大数据时代的舆情研判和舆论引导

李希光

清华大学国际传播研究中心主任

清华大学网络信息与社会管理中心首席专家

要点

1. 我们面对的媒体环境

2. 当整个社会被媒体欺骗时（案例分析：温州动车、乙肝疫苗）

3. 大数据时代的舆情研判和引导

媒体的功能

•传递真实的信息，沟通官民的桥梁

•评论政府的政策，平衡各方的利益

•塑造社会价值观，凝聚社会正义观

1.我们面对的媒体环境

•有了网络后，人们的头脑里并没有比从前储存更多的有用信息；没有网络前，傻瓜似乎比现在少。

——莫言

今天的媒介环境更象一个花花绿绿的赌场

•“我不看电视，电视会让我变成白痴。看电视就像在一条尘土飞扬的土道上走路，看完电视后，我会感觉自己是那么低弱和肮脏。我家里没有电视机。但是，今天你走进任何一家餐厅，墙上都挂了十几台电视机大声播放，就跟你走进了赌场一样。我时常感到，我周围的现代生活通过分散我的注意力，企图让我忘记生活的真正意义。”

Tift Merritt, musician

媒体作为娱乐产业对社会的操控

• 媒体把一切内容都娱乐化。目的是让大众娱乐至死，而不是让大众了解事情的真实情况；

• 大众只是围观者，不让大众成为严肃重大议题的参与者;

• 大众只可被使之，不可知之。比如煽动网民大众参与网络围攻、街头政治。

媒体的力量

• 谁控制了媒体、谁控制了画面，谁就控制了人们的思考方向；

• 人们今天之所以这样思考，他们之所以这样认知我们，是媒体提供给他们的画面、文字导致的。

• 24小时全媒体直播让人失去了思考的时间

• 24小时全媒体直播让人没有时间核查事实的真实性

• 24小时围攻和拍砖让人不敢发出不同的声音

• 24小时围观、围攻让新闻失去了多样性

结果，

•今天大部分上网的或看电视的人，他们只相信媒体创造的世界。

•如果在微博上或电视里看不到，他们就不认为是真实的。

“比其它东西制造的灰尘都多都脏。”

（George Orwell）

两个不上网看新闻的男人

• 罗尔夫.多波利：4年多没看新闻。

• 李希光：2年多没看新闻。

•多波利的书：新闻强化人固有偏见，让人失去独立思考的能力。

•李希光的书：看不见的手用新闻蒙上了人的眼睛，模糊了真相。

• 新闻无法解释世界；

• 新闻报道与深刻理解世界的关系是负相关的；

• 在今天的媒体里，看的新闻越多，越看不清世界的整体画面。

多波利“新闻伤害健康”的观点

• 隧道视野

• 习得性无助

隧道视野

• 管中窥豹，仅见一斑

• 就像得了严重白内障，失去大部分视野；

• 专注一件事，忽略了一个意义重大的趋势；

• 观点非常狭隘，大脑集中在一个单一的想法、意见等，排除不同观点。

Miles Young说，

• 如果你被网络新闻利用，你就变成了失去大脑的人。

舆论领袖与乌合之众

• 舆论依存于影星式的学者、影星式的记者、影星式的商人、影星式的政客为中心的伪民意。

社交网络凸显人类“贪、嗔、痴”

• 贪，唯我独尊。对自己的名声、观点偏执的追求

• 嗔，对不满意的人和事的仇视和损害他人的偏执心理

• 痴，由于不明真相做出的贪或嗔的反应。

一个国家最不活跃的人群，为占大多数

的中间层次。他们是在城市工作和在乡间

务农的正派老百姓，然而，他们的命运却

受分据社会光谱两头的少数人——最优秀

的人和最低劣的人所左右。

——码头工人哲学家埃里克.霍弗

• 都不是广大网民和读者所能影响的；

• 媒体轰炸性地重复那些受众无能为力的新闻；

• 受众越来越感觉被网络和媒体事件牵着走；

• 我们一直这样被动地被媒体事件牵着鼻子走下去；

• 直到有一天，我们产生了悲观的、麻木的世界观。

在舆论领袖和利益集团操纵下，在中国发生的媒体事件，

2. 当整个社会被网络欺骗时，如何研判舆情？

•案例分析1：温州动车事件

风险判断的不同尺度

• 个人对风险的选择和感受（案例：抽烟与治理大气污染）

• 媒体对风险新闻价值判断（案例：交通事故与飞机坠毁）。

• 对风险物的熟悉程度（案例：煤电与核电）。

• 风险的政治化高低（流感与非典）

• 在电视里看到飞机坠毁，是什么感觉？

• 在微博里看到温州动车事故大照片是什么感觉？

• 多数人这时想到的是：乘坐飞机或动车的风险太大，而没有想到其在现实生活中发生的概率；

• 在这种时刻，很少有官员或记者有一种强大的内定力，不被这种有强大的新闻价值、高情感的事件左右自己的思考和判断。

简而言之，媒体追求的是:

• 热闹的话题！

• 能吸引眼球的热闹话题！

• 能激发情绪的热闹话题！

•什么样的新闻能让人惊叫？

• 媒体和网民看到温州动车事故尖叫，

• 媒体和网民看到信阳大巴事故沉默。

媒体报道的选择性（温州动车事故和河南客车事故的比较）

尽管皆是重大交通事故、且死亡人数相当，但媒体对客车事故的关注度（红线所示）远不及对动车事故关注度（蓝线所示）。

有学者认为，媒体选择性炒作背后的政治经济利益诉求。

构成“尖叫新闻”的要素？

惊人的画面！惊人的语言！掩盖的信息！人咬狗的新闻！

•惊人的画面：非典

•你掩盖的新闻。

•闻

•案例分析2：乙肝疫苗事件

媒体的问题：

• “婴儿接种疫苗后死亡。”

• “婴儿接种疫苗后不到一天死亡。”

• “婴儿接种疫苗后次日死亡。”

• 如果“相关性=因果性”的逻辑，下面这句话应该是正确的：

• 全国平均每天有384名婴儿“接种乙肝疫苗后死亡”。

• 全国每天出生儿童约为44000人，平均每天新生婴儿死亡384人。

• 按照我国乙肝疫苗免疫程序规定，乙肝疫苗在新生儿出生后24小时接种。

这句话错在哪里？

• 如果中国新生婴儿停止接种甲肝疫苗，这384个婴儿就不会死，中国的婴儿死亡率就会是零。

• 不幸的是，中国有1%的婴儿不接种疫苗也会死亡。

偶合死亡是怎么发生的？

• 死亡原因包括：早产、先天性心脏病、肺炎、婴儿猝死综合征等等

• 婴儿出现疾病或死亡前常表现为健康状态，此时会被接种疫苗。

• 儿童期，年龄越小死亡率越大

• 1岁以内，1月龄内的死亡率是最高的

• 1月龄内，第一天的死亡率是最高的

• 因为乙肝疫苗必须在第一天接种，接种后偶合死亡是一定会发生的

2014年乙肝疫苗媒体事件发生后，全国10省乙肝疫苗接种率下降30%，这对中国人的生命健康意味着什么？

接种、媒体事件、疾病之间的关系

接种率

媒体炒作疫苗事件

发病

疾病暴发

停止使用疫苗

①疫苗前期 ②接种率升高 ③可信性下降 ④可信性恢复 ⑤疾病消灭

乙肝疫苗媒体事件的结果• 乙肝疫苗使用率下降30%意味着每天有成百上千的儿童成为慢性乙肝感染。

• 那些自认为果断阻止孩子接种不安全疫苗的家长们实际上是把自己的孩子置于感染乙肝的极危险境地。

乙肝疫苗媒体事件的后果

• 媒体事件——〉公共卫生事件——〉免疫力下降

2011-2013年乙肝疫苗舆情走势图

• 无论是网民搜索量还是媒体报道量，均在13年底形成爆发性增加，其中媒体报道量（含转载）是三年来均值的50倍；网民搜索量是三年来均值的60倍。

通过这个案例分析，我们有三个发现，

发现1：

•新闻 ≠ 真实

•新闻 ≠ 相关

•相关 ≠ 因果

发现2：

• 危机和突发事件决策时，多一些科学判断，少一些新闻判断。

媒体 VS. 科学

冲突

丑闻

个别事实

感性

科学

进展

全部事实

理性

群众面临两种信息选择：

医学家提供的信息

完整的、科学事实、统计数据、量化分析

提供准确的科学信息

不敢歪曲科学数据

提供的信息不会引起大众兴趣

媒体提供的信息

有倾向性的煽情故事、趣闻轶事；

运用叙事手法，迎合大众

不准确、甚至错误再现科学

用故事取代科学数据

拥有强大的话语权

• “记者，你等几天好吗？”

• “领导，你等几天好吗？”

