大數據時代的社會輿情治理：何以可能與何以可為

王仕勇

摘 要：社會輿情處于大數據時代，話語表達及其治理呈現出復雜的局面。網絡技術讓輿情生成與表達數字化;讓輿情快速廣泛傳播，實現信息互動與共享、關系建立與拓展、情緒傳播與感染;使輿情表現形式多元化、參與主體多元化、輿論發展方向模糊化。大數據技術使計算機處理海量信息成為可能，原來沉寂、孤立、分散的原子式存在的數據，能夠發聲，這是社會輿情治理面臨的重要機遇。大數據技術可以拓展社會輿情治理領域，提高社會輿情治理能力，豐富社會輿情治理手段。如何滿足人們對更全面、更有價值的數據信息的追求，如何讓數據“發聲”，是大數據背景下社會輿情治理面臨的挑戰，這種挑戰包括思維及數據的有效整合、挖掘利用與信息安全等。

關鍵詞：大數據;社會輿情;社會治理;網絡社會;鏡像世界

基金項目：國家社會科學基金項目“網絡圈群輿情共振現象的發生機制及治理研究”（20BSH152）。

[中圖分類號] D669 [文章編號] 1673-0186（2021）012-0084-012

[文獻標識碼] A? ? ? [DOI編碼] 10.19631/j.cnki.css.2021.012.007

正如舍恩伯格所說，“大數據開啟了一次重大的時代轉型”，“大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式”[1]，隨著網絡新技術對傳統輿論格局的根本性變革影響，網絡虛擬空間與現實生活空間的邊界日益模糊，社會輿情的治理已經很難用網絡虛擬治理或現實社會治理簡單進行劃界。面對信息過載，人們開始運用新的思維方式審視這些龐大的數據信息。

社會輿情，一般指一定時期和范圍人們對社會現實的主觀反應，表現為思想、心理、情緒等。在大數據時代，無論是思想還是心理，抑或意見、情緒等，都因無處不在、無時不在的網絡化影響變成了數據信息，社會輿情大多都變成了網絡輿情。今天，我們說社會輿情治理，很大程度上指向了網絡輿情治理。社會輿情處于大數據時代，話語表達及其治理呈現出復雜的局面。

一、社會輿情：數字技術的強大魔力

網絡（尤其是媒體平臺）自是今天公眾表達訴求的重要載體和渠道。因而網絡輿情成為社會輿情的重要組成部分。傳統社會輿情，我們通過街巷、廣場去觀察捕捉，通過民意調查、問卷抽樣、訪談等方式去感知獲取。在大數據技術背景下，社會輿情的呈現展示出與傳統媒體占主導地位時代不一樣的場景。

（一）生成與表達：網絡技術讓輿情數字化傳播

網絡已經成為當今社會得以組織、協同和互動的重要媒介。今天，遠程學習、網絡購物、微信朋友圈、二維碼支付等，都依靠數字技術。作為人們態度、意見、情緒或看法表露的輿情，也越來越依靠數字化技術進行傳播。現實社會中，人們對于具體社會現象或社會問題的議論及觀點很容易上傳到網絡，網絡上的討論或看法也會很快向現實社會傳播，這種基于數字流動技術的傳播，已成為新媒體時代的常態。中國人民大學陳力丹教授認為輿論包括顯輿論、潛輿論和行為輿論等。在大數據時代，這些輿論的形態都被打上了數字的烙印。

顯輿論：言語表達數字化。在網絡空間，借助鍵盤、虛擬鍵盤、投影鍵盤、手寫板錄入、語音識別錄入、手勢識別錄入等方式，所有的言語表達都變成了可以被電腦識別和記憶的數字文本。在今天這個數字化社會里，無論是文字處理器、短信，還是微信之類的社交網絡，數字化工具的輸入功能讓我們快捷地處理文本，使我們的言語表達不再瞬間即逝，具備了顯示、記憶、存儲、傳播等多種功能。當文本不再只以書本形式存在，還可以以數字版本形式存在時，這意味著經由現代數字處理技術后的言語表達留下了痕跡。

潛輿論：情緒表達數字化。潛輿論，本是一種不易捕捉、較為零碎含糊的情緒。由于人的內心深不可測、瞬息萬變，在互聯網出現以前，要對潛輿論進行定量或定性的描述是比較困難的。網絡傳播技術的出現，讓情緒的描述變成現實。“因為互聯網產品基于計算機代碼，從理論上來說，無論什么形態的信息都可以還原量化。”[2]在互聯網上，網民的言論不僅可以被記載，而且可以把只言片語間蘊藏的情緒變成確切的可討論的對象。這些情緒，可能是宣泄，可能是零星的討論中的態度，均變得可查可考，我們可以從“贊成”“反對” “批評”“困惑”“憤怒”等情緒中，看到一種被延遲被擴散的意見形態。互聯網還為我們開發了各種各樣的表情符、表情包，還有“囧”“槑”等生僻文字，以及各式各樣的網絡新詞，這些都成為網民情緒表達的替代符號。

