AI輿情系統(tǒng)提升了數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性。早期的輿情監(jiān)測，通常由“關(guān)鍵詞”搭配“與、或、非”的判斷邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索，往往需要輔以大量的人工，對數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理。而智能化的監(jiān)測，則通過自然語言處理技術(shù)對內(nèi)容進(jìn)行多維度識別，從而提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
全民互聯(lián)網(wǎng)時代，輿情無時不有，風(fēng)險無處不在。目前，中國網(wǎng)民總體規(guī)模已超過10億，網(wǎng)絡(luò)成為人們表達(dá)個人意見和觀點的重要渠道。社會輿論也隨之從線下轉(zhuǎn)移到線上。網(wǎng)絡(luò)輿情信息成為輿情信息的重要組成部分，給全媒體時代做好輿情工作帶來全方位的挑戰(zhàn)。
“智能化輿情管理是行業(yè)發(fā)展的必然。伴隨著自媒體、移動端的快速發(fā)展，在不到10年的時間里，每日輿情數(shù)據(jù)總量從百萬級擴(kuò)展到千萬級，當(dāng)前已經(jīng)達(dá)到億級。如此龐大的輿情信息，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過正常閱讀的極限，要對海量的信息進(jìn)行分析，勢必要使用人工智能技術(shù)對輿情信息進(jìn)行處理和研判。”2月8日，人民在線副總編輯、人民網(wǎng)新媒體智庫高級研究員劉鵬飛在接受科技日報記者采訪時表示。
AI輿情系統(tǒng)優(yōu)勢愈發(fā)突顯
與傳統(tǒng)輿情系統(tǒng)相比，AI輿情系統(tǒng)有何不同？
人民在線副總經(jīng)理汪大偉答道，AI輿情系統(tǒng)是指以人工智能技術(shù)進(jìn)行中文全媒體資訊自動化分析與大數(shù)據(jù)情報挖掘的綜合系統(tǒng)。與傳統(tǒng)輿情系統(tǒng)相比，其有兩個明顯的轉(zhuǎn)變：輿情監(jiān)測從“檢索”到“算法”的轉(zhuǎn)變；數(shù)據(jù)計算從“簡單計算”到“深度學(xué)習(xí)”的轉(zhuǎn)變。AI輿情系統(tǒng)的優(yōu)勢在于可以精確地對文本類信息進(jìn)行實體識別、語義消歧、知識圖譜構(gòu)建、話題分類、自動摘要、情感分析，并對于圖像類的信息進(jìn)行有效的品牌識別、人臉識別、物體識別和文字識別等。
汪大偉進(jìn)一步解釋，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能技術(shù)的發(fā)展與用戶量的日益增長，輿情智能化發(fā)展亟待解決兩個需求：以移動化應(yīng)用為代表的“淺輿情”需求以及需要深度分析的“潛輿情”需求。而無論是“淺輿情”還是“潛輿情”都需要一個強(qiáng)大的輿情數(shù)據(jù)處理平臺。
首先，AI輿情系統(tǒng)提升了數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性。早期的輿情監(jiān)測，通常由“關(guān)鍵詞”搭配“與、或、非”的判斷邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索，往往需要輔以大量的人工，對數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理。而智能化的監(jiān)測，則通過自然語言處理技術(shù)對內(nèi)容進(jìn)行多維度識別，從而提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性�；谧匀徽Z言處理技術(shù)，AI輿情系統(tǒng)運用垃圾分類模型提升數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度，并通過情感分析技術(shù)獲取敏感信息，實時表現(xiàn)輿論狀態(tài)，評估輿論走向。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)還能通過事理圖譜、熱點聚類、文本分類等學(xué)習(xí)方法，對輿情事件的發(fā)展脈絡(luò)、特征分布、風(fēng)險等級進(jìn)行自動階段性總結(jié)，并給出趨勢預(yù)測。
