涉民族因素网络舆情的智能治理：逻辑与路径

　　摘 要：智能时代背景下探究如何重构性健全涉民族因素网络舆情治理机制，对于促进民族事务治理体系和治理能力现代化具有重要的理论及现实意义。涉民族因素网络舆情智能治理建基于网格化管理向数字治理嬗进，人工智能与网络舆情治理理念、治理方式与手段、治理体制机制耦合而内生的网络空间治理现代化转型升级。在反思涉民族因素网络舆情碎片化治理困境的基础上，前瞻网络空间治理共同体的未来图景，依循整体主义、协作主义、技术主义的三维逻辑，为基于信息采集、监测预警、协同研判、引导化解一体化的智能治理提供对策建议。

　　方堃; 李帆， 黑龙江民族丛刊 发表时间：2021-09-17

　　关 键 词：涉民族因素;网络舆情;人工智能;智能治理

　　随着大数据、云计算、人工智能等互联网新技术的蓬勃发展，信息传播已从探索应用的“互联网 +”时代迈入融合应用的智能时代。这为网络舆情治理带来了机遇与挑战。相较一般的社会网络舆情，涉民族因素网络舆情更容易受到民族情感、文化传统、宗教习俗、外部干涉势力、极端分裂主义的影响。新媒体赋权引发的舆论话语扩张化，主体趋于去中心化、社群化和低龄化，“主流” “网络”“境外”三个舆论场交锋的融合化以及舆论共同体单极聚化等，都增加了涉民族因素网络舆情治理的难度。鉴于此，以人工智能助力涉民族因素网络舆情治理机制创新，把网络空间建成促进民族团结进步、铸牢中华民族共同体意识的平台，是新时代民族事务治理现代化的实然要求和应然选择。

　　一、问题的提出及研究检视

　　涉民族因素网络舆情形成的过程，是发展不平衡不充分之下由涉民族因素公共问题或议题引起的群体极化，也是各种社会思潮在虚拟网络场域中的集中反映，并共同作用于舆情发生、传播乃至刺激社会冲突升级。网络一旦被蓄意挑拨民族关系、破坏民族团结的犯罪分子和搞民族分裂、暴恐活动的犯罪分子利用，就会为分裂破坏活动推波助澜。例如，在以“茉莉花革命”为起点的“阿拉伯之春”运动中，现代移动通信技术和互联网社交媒体起到了推手作用。“7·5”事件的发生，就是以广东一起普通刑事案件为导火索，经过网上的煽动挑拨，在数千里之外的乌鲁木齐酿成大祸[1]。

　　党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视网络安全和信息化工作，对民族事务治理法治化、专业化、智能化作出一系列重要部署。2014年中央民族工作会议指出，网络是把双刃剑，要趋利弊害，善加利用;要加强研究、应用，坚持疏堵结合，亮出底线，画出红线，严厉打击利用网络造谣生事、挑动民族情绪的行为，鼓励有利于密切民族感情，增进各民族了解的做法，把网络建成各民族交往交流交融之网。这些重要论述为信息化背景下涉民族因素网络舆情治理创新提供了遵循、指明了方向。各地各部门努力探索建立现代网络综合治理体系，舆情应急管理能力不断提升，然而，许多功能性较强的数字技术尚未普及和应用，涉民族因素网络舆情治理的理念、方式及运行体制机制仍显滞后，其具体表现为治理的碎片化问题。

　　一是“小数据”难以转化为“大数据”。对待涉民族因素网络舆情，一些工作人员常以内容敏感为由，固持传统人治观，采取封锁信息、私下安抚等做法，“能捂住的坚决不公布，能堵住的坚决不纾解”[2]。在更加快速的互联网络、无处不在的接入端口、离线也是新的在线时代，这不可能从源头切断和阻遏舆情传播，反而可能使政府陷入 “塔西佗陷阱”。