行為輿論：行為表達數字化。行為輿論，指的是人們在一定合意的基礎上采取的行動，是“輿論在精神領域實現改造社會的現實延伸”[2]。在現實社會中，行為輿論表現為抗議、游行、示威等。在網絡社會，網絡聚集形成的群體性事件，網絡圍觀、網絡話語抗爭都可視為一種行動。網民以“發帖、灌水、加精、置頂”等方式對公共部門和公職人員“涉腐”“涉富”“涉權”等問題進行集中炮轟，草根網民在互聯網上刮起群體性的問責狂潮，均屬于行動輿論。日常社會的行為輿論往往隨著事件的發生、發展、高潮、結束而演繹，要回溯這些行為輿論，只能依靠當事人、旁觀者、目擊者的共同回憶還原。在互聯網虛擬場域中，行動輿論已經被數字化，我們可以利用Cookie技術、爬蟲技術等，搜集、匯總、還原互聯網上行動輿論從萌發到散場的軌跡，可以找到軌跡發展的時間路徑，找到高潮的時間節點和形成高潮的緣由。不僅如此，我們還可以從網絡上的行動輿論的影響范圍，勾勒出一個事件的行為效果。

（二）喧囂的氛圍：網絡技術讓輿情快速廣泛傳播

社會學家認為，人際關系網中的節點是一小群一小群地聚集在一起的。六度分隔理論認為，和任何一個陌生人的聯系最多只需要通過五個中間人。今天的輿情信息傳播，把單個行動的主體連接起來，實現了輿情的社會性傳播，即關系傳播和情感傳播。這種傳播，導致互聯網成了一個信息混雜、輿論喧囂的陣地。

社會輿情的信息互動與共享。社會輿情本質上是信息，網絡輿情本質上是數字化的信息。社會輿情疊加網絡技術，使信息的互動與共享成為傳播的基本特點。在網絡上，信息的生產與傳播變得非常容易，傳播者與受傳者的界限被完全打破，無論哪個國家或地域，只要有可以與互聯網相連接的計算機，信息便可以跨越地理區隔，實現互聯互通。有了網絡連接，受眾成為信息的傳播者，可以借助郵件、BBS等交互工具，實現即時反饋;文字、圖片、音頻、視頻等信息，依靠數字技術實現綜合信息傳播，二進制元編碼解決了不同形態的信息交換、分配與存儲問題，實現了用戶之間的無障礙交流。

社會輿情的關系建立與拓展。齊美爾認為，網絡中的行動者，不僅僅是一個點，而且是復雜的網絡關系[3]。社會網絡分析就是研究行動者及其之間關系以及他們之間的相互影響。也就是說，一個行動者的社會網絡，就是其人際關系網和與其有交往互動關系的所有人形成的集合。在網絡中，每個網民都有自己的社會網絡，如網絡郵箱中每一個聯系對象，論壇中的交流對象、SNS中的好友、微博中的關注對象及“粉絲”、微信中的朋友圈等。社會網絡好比一張地圖，標示出所有與節點相關的連結。這些星羅棋布的節點，可以是個人或組織，社會網絡把各種關系中的人組織串聯起來，這種聯系可能是非常緊密的，如家庭朋友關系，也可能是素不相識的但并不是毫無關聯的產生著瑣碎復雜的聯系。社會性網絡使我們通過熟人的熟人進行社交網絡拓展，將現實中的社交圈子轉移到網絡上，還可以根據自己的愛好拓寬個人社交網絡。

社會輿情的情緒傳播與感染。網絡技術改變了人們情感表達以及經由情感形成的關系。在網絡空間，民眾對一些具有刺激性的社會敏感事件，往往會有明顯的感性表達，比如尖銳的批評、激烈的抱怨或熱情的贊美，如果這種情感表達是適度的，是明智理性的，也會讓其他表達趨于明智或理性;如果這種表達是偏激的，過度情緒化的，則很容易引發盲目從眾行為。《美國科學院院報》發表的研究成果指出，PNAS的研究人員研究了689 003名英語為母語的Facebook用戶，發現社交網絡上普遍存在情緒傳染現象，情緒狀態能通過情緒傳染的過程在人們之間轉移，人們會不知不覺地帶有他人的情緒。網絡中“圍觀”式的社會參與行為，很容易被跟帖者的情緒感染。各大網站開設“我要評論”“我來說兩句”“網友跟帖”留言區，目的是與受眾形成互動，滿足受眾關注與參與心理，這種“圍觀”行為是一種看客式的參與行為，易被簡單化思維主導，易被情緒感染。從某種角度講，這種情緒感染具有儀式動員的特征，會導致相似的情感流動進而形成特定的社群。從個體情緒、群體情緒再到社會情緒傳播，貫穿其中的是情緒表達的流動曲線。勒龐在《烏合之眾：大眾心理研究》中指出：“在群體中，每種感情和行動都有傳染性，其程度足以使個人隨時準備為集體利益犧牲他的個人利益。這是一種與他的天性極為對立的傾向，如果不是成為群體的一員，他很少具備這樣的能力。”[4]

