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    人工智能時(shí)代的輿論引導(dǎo)

    2019-10-11 07:47:20林嘉琳陳昌鳳
    中國(guó)記者 2019年9期
    關(guān)鍵詞:輿情輿論人工智能

    □ 文 / 林嘉琳 陳昌鳳

    良好的輿論環(huán)境是國(guó)家和社會(huì)健康、穩(wěn)定發(fā)展的重要構(gòu)成要素。中國(guó)正處在政治、經(jīng)濟(jì)、文化全面改革的新時(shí)期,技術(shù)的蓬勃發(fā)展使得多元的文化、觀點(diǎn)乃至價(jià)值觀的碰撞和沖突不僅發(fā)生在現(xiàn)實(shí)生活中,更頻繁出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)世界里。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中,信息擴(kuò)散速度極快,尤其是在突發(fā)性社會(huì)事件中,如果官方機(jī)構(gòu)和傳統(tǒng)媒體在輿論醞釀階段未能及時(shí)察覺、正確引導(dǎo),區(qū)域性的社會(huì)事件便有可能迅速發(fā)酵成大型輿情事件,演變成更大范圍內(nèi)的公共危機(jī)。

    人工智能提升了信息生產(chǎn)和傳播的精度、效度、速度和廣度,信息獲取傳感化、信息生產(chǎn)機(jī)器化、信息分發(fā)個(gè)性化、信息交流匿名化、信息反饋智能化[1]等新的信息交換形態(tài)的出現(xiàn),都給輿論生態(tài)系統(tǒng)的維護(hù)帶來新問題。但從另一個(gè)角度看,以大數(shù)據(jù)和算法為依據(jù)的人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,也為革新輿論引導(dǎo)方式、提升輿論引導(dǎo)能力、全面滿足新輿論生態(tài)下受眾對(duì)信息的及時(shí)性、差異化要求并引導(dǎo)公眾更理智地參與議題討論提供了新的可能。

    一、網(wǎng)絡(luò)時(shí)代輿論引導(dǎo)的困境

    網(wǎng)絡(luò)輿情高發(fā)在中國(guó)迄今已經(jīng)有十年的歷程。有研究者通過梳理2000年-2017年CSSCI來源期刊中已發(fā)表的輿情研究相關(guān)文獻(xiàn),對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展歷程進(jìn)行了回顧,研究發(fā)現(xiàn),自2009年起,網(wǎng)絡(luò)輿情影響力不斷壯大,并迅速進(jìn)入高速發(fā)展階段。[2]隨著大數(shù)據(jù)、移動(dòng)化、智能化技術(shù)廣泛應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)輿情在數(shù)量和影響力上又得以躍升。事實(shí)上,近年來輿情事件不再是單一的媒介傳播,而是多媒體的交織傳播。輿情的多源性和輿論呈現(xiàn)出的跨媒介的融合傳播,促使輿情發(fā)酵速度與熱度提高、職業(yè)群體立場(chǎng)或利益代言現(xiàn)象多發(fā)、網(wǎng)絡(luò)謠言和輿論反轉(zhuǎn)增多、輿情“鄰避效應(yīng)”和“雙重標(biāo)準(zhǔn)”常見等特點(diǎn)和趨勢(shì)[3],引發(fā)多重社會(huì)問題及信任危機(jī)。

    □2019年8月26日,在上海舉行的2019世界人工智能大會(huì)舉行面向媒體和市民游客的探營(yíng)活動(dòng)。圖為參觀者在華為5G體驗(yàn)館內(nèi)參觀。(新華社記者方喆/攝)

