重磅报告 | 施水才：从网络舆情监测到全舆论场舆情态势感知

2019年11月2日，由中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会（SMP）主办、北京理工大学承办的首届全国社会舆情分析论坛在北京成功召开。本次论坛邀请了5位不同学科方向的知名专家，及4家舆情企业代表重点介绍社会舆情分析领域的前沿科研进展与落地实践，吸引了全国各地党政军与产学研等部门200人参会。拓尔思总裁施水才先生受邀出席此次论坛，并以“从网络舆情监测到全舆论场舆情态势感知”为题发表演讲。

会议现场

施总演讲

演讲时，施总主要谈到以下四个方面：

 一

当前舆情研究和应用的一些思考

1、舆情研究和应用的主要推动力来自于网络空间治理、风险和危机管理、开源情报挖掘三大方面的市场需求。

2、舆情研究市场很大，“江湖”很热闹：以专业IT公司为主的“技术派”、以互联网内容平台为代表的“内容派”、以公关公司\广告公司为主体的“公关派”、以传播学院为代表的“学院派”和以人民日报、新华网为主体的“国家队”分别占有一席之地，但舆情业务单项收入超过10亿元人民币的没有，达到亿级规模的企业不超过10家。

3、除了负面监测，其他业务都很难实现标准化。

4、当前舆情研究和应用的一些问题：一是缺乏理论体系的支撑，现在的研究和应用更像是一些技术的综合应用；二是从需求端来看，很多情况下，提需求的往往是文科生，对于他们来说，舆情本质上是一种服务，不仅仅是技术平台和数据分析，还要有智库功能，这些需求难以准确描述；三是从供给端来看，舆情分析难度很大，用户满意度大部分比较差，大部分还停留在关键词分析阶段，涉及的大数据、深度学习、NLP、知识图谱、多媒体内容理解等技术问题太开放，AI技术落地效果差强人意。

5、当前舆情研究市场面临的最大挑战是：被妖魔化后的爬虫技术涉及到的边界和个人隐私问题；数字帝国的数据霸权；从文字到富媒体的快速演进，特别是短视频等新形态所带来的颠覆性问题。（推荐阅读《硅谷帝国》）

 二

从网络舆情监测到网络舆情态势感知

1、自2016年起，中国国家领导人在网络安全和信息化系列会议上，相继提出“全天候全方位感知网络安全态势”、“加强网络安全预警监测，实现全天候全方位感知和有效防护”、“要树立正确的网络安全观，加强信息基础设施网络安全防护，加强网络安全信息统筹机制、手段、平台建设，加强网络安全事件应急指挥能力建设”等要求，为我国网络舆情监测的发展指明方向。

2、态势感知是安全领域的一个热词，它是一种基于环境的、动态、整体地洞悉安全风险的能力，是以安全大数据为基础，从全局视角提升对安全威胁的发现识别、理解分析、响应处置能力的一种方式，最终是为了决策与行动，是安全能力的落地。态势感知包括安全态势感知和舆情态势感知，前者侧重于对系统的感知，后者则聚焦在内容上。态势感知不能仅仅局限于监测，用户更关注预测和导控。

3、网络舆情态势感知需要实现三大能力，即对网络信息热度、敏感度和突发事件的“发现力”；对跨舆论场的多维度量化分析的“研判力”；以及对整体态势的综合“评估力”。要做到“全天候全方位感知网络安全态势”，就要对全网舆情的全量数据进行精准挖掘，对敏感信息进行分类，并精准定位热度信息；对多舆论场的内容进行智能分析，能够做到全面把握，并进行舆情分析研判；对整体舆情态势进行展示和预测，辅助相关机构制定和发布决策。

4、网络舆情监测系统的发展大致经历了三个阶段：一是在传统互联网时代（2006年—2010年），对新闻、论坛、博客等信息发布和互动媒介进行舆情监测，此为舆情系统1.0；二是在大数据时代（2011年—2016年），增加了对微博、微信、APP等移动社交媒体的舆情分析，此为舆情系统2.0；三是在智能化时代（2017年至今），随着新闻推送服务、短视频、区块链等个性化、多媒体的发展，网络舆情监测系统更加强调对全舆论场的舆情态势感知，此阶段为舆情系统3.0，此时的舆情系统是新一代基于态势感知的网络舆情监测分析系统。

  三

全舆论场舆情态势感知关键技术

全舆论场舆情态势感知关键技术有8大变化：

1、从定性分析到定量分析演变，通过指标体系量化业务知识，实现自动计算。

全舆论场舆情态势感知关键技术的变化

2、从单舆论场分析到多舆论场融合分析发展，构建综合的量化指标体系，全面评估网络舆情状态，并在一定条件下对网络舆情的发展趋势进行预测。

3、从关键词分析到构建知识图谱演进，不断深入挖掘人物、事件之间的关系。

全舆论场舆情态势感知关键技术的变化

4、从文本分析到跨媒体分析转变，新的舆论场出现，新的媒介形式流行，如短视频、直播等，这也对网络舆情分析提出了新的挑战，需要把文本和音视频结合起来分析，困难不小。

5、从单语种分析到跨语种分析变化。

6、从正负面情感分析到全面情感分析细化。

全舆论场舆情态势感知关键技术的变化

7、从内容分析到“内容+群体人物+行为+时间+空间/地域”分析转变。

8、从内容监测到事件分析变化。

四

拓尔思在网络舆情领域的探索实践

拓尔思，专注于语义智能核心技术的创新研发和产业化，在互联网内容管理领域长期投入和实践，最主要的优势技术方向是语义智能——基于语义理解的认知智能技术，在自然语言理解、知识图谱、多媒体内容理解等多个细分方向研发相关技术和产品，并将之成功应用于融媒体、舆情分析、内容审核、智慧公检法、智能风控、对话机器人等多个领域，年收入接近10亿元人民币。

在网络舆情领域，公司自2003年开始先后推出TRS CIS、TRS OM、TRS SMAS、TRS Netlnsight等产品，其中，2018年推出的TRS Netlnsight，即TRS 网察大数据分析平台，简称“TRS网察”，是集智汇、智库、智策三大设计理念于一身的基于态势感知的新一代网络舆情分析产品。

TRS网察功能展示

TRS网察效果展示

TRS网察，秉持以用户需求为中心的设计理念，结合互联网舆情监测分析的实际业务流程，依托基于深度学习的自然语言处理引擎，聚合网络新闻、微博、微信、论坛、博客、APP、电商、电子报、境外媒体等多渠道海量数据，以信息监测、态势感知、关系挖掘、事件追踪、传播分析、智库共享等为目标，解决跨舆论场的网络信息洞察、分析、研判。从网络舆情线索发现、实时预警、分析研判、综合报告等各个环节为用户提供全面、及时、准确的服务，产品形态包括SAAS云服务和基于TRS数据中心的本地建设两种形式。

目前，TRS网察已在上千家用户中广泛使用，在大型落地系统的建设上遥遥领先。未来，我们将结合视频舆情新需求研发新产品，并希望政务、网络舆情和融媒体等业务达到同频共振。