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面向大數(shù)據(jù)的涉警輿情分析與決策方法研究

2018-06-07 02:40:53張雙獅夏一雪蘭月新李亞峰
傳播與版權(quán) 2018年4期
關(guān)鍵詞:警務(wù)輿情決策

張雙獅 夏一雪 蘭月新 李亞峰

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展使得精彩世界觸手可得,隨時(shí)隨地發(fā)布新聞、了解咨詢、關(guān)注國(guó)計(jì)民生以及發(fā)表個(gè)人觀點(diǎn)和看法成為新常態(tài)。網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)新生態(tài),給警務(wù)工作提出了新的更高要求;境內(nèi)外敵對(duì)勢(shì)力和一些別有用心的群體蓄意攪亂網(wǎng)絡(luò)輿論,丑化公安形象,降低公安公信力的活動(dòng)一刻都沒有停止,意識(shí)形態(tài)領(lǐng)域的斗爭(zhēng)更具復(fù)雜性和艱巨性[1];公安系統(tǒng)自身仍然存在官僚主義作風(fēng)強(qiáng)、為人民服務(wù)意識(shí)弱的現(xiàn)象,社會(huì)主義法治推進(jìn)困難[2];我國(guó)學(xué)者結(jié)合我國(guó)國(guó)情,借鑒西方科學(xué)家在社會(huì)學(xué)、管理學(xué)、心理學(xué)、媒體傳播學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息技術(shù)等方面理念、理論及方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的演化發(fā)展進(jìn)行了大量研究,取得了許多重要成果,為政府和執(zhí)法部門制定輿情引導(dǎo)策略,進(jìn)行輿情決策處置提供了豐富的理論參考。全國(guó)公安系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的重視也在日益加強(qiáng),成立專門應(yīng)對(duì)機(jī)構(gòu),啟用輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等[3][4]。當(dāng)前,不論是學(xué)術(shù)領(lǐng)域,還是應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)中對(duì)于涉警網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測(cè)、分析和決策處置整體上仍然是從對(duì)立面的角度出發(fā),采取引導(dǎo)、管控的辦法,也就是說處于相對(duì)被動(dòng)的狀態(tài)。

習(xí)近平主席指出,“建設(shè)網(wǎng)絡(luò)良好生態(tài),發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)引導(dǎo)輿論、反映民意的作用,讓互聯(lián)網(wǎng)成為我們同群眾交流溝通的新平臺(tái),成為了解群眾、貼近群眾、為群眾排憂解難的新途徑,成為發(fā)揚(yáng)人民民主、接受人民監(jiān)督的新渠道”[5]。由此可見,時(shí)代在進(jìn)步,技術(shù)在發(fā)展,工作模式、工作方法的革新勢(shì)在必行。過去在網(wǎng)絡(luò)輿情處置中采用過“遮、掩、封、堵、刪”等極端手段,隨著“大數(shù)據(jù)+移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)”的蓬勃發(fā)展,這些方法和手段往往會(huì)使問題復(fù)雜化,增加問題的神秘感,激發(fā)民眾的好奇心,給敵對(duì)勢(shì)力以大肆渲染和炒作的借口。不如敞開胸懷,正視問題,走入民眾,主動(dòng)發(fā)聲,參與互動(dòng),利用大數(shù)據(jù),依靠新技術(shù),“治理+智理”,在解決問題過程中不斷提升解決問題的能力。

為此,本文提出面向大數(shù)據(jù)的警輿情監(jiān)測(cè)、分析和決策新理念,新方法。按照?qǐng)D1的邏輯流圖展開研究,面向大數(shù)據(jù),分?jǐn)?shù)據(jù)流和控制流兩方面。以數(shù)據(jù)流將涉警輿情的處理分為三個(gè)部分,輿情監(jiān)測(cè),輿情分析和輿情決策。每一個(gè)部分又按照研究對(duì)象、研究方法及研究結(jié)果的控制邏輯展開。

圖1:研究邏輯流圖

一、面向大數(shù)據(jù)的涉警輿情監(jiān)測(cè)

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)是決策者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策處置的基礎(chǔ)。警務(wù)部門首先要從思想上建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略思維;以改革與開放的態(tài)度營(yíng)造網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)新生態(tài);依靠新興信息技術(shù)多角度廣泛采集涉警輿情數(shù)據(jù),建立和完善輿情數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和案例庫(kù)。

