聶書江

國際輿情研判是指對(duì)國際輿論場中的輿情進(jìn)行價(jià)值和趨勢的一種分析與判斷過程，主要由兩部分構(gòu)成：一是對(duì)國際輿論場中輿情進(jìn)行日常性、持續(xù)性的跟蹤、收集，形成輿情庫，進(jìn)而提出報(bào)告；二是針對(duì)具體的國際危機(jī)或議題的輿情進(jìn)行針對(duì)性研判，形成報(bào)告。前者具有系統(tǒng)性、穩(wěn)定性和長期性，后者具有臨時(shí)性、突發(fā)性和專題性特征。

國際輿情研判是否準(zhǔn)確不但影響國際危機(jī)管理的水平，而且也影響國家決策的制定與執(zhí)行，在國際危機(jī)管理的過程中具有非常重要的作用。國際危機(jī)公關(guān)堅(jiān)持“決策未出，研判先行”就是對(duì)國際輿情研判的生動(dòng)說明。而在傳統(tǒng)意義上，國際輿情研判主要是通過人工瀏覽、文檔精選或案例庫比對(duì)等方法，不過，這些方法能夠奏效的一個(gè)前提是數(shù)據(jù)庫的可控性或者數(shù)據(jù)體量的可計(jì)算性。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息體量的幾何指數(shù)級(jí)增加意味著建立在可控假設(shè)的輿情研判方法難以解決大數(shù)據(jù)輿情狀況，因此，如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代提升國際輿情的研判質(zhì)量就成為學(xué)界和業(yè)界思考的問題。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代傳統(tǒng)輿情研判的不足

20世紀(jì)90年代，面對(duì)紛繁復(fù)雜的國際輿論場，為了保證政策執(zhí)行的準(zhǔn)確性，我國國際輿情研判得到長足發(fā)展，當(dāng)時(shí)采取的主要手段是人海瀏覽法，即，通過對(duì)國際主流報(bào)刊和廣播進(jìn)行人工查閱以了解該國輿情的發(fā)展方向，然后撰寫報(bào)告，如國外動(dòng)態(tài)參考之類。21世紀(jì)初，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，國際輿情研判手段發(fā)展到多文檔精選法和模板因子法。如今，基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展，又發(fā)展出關(guān)鍵詞搜索法、網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)法和數(shù)據(jù)庫比對(duì)法。以上各種方法，在輿情研判的工作中曾經(jīng)發(fā)揮著重要的作用，也取得了一定的成效。但是，新的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，以上幾種方法在輿情研判上的不足逐漸暴露出來。

1.樣本代表性不足。傳統(tǒng)輿情研判的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)思想是樣本的隨機(jī)性采集，但這些樣本并不是全樣本，而是小樣本，小數(shù)據(jù)量。之所以如此，一方面是受制于統(tǒng)計(jì)工具，另一方面是因?yàn)殡S機(jī)性統(tǒng)計(jì)方法認(rèn)為，采樣分析的精確性隨著采樣隨機(jī)性的增加而大幅提高，這種提高跟樣本數(shù)量關(guān)系不大，也就是，樣本隨機(jī)性比樣本數(shù)量更加重要。然而，祝建華教授在一次討論中明確表示，如果抽樣的對(duì)象過于復(fù)雜，比如大數(shù)據(jù)，那么，人們根本找不到一個(gè)最優(yōu)抽樣的標(biāo)準(zhǔn)。一旦隨機(jī)性出現(xiàn)偏差，分析結(jié)果就會(huì)相去甚遠(yuǎn)。2016年，美國總統(tǒng)大選，不但美國相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測失敗，而且我國的統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)也預(yù)測認(rèn)為候選人希拉里會(huì)獲勝，日本統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)甚至認(rèn)為希拉里大勝，從而建議首相提前結(jié)好希拉里。但是，印度的人工智能系統(tǒng)MogIA卻通過對(duì)Google、Facebook、Twitter等平臺(tái)上2000萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分析后認(rèn)為，特朗普能夠當(dāng)選美國總統(tǒng)，于是我們看到，當(dāng)特朗普當(dāng)選后，日本首相不被待見，而印度總理卻很受美國總統(tǒng)特朗普歡迎。這一事例說明，小樣本已經(jīng)不能夠滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的輿情研判，如果還基于小樣本提供輿情研判，極易出現(xiàn)失誤。

