互联与智能：论大数据情境下政府传播的模式转型

一、大数据时代的传播环境分析

一方面是技术情境。随着数据采集与分析技术日渐成熟，人类捕捉并分析海量、多维度、非结构化的数据成为可能。根据机构Gartner给出的定义，大数据意指需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。笔者认为，唤醒数据价值必须借助以数据采集、存储、分析和呈现为核心的大数据技术。数据价值的涌流还与云计算和人工智能密不可分，而关联性分析方法则为大数据赋予了洞察和预测的潜力。

另一方面是媒介环境。Web2.0和移动通信技术的发展，重塑了社会传播生态。物理空间世界和电子媒介所连接的世界不再作为两个分离的层次而存在，跨越空间距离的即时性联系得以建立，信息扩散广度和深度空前增加；移动智能终端的普及和社交媒体的日新月异为民众提供了信息传播的多样化渠道；社交网络渐趋节点化和复杂化，传统的大众传播模式被交互的关系网络解构；基于用户数据采集和兴趣画像绘制的算法推荐开个性化传播先河，引起传媒机构对开展精准传播的广泛思考。

二、互联：稳定的数据获取与数据资源整合

其一，政府应建设万物互联、多维立体、动态可控的数据感知网络，着力提高数据传感器分布的深度和广度，将社会环境中各要素纳入“数据之网”中。同纷繁复杂、不断变化的客观存在建立关联，是采集数据的首要条件。数据网络的建设不仅应考虑空间维度，还需顾时间向度。同时，还应保证感知网络覆盖经济、交通、互联网、医疗等与国家治理息息相关的诸多领域。

其二，政府要搭建全方位、多层次的数据平台，以整合数据资源和传播渠道、实现数据有效获取和利用。平台不仅是发布信息和公关宣传的渠道，还是收集民意、采集数据、获取反馈的有效途径。郑保卫等认为，政府公共服务平台、新闻发布平台、信息管理平台和社会数据平台四个大数据平台亟待整合成政府传播的高效工具与渠道，政府还应同掌握公共服务信息的企业开展合作以提高数据获取的效率、节约数据采集的成本。

其三，政府应营造数据闭环，促进数据的不断更新与循环利用，激发数据的创新潜力。所谓数据闭环，是指从数据的生成、采集、聚合、集成到数据挖掘和分析的过程中，构建由各种数据来源、数据采集方式、数据库、数据挖掘技术、数据模型和数据产品组成的环状数据运营体系。数据闭环不仅能提升政府数据的循环利用能力，还能为政府的传播管理和科学决策提供不竭的创新动力。

三、智能：大数据技术驱动的新传播模式

首先，能否敏锐地感知和把握社会环境变化，是政府传播智能化水平的一大判断标尺。政府作为国家和社会治理的重要力量，其传播活动必然要承担环境监测的职能，对环境变化的认知和掌握程度将直接影响政府的治理能力。借助数据采集技术和广泛覆盖的数据传感器，及时乃至实时地捕捉社会真实的变化将不再是天方夜谭，政府的社会风险感知和预警能力也将显著提高。

第二，保证政府传播的洞察性和预测性，是大数据技术运用的内在要求。围绕事实主体，政府能够在关联性分析的基础上深入研究与其相关的诸多要素，并进行多方位的社会洞察。大数据更为重要的价值在于预测。由于数据样本量的巨大和数据分析手段的成熟，相对精准地预测社会宏观趋势已成为可能。当前，基于ACP的仿真模型已初步应用于舆情把握。

第三，擅于借助数据可视化手段和全媒体技术，实现对传播内容的全景式呈现。相对于单薄的文字和图片，立体充盈、具象可视的传播内容将更易引起受众关注，也有助于增进受众对政府工作的理解认同。

第四，应加强基于受众媒介接触行为的传播管理。当今，受众在互联网上的媒介接触行为一般通过与界面的互动进行。互动界面特性显著影响人们对特定信息的接受行为和接受程度。设计美观、智能化、人性化的界面将是增强传播效果的法宝。

四、结语

在大数据情境下，政府应通过数据感知网络建设、平台搭建等方式奠定数据基础，进一步理解和体会人民需求，并在社会环境监测、社会趋势预测和传播内容呈现等方面谋求智能化变革。政府传播，不仅是政府部门及其成员对外的信息传递行为，同样也包括政府内部沟通和互动。政府应统筹协调、科学规划其对内和对外传播活动，加强传播管理。

参考文献：

[1]郑保卫，李鹏.大数据时代的政府传播模式变革与理念创新[J].现代传播，2016(12)：29-30.

[2]南塬飞雪，胡翼青 . 后真相时代新闻专业主义的危机[J].青年记者，2017(16).

[3]喻国明，李彪，杨雅.新闻传播的大数据时代[M].北京：中国人民大学出版社，2014：65.