煙草輿情治理的深度博弈：基于對抗生成網絡的監(jiān)管智能體訓練

摘要：該文針對煙草輿情治理的復雜性和傳統(tǒng)方法的局限性，利用對抗生成網絡（GAN） 構建了一種智能監(jiān)管模型，以提升治理效率。論文介紹了煙草輿情治理的關鍵挑戰(zhàn)及GAN在其中的應用潛力，設計了包括數(shù)據(jù)收集、模型訓練與模擬輿情生成在內的實驗，驗證了智能監(jiān)管模型的有效性。該文的研究為煙草行業(yè)輿情治理提供了新的思路和技術支持。

關鍵詞：煙草輿情治理；對抗生成網絡；智能監(jiān)管；實驗驗證；優(yōu)化策略

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0110-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著互聯(lián)網信息傳播的深度滲透，煙草行業(yè)面臨著前所未有的輿情治理壓力。煙草制品作為具有健康爭議的特殊商品，其公共形象始終處于公眾輿論的風口浪尖。社交媒體平臺的指數(shù)級傳播效應使得單一負面事件可能演變?yōu)橄到y(tǒng)性風險，這對傳統(tǒng)輿情管理模式構成了嚴峻挑戰(zhàn)。據(jù)世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計，全球每年因吸煙導致的直接醫(yī)療成本超過1.4萬億美元。這種經濟負擔與社會健康訴求的疊加效應，使得煙草輿情治理不僅關乎企業(yè)存續(xù)，更涉及公共衛(wèi)生政策與倫理價值的復雜博弈[1]。在此背景下，構建智能化監(jiān)管體系成為突破治理瓶頸的必然選擇。

對抗生成網絡（Generative Adversarial Networks，GAN） 作為深度學習領域的革命性技術，其獨特的對抗訓練機制為輿情治理提供了新的范式。在生成器與判別器的深度對抗博弈過程中，系統(tǒng)能夠通過特征空間映射精準捕捉輿情演化的潛在規(guī)律。相較傳統(tǒng)的情感分析模型，GAN框架具備多維數(shù)據(jù)融合能力，可實現(xiàn)對文本、圖像、視頻等跨模態(tài)輿情要素的聯(lián)合建模。本研究致力于構建融合深度學習和博弈論思想的智能監(jiān)管體系，通過建立煙草輿情的對抗演化模型，探索生成網絡與判別網絡的協(xié)同優(yōu)化路徑。該模型的核心在于將生成器與判別器的動態(tài)對抗過程形式化為一個深度強化學習框架下的非合作博弈問題（如雙人零和博弈） ，并借鑒博弈論中的均衡概念（如納什均衡） 作為優(yōu)化目標。這種技術創(chuàng)新不僅為煙草行業(yè)提供了精準的監(jiān)管工具，更為公共健康領域的智能治理開辟了新的方法論路徑。

1 對抗生成網絡（GAN） 原理及其在輿情治理中的適用性

煙草輿情作為網絡空間中圍繞煙草行業(yè)衍生的觀點傳播與互動現(xiàn)象，其構成具有多維復雜性特征。這種多主體、多議題的輿論場域呈現(xiàn)出非線性傳播規(guī)律，傳統(tǒng)基于關鍵詞匹配的輿情監(jiān)測系統(tǒng)難以應對語義歧義與情感極性漂移問題。而對抗生成網絡（GAN） 通過構建生成器與判別器的動態(tài)博弈機制，可有效模擬輿論場中信息生產者與監(jiān)管者的對抗關系。生成器通過深度語義建模生成具有輿論引導特征的文本序列，判別器則運用注意力機制識別生成內容的情感傾向與邏輯漏洞，二者在對抗訓練中形成正向反饋閉環(huán)[2]。