2.缺乏包容性。在信息缺乏時(shí)代，信息的精確性就意味著研判的精確性。人們不但執(zhí)迷于獲取精確的信息，而且也為如何消除噪音而苦惱。在線性傳播模式中，噪音是一個(gè)影響傳播效果的主要因素，傳播學(xué)者為此制定出很多降噪的策略，如設(shè)備降噪、傳播重復(fù)、擴(kuò)大音量等。但是，信息爆炸的時(shí)代，噪音與數(shù)據(jù)并存，人們獲得有用數(shù)據(jù)的同時(shí)，也就意味著噪音的獲得，“我們掌握的數(shù)據(jù)庫越來越全面，它不再只包括我們手頭現(xiàn)象的一點(diǎn)點(diǎn)可憐的數(shù)據(jù)，而是包括了與這些現(xiàn)象相關(guān)的大量甚至全部數(shù)據(jù)。我們不再需要那么擔(dān)心某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)整套分析的不利影響。我們要做的就是要接受這些紛繁的數(shù)據(jù)并從中受益，而不是以高昂的代價(jià)消除所有的不確定性?！雹俚?，小樣本為了精確性而排斥這些數(shù)據(jù)。

3.效率低下。無論是人工瀏覽法還是文檔精選法，它們不但耗費(fèi)巨大的人力物力，而且在面對(duì)危機(jī)事件時(shí)，也不能立即總結(jié)出可行的報(bào)告，其效率低下的缺點(diǎn)暴露無遺。危機(jī)管理對(duì)時(shí)間的要求非常高，20世紀(jì)90年代，管理者提出24小時(shí)的黃金法則，后來針對(duì)新環(huán)境，又提出5小時(shí)原則，如今在社交媒體時(shí)代，5小時(shí)顯然不能適應(yīng)輿情處理的要求。但不管是5小時(shí)，或者2小時(shí)，傳統(tǒng)輿情研判的方法都不能滿足這些需求，而利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，卻能夠在極短的時(shí)間內(nèi)，保質(zhì)保量地完成這些輿情分析和研判。

二、“臟數(shù)據(jù)”與數(shù)據(jù)清洗

雖然大數(shù)據(jù)在面對(duì)全樣本時(shí)，比人工瀏覽法、文檔精選法等輿情研判更有優(yōu)勢，比如現(xiàn)在流行的Google搜索和百度搜索，但是，他們并不意味著大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就一定能夠準(zhǔn)確預(yù)測輿情。因?yàn)?，在輿情產(chǎn)生的過程中，異常數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)等噪音數(shù)據(jù)和一些因數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理和屬性約束不夠等產(chǎn)生的“臟數(shù)據(jù)”，也就是前文提到的包容性數(shù)據(jù)，都能夠影響到輿情研判的精確度。所謂“臟數(shù)據(jù)”指的是在數(shù)據(jù)收集階段，源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)不存在給定范圍或?qū)?shí)際業(yè)務(wù)毫無意義，或是數(shù)據(jù)格式非法以及在源系統(tǒng)中存在不規(guī)范的編碼和含糊的業(yè)務(wù)邏輯。在國際輿情的收集過程中，由于語言邏輯的轉(zhuǎn)換、文化理解的不同，甚至數(shù)據(jù)源的獲取不正規(guī)，噪音數(shù)據(jù)和“臟數(shù)據(jù)”普遍存在。從過去輿情研判失敗的案例中可以看出，如果無法對(duì)噪音數(shù)據(jù)或“臟數(shù)據(jù)”進(jìn)行清洗，這些獲得的輿情研判結(jié)果還需要人工進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)，這樣就浪費(fèi)人力物力。為了解決這個(gè)問題，數(shù)據(jù)清洗就成為解決“臟數(shù)據(jù)”的主要手段。

數(shù)據(jù)清洗技術(shù)主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘三個(gè)方面，不同的應(yīng)用領(lǐng)域認(rèn)知不盡相同。到目前為止，數(shù)據(jù)清洗技術(shù)在學(xué)術(shù)界還沒有一個(gè)公認(rèn)的定義，但是其內(nèi)容已經(jīng)達(dá)成了初步共識(shí)。一般認(rèn)為，只要有助于解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的處理過程就被認(rèn)為是數(shù)據(jù)清洗，其原理是通過分析“臟數(shù)據(jù)”的產(chǎn)生原因及存在形式，對(duì)數(shù)據(jù)流的過程進(jìn)行考察、分析，并總結(jié)出數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘或預(yù)定義規(guī)則等方法，從而將“臟數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化成滿足數(shù)據(jù)質(zhì)量要求的數(shù)據(jù)。對(duì)于國際輿情研判而言，在國際輿情的大數(shù)據(jù)管理中，根據(jù)作者設(shè)置的定義、屬性、值域等對(duì)字段進(jìn)行語義分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在字段間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并進(jìn)一步得到數(shù)據(jù)集中的字段存在的函數(shù)依賴關(guān)系，基于函數(shù)依賴發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的不一致值問題和隱藏的噪聲數(shù)據(jù)。然后根據(jù)函數(shù)依賴關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)集中的不一致值和缺失值進(jìn)行清洗和修復(fù)?；谧侄伍g的函數(shù)依賴關(guān)系還可以發(fā)現(xiàn)可信度較低的字段，通過分析可信度低的原因并反饋至數(shù)據(jù)采集階段，可以從數(shù)據(jù)源處減少國際輿情的“臟數(shù)據(jù)”。②具體見下圖：endprint

