大数据应用蓝皮书 | 舆情大数据的行业发展与未来走向

来源:中国管理科学学会    日期:2023-05-24    浏览量:8030次

摘要


本文首先梳理了舆情大数据行业近15年的发展历史,剖析了其产生的社会背景,以及行业发展的内生动力。其次通过查询国内舆情企业名录、绘制区域分布地图和分析产业经济,结合区域头部企业经营模式和行业发展格局演变情况,进一步阐释了舆情大数据行业对我国数字经济和民生领域的积极影响。最后通过分析行业发展中存在的问题,结合工作实践经历,给出了趋势预测和发展建议。研究发现,行业发展的现存问题有投入成本高,回报周期长;教育资源支撑不足;缺乏统一的行业标准和规范;产业链上下游协作不足。发展趋势是在监测难度加大、客户需求提高的背景下,技术创新将重点满足用户潜在需求;服务创新将转向监测真实的社情民意、预测舆情风向和参与解决事件深层问题,智库业务将在以上领域产生更重要的价值;产业链上下游合作将更为普遍;众多舆情企业将大跨步迈入资本市场获取融资。发展建议有建立完善的数据资源共享机制;防范互联网平台的垄断;健全多层次行业人才培养体系;加强对行业的政策倾斜;主管部门应提高舆情素养。

关键词:舆情大数据 企业经营 行业创新 产业协作 政策配套

作者简介

郑中华

安徽博约信息科技股份有限公司总裁


王升

安徽博约信息科技股份有限公司舆情分析师

以下为《舆情大数据的行业发展与未来走向》全文:


舆情大数据的行业发展与未来走向


一、舆情大数据行业发展背景


(一)舆情大数据行业的产生


近年来,改革开放进入了深水区,利益协调难度加大。与此同时,自媒体和社交媒体平台蓬勃发展,各类思想、观点传播很快,社会热点舆情事件呈现高发态势。国家领导人曾连续对舆情工作做出重要批示。2008年,胡锦涛同志在人民日报社发表讲话,称我国主流媒体必须加强舆情分析,要善于因势利导,主动设置议题,根据受众心理和新闻传播规律从事舆情引导工作。这标志着我国舆情大数据行业的产生。2017年,习近平总书记强调要改变过去单向灌输的新闻宣传工作为新时期以人民为本位的新闻舆论工作,关注网上网下两个舆论场的双向传播。这标志着舆情事业迎来发展的关键时刻。


1.社会对舆情的需求


公共治理对舆情业的需求。以微博为代表的自媒体的兴起,以及“人人都有麦克风”时代的到来,使得社会大众发声变得容易和自由,互联网世界因此聚集了海量的民意数据。但公共行政资源的紧缺,导致很难在短时间内消化如此多的舆论。在这种需求下,众多第三方公共机构开始出现,帮助政府捕捉有代表性的、广泛的民意呼声,给出有参考价值的回应意见,以此推动社会问题的解决和公共治理的进步。


企业经营对舆情业的需求。在民意上网的移动互联网时代,声誉管理对企业经营越来越重要,小到产品口碑、品牌形象,大到企业社会责任、企业文化建设,舆情对企业声誉的影响日益扩大。企业的长期发展离不开良好的声誉,而成熟的企业靠声誉管理获得稳定市场、忠诚客户以及核心竞争力。舆情管理能力恰恰是企业声誉竞争获胜的基础。


2.舆情大数据行业的早期演化


按社会功能的认知、定位划分,中国的舆情行业历经了三个发展阶段。


第一阶段是2007~2012年,以行业启蒙的项目式为主。在传统媒体生存艰难的背景下,舆情企业通过项目定制的方式为国家部委、大型央企开发舆情系统,特点是造价高昂,不仅需要动辄几百万,上千万的建设费,建成之后还要继续支付高额的运营使用经费。在舆情监测产品方面,有邦富软件等舆情分析平台。这一阶段的行业产品和服务模式还较为初级,以阻止负面危机传播为主要特点,一般是按照项目制的形式推进,报告服务模式还没有成为主流。因而出现了诸多监测不全面、处置针对性不足等问题。此时的舆情行业仍处在探索和启蒙的阶段。这一阶段的标志性事件有2007年山西黑砖窑案和2010年腾讯、360之间的“3Q大战”。在第一阶段,用户发现项目实施后,仍要支付巨额的运维费用,因为即使是监测这种初步的舆情工作,也远未走入处置环节,也要投入巨大的人力。于是“专业的人做专业的事”成为业务模式,用产品、买服务成为趋势,舆情业进入了第二阶段。


第二阶段2013~2017年,舆情行业走入“产品+服务”模式。不仅舆情监测系统日益完善,各类针对微博微信等自媒体平台的舆情服务也越来越多样。2013年,大数据的概念流行让国内舆情行业开始向“大数据+舆情”行业方向融合,出现了SaaS(Software-as-a-Service,软件即服务)的舆情大数据服务平台。这一阶段行业主要有三方面的变化,一是对舆情的认知丰富化,从仅关注负面事件到涉猎网络社会热点,更加关注UGC内容,监测领域垂直化;二是行业多主体参与和竞争合作模式变化,技术公司和传统媒体合作走向深入并展开竞争,互联网公司入局推出免费模式,行业竞争加剧;三是行业理念、产品、服务多样化发展的阶段,企业、政府和研究机构多主体参与使得该行业走向差异化的多元竞争格局。在第二阶段,监测、分析成为舆情业的主要业务模式,但处置需求、声誉修复的要求越来越高,这促使舆情业进一步朝服务深化的第三阶段发展。


第三阶段从2018年至今,舆情行业朝服务深化、处置公关、培训服务、案例开发、形象修复、深入发展等多元化需求方向发展。国内舆情行业通过应用人工智能和算法技术,不断升级舆情服务,以满足市场对短视频、直播等深层次的舆情监测需求。这一阶段舆情行业不断调整发展方向,提升服务社会的能力,更加专注于帮助社会治理,促进政府转型、有效处置公关。


3.行业头部公司格局演变


1999年10月,天津市社会科学院舆情研究所成立,这是中国最早出现的以“舆情”命名的研究机构,致力于舆情领域的学科建设和基础理论研究工作。2007年,广州邦富成立,这是中国较早研发舆情监测软件产品的公司。2020年以来,舆情行业出现了千人公司,比较有代表性有智慧星光、蜜度信息等。


目前舆情产业已形成以下五类专门指向的业务模式。一是党政机构泛行业指向的模式,如人民网舆情数据中心以“报告+服务”的模式服务众多党政机关;央媒通过自身专业优势专门从事某一行业舆情业务,如《健康报》对全国卫生、医药、保健等领域的舆情监测服务;水利部宣传教育中心开设水利宣教与水文化网,发布中国水利相关舆情。二是专做某一领域舆情业务的公司,如专做政法业务的铭台科技,在北京、天津、河南都有布局;深耕法院业务智能化的南京擎盾,形成了北京、深圳、华东三总部的发展格局。三是通过通信运营商渠道拓宽舆情业务的,如白泽舆情。四是小区域性的舆情业务实体,如《烟台日报》创办的胶东网,山东淄博的大众舆情,《郑州日报》也有此类舆情业务。五是从事商业公司舆情业务的,如专做上市公司舆情业务的《中国证券报》。


4.舆情大数据行业的内驱动力


中国网络舆情服务行业飞速发展的内在动力主要有三个原因:一是在社会层面上,经济体制和社会结构深刻变革导致人民内部矛盾增多,互联网所培育出的多样化的媒体形态,成为民众情绪释放的一个出口;二是在技术层面上,互联网基础设施的完善和用户终端的普及,让更多人能够参与到网络舆论的讨论中来,互联网海量数据的出现,让大数据技术突飞猛进;三是在需求层面上,企业和政务舆情的爆发式需求增长,让越来越多的企业入局该行业。


