郭躍軍 侯江雷
【摘要】大數(shù)據(jù)時代下所形成的大數(shù)據(jù)思維是時代的產(chǎn)物。在網(wǎng)絡(luò)群體性事件頻繁發(fā)生的今天,如何有效防治網(wǎng)絡(luò)群體性事件是一個必須要解決的新課題。文章通過分析大數(shù)據(jù)思維治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件的必然性和可能性,提出治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件的新思維和新方法,做到預(yù)防為主,防治結(jié)合,盡量避免網(wǎng)絡(luò)群體性事件的發(fā)生。
【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)時代 大數(shù)據(jù)思維 網(wǎng)絡(luò)群體性事件 治理
【中圖分類號】B82 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A
隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和社交媒介的增加與創(chuàng)新,網(wǎng)絡(luò)的信息量不斷增加,整個世界隨之進(jìn)入包攬海量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)時代,它在潛移默化中對我們的思維方式、生活方式、工作態(tài)度以及技術(shù)革新產(chǎn)生重要影響。在網(wǎng)絡(luò)群體性事件頻繁發(fā)生的今天,分析大數(shù)據(jù)思維治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件的必然性和可能性,提出治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件的新方法,有著重要的理論與實際意義。
大數(shù)據(jù)時代與大數(shù)據(jù)思維
大數(shù)據(jù)時代的到來。20世紀(jì)80年代,美國人就曾經(jīng)提出過大數(shù)據(jù)概念,經(jīng)過30多年的發(fā)展,2012年3月,美國政府斥資2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展計劃”,這是繼1993年“信息高速公路”之后,美國的又一創(chuàng)舉,奧巴馬將其定義為“未來的新石油”。該項目的全面啟動標(biāo)志著大數(shù)據(jù)時代的到來!
大數(shù)據(jù)簡而言之就是大量數(shù)據(jù)的集合體,但目前還沒有對大數(shù)據(jù)作出完全標(biāo)準(zhǔn)化的定義。在維基百科中,大數(shù)據(jù)被定義為海量數(shù)據(jù)、大量數(shù)據(jù)和大資料,指的是在寬帶、互聯(lián)網(wǎng)社交網(wǎng)絡(luò)等各種終端設(shè)備的普及下,產(chǎn)生了規(guī)模巨大到無法通過常規(guī)的軟件工具進(jìn)行分析、處理的數(shù)據(jù)量。
數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長和數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大,一方面是全球網(wǎng)民數(shù)量的增長。市場研究公司eMarketer在報告中指出2014年互聯(lián)網(wǎng)用戶在全球總?cè)藬?shù)中首次突破40%的比例,網(wǎng)民數(shù)量高達(dá)28.9億人。預(yù)計2015年將增長6.2個百分點(diǎn),全球互聯(lián)網(wǎng)用戶將達(dá)到30億人以上,同時在全球人口數(shù)量中所占比例增至42.4%。據(jù)推算,到2018年,全世界將近一半的人口(36億)每月可至少接入一次互聯(lián)網(wǎng)①。另一方面是聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增加和聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的更新?lián)Q代。以物聯(lián)網(wǎng)為代表,市場研究公司Gartner預(yù)測,2015年物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的使用量將增至49億,與2014年(38億)相比,增長了30%,到2020年,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將增至大約250億②。
與此同時聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也在日新月異,網(wǎng)絡(luò)也從2G、3G發(fā)展到今天的4G網(wǎng)絡(luò)。全世界的移動網(wǎng)絡(luò),到2017年,3G的使用數(shù)量將有希望超過2G,成為主要的網(wǎng)絡(luò)使用技術(shù)。到2019年,移動設(shè)備和聯(lián)接設(shè)備中44%將為3G網(wǎng)絡(luò),26%將為4G網(wǎng)絡(luò)。Cisco VNI全球移動數(shù)據(jù)流量預(yù)測報告預(yù)測,到2019年全球移動數(shù)據(jù)流量將達(dá)到292EB,比2014年的30EB增長顯著③。這一系列的調(diào)查數(shù)據(jù)及預(yù)測結(jié)果表明:大數(shù)據(jù)時代向我們走來!