（三）繁雜的數字數據：網絡技術讓輿情呈現新變化

舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中說，“在2007年，所有數據中只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其余全部是數字數據”[1]12。互聯網產生的數字數據，來源于互聯網交易、移動終端、各種網絡設備和傳感器、社交媒體等。繁雜的數字數據，顛覆了我們以往對于輿情的傳統認知。在大數據時代，社會輿情具有了很多新的特征。

一是輿情表現形式多元化。網絡時代的輿情信息，來源于新聞評論、BBS論壇、博客、播客、微博、聚合新聞（RSS）、新聞跟帖及轉帖、網站、平面媒體、微信等，可謂鋪天蓋地。這些信息，由于自身觀察、觀點的局限性，往往差異很大，甚至完全對立。快捷、多元的信息傳播，復制粘貼后無限次傳播的信息，以及被多種形態轉化的信息，都雜陳在網絡上，輿情表現形式的多元也就在情理之中了。不僅如此，音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，多類型的數據信息，仿佛能相互支撐、相互印證，但真正以人工面對的時候，卻很容易讓我們束手無策。

二是參與主體多元化。在互聯網上，有一句經典的表述：“沒有人知道你是一條狗。”輿論主體的匿名性，也即參與主體的多元化，表現得極為明顯。淵博的學者、具有很大影響力的網絡大V、各種職業背景的草根網民，甚至是一個剛剛學會敲鍵盤的小孩，都可能在網上生產信息。對于一個網絡事件，我們幾乎能看到社會各個階層的人參與發聲，表達觀點看法，參與主體的多元化導致信息蘊含價值的多元化。互聯網上，參與主體的多元化導致對社會問題的不同看法。表現在，主要發表負面內容的黑色地帶，發表能代表主流價值觀的紅色地帶，發表思想觀念較為消極、庸俗但不反動內容的灰色地帶，不同的地帶實質上反映出參與主體多元形成的不同思想文化。

三是輿論發展方向模糊化。網絡社會輿情的一個突出特點是輿論發展方向模糊化。輿情從產生到擴散都依賴于互聯網，貼吧、論壇、微博、微信、秒拍等都可能成為輿情的高發地帶，輿情的發源地較為模糊不易把握。由于網絡中布滿了多個節點，這些節點可能是關鍵節點，也可能是弱關系節點，但無論哪一個節點，都可能成為影響輿情走向的節點。即使一個輿情已經發生了，但哪里會產生次生輿情，在什么時候產生次生輿情，次生輿情朝哪個話題方向分岔，也很難預測和把握。同時，網絡上各種信息混雜，議題生成具有自發性，也導致輿論發展方向模糊化。

二、數據可以“發聲”：大數據背景下社會輿情治理的機遇

社會輿情是民情的動態反映，是民意的集中體現，也是現代社會重要的政治資源。在大數據時代，如何利用大數據理念、技術、方法等做好社會輿情治理，是政府必須面對的重大問題。“大數據發展的核心動力來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望”[1]3，由于計算機將模擬數據轉換成用0和1表示的二進制碼，實現了信息的數字化，這為實現數據的數據化奠定了基礎。大數據就是讓萬物數據化，讓計算機處理龐大海量信息成為可能。原來沉寂、孤立、分散的原子式存在的數據，變得能夠發聲，這是社會輿情治理面臨的重要機遇。

（一）“一切皆可量化”：拓展社會輿情治理領域

大數據時代，數據無處不在。道格拉斯提出“萬物皆可量化”，得到了驗證。當我們對社會輿情涉及的所有內容都可以用數據描繪出來，我們就可以對社會輿情擁有跟以往不一樣的深切了解和把握。

一是社會輿情的所有形態數據化。文字、圖片、音頻、視頻等是社會輿情的基本表現形態。對不同形態的海量數據進行采樣、存儲、共享和分析，得到包括文、圖、音、像、表等多源、多元數據，通過對這些數據進行專業化處理，挖掘其潛在價值，實現社會輿情數據化。大數據不僅把所有輿情形態數據化，還實現了微博、微信公眾號、客戶端、視頻、電子報刊等海量數據的整合。這些數據，其實是輿情在萌發、發展、消落過程中的有價值的信息。這就為輿情的研判、處置等提供了量化的依據。