互联网迅速发展,创造了多样化的媒体形态,人人掌握麦克风的时代来临。21世纪中国互联网从门户时代转向了移动互联的WEB3.0时代,微博、微信等社交媒体改变了以往单向的媒介传播路径,UGC内容的兴起促使社情民意有了更加多元化的表达渠道。据CNNIC统计,截止到2021年12月,短视频用户规模增长至9.75亿。主流社交媒体平台中,抖音月活跃用户6.44亿,快手月活跃用户5.78亿,B站月活跃用户2.72亿,微信月活跃用户12.68亿,微博月活跃用户达5.73亿。一系列数据表明,报刊杂志、广播电视等传统媒体的舆论引导力量日益衰落,网络民意的汹涌程度让事件真相常常让位于舆论情绪,规模之大常常超出地方网监力量的把控。在这种背景下,各种网络舆情监测机构和企业相继出现,甚至某些个人通过租赁舆情监测账号,就可以开展短期舆情监测服务。可以看到,舆情大数据行业从早期的政府主导,以监测网络民意为主要业务,扩展到全面监测全媒体渠道多元民众声音,业务范围和领域从政府到媒体再到企业,不断扩大,逐步形成了从政府主导到“官商媒教”的多元化发展格局。


互联网的普及和大数据的技术突破,让舆情业务朝纵深方向发展。2022年2月25日,中国互联网络信息中心(CNNIC)在京发布第49次《中国互联网络发展状况统计报告》(以下简称《报告》)。《报告》显示,截至2021年12月,我国网民规模达10.32亿,互联网普及率达73.0%,网民中使用手机上网的比例达99.7%。在巨大的用户体量面前,大数据在处理海量用户数据方面,具有高速、多样、准确的技术优势,尤其是面向互联网舆情这种非结构化的大数据内容。伴随着大数据处理能力的飞速进步,算力成本下降,8核心16线程的服务器CPU价格下降至3000元左右。自然语言处理技术(NLP)的突破,基于深度学习和互联网的高质量数据样本的积累,让舆情借助大数据技术,得到更加准确、清晰和可视化的呈现,从而为相关业务深入开展提供了强大的技术支持。


需求方的牵引,政府和企业舆情业务的需求推动企业入局,这也是行业最重要的增长源泉。近年来,不仅国家各级政府部门需要借助舆情工作更好从事公共治理活动,了解社会民生,推动民意诉求的解决;企业的各种产品推广、品牌形象宣传以及声誉管理,都越来越离不开舆情管理能力的提升。在这种需求下,专业的舆情服务机构不断涌现,从监测软件到报告服务再到舆情处置,服务需求的深化也让行业朝专业化、规模化的方向发展。产业链在这种背景下不断完善并加强协作,与此同时,同业竞争也趋于白热化。

  


 ①CNNIC,第49次《中国互联网络发展状况统计报告》,中国互联网络信息中心,2021。

 

(二) 舆情大数据行业的社会价值与意义


1.促进经济发展与民生就业


舆情大数据作为第三产业,广泛为各类公司、组织和团体提供舆情监测服务,帮助不少企业在面临舆情事件时及时转危为机,挽救品牌口碑,并重新获得消费者信任。选择专业团队处理企业舆情,不仅可以规避风险,而且节省时间成本。在不断扩大的市场需求下,各类专注于舆情服务的机构纷纷涌现,已形成商业和媒体的两大背景的行业格局。行业的正面价值在于,在传统媒体萎缩的背景下,其为新闻学、传播学、社会学等专业提供了新的就业通道,所创造的就业岗位如舆情分析师、软件开发,提升了服务业占比,孕育了新的经济增长点。


2.赋能网络政务与社会治理


前互联网时代,政府想要调查社情民意,一般是通过实地走访、问卷调查的方式进行,这种方式具有成本较高、调查范围较窄、样本代表性不足等诸多缺点。而伴随着互联网的普及,特别是手机上网人数的增长,更多人可以借由虚拟身份,通过微博、微信等社交APP实现更加真实自由的意见表达,而且网络调查具有成本低廉、范围广阔、样本信效度高等优势,可以通过海量数据还原民众心态的方方面面。随着互联网实名制要求的落地,互联网正不断从虚拟化向现实化转变,“互联网+”的新经济发展模式也让网络从线上延伸到线下,更好赋能实体经济,因此网络舆情可以更好反应现实问题,政府与公众的沟通渠道更为畅通,政府善加引导和有效处理舆情,就会让互联网成为社会矛盾的减压阀,推动社会的和谐与进步。


在民意普遍上网的21世纪,网上海量信息就是一个资料库,政府在制定各项公共政策时都可以通过舆情大数据技术收集、汇总和分类相关信息,做到科学精准决策。舆情大数据不仅是一项民意调查工具,同时也是一种科学决策方法,如果能在决策前、施策中、反馈后多个阶段充分吸纳网民意见,综合民众智慧,将有利于维护公民合法权益,使决策更符合民众意愿,促进决策贯彻实施。相较于此前政策制定需要层层通过基层调研和反馈,不仅费时费力、成本高昂,而且经常出现数据不准确、不全面,漏报和瞒报的问题,舆情大数据的治理模式更快、更高效,收集到的样本更广泛,政府制定一项决策,可以通过互联网实现与民意的互动,让决策更能反映民意,有助于决策的推行与落地。


3.推动企业健康发展


在21世纪移动互联网时代,任何消费者的意见,都可能在社交媒体平台的传播下,成为企业的“大新闻”,如果企业忽视这些隐藏风险,随时都可能造成企业大厦根基的“倾塌”。如2022年3·15晚会曝光的康师傅老坛酸菜包事件,早些年的三鹿奶粉事件,都反映了企业要想基业长青,必须重视社会责任,保护消费者的根本利益,在食品安全、环境保护、劳动者权益保障等方面,不断完善和积累自己的良好口碑。而通过舆情服务来掌握自己的声誉管理效果,并获得专业的处置意见,是推动企业良性发展的必要措施。

 


② 申正勇:《试论网络舆情的社会价值》,《网络传播》2019第6期,第91-93页。


二、 舆情大数据行业发展现状


(一)行业总体状况


企业数量方面。截至2021年底,全国共涌现出600多家舆情软件企业,这个数量还在不断增长,预计2022年会突破700家。


产值规模方面。据人力资源与社会保障部统计,我国舆情行业近五年(2016~2020)来市场规模不断扩大,截至2020年,市场规模达44.15亿元(见表1)。


表1 2016-2020年国内舆情大数据市场规模


数据来源:作者整理绘制。


在就业人数方面,据中国科学技术大学舆情管理研究中心的有关统计,截至2021年,我国舆情行业就业人数超过20万,其中研发人数占比20%,分析师占比60%。


层次结构方面。舆情行业目前已形成“商业+媒体”两大主体的发展格局。商业舆情机构和企业,通过大数据系统收集社情民意,为政府决策提供借鉴。同时,媒体借助系统内部资源,对企业舆情、政务舆情事件开展专题研究,为舆情业务开展提供实用指南。


(二)行业业态概述


1.行业服务模式


目前行业服务模式主要有四种:系统实施模式、人机结合服务模式、SaaS账号租赁模式和纯报告服务模式,下面对这四种模式做介绍。


第一种是系统实施模式。指企业或政府借由购买舆情监测系统等监控自身舆情状况的一种服务模式。舆情系统是一整套软件+硬件组成的服务生态,包含搜索、采集、监测、分析、处理、报告辅助生成以及预警提醒等核心功能。系统通过监测舆论趋势,帮助客户及时根据舆情动态开展舆论引导工作,为树立正确的网络舆论导向起到了正面作用。使用此模式运营的代表性企业有邦富软件、方正电子,但这个模式已经属于上一个时代,因为产品复制很困难,每家客户都按需求定制,会挤占较多的研发时间和人力成本,企业走这条路很难做大。随着用户需求的快速变化,系统实施的业务模式已是末路,邦富、方正等企业也已经成为了过往。


第二种是人机结合服务模式。指企业或政府购买舆情监测系统软件服务的同时,辅以专业团队的人工服务,以补充和完善系统服务的不足。因为单纯依赖系统来开展舆情监测工作,在实际操作中往往会遭遇如下困难:首先,系统在信息采集及呈现方面普遍存在一定程度的不准确性,体现在对发文站点、发布时间、作者等基本信息要素的抓取,对文本数据的情感属性的判断,以及对交互数据、传播节点等传播特性的分析上。其次,舆情监测系统提供的自动化报告多采用固定模板,报告分析维度单一或以数据罗列为主,无法灵活输出高质量的报告。纯粹依靠系统来获取报告内容,难以满足日趋复杂的舆情监测工作对高质量报告的需求。代表性企业有博约科技,通过专业的舆情大数据分析系统和富有经验的舆情分析师进行综合服务,以更好满足用户需求。


