社會輿情互聯網信息數據的智能化處理

袁曉曦 武漢軟件工程職業學院

一、人工智能的概述

人工智能是模擬人的智能思維理論，對其進行延伸和擴展，借助于智能機器做到與人類智能相似的機器反應和操作。人工智能技術被廣泛應用于機器人、語音識別、圖像識別等眾多識別系統以及各類專家系統，目前廣泛應用與人們的生產生活、國防軍事、金融、民生等各個領域。人工智能正在潛移默化地改變著我們的生活習慣，他的應用領域正隨著技術的發展不斷擴大，他給人類帶來的科技產品也將會成為人類智慧的一部分。

二、社會輿情與互聯網信息數據

輿情其實就是輿論情況的簡稱，在社會生活中，大眾群體圍繞各類社會事件的發展變化，各行各業的民眾（其中有社會管理者及其他各類身份的民眾），站在各自立場，持有不一樣的三觀取向和不同的社會態度，對社會中發生的千萬不同的現象、環境和事件會呈現出不同的信念、態度、意見和情緒。

傳統的社會輿情一般只是人們街頭巷尾的日常議論之中，傳播途徑窄，傳播時限較短，影響較小。而隨著互聯網的發展，人們往往習慣在網絡上去發表自己的觀點。信息社會下的輿情的發表門檻低、信息規模卻相當龐大，信息的發布渠道廣，傳播迅速快，參與的群體大。也正是由于網絡信息的發布經濟成本和社會成本都較低，信息的提供者、傳播者和閱讀者大量參與其中，也往往造成了虛假信息、錯誤信息、誤導信息的大量傳播，最后很多信息大眾看見的不是事件本身也不是真相而是有心人想讓我們看見的“真相”。信息網絡這個“虛擬社會”的信息數據，與大眾在真實社會中的信息數據也產生了極大的差別。

（一）社會輿情在互聯網信息上的特點

自由性。由于互聯網是不設門檻完全對所有民眾開放的，它在拓展了所有人的公共空間同時，也給了所有人有機會成為網絡信息的提供者和傳播者。每個人都有瀏覽信息的自由，這些閱讀者對自己感興趣的話題都可以來發表意見，大部分情況下這些言論反映出自民眾的當前情緒狀態。

多元性。而互聯網的話題涉獵是及其寬泛的；從輿情反應出的話題來看，涉及各行各業，政治、經濟、文化、軍事、外交以及普通民眾生活都有涉及。

偏差性。正是由于網絡信息傳播的受眾面很廣，所有受各種主客觀因素的影響也會很嚴重，有時候出現的一些網絡言論會缺乏理性觀念，充斥著感性和情緒，有些人將互聯網作為發泄自己情緒的地方，還有人甚至利用網絡信息的傳播形成毒黑產業鏈，通過控制人頭和利用職業化雇傭大批職業者參與其中。將網絡信息的傳播做成毒害民眾，干擾正常社會輿論信息，最終發展成為有害的社會輿論。

（二）網絡信息的監測

當網絡媒體成為一種新的信息傳播方法，深入到大家的生活工作中時，各行各業也都對網絡信息的發布和搜集給出了特別的關注。無論是關系國計民生的重大事件，還是關系各行各業的法規影響，抑或是部門相關的大事小情，這些和各自有關的信息都會經過網絡的傳播，立刻形成廣泛的閱讀和討論圈，也就會馬上形成網上輿論，進而產生巨大的輿論壓力。

大家發現，我們不僅需要利用網絡載體去發布信息，寄希望獲得迅速和廣泛的關注；也需要對監控體系和系統的輿情進行快速的反應和有效的處理，而這些都需要一個行之有效的輿情監控系統。而輿情的監控不僅是需要獲得大家對事件和部門的看法觀點和態度，更需要的是對相關信息的有效甄別處理；需要從海量信息中找到有效信息，剔除無用信息，警示出黑毒產業帶動的有害信息，及時進行預警。

三、網絡輿情的智能化處理

首先在對信息處理之情，是對信息的有效采集，最突出的就是熱點識別功能。在信息采集過程中，先根據轉載量、評論數量、回復量、危機程度等參數，識別出該時間段內的熱點事件，對采集的數據進行初步清洗。

緊跟著在采集到的數據中，對信息的觀點、主旨進行智能化傾向性分析并對其進行傾向性與趁勢分析。跟蹤所有信息的各項指標：信息來源、轉載量、轉載地址、地域分布、信息發布者等相關信息元素。通過智能學習，提供分析依據，從而對熱點事件的進一步發展趨勢進行預測。

利用圖表等功能展示經過清洗的數據中，監控到的詞匯和時間的分布關系，從而得出階段性的分析。最后通過智能機器學習，通過大數據分析及對比，將得出的輿情數據進行分類，列出公眾觀點、相關閱讀人員地區及時間，找出其中黑公關產業人員輸出信息、地點信息、時間信息以及使用的賬號等。通過輿情分析引擎處理后的結果生成報告，并能根據指定條件對熱點話題、傾向性，進行預警提示，并支持相關條件進行二次查詢，以保證瀏覽信息的具體內容，最后提供決策報告。

四、總結

面對各種突如其來的輿情，各行各業到底應該如何應對，在保持良好初心的同時，我們還應該警惕黑產業鏈給社會帶來的各種動蕩和不安全因素，在通過網絡搜集大眾對各類事件真實觀點的同時，也應該甄別職黑公司在網上發布的各種不良信息，通過智能分析機器學習，精準發現各類煽動大眾對立的輿情鏈條，是有非常大的社會和經濟作用，并能更好保護青少年健康上網。