二是社會輿情的地理方位數據化。人類生活80%的信息與地理位置有關。人和事物的地理方位是信息的組成部分。從地理方位我們可以預測或判斷一個輿情事件可能在哪個地理區域發生，可能在哪個地方引發高潮;從地理方位我們可以判斷不同地域的人群因何種原因積極或消極關注某一輿情，以及輿情發展的空間分布及走向。社會輿情變動中的每個參與者都有著自己的行動軌跡，這種行動軌跡在大數據時代借由標準的標記體系和收集記錄的工具，實現地理信息的標準化和量化。在社會輿情運用方面，我們可以通過智能手機的定位功能收集位置信息，可以運用一些應用程序獲取位置信息，可以利用GPS導航裝置、無線路由器的信號強度、汽車上的無線傳感器等收集用戶地理位置數據。我們甚至可以通過數據服務商發現交通擁擠情況，發現一個地方人口的聚集程度。今天，人們往往在不知情的情況下，被收集著地理位置信息，如使用iphone、安卓、微軟手機的人，操作系統其實都在收集地理位置信息。麻省理工學院人類動力學實驗室主任亞歷山大·彭特蘭通過分析每個人去了哪里、見了誰，成功地區分出了感染了流感的人群，而且在感染者知道自己已經患病之前就作出了區分[1]118。地理大數據相當于橋梁，精準的空間位置服務可以實時感知道路擁堵、給城市“治病”、控制人類疫情、改變城市生活質量，甚至助力美國總統選舉[5]。

三是社會輿情關涉的交流溝通行為數據化。社會輿情的數據采集不只是不同輿情形態數據、地理方位數據，更重要的是輿情生成發酵及發展中的人與人之間的信息溝通與交流行為產生的數據。在互聯網上，我們點擊瀏覽、發帖跟帖、查看點贊等網絡行為，其實就是溝通交流行為，這些行為都會留下痕跡。這些痕跡從數據數量的維度來看，構成了社會輿情大數據的重要來源。人具有社會性，人的溝通交流行為產生的數據，是一種社會行為數據。這種行為數據，雖然碎片化，但卻是作為社會輿情主體的人的個性化特征和社會屬性的體現，它折射了網民網絡行為的多樣性和復雜性，是網民作為社會成員的網絡表達，通過這些具有社會意義的數據挖掘，我們可以了解和解釋社會行為與社會心態。

現實社會治理和網絡社會治理是社會輿情治理的兩個領域。在大數據技術產生前，我們要尋找能打通兩個領域治理的橋梁和紐帶是很困難的，因為現實和虛擬社會產生的數據很難實現共享，它們之間要建立聯系、實現意義交換是一件比較困難的事情。當文字、圖片、視頻、音頻、地理方位、溝通交流變成數據，網絡就成為現實的“鏡像”。現實世界和鏡像世界彼此映照和投射，為社會輿情的治理領域從以往單純的現實或網絡治理中解放出來，實現了兩個領域的協調共治。戴維·杰勒恩特在《鏡像世界：或者當軟件將整個宇宙裝到鞋盒里的那天，會發生什么？意味著什么？》一書中，提出隨著計算能力的增強和無所不在的鏈接，人類將用數據流和算法創造出一個真實世界的微縮模型，人類通過對信息的管理，理解和控制世界[6]。因為大數據，我們可以以前所未有的豐富細節與深度，觀察和跟蹤真實世界。因為真實世界在互聯網那里能找到倒影，這個倒影包含了“真實生活中的社會、機構和家庭結構”[7]。

（二）信息超載到精準獲取：提高社會輿情治理能力

美國學者比爾·科瓦奇、湯姆·羅森斯蒂爾在《真相：信息超載時代如何知道該相信什么》一書中提出，我們處在一個用戶主導的新媒體時代，“我們會比以往獲得更多信息，同時也更容易困惑;我們會更容易看見真相，同時真相也更難獲得”[8]，這是我們面臨的信息超載的現實。大數據為解決信息超載的困惑找到了一把科學的鑰匙，實現了信息的精準獲取和真相的科學發現。大數據為我們提高社會輿情治理能力提供了新的機遇。

大數據技術可幫助實現突發事件事前預警。輿情事件爆發前，往往會經歷一個苗頭期，只有隨著傳播速度加快、范圍變廣、意見傾向逐漸一致才會形成。因此輿情苗頭期的預警對于輿情事件的處置非常重要。輿情預警包括輿情態勢判斷、預警等級判定和輿情走向研判三個方面的工作。大數據技術可以根據某一主題發布的信息量、回復量和瀏覽量計算網絡輿情參與度，可以根據信息擴散情況計算網絡社會輿情的波及度，可以自動采集處理監測的輿情信息，實現社會輿情監測、預警系統與各類輿情數據終端的無縫鏈接。大數據技術還可以通過對內容敏感性和傳播態勢等的分析，預判輿情等級;可以通過傳播中焦點轉移、觀點變化、輿論場各方力量對比變化，研判輿情走向。

