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2021年10月下期

机器学习视域下网络舆情公开渠道精准化治理研究/曾关秀 胡 峰

来源:领导科学网,领导科学杂志社唯一网站 作者:曾关秀 胡 峰 日期:2021-11-17 17:23:18
  【摘  要】机器学习作为人工智能技术的一种,能够建立起多情境模型用于舆情特征因素分类,帮助决策者选择最优舆情公开渠道。现阶段机器学习类型主要有监督学习、无监督学习、半监督学习三类学习算法,其实质就是寻找各种事物间的异同,再根据相关特征变量对事物进行精准分类,从而使舆情渠道引导更加科学、高效。当然,其技术不可避免地存在诸多缺陷,因而在具体操作中应克服其局限性。具体而言,要健全指标体系,规范影响因子;提高规律认知,规避算法“黑匣子”;考量开发过程,缩减时间成本;配合人工辅助,提高识别准确率。
  【关 键 词】机器学习;网络舆情;信息公开;渠道;风险防范
  【作者简介】曾关秀(1988— ),女,韶关学院科研处助理研究员,天津师范大学政治与行政学院博士研究生,主要研究方向为数字政府与舆情治理;胡峰(1982— ),男,天津师范大学政治与行政学院博士研究生,江苏省科学技术情报研究所副研究员,主要研究方向为网络舆情、应急情报。
  【基金项目】韶关市哲学社会科学规划项目“公共危机中网络舆情引导精准化治理研究”(项目编号:Q2020006);韶关学院科研项目“新形势下境外网络舆情危机治理对策研究”(项目编号:SY2019SK08)

  【中图分类号】C936;D63    【文献标识码】A    【文章编号】1003-2606(2021)20-0050-03

 

  对舆情信息进行公开是政府应对舆情危机的常用方式之一。通过主动向社会公众公开事实真相或处理进程,有利于迅速消除误解和猜忌,最大限度地避免舆情事件进一步向舆情危机演变。当前,舆情事件公开渠道呈现多样化趋势,不同的渠道都有其自身的优劣势。[1]在政府处理网络舆情事件的过程中,引导途径不同,其沟通和成效也截然不同,倘若简单地认为信息传达到受众群体即产生相应效用,显然过于理想化。因此,要充分利用大数据技术,对网络舆情进行精准高效的引导,提升国家治理体系和治理能力现代化。

  一、机器学习与舆情公开渠道的契合
  加拿大学者麦克卢汉1994年提出“媒介即讯息”理论,认为与媒介所传递的内容相比,媒介本身同样具有强大的影响能力,能够左右人们对事件的态度和看法。[2]该观点对传播媒介在人类社会发展中的地位和作用做了高度概括。英美学者对“媒介即讯息”的基本内涵也做了深度解读,认为媒介最重要的方面并不是加载于它的各种内容,而是它的传播形式。[3]任何传播媒介的使用所产生的冲击力,远远超过它传播的特定内容。[4]当发生舆情危机时,相关信息的公开渠道至关重要,合适的媒介运行渠道能对舆情进行科学、精准化引导,其不仅可以及时、有效地消除民众疑虑,遏制事件发酵,科学助力政府发挥在面对舆情事件时的新闻宣传与舆论引导作用,更能提升政府治理体系和治理能力的现代化,维护社会秩序。
  面对当今风险社会呈现出的高度复杂化、动态化、跨域性等特点,各国已将智能算法广泛嵌入政府治理情境中,如灾情风险评估、人脸识别等。我国在“放管服”改革中就利用人工智能与机器学习技术进行事项取代、分解,在一定程度上实现了机器系统自主审批或辅助人工审批。种种迹象表明,人工智能已经在各个管理领域做出重大贡献。机器学习作为人
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