(一)轉(zhuǎn)變觀念,直面輿情

首先警務(wù)人員要以開放的姿態(tài)接受輿論監(jiān)督,讓民眾發(fā)聲,不論是正面的或者是負(fù)面的,不論是恰當(dāng)或者是過激的。面對(duì)事件,要積極主動(dòng)發(fā)聲,公布事實(shí)真相,讓民眾享有充分的知情權(quán),而不是封堵遮掩刪,致使充滿神秘感而懷疑與猜測(cè),出現(xiàn)翻墻以探求真相,流言謠言四起的尷尬局面。事實(shí)上,當(dāng)今的新媒體時(shí)代,人人都是媒體人,人人都是傳聲筒,也許一個(gè)不經(jīng)意的涉警圖片和視頻發(fā)布都有可能瞬時(shí)引爆整個(gè)網(wǎng)絡(luò),成為人們線上線下、茶余飯后的談資,彌漫在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)及社會(huì)。用“封堵遮掩”的方法顯得無(wú)能為力,因?yàn)槎律险搲⒉?,堵不了微信朋友圈,堵上此話題,堵不上衍生話題??陀^上要求廣開言路,讓民眾敢說、想說、能說,充分表達(dá)自己的訴求,表達(dá)自己的意見、觀點(diǎn)和看法。這些言論整體上反映的是實(shí)實(shí)在在、真真實(shí)實(shí)的社情民意,這是我黨“立黨為公,執(zhí)政為民”服務(wù)宗旨得以實(shí)現(xiàn)的不可多得的寶貴資源和財(cái)富。對(duì)于警務(wù)人員自身,只要按照“對(duì)黨忠誠(chéng),服務(wù)人民,執(zhí)法公正,紀(jì)律嚴(yán)明”的十六字方針行事,又何所懼?如2016年5月的“雷洋事件”正體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)督以及線上線下聯(lián)動(dòng)的作用,有力地推進(jìn)了我國(guó)法治建設(shè)的進(jìn)程[6-9]。輿情大數(shù)據(jù)使得警務(wù)部門對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情從重視到重點(diǎn)關(guān)注輿情變化和處置方法,再到著重首先解決自身問題的轉(zhuǎn)變[10]。

(二)依靠科技,多措并舉

輿情監(jiān)測(cè)的總體思路由事件驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。有涉警事件發(fā)生,針對(duì)事件監(jiān)測(cè)輿情的演化,沒有事件發(fā)生,同樣關(guān)注民眾的涉警言論和行為,甚至日常對(duì)警務(wù)工作的評(píng)價(jià),從中發(fā)現(xiàn)潛在的輿情風(fēng)險(xiǎn)和警務(wù)工作中的不足。按照?qǐng)D2所示流程展開監(jiān)測(cè)。

涉警輿情數(shù)據(jù)主要來(lái)自三個(gè)方面:(1)警務(wù)部門官方媒體,如官方微博、微信公眾號(hào)、門戶網(wǎng)站及政務(wù)網(wǎng)等。這是民眾網(wǎng)絡(luò)參政議政了解國(guó)家動(dòng)態(tài)的重要窗口,網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)固定已知,話題多為主動(dòng)發(fā)起,便于設(shè)計(jì)爬蟲,并后期的網(wǎng)頁(yè)清洗和處理,可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)輿情監(jiān)測(cè)。(2)外部輿情集散地,如微信、微博、論壇、貼吧以及新聞媒體等網(wǎng)站。這些網(wǎng)站眾多,是民眾了解咨詢,發(fā)表個(gè)人觀點(diǎn)的主要場(chǎng)所,可定期進(jìn)行廣度搜索掃描以發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題,了解社情民意,發(fā)現(xiàn)可疑人群及不良言論。另外,可以充分利用某些大型網(wǎng)站的媒體接口,如百度和新浪的API,省去大量數(shù)據(jù)抓取時(shí)間,同時(shí)可以緩解媒體網(wǎng)站的服務(wù)器壓力。憑借公安機(jī)關(guān)的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì),與各網(wǎng)站合作,定時(shí)接收輿情更新推送,這樣可以緩解雙方的服務(wù)器壓力。(3)網(wǎng)上業(yè)務(wù)系統(tǒng)也是一個(gè)民意調(diào)查的重要途徑。針對(duì)民眾所辦業(yè)務(wù)進(jìn)行滿意度調(diào)查,以及時(shí)發(fā)現(xiàn)警務(wù)工作中的不足。當(dāng)然,這三種途徑都可以設(shè)計(jì)調(diào)查問卷,調(diào)查問卷既是民意調(diào)查的重要方法,也是輿情監(jiān)測(cè)的重要途徑。