信息采集技術可提高輿情數據搜集效率和范圍。傳統輿情采集，大多只能采取抽樣的方式，這種小數據、小樣本采集分析，往往導致人們對其科學性的懷疑。大數據的一個突出特征是目標永遠是全體數據，拒絕抽樣分析，從龐大的數據中尋找相關關系，尋找關聯，突出效率。大數據采集的海量數據是相互關聯、相互印證的，從而使搜集的信息在時間維度和空間維度上建立了邏輯聯系，使輿情事件的呈現更加客觀。由于決策依據建立在數量龐大的信息基礎上，即使有一些虛假或模糊的信息，也不會影響其真實性和科學性。研究認為，93%的行為是可以預測的，如果將事件數字化、公式化、模型化，其實多么復雜的事件都是有其可以預知的規律可循，事態的發展走向是極易被預測的[9]。

數據存儲和挖掘技術可幫助提高輿情分析、追蹤和研判能力。無論是傳感器采集的數據，還是移動設備、社交媒體上的數據，這些非結構數據的完整存儲，為社會輿情的科學全面分析奠定了基礎。大數據技術可以對某輿情話題在互聯網上是否引起了關注及關注的量級與趨勢進行輿情診斷;可以從輿情傳播路徑，識別傳播的節點尤其是關鍵節點;可以模畫網民情感傾向，提煉網民對某話題的主要態度、關注面與側重點，通過數據實現情感提煉;可以對某一話題的受眾進行畫像，分析人群特點。數據挖掘，指的是對過去的數據進行查詢和遍歷，并找出過去數據之間的潛在聯系，幫助人們從大量的數據中智能、自動抽取出隱含的、事先未知的、具有潛在價值的知識大數據[10]。大數據挖掘，往往按照輿情信息的主題進行，采取對信息進行分組聚類的方式，把相似的記錄放在一個聚類里，根據發布信息的IP地址、語氣、指向等劃分不同類別。比如針對特定的時間維度和空間維度，依據數據積累的歷史經驗進行輿情診斷;利用預測模型、機器學習等技術，比對歷史數據對未來或不確定的輿情事件進行預測評估。利用大數據可進行輿情態勢和影響的研判。我們可通過技術手段，分析輿情觀點的影響程度和人群，判斷輿情趨勢;我們可將網站新聞數據、論壇數據、博客數據、微博數據進行比對，分析不同輿情熱點在不同職業、不同地域、不同年齡段、不同人群中的傳播情況，為進行輿論引導提供科學依據。美國中央情報局通過抓取海量數據來追蹤恐怖分子和監控社會情緒，首席技術官格斯·漢特稱，在“阿拉伯之春”中，大數據分析可以了解多少人和哪些人正在從溫和立場變得更為激進，并“算出”誰可能會采取對某些人有害的行動[8]。

（三）從靜態收集到動態跟蹤：豐富社會輿情治理手段

變動的時間產生變動的信息，要收集變動的信息，沒有大數據技術是很難的，因此要找到合適的社會輿情治理手段也是比較困難的。一旦世界被數據化，只要具備數據分析工具和必需的設備，我們就可以更快更大規模地處理數據，進行社會輿情的科學治理了。

第一，大數據技術促進信息公開，防止謠言滋生和傳播。網絡為謠言的滋生與傳播提供了新的土壤，同時大數據技術又為謠言的識別與遏止提供了手段。重要信息的缺失容易導致謠言產生。大數據技術，可以通過敏感詞匯的辨別判斷和建立算法模型提取謠言的屬性及傳播特性，把辟謠信息定向推送給受眾，及時遏止謠言傳播。2018年8月，中國互聯網聯合辟謠平臺整合全國40余家辟謠平臺3萬余條數據，構建了對網絡謠言“聯動發現、聯動處置、聯動辟謠”的工作模式，實現對網絡謠言“清存量、控增量、斷傳播”。

第二，大數據技術重構政府輿論主動權。利用大數據技術科學監測、分析并正確引導輿情，是創新社會管理、維護社會穩定的一個重要議題。大數據技術，可以幫助政府利用其強大的數據挖掘能力和關聯分析能力，整合不同輿情形態和不同渠道的輿情，挖掘發現輿情同民意間的內在聯系，有序推進輿情管理。同時，政府還可以憑借數據資源和整合能力優勢，聯合有關輿情信息生產部門或平臺，建立不同類別的輿情大數據管理共享系統，實現及時把握和跟蹤輿情動態，推動輿情治理創新。

