人工智能背景下网络舆情的监测与分析

赵波涛

【摘要】舆情信息反映了公众对事件的思想，是社会的皮肤，中国网络舆情的研究开始于2008年左右，目前已经有非常广泛的研究，且形成了有关网络舆情研究的庞大产业链。在新技术飞速发展的背景之下，中国网络舆情监测也产生了全新的发展机遇，人工智能技术能有效克服当下网络舆情研究中存在的问题，并切实把握好人工智能时代下的网络舆情研究态势。基于此，本文将重点进行分析与研究。

【关键词】人工智能;网络舆情;监测与分析

中图分类号：TN94                                  文献标识码：A                          DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.19.046

1. 网络舆情

舆情信息又称“社会舆情信息”，是社会信息的一种。舆情信息的基本特点为，在公众对社会态度的收集、分析、研究、利用、提交、反馈等信息运行过程中，需要有反映舆论状态和运行情况的相关信息和说明。舆论信息是反映舆论状态和运行的载体。舆情信息包括对舆情进行收集、整理、分析和处理后形成的表达形式。它是一种特殊的信息，是通过人们有组织、有目的的收集，有针对性地收集民意，只有人们接受信息后产生的“普遍看法和认知”才能被视为舆情信息。

网络舆情是指互联网上的网络舆情数据信息量。网络舆论具有广大网民的主体性，并没有经过媒体的验证和包装，加上互联网的广泛应用，网络舆情的范围更广、所涉及的对象更广泛。这种舆情信息是传统方法难以捕捉的，需要通过利用大数据技术分析数据的相关性来实现，以指导决策和预测未来。信息时代，利用网络舆情可以更好地监测和分析网络舆情，掌握网民情绪特征、舆情传播规律，分析舆情发展趋势，提高管理效率，这无疑为网络舆情的分析和预测提供了支撑和保障。

舆论有多种类型，如①新闻舆情，即媒体对报道事件的客观、真实的分析和报道。通过对新闻舆情的监测和分析，可以帮助政府和其他社会组织随时了解事件和舆情，及时制定相应的解决方案。②金融舆情。金融舆情是各类金融相关信息发布的主体。传播或接收舆情传播信息的目的也因自身需要而不同。③涉税舆情。是指与税务部门、税务工作及相关工作人员相关的舆情信息。

2. 新时代网络舆情研究中存在的问题分析

2.1 网络舆情仅覆盖表层网络数据

在网络环境下，大众更希望有自己的隐私空间，而网络舆情所搜集的是公共空间的网络信息，以微信为代表的即时通讯软件的兴起，为大众提供了一个私密的信息交流平台。因为具有隐私性，微信的舆情信息不能被获取，这是对大众隐私权的一种保护，而这样对网络舆情研究所帶来的影响是，因为大数据技术难以获取全部舆情信息，以表层网络信息为主，大数据所挖掘的数据信息只是网络数据的一小部分，而舆情分析的样本足够大，所得到的结论就更准确，但是目前看来，深层网络包含的数据量大约是表层网络的400倍到500倍，加上目前的数据采集方法难以有效捕捉深层网络中的大规模数据，也不能够挖掘大量的底层数据，就导致了网络舆情研究存在一定的准确性问题。

2.2 网络舆情不能完全反映现实舆论

在进行网络舆情研究的时候，需要关注不是所有的公民都上网，也不是所有的网民都会在公共网络空间中发言。根据数据分析，中国的网民数量大约在9.89亿人左右，也有较大比重的数量不上网，这样一来，就产生了网络舆情很难全面反映真实舆情的问题，因为网络舆情数据本身存在样本代表性问题，以年龄为划分，中国网民的年龄分布不均匀，也会产生样本多、样本少的不平均性，例如，10岁以下、60岁及以上的网民，大约占网民总数的一成，30～39岁网民数量大约占2成，这样一来，中国网络舆情所反映出来的舆论就更偏向于高比重的网民。此外，在实际的研究过程中需要关注，不同的学历也会有不同的舆论，因此，网络舆情所反映出来的舆论，一般情况下只是大体分析这一舆论，却不是完全反映现实舆论。

2.3 公民会自觉避免网络空间发声

根据“沉默螺旋”定律，网民会担心自己的观点不会被主流舆论所接受，因此会有意识地避免在网络空间发声，甚至会因为怕被孤立和报复，进而隐藏自己的真实观点，这样一来，网民更可能做出虚假的表达，公共空间的言论更偏向大众化。与此同时，“水军”等在网络空间的各个角落，通过大量发布评论，制造舆论假象，这样就导致了网络空间大量无效信息存在，影响整体网络舆情分析的价值。

2.4 尚未开发出成熟的网络舆情融合系统

互联网时代下也衍生出多种数据类型，目前比较常见的是文件型、文件与关系数据、全关系数据、对象关系数据，正因为多源异构数据的存在，让网络舆情数据融合的难度大大增加。例如百度、淘宝、京东、微信、微博等主流网络平台之间的信息不共享，在没有软硬件支持的情况下，研究人员很难将不同平台的数据充分整合。这样一方面是企业之间的交流合作的问题，另一方面是在技术层面，尚未有成熟可靠的网络舆情融合系统存在，在技术的限制下，就导致了网络舆情监测分析结果与实际舆情之间存在一定差异。

3. 人工智能在网络舆情中的应用

3.1 人工智能实现舆情智能预警

在鱼龙混杂的网络环境中，网络舆情更具有不可预测性，积极加快人工智能产品的研发，能深入渗透到网络舆情的层面中，提高舆情治理的精确性，通过人工智能技术和大数据技术，掌握最完整的社会舆情全景图，实时采集海量数据，记录舆情信息的生成时间和流转过程，利用人工智能算法能力动态监测不同区域、不同时期的节点流量，来“智能”捕捉潜在热点话题，并推测用户的观点和舆论走向，通过分析用户的情绪态度，从整体角度快速响应可能出现的趋势，能让负面的网络舆情爆发带来的冲击和影响得到有效降低。