大數(shù)據(jù)是相對(duì)于一般數(shù)據(jù)而言的，目前對(duì)大數(shù)據(jù)尚缺權(quán)威的嚴(yán)格定義，較為普遍的解釋是指“難以用常規(guī)的軟件工具在容許的時(shí)間內(nèi)對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。”①全球數(shù)據(jù)每年新增40％，全球信息總量每?jī)赡昃涂梢苑?011年全球新產(chǎn)生和復(fù)制的數(shù)據(jù)量達(dá)到1.8ZB(ZB即一千EB或百萬(wàn)PB)，如果內(nèi)存為32G的iPod來(lái)存的話，數(shù)量達(dá)到575億個(gè)，足以砌起兩座長(zhǎng)城，由此可見(jiàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。大數(shù)據(jù)不僅是一種資源，也是一種方法，被視為創(chuàng)新和提升生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿，正成為國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的要素之一，在世界范圍內(nèi)日益受到重視。多國(guó)政府加大了對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展的扶持力度，甚至上升到國(guó)家戰(zhàn)略的高度。美國(guó)就認(rèn)為，誰(shuí)掌握了數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)傳播和控制的主動(dòng)權(quán)和主導(dǎo)權(quán)，誰(shuí)就能贏得未來(lái)。
互聯(lián)網(wǎng)在我國(guó)的迅猛發(fā)展，極大地豐富了信息傳播的渠道。新聞與評(píng)論、搜索引擎、BBS以及網(wǎng)絡(luò)社區(qū)、時(shí)事論壇、博客、維客、即時(shí)通信軟件、Email和短信等成為民眾對(duì)社會(huì)當(dāng)前各種現(xiàn)象和現(xiàn)實(shí)問(wèn)題發(fā)表觀點(diǎn)、表明立場(chǎng)的多元化傳播渠道。但網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播是一把“雙刃劍”，在傳播社會(huì)正能量的同時(shí)，也具備放大負(fù)面效應(yīng)的作用。近年來(lái)，網(wǎng)絡(luò)涉軍輿情層出不窮，既有如“聯(lián)合軍演”“海上爭(zhēng)端”等正面信息，也有如“軍車打人事件”“風(fēng)景區(qū)的軍車”等負(fù)面信息。無(wú)論是正面信息，還是負(fù)面信息，如果處理不及時(shí)，不加以引導(dǎo)，都會(huì)造成難以控制的影響。因此，面對(duì)以量大(Volume)、增長(zhǎng)快(Velocity)、多樣性(Variety)和高價(jià)值(Value)為特征的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)，如何把握網(wǎng)絡(luò)傳播規(guī)律，積極做好網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)涉軍輿情管控，大數(shù)據(jù)無(wú)疑是當(dāng)前值得高度關(guān)注的重要方法手段。
一、大數(shù)據(jù)為網(wǎng)絡(luò)涉軍輿情管控創(chuàng)造了新機(jī)遇
(一)大數(shù)據(jù)成為社會(huì)熱度“儀表盤”，為監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)涉軍輿情提供了可能
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大眾往往選擇在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表各自的看法。大數(shù)據(jù)可完整記錄網(wǎng)絡(luò)上的這種社會(huì)輿情和民意，網(wǎng)民在網(wǎng)上產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，記錄著他們的思想、行為乃至情感，這是信息時(shí)代現(xiàn)實(shí)社會(huì)與網(wǎng)絡(luò)空間深度融合的產(chǎn)物，蘊(yùn)涵著豐富的內(nèi)涵和很多規(guī)律性信息。一定程度上，網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)成了人類生存痕跡和心理變化的記錄儀，成為不折不扣的社會(huì)熱度“儀表盤”。通過(guò)這一指示器，可清楚地記錄當(dāng)下社會(huì)民眾的所思所想。利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集熱點(diǎn)事件與挖掘輿情，通過(guò)分析相關(guān)數(shù)據(jù)可了解大眾需求、訴求和意見(jiàn)。對(duì)于單位時(shí)間段內(nèi)輿情事件的烈度不斷升高的事件，可以通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘找出來(lái)，提前提供預(yù)警提示，為監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)涉軍輿情提供了可能。例如，2009年開(kāi)始運(yùn)行的“人大—方正輿情監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)”，依據(jù)網(wǎng)絡(luò)事件烈度指標(biāo)定量分析方法，能夠?qū)挝粫r(shí)間段內(nèi)輿情事件的烈度超過(guò)60分以上的熱點(diǎn)事件全部找出來(lái)。
