大數據背景下新媒體輿情優化決策研究

高亞飛，李大賽，康東偉

（河北工程大學 管理工程與商學院，河北 邯鄲 056038）

隨著新媒體的快速發展和互聯網智能終端的普及，數據交互變得更加多樣、方便，大數據技術也涉及到了相關領域，對各個行業的發展和決策起到了關鍵的作用。近年來，利用大數據技術進行輿情監測和分析決策的方法得到了較快的發展，新媒體時代下大數據輿情的分析優化也應運而生。大數據對新媒體輿情的處理，是運用數據采集、數據挖掘、智能化數據分析和深度學習等方法實時監測新媒體平臺數據，例如短視頻、微博、論壇和網頁新聞等信息化平臺，快速、高效和精確地獲取各種平臺的數據、交互信息和信息關注點等有價值的信息，然后從各種信息中有針對性地獲取輿情的發展方向及趨勢，監測輿情的情況和公眾的反應，最后根據歷史數據的對比分析，得到輿情的處理和預測的方式。

1 大數據背景下新媒體輿情的現狀

伴隨信息技術的發展，大數據時代新媒體輿情傳播非常迅速，對應的大數據技術、深度學習和云計算等對輿情的治理和決策起到了強有力的積極作用，具體體現在以下3個方面。

1.1 新媒體輿情監測的全面化和智能化

隨著網絡新媒體時代的快速發展，人們隨時隨地都可以通過媒介傳播自己的聲音、表達自己的觀點，這對信息傳播具有巨大的推動作用，但對于公眾來說，快速、過多和過雜的信息觀點會影響對事物的認知，甚至誤導社會公共意識。針對新媒體數據和傳輸的特性，傳統的輿情數據采集和監測技術已經不能應對復雜多變的數據結構，分析能力也遠遠不夠，更達不到輿情決策的精確性。因此，大數據技術中數據挖掘、深度學習和云計算等技術，能夠解析出輿情信息里面的隱藏內容，拓寬了輿情數據采集的深度，給新媒體輿情的監測帶來了突破。通過先進的信息采集、語義分析和情感判斷等技術，可實現短視頻監測、圖片輿情、評論分析和可視化大屏展示等功能，擴大了輿情監測的范圍，探究輿情傳播中各傳播節點之間的社會網絡關系，多角度地探究用戶數據信息和結構性質，總結出用戶行為的可預測性分析，進而促進新媒體輿情監測的全面化和智能化。

1.2 新媒體輿情研判預測和決策的科學化

新媒體中，用戶交互方便，而且可以根據用戶的愛好與習慣提供針對的信息和專業化的需求，并且不受地域限制，因此每天產生數以億計的數據，而且實時性很高。因此，需要通過大數據技術等方法，對龐大數據信息進行采集、分析和研判，深度挖掘數據之間的相關性，能夠實現網絡輿情的監測和預警，進而能夠精準地對輿情進行研判，作出科學的決策。首先，相關技術人員能夠使用大數據挖掘技術深度采集、研究大量關鍵的數據背后蘊含的輿情價值和數據之間的關聯性，建立網絡輿情預測模型，預判輿情趨勢走向，從而將輿情治理防控提前到輿論爆發階段的初始時間點；其次，通過深度學習、云計算和機器學習等方法，能夠對輿情數據進行信息精減和演變模擬，根據輿情的分類和級別，進行預測和評估；最后，運用認知智能技術，模擬人類對輿情的深度理解和目標，實現輿情演化推理。在基于深度學習的新媒體輿情研判系統中，經過不斷的訓練集訓練而確定基準函數后，通過研判的新媒體輿情的關鍵信息導入預設的系統中，能夠對當前輿情進行模擬和反饋，如果決策效果和實際不一致或者偏差過大，則需要及時調整，為輿情的研判和決策提供科學的方案。

1.3 新媒體輿情引導的精準化和效率化

新媒體和智能設備的快速發展與普及，使得數據傳輸更加無國界化和快捷化，實現萬物互聯的可能，為人們的生活和工作帶來了巨變，可隨時隨地實現遠程辦公、會議和交流等交互與傳播。這些特性也加速了大數據技術對新媒體輿情處理的更新和突破，為適應新媒體數據的多樣化和個性化，在新媒體輿情引導決策中，依托于大數據挖掘技術和深度學習等技術的研判和預測，能夠從海量信息中快速地搜索出熱點話題，大大提高了監測的效率和精準度，從而提高了輿情引導決策的效率。

