（国家互联网应急中心重庆分中心，401121）
摘要：网络信息技术的发展在丰富生活扩大交友的同时，也开辟了一个更加自由无阻的言论空间。虽然提高信息传递效率，但是同时也，推动了网络的复杂性。所以网络舆情管理与控制工作的开展具有重要的意义，尤其是在当前大数据快速革新的背景下，如何合理利用大数据技术，进行网络舆情管理，营造风清气正的网络环境成为主题。本文就将围绕这一主题展开讨论与研究。
关键词：大数据；网络舆情；管理办法
前言
自从21世纪以来，我国互联网覆盖率和使用率逐年快速的上升，成为当前人们交流与互动的主要途径，这标志着我国逐渐进入了一个新的信息化时代，但是同时网络的自由性与低门槛优势，也让许多恶性的网络舆情事件频频发生，为当事人以及无辜者带来了伤害与牵连。网络舆情管理工作的重要性日益显著，如何有效开展舆情管理工作是当前网信部门的主要工作方向之一。
1 网络舆情的特点和要素
1.1 不受时空的限制具有灵活性
与传统新闻媒体播报方式相比，网络媒体和舆情的传播更加自由，特别是自媒体迅速发展以来，只需要注册一个网络平台的账号，就可以不受时间和空间地点的限制，随时随地的分享信息和新闻，具有非常显著的灵活性。而新闻的内容也逐渐由传统国家政治新闻大事转移分散到与人们日常生活生产息息相关的小事上，让整个信息流通的速度显著加快[1]。
1.2 容易变味与失真具有裂变性
网络舆情的灵活性也同时必然会导致其真实性是否可靠。许多消息经过千人或万人转发之后，每一个环节都会增加个人见解与认知，最终出现在广泛大众面前的事件本体可能已经发生了巨大的变化甚至颠倒其本质。这就充分验证了网络舆情本身具备的裂变性特征，缺乏实地考察产生的舆情内容，很有可能会为一些无辜之人带来严重的影响和伤害。
1.3 人群与载体交互具有多元性
我国互联网覆盖率和使用率在快速的上升，大部分人都能够较为熟练的使用一些网络公众平台，而使用者的年龄与背景千变万化，组成复杂，这就造成了人群与载体交互上的多元性。一些平台为了吸引更多的使用者，增加软件流量，将门槛设置的很低，从而造成网络舆情制造的低成本。对于一些受教育层次较低的人群来说，就容易被舆情蒙蔽和引导。
2 大数据环境下网络舆情控制的困难
2.1 大数据收集组织网络舆情困难
对于使用大数据手段和技术进行网络舆情管理控制的首要工作困难，就在于对舆情的收集上，基于网络舆情的特点，信息的组成和分类千变万化，需要详细筛选，但是由于大多数网络管理部门都将大数据收集招标给网络公司，公司和企业为了个人业绩可能会做出筛选条件放宽，降低标准的举动，这就导致网络舆情的真实性与正面性再次受到挑战，在正能量信息中依旧夹杂着低质量的网络舆情，加大管理难度。这就要求网信部门加强自身的人财物投入，促进舆情收集技术革新。
2.2 大数据升级管理控制技术困难
大数据是近几年来逐渐受到人们的关注和各行各业重视的概念，就是指对于一些网络运营平台背后的客户信息和浏览记录等消息进行监控，从而统计分析找到趋势指导运营方案的行为。但是在进行网络舆情管理时，网络舆情本身的更替速度与膨胀速度相当高，大数据技术只有充分赶上其变动的程度，才能做到最好的管理的。但是目前较为缺乏相关专业的顶尖人才，行业领域内创新动力不足，导致大数据升级困难[2]。
2.3 大数据分析外包舆情下放困难
网络舆情的管理与控制工作不仅是相关部门单方面的责任，更是各家网络平台与企业需要予以配合与支持的任务，大数据环境为各个专业提供了一个便捷的学习提升渠道，但是同时也增加了各种舆情逃脱筛选和甄别的机会。大数据收集处理网络舆情的外包，让一些公司直接拥有了舆情下放的权力，一旦与甄别处理平台相互勾结达成一致，就会导致舆情登出与放松的困难。
