翟云：网络舆情治理的未来愿景、现实困境与实现路径

摘要： 以互联网为代表的新媒体给网络舆情治理带来了前所未有的困难和挑战。大数据技术成为转变治理思维、创新治理模式、挖掘舆情规律、撬动科学决策的支点，并有望成为提升网络舆情治理能力的拐点。为此，有必要探索网络舆情大数据治理生态系统的运行规则，培育网络舆情大数据治理理念，构建成熟完善的大数据科学理论体系，从加强统筹协调和顶层设计、创新协同治理模式、加强立法创新实践、完善网络舆情监管体系四个方面打造网络舆情治理新常态，推动网络舆情治理的科学、有序、可持续发展。

[关键词]   新媒体；大数据；网络舆情；治理路径

[中图分类号] D63                          [文献标识码] A

一、当前网络舆情呈现出的新特征

网络舆情是指公众基于互联网环境传播、对社会热点、难点、焦点问题所持的言论与观点，主要特点为自由性可控性、影响性倾向性、交互性即时性、隐匿性外线性、情绪化非理性、丰富性多元性、个性化群体极化性。现实生活中，网络舆情形式多样化、传播快捷化、关联复杂化，呈现出规模大、形态多、变化快、价值低的4V特征，同时网络舆情混沌效应不断强化，耗散结构理论在网络舆情萌芽、发酵、形成、变异和消解的全流程中所起的支撑作用日益凸显，舆情关联彰显多元化发展趋势。网络舆情的这些新形态、新特征、新态势给当前网络舆情治理提出了新的更高的标准和要求。

（一）4V特征显性化：网络舆情的大数据禀赋淋漓尽致

大数据一般具有4V特性（Volume、Variety、 Velocity、Value），即规模大、形态多、变化快、价值低。对此，界内大致认为，一般应具有PB规模的数据（至少达到TB）才能称为大数据。网络舆情数据是一类典型的大数据。

规模大（Volume）。  网络舆情数据是海量数据，汇聚了来自网站、社交网络、移动媒介的种类繁多的信息资源，尤其是微博、微信等凭其顺畅、快捷、高效的传播渠道和广播机制促使网络舆情信息的快速汇聚和发散，展现出“短、平、快”的独特魅力。微博 “小、灵、通”式最热、最火、最快、最酷、最新的资讯传播模式带来了网络数据呈指数增长。

形态多（Variety）       。网络舆情数据形态各异，如网民在微博、微信、博客、论坛等借助文本、图像、视频、音频等模式，拓展和延伸了传统的以文本和图像为主导的信息形式。目前，微信凭借“语音短信”、“免费”、“快捷”等特色鲜明的优势迅速受到用户热捧。作为移动互联网时代用户的新宠，微信凭借形态各异的内容呈现形式拓宽了移动互联网的应用领域，丰富和发展了多元化社交方式。

变化快（Velocity）。网络舆情呈现出动态数据流的新模态，摒弃了静态数据采集、存储、处理和分析的方式，实时采集、深度融合、动态挖据、智能分析的技术架构呼之欲出。

价值低（Value）。网络舆情传播快捷，变化迅速，网络舆情价值密度低。与传统的数据相比，海量网络信息既蕴藏着丰富的价值，也掺杂着大量的隔断信息、冗余数据，它们无益于挖掘分析和科学决策。

