欧阳康 计效宇：人工智能背景下舆情复杂性及其智慧化应对

[摘要]人工智能能够促进社会文明进步，也可能带来一系列舆情复杂性挑战。人工智能背景下的舆情复杂性，究其根源，与后真相现象突显、信息科技的局限性、舆论引导能力不足、媒体把关功能弱化和公众素养有待提高等因素交织相关。必须提升舆情治理战略自觉、树立现代舆情治理理念、探索舆情创新治理方法、健全舆情治理制度体系以及构建舆情协同共治格局等，努力强化舆情智慧治理能力建设，提高舆情应对水平，更好促进社会文明进步。

[关键词]人工智能 舆情 舆情治理

近年来，伴随大数据、算法等的持续优化和进步，以人工智能（AI）为代表的新一代信息技术迭代发展，成长为影响社会各方面的重要力量。迄今为止，关于人工智能的研究成果颇丰，主要集中在科技、教育、法律、传播、认知、伦理等领域。学界普遍认为，作为一种新的技术、方法和工具，人工智能具备广阔的发展空间和前景，但同时也可能在各行业各领域应用时产生一系列风险问题，由此引发一些担忧。比如AI模型的可解释性和公平性、AI系统的安全对抗、AI创作物的权责归属、生成式AI的道德困境等逐步成为研究热点。

舆情是一定时期、一定范围内的公众对某一社会事件、现象或问题所特有的观点、心理、情绪、意见和行为倾向的综合表现。人工智能深刻改变着媒体格局和传播方式，使得整个传媒生态有可能是“消失的边界与重构的版图”，社会舆情越发纷繁复杂。党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》，对深化文化体制机制改革作出系列部署，强调要“完善舆论引导机制和舆情应对协同机制”，充分体现了以习近平同志为核心的党中央对做好舆情工作的高度重视和坚定决心。在此背景下，为了贯彻党的二十届三中全会精神，进一步推进中国式现代化，本文将全面梳理舆情复杂性的具体表征，剖析舆情复杂性的背后根源，探讨舆情智慧化应对之道，以便更好应对舆情挑战，有力护航新征程。

一、人工智能背景下舆情复杂性表征

人工智能的快速发展和广泛应用，为舆情治理带来一系列新机遇，也带来一系列新挑战。以智慧化方式有效应对舆情的高度复杂性挑战，对舆情治理和社会文明进步具有非常重要的意义。

（一）人工智能带来的舆情治理机遇

作为引领新一轮科技革命和产业变革的强劲驱动力，人工智能为舆情治理带来了全新机遇和实践可能性，主要体现在以下四个方面。

第一，舆情表达多元化。

借助强大的算力和精确的算法，人工智能，特别是生成式人工智能，可以通过各种机器学习方法从海量数据中快速抽取对象的内核特征，学习理解已有数据的分布规律，进而生成不同知识层次、不同风格类型的原创或相似内容，同时还能够打破原先模板化、公式化的局限，通过多模态技术在不同数据类型间建立联系、形成对应关系并实现相互转化和生成，从而将文字、图片、语音、视频、动画、虚拟人等跨膜态地融合输出，灵活生成不同模态的内容，比如文转图、文转音、文生图、文生视频等，使得舆情表达更加多元立体、直观生动。

第二，舆情传播精准化。

人工智能通过大数据技术掌握公众的兴趣特征、行为偏好、生活习惯等信息，可以为用户定制精准形象，利用算法推荐技术向特定人群进行“懂你”信息的匹配、分发和推送，还可以通过用户反馈、行为数据分析等帮助媒体实时调整传播策略。同时，人工智能大模型出色的语言处理和翻译技巧有助于打通语言、文化障碍，大大提升公众体验和黏性，减轻公众的逆反、排斥心理，使得舆情治理更加精准有效、更富有针对性。

第三，舆情监测自动化。

依托数据流挖掘、感知智能技术，人工智能可以实时采集海量文图音视等数据，按照事件脉络进行长期存储标记，并自动甄别和筛选掉无关、重复或异常数据，综合集成为高价值的信息资源，建设起一站式舆情监测系统，自主实现舆情生成演变的全方位、全过程、全自动监测，达到减少人为干扰、无缝简化流程、数据核查校准、问题溯源分析等目的。