    有文章指出,網(wǎng)絡(luò)輿情是通過輿情信息了解社情民意的重要窗口。我們可以通過網(wǎng)絡(luò)了解網(wǎng)民的真實(shí)想法,是順暢民意訴求的一個(gè)非常重要的平臺(tái),對(duì)于緩解和化解社會(huì)矛盾有一定的積極作用。網(wǎng)絡(luò)輿情是公眾對(duì)政府進(jìn)行監(jiān)督的有效手段。它能促進(jìn)政府公開、透明、公正地解決社會(huì)問題,對(duì)于提升政府公信力,提升政府和官員形象有著不可替代的作用。因此要以積極的態(tài)度來對(duì)待網(wǎng)絡(luò)輿情、開展應(yīng)對(duì)處置與引導(dǎo)工作。

    □2019年6月6日,位于杭州未來科技城的人工智能小鎮(zhèn)的展廳內(nèi)展示了各個(gè)入駐的創(chuàng)新型企業(yè)的高科技產(chǎn)品。(新華社記者徐昱/攝)

    營(yíng)造積極、正面的輿論環(huán)境需要網(wǎng)絡(luò)媒體、社交媒體和自媒體等新的傳播主體與傳統(tǒng)媒體的全面配合,蓬勃發(fā)展的新媒體雖然傳播速度快、受眾范圍廣,但其權(quán)威性較低,生產(chǎn)的內(nèi)容質(zhì)量參差不齊,在輿論引導(dǎo)層面難以發(fā)揮積極作用。不僅如此,一些網(wǎng)絡(luò)媒體為了吸引用戶,增加轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)擊量,不惜大量制造低俗內(nèi)容、標(biāo)題黨文章和假新聞,引發(fā)謠言傳播,威脅社會(huì)穩(wěn)定,給權(quán)威機(jī)構(gòu)、官方媒體增加了不小的工作量。與此同時(shí),算法決策技術(shù)在內(nèi)容分發(fā)環(huán)節(jié)的應(yīng)用,不僅造成了同質(zhì)化信息的大量推送,也助長(zhǎng)了低質(zhì)量信息的進(jìn)一步傳播。

    傳統(tǒng)媒體曾經(jīng)是輿論引導(dǎo)工作的主力軍。在網(wǎng)絡(luò)媒體、社交媒體和自媒體等新的傳播主體的沖擊下,傳統(tǒng)媒體公信力和影響力都有所下降,一些突發(fā)事件中,傳統(tǒng)媒體在信息傳播速度、廣度上甚至呈現(xiàn)出落后于新媒體的態(tài)勢(shì)。近年來,各政府部門、官方媒體都在微博、微信等主要社交網(wǎng)站平臺(tái)上創(chuàng)建了賬號(hào),積極回應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)影響下快速、及時(shí)的信息傳播形勢(shì),并初步取得了正面效果。然而,當(dāng)人工智能技術(shù)全面進(jìn)入信息的生產(chǎn)、傳播、消費(fèi)過程時(shí),一方面,基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的內(nèi)容生產(chǎn)和技術(shù)本身的不確定性使得內(nèi)容的質(zhì)量和內(nèi)容的價(jià)值在整體上不斷下降;另一方面,被又一次加速了的信息生產(chǎn)、傳播、消費(fèi)又給輿論引導(dǎo)帶來了新的問題。這一切都給傳統(tǒng)媒體的輿論引導(dǎo)工作提出了新挑戰(zhàn)。

    □2019年5月16日,正在天津召開的第三屆世界智能大會(huì)上,觀眾在浪潮集團(tuán)展臺(tái)體驗(yàn)人臉識(shí)別技術(shù)。(新華社記者岳月偉/攝)

    二、利用大數(shù)據(jù)與自然語(yǔ)言識(shí)別,預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)及輿情走勢(shì)