（二）传播机制复杂化：混沌现象与蝴蝶效应相辅并进

混沌现象是基于确定性系统内形似随机的不规则运动形态，突出表现为行为态势难以确定、行为过程不可重复、行为结果无法预判。“蝴蝶效应”是基于动力系统的连锁反应，初始条件的细微调整能给整个系统带来巨大、连续的多米诺骨牌效应。混沌现象最经典的阐析是一只蝴蝶在巴西轻轻拍动一下翅膀，一个月后将导致德克萨斯州的一场龙卷风。网络舆情演化过程中具有的混沌现象和蝴蝶效应具有鲜明、独特的网络舆情演化规则，即在完全开放的、虚拟的网络情境下，在把关人弱化的情况下，网民对某社会事件进行充分、公开、自由、平等的沟通、交流和表达时所形成的一种舆论表征；重要的是，网络舆情初始条件难以精准确定时，社会事件经由网民公开获取、自由表达、广泛转载，网络籍此演化成各种论调集散地，多元观点激烈碰撞，各种声音呈现碎片纷杂化。网络意见相互交锋，相互交融，此消彼长，在舆情推进中演化成具有鲜明非线性与不规则特征的混沌现象。而这种非线性则体现出不按比例、不成直线的关系，引发了网络舆情在不同群体、不同空间、不同场景下的不规则的传播、抑制、关联和突变。

（三）运行规则系统化：耗散特征日益凸显

作为一种横断科学，“耗散结构理论”对社会学、管理学、新闻学的发展均有重要借鉴意义。网络舆情系统与耗散结构的关系如下。

开放性。网络本身的开放特性决定了网络舆情系统的开放性。开放性是网络舆情系统有序化的基本前提，是网络舆情系统萌芽、形成、发展和演化的首要条件。同时，作为整个媒介系统和社会系统的重要组成部分，网络舆情系统存在着本身固有的自组织秉性，网络舆情系统通过与社会、传统媒体以及网民等外部环境信息传递、交流过程中，各种事件流、信息流、意见流、噪音流不断交互，在网民反复拉锯式对社会公共事件的交流过程中，各种意见得到充分沟通，使舆论焦点得以圆满解决，使不良社会影响得以彻底消除，使网络舆情从无序走向有序。

非平衡态。普利高津通过对诸多远离平衡现象的深入研究，认为系统在远离平衡态时，其热力学性质和平衡态以及近平衡态相比有着巨大差异。开放的网络舆情系统远离平衡态，既不遵守热力学第一定律也不遵守昂萨格(Onsager)倒易关系和最小熵产生原理。网民针对社会焦点问题释放的刺激性信息形成的情绪、态度和意见呈现出多元化趋势，而且往往发生“群体极化”效应进而产生分化，形成极具意见相左抑或完全对立的“舆论壁垒”，随着政府关注、时间推移、事件发展，这些“舆论壁垒”互相交互，互相影响，此消彼长、远离平衡态。

非线性。在网络舆情显现、发酵、形成、变化和消解的整个过程中，网络舆情系统是一个各要素相互调节、相互作用、相互影响、相互制约的非线性自组织系统，具体表现为网民、社会问题、网络舆情空间以及各种情绪、态度、意见、意愿间的复杂的相干与协同功效。

存在涨落与变异。在网络舆情演化过程中，来自公共事件本身所含的刺激性信息和传统媒体或权威人士（诸如网络大V们）对事件所持有的观点、看法和意见，在相干效应的综合作用下，舆情涨落就会被放大，并有可能形成突变，舆情系统就可能由原来纷乱繁杂、混乱无序的状态转向稳定有序的状态，形成差异明显的多种主导性意见倾向，每一个意见倾向都潜在可能形成一种新的舆论。

（四）舆情关联融合化：深度挖掘亟需思维变革

舆情关联是指基于不同网络媒介、网民、公共事务、环境因素（时间、空间）、历史因素、心理因素，将一些貌似无关的舆情通过一定途径、机制、步骤关联起来，从而发现舆情之间的潜在影响。比如，“如何有效监控禽流感?”，“今天是否写 Blog了?”，两者表面看来毫无关联，但美国一家公司让这两个貌似风马牛毫不相干事件之间的关系日渐明了。这家公司利用现代数据技术采集全球 Blog 网页中与禽流感密切相关的信息，进而构建预警模型。鉴于博客网页已成为网络信息传播的重要途径，该项目先爬取与禽流感相关的Web信息，然后将“国家”作为关键字，借助数据关联挖掘算法，即可挖掘出禽流感与某个国家之间的关联度。当下，基于社区传播的网络舆情体现出更突出的主题发散性、传播瞬时性、演化复杂性等新特征，具体表现在：第一，网络舆情的跨平台传播更为普遍，论坛、博客等传统社交工具与微博、微信等新兴社交网络的交互式传播更增加了跨平台广播的复杂性。第二，网民在跨平台的多媒介环境下参与网络社交的复杂性。第三，新媒体本身具有的裂变式传播特性，使突发事件在极短时间内呈现出巨大的震动效应。第四，大数据技术重构给网络舆情关联融合和深度挖掘带来的历史性挑战。

