社交大数据如何帮忙社会风险治理？

在网络空间治理中运用社交大数据

当今社会，社交媒体已经成为用户内容获取与危机风险传播的主要渠道。根据艾瑞咨询发布的《2019年中国移动社交行业研究报告》，我国移动社交媒体用户规模预计2020年将达到8.2亿。社交媒体的传播生态越来越呈现出全民化、移动化、社交化的特点，由此在日常情境中产生的社交大数据，为基于多维度、多群体、多因素的大规模数据分析提供了可能，进而为网络内容生态的风险治理提供了有效支持。对这些非结构化数据进行合理利用，有助于及时发现潜藏在网络空间中的风险，并借助技术手段有针对性地采取化解之策。

一方面，社交大数据为打击非法言论、优化网络空间内容生态治理提供了重要的技术支撑。社交媒体常常成为网络谣言、黄暴信息、虚假新闻等滋生与传播的温床，严重危害了网络言论环境。依靠传统的屏蔽、关键词过滤、用户举报等措施，往往收效有限，且易产生反作用。而应用人工智能、语义分析、文本挖掘等技术，对社交平台不良信息进行监测、分类和追踪，可以更大限度发挥社交大数据的治理价值。譬如通过广泛采集社交平台数据，帮助辨明网络谣言的传播路径，从而及时阻断谣言传播，增强辟谣效果。

国外一些机构已经推出许多应用于信息内容治理的技术与产品，例如，海外社交平台推特在2017年已经开始将人工智能技术应用到网络垃圾信息的应对工作中，实现对色情暴力图片的筛选，以及对恐怖主义言论与相关网络组织行为进行监控分析。路透社近年研发的新闻追踪器AI News Tracer，能够追查最终来源，并辨明新闻真实性。我国在加强算法治理技术建设上也取得一定进展，但在甄别社交平台高风险用户和行为方面仍有待进步。

另一方面，社交媒体往往是舆情风险高发地，乃至网络意识形态博弈的关键阵地。社交媒体汇集了用户对与自身密切相关的事件所表达的观点和意见，蕴含着丰富而真实的民情民意。利用社交大数据做好舆情研判，将有助于制定舆论引导策略、化解舆情高危风险。另外，社交机器人的大量使用，也让网络意识形态之争走向风险前沿，抵御自动化的操纵宣传成为维护网络安全的必行任务。牛津大学互联网研究院在一项关于计算宣传的研究中，挖掘了有关中国政治的150万条微博评论以及110万条推特评论，结果发现微博上几乎没有机器人的迹象，而推特上则有大量发表反华言论的机器人被使用。而在今年，清华大学的研究者同样运用大数据挖掘与分析方法，发现了推特上与中国相关的推文中有超过1/5疑似由社交机器人用户发布。这些借助社交大数据才得以发现的潜在风险，为相关部门执行网络治理与对外传播工作敲响了警钟。

在社会风险治理场景中运用社交大数据

社会风险不仅存在于网络空间。面对公共卫生事件、自然灾害、社会行动等实际风险，社交大数据在更广泛的社会治理场景中同样具有应用价值，可以在风险辨识与预警、风险分析与评估以及智能决策等风险治理全流程发挥积极作用。

广州大学南方灾害治理研究中心主任周利敏认为，相较于传统治理局限，大数据治理具有实时性、准确性、全面性、可视化等优势。而与社会调查或其他大数据来源相比，社交媒体作为一种“非正式沟通”的方式，在紧急状态下往往是用户优先使用的信息渠道，在某些情境下甚至会引发用户主动上传数据，这使得社交大数据在风险状态下具有突出的即时性、接近性、互动性与个性化，具体可以在以下三个基本环节助力风险治理。

其一，社交大数据能够帮助提早发现社会问题或自然灾害端倪，及时进行风险预警。现代风险治理区别于传统的被动应对模式，更多强调主动预防。利用社交媒体大数据进行风险监测，进行信息排查和预警，可以实现早发现，并为早防治、早化解打下基础。治理主体调用各地用户上传至平台的文本，对目标主题的数据走向进行智能分析，从而揭示风险趋势。例如，美国西北大学的Kathy Lee团队对推特数据进行深度文本与时空分析，建立了实时的疾病监测系统。该系统不仅可以用于对季节性流行病如流感的暴发进行早期预警，还可以监测不同类型的癌症病患者分布特征等。

（编辑：阿坝站长网）

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