　　二是“散数据”难以转化为“全数据”。拘囿于条块分割的行政体制，涉民族因素网络舆情信息共享阙如。以六大边疆民族地区为例，其均设有地方网信办，但应对网络舆情还必须通过各地政府组成部门及其直属管理单位共同完成，它们的级别不同，职能却高度重合。比如在新疆，舆情数据分散在“网络安全管理处”“互联网管理处” “信息化推进处”“区信息中心”“区新闻出版广电总局”等多个部门[3]。

　　三是“死数据”难以转化为“活数据”。现阶段，由于数字技术在民族关系的热点发现、情感分析、监测预警、规范调适等环节中应用程度不高，舆情响应系统迟缓，有的甚至处于“僵尸”状态。与此同时，数据深度挖掘不够，多元社会主体合作能力羸弱，信息自动提取、无缝链接、互动共享的机制缺乏，使政府在治理涉民族因素网络舆情的过程中深陷“内卷化”(Involution)泥沼。

　　因此，加强舆情动态监管，深化民族团结教育，以正面宣传为导向建立网络突发事件中各民族交流对话机制，是构建和谐网络民族关系的题中之义[4]。

　　二、涉民族因素网络舆情智能治理的逻辑理路

　　以人工智能为代表的新一轮科技革命正以前所未有的力量，重塑当代社会现实与虚拟空间治理体系。人工智能时代的迫近，预示着包括人在内的万事万物将通过数据联结成可以感知和反馈环境变化的“泛智能体”[5]。这种全新的交互方式与行为模式促使网络舆情治理进入“流动现代性”情境下的全时全域化时代。随着信息生产、传播门槛的降低，网络空间中的信息量激增，舆情形态走过了文字、图片阶段，朝着多媒体视听化方向演进。互联网以其范围广、互动性强、更新频率高等特点迅速成为群体性事件发酵的主场域，并呈现聚合化、实时化、跨地区、跨时空的趋势。机器人、计算机视觉、深度学习等现代科技的应用以及 VR、AR技术与智能终端相结合，为网络舆情的有效治理提供了可能。

　　当前，涉民族因素网络舆情也因信息化表现出如下新特点：其一，裂解性。信息大爆炸时代，有关民族关系的舆论话语淹没于海量娱乐化信息之中，这无疑加大了舆情监测的难度，若任其自由扩散传播，这些议题将快速演变为涉民族因素网络舆情，甚至可能引发“扩散式”的矛盾纠纷问题。其二，脱域性。涉民族因素网络舆情的参与者，从地域上来看，不再限于民族地区或少数民族聚居地方，而是向全国各地乃至境外延伸;从身份来看，不再限于少数民族群众，也包括汉族及世界其他民族，舆情的影响范围远超出特定地域、民族和国家的界限。其三，隐蔽性。一些所谓网络 “大 V”或“意见领袖”钻法律空子，打“擦边球”，如近年来出现的特定民族语言网站或 APP，其交流、评论等功能专属于该母语的民族，这既不利于各民族交往交流交融，也给不法分子提供了制造不良舆论的土壤。其四，不确定性。在后真相时代，网络“逆维基效应”使公众对信息的真伪难以辨别，涉民族因素网络舆情的诱导事件频发，所牵涉面更广且难以预见[6]。

　　早在 21世纪初，我国就建立了网络媒体属地化管理体制。网络舆情管理主要由公安部门、工信部门、网管部门等通过行政途径加以管控，通常将网络空间作为与网民博弈的“竞技场”，辅之以刚性约束和信息封锁。这种条块分割的体制难以覆盖网络舆情生成、演化和消亡的全生命周期，容易导致“一管就死、一放就乱”的问题。在“人人都有麦克风”的新媒体时代，舆情治理体制机制的兼容性差、不同层级和区域的部门权责不明晰、信息不对称、“信息孤岛”及信任危机等问题凸显。正因如此，传统碎片化的舆情治理模式已不适应民族工作“上网了”、网络世界对民族关系影响不断增大的新情况新特点。高度融合、全景关联、深度挖掘、智能研判、科学决策的智能治理新模式呼之欲出。

