大数据时代政府网络舆情管理的转变
郑 红1，李桂凤 2
【摘 要】大数据时代的网络舆情呈现出了诉求强烈多元、内容复杂异构、传播加速裂变、多个舆论场交叠、舆论话语权分化等特点，政府作为网络舆情管理的主体，要对网络舆情加强管理，重点在舆情管理思维、舆情监控和舆情引导上实现彻底转变，以提升政府网络舆情管理的效度。 【期刊名称】今传媒（学术版） 【年(卷),期】2018(026)001 【总页数】2
【关键词】大数据时代；网络舆情；政府；舆情管理；转变
目前，移动互联网的广泛应用以及自媒体业态的飞速发展，网络舆情呈现出诉求强烈多元、内容复杂异构、传播加速裂变、多个舆论场交叠、舆论话语权分化等特点，给政府网络舆情管理带来了极大的困难和挑战。国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中把大数据作为提升政府治理能力的重要途径。各级政府作为网络舆情管理的主体，要基于大数据的理念和大数据技术，实现网络舆情管理的转变。
一、管理思维的转变：被动上报到数据驱动
网络舆情管理的思维方式是开展舆情管理工作的基础，各级政府部门面对大数据带来的变革时，首先要进行管理思维的革新。传统网络舆情管理思维是权力驱动下舆情由下而上的上报模式，通常是坐等舆情事件发生，通过层层上报，然后由领导批复处理。一方面，由于我国政府组织结构是一种典型的科层制，各级政府基于政治要求和利益考量，对舆情信息进行严格过滤并层层节流。另
一面，舆情信息传递受人为等因素较大，常出现报喜不报忧、隐报、漏报、瞒报的现象。这种被动上报的思维方式往往使得政府部门在重大突发事件面前，错失舆情事件处置和回应的最佳时机，激化社会矛盾，陷入更大的网络舆情漩涡之中。
大数据时代网络舆情管理思维是数据驱动下舆情由上而下的决策模式。大数据将改变政府在舆情应对中被动尴尬的局面，通过在省和地市级政府部门构建舆情监测预警大数据平台，转变科层体制主导的单向信息传递方式，实现跨区域跨部门的舆情信息预测预警，由高层管理部门直接向基层政府及相关部门发布舆情信息，最终达到数据驱动的由上而下的舆情决策模式。这就需要将数据作为网络舆情管理思考的出发点和落脚点，从顶层设计入手，自上而下，由数据驱动完成舆情管理的信息的采集、数据模型分析、研判决策，构建起一套用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的新型工作体系，以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值，使政府做出的决策将更具科学性和前瞻性，使网络舆情管理更加精准和高效。目前，广东省政府正通过借助南方报业集团下的“南方舆情”，实现从以有限个案为基础向“用数据说话”的决策方式转变，提升政府网络舆情管理的能力。
二、舆情监测的转变：“全景扫描”到“运筹帷幄”
舆情应对的最高境界，就是在危机到来前将其消弭于无形。有效处置和科学引导网络舆情，关键是对舆情数据地深入挖掘，要实时掌握网络舆情动态和研判预测走势，掌握舆情主动权，化解危机。目前，各级政府都部署了舆情监测平台，主要是为监控负面舆论，充当其“灭火”的工具。虽监测平台能够实现对不同领域的互联网信息自动抓取，对一些显著舆情事件进行全景扫描式地监测，
但只能掌握事件发展的过去，不能预测事件发展的未来。
这要求政府在大数据时代背景下，把网络舆情管理工作的重点从舆情监测转向研判预测预警，从被动扫描问题转向主动寻求解决问题的答案，做到在网络舆情事件面前把脉问诊，运筹帷幄。大数据的核心价值就是预测。通过分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等方法进行舆情信息的数据挖掘和建模，以此研判未来舆情发展的态势和影响，做到提前预警，并预测未来及指导决策。以微信和微博为代表的社交媒体已成为网民获取信息和发表意见的重要渠道，所产生的互动数据多是网民对社会热点事件情感意愿的体现，是社情民意的真实反映，是突发事件的“催化剂”，也是研判舆情发展趋势的基础。这就需要政府通过构建新型预警指标体系，划分新的网络舆情预警级别，深入剖析舆情传播的脉络走向，掌握重要传播节点对舆情扩散的影响程度和范围，洞察各类网络意见群体的观点汇集和情绪变化。正如复旦大学传播与国家治理研究中心李良荣教授所说：“通过对数据的深度挖掘，以较低成本了解民情的真实情况，从而将社会的多元诉求整合到政府的治理框架中，形成更有效的治理框架。”[1]
麻省理工学院内森凯乐斯博士以 2013年埃及爆发的民众抗议活动为研究对象，利用Recorded Future收集全球范围主流媒体新闻、政府出版物、社交媒体、博客等超过 300，000个不同类型的数据，通过大数据的自然语言处理技术和特定模型来分析公众的情绪、态度变化，并准确预测大型抗议活动的发生，包括时间地点[2]。这对于我国政府防范大型群体性事件的爆发有重要借鉴意义。因此，大数据时代，对舆情数据的深度挖掘变得尤为重要，不仅能够提升舆情预警预测的能力，而且能够使网络舆情管理工作真正做到运筹帷幄，防患于未
大数据时代政府网络舆情管理的转变
