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刍议草根舆论场域中的话语权技术性博弈
——-国内网络舆情服务技术特征和市场形态的观察与分析  赖正权 (笔名:余青萍) 
 摘要:互联网改变了信息传播和社会形态的发展。目前,在舆论场域存在着主流媒体与公民媒体(自媒体)之间的博弈。在这博弈过程中,政府部门除了通过硬性权力制定游戏规则外,还尝试着电子政府的软权力和舆情预警提高风险管理能力的巧权力来加重博弈砝码。纵观当前,国内舆情服务市场处于不成熟阶段,野蛮成长的舆情监测服务成了潜规则盛行的灰色江湖,就此,笔者提出相应对策和建议。 

      关键词:网络舆情、监测技术、市场形态

一、引言   


    互联网的诞生与发展,不仅促进了人类生存状态、生产方式和信息传播格局的变革,而且也还深刻影响着经济、政治、文化、组织结构等社会关系的嬗变发展轨迹,如互联网环境下社会关系泛媒体化,即人际关系的空间、角色、模式和内容大多通过网络以媒介化形式表达和体现。 

    当前,互联网正越来越地渗透到社会生活的每一个角落。经过近半个世纪的发展,随着技术和终端的发展以及平民上网障碍的弱化,信息传播的形态正朝着移动泛在化、信源多元化、媒介融合化、即时互动化、社群自主化、社交封闭化等方向发展。

    一是在用户使用上,根据InternetWorldStats.com网站统计,截止2011年12月31日,世界互联网用户规模超过22亿(2,267,233,742),互联网用户渗透率为32.7%,也就是说,在每3名地球公民中近乎一位是网民;而在中国互联网应用上更加突出,CNNIC最新统计,网民规模达到了5.38亿,互联网社会渗透率达到了39.9%,其中,移动终端用户高达3.88亿,移动终端上网首次超过台式电脑。在区域用户规模上,中国网民已经无可争议地成为世界最大的群体。

    二是在应用上,随着支撑互联网发展的硬件、软件、通信能力、成本等因素改善,电子邮件、搜索引擎、网络论坛、即时通信、电子商务、网络社区SNS、分享视频、博客、微博客、P2P、维基、地理信息定位LBS等互联网应用精彩纷呈,为公众的信息体验与传播提供了多样化、便捷化的服务。 

    世界最大社交服务商Facebook,在2012年10月初月度活跃用户规模超过10亿;而另一个社交媒体巨头Twitter用户2012年8月全球规模也超过了5亿;世界最大分享视频网站YouTube每天有35万人上传视频、上传视频的时长高达每秒1小时。
 
    在国内,根据各自最新财报显示,新浪微博用户达到了3.24亿、腾讯微博4.24亿,笔者根据相关信息进行估算,中国50余种微博产品用户总规模应该超过10亿,当仁不让地成为世界微博应用最大区域和群体;另外,根据CSG 精确市场研究集团9月发布的《短视频用户研究报告》显示,视频网站的日均收视时长达到了 1.8 小时,超过了电视的日均收看时长 1.68 小时;视频网站的周平均收看频次为 5.53 次,超过了电视的周平均收看频次为 5.4 小时,而且随着移动互联的快速发展,未来通过手机上网观看视频的用户将会越来越多。

    三是与web1.0时期相比,在互联网信息传播形态上有很大不同,公众自主性传播成为网络传播的主流渠道。根据DCCI互联网数据中心监测,中国用户产生内容(UGC)的流量于2010年6月首次网站专业制作内容流量,UGC流量占整个互联网的比例达到50.7%,而网站专业制作内容流量仅为47.3%。DCCI总经理胡延平对此表示,标志着微众时代的到来。本人认为,UGC微众时代的带来,一是改善了公众的信息获知便利,二是公众自我赋予话语权的能力。
 
    在笔者看来,任何信息传播都具有目的性:从商业市场的角度上出发,传播即为营销;而在社会视野中,传播具有表达倾向性舆论的意图。基于此点和上述态势,从信息传播趋势上看,无论是中国还是世界,大众媒体的舆论地位正面临着互联网、移动互联网等新媒体的挑战,而互联网、移动互联网正逐步地从“第四媒体”、“第五媒体”向着“第一媒体”的王座靠近,随时觊觎着舆论的霸权地位。

