大數據時代網絡涉軍輿情分析研判的幾點思考

楊曉明

摘 要：大數據時代，信息與數據急速擴張，成指數增長的網頁和用戶使得網絡成為當之無愧的頭號信息集散地、輿論放大器、涉軍事件發生地。習主席指出，要把網上輿論工作作為宣傳思想工作的重中之重來抓。正確引導涉軍輿情，事關黨的執政地位和國家政權穩定，我們必須加強網絡涉軍輿情研究，增強應對處置的針對性和實效性。

關鍵詞：大數據時代 涉軍輿情

大數據時代，信息與數據急速擴張。2018年初，中國互聯網絡中心（CNNIC）發布第41次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示：截至2017年12月，我國網民規模達7.72億，互聯網普及率為55.8%，人均周上網27個小時。我國擁有網站約533萬個，各類博客3.2億個，微信用戶數突破10億[1]。成指數增長的網頁和用戶使得網絡成為當之無愧的頭號信息集散地、輿論放大器、涉軍事件發生地。未來，對數據的占有和控制，必將成為繼陸權、海權、空權之后的另一種國家核心資產。因此，只有正視大數據時代帶來的革命性影響，主動應對新的發展機遇和挑戰，不斷完善輿情信息加工、分析、提煉的深度和效率，熟練掌握數據抓取能力與輿情解讀能力，才能盡早發現熱點話題和涉軍突發事件，為我軍輿情引導提供更加有效的應對策略。

一、當前開展涉軍輿情分析存在的矛盾問題

一是缺乏大數據思維，關注重視不夠。近年來，盡管國家對涉軍輿情工作重要性認識有所提升，建立輿情監測中心、網絡監控平臺，但由于軍隊特殊性質，不少同志對網絡輿論的巨大效應感知不深，對借助大數據時代信息傳播的全時空、多元化、裂變性特征有效開展輿情信息管控、預測輿情走向、輔助決策和判斷意識不強。對于網絡涉軍輿情發展成為突發公共事件的認識不足，面對突如其來的大量信息數據不明就里、不知所措、不敢作為，錯失分析研判的黃金時間；有的重視程度高，但缺乏讓數據活起來、信息連起來、成果用起來的大數據研判分析思維體系，對輿情信息監管預警處置不力，造成危機事件處置被動。

二是分析機制不健全，重定性輕定量。大數據時代網絡涉軍輿情具有豐富性、海量性、復雜性、虛擬性、隱蔽性、發散性等特點，對其理解和把握越來越需要科學、精準、可信的方法。目前，國家在應對網絡輿論危機問題上，缺乏完善的發現、分析、研判、處置負面涉軍輿情信息的有效機制，造成在網絡涉軍輿情的收集分析、檢測研判和危機管理中尚處于粗放式階段，分析問題過于片面，缺乏扎實科學、直觀量化的數據基礎，輿情分析的準確性難以進一步提高，難以全面反映特定時間地域網絡涉軍輿情的發生、發展及

趨勢。

三是基礎數據庫薄弱，信息利用率低。目前我國互聯網輿情信息監管尚處于起步階段，輿情信息數據庫、關聯領域數據庫等各種基礎數據庫不健全，數據庫、監測軟件和用戶界面之間處于“孤島”狀態，各級輿情監測機構沒有專門的數據管理、分析部門和專業分析團隊，缺乏信息時代的數據挖掘能力。導致輿情產生散布初期監測困難不易搶得先機占據主動、輿情信息紛繁多元不易掌握關鍵議題、輿情形態錯綜復雜不易建立分析研判模型。

二、創新大數據思維下的涉軍輿情分析研判方法

一是基于網絡涉軍輿情孕育期的隱性輿情挖掘。網絡涉軍輿情孕育期輿情待發而未發，大規模的碎片化信息鋪天蓋地，民眾難辨真偽，饑不擇食地接受并傳播。此時需通過隱性挖掘對網絡中大量數據信息進行不間斷的動態監測、度量采集，辨別篩除虛假內容，確認苗頭性信息，與以往類似輿情進行比對，及時做出等級預報。首先要建立科學的輿情指標體系。采取預先設定的方式，將涉軍輿情與預先設定的敏感類型、敏感事件進行匹配，使其得以及時發現。其次要建立網絡涉軍輿情數據庫。當網民關注涉軍事件而去瀏覽或搜索相關信息時，通過分析網站服務器端產生的瀏覽日志和搜索日志，摸清用戶及其關注點，建立針對性的輿情數據庫。再次要完善輿情搜集、研判機制。分析輿情數據庫，統計分析網民的關注點及其熱度，對一段時間內某個社會事件相關信息進行篩查，追蹤網民關注點和變化過程。

二是基于網絡涉軍輿情爆發期的全面數據采集。大數據時代網絡涉軍輿情的信息傳播渠道、內容和方式均呈現多元化，極易導致信息失真泛濫。面對混雜的輿情信息數據，我們需要將不同領域數據全面采集，綜合運用大規模文本職能挖掘、信息類別統計、輿情信息定量化分析等技術，實現對海量輿情信息的準確分析和高效管理。

三是基于網絡涉軍輿情演進期的特征關聯發現。這一階段真相的澄清和應對措施的到位，涉軍輿情穩定成型。管理這一階段的網絡涉軍輿情，必須強調大數據的關聯性，發展和利用好數據資源，充分反映信息爆發背景下的數據處理與應用需求。要建立好“中心度”評價指標[2]，通過分析輿情主體之間的發帖、轉帖、評論等數據，如果一個輿情主體的原創帖文在一定時間內被轉發和評論的數量越多，則他的點度中心度越高，那么他就是意見領袖；如果一個主體的轉發貼文在一定時間內被再次轉發和評論的數量越多，則他的中間中心度就越高，那么他就是傳播信息的橋梁。通過這些數據，就可以判斷哪些人構成了相對較強、直接或發展積極的小團體，進而分辨這些核心團體在輿情發展中積極或消極影響，讓正面的輿情引導更加有的放矢。

四是基于網絡涉軍輿情消退期的數據整理轉化。隨著相關部門的介入，事件進入解決軌道，人們對相關事件的關注度趨向穩定，輿論熱度也逐漸回歸平衡狀態。在這一階段，主要采集的數據應包括兩個方面：一是對當前部隊建設和工作造成的影響；二是對于部隊形象和聲譽造成的影響及將會產生的后續無形損失評估。通過對上述數據的全面分析，為規避同類型風險再次發生提供政策制定決策依據。首先，數據轉化整理承擔著對此次事件應對全過程進行反饋的任務。其次，要為涉軍輿情的應對提供寶貴經驗教訓。最后，由數據產生的相關結果可以作為案例教育官兵，提高他們的危機意識和涉軍輿情事件的應對能力。

參考文獻：

[1] 中國互聯網絡信息中心.第41次中國互聯網絡發展狀況統計報告.中國互聯網絡信息中心，2018.

[2] 仇晶，廖樂健.網絡輿情與網絡文化安全預警技術研究[J].信息網絡安全，2008（06）.