发现3：媒体的个案化、戏剧化、操纵化

• 只活了74分钟，这是杜先生的儿子在这个世界的第一张也是最后一张照片。

• 杜先生随身带着从医院冰箱里撕下来的疫苗药盒纸盖。

• 母亲的指纹和孩子的脚纹，这是现在他们剩下的唯一联系了。

3.大数据时代的舆情研判和舆论引导

什么是大数据？

• Volume：数据体量巨大，跃升到PB级别：KB，MB，GB，TB，PB

• Variety：数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等。

• Value：价值密度低。以视频为例，连续不间断视频记录中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

• Velocity：处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

大数据与舆情工作

•舆情安全–舆情是可量化、可统计、可识别、可引导的意见流；–舆情工作的重点是识别社会风险、掌握社情民意、支持科学决策。–社会管理、维护稳定、执政手段–大数据的技术核心是预测。

舆论是如何形成的？

舆论的形成不是社会公众理性讨论的结果，而是大众媒介建构的‘意见环境’的压力作用于人们惧怕被群体孤立的心理，强制人们对所谓的‘优势意见’或“主流意见”采取趋同心理和行动”。

网络：多数人的暴政。

网络舆情主要特点：

• 非主流性——沉默的大多数

• 负面性——人咬狗胜过狗咬人

• 非理性——情绪宣泄、捕风捉影

• 从众性——乌合之众、马太效应

• 扩散性——雪球效应、社会动员

• 逆反性——挑战权威、有罪推定

• 虚拟性——与现实社会的差距

• 组织性——网络推手、舆论操纵

舆情管理的目标

• 实时获取

• 即时相应

• 权威分析

• 专家研判

• 设置议程

• 社会动员

舆情管理的工作环节

（1）完整、极速的数据抓取系统

（2 )舆情研判6要素

（3）舆情分析方法及应用

（4）舆情事件的干预与舆论引导应对

（5）建立一个舆情应急指挥系统

为什么需要完整的舆情？

• 目前，向中央各部门报送舆情的机构很多。各利益集团也都在试图向中央呈送有利于自己政治议程的舆情报告，从内部影响高层。

• 重大敏感事件发生后，一方面，政府的网管员们用最快的速度封堵主观上认定的“有害信息”；另一方面，某几个有影响的舆情机构又依据某些利益集团的隐藏议程需要，选择性地编撰所谓“舆情报告”，向上呈送，影响高层对形势的研判。

什么是完整的网络信息？

• 舆情是可以被各方利益集团的政治力量和经济力量所操纵的，是主观选择的；

• 纯粹的事实、一手的材料，是不经过修饰、篡改的事实性信息；

• 完整的信息暴露的是赤裸的事实，这包括一手的文本、图片、音频、视频等。

舆情研判的重点：5个W

• 5W

where

舆情首发地

舆情集散地

when

何时出现舆情

舆情扩散速度

who

首发媒体网民

活跃意见领袖

What

信息重要程度

信息敏感程度

why

舆情发展脉络

时空及社会背景

WHEN WHERE WHO WHAT WHY

Sb. 写了Sth. 通过Somewhere 由 Sb.看

5W-4S分析框架按客户需求可自由组合：

作者分析 内容分析 路径分析 受众分析

5W-4S分析框架

动态分析

静态分析

应用方向

负面情绪监测

意见领袖监测

社会关系监测

干预效果监测

信源分布监测

地域分布监测

主题分布监测

舆情分析方法及其应用

危机干预

舆情专家团队

人机结合对危机进行研判预警、决策指导

计算机技术团队

结合人工智能技术对数据进行挖掘、聚类、运算、分布存储

基础数据

广泛深入的“大数据”抓取是舆情分析的基础

干预

判断

运算

大数据

• 舆情监测与舆情预警

• 及时发现重要信息和敏感信息、把握舆论环境动态变化

舆情日报、即时报

• 舆情研判与决策参考

• 梳理舆论发展脉络、了解舆论主要观点、捕捉舆论领袖人物/媒体、发现舆论场域差异、提出应对建议

舆情周期报、专报

我们给中央有关部门的舆情报告种类

• 舆情热度

• 舆情速度

• 舆情加速度

• 舆情扩散度

• 舆情负面度

• 负面扩散度

舆情研判与舆情决策

要不要干预？

何时干预？

通过何种渠道干预？

谁来干预？

如何干预？

舆情事件的回应技巧：4W+1H

• When（什么时间回应？什么时机回应？）

• Where（在哪里回应？）

• Who（谁来回应？）

• What（说什么？）

• How（怎么说？）

建立一个大数据舆情研判指挥中心

“你们等几天好吗？”

谢谢！

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