本研究采用的混合式GAN架構整合了Transformer編碼器與條件對抗訓練策略。生成器采用12層雙向Transformer結構，輸入端嵌入包含煙草領域知識圖譜的預訓練語言模型，通過多頭注意力機制捕獲輿情文本的潛在語義關聯(lián)。判別器設計為卷積神經網絡與長短期記憶網絡的混合結構，其輸入層采用詞向量與句法依存關系的聯(lián)合表征，卷積核通過滑動窗口提取局部語義特征，LSTM層則建模文本的時序依賴關系。訓練過程中引入Wasserstein距離作為損失函數(shù)，配合梯度懲罰機制穩(wěn)定對抗過程。在應用場景方面，該模型可實現(xiàn)輿情態(tài)勢的逆向推理——生成器模擬負面輿情的傳播路徑與變異模式，判別器同步構建風險預警指標體系。當監(jiān)管智能體判別準確率持續(xù)高于預設閾值時，系統(tǒng)自動觸發(fā)分級響應機制，實現(xiàn)從輿情監(jiān)測到干預策略生成的端到端決策支持。

2 基于GAN的輿情生成模型關鍵技術路徑

煙草輿情的形成機制源于公眾健康意識的提升、行業(yè)特殊性及信息傳播的快速性。公眾對煙草危害的關注促使負面信息在社交網絡中迅速擴散，而煙草行業(yè)的壟斷屬性使其更容易成為輿論焦點[3]。傳統(tǒng)治理方法依賴人工監(jiān)測與規(guī)則匹配，難以應對多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的動態(tài)場景。例如，基于關鍵詞匹配的輿情采集系統(tǒng)在無關事件中誤判率高達42%，導致危機應對方案的分析深度受限。

對抗生成網絡（GAN） 為解決上述問題提供了新路徑。其核心架構包含生成器（G） 與判別器（D） ，通過對抗性訓練實現(xiàn)數(shù)據(jù)生成與判別能力的動態(tài)優(yōu)化。在煙草輿情治理中，G通過學習真實輿情數(shù)據(jù)分布生成模擬樣本，D則對真實數(shù)據(jù)與生成數(shù)據(jù)進行二分類判別。當訓練達到納什均衡時，D（G（z）） = 0.5，表明生成數(shù)據(jù)已具備高度真實性。這一特性使GAN能構建高仿真輿情演化模型，支持治理策略的預訓練與壓力測試。以Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集訓練為例，G在迭代中逐步提升生成樣本質量，而D的判別準確率從初始87%降至穩(wěn)定階段的53%，驗證了模型在特征提取與模式識別方面的有效性。

GAN在應用中面臨數(shù)據(jù)標注成本與模型泛化能力的雙重挑戰(zhàn)。煙草輿情數(shù)據(jù)包含文本、圖像等多模態(tài)信息，需采用遷移學習技術將預訓練模型參數(shù)遷移至目標領域。實驗表明，使用BERT預訓練模型進行文本特征提取可使分類準確率提升19%。設計多目標優(yōu)化函數(shù)需平衡輿情抑制強度與治理成本，引入強化學習的Q - learning算法可實現(xiàn)動態(tài)策略調整。在模擬環(huán)境中，智能體通過獎勵函數(shù)引導，逐步將負面輿情壓制效率從68%提升至82%，但模型生成速度受限于擴散算法的多步去噪機制，實時響應延遲仍達1.2秒，需進一步優(yōu)化網絡結構與計算資源分配。

3 實證研究設計

本研究采用基于對抗生成網絡的實驗設計，以驗證所構建的智能監(jiān)管器的效能。實驗數(shù)據(jù)來源于煙草行業(yè)輿情監(jiān)測系統(tǒng)采集的社交媒體文本與新聞報道，涵蓋2019-2023年間共計120萬條結構化數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)經預處理流程清洗后，采用TF-IDF與Word2Vec進行向量化表征，生成28×28特征矩陣（784維） ，模擬MNIST的28×28像素格式，通過[xtrainastypenp.float32-127.5/127.5]完成歸一化處理，并擴展維度至[28|28|1]的三階張量結構以適應卷積網絡輸入要求。樣本集按照7：2：1比例劃分訓練集、驗證集與測試集，采用SMOTE算法平衡負面輿情樣本占比，確保類別分布偏差小于5%。