圖2:面向大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)流程

輿情監(jiān)測(cè)分兩個(gè)層次:第一個(gè)層次,主動(dòng)到輿情集散地抓取數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn),提取主題,分析情感傾向,縷清社會(huì)網(wǎng)絡(luò),這個(gè)層次對(duì)技術(shù)要求較高,輿情的特征要素難于把握;第二個(gè)層次,設(shè)計(jì)并拋出輿情主題,以引來(lái)圍觀,引起討論,這個(gè)層次可以事先確定輿情的特征要素,輿情的決策處置方法,可以徹底改變過去被動(dòng)監(jiān)測(cè),被動(dòng)應(yīng)急的尷尬局面。

網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)多為非結(jié)構(gòu)性的多元異構(gòu)數(shù)據(jù)。輿情監(jiān)測(cè)的步驟為數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。傳統(tǒng)處理網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)的多為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),甚至是Excel文件或者文本文件,也有的數(shù)據(jù)適合用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。如信息檢索和分析要求建立關(guān)鍵詞倒排索引;文本處理需要進(jìn)行切分詞處理,建立詞庫(kù);語(yǔ)義分析要求建立語(yǔ)義語(yǔ)料庫(kù),詞性標(biāo)注庫(kù);情感傾向性分析需要建立情感詞庫(kù)等。而案例數(shù)據(jù)庫(kù)是進(jìn)行輿情分析和決策的基礎(chǔ);通過知識(shí)挖掘建立的知識(shí)庫(kù),輿情分析方法庫(kù)和輿情決策方法庫(kù)是輿情智能決策的基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)和方法不適合用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。另外隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得網(wǎng)絡(luò)輿情的大數(shù)據(jù)特性日益明顯,一方面數(shù)據(jù)量巨大,單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)文件根本無(wú)法勝任;另一方面,數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)的原始性、多媒體性要求越來(lái)越強(qiáng),比如音頻、視頻、圖片和表情也成為非常重要的數(shù)據(jù)內(nèi)容,要求新的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)及其處理方法。

將抓來(lái)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行粗略處理或者不處理直接保存在本地,用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理,如NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBbase,采用的文件系統(tǒng)隨之需改為分布式文件系統(tǒng),如HDFS。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式的改變,導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理手段和方法隨之改變,大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理分析的擴(kuò)展性、可靠性及時(shí)性要求不斷提高,需采用各種先進(jìn)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)??紤]到采集平臺(tái)的存儲(chǔ)計(jì)算能力、可擴(kuò)展性以及后期維護(hù)的方便性,可采用當(dāng)前流行的開源分布式采集、存儲(chǔ)、計(jì)算和處理框架,如建設(shè)基于Hadoop的分布式計(jì)算平臺(tái),可管理不同類型的數(shù)據(jù),包括分布式文件系統(tǒng)HDFS、并行編程框架MapReduce、內(nèi)存流式計(jì)算引擎Spark、大數(shù)據(jù)引擎Pig等。

二、面向大數(shù)據(jù)的涉警輿情分析

針對(duì)事前、事中及事后的網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù),其分析流程為:統(tǒng)計(jì)、計(jì)數(shù)→聚類、分類→學(xué)習(xí)、識(shí)別→回歸、預(yù)測(cè)。輿情大數(shù)據(jù)分析需結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法以及人工智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn),給出各個(gè)階段的輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),提供互動(dòng)查詢、圖表可視化和分析報(bào)表服務(wù),為決策提供參考,具體流程可參考圖3。

圖3:網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)分析邏輯框圖

(一)中文分詞和詞頻統(tǒng)計(jì)