　　智能治理(Intelligentgovernance)即人工智能赋能数字治理后形成的具有更强鲁棒性、自适应性和统摄性的治理技术及范式。从数字治理到智能治理，其实质是通过大数据、人工智能等现代科技与治理深度融合，推动公共行政向公共治理转型的系统性变革。数字治理发轫于新公共管理式微和信息时代勃兴之际，该理论主张应用数字技术来强化政府公共服务协同，以丰富公共部门管理系统的“工具箱”[7]。智能治理则远不满足于信息通信技术(ICT)与公共管理的简单加和，而是综合治理理论与智能技术，将复杂的社会治理问题放置于多维、动态的数据处理系统之中，对社会运行规律、公众偏好变化、政府回应机制及治理绩效评价等，进行实时化、数量化、可视化观测，进而从容应对社会风险，提升社会治理的整体效能[8]。网络舆情智能治理顺应了人工智能发展趋势，点准了传统舆情应对体制僵化、反应迟滞的 “死穴”，展现出凝聚多元力量、整合多方资源、对接善治目标的新图景。

　　涉民族因素网络舆情智能治理的逻辑理路是将技术理性与价值理性有机融合，以健全网络综合治理体系、提升网络治理能力为主线，推动人工智能与涉民族因素网络舆情治理相契合，构筑网络空间治理共同体。从“三微一端”、新闻媒体网站、APP、实时评论论坛、电子邮件等当中采集民族关系舆情信息，对所获信息进行热点识别、话题检测、语音处理、情感分析，形成民族关系舆情初始信息库。运用人工智能技术开展主题聚类、语义关联、异常检测、趋势预测等分析处理，生成涉民族因素网络舆情智能预警调控方案。并在此基础上，从整体主义、协作主义、技术主义三个维度共同发力，突破虚拟空间、体制机制、技术手段的束缚，整合各方资源，构建基于数据整合、信息共享、协作互动、平台建设、安全保障五个要素互促联动的网络舆情动态监测、自动预警、精准研判、协同应对一体化智能治理系统。

　　1997年，英国学者佩里·希克斯(Perri6)在《整体政府》一书中最先阐释政府系统内外部机构功能性整合的机理及作用。随着对整体主义理解的深化，他提出将纵向层级、横向部门通过功能性要素有机联结而组构的整体性治理框架[9]。整体性治理以整合、协同和责任为理念，将“跨界合作”作为政府变革的方向与目标，有助于协同各层级、各部门治理主体，聚合资源要素，推动边缘治理者参与治理。这对于破解涉民族因素网络舆情治理的分散化、碎裂化具有独特理论优势。整体性的涉民族因素网络舆情治理强调采用智能终端连接现实与虚拟空间，整合相关组织机构，促进“散数据”向“全数据”转化，实现各部门各主体网络舆情治理数据的互联互通和协同联动。

　　在我国互联网发展历程中，网民与政府同样面临着困境。网民的困境在于权力与信息的不对称，普遍缺乏承担责任、自律自治的动力，放纵性的经常“出轨”;而政府的困境则在于，想有效治理但由于“全能式”的管理，反而诱导出越来越多的网络“暴民”[10]。传统网络舆情治理是基于部门管控的单方治理，随着“小数据”向“大数据”扩容，特别是人工智能技术的广泛应用给网络舆情治理赋予了新内涵，除了我们熟知的治理主体外，还有智能机器这一新成员，它同时催生线上线下双向互动与人机协同。协作主义的涉民族因素网络舆情治理，主张多元社会主体通过信息要素的流动与共享进入网络协商治理环节，使以自动化机器为表征的多元主体有效参与舆情会商和应急处置及善后管理，形成以政府为主导、数据为支撑，多元协同、迅速高效的网络舆情共治状态。