第三种是SaaS(Software-as-a-Service)账号租赁模式。指用户通过从软件开发商处租用或购买的形式获取完整的软件解决方案,以Web联网的方式连接到该应用。SaaS指的是软件即服务。软件开发商负责提供所有的基础结构、中间件、应用软件以及应用数据,并负责与此相关的软硬件开发维护,并在服务协议期内保证应用和数据的可用性和安全性。SaaS的优点在于为服务提供者节省了前期成本和应用时间,从而能够快速投入使用。代表性企业有智慧星光,通过实时监测和机器学习,让客户通过租赁大数据服务平台即可实现互联网信息监测和智能分析。


第四种是纯报告服务模式。指通过专业的舆情分析师团队,结合专家智库的意见,分析当下网络舆情态势,给出舆情处置意见,并总结相关经验,帮助用户做好舆情管理,对相关风险及时做出预测。常见的报告形式有常规报告和专项报告,前者一般以日报、月报、季报和半年报、年报等形式出现,对于某一热点舆情问题做长期跟踪和研判;后者则是针对某一重大突发、影响范围广的舆情事件做出针对性分析,或是开展行业研究、宣传效果评估、声誉形象评估等其他定制化报告。代表性企业有人民网舆情数据中心,其借助自身专业媒体的智库建设,在政企舆情回应绩效评估、政企新媒体与品牌建设、媒体融合与新媒体传播等领域有一定建树和影响力。


2.企业业务类型


企业舆情是指在某段时间和地域内,围绕某一企业事件的发生、发展和变化,公众对某一企业事件的事态演变所持有的信念、态度、意见和情绪等表达的集合。新媒体时代,媒介技术的普及使得涉企舆情传播的更广、更快,因此企业在第一时间了解、监测、及时地处理网络负面信息、维护企业的公共形象显得十分重要。企业舆情的目的在于通过整理分析舆情趋势,帮助自身在舆情走势的基础上做出合理应对,从而降低损失和潜在风险。在这方面需求最大的是上市公司,专门开展上市公司舆情分析的有《中国证券报》和《上海证券报》等。


智库模式的兴起,标志着我国舆情行业需求进一步深化,客户要求提高,不仅要求监测舆情,还对预测、处置、声誉修复和行业知识梳理有了更多深度定制的要求。因此舆情正成为国民经济发展政策制定、社会热点舆论引导的重要参考。舆情企业从事智库工作,业务模式主要是从企业舆情、政府舆情案例着手,建立相关行业发展报告,并在重点领域决策咨询、政府政策制定参考、代言社会公共利益、促进政府与民众沟通等方面发挥重要作用。体制内的智库如南京紫金智库,通过组建专家人才库,开展战略研究、对策探讨和预警分析,撰写调研报告,并针对热点话题提供菜单式咨询服务;上海社科院舆情研究所,通过自有舆情调研平台,结合社科院高端专家智库,开展定制化的舆情研究和咨询服务。企业智库代表有博约智库与中科大舆情管理研究中心的合作,服务产品有蓝皮书、分析文章和上市公司影响力榜单等。


3.应用场景


描述性分析应用主要是针对已经发生的舆情事件,第一时间发现,并用数据的形式加以准确描述。具体来说,就是使用舆情监测系统对全媒体渠道进行信息采集后,归纳、汇总涉及关键词的文本、图片、音视频链接,并智能提取版面中的作者、发帖时间、回复数、点击率、标题、内容、回复等信息项。常见的应用场景包括使用舆情监测系统开展舆情数据采集活动等。


诊断性分析应用主要是为了分析舆情事件为什么发生,提炼舆情发酵路径,并给出相应的舆情引导和处置方案。具体来说,就是利用舆情系统建立完善的信息预警机制,通过监控关键词的高亮闪烁和弹窗提示,自动判别预警等级,通过情感分析、词云图等形式给出舆情走势图、正负面情绪占比,并将预警信息通过短彩信、邮件、微信等多种形式实时推送给客户。常见的应用场景包括分析师通过系统开展舆情监测,并提供专业的舆情分析报告等。


指导性分析应用主要是通过总结归纳同类舆情事件给出演变规律,借助定性和定量等多种方法,在前述分析原因、解决问题的基础上,防患于未然,提前预测客户可能存在的舆情风险。具体来说,就是指舆情企业利用已经积累的相关案例做指导,对特定客户输出针对性的舆情报告,以日报、周报、月报、季度报以及专报的形式,由舆情分析专家对客户的舆情应对预案提供专业性的参考意见。常见的应用场景包括智库专家针对舆情案例开发的同类舆情预测警示等。


(三)舆情行业与上下游的互动


1.舆情与电子信息


高性能计算(High Performance Computing,HPC)是指借助高效算法,迅速完成有大量运算任务、数据密集型或I/O(数据输入/输出)密集型的计算活动,常出现在例如工程设计、科学研究、计算金融等领域。高性能计算的存储和计算能力常常高出同年代普通PC的计算能力数万倍,是关系国家安全、经济发展的重要技术资源。高性能计算的产业前景广阔,已成为各国的战略技术储备,其作为一种研究工具,也已成为与实验与理论并肩的第三种科学发现工具,成为学科交融、创新发展的重要支撑。大数据(尤其是非结构化数据)的兴起,引起了新的商业组织浪潮,它们首次使用HPC来支持其高性能应用程序,而舆情数据就是这样一种非结构化大数据。通过分布式高并发采集引擎,获取更多海量数据,然后在数据的基础上,利用强大的HPC基础架构进行数据分析,舆情企业将在更短时间内获取舆情最新动向、为处置决策提供助力。


大数据存储指的是把以上数据集稳定地存储到计算机中的技术,其特点是具有实时性和近实时性。因为在大数据时代,数据的增长速度每年多达50%,尤其是非结构化大数据呈现激增态势。随着科技的进步,网络与现实将更多由功能丰富的移动设备、传感器、社交媒体来连接,因此增长不断加快。在这种背景下,大数据存储对设备大容量、吞吐率、性能的需求越来越高。舆情数据也是非结构化大数据,存储类型主要是海量文本、图片或视频等,需要能同时满足在线查询或离线计算的数据访问需求。其存储规模大,要求存储成本低,以及高吞吐的数据读取和写入,典型产品有OSS、HDFS。2019年,Galileo面向媒体行业发布一种1PB存储解决方案,价格仅需99995美元,并与axis ai公司的软件集成在一起。2010年,PB级解决方案通常要花费数十万甚至数百万美元。


在数据库建设建设方面,非关系型数据库又被称为NoSQL(Not Only SQL),意为不仅仅是SQL。它通常指数据以对象的形式存储在数据库中,而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定,常用于存储非结构化的数据。其优点在于存储格式多样、使用灵活、不受场景约束,且具有存储便捷、维护简单、高稳定性、成本低廉的特性,非常适合舆情大数据的数据库建设。下面是常见的NoSQL数据库:键值数据库、Redis、Memcached、Riak;列族数据库:Bigtable、HBase、Cassandra;文档数据库:MongoDB、CouchDB、MarkLogic;图形数据库:Neo4j、InfoGrid。


在高性能传输方面,大数据传输过程中面临三个问题:一是延迟问题。涉及舆情处置应用,需要大数据的实时性,这就对大数据传输速度有一定要求。二是安全问题。涉密政务舆情和企业舆情业务的快速增长,为了应对快速增长的数据量,需要实现在数据化基础上的安全保障。三是成本问题。企业搭建大数据平台,成本控制是关键。使用最低成本,实现每一台设备的更高“效率”,必须减少昂贵部件的投入。目前在大数据的广泛应用中,Kafka、Logstash、Sqoop等都是传输数据的重要途径,这里简要介绍传输原理。Linkedin公司最早开发Kafka,这是一个分区的、多副本的、多订阅者的,基于zookeeper协调的分布式日志系统,常见可以用于web/nginx日志、访问日志、消息服务,等等。Logstash是免费且开放的服务器端数据处理管道,能够从多个来源采集数据,与此同时,这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网转换过滤数据,然后将数据发送到用户指定的数据库中。Sqoop主要用于传递Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)之间的数据,可以将一个关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。