第三，大數據技術可增強輿情引導效度。信息數據的海量性、動態性、無序性與人們關注時間及關注能力的有限性構成了輿情管理的基本矛盾。大數據技術可以梳理出復雜零亂信息之間的價值聯系，可以勾勒出輿情信息之間的傳播鏈條，把看似偶然的輿情信息甚至是突發事件輿情信息的必然性找尋出來，避免社會輿情管理的“盲人摸象”效應，增強輿情引導效度。大數據技術可以對海量信息重構，使輿情管理從片面化走向立體化、縱深化，使輿情引導從主體的單一化走向協同化全局化，避免傳統輿情引導中由于數據庫資源的缺乏與各自為政導致的引導片面與偏頗。在引導的路徑和方法上，大數據更加注重從信息的社會聯絡和人的社會交往中發現重點，關注焦點，使輿情引導更加科學。例如，利用獨有的分布式網絡技術的“微輿情”，可以實現對互聯網上輿情相關數據源的完整采集，通過中文智能分詞、自然語言處理、正負面研判等大數據處理技術，發現涉及用戶的輿情信息，及時通過手機客戶端、電子郵件、私信等方式進行報警。這就是大數據時代輿情引導效度的體現。

第四，大數據促進社會輿情治理協同聯動。大數據技術產生之前，政府作為社會輿情治理主體，在工作中扮演了全能、全責的形象。大數據技術要求政府各部門、相關企業或組織之間信息系統、數據系統互聯互通，要求各自應用軟件兼容和用戶界面一致，解決各自為政、互設壁壘的問題，解決數據孤島問題，實現共存共享。大數據技術要求社會輿情治理從單中心治理走向多中心治理，實現輿情數據快速匯集、交流互通和高效利用，實現輿情管理內容從預警到決策環節環環相扣。

三、如何讓數據“發聲”：大數據背景下社會輿情治理的挑戰

大數據技術對輿情治理產生了革命性影響。探尋數據之間的內在關聯性，讓數據為社會輿情有效治理提供可能與創新路徑，即讓數據“發聲”非常重要。在數據規模最大的中國，如何滿足人們對更全面、更有價值的數據信息的追求，如何讓數據“發聲”，是大數據背景下社會輿情治理面臨的挑戰。

（一）社會輿情治理思維轉變面臨挑戰

大數據時代，我們面臨的不再是隨機樣本，而是全體數據;我們不可能做到精確，因為我們不得不接受混亂;我們很難準確挖掘出信息之間的因果關系，因為大數據更多告訴我們哪些信息是密切相關的。這就是我們面臨的社會輿情治理思維挑戰。

一是從隨機樣本到海量數據的挑戰。以隨機抽樣的方式獲取和處理小量數據，以部分代替或者推測整體，是傳統數據搜集與處理的方式。這種方式，由于數據采集過程中的人為偏差、數據樣本的精確性、數據量小等問題，會造成部分偏差。網站、App、感應設備等新型數據源能提供更全面的數據，系統日志采集、網絡爬蟲或網站公開API等方式，是典型的大數據時代獲取海量數據的方式，這將大大降低全體數據獲取的成本。聚類分析、可視化分析、關聯性規則、預測性分析、深度學習、數據挖掘等，提升了數據處理和分析效率。大數據時代的數據樣本，已經無限接近于總體。從隨機抽樣向海量數據轉變，從以隨機樣本代表整體向全體數據研究轉變。在輿情治理方面，必須面對這一新的轉變和挑戰，因為海量數據意味著輿情信息更難以掌握，輿情會更加復雜多變，要求我們輿情監測的手段和方法必須適應大數據技術。

二是從絕對精確到接受混雜的挑戰。大數據時代，隨著數據采集方式和處理方式的發展，人們對容錯規則放寬，越來越多的數據要求我們接受混雜現實。數據量的增加，可能會造成部分錯誤數據進入數據庫或數據集，從而使得原有數據發生混亂。大量結構化與非結構化的數據交織在一起，呈現一種混雜的態勢。這意味著人們不得不接受數據不精確，不得不尋求更多數據背后更多的價值意義。混雜的數據意味著可能存在虛假的輿情信息。大數據并不是絕對客觀的，它依賴于運用大數據的人的價值取向，一旦被別有用心的政治力量或經濟力量操縱，這種表面運用大數據處理輿情信息的結果，極有可能炮制出“偽輿情”，放大 “雜音”或“噪音”。