    信息与权力有着内在的、密切联系。历史证明,信息传播与人际沟通的技术创新推动着社会信息传播活动的革命,继发性孕育了舆论格局和权力结构的变革。从口口相传、烽火驿站、印刷术、无线电、图像传播到网络传播,无不如此。网络传播的革命,引爆公民自我赋权的兴起,在众愚成智的社会效应中,将原先集中于国家(政党)的权力,部分地分配或归还于社会主体,使社会权力结构出现社会化和多元化的变化。 

    权力结构的社会化、多元化,存在着其本身积极意义,即社会主体有更多更有效的自主、自治、自律和自卫的权利和权力,信息权(知情权)、话语权(表达权)成为社会权力结构的重要组成;然而,社会化、多元化带来权力分散、秩序失控的无政府主义负面性,亦即所谓民主的低效性、非理性和无序性。

    当前舆论场域存在着两股舆论力量,一是以体制内党报、电台、电视台、国家通讯社、新闻网站为主体的“主流媒体”,另一股是与之对应的体制外、草根性、非主流的“公民媒体”(或“自媒体”)。公民媒体、自媒体主要通过层出不穷的新兴互联网应用进行发声取得话语权。

    公民媒体、自媒体的舆论力量来自分布式、匿名、泛在的UGC内容,面对草根、多样性、不可控的网络舆论客体和分散、自由、非理性的网络舆论本题,使得网络舆论引导、控制的实施比以往要艰难得多。由此产生了主流媒体与公民媒体、自媒体,围绕舆论话语权的冲突和博弈。

    在这个主流媒体与公民媒体、自媒体之间的博弈过程中,政府部门采取除了运用政策、法律法规等手段强势制定博弈的游戏规则硬性权力外;同时,也进行着应用电子政务、政务微博拓宽沟通渠道,增加政府透明度以及建立电子政府等软权力的尝试,与此同时,还相应地通过网络舆情监测、提升公众媒介素养、积极引导网络舆论等巧权力的实施,努力疏通主流群体与草根阶层、主流舆论与草根舆论之间的阻隔。


二、网络舆情服务市场的背景


    随着互联网应用的深入和发展,社会信息流动和舆论传播的格局发生了很大的变化:网民既是信息的受众者,更是信息的传播者和制造者;公众在信息传播过程中参与了媒介产品的创造和形塑,并通过话语权形成另一种舆论力量。此时,网络的聚合效应使得网络舆论不再是“乌合之众”,在网络平台中公众开始自我设置议程,舆论形成过程中所需要的“公共问题”与“社会热点”在网络中也有一定程度地表现未公众(网民)的自我议程设置。网络舆论的形成、扩散过程是一个多角度、多层次、平等分布式、议题离散、现实与虚拟深层次互动的过程。
 
    不过,互联网本身也具有“双刃剑”属性,对于提高公众话语权,互联网发挥了重要的作用,但网络舆论的“众声喧哗”非理性、伪民意的舆情现象需要关注:在匿名的条件下,分布式信息传播、网络水军操纵使得网络舆情大多呈现民粹主义的草根性、批判性和非理性特征;网络舆论的群体极化现象也十分普遍,多是对问题的揭露和对现实的批判,并且非理智特点十分明显,突出表现为情绪的发泄、偏激的语言、甚至谩骂,而客观理性的分析探讨则十分缺乏。 

    在全球化、信息化的语境下,新媒体推动的信息流动性媒介化风险是不可避免的。媒介化又使局部、个体化风险公开化、扩大化,并进一步增加系列化、政治化的社会风险。另一方面,在主流媒体与公民媒体博弈过程,不可避免间有舆论转场或舆论对抗的现象、阵痛。 
因此,在大力开发网络作为公共话语空间,提升公众知情权、表达权的同时,建立和谐健康的网络舆论氛围、提升社会媒介素养,提高对网络舆论、舆情的引导能力和网络执政能力是很有必要的,特别是目前中国处在社会转型阵痛期和风险全球化共振的语境下,更需提高风险管理和危机应对能力。