輿情分析的核心是自然語(yǔ)言處理,主體是文本數(shù)據(jù)挖掘,中文分詞統(tǒng)計(jì)是網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),是熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn),建立倒排索引的關(guān)鍵技術(shù),比如可以對(duì)同一時(shí)段輿情主題進(jìn)行分詞統(tǒng)計(jì),當(dāng)前熱點(diǎn)便一目了然。對(duì)同一主題一個(gè)時(shí)段內(nèi)的關(guān)注量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可以發(fā)現(xiàn)本主題的熱度變化。本文以百度搜索指數(shù)為例來(lái)說明中文分詞統(tǒng)計(jì)的意義。以“民警”為關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索,2017年12月4日—31日4周時(shí)間為監(jiān)測(cè)時(shí)段,搜索量時(shí)序如圖4,4日—11日一周內(nèi)出現(xiàn)了一個(gè)大的熱度波動(dòng)。繼續(xù)統(tǒng)計(jì)與之相關(guān)度高的搜索詞頻如圖5。

圖4:搜索詞熱度時(shí)序圖

圖5:與關(guān)鍵搜索詞相關(guān)度最高的熱詞排序

進(jìn)一步了解熱詞相關(guān)度如圖6,反映了民警及其相關(guān)關(guān)鍵詞之間的緊密程度,關(guān)鍵詞“十九”“心得”“體會(huì)”反映出全國(guó)民警本周興起學(xué)習(xí)十九大熱潮,寫心得體會(huì),組織參加各類網(wǎng)絡(luò)知識(shí)答題等活動(dòng);關(guān)鍵詞“抓捕”指的是2017年12月10日河北民警在抓捕嫌犯時(shí)被刺犧牲事件。

圖6:與“民警”相關(guān)度圖譜(4日—10日)

以百度搜索指數(shù)12月11日—17日,關(guān)于“民警”的搜索來(lái)看涉警輿情,如圖7所示。

圖7:與“民警”相關(guān)度圖譜(11日—17日)

“蒼南”指的是2010年蒼南女民警被殘忍殺害的事件,一直受到廣泛關(guān)注。

以百度搜索指數(shù)12月18日—24日,關(guān)于“民警”的搜索來(lái)看涉警輿情,如圖8所示。

圖8:與“民警”相關(guān)度圖譜(18日—24日)

“閑事”和“交通”是人民警察貼近群眾的具體表現(xiàn),一個(gè)是愛管閑事的社區(qū)民警,一個(gè)是交通警察,這二者是與民眾接觸最頻繁的警察,也是輿論最多的對(duì)象。

以百度搜索指數(shù)12月24日—31日,關(guān)于“民警”的搜索來(lái)看涉警輿情,如圖9所示。

圖9:與“民警”相關(guān)度圖譜(25日—31日)

近年來(lái)“酒駕”和“女司機(jī)”成為網(wǎng)絡(luò)熱詞,面對(duì)民警的檢查,許多女司機(jī)耍潑耍賴,丑態(tài)百出,從另一面體現(xiàn)了民警的素質(zhì)和執(zhí)法處置能力在不斷提高,其辛苦的工作得到眾多網(wǎng)民的理解和贊揚(yáng)?!爸蛋唷焙汀盃奚敝傅氖?017年12月25日,廣東佛山倫教派出所民警陳順輝值班時(shí)因病犧牲在工作崗位上的事。反映了廣大網(wǎng)民對(duì)民警及其生死的關(guān)注與關(guān)心。

除了數(shù)字顯示外還可以將詞頻以詞云的形式更為直觀地顯示,如圖10為新浪司法轉(zhuǎn)載的微信公眾號(hào)“長(zhǎng)安劍”的一篇關(guān)于“雷洋案”評(píng)論文章的詞云。

圖10:詞頻統(tǒng)計(jì)詞云

詞云以不同大小和形狀非常直觀地顯示關(guān)鍵詞的詞頻,給人以強(qiáng)烈的視覺沖擊。通過詞云可以看出該文的主題“社會(huì)輿論對(duì)社會(huì)主義法治公平、公正的影響”。