第四，舆情研判智能化。

人工智能可以将舆情形态数据化，既包括文图音视等内容数据，又包括定位、搜索、关注、点赞、转发、评论等行为数据。基于语义识别、机器视觉、情绪分析等技术，人工智能可以对大量不同类型的数据进行“内容＋关系＋情感”的多维解析，挖掘其中潜藏的心理描绘、关系呈现、行为诉求等深层信息，全面系统地反映各个地区、领域和群体对舆情事件的认知、评价及感受，同时，还能够运用知识图谱、虚拟建模等技术进行事件的可视分析推理、仿真试验评估，及时发现潜在影响因素，对舆情事件的性质特征、演变脉络和风险等级进行阶段性总结，并做出趋势预判，从而实现舆情的智能化综合研判。

（二）人工智能带来的舆情治理挑战

在席卷全球的人工智能浪潮中，人工智能为舆情治理带来了潜在风险和现实挑战，主要体现在以下四个方面。

第一，舆情信息难辨。

现代社会的“倍速”生活和碎片化阅读几乎成为大多数人的习惯，不自觉地影响了人工智能的创作风格。人工智能以“人机交互”模式参与内容生产，通过对数据的挖掘综合而自主加工、批量生成更加纷繁多样、碎片化的信息，并迅速传播到各大平台，应用到不同场景。同时，受到数据的不完备性、数据污染等因素的制约，人工智能不能保证输出内容的完整性、一致性和稳定性，甚至会“一本正经地胡说八道”，从而导致信息来源不明、信息内容混杂、信息流动分散、信息质量参差不齐，增加辨认难度，使得公众难以洞悉信息的逻辑、深究其中的原委。

第二，舆情分化加剧。

尤其是在政治、外交、军事等领域，基于算法“黑匣子”效应，某些族群、地域、性别、价值等歧视观念可能会被数据、算法模型吸纳，导致一些带有个性偏好和鲜明观点的信息容易被人工智能抓取识别和推送传播，促使公众频繁接收和已有认知相符的单一信息，从而强化某些主体的自身喜好偏见和固有观念，使之沉溺于“原子化”生存状态，造成特定群体或观点受到歧视或压制。长此以往，此种循环往复的信息交互过程极易挑起不同思想观点的分化和对立，持续加剧舆情分化，导致不确定性上升。

第三，虚假舆情泛滥。

鉴于人工智能的高度自主化特性，部分用户可以向ChatGPT输入热点事件的关键词或部分文本，简单设定内容风格和规模来一键生成大量“似是而非”的虚假、错误信息，还可以采取嫁接、剪贴、拼凑的手段进行文字、图像、声音、视频的篡改合成，以此重塑人物形象和空间场景，并有可能达到高度自然、逼真的效果，在网络社群中实现爆炸式扩散。同时，ChatGPT生成的包含虚假信息的数据极有可能被再次“喂养”给机器，致使各类谣言、错误等不实信息广泛传播，虚假的“泡沫”舆情事件进一步泛滥。

第四，舆情操控升级。

在资本逻辑的驱动下，部分利益团体聚焦热点话题或极端观点，刻意利用人工智能技术编造、传播吸引眼球的“信息鸦片”以操控舆情、引流牟利。比如出现了“网络水军”、买卖“热搜”和有偿删帖等行为。相关资料显示，OpenAI公司不再明确禁止将其技术用于军事和战争。通过算法推荐、深度学习、虚拟机器人等技术和大数据、社交媒体、物联网、5G等相融合来提高信息生产、传播的速度、广度和精度，从而在舆情操控、认知塑造中凸显出无形但极具杀伤力的效果。这种情况已被诸多国家所重视并在大国博弈中显现，比如在“俄乌冲突”“巴以冲突”中，“智能化舆论战、认知战”的新型战争形态已经初现端倪。