2.舆情与媒体


舆情服务离不开媒体发布,特别是在事实通报、处置应对环节,这些都需要借助媒体的渠道进行发布。而涉事主体在舆情风波过后的形象修复也离不开新闻媒体的扩大声量的作用。目前,舆情业与媒体的合作方式主要有以下两种。一种是舆情企业与媒体结成联盟,另一种是媒体介入舆情业务领域,作为自身新的增长点。下面分别介绍这两种合作方式。


在舆情企业与媒体展开的多方面合作中,负面舆情监测和企业形象修复是两个主要的合作方向。针对一些负面新闻报道,通过开放采集接口和人工介入,能够提升舆情监测的准确性和全面性。对于已经受损的企业形象,舆情企业通过与媒体合作,展开正面报道,并通过媒体与消费者展开对话,有助于及时修复企业形象,避免更大损失。媒体和广告行业是舆情业的上游。舆情监测公司开展的很多业务,离不开与媒体的大量合作,通过建立稳定的合作机制,拓宽自己的媒介资源和网宣覆盖范围。在数字时代,新媒体是发声的重要平台,也是舆情广泛传播的重要载体。因此,舆情服务企业开始把数字传播业务作为重要的增长点,提高该部分的营业营收目标,加快自身的数字化转型和新媒体渠道建设。


媒体借助自身优势媒介资源,建设舆情管理平台,提供报告服务。目前有不少央媒和省市级媒体在媒体转型的要求下,纷纷建设自己的舆情中心,为当地融媒体中心或企业提供舆情咨询服务。一方面,媒体信源广泛,在获得一手消息上比一般的社会机构更加方便;另一方面,媒体拥有的记者人数、专家渠道较多,在转型做舆情智库、提供专业的舆情应对方面,有着天然优势。此外,在媒介技术日新月异的当下,舆情大数据成为主流媒体通过大数据技术捕捉社会现实、反映群众呼声的重要帮手,对于主业增长和媒体创收都有非常重要的意义。


3.舆情与危机公关


舆情公关,指的是由于企业(或公众人物)自身经营不当、同行攻击破坏,或者重大突发事件等不利因素影响,对企业(或个人)品牌造成危机,为恢复声誉所采取的一系列对策。近年来,面临复杂的互联网舆论环境,越来越多的企业开始培训和建设自己的公关团队,包括吸纳外部人才、购买咨询服务。事实上,现代企业参与市场竞争,不仅仅依赖优秀的产品或服务,还需要通过良好的声誉管理来推动企业经营,这给舆情企业从事公关培训提供了市场。舆情管理能力作为声誉形象修复的重要基础能力,非常依赖企业日常积累的舆情素养和面临突发舆情事件的危机处理能力。在过去的形象修复环节,一些老牌危机公关公司如蓝色光标、博雅公关,仅仅需要帮助企业处理好与传统媒体的关系即可,但在互联网时代,“人人都有麦克风”,舆论的繁杂和多样使得企业必须借助专业的舆情大数据公司,掌握总体的舆情演变态势,获得专业的处置应对建议,并能在一定程度上预测同类舆情风险。


(四)行业结构及现状


1.行业技术创新的重点


“互联网+”时代的到来,首先意味着舆情监测的需求不再仅仅局限于监测到,而是更加注重于准确、快速、及时的数据监测,重点开发的技术方向是爬虫技术;其次是如何将杂乱的非结构化舆情数据在短时间内整合实现全方位、宽领域、多主体、跨区域的整合和归纳,着重进行数据库技术创新是一种可行思路;最后,如何进一步提高用户舆情信息安全也是挑战之一,在数据存储、传输环节进行加密技术创新是一大发展方向。因此,舆情监测进行技术创新是必然选择。


2.舆情企业成长专业基因分析


总的来说,国内的网络舆情监测服务机构按成长专业基因划分,大致可以分为三类:媒体派、技术派和公关派。


第一类媒体派,指的是由主流媒体发起并发展壮大的舆情监测平台,如人民网舆情监测数据中心、新华网“舆情在线”。媒体派自身拥有庞大的采编团队和新闻内容优势,因此对社情民意的采集和社会民生的反应比一般的舆情服务机构更快、更及时,能够从舆情事件苗头入手把握民众心理,并分析热点趋势。


第二类技术派,指的是更强调技术优势的舆情服务企业,通常由软件公司和社会调查公司联合成立,以拓尔思、智慧星光为代表。在市场竞争的驱动下,这些企业不断迭代技术,因而在网络舆情数据抓取、语义分析技术、互联网大数据应用等方面有着深厚积累。


第三类公关派,指的是由原从事公关业务的企业独立分支出子品牌专门从事舆情工作,多数作为公关咨询的分业务之一,辅助企业进行公关活动,以蓝色光标、艾瑞咨询、易观国际为代表,这类企业因为前期积累了大量客户案例,往往在企业危机应对、品牌形象修复方面有着丰富经验。


当然,值得注意的是,以上划分不是完全割裂的,也有兼具多种业务模式的企业。例如混合型的成长模式,指的是融合舆情大数据系统和人工报告服务进行运作的模式,代表性企业有智慧星光。


3.行业企业的资本背景分析


舆情厂商按企业融资背景划分,大致可分为三类:体制派、市场派和混合派。


第一类体制派,指的是由国有资本控股的舆情机构。如人民网舆情数据中心、公安部第三研究所等。此类机构优势在于有雄厚的资本支持,可以整合多种社会资源,在引领舆论风向上有天然的号召力。


第二类市场派,指的是由民营资本、外资参股的舆情企业。如军犬软件、红麦软件、拓尔思等,这类企业具有高度的市场敏感性,能够及时灵活地响应变化的市场需求,在技术创新上也有着许多不俗的表现,不过更加激烈的市场竞争也带来众多行业服务同质化、恶性竞争等问题。


第三类混合派,指的是由国有资本与民间资本融合发展起来的舆情企业。结合国有资本的优势资源和企业先进的技术优势、市场经验,实现优势互补。例如,博约科技引入合肥高新科技创业投资有限公司的国有注资,进一步扩大了舆情产品的影响力,打开更多的省外市场。


4.行业的区域特点分析


行业企业密集区——长三角、京津冀地区是舆情大数据企业分布较为密集的地区(如表2所示)。长三角地区拥有全国16.7%的人口分布(据2020年第七次全国人口普查数据测算),GDP约占全国的1/4,在信息服务行业发展迅猛,因此拥有136家舆情企业,居全国各地区首位。代表性企业如宁波中青华云新媒体科技有限公司,2010年成立,是一家团中央下属,由中国青年报社组建成立的高科技公司,旨在建设一个国家级的引领舆论导向的新媒体平台,在长三角、北京均有研发中心或数据服务中心。上海蜜度信息技术有限公司于2009年成立,由新浪微博投资,业务模式以SaaS账号租赁模式为主。京津冀互联网产业发达,在大数据、人工智能领域有着非常深厚的技术积累,因此舆情业发展有着先天的技术优势和产业基础,北京又是全国的政治中心,因此舆情企业数量也较多,达123家。代表性企业如北京智慧星光信息技术有限公司,成立于2012年,总部位于北京中关村,业务模式以“SaaS软件监测+人工报告”的混合模式为主,A轮投资方高瓴资本。北京清博智能科技有限公司于2014年成立,2021年入选北京市第二批专精特新“小巨人”名单,业务模式以“系统监测+人工服务”为主。拓尔思信息技术股份有限公司于1993年成立,2011年深交所创业板A股上市,其开发的拓尔思舆情系统,广泛应用于互联网空间治理、数字政务和金融智能风控等领域。人民网舆情数据中心于2008年成立,与“人民在线”一体化运作,旗下拥有国内第一本舆情刊物《网络舆情》,主要业务模式是人工报告服务。


