大數據時代，網絡傳播出現了新的傳播特點和規律。網絡輿情事件的產生、發展、發酵作為網絡傳播的一部分,也隨之出現新的特點。怎樣應對、適應這些新特點,已成為當今社會必須考慮的重要問題。 傳播管理:面臨三大難題 信息大爆炸給網絡傳播帶來了管理上的三大難題。 1.信息噪音。信息噪音的實質是信息選擇問題。對突出信息的癡迷,對超越文化或常識信息的視而不見;過分依賴歷史數據,忽略細節信息,都會掉入信息選擇的陷阱。 2.信息不對稱。由于目前的大數據應用仍未形成與之緊密聯系和互動的檢測體系,數據公開制度不完善,極易導致民眾獲取政府發布消息上的脫節和滯后,從而產生信息不對稱現象。除此之外,個體的經濟水平、生活背景、社會地位、知識結構等差異都會導致信息不對稱,即美國傳播學家蒂奇諾等人于1970年提出的“知溝”。 3.信息碎片化。網絡信息傳播渠道隨著網絡技術的發展和市場需求變得越來越窄眾化和碎片化。互聯網平臺的開放性使網絡信息的流動以及選擇更加自由,信息傳播從過去的“寡頭壟斷時代”逐漸過渡到“自由市場時代”。網民根據自身需求選擇不同的渠道并逐漸類聚,局限于一個個碎片化的群體中。 新特點:謠言“辟不勝辟” 輿情是一種民意情況,是公眾對社會生活中各個方面的問題尤其是熱點問題的或顯或隱的反應。它不僅包括公開表達的行為、意見和態度,還包括潛在的情緒表現。在大數據時代網絡傳播的環境下,網絡輿情的發生、發展也呈現出新的規律和特點。 1.輿情事件關注周期越來越短。一個網絡事件所折射的網絡輿情可分為潛伏期、成長期、成熟期、衰退期四個階段。網絡輿論場中,層出不窮的突發事件凝聚輿論焦點,熱點話題來去匆匆,情緒化的宣泄壓倒公共話題的持續理性討論。大數據時代,隨著網絡信息量的暴增,人們很難將注意力長期固定在某一輿情事件上。網民往往一窩蜂地感性關注、評價之后,迅速消散,沒有充足的時間形成理性共識,不利于輿情事件的解決,破壞了政府公信力和企業形象。 2.信息噪音促使謠言“辟不勝辟”。網絡上流傳著大量良莠不齊的信息,難以判斷真偽。微博、微信、論壇、博客、貼吧等眾多媒介平臺為網絡謠言的傳播提供了便利,幾乎零成本的復制與粘貼方式使得一些網民無意中成為謠言的傳播者。大范圍的傳播強化了謠言的欺騙性并進一步迅速擴散,最終形成“病毒式傳播”模式,加大了辟謠難度。 3.輿情信息不對稱加深輿情危機度。信息大爆炸帶來了大量冗余信息,這成為人們獲取所需信息的一大障礙。特別是在輿情事件中,經常作為輿情主體的政府、企業事業單位處于獲取接受信息的上端,而普通民眾則處于下端,兩者之間的“知溝”逐漸形成并擴大,導致輿情信息的不對稱、立場和認識的不共通,這加深了雙方的矛盾和誤解,加劇了輿情危機。以近年來頻發的“鄰避事件”為例,由于當地居民與項目企業、政府之間的理解和認識存在較大差異,共通的理解空間少,導致分歧和矛盾長期存在。 應對策略:構建專業輿情應對體系 大數據時代的主要特征是信息數據的海量性。大數據時代,要善于利用大數據,掌握主動,提高網絡輿情的管理水平。 1.構筑大數據網絡?，F在主流輿情的分析建立在一個個分散的、遍布網絡各處的輿情信息據點上,并對整體輿情做出結論性總結。這樣對輿情做出的研判預警,無論時效性還是準確性都打了折扣。提升輿情研判的效率和準確性,需要打通這些分散的輿情數據信息據點之間的交互分享壁壘。 數據信息處理是輿情管理的關鍵環節。目前我國信息化應用水平參差不齊,政府和企業不同的部門之間都存在“信息孤島”問題:信息系統分散,每個系統都有自己獨立的數據庫、應用軟件和用戶界面,阻礙了數據的互通互聯。作為資訊提供者,輿情服務機構需要把握大數據在政府部門及企業管理領域發展的方向,整合政府和企業的數據資產,完善決策流程。 2.構建專業輿情應對體系。升級網絡輿情監測系統。理想的輿情監測系統能對與客戶相關聯的數據過濾、分析和挖掘,對客戶相關信息自動發現、趨勢分析、專題追蹤,自動預警,自動分類。但目前我國輿情監測系統存在輿情數據采集不全、輿情信息抓取有疏漏、冗余信息過多等問題,輿情監測多采用技術加人工的模式。針對這一短板,有必要對網絡輿情監測系統進行升級換代。 建立專業的輿情分析服務人才隊伍。在“數據爆炸”時代,掌握數據抓取能力與輿情解讀能力,通過“加工”實現數據“增值”,將是未來輿情分析的必備技能。目前,很多輿情服務機構沒有專門的數據管理部門和專業的分析團隊,分析人員對信息的鑒別力、掌控力仍有待提高。輿情分析服務人才的隊伍建立,有賴于統籌高校、科研單位、媒體機構和政府部門的力量。從輿情采集、數據挖掘、信息分析等細分領域制定培養體系,實現媒體機構與高校、科研單位資源對接、合作互聯。 構筑輿情信息數據處理整合體,形成輿情行業各分支領域間信息數據的交流互動模式。輿情服務與研究對象廣泛,處理分析跨行業、跨地區的信息數據不可避免。分布在網絡上的數據庫及其所屬單位等相當于網絡上的一個單元。通過技術手段將這些單元互聯,由龐大的信息數據處理交互中心作出信息調配,數據處理整合體發揮其“司令官”和“交通警察”的職能,調動指揮信息數據的流動方向,同時維護數據交流的秩序和安全。 3.更新輿情引導思想。大數據的核心和目標在于預測。對預測目標的關注,使關注的目光由“為什么會出現”(因果性)的疑問轉向對輿情信息間“是什么關系”(相關性)的探求,通過輿情信息間的相關關系預測輿情走向、開展輿情引導。利用數據建模建立預測模型,對輿情狀況進行預判,并做出應對措施,防范于未然。如,中國證監會建立的大數據分析中心對所有上市公司的股票交易信息進行實時監測,如果某個基金賬戶有“老鼠倉”的嫌疑,稽查人員就會通過專門的信息分析系統對交易信息進行運算篩選。上述嘗試與實踐,為大數據時代的輿情服務行業樹立了行業發展標桿,輿情行業在以預測為特征的大數據時代將越發展現出它迷人的一面。
