实施

大数据时代，应当采用科学的管理、细化的内容、完善的团队和严格的执行，才能够构建网络信息资源的诚信度保障机制。具体在保障机制的内容设置上可以延续政府职能部门对于媒体的管控内容，如信息发布的内容、传播渠道的控制和发布源头的梳理等，而其中涉及到的信息资源变更问题则需要采用第三方监管或机构独立评测，在执行的过程中充分为其提供管理权限。例如，一些危机信息管理的传播会随着渠道的拓宽而人为恶意扩大化，在这样的情况下需要联合权威媒体进行更正并追究不实信息的发布源头，同时主动对于某些信息资源进行管控，也避免在信息传播过程中侵犯到机构和个人的权属问题。总体来看，诚信度保障机制的内容所覆盖的范围十分广泛，需要将其归类并使之能够执行，如源头管理、渠道管理、内容管理等，这样才能够保证诚信度体系的建设更加完备并具有实效，从而打造更为全面的诚信度保障机制。

4.2 应用科学管理来构建诚信度保障体系

科学的管理能够为网络信息资源诚信度保障机制提供源源不断的发展动力，通过管理职能性的输出实现全方位覆盖。具体来看，在管理当中需要确定网络信息资源发布者和使用者的关联性，严格管控各大信息平台、自媒体和资源库的信息精度，设置奖惩机制，并定时、定期保证能够自查自纠。另一方面，根据网络信息进出口的规模和体量设置专管制度，有专业人员对于媒体渠道进行管控和监督，从源头上杜绝不实信息的传播和扩散。最后，采用群众监督和举报制度实现信息监管的全面覆盖，凭借大众的力量来推进网络信息资源诚信度的提高。总体来看，只有在科学的管控下才能够保证诚信度机制的“落地”，这需要科学的机制与合理的引导才能够共同打造健康、诚信的网络环境。

4.3 基于网络信息筛选交互的资源库打造

随着社会不断的发展，在现有技术、资源等供给条件下，资源库的信息被认为是权威且具有较高价值的实用性，同时随着大数据技术的应用，资源库的类型呈现多元化的发展。而在交互频率与日俱增的情况下，一些不够详实和精准、甚至错误的信息会进入到专业的数据库之中。因此，为了保证诚信度机制的有效实施，需要利用技术手段针对网络信息进行筛选和交互，同时对于信息资源的利用上更需要进行管控，将“知识价值”的辨别关联到诚信度之中，从而形成知识信息传播的良性循环，一旦出现错误、模糊和不详实的数据，可以及时在源头上进行管控。

4.4 信息技术全覆盖下的诚信度保障机制

信息技术的发展是日新月异，而诚信度保障机制更需要结合前沿技术手段全面管控网络信息。例如资料的编排、交互、选择、处理和聚类等。在大数据时代，应当合理利用计算机定制软件、具有多功能的硬件、安全的网络控制和先进的技术实施手段等，以充足的技术能力来不断优化诚信度保障体系。

5 小结

只有在合理的诚信度保障机制下才能够将涉及面广泛的信息内容进行筛查和择选，同时在交互过程中将体量巨大的资源进行处理，确保网络信息资源的诚信度有所保障。大数据时代，网络信息资源的诚信度保障机制需要在源头上综合管控、在使用中注重技术应用、在管理中体现精准，只有这样才能够真正的从科学的角度建立信息资源诚信度保障机制，满足大数据信息时代的发展需求。

[1] 李晓源.论网络信息的诚信度保障机制——以电子货币的保障制度为借鉴[J].图书馆研究,2017,47(1):108-111.

[2] 朱燃.网络通信技术在信息安全保障中的作用[J].电子技术与软件工程,2016(22):213.

[3] 杨大森.论“互联网＋”时代之诚信问题[J].知与行,2017(3):55-57.

[4] 王海军.网络信息安全的保障体系构建初探[J].网络空间安全,2016(9/10):14-16.

[5] 周双双.基于网络嵌入的集群企业间信任影响因素研究[D].成都:电子科技大学,2016.