NG体育娱乐人工智能技术的迅猛发展及其所带来的日趋丰富的应用场景，正在深刻改变人们的生产生活方式，为经济社会发展注入新的动能。与此同时，人工智能技术在媒介领域的深入融合，也在日益影响网络传播格局和舆论环境。面对人工智能技术给传媒领域和舆论场域带来的影响，如何将人工智能为人类所用，规避人工智能技术给舆论环境健康发展带来的不利影响，让人工智能广泛介入网络舆情治理和舆论引导，成为当下一个亟待正视和解决的问题。
当前，人工智能技术已深度嵌入人类社会发展之中，其与媒介技术的深度融合，正在日益影响网络舆论治理领域，其应用涉及舆论监控、舆情分析、舆论引导等方面。同时，在社交媒体的信息多元化背景下，人工智能技术可以在提升舆情监控的精准度、舆情分析的智能化、舆论引导的精细化等方面，为网络舆论治理提供新的视角和机遇。
1．舆情监控方面。社交媒体的不断发展使得网络舆论环境变得更加复杂和多元化，网络信息呈现井喷式发展态势。传统的舆论监控手段已经无法满足对海量信息快速准确的监控需求。人工智能技术可以有效地应用于舆情监测领域，可以根据关键词、语义和情感等信息快速准确地监测海量的互联网文本，包括新闻报道、社交媒体评论、网络论坛帖子等，对其进行自动收集、筛选和大数据监测，从而及时发现舆论热点和舆论危机，及时了解和掌握舆情动态，为舆情的应对和处理提供数据支持，并极大提高监测效率和准确率。
人工智能技术在舆论监控中的应用与优势还体现在舆情态势感知和舆情事件溯源方面。通过人工智能技术，可以对舆情态势进行实时监测和感知，及时发现和应对突发的舆情事件；可以通过数据挖掘和网络关系分析等手段，对舆情事件的传播路径和溯源进行追踪和分析，为舆情治理和风险防范提供技术支持和保障；可以建立起舆情预警系统，对舆情事件的发展趋势和风险进行预警和预测，及时采取措施进行干预和处理。
2．舆情分析方面。舆情分析是网络舆论治理的重要内容之一，它是指利用大数据和信息技术对社会公众舆论进行系统分析和研究，以获取有关社会舆论动态、民意倾向和社会热点问题的信息。
人工智能技术可以通过自然语言处理、情感分析等技术手段，对舆情信息进行情感分析和趋势预测分析，从而在当前“后真相”时代为舆情发展趋势、舆情背后的逻辑和动因等提供更加全面的认识和理解。自然语言处理技术可以帮助人工智能系统更好地理解和分析文本信息，从而把握舆情的关键信息和核心观点。情感分析技术则可以帮助人工智能系统更好地理解社会公众的情绪和情感倾向，从而更准确地把握舆情的走向和发展趋势。
人工智能技术可以通过数据挖掘和关联分析来发现舆情事件之间的内在联系和规律，为舆情分析提供更加深入和全面的视角；可以通过预测分析和智能决策来帮助舆情分析人员更好地应对未来可能发生的情况，通过对历史数据和趋势的分析，结合机器学习和模型训练的方法，实现对未来可能发生事件的预测和分析，从而为舆情分析人员提供更加科学和准确的决策依据。
3．舆论引导方面。舆论引导是对社会舆论的评价和引导，用舆论对人的主观意向进行引导，进而影响人们的行为NG体育平台。人工智能技术可以通过对舆情信息的深度挖掘和分析，发现舆论发展的规律和趋势，从而为舆论引导提供科学依据和技术支持。通过人工智能技术，舆论引导者可以对公众的言论和行为进行全面的监测和分析，从而获取大量的数据和信息。这些数据和信息可以帮助舆论引导者深入了解公众的兴趣爱好、价值观念和情感倾向，为舆论引导提供有力的依据和支持。
人工智能可以利用强大的计算能力和智能算法，对数据进行深度分析和挖掘，从而发现舆论的发展趋势、热点话题、用户情绪等信息。通过对这些信息的分析，舆论引导者可以更加准确地把握舆论的动向，有针对性地制定舆论引导策略，从而达到精准引导舆论的目的。