    引導(dǎo)輿論,也需要深入研究、分析輿情因變事項(xiàng)的發(fā)生、發(fā)展和變化的規(guī)律?;ヂ?lián)網(wǎng)輿情高發(fā)的十年里,不同階段輿情呈現(xiàn)了不同的特征。人民網(wǎng)的研究報(bào)告顯示,2018年輿情更多表現(xiàn)為城市居民對(duì)民生和安全的關(guān)切,不同于之前聚焦困難群體的生存問題、體制機(jī)制議題。在2018年的前20件熱點(diǎn)輿情事件(話題)中,民生與公共安全領(lǐng)域的問題占據(jù)一半;西部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)輿情事件(話題)呈現(xiàn)出走高趨勢(shì),輿情熱度板塊出現(xiàn)“下沉”的特征;輿情加速“下沉”到區(qū)縣級(jí),并更多地聚焦于身邊瑣細(xì)的生活訴求,“幼兒園虐童事件”“高鐵霸座、毆打公交司機(jī)等乘客霸凌行為話題”等小熱點(diǎn),卻釀成大輿情;輿情熱點(diǎn)進(jìn)一步向城市中等收入群體轉(zhuǎn)移,比如各地陸續(xù)出臺(tái)人才引進(jìn)的優(yōu)惠政策、個(gè)稅改革、順風(fēng)車乘客遇害系列事件、房地產(chǎn)稅等話題,均引發(fā)海量關(guān)注。醫(yī)療、教育、社會(huì)公共安全等“老話題”仍凸顯,表明社會(huì)各階層對(duì)獲得感、幸福感、安全感的訴求日益強(qiáng)烈。

    輿論引導(dǎo)的前提是對(duì)現(xiàn)有輿情的準(zhǔn)確把握,預(yù)測(cè)就是非常重要的前提。預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)治國(guó)的核心[4]。龐大的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、完備的數(shù)據(jù)資源的調(diào)配及使用模式的構(gòu)建,有利于幫助傳統(tǒng)媒體和官方機(jī)構(gòu)成功預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)及輿情走勢(shì),將危機(jī)治理的思維模式從事后補(bǔ)救直接轉(zhuǎn)為事前預(yù)防,增強(qiáng)傳統(tǒng)媒體和官方機(jī)構(gòu)在輿論治理中的主動(dòng)性,降低治理成本,提高輿論引導(dǎo)效率。

    學(xué)界和業(yè)界就網(wǎng)絡(luò)輿論的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)的研究已經(jīng)持續(xù)了很多年。GeorgeH.Chen、StanislavNikolov、DevavratShah以Twitter數(shù)據(jù)為樣本,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)用戶發(fā)布信息的時(shí)間序列的最近鄰類分類的有效性進(jìn)行研究,以此開發(fā)出了一個(gè)時(shí)間序列的潛在源模型(alatentsourcemodelfortimes eries)[5],并運(yùn)用該模型成功預(yù)測(cè)了Twitter上的哪些新聞主題可能成為輿情熱點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明,這一模型能夠比Twitter的熱門話題榜提前79%的時(shí)間檢測(cè)到潛在的輿情熱點(diǎn),平均早期優(yōu)勢(shì)為1小時(shí)26分鐘,預(yù)測(cè)有效性高達(dá)95%。

    因此,數(shù)據(jù)技術(shù)、智能技術(shù)在輿論預(yù)測(cè)中起到了關(guān)鍵性的作用。成功的預(yù)測(cè)除了成熟的數(shù)學(xué)模型,還需要大量可靠數(shù)據(jù)的支持。互聯(lián)網(wǎng)記錄了用戶包括信息搜索、瀏覽、發(fā)布、評(píng)論在內(nèi)的所有線上行為,相較最初的數(shù)字和文字信息,現(xiàn)在的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式已經(jīng)越來越多樣化,除了文字之外,圖片、語(yǔ)音、視頻也是重要的信息載體。目前語(yǔ)義分析技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)等自然語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)在實(shí)踐中已得到了廣泛應(yīng)用,利用上述技術(shù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化和收集,則可為輿情監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)的模型建構(gòu)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用自然語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)義分析技術(shù),對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè),并通過模型建構(gòu),對(duì)網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)和輿情走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),有利于未雨綢繆,及時(shí)就不同的輿論事件準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)措施。