资料来源:根据企查查最新数据统计汇总https://www.qcc.com/),查询日期2022年3月29日。


行业企业活跃区——华南地区、华中地区、成渝地区是舆情大数据企业分布较为活跃的地区。华南地区经济增速领跑全国,在电子信息产业方面深耕多年,同时又是改革开放走向深入的前哨,与各国各地区科技人文等方面交流广泛,因此也催生了规模客观的舆情企业,数量达107家。代表性企业有福建后方信息科技有限公司开发的东南舆情业务,该公司已成为中央网信办、国家互联网信息办公室、共青团中央国家电网、中国石化等近百家机构的信息服务供应商。华中地区近年来积极承接长三角产业转移,在大数据、云计算等信息技术产业方面发展迅速,舆情企业有88家。代表性企业有安徽博约信息技术股份有限公司,2010年由中国科学技术大学留学归国人员创办,2017年挂牌新三板,特点是由民营资本和国有资本组成的混合所有制。湖北荆楚网络科技股份有限公司运营湖北唯一的全国省级重点新闻门户网站——荆楚网(湖北日报网),2014年成为湖北省首家挂牌新三板的文化企业。红网成立于2001年5月30日,是湖南省委宣传部一手打造的“党网”平台,全国新闻网站综合影响力前十强,全球排名前300位,多个栏目和作品先后五次获中国新闻奖一等奖。湖南蚁坊软件股份有限公司成立于2010年8月,与国防科大计算机学院、长沙软件园联合建立了“海量数据处理工程研究中心”,在舆情领域颇具影响力的数据分析产品有“鹰击早发现”、“鹰眼速读网”。成渝地区近年来着力引进发展数字经济,在产业配套和人才引进政策上优惠力度大,舆情作为服务业,对于当地政府公共管理、企业持续增长有着重要意义,因此舆情企业数量不断增加,数量达52家。代表性企业有四川麻辣社区网络传媒有限公司,2003年成立,是以四川本地话题讨论为核心,集时评、资讯、休闲为一体的综合性、特色化SNS网络社区,致力于聚焦社会热点,关注群众呼声,化解社会矛盾。


行业企业稀疏区——西北地区是舆情大数据企业分布较为稀疏的地区。西北地区作为我国“西部大开发战略”的重点区域,一直享有较为优厚的营商政策支持,例如税收减免、审批下放,等等,舆情企业有39家,并呈现持续增长的态势。代表性企业有2013年成立的西安康奈网络科技有限公司,该公司是西安科技小巨人企业,以“双智慧”下人机耦合的大数据数据采集处理为核心。


行业企业空白区——云贵地区、东北地区是舆情大数据企业分布空白的地区。受限于网络基础设施落后、劳动力流失以及投资渠道匮乏等多重因素,云贵地区、东北地区的舆情业发展较为滞后,目前企业数量仅分别有38家和11家。代表性企业有多彩贵州网有限责任公司,成立于2014年,由贵州日报报业集团、贵州广播电视台、当代贵州期刊传媒集团有限责任公司共同出资成立,公司以贵州唯一重点新闻门户网站(多彩贵州网)为依托,构建“五位一体”新媒体矩阵,宣传贵州形象,已发展成为贵州最大的互联网文化传媒集团。随着东北全面振兴“十四五”实施方案的推出,以及腾讯阿里等互联网巨头纷纷开始布局东北市场,东北地区的舆情业近几年正迎来快速发展态势(见表3)。


如表4所示,舆情企业区域分布数量整体呈现头部企业较为集中,但规模不够大,数量不足,且行业企业空白区域数量较多,即双金字塔叠加的特点。


行业企业密集区代表区域解读:北京舆情企业的特征是数量分布多且密集,达114家,几乎占了整个京津冀地区的93%,规模以中小企业为主,业务模式偏重于SaaS账号租赁模式。出现这一情况的原因主要北京有着良好的互联网基因,资本密集型和技术密集型产业分布广泛,高校众多,人才充足,且作为全国政治中心,在舆情领域有着非常广泛和深度的需求,可以带动和辐射全国的舆情行业。


行业企业活跃区代表区域解读:该区域多为中部地区核心城市,承接长三角、珠三角产业转移较多,在大数据基础设施建设方面有自身优势。虽然企业数量也较多,但产业存在分布不平衡,辐射影响力不足的问题,如山东舆情企业的特征是大众舆情一家独大,安徽舆情产业的特点是客单价相对较低。


行业企业稀疏区代表区域解读:陕西、山西、江西、河南,多为内陆城市,第三产业特别是电子信息行业发展不够充分,舆情企业数量较少。


行业空白区代表区域解读:东三省、青海、甘肃,市场化主体发育不足,人才、资本市场流通不够完善,舆情企业分布存在真空现象。


(五)行业发展问题


我国舆情行业起步晚,目前仍处于市场培育之中,产品、技术、服务等产业配套体系都还有待完善,知识产权和竞争秩序的法律保障有待提高,另外在资金投入、政府监管以及人才培养等多方面都还有进一步提高的空间。


1.投入成本高,回报周期长


舆情大数据作为新兴行业,不仅技术复杂、产业链延伸长,还涉及了多种学科,与社会众多行业都有千丝万缕的联系,这决定了舆情企业需要投入较高的成本,回报周期长。从技术上来说,舆情大数据需要涉及计算机底层技术和硬件设备,这需要计算机、电子信息等工科人才的技术支撑和长期维护;从意识形态的角度来说,舆情分析有赖于软科学特别是人文社科等学科的背景,如传播学、社会学、政治学、公共行政学、军事学等专业。因此舆情行业在前期成本投入巨大,据中科大舆情管理研究中心测算,在2021年,一个300TB、30人的数据平台,一年的总花费大概包括50万元的机器硬件投入,10万元的服务费(电费和机器托管费),400万元的人力工资,30万元的软件服务费,总成本高达450万-500万元。


而与此同时,舆情业的服务特点决定了项目收回全部款项需等到所有监测、报告服务项目结束之时,企业大多数前期投入并不能在项目签订时就收回投资,并且因为服务器、存储设备存在折旧问题,每年固定资产的计提折旧、报废和新购,也需占用一部分企业资金。


2.教育资源支撑不足


舆情行业本身具有跨学科性,目前还没有一所大学开设舆情分析本科专业。中国就业促进会素质就业办公室相关负责人指出,目前行业研究和服务领域的主要问题集中在人才培养体系缺失,专业人才不足等方面;从业人员素质较低,技能机构单一化,缺少跨学科人才;服务水平低下;职业规范有待建立,违规经营行为较多等。在舆情学科教育方面,四川文化产业职业学院开设的网络舆情监测专业,每届招生50人,从2012年创办,至今已为社会输送了近500名网络舆情素养好、监测技能强的专业人才,社会需求旺盛,就业前景好。


舆情作为一门反映社会现实的行业,自身变动很快,有很强的实战性,再加上近些年日新月异的媒体生态,舆论场错综变幻的局势,舆情实践也在快速变化。这导致了学院派的理论知识往往与舆情实践脱节,迄今为止还没有大学开设舆情类本科专业。


人才储备与培养不足——舆情监测行业专业人士数量严重不足。尽管有不少舆情监测公司在自家网站宣传上标注依靠软件就可以处理大部分舆情问题的广告,但事实上,鉴于舆情事件本身的复杂性以及软件监测存在遗漏,不少舆情事件仍需分析师结合监测软件人工撰写报告,并给出相应处置结论。此外,国内不少舆情分析师自身并不具备舆情行业的相关工作经历,多是由媒体、宣传、广告等行业转型而来,因此和市场的需求相比仍有巨大的专业缺口。舆情工作要求的专业背景一般都有跨学科的要求,特别是在传播学、社会学、统计学、心理学等复合专业学科背景,并受过相关专业训练。因此,这也潜在导致了舆情分析行业的不少报告结论浮于表面,缺少实战意义。


师资队伍建设欠缺。专业的舆情分析师培养需要从信息管理、传播思想以及数据技术等多方面结合进行培养,对企业的硬件和软实力的要求较高,但市面上的第三方培训在各种投入上也难以尽如人意。伴随着舆情监测市场的火爆,舆情监测培训市场成为一块很大的利益蛋糕。