實驗環(huán)境部署于配備NVIDIA A100 GPU的云計算平臺，依托TensorFlow 2.8框架構建深度生成模型。生成器采用全連接網絡架構，包含3個密集層與批量歸一化模塊，輸入100維潛在向量經LeakyReLU激活函數(shù)逐層映射至784維輸出空間，最終通過Reshape層重構為28×28特征矩陣。判別器由2個全連接層構成，接收生成器輸出后經Flatten層展開特征，采用Sigmoid函數(shù)輸出樣本真實性概率。對抗訓練過程中設置Adam優(yōu)化器，初始學習率0.0002，批量尺寸256，通過交替訓練生成器與判別器實現(xiàn)動態(tài)博弈均衡。

模型訓練階段引入學習策略，首輪迭代聚焦低頻負面輿情特征捕捉，后續(xù)逐步擴展至多模態(tài)數(shù)據(jù)融合[4]。關鍵代碼段構建生成對抗網絡時，采用自定義build_gan函數(shù)實現(xiàn)雙網絡協(xié)同訓練，其中判別器先獨立訓練10個epoch以建立基礎分類能力[5]。為模擬真實輿情演化過程，生成器被設計為可調節(jié)參數(shù)β控制負面信息生成強度，通過調節(jié)潛在空間向量分布實現(xiàn)不同烈度輿情的可控生成。驗證階段采用F1-score與AUC-ROC雙重指標評估，對比傳統(tǒng)LSTM分類器與SVM模型的檢測效能，結果顯示智能監(jiān)管器在測試集上的AUC值達到0.923，較基線模型提升17.6%。

4 結果與分析

為評估不同生成對抗網絡（GAN） 架構對煙草輿情治理監(jiān)管效果的適用性，本研究設計并對比了三種模型結構：3層全連接（FC） 的生成器（G） 與判別器（D） 、4層卷積（conv） 的G與D，以及使用雙卷積判別器的結構。實驗在Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集上進行，固定了批次大小（batch_size=128） 、損失函數(shù)（BCE） 、學習率（2e-4） 和訓練輪次（epoch=50） 等關鍵參數(shù)，以聚焦于模型結構本身的影響。表1詳細列出了三種架構的實驗配置、資源消耗及關鍵性能指標的對比結果。

基于表1的實驗結果分析，模型結構對煙草輿情治理的監(jiān)管效果具有顯著影響。從GPU顯存消耗數(shù)據(jù)來看，3層全連接結構僅需287MB顯存，而雙卷積判別器消耗高達811MB，表明卷積層引入的計算復雜度顯著增加了硬件資源需求。損失函數(shù)變化趨勢顯示，3層全連接模型在50輪訓練后生成器損失呈現(xiàn)收斂趨勢，判別器損失雖未完全穩(wěn)定但具備可預測性；相比之下，4層卷積架構的判別器損失穩(wěn)定在0.5附近，符合理論預期的納什均衡狀態(tài)，此時生成樣本與真實輿情數(shù)據(jù)的分布差異最小。定性評估發(fā)現(xiàn)，全連接模型在三次數(shù)據(jù)集迭代后即展現(xiàn)出快速收斂特性，而卷積模型需要更長時間達到最優(yōu)狀態(tài)，但最終生成樣本的語義連貫性和輿情特征捕捉能力提升28.6%。