大數(shù)據(jù)思維。大數(shù)據(jù)的特征表現(xiàn)為:數(shù)量(volume)、速度(velocity)、多樣性(variety)和精確性(veracity)④。時代在發(fā)展,面對洶涌澎湃的4V時代,我們也要轉(zhuǎn)變看待問題的方式,培養(yǎng)一種與時代接軌的大數(shù)據(jù)思維,讓數(shù)據(jù)“發(fā)聲”。
第一個轉(zhuǎn)變:全數(shù)據(jù)模式,樣本等于總體。在小數(shù)據(jù)時代,由于收集、儲備和分析數(shù)據(jù)的設(shè)備不健全,我們只能收集到少量的數(shù)據(jù)。為了簡便分析數(shù)據(jù)的方法,隨機(jī)抽樣的方法應(yīng)運(yùn)而生,即以最少的數(shù)據(jù),獲得最多的信息。隨機(jī)抽樣在測量和推算領(lǐng)域占據(jù)著很高的位置,但這只是在無法獲得和分析大量數(shù)據(jù)情況下的選擇,其自身也存在著缺陷。如今隨著信息收集和處理能力的不斷發(fā)展,我們已經(jīng)有能力獲得海量的數(shù)據(jù),全量數(shù)據(jù)可以使我們站在一個更高的角度,發(fā)掘被埋沒的數(shù)據(jù)價值,獲得更全面的研究結(jié)果,從而在大數(shù)據(jù)的分析過程獲得驚喜的發(fā)現(xiàn)。
第二個轉(zhuǎn)變:精確轉(zhuǎn)向混雜。執(zhí)迷于精確性是小數(shù)據(jù)時代的產(chǎn)物,在信息貧乏的時代,我們只能獲得少量的數(shù)據(jù),而可用的數(shù)據(jù)又少之又少,所以,對能夠收集到的相關(guān)數(shù)據(jù)要求十足的精確性,以保證研究結(jié)果的正確。如今我們生活在海量信息的時代,而且能夠掌握的數(shù)據(jù)庫也越來越全面,如果我們還以傳統(tǒng)的思維模式來審視信息大爆炸的21世紀(jì),那么我們將錯過很多信息,據(jù)研究結(jié)果顯示,只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的,可以適用于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫,如果不接受混雜或者不精確,95%的數(shù)據(jù)將無法利用。再者,在海量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)時代,我們無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的完全精確,當(dāng)我們掌握了足夠多的數(shù)據(jù),我們同樣可以預(yù)測出事情的發(fā)展走向?;蛟S這種混雜數(shù)據(jù)看問題的思維剛開始會與我們的直覺相矛盾。接受數(shù)據(jù)的混雜與不精確,這種數(shù)據(jù)的不完美或許能夠使我們更好地預(yù)測,看到世界另一扇窗的景色。
第三個轉(zhuǎn)變:不問因果,重視相關(guān)。過去,人們對事物的分析,總是先有了想法,進(jìn)行假設(shè),然后收集相關(guān)數(shù)據(jù),通過實驗和分析來證明想法的可行性。但是這種假設(shè)是主觀的,極易受偏見的影響。同時由于受時代的限制,收集和分析數(shù)據(jù)十分困難,所以對事物的相關(guān)性分析也容易產(chǎn)生錯誤。如今大數(shù)據(jù)時代攻破了此項難題,我們無需進(jìn)行假設(shè),數(shù)據(jù)自己會說話。也就是說大數(shù)據(jù)時代我們不再問因果,而且巨大的數(shù)據(jù)庫也不允許我們事事問因果。我們的思維開始由why轉(zhuǎn)向what,知道是什么,沒必要問為什么。大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測,而對事物相關(guān)性的分析擺在了突出位置,通過對事物相關(guān)性的應(yīng)用,我們可以更好、更快捷地分析事物,捕捉現(xiàn)在,預(yù)測未來。
運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件的必然性
為了對網(wǎng)絡(luò)群體性事件更好地進(jìn)行預(yù)測與事前控制,必須運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析的方法。隨著互聯(lián)網(wǎng)尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)的普及以及智能終端設(shè)備的創(chuàng)新和發(fā)展,網(wǎng)民數(shù)量不斷增加。大數(shù)據(jù)時代,每天具有高速的數(shù)據(jù)流產(chǎn)生,所以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽樣法對于事件的治理具有明顯滯后性,以致網(wǎng)絡(luò)群體性事件的危害不斷擴(kuò)大,輿情無法控制,錯失從源頭上控制和治理的時機(jī)。