分析舆情既要对繁杂的网络舆论现状有基本了解,也要有过硬的数理统计能力;既要掌握公共管理规律,也要对企业管理规律有一定认识。只有具备以上基本技能,才能科学准确地做好舆情研判,从而给出有针对性的建议。目前市面上大多数的舆情分析培训,不仅缺乏专业的师资指引,在课程体系设计上也不够系统和全面,陷入理论和事务脱节的困境,这就使得不少职业培训的内容与就业实际的需要相距甚远。


3.缺乏统一标准及行业规范


建立规范的行业准入对于舆情行业众多中小公司的成长非常重要,目前舆情行业各类主体鱼龙混杂,很大程度上是因为有不少企业或机构是由其他行业转型而来,其自身并不具备完整的产品和服务生态,这导致舆情业在一定程度上存在无序竞争和资源浪费的问题,因此对那些处在创业中前期、志在长期立足舆情业发展的中小公司造成了冲击。


舆情监测行业规范尚未建立。因为正式的行业标准和规范尚未颁布,不少市场主体如传媒公司、公关公司、广告营销公司纷纷涉足此行业,不同的社会机构在舆情业务上服务于自己的市场战略和经营目的。因此,在舆情行业飞速成长的同时,推动服务透明化、规范化,成为行业发展的重要指引。


4.产业链上下游协作不足


舆情行业的上下游企业,原本来自于不同的行业,各自成长基因不同,面临的客户群体需求也有所差异,而且舆情大数据所涉及的技术链条很长,不同企业都有自己所擅长的部分。因此,产业链上下游企业想要协作,面临技术壁垒、人力资源整合、市场分布差异等诸多尚未解决的问题。


在这种背景下,加强行业协调,尝试在适当的时机组织行业协会,成为一个可行的解决问题的思路。目前我国还没有专门开展舆情产业协调、监督行业自律的组织,舆情企业各自为政的现象十分普遍,由政府网宣和舆情监管部门牵头,联合行业知名企业作为会员,建立舆情大数据行业协会,将有助于在政府和企业间、以及企业之间搭建桥梁,促进沟通协调和资源互换,并制定舆情行业规则,建立规范有序的市场竞争环境。


除了把产业链做长,还要把产业链做宽。传统的舆情软件主要围绕互联网舆情搜索与监测进行,没有体现出行业互联网舆情非结构化数据处理的特点。面对大数据舆情,系统的发展方向应该是面向行业的细分,比如政府版、教育版、环保版、医疗版等,并且和行业固有工作密切结合。在形式上,“随着移动终端的普及,不仅仅是给用户提供浏览器或者APP方式的手机客户端,而是要研发多元化的输入模式的搜索、精准的内容返回、个性化的搜索体验。”


(六)行业政策与规制


2016年8月12日,国务院办公厅发布了《关于在政务公开工作中进一步做好政务舆情回应的通知》,文件指出,伴随着近几年互联网的飞速发展,新媒介传播方式的涌现,政府决策情境日益复杂化。舆情事件呈现多发态势,人民对政务公开、政务舆情回应的诉求不断提高,因此政府亟待提升舆情治理能力。经过多年狠抓落实,各地区各部门在舆情工作方面已经取得长足进步,告知、解读、回应衔接完整的工作布局已经基本形成。但是,与互联网复杂多变的生态环境相比,与人民群众日益增长的信息公开需要相比,仍有一些地方和部门工作观念落后、系统应对不足、回应不到位、效果不理想等问题。为了更好地做好政务舆情工作,文件要求地方各级政府部门强化政务舆情责任主体认识、理清回应工作重点及回应标准、树立以回应效果为导向的工作目标、强化业务培训及监督考核、制定回应效果奖惩工作机制共五个方面的要求。该项文件为政务舆情发展提供了明确的方向指引,对于企业开展舆情监测、报送、应对培训有了更加明确的要求,说明政务舆情工作开始得到国家层面的价值认可。


网络空间治理促进互联网舆情业务增长。2020年3月1日起,为了建立健全网络综合治理体系和维护广大网民切身利益,国家互联网信息办公室宣布正式施行《网络信息内容生态治理规定》。规定中明确要进一步建立网络信息内容服务平台违法违规行为台账管理制度,建立政府、企业、社会、网民等主体共同参与的监督评价机制等。


此外,舆情产业蓬勃发展,除了需要刺激它发展的政策以外,还需要构建舆情产业的法律法规体系,以规范、协调产业的健康运行。多年来,由于我国互联网顶层设计的不足,严重影响了我国互联网的健康发展。典型的是数据确权,建立有法可依的数据共享机制,防范大平台的垄断。WEB3.0时代是去中心化的互联网,在数据权利上一个根本特征是用户持有自己社交媒体的数据,也即个人享有自己数据的产权。但现实情况是,不少大型互联网公司在垄断了某一领域社交平台之后,通过数据私有化,让其他用户或企业难以通过查找或爬虫等技术手段获得这些数据,不少内容甚至被冠以“商业机密”的理由不对外公布,这对舆情大数据企业开展多平台的舆情监测制造了不少障碍。因此,在立法层面上确立个人对数据的所有权,将有助于促进自由数据市场的形成,促进互联网产业大数据共享机制的形成,为舆情业发展带来新的活力。

 


③《国务院办公厅关于在政务公开工作中进一步做好政务舆情回应的通知》,中华人民共和国中央人民政府网,http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-08/12/content_5099138.htm,2016年8月12日。


三、 舆情大数据行业发展趋势


舆情服务行业化指的是舆情服务要与不同行业的不同特点相结合,贴合行业需求做好舆情软件的开发,并设计好相应的服务标准。具体来看,想要成功开发一个舆情系统并成功应用,必须结合移动互联网社交媒体的传播特点、行业特点以及应急联动等要素。对应不同的行业和职能部门,互联网舆情系统要有一定的拓展性和灵活性,能根据行业特征挖掘、建设并应用特定的知识库,不断提高文本挖掘和分析技术。


大数据与传统数据最大的不同体现在数据维度上的变化。特别是对舆情监测而言,要求采集维度更宽的大数据样本,输入更多的数据参数,但由于舆情对时效性要求很高,大数据技术很难在时间维度上采集足够多范围的数据。舆情大数据的分析,首先建立在大量数据积累的前提下,然后借助海量样本找出内在规律,从而为分析应用打下扎实基础。舆情数据想要投入到现实应用,还必须找到具体的应用领域,从底层架构着手建立应用机制。因此,舆情大数据的应用,未来将是整个舆情生态系统的变化,不仅仅是依靠技术提升,还有赖于自身的知识沉淀以实现自我表达。数据作为一种资源,无论是抓取、分析还是整合,都是为了最终舆情业务的顺利开展,只有贴合实际的分析场景进行展示,才能真正发挥大数据技术的真正价值。


(一)行业技术创新焦点


有人工智能和大数据等技术积累的公司,对原本从事网络舆情业务的企业造成了较大影响。老牌的舆情公司把网络舆情的大数据采集和分析作为核心主体业务,并聚焦于如何把技术落实到实际应用。但事实上,行业最尖端的技术已经提升至算法和建模层面,不过这些技能往往又远超传统舆情公司的研发能力。面对以算法和建模技术为长处的互联网公司的降维打击,不少尚未转型成功的舆情公司在面对竞争时感到十分吃力。


行业内的淘汰机制也已经明显,关键词过滤技术已经走到了尽头,知识图、事件抽取和因果计算开始走向应用端。未来十年,人工智能和深度学习将逐渐在生产中得到应用,开始渗透和颠覆整个行业。更加智能和贴近用户真正需求的产品将脱颖而出,拥抱新技术的企业将会获得新生,目前的舆情供应商只有与客户深度绑定,共同参与到企业利益再分配的链条中,才能存活下去。


