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舆情智库建设地途径和方法doc

2019-10-04 14:31

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  舆情智库建设的途径和方法-新闻学 舆情智库建设的途径和方法 颜 陈 当前,我国经济社会发展正处于转型期,社会利益关系日趋复杂,各种深层次矛盾和问题日益凸现。随着“网络政治”的演进和阳光政府、电子政府的全面推进,互联网正以其自由、互动的独特性成为各阶层利益表达、情感宣泄、思想碰撞的舆论渠道。在网络舆情日益受到重视、相关研究逐渐升温的背景下,重视互联网的建设、运用、管理,充分认识并推进舆情智库建设,对降低公众政治参与成本、提升公共服务品质、推动行政文化转型以及优化社会治理机制等方面有着显著的意义。 网络舆情作为社情民意的集中反映,是各级政府平衡社会各方利益时的重要考量要素。由于利益各方对“公共利益”界定不尽一致,当政府试图去维护公共利益时,如果没有客观的第三方参考意见,就可能产生理解的偏差或是价值误判,导致社会资源错配,政府形象受损。本文通过分析归纳舆情智库的理念和导向,阐述舆情智库建设对政府决策的重要性,提出应把舆情智库建设作为舆情服务专业化、规范化、科学化的新方向,为科学推进舆情智库的顶层设计,建立面向公众的舆情智库体系做了一些积极的思考和探索。 一、舆情智库建设的场域背景 1、舆情迭起衰减政府公信。 政府的公信力影响着政府的行政合法性、行政成本和行政效率。在现实生活中,一些地方政府在主观站位上出现“位移”,未能从公正、公平的价值立场出发协调社会各阶层利益,反而以公共利益为挡箭牌,出现损害公众权益的事件,极大地侵害了公众、法人和其他经济组织的权利,导致舆情迭起,政府公信力一落千丈。网络社会是现实社会的一种映射,网络舆情的产生与发展必然也以某一现实事件为背景和基础。政府公信力一旦严重受损,民众与政府在现实中会出现难以沟通的“黑障区”,政府的各项政策、意图均无法实现,即使强行执行相关政策,也会带来行政成本高昂的后果,并且效率低下。 2、认知失衡冲击社会共识。 网络舆论只有在政府、公众与媒介之间形成良性的互动,整个舆论生态才趋于健康平衡。在传统媒体时代,政府主导信息发布的权力,说什么是什么,拥有诠释事件的话语权;但在移动互联的新媒体时代,网络社会权力“去中心化”使政府难以控制舆论的方向,说什么疑什么,传统的政府权力在舆论场不断被稀释。认知失衡与舆论暴力相伴相生,不仅隔断了不同经验之间的共享与对话,还使得舆论场真相模糊、戾气蔓延,社会共识难以凝聚。民众从不听不信到不信不服,有关政府的负面声音总是比正面舆论更容易激起听众的响应,舆论场呈现出不同以往的复杂严峻态势。 3、技术变革改变传播格局。 当前,网络和数字技术飞速发展,以互联网为代表的新媒体已经影响并深刻改变着我们的生活。新技术催生出新的媒体形态,正在加速改变传统的舆论引导和传播格局。在思想交流、人际沟通和现实社会感知方面,虚拟空间与现实空间的互动性正在不断增强,舆论场的“主场”已经转移到虚拟空间。可以预见,随着新媒体技术的发展,未来虚拟社群与现实社群的重叠与交融的趋势将越来越明显。技术的跨越发展促使传媒行业的变革达到了前所未有的深度、广度与速度,主流媒体的权威性和舆论引导力在互联网时代逐渐没落,传播格局的变迁给舆情研判处置带来较大变数。 4、社交媒体重构舆论生态。 随着社交媒体时代来临,整个社会舆论生态出现了全新的变化。社交媒体碎片化的表达方式,导致了具有煽动性的极端言论更容易吸引眼球,从而使其大量的产生和传播获得可能。“微时代”网络空间的思维方式、社交方式、情绪色彩构成光怪陆离的舆论生态,任何原本活跃于“线上”的群体情绪,都可能转变为“线下”的群体事件。社交媒体不只是更新了信息传播和人际交往的方式,也在某种程度上创新了社会动员的方式。