其次，AI輿情監(jiān)測的優(yōu)勢，還體現(xiàn)在對“非確定”信息的監(jiān)測上。長期以來，輿情監(jiān)測一直存在一個難題，即對一個部門、企業(yè)、話題、事件等確定性的“主題監(jiān)測”相對容易，但對一些“無主題”的監(jiān)測，則困難得多。
例如，如果想關(guān)注全國的校園安全輿情并精準(zhǔn)推送給相關(guān)部門，很明顯這很難窮舉全國所有學(xué)校的關(guān)鍵詞及安全相關(guān)的關(guān)鍵詞。而AI輿情系統(tǒng)通過設(shè)定主題地域?qū)傩浴⒚襟w權(quán)重、熱度屬性、行業(yè)屬性、情感屬性、敏感屬性，可以快速將全國的輿情事件進(jìn)行定位、定性，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行信息的抽娶挖掘、聚類和分析，為關(guān)聯(lián)單位提供智能監(jiān)測、智能預(yù)警、智能研判等服務(wù)。
從“網(wǎng)絡(luò)問政”到“網(wǎng)絡(luò)理政”
近年來，有不少地方的市場監(jiān)管部門越來越重視輿情數(shù)據(jù)的使用。將當(dāng)前輿情壓力最大、最敏感的行業(yè)作為工作關(guān)注的重要方向，特別是對一些周期性、常態(tài)化的問題提前布局，通過精準(zhǔn)識別、精準(zhǔn)執(zhí)法，以監(jiān)管促合規(guī)，在降低自身輿情風(fēng)險的同時，也提升工作效率，優(yōu)化市場環(huán)境。
汪大偉指出，AI輿情系統(tǒng)提升了信息概括總結(jié)的能力，輿情作為重要的社會評價數(shù)據(jù)，在跟其他維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合之后，再次擴(kuò)展了應(yīng)用場景和使用價值。很多政府機(jī)構(gòu)將輿情數(shù)據(jù)視為社會治理數(shù)據(jù)的重要組成部分；企業(yè)則常將輿情數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)風(fēng)控和智慧營銷的重要參考指標(biāo)。顯然，AI輿情系統(tǒng)推動了“網(wǎng)絡(luò)問政”向“網(wǎng)絡(luò)理政”的轉(zhuǎn)變。
隨著近些年數(shù)據(jù)風(fēng)控應(yīng)用越來越廣泛，在治理個人征信數(shù)據(jù)濫用亂象之后，很多金融企業(yè)將輿情數(shù)據(jù)作為重要的風(fēng)險指標(biāo)，希望利用輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險識別、風(fēng)險估測和風(fēng)險評價等。
汪大偉說：“AI輿情系統(tǒng)不僅能夠?qū)⒁延酗L(fēng)險歸納為經(jīng)驗知識，還可以利用人工智能技術(shù)和知識圖譜功能，將某一種經(jīng)驗擴(kuò)充為某一類經(jīng)驗，以此來實現(xiàn)對未來風(fēng)險的精準(zhǔn)預(yù)測。此外，AI輿情系統(tǒng)的知識圖譜功能，具有推理計算的能力，可以發(fā)現(xiàn)以往并未存在但將來可能存在的風(fēng)險，滿足用戶的深層需求。”
2020年9月，《關(guān)于加快推進(jìn)媒體深度融合發(fā)展的意見》指出要以先進(jìn)技術(shù)引領(lǐng)驅(qū)動融合發(fā)展，用好5G、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等信息技術(shù)成果，加強(qiáng)新技術(shù)在新聞傳播領(lǐng)域的前瞻性研究和應(yīng)用。
在傳統(tǒng)媒體時代，一篇新聞稿件發(fā)布的同時，意味著工作即結(jié)束。而在融媒體時代，稿件的發(fā)布僅僅是稿件傳播的開始。通過對稿件內(nèi)容的分析，可以更加精準(zhǔn)地分析出稿件更適合在什么時間發(fā)布、更容易在什么平臺上傳播、更適合用哪種表現(xiàn)形式。而這一切，很可能是基于輿情數(shù)據(jù)對當(dāng)前新聞輿論的精準(zhǔn)分析。