三是從關注因果關系到關注相關關系的挑戰。小數據時代，輿情數據信息量少，事物間的因果關系相對好找。大數據時代，數據規模不斷擴大，更新速度不斷加快，人們無法考量數據之間的因果關系。大數據技術開始注重相關關系。對相關關系的研究并不意味著將放棄或拋棄因果關系，相反相關關系可以作為因果關系的基礎。相關關系對現象表面、淺層的規律探索，通過對可能相關的事物研究，在此基礎上，可進行因果關系的分析。這種從關注因果關系到關注相關關系的轉變，要求社會輿情治理從傳統的“滅火式”管理走向“防火式”治理，要求從以前形成輿情危機開始發布信息、引導輿情，轉向在輿情危機形成前進行輿情的關聯分析、級別劃分、聚類分析以及傾向性分析，將輿情危機發生的可能性降到最小。

（二）輿情數據與其他相關數據有效整合的挑戰

大數據技術下的社會輿情預警、監測、處置的科學性建立在數據開放、互聯互享互通的基礎上。如果輿情數據和大數據池里的其他數據不能建立有機聯系或強聯系，那么這些輿情信息就是孤立的。

第一，“輿情信息孤島”問題如何破解？我國是數據規模最大的國家，但這些數據極其分散。在政府層面，網信辦、公安局、人社局、衛生局等政府職能部門都有自己的數據庫、應用軟件，但這些都是各自獨立的體系，就像大海里的島嶼一樣，彼此之間沒有通道或橋梁可以聯系，數據庫之間不能互通互聯;在企業層面，尤其是大型企業，其擁有的數據也存在于不同的數據倉庫中，且這些數據技術互不相同，互設壁壘，不相通約。今天，一個事件的真實性版本很多，相關信息各有價值取向，這使得全面深刻地關注和分析輿情事件會變得越來越困難。因此，必須克服“信息孤島”，運用大數據技術，建立網絡輿情自動分析系統，避免因數據源不全面、數據源缺失造成的重要輿情信息監測缺失，要求政府、企業、社會單位之間的信息系統、數據源統一技術標準，共享輿情數據，實現社會輿情的多元共治。

第二，缺席的“聲音”如何發現？按照陸學藝先生的“十階層理論”，產業工人階層、農業勞動者階層（含農村外出務工人員）、城鄉失業者半失業者階層數量龐大，但囿于網絡硬件與網絡素養限制，他們很難通過網絡訴求自身階層利益。因此，單憑技術體系構筑的大數據平臺仍然無法獲取真正意義上的“全部數據”。要掌握真正的社會“大輿情”，必須把線上線下的數據整合起來，線下數據能彌補一部分社會群體在網絡上缺失的數據，能打撈起“沉沒的聲音”，這樣也才會增強輿情的真實性，更好地體現民意，防止錯誤決策。做到線上線下數據的整合，其實就是把網絡輿情與現實社會動態的深層次關系挖掘出來，實現網絡輿情治理與現實社會治理的有機結合、緊密聯動。

第三，輿情數據可用性低質量的問題如何解決。由于大數據來源渠道多樣，形式多樣，利用爬蟲技術收集到的數據并不能直接運用，還需要進行清洗、甄別及相應的轉換。大數據技術對輿情數據的可用性和質量提出了更高要求。要提高清洗和甄別階段數據的可用性，就必須高度重視大數據預處理階段的工作，要運用SQL腳本和解釋器語言編寫腳本把數據轉化成方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提高數據的有效性。大數據的爆炸性增長，劣質數據的存在將極大降低數據的可用性。據悉，美國企業信息系統中1%～30%的數據存在各種錯誤和誤差，美國醫療信息系統中13.6%～81%的數據不完整或陳舊[12]。在我國，大數據技術剛剛起步，數據的可用性和質量不夠更是我們必須面對的挑戰，這需要政府層面做好相關工作，這就是輿情數據的預處理工作。

（三）社會輿情數據挖掘利用與信息安全的挑戰

智能終端無處不在，網絡傳輸隨處可行，社交網絡頻繁互動，這些都在隨時隨地產生數據，這也為數據挖掘奠定了好的技術基礎。但大數據技術的運用，從國家安全、個人安全的層面上講，也帶來更多安全風險。

首先是社會輿情數據挖掘、利用的權限和范圍。社會輿情數據不僅是海量數據，更是復雜和敏感的數據。在新的技術面前，誰可以挖掘利用，如何挖掘，挖掘利用的范圍邊界在哪里，這些都是我們需要認真謀劃和回答的問題。大數據技術本身無所謂好壞與善惡，但如何使用、誰去使用就涉及數據安全問題了。當前，社會輿情大數據技術的應用，必須解決有法可依的問題，必須建立和完善相關機制。當前，我國的法律條文還不能解決大數據時代背景下的信息安全問題，即使有一些信息安全方面的法律，也基本散落在某些特定行業的管理規定中。同時，大數據時代各類數據的獲取易得性增強，成本很低，越來越多的機構、個人由于運用的目的不一樣，所持的價值理念千差萬別，通過數據挖掘和分析得出的結論也就會不一樣，這會導致社會輿情管理的難度越來越大。“數據經常脫離數據擁有者的控制范圍活躍著，這就對數據需求合規性和用戶授權合規性提出新的要求，包括數據形態和轉移方式的合規性。”[13]唯有建立完善的法律法規體系，才能確保輿情大數據的安全。