此外，人工智能可以通过情感识别技术来实现舆论引导的精准化。人类的言行举止往往伴随着情感的表达，而情感又是影响当前舆论走向的重要因素之一。人工智能可以通过语音识别、图像识别等技术，对用户的情感进行识别和分析。通过分析用户在社交媒体、网络论坛等平台上的言论和行为，人工智能可以准确地把握用户的情感倾向，从而更好地引导舆论的走向。
科学技术具有一体两面性。人工智能技术作为一门科学技术，在给网络舆论治理带来巨大便利的同时，也难免会带来诸多不利与挑战。目前，人工智能技术在弱化新闻把关、增加舆论导向和舆论共识难度、网络舆论偏差与操纵等方面存在一定风险。
1．具有议程设置属性的“算法推荐”机制弱化新闻把关功能。互联网和社交媒体迅猛发展的背景下，人们获取新闻信息的方式也正在发生显著变化。基于人工智能的算法技术的出现使得信息传播更加智能化和个性化，用户可以通过个性化推荐算法获取更符合自己兴趣和需求的信息。“算法推荐”机制基于用户的个人偏好和点击历史来推荐信息内容，这导致用户更容易接触到与其观点相符的信息，而忽略了对于多元化观点的了解和接收。这种“信息茧房”效应使得用户更容易陷入信息的局限性，缺乏对于全面新闻信息的获取和了解。新闻媒体为了获得点击量和广告收入，往往倾向于推荐那些具有争议性、煽动性的新闻内容，而忽略了对于事实真相的核实和报道。这种商业利益导向的新闻推荐机制使得用户更容易接触到低质量、偏颇甚至虚假的新闻，削弱了新闻的把关功能。
现阶段，算法作为把关者，在内容敏感度、深度方面，特别是在涉及暴力的敏感议题识别上暂时还无法完全替代传统把关者。一旦网络暴力元素未能被算法识别，便有可能在网络社区迅速传播，造成重大网络暴力事件。此外，算法推荐机制往往忽略了新闻的社会责任和公共利益，使得新闻内容更倾向于满足个人化的需求NG体育平台，而非社会化的信息传递。
2．人工智能技术下，舆论再生产能力提升增加了舆论引导的难度。人工智能技术的发展使得信息的传播更加便捷和高效。在智媒环境中，互联网的高传播速率可以跨时空地使舆论信息快速地在网络中扩散，而平台算法逻辑的应用，更是加剧了这种舆论传播效果的实现。通过人工智能算法，大量的数据可以被迅速分析和处理NG体育平台，从而使得舆论再生产的速度和规模大大增加。这意味着舆论再生产的影响力也随之增加，使得舆论场中的舆论引导变得更加困难。具体来说人工智能技术可以通过算法和大数据分析，快速地将海量信息进行筛选和加工，然后进行传播。这种高效的信息传播速度使得舆论再生产的能力得到了极大的提升，舆论生成速度快、迭代快，舆论引导的难度也因此增加。
此外，人工智能技术的智能推荐算法使舆论再生产更具有针对性和个性化。人工智能技术可以根据用户的浏览历史、兴趣爱好和社交关系，为用户推荐更符合其个性化需求的信息，从而影响用户的观点和态度。这种个性化的舆论再生产使舆论引导更加难以预测和控制，增加了舆论引导的难度。
3．“推荐算法”导致“信息茧房”效应，互联网舆论共识达成难度增大。“推荐算法”是一种通过分析用户的历史行为和兴趣，为其推荐相关内容的技术手段。算法推荐技术基于大数据和云计算，通过分析用户的行为和偏好，为用户推荐内容，以提高用户体验和满足用户需求。然而，“推荐算法”根据用户的历史偏好，过度筛选和推荐内容，导致用户只接触到与自己观点相似的信息，而忽略了其他观点。这种情况下，用户容易陷入信息的封闭空间，难以接触到多元化的信息，从而导致认知上的局限性。在互联网舆论中，信息茧房效应也导致了互联网舆论共识的难度增大。具体而言，推荐算法使用户更容易接触到与自己观点相似的信息，从而加强了用户对原有观点的认同感，如此，用户更倾向于接受与自己观点一致的信息，而对于与自己观点相悖的信息则持怀疑态度，甚至拒绝接受。同时，信息茧房效应也使得互联网舆论更加极端化。由于推荐算法的存在，用户更容易接触到极端化的信息和言论，而忽略了中立和温和的声音。这就容易导致互联网上的舆论出现两极分化的情况，使得网络舆论共识达成难度增大。