此外,舆情系统建设,还强调把技术和内容相结合,技术在这里不仅仅是舆情服务的工具,而是服务搭建的新型环境。同时,舆情与技术的结合,要求提升智能水平,即不能仅仅是对用户需求机械的应答和反馈,而是通过提供超出预期的服务,主动挖掘和满足用户的潜在需求。现在,主流的舆情监测系统多采用云数据平台,客户通过网页或客户端即可远程访问,本身不需要部署任何硬件设备和软件架构,通过设置关键词即可实现舆情数据的提取和直观呈现。这些系统虽然已经实现了大规模的数据采集和简约化的数据呈现,但在舆情分析能力上依旧较弱。例如,舆情系统可以输出简单的监测日报,但在事件趋势分析、观点输出和处置建议方面依旧离不开有成熟经验的分析师。所以,建设智能技术与内容相结合的系统环境,应当能帮助分析师在便捷交互、信源获取、数据共享等方面实现业务技能增长与服务效果提升的双重增益。从而使舆情分析师与舆情监测系统成为行业服务生态的互补支撑,共同助力服务结构产生本质优化。


(二)服务创新的方向


语义、话题内容分析向情感和关系解读方面转向。更多元的网络信息通道促使多样化、多面性的网络意见表达的出现,对舆情监测技术有了更全面的要求。此外,机器人生成器和网络水军制造虚假舆论的现象也很普遍,因而对舆情监测有了精确识别、准确筛选的要求。而近些年,信息管制逐渐深化,使得表面的舆论表达并不能准确地反映真实民意,要求舆情服务更加深入社会肌理进行挖掘。与此同时,舆论的情绪化和社群化倾向,促使舆情研究从切片式的表层分析,转向立体式的深入探索,这对分析师人才的综合素质和团队的整体配合有了更高要求。舆情分析已经不单单是政府疏导民意的一个工具,而成为发现社会矛盾、回应民众诉求、处理解决问题的完整闭环中的重要抓手,是回应民意、平复民愤不可或缺的全程参考。


舆情监测在大数据加持下转型为舆情预测是趋势。互联网舆情的深刻性和复杂性,正日益影响着现实决策,无论是企业还是政府,都需要及时把控舆情风向,为下一步行动提前做好规划。因此通过大数据提炼总结舆情案例,实现未雨绸缪、精准预测就成为舆情行业下一步发展的主攻方向。建立专属数据库,构建具有领域特色、行业特色的舆情预警指标体系,对于把舆情工作从定向监测向精准预测方向转变非常重要。


舆情监测的价值取向越来越偏向实体工作层面。过去的舆情工作重点在于扑灭舆情,尚未真正参与到解决事件源头本身的全部环节之中,因此未来的舆情监测的价值取向将越来越关注实体工作层面,从重视处置技巧和应对口径到关注事件背后真正问题,作为提升专业决策的重要参考。


(三)逐渐迈向资本市场


舆情产业往往投资较大,技术更新频率及成本较高,具有较高的社会价值及投资回报率,资本市场非常青睐舆情产业的发展。在这个行业里,既有人民网、拓尔思、北大方正电子等一批老资历的公司,也有清博、海纳等实力不容小觑的新兴舆情公司,近年来甚至连互联网的巨头也开始有所布局,出现腾讯质量开放平台、百度云大数据舆情解决方案、新浪微舆情等一批舆情产品。


自2011年起,舆情监测行业就有不少排头兵企业开始登陆资本市场,小公司也都在积极筹划融资活动,以期更大发展。截止到2022年3月31日,全国共有舆情行业上市企业34家,正在IPO预计上市的相关企业166家。2011年,北京拓尔思信息技术股份有限公司上市,成为国内最早上市的舆情企业,从媒体领域拓展舆情业务的人民网于2012年上市,2017年有着安徽舆情大数据第一股之称的博约科技挂牌新三板市场。国内舆情行业正成为资本市场的新宠,开辟了一条信息行业的新赛道。

 


④企查查最新数据统计汇总(https://www.qcc.com/),查询日期为2022年3月21日。


(四)需求深化催生智库业务


伴随着客户需求的不断深化,对舆情重要性的认知提升,越来越多的舆情业务从开始的响应式需求向预测性需求转变,处置应对、根源探查、有效治理,这些新兴业务催生了专家智库在舆情领域发挥更重要的价值。智库是指专门从事研究型咨询的专业机构,常常汇聚了各领域的专家学者,为经济社会发展提供信息收集、问题诊断、战略决策等专业咨询服务,正成为现代国家治理体系中不可或缺的重要组成部分。


智库业务提升舆情预警和处置应对能力。这种能力随着互联网渗透到社会生活的方方面面,民意上网变得越来越普遍,智库为重大突发社会公共事件的舆情治理和政府、企业形象修复提供服务。作为专业机构,智库还承担着社会舆情案例的预测预警职能,通过丰富的舆情实战经验,积累并总结相关案例,做好应对预防处置培训,为党政机关及其工作人员做好决策参考。


智库业务提升产业链上下游根源探查和战略决策能力。同时,智库正朝着分众化、行业化和差异化的方向发展,从基本的舆情处置到战略情报,更多专业的,针对不同行业的智库机构将不断涌现,这将为政府招商引资、地区产业规划和国家战略决策提供更多前瞻性意见,有助于联动产业链上下游企业,促进行业间衍生合作,打造城市品牌。


智库业务提升分析师有效治理舆情危机的能力。开展网络舆情管理工作,离不开对舆情事件的精确研判,这也是目前很多分析师所欠缺的经验储备。如果能够把专家智慧和舆情系统直接相连,将专家对舆情处置的案例经验全部输入到数据库中并按照某种结构进行储存,再对应对过程的每个环节进行梳理,积累同类事件经验,那样就既能提升舆情数据库的精确查找能力,又能辅助分析师提高舆情研判能力,并由此构建依赖一定规则建立起来的舆情知识库。舆情数据库与专家经验一旦形成一套完整的人工智能系统,将会给舆情分析带来更多科学化、合理化、逻辑化的整体提升,将最大程度避免错误决策所带来的社会风险,并及时预判社会主体中可能存在问题的场域变量。


(五)监测难度加大与客户需求提高


信息载体多样化、圈层隐秘化增加监测难度。伴随着5G技术和多媒体技术的发展,传播媒介逐渐从文字到音视频载体方向发展,但现有舆情监测技术完整抓取、批量获取和解构分析数据的能力并没有与之相匹配,导致很多内容难以被监测到。此外,现在越来越多的公众更愿意为了隐私或是逃避审查,在私密化的圈子,如群组、私聊等加密渠道交流,再加上社交平台的隐私保护机制更加完善,网络审查机制趋于严格,舆情监测技术往往被限制抓取内容,难以实现及时监测。


伴随行业与客户的双成熟,供需内容严重错配。舆情服务需求大于供给,但需求最为强烈的危机处置多被黑公关绞杀,虽然行业不断成熟,但危机处置能力并未同等提高;不断上升的高级务实培训需求得不到满足,务虚培训业已跌跌撞撞,不被客户接受。客户需要的舆情服务,早非五年前的第一时间舆情报送,而是踏踏实实的处置危机、化解困境,提供舆情全方位进阶培训。舆情机构逐渐裂变为智库与IT企业两大类服务商,客户最需要的却是智库型舆情机构,这种机构可以提供绝佳的危机公关策略、政商关系维护与高阶舆情培训,甚至是预测风险能力。


(六)行业上下游不断延伸


舆情产业中长期存在“官商媒教”各自为政,产业链建构脱节的现象。行业中有以技术为主要售卖点,销售相关软件或搭建监测系统的公司,有擅长分析、处理数据,得出舆情报告的公司,有应对负面舆情,专注于危机公关的公司。虽然从目前看,各家专注于某个方面,形成差异化竞争是一件看起来很和谐的事情,一块蛋糕大家一起分吃谁也不得罪。但是这种市场分割、各自为政的局面,使得舆情行业难以获得内涵式发展。舆情不同于其他行业,从监测、分析、研究处理是一个完整的链条,如果不从整个环节上深入合作,那么个体很难积累成功经验,以此避免相似案例再次发生。单一产品也往往难以满足用户的需求。