其次是數據開放與隱私的邊界。今天，任何網上的痕跡都被記錄，通過這些痕跡找到個人隱私非常容易。大數據時代，每個用戶在網上產生的數據具有累積性和關聯性，即使單點信息沒有暴露隱私，但大數據的關聯和集成技術可以對多點信息進行匯聚處理分析，從而精準鎖定信息，將個人信息全面分析出來。如何在推動數據全面開放、應用和共享的同時，有效地保護公民、企業隱私，實現開放與隱私保護的平衡，是大數據時代的一個重大挑戰。當前，由于大數據安全標準體系不完善不健全，加之隱私保護的技術和法律法規缺失，導致數據開放與隱私保護很難做好協調。同時，無論是大數據標準開源軟件Hadoop，還是大數據依托的數據庫基礎NoSQL，其本身均存在數據安全隱患。這些都增加了個人或單位信息泄露的風險。一些知名網站密碼泄露、系統漏洞導致用戶資料被盜取，個人敏感信息泄露，這些事件警醒我們，加強大數據網絡安全建設勢在必行。

再次是輿情數據開放與政治安全、意識形態安全。“一方面，大數據技術如提燈女神般點亮了人類前行的方向;另一方面，它也似開啟了潘多拉魔盒，放出了反噬人類的萬千魔怪。”[14]大數據時代，信息和數據呈現出指數增長的態勢，一旦這些快速增長的輿情數據被別有用心的人或利益集團控制，就很容易導致謠言快速擴散，風險日益加劇，嚴重影響國家意識形態安全。在網絡空間，以前需要較長時間生成、發展的風險與威脅，在網絡社會只需要極短的時間就可以實現從量變到質變。當前，世界大型數據庫主要分布在歐美等發達國家，這些數據庫自然有著西方價值觀導向，我們在接受這些數據服務的同時，也容易受到西方價值觀念的影響。更大的不安全還在于，在網絡核心技術方面，我們遠遠落后于歐美發達國家，很多依靠進口的軟硬件極易留下嵌入式病毒、隱性通道、可恢復密鑰的密碼等，存在較大的安全漏洞，這就為西方國家利用大數據技術分析敏感數據提供了技術上的通道與便利，極大影響我國意識形態安全[15]。

最后是社會輿情治理與大數據技術理性。“理性是使技術彰顯其現實力量的助推器。技術在人類社會生活大放異彩的背后，其實是理性精神的勝利。”[16]大數據確實為我們進行社會輿情預警、監測、處置提供了技術支撐。但我們不能陷入“技術萬能”的誤區，迷信和依賴數據，要杜絕技術與人文生活之間的分裂。我們要在社會輿情治理中既充分利用大數據技術，又關注數據篩選、分析過程中的對人的尊嚴、價值和命運的關切。人民日報媒體技術股份有限公司總經理葉蓁蓁認為，人類對于優質內容的追求以及媒體對人類的人文關懷是任何技術手段包括大數據和人工智能等都無法替代的[14]。社會輿情治理，必須重構以人為尺度的大數據價值觀。數據始終是冷冰冰的，只有體現了人的尺度才會具有溫度。數據篩選、清洗的過程，實質上應該是去粗取精、價值提取的過程。

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Social public opinion governance in the era of big data：What is possible and what can be done

Wang Shiyong

（College of Literature and Journalism， Chongqing Technology and Business University，Chongqing 400067）

Abstract： In the era of big data， the expression and governance of social public opinion presents a Complicated scenes.Network technology makes public opinion generation and expression digital; it can spread public opinion quickly and widely， to promote information interaction and sharing， relationship building and expansion， emotional transmission and infection; to make public opinion expression form diversified， participants diversified， public opinion development direction blurred. Big data technology makes it possible for computers to process massive amounts of information. The original silent， isolated， scattered and atomic data can be heard， which is an important opportunity for social public opinion governance. Big data technology can expand the field of social public opinion governance， improve the ability of social public opinion governance， and enrich the means of social public opinion governance. How to meet people's pursuit of more comprehensive and valuable data and information， and how to make data "voice" are the challenges faced by social public opinion governance in the context of big data， including thinking， effective data integration， mining and utilization， information security， etc.

Key Words： Big data; social public opinion; social governance; network society; mirror world

（責任編輯：易曉艷）