可见，随着人工智能技术的深度开发和应用，舆情复杂性有其产生的必然性和发展的阶段性，对总体舆情和整个社会的影响不容忽视。一方面，舆情乱象丛生。依靠人工智能技术大幅提升信息生成传播效率，海量信息每时每刻都在产生、流动、消失、再产生、再流动、再消失，使得一则视频、一条语音、一段文字或者一张图片等舆情表达都可能成为导火索，引发广泛热议，形成舆情风暴，以致各个领域的热点舆情事件多发频发。基于智能算法技术在互联网上得以发酵传播，同时持续分化演变，从而激起强烈的舆情论争，情绪压倒事实，舆论极化、舆情泛政治化、泛道德化和泛娱乐化等现象突出，网暴舆情屡治不息，舆情反转屡见不鲜，进而造成舆情更趋严峻敏感、乱象不断。另一方面，社会暗藏危机。知识泡沫和深度混淆最为严重的后果就是信任的危机。人工智能带来的信息冗余和舆情泡沫，容易使广大公众陷入真相和假象界限模糊的困境，对所见所闻产生普遍怀疑进而引发焦虑和不确定感，心理健康风险增加。人们容易受到负面情绪的影响，从而导致戾气滋长，破坏社会和谐。再加上“文图音视”深度伪造技术对舆情操控的助推，有可能打破对符号的社会共识，促使“眼见为实”“有图有真相”成为过去式，事实真相常被人为扭曲，谣言谎言屡禁不止，进而威胁政府机构、官方媒体的公信力，引发社会信任危机，严重破坏社会的政治进程和公共秩序。

二、人工智能背景下舆情复杂性根源

人工智能背景下的舆情复杂变幻、挑战不断，究其根源，是多重因素叠加交织所致。

（一）后真相现象的凸现

作为一种社会现象，“后真相”是指相较于客观事实真相，情感或个人信念更能影响舆论，即情感情绪先于事实真相，使得情感是否接受、诉求能否满足成为信息真伪的重要评判标准。虚拟现实具有在场感、沉浸感和体验感。用户在模拟场景中以第一人称视角进行观察，语言符号让位于场景符号，造成语义留白，提高信息的可阐释性。在“后真相”视域下，依托人类的朴素情感，依据个人的行为特征和社会关系，人工智能运用深度学习、虚拟现实等功能，开发一系列智能产品，借助碎片化叙事、微话语表达等方式，巧妙增强情绪语境，打造真实情感互动体验场景，创造出一种介于真相和谎言之间的虚构现实，从而直接干预真相生产和诠释的原有过程，将客观真相转化为主观、可阐释的感受和体验，诱导公众的认知共情，催生复杂多变的舆情态势。

（二）信息科技的局限性

人工智能凭借超强计算能力和综合信息系统的优势，为社会发展注入新动能，但仍然存在若干局限性，产生一定负面效应，可能强烈冲击舆情生态，进一步加剧舆情复杂性。首先，作为大模型学习的基石，高质量语料库能够训练出泛化性能更强的大模型。据有关统计，“全球通用的50亿大模型数据训练集里，中文语料占比仅为13％”，这表明目前人工智能的语料库主要源自西方数据，其中不乏噪声数据、偏差数据、敏感数据等，高质量的中文语料严重缺失，加之机器幻觉，即“模型生成的内容不遵循信息源或者与现实世界的事实不符”，致使人工智能创作的内容有可能成为制造错误、虚假和恶意信息的温床，导致各类舆情事件层出不穷。公众对此类内容难以辨识，进而产生质疑。其次，在建立人工智能应用模型时，设计者可能会依据自身的阅历、价值观念来设定模型的目标函数、训练数据和调整参数，让人工智能对某些群体、思想或观点产生偏好或厌恶，致使舆情迅速聚合或者频繁分化，被用于发起一轮又一轮的“舆论战”“认知战”。最后，人工智能处于新兴发展阶段，技术更新迭代加速，产品质量参差不齐，未来发展仍未明朗，加之各方利益诉求差异和知识消化成本等因素影响，势必导致相应的人工智能监管存在滞后性，比如数据、算法和算力三大核心要素的监管规则还在探索中，大模型“拒答”机制尚不健全等。这些情况若被恶意利用，则会增加数据投毒、深度造假、隐私泄露、密码破解、情报窃取、逆向攻击等风险，致使人工智能自由应答违法违规或敏感问题，可能主动输出、传播潜在有害信息，甚至沦为舆情操控的工具，对社会安全和公众利益构成严重威胁。