二、当前大数据助力网络舆情治理的困境分析

（一）网络舆情大数据治理生态系统的运行规则尚待探索

1935年，英国生态学家坦斯利爵士（Sir Arthur George Tansley）受丹麦植物学家瓦尔明（Eugenius Warming）影响，明确提出生态系统的概念。从生态系统的角度审视，网络舆情大数据治理生态系统认为网络舆情之间存在一种相互依存、相互制约、互为环境的关系，网络舆情多样性和共生性的特征体现了网络系统生存和发展的普适规律[1][2]。众多的网络舆情以自己的产生和发展，为其他网络舆情提供共存的环境和条件，同存于一种共生体之中，共同进化和优化，保持网络舆论的和谐一致。大数据时代，给网络舆情治理生态系统带来的困境主要包括三方面：第一，如何建立网络舆情大数据治理生态系统的结构模型，即解决其边界和范围的问题，该系统边界是系统舆论总趋势的价值体系。如何深度关联与舆论总趋势创造过程有着直接关系的政府、企业、社会组织和个人，以使得该生态系统的组成成员能更好的实现价值？第二，如何构建网络舆情大数据治理生态链？在整个生态链中，各参与主体如何产生互动，政策流、信息流、舆情流如何流动？第三，在新媒体时代，舆情大数据流在错综复杂的传播演化进程中有无规律可循，如何及时把握舆情动态，如何准确判断舆情走势，保持舆论生态系统和谐。

（二）网络舆情大数据治理理念培育任重道远

网络舆情大数据治理与网络舆情大数据管理虽然仅有一字之差，但其内涵与外延发生了巨大变化。“网络舆情大数据治理” 是指政府、社会组织、企事业单位以及网民等，利用大数据的思维理念、理论体系和技术架构实现网络舆情实时监控，依法对网络舆论进行规范和管理，最终实现对网络舆论的有效引导。网络舆情大数据治理思想的提出，是依法治国执政理念在网络舆情治理领域的具体应用和体现，将有助于实现依法治国执政理念的进一步深化和发展。要实现网络舆情大数据治理，面临着三大困境。第一，治理主体的转变。主要面临着由政府作为单一主体管理网络舆论，向政府主导、社会力量共同参与的多治理主体协同治理的转变。第二，治理对象的转变。信息技术的迅猛发展催生着传统媒体向新媒体的急速转变。根据CNNIC发布的最新数据显示，截至2014年6月，我国网民规模达6.32亿，互联网普及率为46.9%，手机网民规模为5.27亿，社交网站用户规模为2.57亿[3]，微博、社交网站及论坛等互联网应用、类似即时通信等以社交元素为基础的平台应用发展稳定。如何实现对开放、异构、复杂的多媒体平台进行舆情监管已成为亟待解决的课题。第三，治理手段的转变。网络舆情参与大众化、来源多元化、传播快捷化、涨落突变复杂化，传统的碎片化的、统计式的、简单直观网络舆情管理手段已经远远无法适应网络舆情治理的新要求和新任务，寻求一种全新的网络舆情治理的理论体系和技术架构，进而提供高度融合、全景关联、深度挖掘、智能分析、科学决策的网络治理体系，提升网络舆情治理能力，推进网络治理现代化已成为当务之急。

（三）大数据科学理论体系仍不成熟

基础理论研究的深度,是衡量一门学科成熟程度的关键度量。在当代西方，政治学与经济学、社会学一起并称社会科学的三大学科。西方政治学形成于19世纪末、 20世纪初。