    三、以算法推送改進(jìn)內(nèi)容生產(chǎn)及分發(fā)模式,優(yōu)化議程設(shè)置

    有報(bào)告顯示,智能分發(fā)平臺(tái)上的短視頻在政務(wù)公開、宣傳引導(dǎo)、社會(huì)服務(wù)與社會(huì)治理中作用不斷加強(qiáng),它們?nèi)菀自鰪?qiáng)網(wǎng)民信任感與參與感、推動(dòng)輿情快速發(fā)酵及廣泛傳播。如去年的“8·27”昆山持刀砍人案、高鐵乘客“霸座”事件中短視頻平臺(tái)的影響力非常大。網(wǎng)絡(luò)媒體、社交媒體和自媒體等新型話語(yǔ)主體的活躍影響了議程設(shè)置主體的構(gòu)成,議程設(shè)置主體的多元化又進(jìn)一步重構(gòu)了輿論引導(dǎo)的格局。實(shí)踐證明,新媒體環(huán)境中政府、媒體及官方機(jī)構(gòu)的議程設(shè)置在突發(fā)事件、群體性事件、公共危機(jī)中依然發(fā)揮著強(qiáng)有力的正面作用。據(jù)統(tǒng)計(jì),在政府響應(yīng)的400起社會(huì)輿情事件中,借助政務(wù)新媒體作為信息回應(yīng)渠道的41%,成為輿情響應(yīng)與信息互動(dòng)的主要陣地[6]。機(jī)器寫作與算法推送技術(shù)的應(yīng)用,有利于確保官方機(jī)構(gòu)和主流媒體在輿論引導(dǎo)工作中實(shí)現(xiàn)快速反饋、靈活交互、精準(zhǔn)匹配的議程設(shè)置。

    在信息總量大、變化速度快的互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)面前,機(jī)器寫作通過準(zhǔn)確、快速的數(shù)據(jù)抓取和處理,能夠充分滿足移動(dòng)閱讀環(huán)境下受眾對(duì)信息內(nèi)容的即時(shí)性需求。利用機(jī)器寫作技術(shù)快速、精確處理龐大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),對(duì)傳統(tǒng)媒體原本就很完整、成熟的采編、寫作系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,既能夠加快內(nèi)容生產(chǎn)的速度,配合信息發(fā)布的時(shí)效性,又能夠幫助官方機(jī)構(gòu)和主流媒體針對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)各自的內(nèi)容呈現(xiàn)形式,配合不同的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體進(jìn)行與其閱讀興趣相符的內(nèi)容生產(chǎn)。

    算法推送技術(shù)能夠通過用戶反饋的瀏覽、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)贊等數(shù)據(jù)完成對(duì)“用戶興趣”的畫像,并依據(jù)上述“畫像”對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)的內(nèi)容推送。從某種程度上說,算法推送技術(shù)決定了用戶接收信息的內(nèi)容和形式,從而影響著用戶對(duì)特定議題的認(rèn)知與態(tài)度。換言之,這項(xiàng)技術(shù)本身就帶有議程設(shè)置的屬性。算法推送技術(shù)在實(shí)踐中一直面臨著營(yíng)造回音室效應(yīng)的質(zhì)疑,轉(zhuǎn)換技術(shù)使用思路,將這一技術(shù)應(yīng)用于輿論引導(dǎo),反而可以通過在技術(shù)使用環(huán)節(jié)中人工干預(yù)的加入,打破片面基于用戶興趣的信息供給而形成的信息繭房。利用算法推送技術(shù)進(jìn)行議程設(shè)置,根據(jù)用戶的習(xí)慣和偏好,完成內(nèi)容精準(zhǔn)推送,有利于強(qiáng)化內(nèi)容傳播的針對(duì)性,促進(jìn)信息的有效傳播。