4．人工智能技术存在舆论偏差和舆论操纵风险。隐性运行的人工智能算法可以为网络用户的网络使用行为赋值、加权，也可在网络空间中构建拟态社会，将个人观点“打造”为公共舆论NG体育平台。人工智能技术在舆论传播领域可能引发舆论偏差。人工智能本质上是基于数据和程序。在人工智能系统中，如果数据本身存在偏差或错误，那么人工智能系统在处理信息时就会产生偏差。例如，在社交媒体平台上，由于用户的行为和偏好会影响到数据的收集和整理，导致人工智能系统对用户的兴趣和观点产生偏差，在舆情分析中可能面临算法的不公平和偏倚问题，进而影响舆论的形成和传播。
人工智能技术的算法也存在着一定的偏差和误差。在舆论再生产过程中，这些偏差和误差可能会导致信息的失真和误导。例如，人工智能算法可能会根据用户的点击和浏览记录，推送与用户偏好相符的信息，而忽略了其他观点和信息。这种情况下，舆论引导者需要更加谨慎地对待人工智能算法所推送的信息，以避免舆论产生的偏向性和片面性。生成式人工智能时代，作为AI构成要素的算法进一步黑箱化，其对议题的操纵更加复杂，可操纵AI生成大量内容、评论等伪装舆论，或直接微调算法改变意见、议题呈现等，彼时的热搜可能来得更加莫名其妙，舆论客体“无理化”。人工智能作为一种科学技术，表面上看具有“技术中立”属性，但实际上，人工智能的主要技术之一的“推荐算法”机制是基于人工判断开发的计算机程序，价值观早已内化于算法的研发过程中。基于大数据和用户喜好的“推荐算法”并不能代表正确的价值观和舆论导向。因此，人工智能技术存在舆论操纵的风险，可以通过算法和数据分析来实现对舆论的操纵。例如，一些不法分子可以利用人工智能技术来操纵搜索引擎的排名，通过制造虚假信息和链接来影响用户的搜索结果，进而操纵舆论。
在当前人工智能深度介入网络舆论治理过程这一背景下，应发挥人工智能技术在其中的积极作用，明确相关法律法规、界定人工智能应用行为的主体责任、打破“算法黑箱”，构建多元的治理体系。
1．引导人工智能：发挥其在网络舆情监测中的积极作用，促进“技术向善”。人工智能在网络舆情监测中的积极作用主要体现在其高效、精准的特点上。要对人工智能技术的应用做积极引导，通过大数据分析和机器学习等手段，实现对海量信息的快速筛选和分析，从而提高舆情监测的效率和准确性。发挥人工智能技术在情感分析、语义识别等方面的优势，对网络舆情中的信息进行分类和评估，辅助决策者对舆情事件进行科学的分析和处理。规范人工智能技术通过自然语言处理和智能推荐等手段，为舆情管理者提供个性化的信息服务和决策支持，从而提高舆情管理的智能化水平。
2．规范算法技术：打破“算法黑箱”，建立多元优化算法机制。要做到算法透明，就要打破平台的“算法黑箱”，算法技术的开发者需要加强对算法的伦理审查，要督促算法应用的互联网企业及时、合理、有效地公开算法基本原理、优化目标、决策标准等信息，提高算法决策过程的透明化和可解释化，使得人们能够理解算法决策的原因和依据。建立多元优化算法机制，对算法的公平性和偏见性进行评估，确保算法决策不受到个人特征和社会因素的影响，减少“信息茧房”效应对网民的影响，从而减轻网络舆论极化，增强网络舆论共识度。
3．规范网络媒体与平台：出台法律法规规范技术操纵舆论行为。首先，应当加强对网络舆论操纵行为的立法规范。对利用技术手段操纵舆论的行为进行定义，明确其违法性质，并规定相应的法律责任和处罚。其次，应当加强对技术手段的监管和规范NG体育平台。对网络平台和技术工具实施监管，以防止其被利用来操纵舆论。同时，还应当加强对技术人员的培训和监管，提升其法律意识和道德水平。最后，应当加强对舆论的监测和评估。建立舆论监测系统，及时发现和阻止舆论操纵行为的发生，保护公众的知情权和选择权。
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