（三）舆论引导能力不足

人工智能技术的应用，大幅降低了内容生产、分发和运营的门槛，促使政府、企业、自媒体、虚拟主播、社交机器人等多种主体参与到信息生产和传播领域，全员媒体、全程发声成为信息交互的常态，真假杂糅、虚实结合的信息“大行其道”，以致主流舆论的凝聚力和引领力遭遇巨大冲击。由于“大数据算法有可能比我更能监测和理解我的感受”，在算法推荐机制的影响下，用户往往乐于接触那些和自身兴趣相似、观念契合的信息内容，而权威媒体的专业内容和严谨表达受多种因素制约而无法有效触达更多用户，导致在舆情酝酿发酵过程中，以“短、新、快”为特色的自媒体仰仗其内容生产和传播的灵活性而成功抢占先机，主流话语信息在一定程度上被遮蔽或忽视，加上人工智能为“信息碎片”推波助澜，人们极易放弃宏大叙事和深度思考，使主流话语信息被质疑或解构，这都可能导致主流舆论的引导力、感召力不足，舆情挑战愈加突出，舆情复杂性明显上升。

（四）媒体把关功能弱化

传统舆情把关模式很难应对铺天盖地的信息巨浪，促使媒体“把关人”从过往从业者日益转变为智能算法。但目前的数据算法过于迎合用户偏好，存在误检漏检现象，其背后还隐藏着人为价值倾向，存在信息茧房、群体极化、劣币驱逐良币等隐患。同时，把好审核关，不仅在于剔除劣质内容，还在于推广优质内容。但优质内容通常涉及深厚情感、文化背景、伦理判断和人类经验，其衡量标准难以通过数据训练向机器具体言说和传达。显然，单纯依靠算法，难以实现“把关人”的“弹性”把关。值得注意的是，“深度伪造的马车正在载着人类与稳固的真实世界脱离”，Sora新模型深度模拟真实世界，实时生成动态丰富、精细场景、高保真度的视频信息，使得其在满足公众的刺激性、趣味性和交互性追求方面拥有着很大的创造潜力，而算法很有可能成为扩散器而提高人工智能视频的传播率、覆盖范围和互动吸引力，从而构筑起一个混沌无序、“半真实”的世界，导致媒体对信息的甄别、核查和论证更为棘手，把关功能逐渐弱化，信息质量无法保证，进而加大舆情失控风险。

（五）公众素养有待提高

马克思曾指出：“我们的一切发明和进步，似乎结果是使物质力量成为有智慧的生命，而人的生命则化为愚钝的物质力量。”人工智能技术的应用发展也不例外。高速实时的信息“智造”，尽管替代了大部分重复性“智力劳动”，创造了数字劳动、符号性劳动等劳动新形态，实现生产力整体跃升，但也会逐渐削弱人类的“能动性”，让计算机弱化人类心智运作，促使个体过度依赖或沉迷于机器提供的即时答案而舍弃独立思考分析，削弱批判性思维和创造性能力。正如《三体》《流浪地球》等科幻作品中所生动展现的，久而久之，人们极易被人工智能技术控制而丧失意志、迷失自我，甚至沦为智能机器的“附庸”和“奴隶”，严重阻碍人的全面发展和对社会的科学认识，进而更易于受到舆情操控。此外，据相关统计，我国829％的中老年上网者面临着互联网使用障碍，比如“不知道如何使用上网设备或设备上的应用程序”“找不到想要的信息”“不能判断信息的真假”“担心个人隐私和信息安全问题”等，多种形式的“数字鸿沟”，加剧信息获取、掌控和使用方面的不公正和不平等现象。一些较少接触互联网或缺乏基本数字素养的“弱势群体”难以接触乃至利用人工智能工具获取有效信息和表达自身合理性诉求，容易积累诸多不满、逆反情绪。一些习惯于情感先行的公众在社会事务中盲目地以感性断言代替理性求证，在区分人类视听和人工智能沉浸式音视频方面也更加困难，从而造成激烈的思想论战，助长舆情挑战风险，使整体舆情形势越发复杂严峻。