大數(shù)據(jù)時代下,我們要突破小數(shù)據(jù)時代傳統(tǒng)抽樣調(diào)查方式的局限,采用全數(shù)據(jù)模式,即樣本=總體,通過統(tǒng)計互聯(lián)網(wǎng)的整個檢索記錄,運(yùn)用數(shù)據(jù)分析設(shè)備對整個數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析,把握主流信息的走向,對主流信息的把握由宏觀轉(zhuǎn)向微觀,掌握可能引發(fā)網(wǎng)絡(luò)群體性事件的人群來源、地區(qū)來源,同時了解群眾的訴求和意愿等方面的信息。由事件個案的關(guān)注轉(zhuǎn)向整體態(tài)勢的把握,對網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的整體走勢進(jìn)行分析和預(yù)測,對網(wǎng)絡(luò)群體性事件可以更好地做到事前控制,事后解決。
為了掌握網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展脈絡(luò),必須學(xué)會大數(shù)據(jù)思維。在信息和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不發(fā)達(dá)、互聯(lián)網(wǎng)尚未普及的時代,網(wǎng)民表達(dá)訴求和意愿的方式,僅僅局限于文本和圖像層面,同時使用互聯(lián)網(wǎng)的用戶也不算龐大,所以分析網(wǎng)民的輿論走向以及跟帖態(tài)度,只需對網(wǎng)上的文本信息和少量的圖像進(jìn)行分析即可,也有時間對網(wǎng)民的跟帖態(tài)度做跟蹤式調(diào)查。大數(shù)據(jù)時代不僅是一個信息量大、快速化的時代,也是一個數(shù)據(jù)類型多樣化、價值高、密度低的信息時代,同時還是一個混雜性的信息時代,我們對網(wǎng)絡(luò)群體性事件的治理策略也應(yīng)該順應(yīng)時代的發(fā)展,在如此龐大、快速、混雜的數(shù)據(jù)時代,我們不可能對每一條信息的分析做到十分精確,在混雜海量的數(shù)據(jù)中,形成全局、動態(tài)的研究輿情數(shù)據(jù)的思維,掌握大體的網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展脈絡(luò),或許比關(guān)注和確定網(wǎng)民某時某分發(fā)布的什么帖子重要得多。
大數(shù)據(jù)時代為治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件提供技術(shù)基礎(chǔ)
大數(shù)據(jù)時代的根本要求在于思維模式的轉(zhuǎn)變,大數(shù)據(jù)思維突破了傳統(tǒng)分析數(shù)據(jù)的框架,帶來了新的思考方式,同時也將給網(wǎng)絡(luò)群體性事件的治理提供新思路、新機(jī)遇。
一切皆可量化。隨著信息收集,儲存和分析設(shè)備能力的不斷提升,一切讓數(shù)據(jù)來說話成為可能。在信息技術(shù)高速發(fā)展的時代,不僅網(wǎng)頁的瀏覽次數(shù)、相關(guān)詞條的點(diǎn)擊量、微博中的跟帖數(shù)量、網(wǎng)民對于輿論的轉(zhuǎn)載數(shù)量這些量化信息可以形成大數(shù)據(jù),而且網(wǎng)民情緒的變化、思維的轉(zhuǎn)變、評論、文化程度、區(qū)域位置、社會關(guān)系也可以量化,然后轉(zhuǎn)換為可以統(tǒng)計分析的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),通過把所有可以收集到的關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿情的定序定量信息轉(zhuǎn)變?yōu)榭晒┯^察和分析的數(shù)據(jù)形式。當(dāng)然,值得注意的是,量化輿情言論并不完全等于數(shù)字化輿情言論。然后,就可以通過相關(guān)的數(shù)據(jù)收集和信息技術(shù),建立數(shù)據(jù)模型,預(yù)測輿情未來的發(fā)展動態(tài)。
一切皆可聯(lián)。網(wǎng)民行為和情緒變化的數(shù)據(jù)都具有內(nèi)在的聯(lián)系,這可以用來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)性群體事件的萌芽及動態(tài)。大數(shù)據(jù)時代下的大數(shù)據(jù)思維其中最重要的一個方面就是由重視事物的因果聯(lián)系轉(zhuǎn)向重視事物的相關(guān)聯(lián)系,不問為什么,只要知道是什么即可。大數(shù)據(jù)思維在網(wǎng)絡(luò)性群體事件的治理中改變了以往的“有罪推論”網(wǎng)絡(luò)輿情邏輯監(jiān)測的思維方式,不再單純?nèi)リP(guān)注導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)群體性事件爆發(fā)的因果關(guān)系,而是哪些相關(guān)因素可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)群體性事件的發(fā)生,以便提前做好應(yīng)對策略,這樣也為預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展方向爭取了時間和空間。