网络世界已经在某种程度上绑架了现实社会,社交媒体逐渐成为整个社会情绪产生裂变的核心,构造了舆论场上的新势力。 二、舆情智库建设现状及阈限 1、软件公司:服务“短板”。 随着互联网的发展,舆情分析对高效、全面、及时、精准的要求更加严格,这就决定了舆情有效数据的收集不能只靠人工来完成,舆情监测软件的开发满足了互联网时代舆情发展的需求。目前,一些软件公司依托技术实力,能够初步整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术,通过软件工具对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦,基本可以满足用户的浅层次信息需求。但是,软件公司缺少对数据的再加工和观点归纳,尤其在情感分析、语义识别、语境判断方面有先天劣势。 提供网络舆情服务,信息的抓取和搜集固然重要,但更重要的是对网络舆情进行科学筛选、深度提炼、量化统计和分析研判,为政府提供针对性强、有重要参考价值的趋势研判和舆情处置建议,以推动实际问题的解决,这是网络舆情服务的核心价值所在。从舆情工作的实际来看,用户更需要的是“全面及时精确的监测系统+专业科学稳妥的舆情服务”,而不仅仅是一个监测软件。从这个意义上说,单纯的系统并不能满足用户的需求,舆情分析研判技术及舆情衍生服务还有很大的发展空间。 2、新闻网站:技术“瓶颈”。 近年来,依托主流媒体和重点新闻网站。各类舆情监测机构层出不穷,渐成热门,如人民网舆情监测室、新华网舆情监测室以及地方新闻网站舆情监测室(基地或中心)。这些网络舆情的监测机构都有一套较为完整的网络舆情监测理论体系、工作方法、工作流程和应用技术,服务形态包括舆情内参(刊物)、舆情报告(订制类产品)、舆情培训(颁证或内训)、舆情处置(提供应对策略和危机公关方案)等项,部分网站还投巨资研发舆情监测系统,以期创建和掌握数据源,从而提升数据分析的科学性。 这些监测室具有媒体的资源、渠道、平台、品牌优势,跟各级党政部门联系密切,了解当前工作的重点和思路,了解政府的“痛点”和“痒处”,对时事热点和受众心理变化的敏感度较高,故能根据政府部门的需求特点设计规划舆情服务产品,准确地理解和把准政府的脉搏。然而,囿于技术实力,地方新闻网站在舆情系统研发方面自主性严重不足。目前,地方新闻网站舆情监测系统主要采取联合开发模式,软件开发所依据的数据模型和理论也主要借鉴国外,自主研发能力不强且同质化竞争严重,在舆情产业链中处于下游,在一定程度上受制于人。 3、学术机构:应用“空洞”。 在舆情研究领域,一些学术机构(高校、社科院等)以善于归纳梳理网络舆情的变化和特点,总结一般规律而知名。这类机构具有浓厚的学术传统,汇聚了新闻学、传播学专业的各类精英,在理论研究方面颇有影响。而且,部分机构认识到自身的市场短板和不接地气,将自身多学科团队的学术优势与先进互联网监控软件的技术优势、市场经验相结合,力图实现业务实践与理论研究、硬技术与软实力双赢。 然而,从政府和行业层面来看,学术机构和软件企业不具备平台公信力和实际处置能力,在舆情实务操作中略显空洞,行而不远。尤其是在创新新媒体传播方式、应急联动机制建设方面,学术单位的资源整合度相当有限,还需要长期实践和探索,这在商业气息浓厚的舆情服务软件开发公司和科研院校舆情服务机构中显得尤为突出。此外,学术机构在最关键的安全评估、预警、处置和反馈等环节的整合力度不够,这些都在一定程度上削弱了舆情服务的科学性和权威性。 4、政府部门:研判“弱视”。 面对复杂严峻的网络舆情态势,各级政府部门开始组建自己的舆情队伍,建立专门的抓取渠道,并设计出科学的搜集流程,形成通畅的、可靠的舆情汇集系统。这类由政府部门自身成立,主要收集汇编群众对本地区、本部门工作的反馈,一般设在新闻办、宣传办等部门。从“听民意”到“问民意”,从“反映问题”到“解决问题”,地方党政舆情工作的重点已经从单纯的收集有效数据向对舆情的深入分析,进而提出有效对策延伸。 