AI輿情系統(tǒng)提升了數(shù)據(jù)的精準性。早期的輿情監(jiān)測，通常由“關(guān)鍵詞”搭配“與、或、非”的判斷邏輯進行數(shù)據(jù)檢索，往往需要輔以大量的人工，對數(shù)據(jù)進行二次處理。而智能化的監(jiān)測，則通過自然語言處理技術(shù)對內(nèi)容進行多維度識別，從而提升數(shù)據(jù)的準確性。

全民互聯(lián)網(wǎng)時代，輿情無時不有，風險無處不在。目前，中國網(wǎng)民總體規(guī)模已超過10億，網(wǎng)絡成為人們表達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)總量從百萬級擴展到千萬級，當前已經(jīng)達到億級。如此龐大的輿情信息，遠遠超過正常閱讀的極限，要對海量的信息進行分析，勢必要使用人工智能技術(shù)對輿情信息進行處理和研判。”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“深度學習”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”的判斷邏輯進行數(shù)據(jù)檢索，往往需要輔以大量的人工，對數(shù)據(jù)進行二次處理。而智能化的監(jiān)測，則通過自然語言處理技術(shù)對內(nèi)容進行多維度識別，從而提升數(shù)據(jù)的準確性。基于自然語言處理技術(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。在此基礎上，系統(tǒng)還能通過事理圖譜、熱點聚類、文本分類等學習方法，對輿情事件的發(fā)展脈絡、特征分布、風險等級進行自動階段性總結(jié)，并給出趨勢預測。

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推送給相關(guān)部門，很明顯這很難窮舉全國所有學校的關(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行定位、定性，并在此基礎上進行信息的抽取、挖掘、聚類和分析，為關(guān)聯(lián)單位提供智能監(jiān)測、智能預警、智能研判等服務。

從“網(wǎng)絡問政”到“網(wǎng)絡理政”

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，通過精準識別、精準執(zhí)法，以監(jiān)管促合規(guī)，在降低自身輿情風險的同時，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)進行融合之后，再次擴展了應用場景和使用價值。很多政府機構(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)風控和智慧營銷的重要參考指標。顯然，AI輿情系統(tǒng)推動了“網(wǎng)絡問政”向“網(wǎng)絡理政”的轉(zhuǎn)變。

隨著近些年數(shù)據(jù)風控應用越來越廣泛，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)作為重要的風險指標，希望利用輿情數(shù)據(jù)進行風險識別、風險估測和風險評價等。

汪大偉說：“AI輿情系統(tǒng)不僅能夠?qū)⒁延酗L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)驗擴充為某一類經(jīng)驗，以此來實現(xiàn)對未來風險的精準預測。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險，滿足用戶的深層需求。”

2020年9月，《關(guān)于加快推進媒體深度融合發(fā)展的意見》指出要以先進技術(shù)引領驅(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，加強新技術(shù)在新聞傳播領域的前瞻性研究和應用。

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)對當前新聞輿論的精準分析。

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媒體智能化初步形成三大模式

2月5日起，北京廣播電視臺在播出北京冬奧新聞時，屏幕左下角多了一個熟練運用手語播報的“虛擬人”——“冬奧手語播報數(shù)字人系統(tǒng)”，讓聽障人群更好地感受到了冬奧盛況。從虛擬新聞主播到手語播報虛擬人等，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為北京冬奧會新聞播報的一個重要輔助技術(shù)，而智能化也早已成為如今新聞傳媒發(fā)展中的一個關(guān)鍵詞。

中國傳媒大學等聯(lián)合發(fā)布的《中國智能媒體發(fā)展報告（2020—2021）》指出，目前媒體智能化已初步形成三大模式，即智慧廣電模式、智慧報業(yè)模式、商業(yè)平臺智能化模式。

在強有力的政策引導與扶持下，我國智慧廣電得以迅猛發(fā)展，人工智能技術(shù)不斷融入廣播電視各業(yè)務流程，催生出了智能視頻修復、智能視頻編輯、廣電網(wǎng)絡智能分發(fā)、廣電云監(jiān)管、多維度審核體系、廣電公共應急信息智能服務等一系列智慧廣電創(chuàng)新應用。

在人工智能、媒體融合相關(guān)政策助推下，近年來中國報業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進程顯著提速，目前已進入媒體融合“深水區(qū)”。整體來看，傳統(tǒng)報業(yè)智媒建設經(jīng)歷信息生產(chǎn)單點環(huán)節(jié)賦能、采編發(fā)全鏈路智能支撐、中臺驅(qū)動平臺級產(chǎn)品對外輸出3次進階。

頭部互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)媒體平臺在市場驅(qū)動下率先開啟智能化升級轉(zhuǎn)型，目前人工智能技術(shù)覆蓋從匯聚、管理、生產(chǎn)到發(fā)布的全鏈路，智能應用呈現(xiàn)出百花齊放的局面。在疫情催化、全面視頻化的趨勢下，AI+視頻也成為商業(yè)平臺角力的新賽道。（記者 華 凌）

來源：科技日報