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为什么我们总得不到想要的信息?

出处: 作者: 网编:姜子谦 2020-02-28

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2月26日,北京市东城区崇外街道新怡家园社区居委会发布了一则确诊病例提示。但让人没意料到的是,这则提示不仅迅速引发网络轩然大波,更是直接惊动了中央政府。

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新怡家园社区居委会发布的确诊病例提示

问题来自于提示中指出,这名确诊患者在22日从武汉抵京,18日在武汉就曾出现过发热症状。这让很多人意识到,该患者是在武汉封城且属于“疑似群体”的情况下仍顺利离开,并可以一路无视各种检测到达北京家中。

此事一经发布迅速引发网友热议,直接登上微博热搜前三。

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“北京东城出现武汉来京病例”迅速以沸的标签登上微博热搜第三名

随着这名患者相关信息被披露的越来越多,政府很快在当天下午做出回应。湖北省委书记应勇作出批示:在疫情防控最吃劲的关键阶段,竟发生此类严重违反离汉离鄂通道管控的事件,绝不能允许。要迅速查清事实,依纪依法严肃处理,及时回应社会关切。

2月26日,经中央政法委批准,司法部牵头,由分管副部长刘志强带队,会同中央政法委、最高人民检察院、公安部组成联合调查组,赴湖北就该事件进行调查。也是这一天,北京和湖北省成立调查组,调查事件详情。

不难发现,面对公众关切的话题,政府做出反应和处理的速度越来越快。或许是因为疫情期间,大家逐渐发现一个问题,网络舆情发酵的速度和方向都是很难彻底掌控的。

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通过舆情监测发现,公众对北京东城区这名确诊患者的质疑,也一定程度的影响了“湖北通告朝令夕改”事件的舆论传播。

2月24日,武汉市疫情防控指挥部发布一则通告(第17号令)提到,“滞留在汉外地人员可以出城”。这则通告发出三个小时后,就被新发出的第18号令宣布无效。

智慧星光监测的舆论数据显示,在2月24日当天,关于这件事情的网上舆论信息就有27345条,但整体看中性信息(63.10%)和负面信息(34.68%)占据了主要舆论阵地,也就是客观报道占据了主流。

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“湖北通告朝令夕改”事件舆论信息情感占比分析

直到25日该事件的相关词云还是以“出城、朝令夕改”等陈述性词汇为主。但东城区确诊患者事件被爆出后,词云里就已开始出现“去哪儿了”、“抢跑”等担忧情绪偏多的相关词汇

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“湖北通告朝令夕改”事件受东城区确诊病例影响后的词云变化

不难发现,疫情期间引发社会高度关注的事件,网络舆论很快就会形成自己的情绪气场。甚至回顾此前很多事件也不难发现,我们已经经历了很多不按套路出牌的舆论变化

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据了解,现在主流的舆情监测系统,会把搜集上来的相关数据,通过系统自动识别语义,大致从正面、中性、负面三个维度进行判断,称为情绪判断。当负面信息占比到达一定程度后,监测者就会注意接下来可能会存在的风险和隐患。

此次疫情期间,对于舆情行业从业者,可以说带来了巨大挑战,比如一位从业者就表示,此前从没有社会公众事件可以像疫情期间一样,持续每天都爆出一个甚至多个社会高度关注事件,而且很多事件的舆情发展,也没有按照普遍规律来

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比如智慧星光总裁白剑波就向《数据》记者介绍,疫情期间很多事件都给在舆情行业多年的他带来不小震撼,印象最深的就是“剃头女医生”事件。

据白剑波回忆,按照以往经验,“剃头女医生”报道可以说是一件非常典型的正面宣传案例,但从后台数据看到,在报道当天正面信息只占比3.93%,更多的是中性信息(85.96%)和负面信息(10.11%)

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“剃头女医生”事件舆论信息情感占比分析

而且就在很短暂的赞美声过后,网络迅速掀起一阵疯狂的批判式报道,认为“对于女性医护者,尊重比赞美更重要”,也正是这种声音让这条报道在峰值时产生27744条舆情信息。所以白剑波也认为,这次事件也是对以往典型人物报道取向的一次重大突破,应引起每个人的关注和反思。

此外还有很多类似值得思考的案例,比如湖北孝感市中心医院呼吸内科副主任医师黄文军的不幸逝世。2月23日,黄文军在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中不幸被感染,经多方抢救医治无效牺牲。

这则消息在第二天达到传播峰值,共有129050条舆情信息。但同样跟往常不一样的是,在这些信息中,正面信息仅占到0.67%,负面信息高达73.74%。

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对黄文军医生牺牲的信息公众的负面情绪出乎意料的高

当天转发量最高的一则新闻报道中,获赞最高的一条评论写着“所以那些扎堆在外面晃的人,你们对得起这些倒在战疫一线的医护人员吗?”