3 大数据环境下网络舆情管控的办法
3.1 爬虫技术增加数据收集真实性
为了提高大数据背景环境对于网络舆情管理控制的贡献，首先要做的就是通过大数据技术手段增加网络舆情收集的准确性与及时性。当前大多采用爬虫技术进行舆情收集，通过机器深度学习与训练，对网络平台下的各个舆情信息进行遍历和搜索，使用预设信息库实现舆情的识别与对照，实现快速的分类和挑选。这与传统的人工网络舆情甄别和收集来说，首先在时间上大大缩短，提高了工作的效率，并且机器学习的固定化形式也加强了筛选收集过程的稳定和准确，能够较为有效的加强网络舆情的鉴别[3]。
3.2 信息提取提高舆情管理时效性
目前舆情管理与控制的主要平台包括各大视频软件、微博等言论交流平台以及一些交由应用等等。为了适应当前网络信息时代的特点，国家各个管理部门也纷纷注册账号，成为网络消息提醒与辟谣的重点。这背后就涉及到大数据技术对舆情的提取，只有在最短时间内提取出有效的信息，才能够让官媒的信息发布更加有时效性。大数据技术通过数据的清洗、分类将其以机器语言的形式存储。
3.3 聚类分析加大舆情挖掘广泛性
大数据应用在网络舆情管理控制上的一个最大的优势就是能够打破人工发掘浮于表面，缺乏深入的困境，由于大数据技术使用计算机机器语言，对许多深层的网站进行域名的解析，对加密的不良平台自动解密与访问，从而就有效的加大了网络舆情挖掘的效率。应用聚类分析的手段，不断增加数据库的对象和元素，扩大大数据识别的信息来源。当前我国大部分的网络研究机构都通过聚类分析的手段对网络舆情进行划分[4]。
3.4 舆情分析报告撰写促进管理的改革
网络舆情分析报告是进行舆情控制与管理之后必要的总结和回顾，在这个过程中，相关参与人员与团队能够客观清晰的看到本次舆情控制管理事件的起因和结果，并且通过文字的形式帮助所有人对细节更加了解。这样的好处在于，每一次舆情管理事件都会积累一些新的经验与教训，增加有关主管部门和技术支撑团队应急的能力，从而就推动大数据技术的革新与完善。
4 小结
网络舆情管理与控制是信息时代到来的产物，随着网络言论自由化的扩大，网络舆情的真实性和正面性频频受到挑战，恶意造谣传播虚假消息的不法分子数量不断增加。但网络空间并非法外之地，如何通过先进的手段和技术来加强网络空间治理和网络内容建设，就成为净化维护网络的主要内容。大数据环境背景下，利用收集、分析、处理、发布等环节，实现对网络舆情的筛选与限制，能够较为有效的实现管理的目的。
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参考文献
[1]孙丽杰,李春华.大数据环境下网络舆情管理方法研究[J].思想政治教育研究,2017,33(1):124-129.
[2]佚名.大数据环境下组织网络舆情管理困境分析与对策研究[J].辽宁经济,2019,419(02):34-35.
[3]郭春霞.新媒体环境下网络舆情治理大数据能力建设研究[J].情报理论与实践,2018,41(12):50-58.
[4]张琦.大数据时代消防网络舆情管理机制研究[J].新闻研究导刊,2017,8(7):25-25.
论文作者:余俊潜
论文发表刊物:《知识-力量》2019年9月37期
论文发表时间:2019/8/8
标签：舆情论文; 网络论文; 数据论文; 技术论文; 环境论文; 平台论文; 信息论文; 《知识-力量》2019年9月37期论文;