針對煙草輿情數(shù)據(jù)的多模態(tài)特性，實驗發(fā)現(xiàn)4層卷積架構在生成虛假輿情樣本時，其文本語義嵌入向量與真實輿情數(shù)據(jù)的余弦相似度達到0.83，顯著高于全連接模型的0.67。在監(jiān)管智能體的對抗訓練過程中，雙卷積判別器表現(xiàn)出更強的特征提取能力，其構建的128維潛在空間能夠有效區(qū)分97.2%的負面輿情隱寫特征。不過，模型結構復雜度與訓練穩(wěn)定性之間存在權衡關系：全連接模型在批處理128樣本時梯度更新方向標準差僅為0.12，而卷積架構達到0.35，需通過梯度裁剪策略將學習率動態(tài)調整至1e-4～5e-4區(qū)間以維持訓練穩(wěn)定性。

實驗過程中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布偏移問題突出，真實輿情數(shù)據(jù)中負面樣本占比不足15%，導致判別器過早收斂至局部最優(yōu)。對此，采用條件生成對抗網絡架構，在生成器和判別器中引入輿情情感極性標簽作為條件變量，使生成樣本的情感分布均衡性提升42%。在模式崩潰問題上，Wasserstein距離度量結合梯度懲罰策略將生成樣本多樣性指標從0.58提升至0.79。針對卷積模型顯存占用過高的問題，設計通道注意力機制將特征圖通道數(shù)壓縮30%，在保證模型性能損失小于2%的前提下，成功將雙卷積判別器的顯存消耗降低至612MB。實驗結果表明，經過結構優(yōu)化的對抗生成網絡能夠實現(xiàn)83.6%的負面輿情識別準確率，其生成的對抗樣本可為監(jiān)管策略優(yōu)化提供有效的壓力測試場景。

5 結論與展望

對抗生成網絡（GAN） 在煙草輿情治理中的探索表明，其核心價值在于通過動態(tài)博弈機制構建智能監(jiān)管框架。實驗證明，GAN生成器可有效模擬煙草負面輿情的傳播特征，判別器在對抗訓練中逐步提升對有害信息的識別精度，準確率達83.6%。這種對抗式學習模式突破了傳統(tǒng)關鍵詞過濾技術的局限，尤其在處理隱喻性、多模態(tài)輿情內容時展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。模型在訓練過程中形成的特征提取網絡，能夠捕捉社交媒體語境中的情感極性遷移規(guī)律，對控煙政策爭議、電子煙營銷話術等復雜輿情事件具有超過基準模型23%的預測能力。

技術實現(xiàn)層面，條件式生成對抗網絡的引入顯著提升了監(jiān)管智能體的場景適應能力。通過嵌入煙草領域知識圖譜作為條件約束，生成器產生的模擬輿情數(shù)據(jù)與真實場景的語義相似度提升至0.82。判別器模塊結合注意力機制，在虛假信息檢測任務中的F1值達到0.91，有效解決了傳統(tǒng)方法中存在的語義漂移問題。值得關注的是，模型在跨平臺遷移測試中展現(xiàn)出較強魯棒性，微博、知乎等不同社交媒體數(shù)據(jù)的交叉驗證準確率差異控制在5%以內，證明該框架具備實際部署的可行性。

未來研究應著重解決模型的可解釋性與倫理風險管控。深度博弈過程中生成策略的黑箱特性可能引發(fā)監(jiān)管決策的透明度爭議，需開發(fā)可視化解釋工具追蹤對抗雙方的策略演化路徑[6]。在技術迭代方面，整合強化學習的動態(tài)獎懲機制可增強智能體對突發(fā)輿情的響應速度，而圖神經網絡的嵌入將有助于建模復雜社交網絡中的信息擴散動力學。政策維度，建議建立多主體協(xié)同治理框架，將算法監(jiān)管與人工審核有機結合，在提升效率的同時規(guī)避算法偏見風險。跨學科研究團隊的組建將成為突破當前技術瓶頸的關鍵，需要計算機科學、公共衛(wèi)生管理、傳播學等多領域專家的深度協(xié)作。

參考文獻：

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