基于數據治理的災難輿情傳播與治理路徑

孟育耀 陽孟奇 廖雪坤

摘要：當下重大自然災難輿情在數據體量、傳播速度、治理難度上都面臨新變化。本文通過分析災難輿情傳播在渠道、內容、情感上的新特征，指出大數據時代災難輿情傳播呈現出的新走向，并在此基礎上提出四條基于數據治理的災難輿情引導路徑。

關鍵詞：自然災難事件 數據治理 傳播轉向 輿情治理

重大自然災難事件因其爆發期短、社會危害性高、影響范圍廣，更易引發社會廣泛關注，產生復雜輿情，成為當前我國社會治理中重要的研究領域之一。當大數據、云計算、人工智能技術與重大自然災害輿情相互疊加時，便交織構成網絡輿情的新時空環境，使得當下的網絡輿情演繹出更為復雜的特征與傳播走向。網絡輿情是社會動態的“晴雨表”，借力新興技術，實現網絡輿情數據治理的智能化、精準化，對構建綠色網絡環境，推進社會治理進程有一定的助推力。

一、大數據時代災難事故中的網絡輿情新特征

大數據在帶來社會效用的同時，也因其數量大、增長快、價值密度較低與質量良莠不齊，給社會治理帶來困難。當下災難事故引發的網絡輿情在傳播過程中呈現出如下特征。

1.渠道上：信息載體多樣化，多切面場景傳播交織。大數據時代自然災難事件的網絡輿情常以多載體的社會表征形式存在，如表情包、段子、流行語、視頻、圖像等。這些多樣化的信息載體所表征的社會認知、社會訴求、社會情緒、社會價值以及行為動機一定程度上折射出災難事故背后的社會心態。

在2022年7月的重慶山火災情中，一組“防火長城”航拍圖感動網友。該圖一面是熊熊烈火，另一面是救援人員的探照燈匯聚的藍色光芒，兩者的抗衡與反差，僅通過視覺便將震撼直抵人心，并傳達救災過程中的細微環節，使災情信息的傳播有了具象化的表達，反映出社會公眾對于救災工作的關切與支持。

多切面的場景呈現為認知災難提供了多視角觀測點，將事件發展的多面性、復雜性、細節性較完整地呈現出來，促使社會成員在感知現場的同時，產生獲得超越災難本身的深層次理解。當下災難輿情事件的“場景化”傳播利用圖片、視頻、數據、H5等形式，與文字形成適配，真實展現事件的多個切面，讓受眾跨越時空獲得“具身感”。如新京報旗下的動新聞在土耳其地震發生后的幾天里連發數條以模擬動畫、3D等技術手段呈現的新聞報道，從場景再現、救援跟進、地震知識科普等角度全方位立體呈現本次事件的各類信息，在彰顯人文關懷的同時以生動的方式滿足公眾的知情權，同時兼具科普與社會動員作用。

2.內容上：事態發展被密切關注，社會輿情雜音易起。災難事件爆發時間短，影響范圍廣，破壞性大，往往引起社會公眾對事態發展的密切關注，而對未知的不確定性又極易造成輿論場的混亂。突出表現為輿論喧囂過程中情緒先行，事實居后。如一些慘重的災難畫面、視頻直觀呈現在各種自媒體平臺，引發網民極度不適、精神應激與群體恐慌。有時過度的視覺展演可能淪為能指的狂歡而造成意義的缺失，產生輿情雜音，出現災難娛樂化現象。如部分網民將2022年重慶山火的高溫現象形容為“高溫結界”“我干了，你隨意”等，對災難事件進行二次加工，生成段子傳播至微博、抖音等社交平臺，引發部分人的模仿進而造成群體狂歡，讓原本具有悲劇性質的災難信息讓位于娛樂大眾的段子，占用公共資源，擾亂公眾對災情的正確認知。這既對受災群眾造成二次傷害，也會引起不同網絡組織之間的對立。

3.情感上：情理相融凝聚共情，促進社會共識的達成。共情是指個體能夠準確理解他人情感并做出恰當情感反應的一種能力。亞當·斯密提出，以人類自然具有的“共同感”為基礎構筑的倫理學體系，認為想象力和情境轉換是人類共同情感的激發因素。災難輿情傳播過程中，情緒支配下的受眾個體（群體）通常內心敏感，容易有過激行為，所以要先對其進行情緒撫慰，然后情理相融，以共性事件凝聚共情，圍繞災情具體情況形成情感共鳴。共情為傳受雙方搭建共同的情感場域。共情傳播實現了以共享的情感體驗和共同話題為框架的交流方式，強化對彼此的認同，深化對共同抗災的理解，激發群體的“共情能力”，為后續相關工作的開展提供情感支撐。

二、大數據時代重大災難輿情的傳播轉向

大數據時代，信息傳播呈現交互性、扁平化和復雜性，災難輿情在傳播過程中也呈現出新的轉向，對社會治理提出了新要求。對重大災難輿情傳播走向進行分析，有助于更好地進行應對。

