政策解讀大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的實(shí)踐探究

文/譚辛

引言

每年國(guó)家各級(jí)政府部門(mén)都有大量的政策發(fā)布，政策內(nèi)容涉及到社會(huì)發(fā)展和民生的方方面面，因此每項(xiàng)新政發(fā)布都備受關(guān)注。政策發(fā)布的目的是什么，如何詳細(xì)解讀政策，政策發(fā)布后哪些行業(yè)領(lǐng)域受到怎樣的影響，在政策以及解讀已成為媒體界、企業(yè)界、學(xué)術(shù)界，以及普通百姓等社會(huì)各方關(guān)注的焦點(diǎn)。如何快速和全面地收集和分析政策及解讀數(shù)據(jù)具有現(xiàn)實(shí)的意義。

本文介紹通過(guò)自動(dòng)化的網(wǎng)絡(luò)信息抓取技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和文本智能挖掘技術(shù)，快速高效地匯聚最新政策和政策解讀信息，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行政策關(guān)鍵要素信息提取、數(shù)據(jù)多維度分類(lèi)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等加工處理，從而形成一套政策解讀的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，為媒體從業(yè)者、行業(yè)研究人員、企業(yè)界提供多場(chǎng)景和多角色的信息服務(wù)，提升信息獲取和數(shù)據(jù)研究的工作效率。

1.政策信息獲取難點(diǎn)

各行業(yè)對(duì)最新政策信息獲取具有較高的需求和要求。對(duì)于媒體行業(yè)，需要第一時(shí)間獲取到政策發(fā)布信息，并針對(duì)新政撰寫(xiě)宣傳報(bào)道或解讀性文章，稿件發(fā)布的時(shí)效性體現(xiàn)并影響著媒體的傳播力和影響力；對(duì)于企業(yè)而言，需要及時(shí)研究新政對(duì)企業(yè)發(fā)展、研發(fā)投入、市場(chǎng)變化、決策分析等方面帶來(lái)的影響而制定企業(yè)內(nèi)部策略，很多政策的發(fā)布對(duì)企業(yè)發(fā)展方向有著至關(guān)重要的影響。但政策信息來(lái)源廣泛、發(fā)布時(shí)間不集中、信息有待關(guān)聯(lián)整合等制約了政策信息的獲取。

1.1 政策數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛

政策發(fā)布均來(lái)自各級(jí)政府部門(mén)，對(duì)于個(gè)人查詢政策信息的難度在于來(lái)源廣泛的問(wèn)題。首先，權(quán)威的政策查詢?cè)搭^為政府部門(mén)的官方網(wǎng)站、官方新聞客戶端、官方微信公眾號(hào)和官方認(rèn)證微博，發(fā)布源頭類(lèi)型較多；其次，政府部門(mén)按級(jí)別、按部門(mén)類(lèi)型，數(shù)量較為龐大，即便僅關(guān)注單一領(lǐng)域的政策，也需要關(guān)注多個(gè)政府官方信息發(fā)布源頭；再次，對(duì)于政策發(fā)布后的政策解讀文章，除了政府官方網(wǎng)站的官方解讀文章外，政府部門(mén)官員、領(lǐng)域內(nèi)專(zhuān)家學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)的研究人員、媒體業(yè)專(zhuān)家等撰寫(xiě)的解讀文章也具有非常高的閱讀價(jià)值，但是這些來(lái)源更為廣泛，可能來(lái)自比如新聞門(mén)戶網(wǎng)站、新聞客戶端、報(bào)紙或紙媒電子報(bào)、機(jī)構(gòu)的微信公眾號(hào)或微博、領(lǐng)域內(nèi)專(zhuān)家學(xué)者個(gè)人的博客、公眾號(hào)或微博等。總之，想要快速瀏覽到各方發(fā)表的政策解讀信息存在一定困難。

1.2 發(fā)布時(shí)間不一

每年發(fā)布的政策中，只有很少一部分是在固定時(shí)間段內(nèi)發(fā)布，另外的大部分都是根據(jù)社會(huì)發(fā)展需要而實(shí)時(shí)推出的，無(wú)法提前準(zhǔn)備政策信息獲取工作。

綜上所述，在信息過(guò)載的當(dāng)下，如何快速高效獲取政策和解讀信息，如何精準(zhǔn)獲取各行業(yè)研究人員需要的數(shù)據(jù)，如何借助人工智能和機(jī)器分析能力匯聚分析信息為研究人員服務(wù)，成為政策解讀應(yīng)用需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