三、國際危機(jī)事件中的數(shù)據(jù)清洗

當(dāng)危機(jī)事件發(fā)生時(shí)，能夠在時(shí)間壓力下獲取相對(duì)準(zhǔn)確的信息是危機(jī)管理者的核心需求。然而，國際危機(jī)事件的輿情往往通過新媒體在國際輿論場中快速傳播，這些信息能夠在瞬間傳播至全國范圍乃至全世界的各個(gè)角落，各種態(tài)度、觀點(diǎn)通過媒體在輿論場中傳播，其中既有主流輿情的因素，也有一些“臟數(shù)據(jù)”。在此過程中，能夠排除“臟數(shù)據(jù)”，準(zhǔn)確獲取國際危機(jī)事件中影響事件發(fā)展方向的輿情就成為數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵。

首先，數(shù)據(jù)清洗技術(shù)需要建立約束處理機(jī)制。約束處理機(jī)制是大數(shù)據(jù)清洗的準(zhǔn)備工作，也是數(shù)據(jù)清洗的開端。第一步是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)國際危機(jī)事件的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，這些數(shù)據(jù)也被稱為待清洗數(shù)據(jù)。需要注意的是，信息收集需要一個(gè)時(shí)間限制，雖然危機(jī)事件具有潛伏期、爆發(fā)期、蔓延期和恢復(fù)期四個(gè)階段的發(fā)展過程，但是，對(duì)于突發(fā)事件管理者而言，最重要的是爆發(fā)之后幾小時(shí)的數(shù)據(jù)，這里參考我國發(fā)布的突發(fā)事件新聞發(fā)布要求中的5小時(shí)反應(yīng)規(guī)定。時(shí)間確定后，就需要根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)置約束要素，如政治、經(jīng)濟(jì)、思想等。

其次，數(shù)據(jù)清洗設(shè)置。清晰設(shè)置就是根據(jù)約束處理機(jī)制對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行辨析的過程。首先是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，從傳播學(xué)的角度看，就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，因?yàn)椋谒鸭降臄?shù)據(jù)中除了文字文檔外，還有圖片、視頻等多媒體文件，這些數(shù)據(jù)需要按照大數(shù)據(jù)挖掘格式進(jìn)行解析，否則，就會(huì)出現(xiàn)“臟數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)解析后，通過規(guī)則邏輯如信息交互、重復(fù)識(shí)別和合并清洗等進(jìn)行計(jì)算機(jī)選擇，從而根據(jù)規(guī)則進(jìn)行清洗。該過程是一種技術(shù)處理的過程，既需要大數(shù)據(jù)的算法庫，也需要危機(jī)事件輿情的主體參與進(jìn)來。具體而言，就是在收集到危機(jī)事件的輿情數(shù)據(jù)后，針對(duì)“臟數(shù)據(jù)”進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，這種清洗的最終目的是保留清潔數(shù)據(jù)，為輿情研判做好準(zhǔn)備。

最后，數(shù)據(jù)驗(yàn)證。數(shù)據(jù)清洗完畢后，并不能夠保證輿情研判的準(zhǔn)確性。為了保證數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)具有價(jià)值，還需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值和趨勢的驗(yàn)證，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗后出現(xiàn)缺失，就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全。然后，根據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和研判，從而能夠最大程度地保證研判的準(zhǔn)確性。

四、小結(jié)

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)清洗技術(shù)也越來越成熟，如今已經(jīng)被谷歌、臉譜等公司應(yīng)用于輿情研判工作中。對(duì)于國際輿情研判工作來說，信息的復(fù)雜性、多樣性和全樣本性，又決定了傳統(tǒng)意義上信息處理方法的不適應(yīng)性，故而，數(shù)據(jù)清洗技術(shù)的使用顯得尤為必要。

「注釋」

①維克托·邁爾·舍恩伯格、肯尼思·庫克耶著，盛楊燕、周濤譯：《大數(shù)據(jù)時(shí)代》，浙江人民出版社2013年版，第56頁。

②譚暉、廖振松、周小翠、賀凡：《大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗方法研究》，《信息通信》2017年第1期。endprint