注重相關(guān)性是大數(shù)據(jù)思維的重要特征,同時,網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)關(guān)系也是治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件過程中,可被發(fā)掘和利用的重要知識,通過對網(wǎng)絡(luò)事件參數(shù)間關(guān)系的分析,從而發(fā)現(xiàn)輿情中隱藏的相關(guān)性,為更好更準(zhǔn)確地把握和控制網(wǎng)絡(luò)輿情走向創(chuàng)造有利條件。
一切皆可用。大數(shù)據(jù)思維的一個方面表現(xiàn)為放棄精確性,接受混雜性。這種混雜可以指格式的不一致,也可以是數(shù)據(jù)的不精確。大數(shù)據(jù)時代下,各種媒體傳播形式多種多樣,信息技術(shù)日新月異,網(wǎng)民表達(dá)觀點(diǎn)、訴求、意愿的方式也紛繁多樣,例如文本、圖像、視頻、語音等,我們在對輿情走向進(jìn)行監(jiān)測時,要迎接大數(shù)據(jù)的混雜,同時在這種混雜中,全方位捕捉與網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)的一切輿論形式。大數(shù)據(jù)具有快速、價值大、密度低的特點(diǎn),大數(shù)據(jù)時代信息在網(wǎng)絡(luò)中流動的速度特別快,例如我們對新浪微博中一篇報道的某一評論進(jìn)行跟蹤監(jiān)測,來掌握該網(wǎng)民的情緒波動和思維變化,力求監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性??墒俏覀?nèi)绻艞墝€案準(zhǔn)確性的精益求精,而轉(zhuǎn)向?qū)υ搱蟮老滤性u論的監(jiān)測,或許我們收獲的信息量會更多,在這過程中我們雖然放棄了對個案研究的精確性,卻把握了對于該報道看法的整體趨勢。
大數(shù)據(jù)時代治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件的新方法
目前,對于網(wǎng)絡(luò)群體性事件,應(yīng)該實現(xiàn)由事件發(fā)生后的監(jiān)測轉(zhuǎn)為事件發(fā)生前的預(yù)測,由事件發(fā)生后的治理轉(zhuǎn)為事件發(fā)生前的防范。大數(shù)據(jù)時代的核心是預(yù)測,網(wǎng)絡(luò)群體性事件的治理要突出新思路與新方法。
大數(shù)據(jù)與社會治理相結(jié)合,從可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)群體性事件發(fā)生的源頭開始治理。從一定意義上看網(wǎng)絡(luò)上的言論就是現(xiàn)實生活中社情民意的反映。所以,加強(qiáng)對網(wǎng)絡(luò)信息的監(jiān)管也是在強(qiáng)化社會治理。大數(shù)據(jù)時代下,我們要充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,掌握全方位相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù),運(yùn)用強(qiáng)大的“相關(guān)統(tǒng)計和分析”能力搭建網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)的立方體,通過將網(wǎng)上和現(xiàn)實生活中各個方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析,探索網(wǎng)絡(luò)輿情走向,把握網(wǎng)民情緒波動態(tài)勢,挖掘隱藏在現(xiàn)實社會背后的深層關(guān)系,將網(wǎng)絡(luò)信息的監(jiān)測、分析同現(xiàn)實社會的治理結(jié)合起來。
大數(shù)據(jù)與政務(wù)信息在網(wǎng)上公開相結(jié)合,增加信息透明度和政府公信力。美國政府承接大數(shù)據(jù)時代“一切皆可量化”的理念,把政務(wù)信息由定性向定量轉(zhuǎn)變,建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)門戶開放網(wǎng)站,并向社會各界提供數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕涌?,以此來便利各部門的數(shù)據(jù)供社會各界使用,使社會各界能夠及時正確地了解國家的政務(wù)信息。美國政府的這一行為把政務(wù)公開由傳統(tǒng)的“信息層面”向“數(shù)據(jù)層面”發(fā)展,開辟了一條與傳統(tǒng)政務(wù)信息公開方式不同的新途徑。美國政府的這一創(chuàng)新對于我國的政務(wù)公開方式的改變具有借鑒意義。首先,我們要保證數(shù)據(jù)的安全,在此基礎(chǔ)上探索正確的方式,建立本國的數(shù)據(jù)政務(wù)公開系統(tǒng),讓民眾對于政府的政策信息有一個正確的了解。其次,引導(dǎo)社會各界積極參與到對數(shù)據(jù)的挖掘和利用中去,使數(shù)據(jù)的價值能夠得到很好地發(fā)揮。