1.基于數據技術的輿情燃點降低：從延時到瞬時轉向。當下突發災難事件發生后，會迅速在網絡上跨區發酵，輿情隨災情的爆發及蔓延迅速擴散，呈現“一地燃爆，各地燎原”的新特征。“雙微”輿論場前呼后應，加上短視頻直觀的傳播助力猶如“火上澆油”，導致網絡輿情醞釀周期縮短，熱點生成、發酵提速。短視頻平臺除了承擔娛樂、社交功能外，還向探討公共事務、行使話語權轉變，一定程度上也影響著網絡輿論格局的形成。輿論背后源于各自立場、不同觀點、個體利益的碰撞。輿情“燃點降低”折射的是變化中的社會現實；網絡議題極化本身，是現實下的社會心態。熱點輿情事件關注度高，借助各種社交媒體傳播，更容易在瞬時點燃民眾情緒。2023年4月18日，北京市長峰醫院發生火災事故，造成人員傷亡，引發社會高度關注，當日全網就有1萬多條相關信息，截至19日凌晨輿情信息共計258765條。自然災害事件中輿情燃點低會伴隨產生新的社會風險，輿論場短時間內充斥著各種不同的聲音，除了災情信息碎片化、內容娛樂化等，還有各種冗余數據、夾雜泛濫的虛假信息，使得輿情數據分析繁雜化，增加用戶認知、情感狀態分析與輿情研判的難度。

2.基于數據技術的輿情態勢變化：從熱度向深度轉向。當下大數據技術已嵌入重大自然災難治理實踐中，以實時數據為靶向，緊扣風險識別、預測、分析、評估等環節，不僅促進了治理效能，也推動了輿情縱深發展。在災難事件突發后，許多公眾積極作為，成為社會協同治理的主體之一。他們或加入公共議題線上討論，尋求解決路徑；或進行關鍵信息傳遞接力；或發起線上募捐；或直接轉為線下行動，參與救援……基于大數據技術的災情傳播速度與風險評估效度，使公眾對事件的關注從表層的輿情熱點向背后的事件誘因以及更有價值的解決向度轉變，拓展了公共協商深度與行動效度，提高了公眾自主參與社會治理的積極性。北京市長峰醫院火災事故發生后，公眾提出質疑：“長峰醫院為何被排除在火災高危單位之外”“醫院是否嚴格落實了火災防控措施”，輿論場的討論逐漸從火災事件本身轉向消防應急安全管理，從熱點表象中透視社會發展中存在的風險，在公共議題的討論中強化了社會警示意義。

3.基于數據信息的輿情研判分析：從模糊到精準轉向。大數據的推薦分發靶向化，提高了自然災害事件發生后信息傳播的準度。算法推薦不僅能根據用戶身份標簽進行信息匹配分發，實現內容推薦的“整體引流”，還能根據事件發展走向和輿情治理需要，通過前瞻性的議題設置為群體用戶推送特定屬性的內容，從而實現相關話題的有效引導，增強主流意識形態話語的導向性。在重慶山火事件中，民間輿論場對于“騎士精神”“摩托車大軍”的討論熱度不減，大數據的精準推送將更多小人物的故事呈現于公眾視野中。官方輿論場則借助數據信息進行輿情研判，精準識別用戶關注內容，把報道聚焦草根小人物，如《人民日報》發表的《三次救火的“重慶娃兒”找到了，是大學生！》文章，通過信息的精準推送，增強了不同話語場域的聯動。

4.社會信任共同體的價值回歸：從解構到重構轉向。社會轉型期，各種社會矛盾交織，社會利益分化、價值取向多元，社會運行與管理中產生的諸多問題，導致了社會信任的斷層與社會信任共同體的解構。而大數據所具備的技術可供性（媒介技術所構成的環境為人類的傳播實踐提供的可能性）與突發自然災害事件下特定的社會情境與需求對應，為社會信任共同體的重構提供了可能。技術可供性強調技術功能是在與社會環境及人的感知與技能的動態互動中生成且變化的，因而具有潛在的可能性。在災情的特殊場景中，大數據技術展示了數據連接在介入社會行動、重構社會關系中的功能。

以2021年7月河南暴雨災情事件為例，在求助信息搜集階段，初期人工搜索效率低下，之后志愿者使用爬蟲軟件做成在線救援文檔之后效率提升。傳播過程中，從對求助信息的搜集整理，到網民提供新的援助建議，再到醫生提供線上問診并組建微信群，之后程序員利用數據抓取制作可以標注的待救援地點的地圖小程序等，這些來自不同領域的民眾依據自身資源提供救援幫助。數據的有效使用與連接，廣泛調動了群體智慧和力量，既增加了風險的防御力量，也在一定程度上重建了社會成員的信任感與依賴感，有助于社會信任共同體的重構。