    提高网络舆情、网络舆论引导能力的关键,就是在于是否熟悉和掌握网络舆情的传播特性、规律以及获取互联网舆情信息的能力、质量。而舆情信息获取的速度和质量依赖于舆情系统技术和舆情队伍素质。 

    然而,突飞猛进的新媒体及其用户群、几何级增长的海量信息,使得各级政府、企业及个人等舆情主体们在应对上力不从心、疲于奔命;在成效上或事倍功半、或劳而无获,甚至越陷越深、越弄越糟。这给集网络信息搜集、语义和倾向分析和风险预警等智能功能的网络舆情系统带来的机遇。


三、网络舆情系统技术的关键、难点和趋势


    网络舆情系统是一种实时性的互联网数据集成、加工的智能平台。其产品和服务主要面向负责公共事务、公共安全领域的公检法、军队和政府职能部门,以及公众高度关注的企事业单位、社会组织等。
 
    网络舆情系统的主要功能有信息数据自动采集(Automation Info rmation Retrieval)、文本自动聚类和自动分类(Text Clustering & Text Classification)、话题与跟踪(Topic Detection and Tracking, TDT)、文本情感分析(Sentiment Analysis,SA)、趋势分析、自动文本摘要(Automation Document Summarization)、舆情态势判断、统计报告、舆情报警、重大舆情应对的指挥与整合等几个方面。其中,网络舆情系统的关键技术包括热点话题的自动发现技术以及观点的抽取和观点倾向的定性和定量分析技术。 

    在海量的网络信息环境下,人们面临的问题不是信息匮乏,而是信息过载和信息噪音,所以人们关注的重心已从搜索采集的信息序化变为分析为主的信息转化。观点的抽取和观点倾向的定性和定量分析技术又成为研判舆情态势另一个重要依来源和依据。 

    目前,普通搜索引擎基于关键词得到搜索引擎返回结果的信息冗余度过高,很多不相关的信息仅仅因为含有指定的关键词被作为结果返回,并且没有对搜索结果进行有效合理的组织。在大量网络信息中,与同一主题相关的信息往往孤立地分散在不同的时间段和不同的地方。面对互联网上众多站点和质量不齐网络信息,仅仅通过这些孤立的信息,人们对事件难以做到全面的把握。在这种情况下通过向量模型建立和对数据相似性分析的识别话题与跟踪技术成为舆情系统关键所在。 

    网络舆情系统的难点在于网络舆情数据的获取能力和舆情数据语义分析。
 
    “山中方一日,人间转千年”,新兴的互联网应用百舸争流,层出不穷;同时,基于互联网应用移动泛在化、信息即时封闭性等因素,使得互联网信息传播的形态发生了巨大变化,这些变化如封闭性、即时性、移动性的微博、社交信息等将对舆情系统获取信息能力产生制约,尽管网络舆情系统的技术也在飞速进步,但“道高一尺,魔高一丈”的互联网新应用使舆情系统的进步显得滞后性。

    另外,互联网的分布式、流动性,使网络热词、语境发生巨大变化,从而使舆情系统实现核心功能语义逻辑的自然语言处理、向量模型的完善性受到冲击,影响了舆情研判的准确性、实效性。总体而言,在舆情数据语义分析上,需要解决如下问题:1、有效处理海量和高维的数据能力;2、数据噪音甄别;3、数据完整性;4、数据时效性;5、词义和语境的复杂性,影响数据的极性分析(正负面倾向性、褒贬义程度及结构)准确性;6、数据倾向性细粒化处理(肯定之中否定、否定之中肯定的成分分析);7、自然语言构词知识完善及更新;8、语境变化的语义逻辑准确性;9、向量模型构造和优化;10、其他未知问题。 

    随着互联网及其应用向着移动泛在、多终端整合、微众即时互动、个性化方向发展,作为互联网信息集成、智能整合分析的舆情系统理应与之匹配,未来的舆情系统呈现云处理、APP平台化、层次化、个性化、移动化、融合化、语义智能化等特征。
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