大数据和人工智能背景下的网络舆情引导策略

摘要：近年来随着我国社会经济和信息技术的高速发展，网络舆情已成为社会价值引导的重要资源，对优化我国信息社会建设具有重要意义。大数据和人工智能技术为网络舆情引导构建了技术基础。本文通过分析大数据时代网络舆情的特点，并简要阐述人工智能理论体系，提出大数据、人工智能背景下的网络舆情引导策略，为提升网络舆情沟通和引导水平提供新的指导思路。

关键词：大数据;人工智能;网络舆情;引导策略

1大数据背景下的网络舆情特点

大数据具有数据信息量庞大、数据信息类型繁多、处理速度快、信息价值密度低等特点，无法用现有计算机工具对大数据集合进行提取、存储、共享、检索、处理及分析等。网络舆情作为大数据的一种，其数据信息量可高达PB级规模，网络舆情是以具体事件为中心，以互联网环境为载体，表达和传播广大网民的态度、情感及观点，并在某个时间段层面形成一定的社会影响力，体现网络空间内的社会舆情映射。由于网络舆情形成迅速、持续时间不定、舆论影响力巨大，通常具有实时与交互、自由与可控、外显与隐匿、理性与情绪、群体与个人等两面性特点。大数据背景下的网络舆情来源主要有：传统媒体网络版、网络社交平台、网络新媒体、微信公众号、微博等，网络舆情信息体量越来越大，数据类型也越来越复杂，传统的舆情研判、分析、引导、监控方法已无法适应新形势下网络舆情发展需求，现阶段如何准确预测网络舆情未来趋势，正确分析和积极引导网络舆情发展是大数据时代各级政府部门需要面对的重要问题和全新挑战。

2人工智能系统理论

人工智能系统是通过计算机实体或程序，模拟人类社会行为、意识形态，包括对人类思维认知、解决问题方式、社会协作、进化机制等内容的模拟，因此，人工智能系统具有基本的认识理解环境能力、自适应能力、学习能力、协作能力、判断推理能力等。人工智能中的智能体系统不仅需要具有社会性、自治性、主动性、反应性等基本特征，同时还要具备信念、知识库、推理等高级智能属性，根据智能体所采用的决策、推理方式，智能体模型又分为反应型、慎思型、混合型三种类型。人工智能技术中的多智能体系统则是由多个相互独立、松散的智能体耦合而成，从而形成一个大型复杂分布式系统，多智能体系统可以模拟人类社会的理性行为，实现各智能代理模块之间的数据信息共享、交互、协作过程，使其共同完成模拟任务。目前多智能体系统的研究方向主要为组织结构、体系结构、分布式路径规划、协调机制、多传感器行进编队、数据融合等方面，该系统适合用于分布性、动态性等复杂问题的解决与修复，特别在网络舆情研判與评估、智能交通构建、多机器人系统等方面具有很高的应用价值。

3大数据和人工智能背景下的网络舆情引导策略

3.1及时转变传统思维模式

在大数据和人工智能背景下网络舆情引导理念必须创新思维模式，网络舆情治理相关政府部门应及时转变传统观念，以大数据、人工智能技术引领网络舆情治理观念的创新与变革。各级政府部门首先应结合大数据时代社会发展特点，明确网络舆情的主体导向，树立健康开放的大数据、人工智能网络舆情引导观念，突出大数据、人工智能技术在网络舆情引导过程中的优势作用，从传统主体管控思维向提升网络舆情服务能力的思维模式转变，避免官僚式网络结构用语，在网络环境中营造健康、平等的对话情境，对广大网民重点关注的网络话题及时做出回应。各级政府部门应充分发挥网络舆情引导主体的主观能动性，积极引导社会公众参与到网络舆情大数据建设与应用中来，帮助社会公众培养良好的思想道德、政治素养，从而成为网络见解领袖，使其能够正确引导网络舆论思想，有效化解社会矛盾问题。另外，应利用大数据技术创新网络舆情处理及引导思路，突破传统的数据抽样分析思维模式，主动收集网民调查数据，通过人工智能技术手段深入挖掘隐蔽性较强、信息价值较高的网络舆情，以此获取更加全面、更加客观的网络信息数据，准确掌握网络舆情发展趋势。