(二)文本聚類和分類

語(yǔ)料文本在分詞后可以按照關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析,提煉評(píng)論的觀點(diǎn),然后對(duì)整個(gè)語(yǔ)料進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)得知持各種觀點(diǎn)的人數(shù)以及占比,進(jìn)一步對(duì)有關(guān)某一話題的網(wǎng)民進(jìn)行分群統(tǒng)計(jì),研究網(wǎng)民活躍度,發(fā)現(xiàn)意見領(lǐng)袖,探索各網(wǎng)民之間的關(guān)系,據(jù)此繪制相關(guān)主題的網(wǎng)民社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖。如圖11是用gephi繪制的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖,可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的邊及其權(quán)重繪制出所有節(jié)點(diǎn)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖。

圖11:相關(guān)主題網(wǎng)民社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖[11]

(三)情感傾向性分析

首先對(duì)抓取的輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理,然后結(jié)合情感語(yǔ)料數(shù)據(jù)庫(kù)和情感分析算法對(duì)切分后的語(yǔ)料進(jìn)行情感計(jì)算、分析,并進(jìn)行情感標(biāo)注[12][13]。通過聚類和分類得出個(gè)體情感傾向和群體情感傾向,以便進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)個(gè)體情感異常和群體情感異動(dòng),以便及時(shí)采取措施,疏導(dǎo)負(fù)面輿情。

(四)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布者進(jìn)行用戶畫像,包括年齡、性別、地域、使用終端等信息,用戶畫像便于對(duì)高輿情風(fēng)險(xiǎn)人群進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)視;建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,根據(jù)動(dòng)態(tài)輿情數(shù)據(jù),對(duì)事前輿情隱患風(fēng)險(xiǎn)、事中輿情惡化風(fēng)險(xiǎn)以及事后輿情衍生風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià),并適時(shí)給出輿情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

(五)趨勢(shì)分析預(yù)測(cè)

通過對(duì)采集到的時(shí)序網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)運(yùn)用線性回歸分析、決策樹回歸分析、隱馬爾可夫預(yù)測(cè)、深度學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)分析,可給出網(wǎng)絡(luò)輿情的演變趨勢(shì),為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和處置決策提供參考。

(六)互動(dòng)查詢及可視化

涉警網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)分析結(jié)果需能以操作簡(jiǎn)單,圖表并茂的人機(jī)交互方式展現(xiàn)給警務(wù)人員,為其決策處置提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持和情報(bào)支持。

(七)大數(shù)據(jù)分析工具

EXCEL內(nèi)置的財(cái)務(wù)統(tǒng)計(jì)函數(shù)可以做一些統(tǒng)計(jì)分析,如計(jì)數(shù)、相關(guān)性分析、線性回歸等,如果能靈活應(yīng)用VBA可以大大擴(kuò)充Excel的統(tǒng)計(jì)分析功能;SPSS、SAS是專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘工具,功能強(qiáng)大,接口豐富,編程簡(jiǎn)單,但成本高昂,不便集成到網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)中;Matlab是通用的數(shù)學(xué)數(shù)值計(jì)算、模擬仿真軟件,其統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能方面有很豐富的函數(shù)支持,而且可視化效果也很好,是算法研究的有力工具;R語(yǔ)言是專業(yè)的開源大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工具,有非常豐富的數(shù)據(jù)挖掘包,而且方便與第三方函數(shù)庫(kù)和算法庫(kù)集成,可視化也是其一大優(yōu)勢(shì),是網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)分析的首選工具;Python作為一門膠水式的開源編程語(yǔ)言,近年來(lái)以其編程簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大受到各行業(yè)青睞,其有很強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工具包,而且升級(jí)速度很快,是網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)分析的理想選擇。

三、面向大數(shù)據(jù)的涉警輿情決策

互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為輿論的集散地、輿論的放大器和意識(shí)形態(tài)斗爭(zhēng)的主戰(zhàn)場(chǎng)。境內(nèi)外反華勢(shì)力借此采用各種手段宣傳西方社會(huì)文化、自由主義思想以及法律制度、政治制度,同時(shí)不惜重金雇傭大量漢奸小編,漢奸“大V”寫短文、寫段子,以丑化國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人、抹黑警察執(zhí)法隊(duì)伍,降低政府和警察的公信力,離間警民關(guān)系、黨群關(guān)系。文化侵蝕,思想滲透更加廣泛、更加深入,不得不引起黨和國(guó)家的高度重視,這是一場(chǎng)沒有硝煙的戰(zhàn)爭(zhēng),是一場(chǎng)持久的戰(zhàn)爭(zhēng),是一場(chǎng)智慧和技術(shù)的較量,是日常警務(wù)工作的一個(gè)重要組成部分,不能以輿情應(yīng)急處置簡(jiǎn)單對(duì)待。因此,警務(wù)部門不僅要設(shè)置專職崗位,配備專職警務(wù)人員,更要建設(shè)專門從事輿情監(jiān)測(cè)、分析、決策應(yīng)對(duì)的專業(yè)隊(duì)伍。為此既要重視專家決策,又要積極推進(jìn)智能決策。