(二)大數(shù)據(jù)成為社會(huì)深度“顯微鏡”，為洞察挖掘網(wǎng)絡(luò)涉軍輿情提供了可能
美國(guó)麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的經(jīng)濟(jì)學(xué)家埃里克·布呂諾爾夫松(Erik Brynjolfsson)說(shuō)，要想領(lǐng)會(huì)大數(shù)據(jù)的潛在影響，你得看看顯微鏡。②發(fā)明于4個(gè)世紀(jì)之前的顯微鏡，使得人們以前所未有的細(xì)胞級(jí)水平觀看和測(cè)量事物。這是測(cè)量的一次革命。布呂諾爾夫松教授解釋說(shuō)，數(shù)據(jù)的測(cè)量正是顯微鏡的現(xiàn)代等價(jià)物。大數(shù)據(jù)可使對(duì)社會(huì)輿情的監(jiān)測(cè)和測(cè)量達(dá)到個(gè)體級(jí)水平，而不再是傳統(tǒng)web1.0時(shí)代輿情監(jiān)測(cè)的整體性描述，大數(shù)據(jù)使得細(xì)節(jié)化、即時(shí)化地測(cè)量個(gè)體的行為和情緒變成了可能，通過(guò)關(guān)聯(lián)時(shí)間、空間和社會(huì)關(guān)系等諸要素的數(shù)據(jù)打包分析，并通過(guò)一定的隱私保護(hù)，借助其“電子痕跡”對(duì)個(gè)體進(jìn)行社會(huì)行為刻畫，通過(guò)巨量搜索數(shù)據(jù)見(jiàn)微知著，在此基礎(chǔ)上展現(xiàn)出個(gè)體的社會(huì)心理變化。
(三)大數(shù)據(jù)成為社會(huì)關(guān)系“沉淀池”，為關(guān)聯(lián)分析網(wǎng)絡(luò)涉軍輿情提供了可能
目前，從整體發(fā)展來(lái)看，社會(huì)科學(xué)的研究已發(fā)生轉(zhuǎn)向，由原來(lái)對(duì)“個(gè)體屬性”的關(guān)注轉(zhuǎn)向?yàn)閷?duì)“社會(huì)關(guān)系”的關(guān)注。大數(shù)據(jù)不僅僅記錄網(wǎng)民的話語(yǔ)和內(nèi)容，還記錄網(wǎng)民之間的社會(huì)互動(dòng)和社會(huì)交往方式，乃至網(wǎng)絡(luò)族群之間的界限和相互勾連，可以說(shuō)大數(shù)據(jù)是社會(huì)關(guān)系的“沉淀池”，改變了傳統(tǒng)輿情只見(jiàn)“內(nèi)容”不見(jiàn)“關(guān)系”的境況。通過(guò)一定的數(shù)據(jù)分析手段，不僅可描繪出網(wǎng)民的“社會(huì)話語(yǔ)表達(dá)”，且能夠清晰地描繪出網(wǎng)民的“社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”和“心理文化地圖”，從而改變web1.0時(shí)代單向度的輿情監(jiān)測(cè)。依托大數(shù)據(jù)的社會(huì)關(guān)系分析，可以將其與情報(bào)源進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，以生產(chǎn)更高價(jià)值的信息。
二、大數(shù)據(jù)視域下網(wǎng)絡(luò)涉軍輿情管控面臨的挑戰(zhàn)
(一)輿情管控內(nèi)容由“單維”向“多維、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化”轉(zhuǎn)變
大數(shù)據(jù)具有多樣性，即數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，傳統(tǒng)輿情研究只重視網(wǎng)民話語(yǔ)表達(dá)的單向度研究的視角必將改變，話語(yǔ)作為一種外在的社會(huì)表達(dá)，屬于淺表層面，不能夠有效窺探出網(wǎng)民群體的社會(huì)行為、社會(huì)心理和社會(huì)訴求。借助大數(shù)據(jù)，輿情研究的視角將更加多元化，未來(lái)輿情研究的視角將轉(zhuǎn)向?qū)ι鐣?huì)話語(yǔ)表達(dá)、社會(huì)關(guān)系呈現(xiàn)、社會(huì)心理描繪、社會(huì)訴求預(yù)測(cè)等多方面、多向度的研究，通過(guò)這樣的研究轉(zhuǎn)型，社會(huì)輿情研究將真正成為一門與多學(xué)科交叉的社會(huì)科學(xué)。但非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)語(yǔ)音、視頻、圖片等，仍是網(wǎng)絡(luò)涉軍輿情管控的難點(diǎn)。根據(jù)Cisco公司VNI報(bào)告(2012-2017)，在2012年末視頻占全球消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)流量57％，預(yù)計(jì)2017年此值為69％，如果計(jì)入P2P，2017年此值為80％-90％。對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析需要有先進(jìn)的語(yǔ)義技術(shù)和基于元數(shù)據(jù)的標(biāo)簽算法等，盡管語(yǔ)音的機(jī)器翻譯有了可喜進(jìn)展，但視頻圖像的智能識(shí)別仍然比較遙遠(yuǎn)。2012年斯坦福大學(xué)與谷歌合作建立深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)來(lái)自YouTube的上千萬(wàn)視頻幀自主學(xué)習(xí)，用10天學(xué)會(huì)了識(shí)別貓的臉孔，然后從2萬(wàn)張未見(jiàn)過(guò)的照片中找貓，準(zhǔn)確率只達(dá)到15.8％。
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