2.政策解讀大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用實(shí)踐

政策解讀應(yīng)用借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化的信息采集、多維度的自動(dòng)標(biāo)引、文本挖掘和關(guān)聯(lián)分析，通過(guò)可視化的展示提升了政策及政策解讀信息的使用效率。

2.1 自動(dòng)化監(jiān)測(cè)采集

通過(guò)借助成熟的自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)信息抓取軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)政策和解讀信息發(fā)布源頭目標(biāo)網(wǎng)站做實(shí)時(shí)監(jiān)控，把最新的網(wǎng)頁(yè)及時(shí)采集到本地，進(jìn)行內(nèi)容分析和信息過(guò)濾等流程，完成政策解讀信息本地存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，應(yīng)用不僅將網(wǎng)頁(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)自動(dòng)提取政策名稱(chēng)、發(fā)布時(shí)間、政策文本內(nèi)容，以及發(fā)文單位名稱(chēng)、發(fā)布網(wǎng)站名稱(chēng)、頻道名稱(chēng)、發(fā)文鏈接地址等政策相關(guān)數(shù)據(jù)。后續(xù)進(jìn)行的文本挖掘和加工處理，構(gòu)建了政策元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)，為政策解讀應(yīng)用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)。

采集源頭主要面向一手發(fā)布數(shù)據(jù)源，而非經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)載后的二手?jǐn)?shù)據(jù)，以保證信息獲取的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和可靠性。

2.2 政策和解讀信息加工處理

數(shù)據(jù)采集技術(shù)，對(duì)最新網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控采集，解放個(gè)人瀏覽和搜索時(shí)間。文本挖掘技術(shù)，提供信息自動(dòng)化分類(lèi)、自動(dòng)聚類(lèi)、智能化信息提取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析和數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)引等一系列數(shù)據(jù)加工處理，解決政策數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，讓政策數(shù)據(jù)應(yīng)用更加有效。圖1為政策及解讀數(shù)據(jù)加工處理流程圖。

圖1 數(shù)據(jù)加工處理流程圖

2.3 多維度分類(lèi)標(biāo)引

采用自動(dòng)分類(lèi)和規(guī)則分類(lèi)技術(shù)，對(duì)政策做多維度分類(lèi)標(biāo)引，用以幫助不同身份用戶在不同需求場(chǎng)景下更加快速、有針對(duì)性地查找到所需類(lèi)目和對(duì)應(yīng)的政策信息。包括政策所屬行業(yè)領(lǐng)域、所屬地域名稱(chēng)、發(fā)布單位名稱(chēng)、所屬主題名稱(chēng)、發(fā)文形式、所屬年份等分類(lèi)標(biāo)簽。分類(lèi)類(lèi)別舉例如表1所示。

表1 政策分類(lèi)名稱(chēng)和分類(lèi)值舉例

在前端應(yīng)用功能中，利用這些政策標(biāo)簽，采用細(xì)分導(dǎo)航的方式，進(jìn)行政策列表展示。通過(guò)組合式的檢索功能對(duì)政策和解讀文章進(jìn)行搜索，讓用戶可以通過(guò)自定義關(guān)鍵詞的方式獲取個(gè)性化的檢索結(jié)果，達(dá)到快速、全面了解信息的目的。對(duì)政策和解讀文章的標(biāo)題、正文和主題提供全文檢索功能。對(duì)政策的發(fā)布單位名稱(chēng)、發(fā)文形式、所屬行業(yè)領(lǐng)域、所屬地域、發(fā)布年份等字段，提供篩選功能。多維度分類(lèi)標(biāo)簽，也讓頁(yè)面篩選更為靈活，為個(gè)性化訂閱提供基礎(chǔ)選項(xiàng)。

2.4 政策文本挖掘

對(duì)政策文本做數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)鍵信息提取，是政策索引和檢索、信息關(guān)聯(lián)分析、多維度分類(lèi)標(biāo)引等數(shù)據(jù)加工的基礎(chǔ)。采用文本自動(dòng)分詞和詞性標(biāo)注等自然語(yǔ)言處理技術(shù)，基于規(guī)則與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方式，將政策文本進(jìn)行中文分詞以及政策信息提取，包括政策主題關(guān)鍵詞、相關(guān)人物、機(jī)構(gòu)、地區(qū)名稱(chēng)等信息的結(jié)構(gòu)化提取，完成政策的關(guān)鍵詞和實(shí)體標(biāo)引。