三、人工智能背景下舆情智慧化应对

针对当前人工智能带来的舆情复杂性和特殊性，基于舆情复杂性根源剖析，必须加强舆情智慧治理能力建设，提高应对舆情挑战水平，保障新时代新征程行稳致远。

（一）提升舆情治理战略自觉

在党的二十大报告中，“战略思维”居“七种思维能力”首位。人工智能背景下的舆情治理，关乎国家安全、现代化建设和社会稳定发展，必须更加自觉地从战略高度统筹谋划、部署落实，这也是增强战略思维能力的应有之义。

第一，将舆情治理作为中国式现代化战略布局的重要举措。

一方面，站在国家治理视角，把舆情治理纳入国家治理框架中，围绕舆情治理提出总体要求和编制专项规划，注重从显性舆情和隐性舆情、正面舆情和负面舆情、突发性舆情和常态化舆情等的内在特殊性出发，探索差异化治理方案。要着眼于网络舆情、突发舆情、政务舆情和重大舆情事件的核心问题、痛点难点来明确战略设计，设立清晰目标，制定可行措施，细化落实责任。还要注意“在‘尊重民意’与‘舆情治理’之间保持张力”，定期发布舆情报告，为治国理政提供数据支撑和分析参考，以加强和改进国家治理，持续推进中国式现代化。另一方面，基于国际传播视角，要把舆情治理融入战略传播框架，并贯穿社会各领域各方面的决策过程。要强调以深入挖掘意涵来精心设置议题，以中国理念、中国方案来建构国际话语，以“科技＋传媒＋文化”来形成“以我为主”的传播矩阵，更为主动、准确、深刻地阐释国家理论、制度和政策，抢占国际国内舆情的道义高地。舆情治理对内要为中国式现代化提供精神动力，对外要向世界讲好中国式现代化故事。

第二，将舆情治理作为实施国家安全战略的具体行动。

针对国内外舆情形势，要把防控舆情风险摆在更加突出位置，着重深化人工智能在舆情服务领域的负面应用研判，注意区分技术漏洞、人为滥用、监管不足等不同情形，建立包含禁止类和限制类事项的负面清单。要依据经济社会发展需求适度超前规划、科学布局，制定针对性的管控措施，最大限度地实现技术发展和公共安全之间的动态平衡。此外，还要聚焦基于“大数据＋人工智能”的全球性舆论战、认知战，由党和政府牵头，联合相关部门从攻、防两方面统筹谋划部署，加强重点领域潜在舆情风险评估，全面摸排和查处社交媒体舆情乱象。要严肃整治网络暴力、造谣传谣、水军敲诈、刷量控评等违法犯罪行为，防范化解各类舆情挑战，强化舆情安全能力建设，切实筑牢国家安全防线。

（二）树立现代舆情治理理念

科学指导和引领舆情治理，树立现代舆情治理理念至关重要。

第一，树立“数智驱动”理念。

相比数据而言，“数智”更强调数据的智能化分析与处理。要善于以数据洞察舆情现象，将数据要素贯穿舆情治理始终，充分发挥“大智物移云区”技术体系的赋能作用。通过大数据分析和AI算法，实时处理海量舆情数据，自动提取数据关键信息并代入分析模型中予以深度挖掘和识别，发现其中的相关性和因果性，然后依托并行计算和分布式计算能力，建立起事件传播演变和公众舆情反应的时间、空间等关联模型，再利用各种可视化工具系统展现整体舆情解析过程，同时参考具体事实情况，把握认知舆情动态走势，探索舆情内在规律，揭示舆情本质问题，有效辅助舆情治理决策。

第二，树立“预防先行”理念。

习近平总书记提出，要“从源头上预防减少社会矛盾……做到发现在早、防范在先、处置在小”。要坚持“关口前移”要求，从被动的“事后应对”转向主动的“事前预防”，通过数据分析、机器学习等技术手段，主动识别潜在的舆情隐患。要提前对可能存在的舆情风险点做出预判，及早掌握群众内部矛盾纠纷，并在源头上以长远的眼光、最优的办法迅速解决，积极防范舆情挑战的出现，增强舆情治理预见性。