我们应该注意到,随着舆情服务的普及推广,地方政府与依托于地方新闻网站的舆情机构纷纷建立联系,但其初衷不是着眼于研究民意、改进工作,而是想借助舆情合作与主流媒体建立联系,以便帮助监控和处理负面信息,“弱视”依旧。从操作层面看,地方政府对舆情服务的认识普遍存在偏差,不少领导将舆情视作敌情,存在将舆情服务等同于舆情监控和删帖的现象。 三、舆情智库建设的方向及途径 1、服务与行业结合。 舆情服务行业化主要是指舆情服务要与各行业的特点紧密结合,有针对性地做好舆情软件开发及衍生服务。从实践来看,成功的舆情系统建设和应用,必须充分考虑互联网新媒体的传播特点、行业特征(分类标准和行业知识库建设)、应急联动等多种因素。对不同的行业和职能部门而言,互联网舆情监测系统有极大的扩展性,应根据行业特点深入知识库的应用和建设,进一步发展文本挖掘和分析技术,如:语义分析,构建一个面向行业的倾向性语气词典,建设一定规模的标准数据集,可大大提高语义分析的准确性。 舆情服务与行业的结合程度,取决于两者资源和数据整合的进度。在实际服务中,舆情机构可依托行业基础实施舆情大数据共享工程,进行安全评估、研判预警、处置反馈、形象修复等方面的研发和整合。凡是需要对社情民意关注的部门,都可以通过本系统建立舆情数据库、事件案例库以及行业知识库,改变以往监测服务平台仅仅沦为监测工具的困境,以一种创新的舆情数据分析整理模式,结合行业实际诉求,进行数据可视化,综合研判分析,为用户科学决策提供有力依据。 2、技术与内容结合。 在具体的舆情服务中,用户需求的“无界”与智能技术的“低能”经常构成冲突,用户对智能技术的研发有更高的期望和要求。目前,主流的舆情监测系统多采用云数据平台,即由原来的软件服务商搭建数据平台,客户通过网页或客户端远程访问,通过设置 关键词 实现舆情数据的抓取和直观化呈现。遗憾的是,这些系统虽然可以进行大规模的数据处理和集约化输出,但其数据分析能力仍然有限。比如:舆情系统只能出具简单的监测专报,而在趋势分析、观点提炼以及处置建议方面还依赖成熟的舆情分析师。 技术与内容结合,不是把智能技术仅仅作为舆情服务的工具,而是强调要利用智能技术来营造一种新型的服务环境。该环境应能支持信息获取、资源共享、多重交互、自主探究、协作学习等多方面要求的服务方式与学习方式,使当前以舆情监测系统为中心的服务结构发生根本性变革,从而使舆情分析师的智库作用真正落到实处。智能技术与舆情服务结合所要达到的目标,就是要落实大批舆情智库人才的培养。 3、专家与系统结合。 对网络舆情的准确研判,对于网络舆情管理至关重要。目前的技术手段存在两个极端,或是完全凭借经验研判,或是依靠计算机技术研判,研判精度缺乏有效评估,专家系统工具与舆情数据库的交互能力非常薄弱。如果能够建立专家系统与舆情数据库管理系统的直接通道,使专家系统在舆情应对过程中的任一点都可以与数据库直接交互,则既能强化舆情数据库的查询能力,又可为舆情数据库提供研判能力,并由此构造出基于规则的大规模舆情知识库。 人工智能的专家系统与舆情数据库进行耦合,能够最大限度运用舆情专家的宝贵经验和逻辑推理规则,应对各类舆情事件中的场域变量和约束条件,有效规避决策风险。具体而言,专家和系统结合,就是要适应市场环境和用户需求无界等因素,将文本分类、文本聚类、文本摘要、倾向性分析等结合语料库和知识库,更好的实现人机结合,提高舆情系统的智能化水平,建立一条从事实认定到价值判断直至应对处置的“全程高速公路”。 4、数据与应用结合。 舆情与大数据结合的关键是应用。大数据与传统数据相比,最主要的变化在于数据维度的变化,包括数据采样的维度以及时间的维度。对于舆情监测来说,在采样维度上会变得更宽,数据输入的参数非常多,而由于舆情的时效性特点,时间维度相对有限,要实现舆情领域的大数据分析,首先需要通过系统采集完成足够多的数据积累,足够找出数据之间的规律,从而为应用分析奠定基础。 (荆楚网)

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