2 大數據背景下新媒體輿情防控的挑戰

相比傳統媒體，新媒體時代不僅僅是用戶交互，更多呈現的是數據的多元化、瞬變性和難以捕捉等情況，數據的傳播和結構，加大了數據的采集、處理和決策等輿情的管控難度。再加上智能設備的普及，用戶信息發布、上報、反饋和轉發等行為是非常實時、快速的，再加上各種群、微博與論壇等形式的傳播，形成了數據傳輸的爆炸式增長，這樣給輿情的預測、決策等帶來了巨大的挑戰。因此，需要提高和優化大數據輿情的監測、分析、研判和引導的決策應對體系。所以，大數據輿情并不是一個簡單的數據處理問題，如何利用大數據構建科學的大數據輿情體系成為發展大數據輿情的關鍵。那么，大數據背景下新媒體輿情防控面臨的挑戰有以下幾個方面。

2.1 數據的收集與凈化

對數據的收集是整個輿情分析的基礎，然而由于數據量非常龐大，所以首先對數據的爬取和冗余信息的去除是非常必要的。通過對新媒體輿情數據的采集，從新媒體中獲取文字、圖片和視頻中相關輿情信息，然后通過數據挖掘、深度學習等技術對數據進行處理、精減和保存。但是，由于數據的多元化和復雜化，虛假新聞和信息冗余等，很難辨別數據的真偽去凈化，獲取其中的有價值信息。同時，由于新媒體的跨時空性和實時性，所以相關數據采集的及時、高效和精準也是一個挑戰。

2.2 數據的解析與預測

從海量數據中解析輿情的有價值信息，關聯因素等是輿情防控的重要部分之一。通過數據挖掘和深度學習等技術，對文本信息的提取、多余數據的去冗，圖片和音視頻消息的轉化等技術解析出關鍵信息，然后采用序列模式、決策樹分類、神經元網絡、線性回歸和模糊聚類等多種算法，對輿情數據進行預測。在針對新媒體數據的多樣性特征下，快速、精準地分析海量數據是整個輿情研判的重要依據，也是決策優化高效的保障。所以，在對大數據的解析中，如何在多變復雜的數據中深度挖掘數據背后隱藏的會話信息和發展趨勢，加強新變量的關聯分析，獲取輿情關鍵因素，進行針對性的解析和預測，是新媒體時代大數據輿情的重要挑戰。

2.3 趨勢的研判與決策

大數據技術處理輿情數據的目的就是提供有效的研判依據，從而更好地做出最優決策。由于大數據和新媒體已經融入到人們的工作、生活中，雖然目前可以從海量的數據中挖掘和篩選出高質量的信息，從而快速地判斷輿情發展。但是，在信息爆炸時代，新媒體數據中絕大部分屬于非結構化的數據，其大量存在于社交網絡、互聯網和電子商務等領域，這些數據的不確定性表現在高維、多變和強隨機性等方面，給輿情研判和決策帶來了巨大的挑戰。

新媒體具有全方位的數字化、交互性、個性化和超時空性等特點，人們通過智能設備進行信息獲取和交互也非常方便，進而也為大數據背景下的數據處理迎來了挑戰，所以做好大數據背景下新媒體的輿情，需要監測、分析、研判和引導到處置的決策等能力，才能對輿情進行更好的防控和決策，做到科學、智能的應對方法。

3 大數據技術在新媒體輿情優化決策中的應用

互聯網和新媒體的普及，在大數據技術發展中，為更全面、更及時和更客觀地搜集社情民意提供了方便。從碎片化的新媒體會話中，以及點擊、搜索等用戶行為中，能夠實時掌握輿論關注焦點、態度立場和變化趨勢，有助于準確、動態地評估處理決策的實際效果，指導、優化輿情決策。快速、高效地收集新媒體輿情數據，有助于及早發現輿情熱點、分析輿情信息和衡量輿情聲量大小，然后進行精準的輿情預測和決策的制定。

3.1 優化技術升級，推進防控決策綜合性解析

由于互聯網和智能終端的高度發展，新媒體時代對輿情的治理，需要采用大數據技術和深度學習等高新技術對數據、敏感性特征進行深度挖掘和解析，從而找出數據背后隱藏的會話信息。新媒體時代的數據不僅僅是結構化數據，還包括地圖、圖片和音視頻等非結構化數據，個性化數據占絕對多數，以及數據冗余和虛假信息的摻雜，再加上輿情分析的干涉和解析誤差，使得通過智能算法獲取的結果存在一定的不足，通過大數據分析系統還不能完全代替輿情的處理和決策。所以應該通過大數據技術，結合深度學習、云計算和專家協同的方式，實現輿情的智能自動收集、識別、分析和上報。輿情監測系統可通過關鍵詞、自定義平臺、時間段和語義等方式幫助用戶實時獲取全網范圍內滋生的與己相關的輿情動態，并采用多維度、多因素的互聯關系，從經濟學、社會學和地域特性等特性，找出信息的傳播方向、趨勢和用戶傾向等來分析，做出綜合性的研判，提高新媒體輿情數據防控和決策的深度優化，這樣即利用了大數據等互聯網高新技術的快速、高效，又通過專家的把控，給出專業的輿情解決方案，提高了輿情的防控范圍和精確度。