第三，树立“情理兼顾”理念。

要运用自然语言处理、机器学习技术解析舆情数据背后的情感倾向，了解公众对舆情事件的具体感受和情绪反应，并在弄清事实、阐述道理的基础上，兼顾情感传递与人文关怀，注重宏大叙事和微观表达相结合，在事实呈现上重视叙事逻辑和理性思辨，在话语表达上要重视情感共鸣和深意揭示，通过权威信息发布和情感话语建构调动积极正面情绪，促进事实真相的传播扩散，同时疏解消极负面情绪，防止极端言行的发生，让公众在愉悦的情感体验中达到认识的理性升华，从而减轻舆情挑战压力，增强舆情治理效能。

（三）探索舆情治理方法创新

积极推进方法创新，探求舆情治理的“好路子”。

第一，加强智能科技的前瞻性研究。

注重计算科学、智能科学、认知科学和社会科学交叉融合，着力在大数据、云计算、信息网络、人工智能、区块链、脑控、控脑、高性能通联、元宇宙等技术上下大功夫，制定实施具有前瞻性、战略性的科学计划和科学工程，强化自然语言处理、知识计算、情感分析、类脑智能等领域新兴技术攻关，加大对高端芯片、传感器件、关键算法、模型系统等人工智能软硬件核心技术的研发力度，营造人工智能创新生态。同时，要“加强人工智能相关法律、伦理、社会问题研究”，依据技术发展、行业范围、应用场景等因素建立和调整人工智能分类标准，强化人工智能技术内生、应用衍生等潜在风险的全面合规性评估。要探究人工智能负面清单反制技术，比如加密技术、认证技术、数字水印技术和通用大模型安全可控技术等，并完善不同领域、层次的智能前沿安防技术，以便有针对性地“以技治技”。还要加快发挥金砖国家“人工智能研究组”、各大高校“人工智能研究院”等的作用，围绕人工智能的技术研发、风险防范等方面深化交流协作。要增强人工智能系统的创新性和鲁棒性，提高人工智能的理论研究和安全实践水平，防止其被误用、滥用或恶用，助力舆情治理事半功倍。

第二，以人工智能加强舆论引导。

把主流意识形态内容转化为技术语言，融入到人工智能应用内部的数据感知处理、算法分发运行、模型训练测试、系统集成部署等环节，强化人工智能对于主流价值信息的筛选、传播作用。还要积极开发、训练社交机器人集群，针对民生热点、社会关切等通过官方渠道予以正确诠释、答疑解惑，并主动以点赞、转发、评论、回复等形式扩大正面话题标签的辐射范围和影响力。要增强自动识别和违法预警，对不良信息或高风险事项予以拦截过滤，多维提升舆论引导水平，避免虚假舆情滋生蔓延。

（四）健全舆情治理制度体系

建立健全制度体系，是构筑舆情治理制度优势、实现舆情高效能治理的必要之举。

第一，持续推进智能科技规制建设。

马克思提出，要“学会把机器和机器的资本主义应用区别开来”。他强调资本逻辑统摄下的机器应用背离了机器本质，应该推动机器的社会主义应用，使其为民所用，促进人的发展，向自身本质复归。人工智能，即“机器智能”，是更高级的机器。必须立足本土实践，统筹考虑法律、伦理和社会现实，明确人工智能作为人类的“辅助工具”这一价值定位，从数据、算法和模型安全，技术、系统的管理服务等方面重点发力，合理划分人工智能的使用边界和适用场景，加快推进人工智能综合性立法，促进大数据和人工智能的规范应用与健康发展。

第二，制定出台舆情治理规范。

坚持舆情治理的正确价值导向和法律法规依据，以《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》为具体依托，围绕重点领域舆情事件、重点问题舆情风险等方面，对舆情治理的相关条文进行整合梳理、系统集成，同时加强与国际组织、专业机构等合作，分享舆情治理的原则、手段、模式、机制和实践，形成具有广泛共识的舆情治理标准和框架。要尽快研究制定舆情治理专门法，明晰相关主体权利、义务和责任边界，配套出台舆情相关行业自律规范，预防和打击危害舆情安全犯罪，为舆情治理提供基本遵循。

