人工智能让舆情监测从信息检索走向内容多维识别

AI舆情系统提高了数据的准确性。在早期的舆情监测中，数据检索通常是通过“关键词”结合“与、或、或、非”的判断逻辑进行的，往往需要大量的人工进行补充，对数据进行二次处理。另一方面，智能监控利用自然语言处理技术对内容进行多维度识别，从而提高数据的准确性。

全民互联网时代，舆论无时无刻不在，风险无处不在。目前，中国网民整体规模已经超过10亿，互联网已经成为人们表达个人观点和看法的重要渠道。舆论也从线下转向线上。互联网舆情信息已成为舆情信息的重要组成部分，给全媒体时代的舆情工作带来了全方位的挑战。

“智能化舆情管理是行业发展的必然。随着自媒体和移动终端的快速发展，在不到10年的时间里，每天的舆情数据总量已经从百万扩大到千万，目前已经达到一亿。如此海量的舆情信息，远远超出了正常阅读的极限。要分析海量信息，就要利用人工智能技术对舆情信息进行处理和判断。”2月8日，人民网副总编辑、人民日报新媒体智库高级研究员刘鹏飞在接受科技日报记者采访时表示。

AI舆情系统优势愈发突显

与传统舆情系统相比，AI舆情系统有何不同？

人民网副总经理王大为回答，AI舆情系统是指利用人工智能技术，自动分析中文全媒体信息，挖掘大数据信息的集成系统。与传统舆情系统相比，有两个明显的变化：舆情监测从“检索”到“算法”的转变；计算数据从“简单计算”到“深度学习”的转化。AI舆情系统的优势在于能够对文本信息进行准确的实体识别、语义消歧、知识图谱构建、话题分类、自动摘要和情感分析，对图像信息进行有效的品牌、人脸、物体和人物识别。

王大为进一步解释，随着大数据、云计算、人工智能技术的发展和用户数量的不断增加，舆情智能化发展迫切需要解决两个需求：以移动应用为代表的“浅层舆情”需求和需要深入分析的“潜在舆情”需求。“浅层舆情”和“潜在舆情”都需要一个强大的舆情数据处理平台。

首先，AI舆情系统提高了数据的准确性。在早期的舆情监测中，数据检索通常是通过“关键词”结合“与、或、或、非”的判断逻辑进行的，往往需要大量的人工进行补充，对数据进行二次处理。另一方面，智能监控利用自然语言处理技术对内容进行多维度识别，从而提高数据的准确性。AI舆情系统基于自然语言处理技术，利用垃圾分类模型提高数据准确性，通过情感分析技术获取敏感信息，实时表达舆情状态，评估舆情趋势。在此基础上，系统还可以通过事件图、热点聚类、文本分类等学习方法，自动总结舆情事件的发展脉络、特征分布和风险等级，并给出趋势预测。

其次，AI舆情监测的优势还体现在对“不确定”信息的监测上。长期以来，舆情监测一直存在一个难题，即监测某个部门、企业、话题、事件等相对容易。但监控一些“没有话题”就难多了。

比如要关注全国校园安全舆情，并精准推送给相关部门，显然很难穷尽全国所有学校的关键词和安全相关关键词。人工智能舆情系统可以快速定位和查杀。

近年来，许多地方的市场监管部门越来越重视舆情数据的使用。当前，舆论压力最大、最敏感的行业是工作关注的重要方向，尤其是对于一些周期性、常态化的问题。通过精准识别和强制执行，监管可以促进合规，在降低舆论风险的同时，还可以提高工作效率，优化市场环境。

王大为指出，AI舆情系统提高了总结信息的能力。舆情作为重要的社会评价数据，与其他维度的数据整合后，再次拓展了其应用场景和使用价值。许多政府机构将舆情数据作为社会治理数据的重要组成部分；企业经常将舆情数据作为大数据风险控制和智慧营销的重要参考指标。显然，AI舆情系统推动了从“网络政治”到“网络治理”的转变。

随着近年来数据风险控制的应用越来越多，在控制了个人信用信息数据的滥用后，许多金融企业将舆情数据作为重要的风险指标，希望利用舆情数据进行风险识别、风险估计和风险评估。

王大为说：“AI舆情系统不仅可以将已有的风险总结成经验知识，还可以利用人工智能技术和知识映射功能将某一种经验扩展成某一种经验，从而准确预测未来的风险。此外，AI舆情系统的知识图谱功能具有推理和计算能力，能够发现过去不存在但未来可能存在的风险，满足用户的深层需求。”

2020年9月，《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》指出，要用先进技术带动融合发展，用好5G、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等信息技术成果，加强新闻传播领域新技术的前瞻性研究和应用。

在传统媒体时代，一条新闻发布，就意味着工作结束。在媒介融合时代，稿件的发布只是稿件传播的开始。通过分析稿件内容，可以更准确地分析稿件什么时候更适合发表，在什么平台上更容易传播，更适合哪种表现形式。这一切大概都是基于舆论数据对时政新闻和舆论的准确分析。

从“网络问政”到“网络理政”

2月5日起，北京广播电视台在播出北京冬奥新闻时，屏幕左下角多了一个熟练运用手语播报的“虚拟人”——“冬奥手语播报数字人系统”，让听障人群更好地感受到了冬奥盛况。从虚拟新闻主播到手语播报虚拟人等，人工智能技术已经成为北京冬奥会新闻播报的一个重要辅助技术，而智能化也早已成为如今新闻传媒发展中的一个关键词。

中国传媒大学等联合发布的《中国智能媒体发展报告(2020—2021)》指出，目前媒体智能化已初步形成三大模式，即智慧广电模式、智慧报业模式、商业平台智能化模式。

在强有力的政策引导与扶持下，我国智慧广电得以迅猛发展，人工智能技术不断融入广播电视各业务流程，催生出了智能视频修复、智能视频编辑、广电网络智能分发、广电云监管、多维度审核体系、广电公共应急信息智能服务等一系列智慧广电创新应用。

在人工智能、媒体融合相关政策助推下，近年来中国报业智能化转型进程显著提速，目前已进入媒体融合“深水区”。整体来看，传统报业智媒建设经历信息生产单点环节赋能、采编发全链路智能支撑、中台驱动平台级产品对外输出3次进阶。

头部互联网商业媒体平台在市场驱动下率先开启智能化升级转型，目前人工智能技术覆盖从汇聚、管理、生产到发布的全链路，智能应用呈现出百花齐放的局面。在疫情催化、全面视频化的趋势下，AI+视频也成为商业平台角力的新赛道。