3.2 輿情聲量量化，提升處理決策科學的布局

輿情聲量大小，是指具體的輿情事件、輿情主題在各個平臺、地域和時間段等維度的傳播發展過程中所產生的影響引起了多少人關注，有哪些網站、媒體進行了轉載，網上相關話題量等。新媒體信息在大數據技術的分析后，將輿情聲量進行量化，進行分級處理，通過了解具體輿情事件傳播聲量的情況，有助于涉事主題的相關方更好地評估事件帶來的影響，從而及時采取應對措施。同時統計輿情聲量大小有助于更好地量化危機處理的實施效果，進而科學地調整、優化相關輿情決策，提升管理的效能和布局。

3.3 建立專業體系，培養輿情分析技術人才

由于人工智能等技術的快速發展，在相關領域的研究人才比重也應該得到很大的提高，相關部門應該進一步對大數據、深度學習和音視頻處理技術培養高端人才，進而優化技術人才短缺，建立人才培養體系。通過大數據和深度學習等相關技術的結合，打造一批在新媒體、深度學習和優化決策方面的專業人才，為新時代的輿情決策優化提供智能化保障。新媒體輿情決策是一項需要不斷技術創新和適應新環境的工作，相關的技術專家也應該與時俱進，不斷壯大隊伍。新媒體輿情決策隊伍的專業水平高低，在一定程度上影響著輿情發展的方向。輿情技術專家的大力培養，是新媒體時代輿情處理的有效保障，更是適應新時代，立足當前、服務長遠的重要方式。

3.4 加強平臺建設，形成輿情治理領域引導陣地

新媒體平臺的管理建設能夠對權威的信息第一時間發布，對網民關注的熱點問題進行有效的反映，進而讓其在互聯網的影響力下有效地擴展，對網絡輿情的引導能夠起到提升的作用，因此相關平臺要對網絡管理加強建設。此外相關平臺還要對輿論引導的主陣地積極構建，進而使宣傳工作不斷深化，并以公共價值和公眾利益為重心，將自身的網絡輿情引導能力全面增強。可以通過對輿情進行深入的剖析研究，來對輿情苗頭有效地扼殺，進而構建出全面的輿情搜報體系，在對輿情敏感信息進行引導的期間，可以使用更為靈活和廣泛的方式來進行。我們要發展網絡平臺的行業自律組織，防止公共領域的失守和媒介倫理的失范。采用制度化、建立平臺規章制度等方式，讓用戶自覺樹立新媒體輿情防控的意識，實現自我約束和監督的有效機制。

4 結束語

新媒體具備傳播速度快、信息容量大、傳播形式多元化及富有互動性等優勢，這使得新媒體影響更加廣泛，其對輿情處理也更加復雜多樣。從技術層面來看，在大數據輿情處理日趨成熟的前提下，需要結合人工智能、云計算等高新技術，通過對輿情聲量的量化分級，結合專業人士的研判，建立綜合性網絡輿情治理模型，實現全方位、多維度和跨領域的合作治理方式，使新媒體輿情的研判和決策更加科學化和智能化，控制輿情的發展方向和范圍。在人才方面，培養相關技術人才，拓寬技術深度和領域，完善新媒體網絡平臺制度，提高各個領域人員的輿情安全和風險大小意識，全面提升網絡空間環境。這樣可以實時獲得與己相關的輿論信息和輿論導向，能及時地做出判斷反應，防患于未然，有助于第一時間發現和了解負面信息，從而有針對性地根據負面信息采取應對措施，為決策者做出正確的輿情應對方案提供參考，有助于輿情的全面綜合分析，能夠掌握輿情發展的脈絡，深入了解自身的網絡口碑及品牌形象，從而做出有效的預測，為輿情解決提供科學決策依據，能夠根據互聯網聲量及評價的變化及時調整和優化輿情處置策略，更高效地應對輿情，為推動大數據更好地服務于社會體系和治理能力現代化做出有益探索。