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黄文军医生牺牲消息下的评论

之所以会有这样的言论,是因为2月22日大量信息表示不少地区的人们开始大量出行并在公众场合聚集,很多包括官媒在内的媒体开始呼吁,疫情尚未结束,请大家不要轻易聚集。所以不难发现,黄文军医生去世所引发的大范围负面情绪,都来自于对不配合抗疫群体的不满。

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之所以白剑波对疫情期间的舆情如此关注,是因为智慧星光的部分业务是为政府搜集并了解公众声音,了解公众对政府决策和信息的反馈。白剑波坦言,疫情期间公司遇到了此前从未感受到的紧迫时刻。一方面是企业本身要面对的复工难题;另一方面就是这段期间围绕疫情相关的信息蜂拥而至,极大程度上增加了舆情监测的难度

对于为政府提供舆情监测,白剑波解释道,“舆情监测相当于一个传声筒,把民众声音汇集起来,传送给管理者,让管理者知道民众的想法和需求”。

而对于舆情监测重要的风险预警功能,白剑波也进一步解释称,“当敏感信息数量显著上升时,意味着负面言论或网民负面情绪上涨,此时相关部门需要引起注意,研判是否存在风险隐患”。

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大数据舆情监测系统下的重大风险预警模块

在疫情期间,智慧星光的后台要面对的是日产几亿条的庞大数据量。对此白剑波感慨,“这种暴增的信息量是自2012年公司成立以来,都未曾遇到过的”。

白剑波给《数据》记者进行了一个对比,如果是日常的一件“区域性事件”,从发生到结束如果是一周左右的时间,那么大概能产生几千条信息。如果是一件引起社会关注的“热点事件”,从出现到结束大概也就有10万条左右的信息。

面对激增的数据量,智慧星光部署弹性私有云,为爬虫系统和数据存储系统增加资源,才能保证每天的处理效率。在舆情监测上,智慧星光也充分利用人工智能、大数据技术进行信息自动搜索和筛选,这样做一方面可以从全局视角掌握相关舆情信息,更重要的是基于发现识别、理解分析进一步分析舆情。

虽然看似一切从容不迫,但这次疫情也让我们发现舆情行业还有很多需要迫切解决的问题。

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不难发现,当下大数据可以将每一件事的发展态势清楚呈现出来,同时纪录任何一个举动所引发事件的不同走向。比如此前的热点事件“中成药双黄连口服液可抑制新型冠状病毒”中,根据数据显示,在传播初期负面信息仅占5.47%。

但在新华社发布后负面信息达到一个高潮,到2月1日上午又一次爆发,随着人民日报2月1日上午发布纠正消息后,负面信息才趋于平静,可见官方信息对于社会舆论的控制作用。

在白剑波看来,舆情监测作为一个工具,不仅在于了解民众情绪,更重要的是以此推动社会治理更加专业化,具体来说就是,舆情监测在充分了解大众心声和诉求的情况下,把大众的心声和诉求及时准确给到政府机构,作为他们制定相关政策的重要依据

据介绍,为了能更好掌握舆情,智慧星光参与了清华大学应急管理研究基地的应急专项政策研究,结合认知智能大数据,提供出包含“五情”(疫情、医情、政情、民情和媒情)标签数据、网民和机构的情绪、正负面变化数据、人物画像数据等内容,并就新冠肺炎疫情应对中的“五情”走势和部分重点舆情走势,以及重点地方疫情防控关键问题进行大数据分析,帮助政府提升疫情防控应急响应和风险治理等多方面能力

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但是,在信息爆发的情况下,要实现这一点并不容易。现实问题是,目前大数据监测舆情,还只是停留在对舆情发展态势的宏观了解层面,如何帮助管理者有效管控舆情,就目前整个舆情监测行业的发展水平来讲,仅靠大数据技术还是难以实现的

而且从一些相关从业者口中得知,从数据监测给出预警到实际决策,目前还做不到系统自动化完成,依然需要专家智慧进行分析,之后给出决策建议。所以专家团队仍是行业内,企业的核心竞争力。

不过最后白剑波也坦言,如何利用好大数据监测舆情,更深入理解群体心理和网民情绪,还是当下要思考和解决的问题。经过这次疫情,他也深切体会到,互联网时代,群体心理已经变得越来越容易非理性化且难以琢磨,一方面是民众的情绪更极端、更多变,另一方面互联网让信息传播更加迅速,“这些挑战是前所未有的”。

所幸我们看到,疫情期间的问题在民众的批评声中正一步步得到解决,而这正是舆情的力量所在。面对越来越极端、多变的民众情绪,疏通总是比围堵更有效,理解则比控制显得更加必要。(数据图表来源:智慧星光提供)

(图片来源:摄图网、Veer图片网)

文字丨小罗号

编辑丨东青

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