第三，建设舆情韧性治理体系。

作为一种“预见、准备和适应变化条件的能力以及承受、应对和迅速从断裂中恢复的能力”，“韧性”被引入舆情治理领域具有合理性和可行性。在事前，通过人工智能的自动识别、深度学习技术来实时监测舆情数据流，自动识别异常风险数据并即时高亮标记，按照预警评分量表进行分类分级处置、排查舆情隐患。在事中，依据舆情形势，通过人工智能的语音助手、社交机器人因时而变、随事而制，基于自然对话模式在具体的情境中高效推送多重层次、多样视角、多维场景、多个频率的真实信息、权威信息和生动信息，实现即时灵活响应、满足多元舆情诉求，综合平衡价值、利益和观点。在事后，基于历史数据和事实反馈，通过人工智能的数据可视化、多模态交互式工具建立仿真模拟舆情实验仓，评估不同政策方向和实施方案对舆情的影响，辅助优化舆情治理策略，同时生成完整舆情报告，清晰展示细致的决策流程、透明的执行进展和最终的处理结果，增强公众的理解力和信任度。要努力建设事前预防、事中回应、事后修复的韧性舆情治理体系，防止舆情挑战加剧，构筑舆情安全屏障。

（五）构建舆情协同共治格局

当前的舆情场域中，主要涉及三大类别主体，即各级党委政府、新闻媒体和社会公众。必须加强主体能力建设，协同构建舆情治理共同体，实现舆情善治。

第一，强化党委政府的“舆情领导力”。

正视舆情的性质和社会功能，顺应新一代信息技术发展趋势，从德商、智商和情商维度着力锤炼领导干部研判舆情演变的知识能力、引领舆情导向的技术水平以及应对负面舆情的担当素质。应当吸纳众多专家学者打造高端舆情智库，疏通与各类媒体组织良好沟通合作渠道，搭建公众多元参与公共事务平台。要推动党政机关和领导干部学会并适应在“互联网”上生存、在“舆情”下执政并争当“意见领袖”，牢牢掌握舆情治理的主导权。

第二，强化新闻媒体的“舆情引导力”。

直面技术驱动传播和变革的本质，发挥“大数据＋人工智能”的潜力，赋能新闻媒体尤其是主流媒体的数智化转型。要注重引进既熟悉信息传播规律又精通大数据、人工智能的媒体人，通过研发价值认知算法和党媒大模型拓展信息生成空间和传播形式，建设主流内容供给侧生态。要通过开发信息风控、智媒审核系统对接人工研判、强化事实核查，同时升级网络设备的安全补丁，持续维护网络和媒体安全，从而优化重构信息生产传播全流程，助力媒体把好信息关、掌握话语权、壮大引导力，提升舆情治理质效。

第三，强化社会公众的“舆情参与力”。

现阶段，数字鸿沟问题日益演变为“在数字环境中获取、评估、使用信息的能力问题”。要通过学校、家庭和社区一体化育人体系，着力加强公众的政治素养、信息素养、媒介素养、数字素养、算法素养、人工智能素养和舆情素养教育，形成公众综合素养的教育体系。要引导树立科学精神和伦理意识，重视逻辑思维、批判性思维和创造性思维训练，学会有效搜索、评估和利用信息，培育科学认知，涵养舆情理性。还要注重实践反思，鼓励公众正确利用大数据、人工智能技术参与热点事件、典型案例的讨论、交流和互动，立足于捍卫真理的价值观，培养等待真相的定力和耐心。引导公众不断优化认知模式，形成理性表达自觉，同时积极关注和转发政府和主流媒体发布的权威信息，勇于投诉、举报谣言、违法和不良信息，提高舆情参与能力水平，从而有效推动突发舆情事态的平息解决。

本文系国家社会科学基金重大项目“大数据驱动地方治理现代化综合研究”（项目号：19ZDA113）的阶段性成果，并受华中科技大学文科双一流建设项目“国家治理湖北省协同创新中心建设专项”基金资助。

（本文作者：欧阳康 华中科技大学马克思主义学院暨哲学学院教授、国家治理研究院院长；计效宇 华中科技大学马克思主义学院博士生）

原文刊载《天津社会科学》2025年第1期，注释从略