三、基于數據治理的災害輿情引導對策

基于大數據時代的輿情傳播走向，重大自然災害的輿情引導可以在預警、感知、決策、防范等幾方面入手。

1.規避輿情燃點：及時監測將輿情處置端口前移。在大數據時代，社會表達的多元性和信息傳播的開放性為輿論的不斷演變創造了條件。要想規避輿情燃點，可以從三個方面著手：一是從公眾參與公共事務的動機入手，及時對非理性言論和情緒進行疏導。二是從公眾參與公共事務的行為理性分析，著重修復合理社會秩序。對于有損社會信任共同體的事件迅速做出判斷和決策，以真誠的態度和科學權威的數據進行解釋說明。三是從公眾參與公共事務的目標嚴格把控，將輿情處置端口前移，加強監測與引導，利用社交媒體平臺，打造話語合意的空間，主動融入民間話語。以平等的姿態、平和的心態與民眾進行風險溝通，消除矛盾隔閡，配合日常活動，形成社會認可的信任文化；通過有效設置媒體議程，牽引輿情的焦點和變化方向，扭轉具有偏向性的社會認知，擴大社會認同的基礎和范圍，最大限度地促進社會達成最大公約數和認同合意，充分發揮社交網絡在促進社會認同中的黏合劑作用，建立良性發展的合意空間。

2.感知輿論氛圍：問題解決導向的積極情感調適。重視挖掘輿情信息的情感價值，通過信息技術的縱向挖掘與橫向擴展，將情感數據分析結果充分運用于社會治理領域。首先，強化政府及有關部門對災害數據的利用能力，推動對災害事件的全方位分析，不僅關注宏觀角度，還要對微觀情緒進行分析，充分把握情感走向，有助于在負面輿情發酵時搶占對沖先機，化解公眾的焦慮情緒。其次，在災害輿情中，政府應及時監測各大社交媒體的海量數據，并進行量化管理。對話題熱點、情感傾向等有效數據進行深度挖掘，分析數據背后的關聯性，找出準確的傳播規律，幫助決策者對輿情實現全方位掌控和動態化管理，幫助公眾科學應對災情，消解消極情緒，贏得公眾信任。總之，利用大數據呈現問題解決的方案和進行融入情感的輿論引導，反映事件的最新動態和進展，除了推動問題的解決，更著力于有效化解公眾疑慮。在話語生產上注重情感共鳴和意義建構，摒棄傳統的宏大敘事方法，以更加親民的文本和方式進行報道，充分利用數據可視化、H5、短視頻等進行情感調適，構建政府與公眾溝通的橋梁，推動問題的解決。

3.及時做出響應：構建新媒體矩陣傳播體系。社會轉型期，各種復雜性事件層出不窮，建立新媒體矩陣傳播體系尤為重要。事件發生后，政府除了及時發布信息，回應公眾關切，提高信息的公開性和透明度外，還要積極借助媒體發聲，發揮媒體聯動的作用。首先，破除內部不同媒介之間的壁壘，實現不同媒體內容及渠道的融合，通過多元化、多類型途徑獲得全面的信息。在大數據的精準推送、識別后，利用關聯性進行冗雜信息的剔除，最終得到極具價值的信息。精準定位輿情現狀，明確重大突發性事件的公眾關注熱點，才能采取合理的引導措施。針對受眾關注對災情進行科學、合理、及時地公開，消除政府與公眾之間的數字鴻溝。其次，傳統媒體要向聚合型媒介平臺轉型，在媒體融合發展過程中，大數據和平臺為媒體矩陣的聯動提供技術支持，驅動數據信息分析，為數據信息的生產建立堅實的數據庫基礎及暢通的、利于信息交流與整合的渠道。

4.預判輿情風向：多主體協同社會治理。當下網絡信息流量大、傳播快，大數據技術能從冗雜、海量的數據中提取有價值的關鍵信息進行分析，還能夠根據現有數據對未知或災情發展趨勢做出預測，為政府決策制定、輿情引導提供可靠依據。但網絡輿情的治理不能僅依靠政府，必須尋求媒體合作、社會支持與公眾配合。協同治理理論將參與治理的利益相關者整合為一個系統，追求系統各部分的良性互動、有效協作。在災害發生時，相關部門和媒體可以通過對信息處理系統和數據庫的應用，進行全時段、全天候的輿情監測，結合當地用戶對事件信息的接近性，對災難事件進行預測，并提前做出響應。媒體在數據庫及輿情監測所提供的信息指引下，開展信息挖掘工作。社會協同民眾提供相關保障機制。大數據技術應用與自然災難事件的應對深度融合，減小信息差，通過對自然災害事件中的各種災情數據進行深層次解讀，加大社會治理的精準度與社會幫扶的支持度。在治理過程中，利用大數據技術增強與用戶的黏性，針對信息需求，進行精準化推送，全社會聯動，最終形成多主體協同治理的新格局。

作者單位 重慶第二師范學院文學與傳媒學院

本文系重慶市教委人文社科重點項目“智能媒體參與社會治理的邏輯構建與路徑實踐”（項目編號：22SKGH449）、重慶第二師范學院大學生科研課題項目“智媒體協同社會治理的路徑探索”（項目編號：KY20220027）的階段性研究成果。

參考文獻

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【編輯：孫航】