　　“今天的统治是技术统治，是以技术和科学为合法性基础的统治。”[11]技术主义倾向于关注网络舆情风险治理的非人格化与标准化，将技术理性穿透于网络舆情“发生前”“发生中”“发生后”的各层面各阶段，尤其是依靠技术更新与应用，变“死数据”为“活数据”，从源头上防范网络舆情危机。以技术主义为导向来治理网络舆情，可以达到回应公众诉求和增进社会和谐稳定的双重愿景。当然，智能治理也并非万能，技术逻辑也存在“反治理”的问题，但只要政府采取必要措施规避风险，就能够将“技术治理”嵌入并平衡“回应治理”与“法制治理”的张力控制系统[12]。总之，嵌入人工智能的涉民族因素网络舆情治理模式是从网格化管理到数据治理，再到智能治理的信息技术迭代进阶的产物。智能治理集网格化管理与数据治理二者之所长，能够更加充分地发挥精准定位、数据整全、及时反应等优势，推动智能技术向涉民族因素网络舆情治理体系延伸与拓展，从而形塑网络空间治理的共同体。

　　三、涉民族因素网络舆情智能治理的实现路径

　　现代化的民族事务治理不仅体现为对新技术新手段的包容，也表现为对新治理理念与思维的创新性应用。涉民族因素网络舆情的善治是民生工程、社会工程，也是极为重要的政治工程。涉民族因素的矛盾纠纷与网络舆情的波动相互作用、密切关联，运用智能化方式治理涉民族因素网络舆情必将提升民族事务治理的整体效能。针对民族关系这一特殊场景，要以智能化技术的应用为抓手，以系统性、整体性、协同性的思维去审视其治理过程，将分散在各个部门和主体的信息聚合为整全的信息，迈向人们设想的“可计算的法治系统”与“跨部门协同的公共管理”。

　　1.形塑大数据涉民族因素网络舆情信息采集系统。首先，树立“用数据说话、用数据决策、用数据治理、用数据创新”的理念。以信息联动为主轴，发挥人工智能压缩时空、整合系统的大集中优势，将技术应用深层嵌入多元、流动、复杂、异质的舆情治理结构中。推行“数目字管理”(Mathematicalmanagement)，将分散的民族关系舆论信息整合成可分析的完整数据，倒逼涉民族因素网络舆情治理的流程重塑[13]。其次，加强数据统筹，以“数据共享、互联互通、业务协同”为原则，打破部门间的行政壁垒，推动涉民族因素网络舆情信息采集由碎片式向集约化、效能型转变。通过建立统一的数据标准，将处于条块分割体制中的多元信息聚集到标准框架内。打破“信息孤岛”，实现组织内部数据的互通和共享，为复杂敏感的涉民族因素网络舆情治理提供基础数据库。依靠数据治理这种弹性连接，破解部门间的信息不对称，为协同联动应对网络危机事件提供平台。再次，建立涉民族因素网络舆情数字资源集成库。这一集成库相当于舆情大数据超市或枢纽，可囊括与民族网络舆情相关的信息大数据、治理主体大数据、环境大数据等资源。以舆情信息大数据为例，其主要包括舆情爆发点、演化过程以及与此有关的特定民族的集体认知、情感态度、文化价值取向等信息。这些数据可以帮助治理主体掌握舆论主客体的真实状态和现实民族关系互动调整的走向[14]。