    面對(duì)信息快速傳播、網(wǎng)民實(shí)時(shí)互動(dòng)的輿論環(huán)境,輿論引導(dǎo)工作也應(yīng)在及時(shí)性、差異化、互動(dòng)性層面做出相應(yīng)調(diào)整,從“單向設(shè)置媒體議程”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)回應(yīng)公眾議程”,從“表層情緒控制”轉(zhuǎn)向“潛在情緒引導(dǎo)”,從“運(yùn)動(dòng)式意見治理”轉(zhuǎn)向“對(duì)話式凝聚共識(shí)”[7]。在已經(jīng)搭建好政務(wù)新媒體平臺(tái)的前提下,人工智能技術(shù)的引入有利于改進(jìn)內(nèi)容生產(chǎn)及分發(fā)模式,并有針對(duì)性地展開引導(dǎo)輿論,組織網(wǎng)民之間和網(wǎng)民與政府、官媒及其他官方機(jī)構(gòu)之間理性、有序、良性的互動(dòng)。

    人工智能技術(shù)在提升輿論引導(dǎo)能力的同時(shí),也對(duì)這項(xiàng)工作提出了更高要求。從革新輿論引導(dǎo)形式的角度看,技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用誠(chéng)然令人欣喜,然而也應(yīng)該看到這項(xiàng)技術(shù)本身存在的弊端。目前,人工智能技術(shù)的發(fā)展尚處于“弱人工智能”階段,內(nèi)容的生產(chǎn)、分發(fā)等各個(gè)環(huán)節(jié)的人工智能技術(shù)應(yīng)用大都還是依賴互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)性功能。在實(shí)際應(yīng)用過程中,除了不法分子開發(fā)惡意誤導(dǎo)輿論的“機(jī)器人水軍”之外,即便在良性應(yīng)用的情況下,人工智能技術(shù)本身也引發(fā)了諸如回音室效應(yīng)、隱私侵犯、技術(shù)透明度等倫理問題與爭(zhēng)議。因此,在利用人工智能技術(shù)提升輿論引導(dǎo)能力的同時(shí),也應(yīng)結(jié)合智能時(shí)代的特點(diǎn),塑造正確的信息價(jià)值觀,加強(qiáng)在人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中的人工干預(yù),發(fā)揮“把關(guān)人”的作用,全面篩選并及時(shí)刪除不實(shí)信息,優(yōu)先推送有質(zhì)量的權(quán)威信息、深度報(bào)道,矯正人工智能技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的負(fù)面效應(yīng),全面優(yōu)化輿論引導(dǎo)工作。

    【注釋】

    [1]李丹珉,謝耘耕,李靜.人工智能時(shí)代新技術(shù)對(duì)輿論生態(tài)的影響及治理研究[J].新媒體與社會(huì),2018(03):37-49.

    [2]林育曼,黃佳丹,饒浩.基于CSSC I的國(guó)內(nèi)輿情應(yīng)對(duì)策略研究可視化分析[J].傳媒,2019(01):85-88.

    [3]劉鵬飛.從近年案例看輿情引導(dǎo)規(guī)律[J].新聞與寫作,2017(03):9-12.

    [4]唐皇鳳,陶建武.大數(shù)據(jù)時(shí)代的中國(guó)國(guó)家治理能力建設(shè)[J].探索與爭(zhēng)鳴,2014(10):54-58.

    [5]ChenGH,N ikolovS,ShahD.ALatentSourceModelforN onparametricTimeSeriesC lassification[J].AdvancesinNeuralInfor mationProcessingSystems,2013:1088-1096.

    [6]劉鵬飛.從近年案例看輿情引導(dǎo)規(guī)律[J].新聞與寫作,2017(03):9-12.

    [7]張志安,曹艷輝.大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)輿論與國(guó)家治理[J].社會(huì)科學(xué),2016(08):3-12.

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