在政策信息展示功能中，通過(guò)多維度的智能分析與關(guān)聯(lián)，幫助用戶快速地發(fā)現(xiàn)該政策中的關(guān)鍵信息以及關(guān)聯(lián)文章。以圖表化形式，展示政策主題詞、政策主體挖掘結(jié)果（相關(guān)人物、相關(guān)機(jī)構(gòu)、相關(guān)地區(qū)）、政策解讀文章時(shí)間發(fā)布趨勢(shì)和數(shù)量；以文章標(biāo)題列表方式，展示相關(guān)政策、相關(guān)解讀文章、相關(guān)媒體報(bào)道文章。展現(xiàn)結(jié)果示意圖如圖2所示。

圖2 政策挖掘結(jié)果展示圖

快速挖掘多方觀點(diǎn)，對(duì)多方觀點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比展示，可以使用戶更全面地把握政策內(nèi)容。利用語(yǔ)義分析技術(shù)，把多文章之間的相關(guān)度超過(guò)一定閾值的文章關(guān)聯(lián)到一起，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜語(yǔ)義關(guān)系的深度挖掘，從而完成政策與官方解讀文章、媒體解讀文章、相關(guān)報(bào)道文章、往年政策等進(jìn)行相互關(guān)聯(lián)分析。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)政策和解讀文章加以處理，抽取各方觀點(diǎn)句與觀點(diǎn)評(píng)價(jià)對(duì)象，再對(duì)抽取結(jié)果進(jìn)行綜合性分析，得到觀點(diǎn)分析的結(jié)果。

2.5 可視化展示

良好的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式，對(duì)于用戶體驗(yàn)至關(guān)重要。政策解讀數(shù)據(jù)產(chǎn)品終端服務(wù)界面，采用多種瀏覽方式實(shí)現(xiàn)功能和數(shù)據(jù)的展示，來(lái)提升用戶的閱讀興趣和數(shù)據(jù)可讀性。

采用分類(lèi)導(dǎo)航和文章列表相結(jié)合的方式，幫助用戶直觀、快速和全面地獲取信息，提升工作效率。政策畫(huà)像功能，采用統(tǒng)計(jì)圖形化方式，對(duì)個(gè)性化制定時(shí)間段內(nèi)的政策進(jìn)行多種圖形展示，掌握政策在主題、行業(yè)領(lǐng)域、地區(qū)、發(fā)布機(jī)構(gòu)等全貌。數(shù)據(jù)新聞是一種用圖形化的方式來(lái)解讀新聞的創(chuàng)新形式，應(yīng)用在政策的解讀上面也有非常好的效果，可以大大提升用戶瀏覽的興趣度和理解度。圖解政策尤其對(duì)難以理解的政策內(nèi)容，或者篇幅較長(zhǎng)的政策，更能顯示其優(yōu)勢(shì)。

對(duì)于需要長(zhǎng)期關(guān)注的政策類(lèi)型，用戶可以設(shè)置個(gè)性化政策專(zhuān)題，可以訂閱所關(guān)注的行業(yè)、區(qū)域和主題的政策，對(duì)于沒(méi)加入訂閱的政策內(nèi)容不做展示，做到簡(jiǎn)化界面和數(shù)據(jù)篩選。

3.展望

目前，政策解讀大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用已經(jīng)上線為編輯記者提供服務(wù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)聚類(lèi)和分析、組合檢索、政策畫(huà)像、統(tǒng)計(jì)比對(duì)的功能，讓用戶快速、全面和高效地獲取所關(guān)注的政策和解讀信息。通過(guò)HTML5、統(tǒng)計(jì)圖表、圖解等方式，提升用戶閱讀效率。通過(guò)政策專(zhuān)題、個(gè)性化訂閱等方式，將用戶關(guān)注的要點(diǎn)進(jìn)行固化，提升效率。政策信息獲取和基礎(chǔ)分析部分工作提效明顯，使用戶擺脫了繁瑣的篩選工作，拓寬記者報(bào)道的維度和視野，以便有更多精力和時(shí)間投入到內(nèi)容品質(zhì)提升上面。

下一步，該服務(wù)將在融媒體技術(shù)和平臺(tái)基礎(chǔ)上結(jié)合媒體的優(yōu)勢(shì)，在信息精選和數(shù)據(jù)加工上下功夫，在內(nèi)容生產(chǎn)與用戶個(gè)性化需求之間實(shí)現(xiàn)智能匹配，探索數(shù)據(jù)增值和基于大數(shù)據(jù)技術(shù)提供數(shù)據(jù)增值服務(wù)的運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品。