(一)涉警輿情的專家決策

面向大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情,要求公安隊(duì)伍“既要能使槍桿子,還能玩轉(zhuǎn)筆桿子”。根本任務(wù)有兩項(xiàng),一是充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù),做好對(duì)重點(diǎn)網(wǎng)站、重點(diǎn)人群的輿情監(jiān)測(cè),及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題,評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn),提出預(yù)警。同時(shí),積極參與到各焦點(diǎn)話題的討論中,發(fā)帖子、發(fā)微博、發(fā)微信、寫文章、寫段子,引導(dǎo)輿論導(dǎo)向,為網(wǎng)絡(luò)注入正能量,注入社會(huì)主義核心價(jià)值觀;二是充分利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)民意調(diào)研,改變過去走街串巷式的、專門問卷式的調(diào)研,學(xué)會(huì)從網(wǎng)民對(duì)各類事件、各種話題所發(fā)表的圖、文、聲、像等多媒體意見的分析中挖掘提煉對(duì)警務(wù)工作的觀點(diǎn)、情感和態(tài)度,以找出工作中的不足。

(二)涉警輿情的智能決策

海量異構(gòu)輿情數(shù)據(jù)為輿情智能決策的知識(shí)挖掘提供了豐富的資源,以機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為核心的涉警輿情智能決策是未來(lái)警務(wù)工作的重要發(fā)展趨勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)輿情智能決策的邏輯框圖如圖12,是決策支持系統(tǒng)和專家系統(tǒng)的合體,建設(shè)各種各樣的知識(shí)庫(kù)是智能決策的基礎(chǔ),各類機(jī)器學(xué)習(xí)方法是智能決策的主要手段。

圖12:網(wǎng)絡(luò)輿情智能決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

以黨的路線、方針、政策以及國(guó)家的法律、法規(guī)和政策的文件、文本、資料為原始數(shù)據(jù)建立知識(shí)庫(kù),采用搜索引擎技術(shù)建立理論、政策及相關(guān)法律智能咨詢系統(tǒng),提供便民服務(wù),同時(shí)也為警務(wù)人員提供決策支持。

按照預(yù)設(shè),到指定輿情集散地、重點(diǎn)人物微博、微信采集多媒體數(shù)據(jù),識(shí)別輿情主題,分析情感傾向,建立主題識(shí)別知識(shí)庫(kù)、情感識(shí)別知識(shí)庫(kù)、決策模型庫(kù),決策知識(shí)庫(kù),最終實(shí)現(xiàn)政策解讀專家系統(tǒng),機(jī)器人聊天交流系統(tǒng),決策建議推送系統(tǒng)。其中決策建議推送可以結(jié)合微信公眾號(hào)、公安業(yè)務(wù)APP以及電子郵件等多種方式展開。另外智能郵件系統(tǒng)也是一種非常方便的民意調(diào)查方式。

四、結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)涉警輿情研究其面向大數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)、分析及決策方法,按照源于大數(shù)據(jù),歸于決策方案的總體思路展開研究。得出網(wǎng)絡(luò)輿情并非“洪水猛獸”,而是建設(shè)服務(wù)型智慧政府不可或缺的寶貴資源和財(cái)富。需以人工智能為牽引,大數(shù)據(jù)為支撐,充分利用信息技術(shù)的最新成果使警務(wù)工作深深扎根于廣大人民群眾中,以共產(chǎn)黨人博大的政治胸懷接受人民群眾的廣泛監(jiān)督,切實(shí)將黨的群眾路線落到實(shí)處,不忘初心,牢記使命,在為人民服務(wù)的實(shí)踐中不斷提升執(zhí)法能力和水平。

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