　　2.构建涉民族因素网络舆情协同监测预警机制。构建协同监测预警机制是提高涉民族因素网络舆情治理智能化水平的重要内容。要依托物联网、云计算、数据挖掘、人工智能、知识管理等新兴技术，提升政府部门舆情监测、预警的自动化程度，如对敏感舆情内容的自动感知、自动识别、自动跟踪，提高总体态势把控能力，实现精准识别、科学监测、快速响应。要设立以民族问题监测为中心的集网络舆情收集、分析、预警、处理于一体的综合机构，通过引入功能性强的智能软件，如跨语种智能分析软件，对重要网站、论坛、“三微一端”等网络平台的语言文字、音频、视频等信息实时跟踪、识别筛选、分析判断。在最短的时间内提取网络舆论信息，提前介入负面舆论并加以疏导，为舆情治理赢得先机。要以社会网络结构为基础，通过公共与个人网络平台数据对涉民族因素网络舆情关键节点和分层结构进行识别，利用贝叶斯网络的推理模型，对假设结点的条件概率进行计算，实现舆情智能化预警。将“点状”工作事项串连成“线”，构筑起完整而高效的舆情监测工作网络，实现“全域覆盖、全网共享、全时应用、全程可控”的涉民族因素网络舆情智能监测体系。要改变传统“人工盯网”的监测方式，借助基于神经网络机器学习的提取算法、启发式规则的正文抽取算法、VIPS算法以及多种抽取算法相结合的技术，对海量的民族关系舆论信息进行网页正文抽取。在抽取过程中，借鉴情感分析、话题检测与追踪、多文本摘要、热点识别等数据挖掘和自然语音处理技术，对数量庞大、属性各异、内容庞杂的网络舆情数据，进行共时性分析和历时性剖析，及时掌握各种苗头性、倾向性问题，准确判断其性质、特点和演变趋势，做到“见之于未谋，识之于未发，防范于未然”[15]。

　　3.搭建涉民族因素网络舆情跨部门研判平台。各级党委要把方向、管大局、抓落实、总协调，将党建引领的政治优势转化为涉民族因素网络舆情治理的效能。树立开放系统观，以网络空间治理共同体建设为目标，增加社会组织、媒体、社区、公众等有序参与网络舆情治理的机会和渠道。以公共利益为导向，制定激励政策，激发多元社会主体积极性，将定性研判、定量研判、定向研判、定点研判相结合，解决政府“有信息、无平台”、公众 “有需求、无能力”的两难矛盾，建立多点触发、综合立体的跨部门网络舆情研判体系。要搭建 “政、网、媒、库、众”五位一体舆情应对平台。网络监管部门应根据公众对民族关系、民族话题等的舆论申诉以及社会各界对舆情的反应及趋向，采用网络爬虫、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，对相关文本、图像、音频、视频等进行读取、分类、解析和判断，按照法律法规加以应对。通过将民族关系的专业情感词库载入舆情情感分析系统，多渠道收集能真实反映民族关系的网络文本信息，尤其是网络用户的评论信息，以提高研判结果的精准度，并结合专家知识库和应急预案库制订详细的处置方案。将大数据、人工智能、区块链技术作为补足主体间协同合作断裂的“链接钩”，促进形成党委领导下合作共治涉民族因素网络舆情的实线闭合。

　　4.创新涉民族因素网络舆情化解引导方式。坚持以人民为中心是涉民族因素网络舆情治理方式创新的根本要求。一方面，政府要处理好“绩效”与“民意”的关系，以实现各族群众对美好生活的向往为工作目标，通过智能技术采集汇聚网络空间中的利益诉求并进行剔重汇总，将符合实际规律和有利于民族团结发展的舆论浸透在为群众办实事、解难事和做好事的过程中;另一方面，从舆论源头与传播过程两个环节实行全周期管理，引导涉民族因素网络舆情朝良性方向转化发展。将治理目标由争夺阵地向争夺人心转变，完善社会热点引导机制，对少数民族群众普遍关心的异地就业、子女教育、脱贫致富、维稳治安等问题，应及时做好舆论宣传和解释工作，引导各族群众增强发展信心，形成合理预期，切实增强获得感、幸福感和安全感[16]。此外，要加强人工智能和信息化网络基础设施建设，着力构建适应现代网络舆情智能操作的人才培养体系，提高各级各类主体应对网络风险的治理能力，为涉民族因素网络舆情的有效疏导和化解创造条件。