基于人工智能的政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略研究

郭 音

（福建省經(jīng)濟和信息化技術(shù)中心 350001）

0 引言

人工智能技術(shù)的應用隨著社會信息化程度的不斷加深，在處理大數(shù)據(jù)問題中占據(jù)了越來越重要的地位[1]。 基于人工智能應用的政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略主要就是針對各種大數(shù)據(jù)處理問題的產(chǎn)物，相較于傳統(tǒng)網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略具有流程簡單、 操作便捷等特點。網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略始終堅持以高效處理、存儲數(shù)據(jù)理念為核心，針對海量網(wǎng)絡輿情做出智慧監(jiān)管。 利用人工智能應用的物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)等新一代智能化技術(shù)，結(jié)合《全國網(wǎng)絡輿情監(jiān)管發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要》中指出，政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略建設必須積極響應新技術(shù)、新業(yè)態(tài)以及新模式的發(fā)展，適應社會發(fā)展的智能化要求。根據(jù)于海婷提出的大數(shù)據(jù)時代地方政府的網(wǎng)絡輿情監(jiān)管研究，明確網(wǎng)絡輿情監(jiān)管要想實現(xiàn)智能化高效監(jiān)管的功能，必須建立一個體系成熟的智能化網(wǎng)絡輿情監(jiān)管平臺，并結(jié)合人工智能下的大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)進行智能化的存儲[2]。 人工智能應用作為新一代數(shù)據(jù)處理與存儲技術(shù)，實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的快速處理與移動應用[3]。 本文最終目的是將人工智能應用在政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略中，致力于結(jié)合先進的科學技術(shù)，轉(zhuǎn)變處理、存儲觀念，實現(xiàn)政府網(wǎng)絡輿情高效率監(jiān)管，從根本上提高政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管的質(zhì)量水平以及綜合性能， 促進政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管安全、高效、可持續(xù)發(fā)展。

1 基于人工智能的政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略

根據(jù)政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管不同環(huán)節(jié)的不同要求，利用人工智能的分布對象技術(shù)實施全程監(jiān)管，保證網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)的集成性[4]。 以政府立法為主要網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略：第一步，通過處理政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)，使得政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管的整個過程都能夠受到網(wǎng)絡中所有節(jié)點的共同監(jiān)督；第二步，根據(jù)人工智能多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理技術(shù)中的ASD.CNE 編程語言對網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)特征進行提取；第三步，結(jié)合人工智能的統(tǒng)一底層信任特征編碼，進行網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)特征加權(quán)融合， 并依據(jù)該特征融合程度進行排序輸出；第四步，實施信息實名制，建立網(wǎng)絡傳播信息審查制度，提高網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)的質(zhì)量；第五步，通過散列函數(shù)計算得到網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)摘要，得到完整的網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)[5]。 設網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)摘要的計算表達式為τ，則其計算公式，如公式（1）所示。

在公式（1）中，i 指的是監(jiān)管數(shù)據(jù)特征個數(shù)；n 指的是數(shù)據(jù)特征點位置；L 指的是網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)的誘導值；E 指的是監(jiān)管數(shù)據(jù)的質(zhì)量；m 指的是網(wǎng)絡輿情監(jiān)管數(shù)據(jù)的特征相似度。通過公式（1），即可得出政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管結(jié)果[6]。 還可以增設政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管反饋機制，建立與監(jiān)管部門直接交流的平臺，定義反饋信息為政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管信息流[7]。 結(jié)合人工智能整理供應反饋數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)政府網(wǎng)絡輿情中潛在的風險數(shù)據(jù)，及時提出修正意見，提出內(nèi)外結(jié)合的多層監(jiān)管方法，實現(xiàn)高質(zhì)量的政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管。

2 實例分析

2.1 實驗準備

據(jù)統(tǒng)計，截止到2019 年底，我國的網(wǎng)站數(shù)為213 萬個，且呈大幅度增長趨勢。 據(jù)抽樣統(tǒng)計，政府網(wǎng)絡輿情每天的發(fā)表量達400 萬條。 在此基礎上，隨機選擇1 000 條政府網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)信息，其中500 條政府網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)信息利用本文設計方法進行監(jiān)管，并將其設為實驗組， 另500 條數(shù)據(jù)信息利用傳統(tǒng)方法進行監(jiān)管，并將其設為對照組。 排除政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管過程中的外界影響因素，只比較實驗組與對照組在監(jiān)管數(shù)據(jù)監(jiān)管過程中的延遲時間，從而得出監(jiān)管效率更高的監(jiān)管方法。

2.2 實驗結(jié)果及分析

根據(jù)上述實驗準備完成對比實驗，并將實驗過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息進行記錄，并將實驗結(jié)果以表格的形式進行展現(xiàn)。 具體實驗結(jié)果，如表1 所示。

根據(jù)表1 可以得出，當監(jiān)管數(shù)據(jù)量增加時，實驗組延遲時間在10～25 ms 內(nèi)， 對照組的延遲時間在80～110 ms 內(nèi)，實驗組延遲時間更短，可以實現(xiàn)對政府網(wǎng)絡輿情的高效監(jiān)管。 因此，設計的監(jiān)管方法可以廣泛應用于政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管方面。

表1 實驗組與對照組實驗結(jié)果對比表

3 結(jié)語

考慮到政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管愈發(fā)地受到重視，基于人工智能的政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略經(jīng)歷了從起步到快速發(fā)展的階段。 因此，本文對政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略進行基于人工智能的優(yōu)化設計是十分必要的，通過實例分析結(jié)果證明設計的監(jiān)管策略是具有現(xiàn)實意義的，能夠為政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管提供理論支持。 但本文不足之處在于，沒有對基于人工智能的政府網(wǎng)絡輿情監(jiān)管策略其他性能進行深入分析，今后將對此做出補充研究。