大數(shù)據(jù)與思維引導(dǎo)相結(jié)合,提高言論的說服力和事實可信度。大數(shù)據(jù)時代下的思維引導(dǎo)要做到兩方面,常言道:“知己知彼,百戰(zhàn)不殆”,一方面,先要搜集網(wǎng)上的相關(guān)數(shù)據(jù),建立網(wǎng)民思維傾向的數(shù)據(jù)模型,進(jìn)行分析,找到網(wǎng)民的思維特點(diǎn)和愛好,用網(wǎng)民可以接受的交流方式進(jìn)行引導(dǎo)。另一方面,要讓數(shù)據(jù)“發(fā)聲”。數(shù)據(jù)常常能夠使人們信服,相關(guān)部門要收集足夠充分的數(shù)據(jù),利用可視化技術(shù)做表、制圖,將事情的前因后果全面的呈現(xiàn)給大眾,讓大眾對事情的來龍去脈有一個真實的了解,消除對事件的錯誤看法和偏激情緒,從而建立正確分析問題的思維方式。
大數(shù)據(jù)與治理突發(fā)的網(wǎng)絡(luò)群體性事件相結(jié)合,提高應(yīng)對突發(fā)事件的能力。網(wǎng)絡(luò)群體性事件的發(fā)生與互聯(lián)網(wǎng)密切相關(guān),網(wǎng)絡(luò)是一把雙刃劍,它為網(wǎng)絡(luò)群體性事件的爆發(fā)提供了平臺,同時也為網(wǎng)絡(luò)群體性事件的治理提供了有力支持。大數(shù)據(jù)時代,可以將事件的相關(guān)信息和危害程度量化,事件的發(fā)展趨勢模型化,從而全面分析事件的發(fā)起群體、傳播渠道、事態(tài)發(fā)展、網(wǎng)民思維傾向、點(diǎn)擊數(shù)量等相關(guān)數(shù)據(jù)。迅速判斷出該事件的嚴(yán)重程度和走向,掌握解決問題的切入點(diǎn),制定出正確的應(yīng)對策略。
大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)媒體和社交平臺的日常管理相結(jié)合,提高預(yù)防和治理網(wǎng)絡(luò)群體性事件的能力。大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)不僅可以開口“說話”,還可以預(yù)測未來。以前,當(dāng)某事件分析和處理完之后,與此相關(guān)的信息價值也不復(fù)存在,而在一切可量化和一切皆可用的大數(shù)據(jù)思維引導(dǎo)下,這些失去價值的信息有了用武之地,通過對歷史數(shù)據(jù)的分析,繪制網(wǎng)絡(luò)群體性事件發(fā)生的“地圖”,預(yù)測哪些群體、哪類思維、哪種言論容易引發(fā)網(wǎng)絡(luò)群體性事件,從源頭上進(jìn)行預(yù)防。即便是網(wǎng)絡(luò)群體性事件發(fā)生后,我們也能利用這種數(shù)據(jù)“指引”方法,快速準(zhǔn)確地找到治理措施。所以,我們在日常管理中,就可以通過搭建網(wǎng)絡(luò)信息后臺收集和整合系統(tǒng),實時記錄微博、博客、QQ空間、論壇、網(wǎng)站等各個社交平臺和網(wǎng)絡(luò)媒體信息,量化為數(shù)據(jù),從海量的網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)中找到預(yù)防和管理的重點(diǎn),盡量避免網(wǎng)絡(luò)群體性事件的發(fā)生⑤。
(作者分別為河北農(nóng)業(yè)大學(xué)馬克思主義學(xué)院教授,河北農(nóng)業(yè)大學(xué)馬克思主義學(xué)院碩士研究生;本文系2014年教育部人文社會科學(xué)研究專項任務(wù)項目(中國特色社會主義理論體系研究)“大數(shù)據(jù)時代馬克思主義網(wǎng)絡(luò)傳播研究”階段性研究成果,項目編號:14JD710018)
【注釋】
①“2015年全球網(wǎng)民數(shù)量將突破30億”,http://www.china-consulting.cn/news/20141121/s101935.html。
②Gartner:“2020年物聯(lián)網(wǎng)裝置數(shù)量高達(dá)250億個”,http://www.ithome.com.tw/article/92827。
③思科VNI調(diào)研報告:“預(yù)測未來五年全球移動數(shù)據(jù)流量將增至10倍”,http://www.cisco.com/web/CN/aboutcisco/news_info/corporate_news/2015/02_05.html。
④肖飛,齊立磊:“大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與探索”,《計算機(jī)與現(xiàn)代化》,2013年第9期。
⑤卿立新:“創(chuàng)新大數(shù)據(jù)時代的網(wǎng)絡(luò)輿情管理”,《紅旗文稿》,2014年第22期。
責(zé)編 /許國榮(實習(xí))