3.2提高网络舆情智能化引导能力

传统网络舆情监测技术只适用于信息量小、形式集中、舆情形态少的网络舆情，针对现代网络舆情特点，当务之急是创新网络舆情引导的手段和技术，加大政府部门财政投入力度，与数据信息化研究机构保持良好的合作关系，围绕云计算、移动互联、智能检索、可视化、语音识别、人工智能等技术，进一步优化网络舆情分析、处理功能，构建网络舆情人工智能引导代理模型，自动生成网评帖文、智能选择引导方法与时机、智能协同引导，根据网络舆情发展形势，自适应调整网络舆情引导策略，实现智能化的网络舆情引导。同时逐步完善网络舆情信息采集、数据分析系统，利用人工智能技术引导社会公众对网络舆情做出科学客观的判断，实现智能化、自动化地监管网络舆情。另外，由于大数据背景下的网络信息资源复杂多样，网民往往利用网络发表情绪化的言论，即所谓的网络信息噪音，网络监管部门需要不断升级网络舆情分析、处理技术，深度挖掘社会公众的态度意见，社会关系网络以及网络舆情发展态势，形成关联舆情网络，及时对其进行干预和引导，严格杜绝各类网络虚假信息、网络谣言肆意传播，利用大数据和人工智能技术手段将网络舆情危机化解在萌芽状态，从根本上提升网络舆情的引导和治理水平。

3.3完善网络舆情大数据监管机制

网络舆情引导需要先进的信息监管机制作为保障，在新形势下必须依托大数据技术加快完善网络舆情数据信息搜集机制，进一步优化网络舆情预警处理机制，同时建立配套的网络舆情评估机制，将大数据、人工智能技术引入到专业化的网络舆情监管系统中，优化整合监管平台系统资源，逐步形成一套完整的网络舆情监管体系。通过大数据网络舆情监管平台，有效提高舆情判断能力，完善预警应对措施，实现对网络舆情的全面评估和网络空间的精益化管理。大数据的快速发展打破了舆情信息的壁垒，网络事件处理应遵循公正、公开的原则，利用人工智能、云计算实现多主体的共享协同引导模式，形成快速的网络舆情联动和应急管理机制，有效化解公共网络舆情危机，从根本上提高网络舆情决策效率和管控引导水平。

3.4加快大数据网络舆情法制建设

网络信息时代使舆情从线下向线上转移，网络舆情研究归根结底还是研究人构成的社会网络，需要相关法律法规作为调整网络空间各种社会关系的保障，以此形成正确的网络舆论导向。各级政府部门作为网络舆情治理主体，应结合政府信息公开及问责制度，制定网络舆情危机管理法律法规，形成规范统一的网络舆情治理标准，保证网络舆情管控有法可依、有法必依。而对于社会公众个体而言，通过加快大数据网络舆情法治建设，培养社会公众良好的思想道德品质，积极鼓励网民理性参与社会公共事务，进一步规范网络信息发布、共享、搜索、传播等行为，避免虚假网络炒作和不实报道，积极维护良好、稳定的网络舆论环境。

4结语

大数据和人工智能背景下的网络舆情发展形势日趋复杂化，必须充分利用大数据理论和人工智能技术研究网络舆情引导策略，不断丰富网络舆论治理与管控理论，建立健全网络舆情大数据监管机制，提高舆情智能化引导水平，在未来网络舆情治理中取得舆论制高点，从而更好地引导网络舆论发展导向。

参考文献：

[1] 唐存琛，毕翔.国内外网络舆情分析比较研究[J].西南民族大学学报，2018（9）：97-99.

[2] 孙小娟.新媒体视域下高校网络舆情引导与处置策略探究[J].湖北开放职业学院学报，2019（5）：143-145.

作者简介：许和旭，山东巨野，汉族，男，1988年1月出生，硕士研究生，研究方向：图书情报与档案管理。

（作者单位：中国人民解放军国防大学政治学院）