在舆情监控的产品线上,越来越复杂的“无限舆论场”对网络舆情监测提出了更高要求。特别是,微信朋友圈、微信群等私域流量的崛起,让舆论表达走向私密化,这增加了舆情监测与研判的难度。要加强舆情监控新一代产品的开发,在原有产品升级更新的同时,注重努力抓取朋友圈的社情民意。另外,还要深度整合大数据内容。要注重舆情事件的关联性和规律性,横向和纵向对比研究归纳,多级市场的深度开发,为社会各个有需求的机构和个人提供定制产品服务。


四、 舆情大数据行业发展建议


身处“大众麦克风时代”,要敬畏民心、注重民意、善用民气,满足中央“三贴近”的工作要求。舆情监测企业作为党政机关、企事业单位发展的服务者,更应该善于体察民情,要经常站在群众利益角度思考问题,尊重客观事实,秉持公正的价值判断,使用接地气的话语方式,与网民坦诚交流。同时助推党和政府的声音准确传达至网络社区,推动政务沟通的良性互动。


(一)建立完善的数据资源共享机制


整合资源,开发新产品,构建完整的网络舆情监测产业链。在舆情市场走向成熟的阶段,各家舆情监测企业和上下游公司要避免内耗式竞争,应通过优势互补、资源整合,全面提升准确及时报送舆情资讯和竞争情报的能力。如博约科技与领航科技成功携手,将技术、服务、业缘关系等优势完美结合。2020年8月,两家公司建立全面的战略合作,共同开拓基于大数据、舆情、商情的本地化计算机领域市场,从而最大化提升资源利用率,促进彼此的发展。总的来说,现在的舆情产业链在各个环节上均不缺乏竞争者,但只有那些能够打通全环节,找到自身价值定位的企业,才是最后的赢家。


研究客户需求和网络民意,促进两个舆论场良性互动。研究客户需求,主打的是客户需求的可定制化,在开发几套面向不同行业需求的监测系统的前提下,通过深度沟通与合作,强化危机指导、舆情预警、声誉修复、媒体沟通、法律维权等全方位的服务。研究网络民意,就是第一时间发现网络上反映的问题并及时处理,变堵为疏,而不是无视民意,任其发酵,让其成为“烂尾”新闻。


(二)防范互联网平台的垄断


过去十年,互联网平台经济迅速发展,我国几大头部互联网公司不仅积累了大量成熟的技术手段,还拥有了规模庞大的用户数据。因此,在刻画社交媒体用户画像方面,互联网公司具有先天优势。在舆情大数据行业的市场争夺中,互联网公司依然沿用了此前免费试用、烧钱补贴等手段,待积累足够的用户基数,再展开大规模提价的惯用套路,这对一些中小舆情企业带来了致命打击。一方面,搭建舆情监测平台前期需要投入巨大成本,大多数中小型公司很难通过免费试用的方式与大型互联网公司竞争;另一方面,众多互联网公司利用前期积累的数据优势更容易获得新客户,某种程度上导致了舆情行业的头部垄断问题。


面对以上问题,舆情行业亟须国家从完善法律法规、加强行业自律、差别化监管等方面精准施策,保障规范有序的市场竞争环境。第一,要加快完善《反垄断法》中有关平台经济的内容,禁止其滥用市场支配地位,对舆情行业开展无底线的补贴行为,加强有关配套性规章、制度或规范性文件的制定,使相关执法部门权责清晰、协调配合,避免出现“监管真空”。第二,尽快建立舆情大数据行业协会,加强行业从业者公平竞争的自觉自律意识,重点突出行业社会规范、自律公约、商业道德诚信等规则对行业主体的约束作用。第三,对于新入局舆情大数据行业的互联网企业,要对其原本的功能属性、行业领域以及发展阶段客观分析,实施差别化监管,在包容行业跨界创新的同时,制止和打击利用平台优势开展的不正当竞争行为。


(三)健全多层次行业人才培养体系


加强专业网络舆情分析师的培养。舆情监测系统虽然提高了工作效率,但人工分析依然不可替代。舆情分析师作为一个新兴职业,其中有图表专家、调查高手、统计达人、网络黑客等技术人才,但分析师不仅仅依赖技术来工作,它需要包括深度挖掘舆情、解剖网络舆论心理、科学抽样舆情数据、分析舆情走势、撰写详实报告等全面的基础技能。这一职业不仅要求从业者具有管理学、统计学、传播学、心理学、舆论学等复合的专业背景,还需要具备较强的危机公关能力、舆情研判能力、新闻敏感性等综合素质,不仅擅长统计抽样等量化的分析模型工具,还需要有对网络文化和社会心理长期而深入的质化分析。还有最根本的一点是,舆情分析师必须有正确的价值观作为工作导向,在突发事件的汹涌民意中保持政治定力,冷静而审慎地思考舆情演变规律,给出处置决策。


通过联合企业和高校,促进舆情实务和理论研究的双赢。培养舆情大数据行业人才,离不开校企共同培养,这方面的成功案例不胜枚举。例如,安徽博约信息科技股份有限公司与合肥工业大学计算机与信息学院(人工智能学院)开展的校企合作,在数据库建设、舆情研究、软件开发等方面深入开展产学研一体化项目合作,同时搭建校企合作人才培养实践平台,全面提高学生专业竞争力和人才培养质量。博约科技还与中国科学技术大学联合建立舆情管理研究中心,致力于网络舆情前沿技术与管理方法研究与推广,主要工作包括搭建官产学研在网络舆情技术领域合作交流的平台、推动我国自主知识产权的网络舆情技术的发展、研究探讨行业技术标准以及发展中的难题和共性问题等。


(四)加强对行业的政策倾斜


作为网络生态治理的重要一环,舆情行业正以其强大的技术资源、专业的人才优势以及广阔的发展前景吸引着越来越多的产业投入。在战略性新兴产业发展的过程之中,政府的产业政策配套必不可少,尤其是针对舆情大数据这种前期投入较多的行业。不同于其他高新技术产业,舆情大数据企业的成长前期需要更多的政府支持,一方面,前期设备资源投入成本高,且前期项目获取难度大,资金回笼较慢导致融资困难;另一方面,涉及舆情行业的敏感性,部分市场审批流程较为烦琐,使得产品上市前期准备周期长,加大了企业正常开展市场交易的难度。


因此,我们建议在建立产业扶持基金、减免小微企业税负、放宽市场准入等方面加大政策倾斜力度,促进行业良性发展。第一,鼓励地方城市投资集团作为发起人定向募集产业投资基金,委托专业机构管理基金资产,通过采取股权投资的方式,为当地舆情大数据企业提供融资扶持。第二,为舆情类初创小微企业减轻税收负担,通过深化增值税改革,降低企业所得税累进税率,推出小微企业专项税收减免,从而鼓励其创新创业。第三,公平公开的市场竞争有利于舆情行业的长远发展,但同时我们也看到,不少政企合作项目的招标过程存在不规范、不透明的情况,因此简化相关服务产品的市场准入前置审批环节,降低制度性交易成本,落实好市场准入负面清单制度,破除各类隐性壁垒将有利于舆情行业实现充分竞争,最大化利用生产要素。


(五)主管部门舆情素养仍需提高


舆情素养,是指从事舆情管理或参与舆情活动的有关人员,在认识舆情、评断是非以及处置应对方面的主观能动水平。它既包括对网络舆情、危机公关等基本概念的认知,也包括对有关法律法规的掌握情况,以及对正确舆情管理、危机应对的正确态度和方法的了解。


民意上网与媒介形态多样化所带来的日益复杂的网络舆情环境,使得社会各主体都要经常面对各类突发舆情危机。过去,不少部门负责人更关注舆情应对口径、应对策略等显性要素,而忽视了自身舆情素养等隐性的思维锻炼。事实上,作为一种思想层面的指导,舆情素养能够左右舆情应对的路径方向、处置时效,甚至是公关效果,是一种更加具有战略意义的关键要素。


但目前不少党政机关工作人员视舆情为洪水猛兽,对待汹涌民意具有封口的思维模式,把舆情治理简单等同于删帖、控评并且拒绝对话,甚至在与一些舆情公司合作时,把围追堵截舆论作为工作成果的最终导向,这极大影响了舆情行业的长远健康发展。



文章来源:《中国大数据应用发展报告2022》