智能化視域下網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)探析
摘?要：在信息技術(shù)與人工智能高速發(fā)展的時(shí)代背景下，網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境日趨復(fù)雜多元，軍事領(lǐng)域亦深受影響。本文基于智能化視域，在探討其在軍事領(lǐng)域作用機(jī)制的基礎(chǔ)上提出，通過網(wǎng)絡(luò)行為解析提取目標(biāo)特性、定向設(shè)計(jì)互動(dòng)話題進(jìn)行輿論引導(dǎo)、開展集群行動(dòng)模式傳染目標(biāo)用戶，旨在為提升軍事領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)能力提供借鑒參考。
關(guān)鍵詞：智能化；網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)；輿論主動(dòng)權(quán)
隨著智能化技術(shù)的迅猛發(fā)展，人類生產(chǎn)生活方式發(fā)生深刻變革，網(wǎng)絡(luò)已成為信息傳播和輿論生成的重要空間。在軍事領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)輿論的影響力不容小覷。它不僅關(guān)乎軍隊(duì)形象塑造、軍心士氣凝聚，還與戰(zhàn)場(chǎng)上的作戰(zhàn)進(jìn)程緊密相連。深入研究智能化視域下的網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)，對(duì)于軍隊(duì)在復(fù)雜輿論環(huán)境中掌握主動(dòng)權(quán)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
一、智能化視域下網(wǎng)絡(luò)輿論的特點(diǎn)
全媒體時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)空間成為公眾意見形成和交流的關(guān)鍵平臺(tái)，網(wǎng)絡(luò)輿論影響社會(huì)共識(shí)構(gòu)建，呈現(xiàn)出鮮明特點(diǎn)。
網(wǎng)絡(luò)輿論傳播主體更為多元。全媒體時(shí)代，傳播賦權(quán)浪潮奔涌，人人都有麥克風(fēng)，人人皆媒的格局打破了傳統(tǒng)傳播壁壘，讓每個(gè)個(gè)體都能成為信息生產(chǎn)與傳播的節(jié)點(diǎn)。而隨著人工智能技術(shù)的迭代升級(jí)，社交機(jī)器人、虛擬數(shù)字人等智能傳播主體也依托技術(shù)深度嵌入傳播鏈條。它們憑借自動(dòng)化內(nèi)容生成、擬人化交互表達(dá)等特性，在輿論場(chǎng)中扮演著日益重要的角色，成為不可忽視的“技術(shù)行動(dòng)者”。例如，2024年9月18日，@玉淵譚天發(fā)布視頻，揭露菲律賓“飯圈”在社交媒體一天發(fā)帖約40萬條刷屏南海屬于菲律賓話題，這一傳播行為中有大量虛假賬號(hào)和機(jī)器人賬號(hào)身影。
網(wǎng)絡(luò)輿論生成迅速極化加劇。智能技術(shù)推動(dòng)輿論生成進(jìn)入“超頻時(shí)代”。一方面社交機(jī)器人的投入使用，讓信息傳播的速度和強(qiáng)度都提升到了一個(gè)全新的水平；另一方面人工智能偽造技術(shù)讓虛假信息從無到有的生產(chǎn)周期極大縮短。在2022年俄烏沖突初期，人工智能生成的“澤連斯基投降”視頻在社交媒體平臺(tái)3小時(shí)內(nèi)即獲得1200萬次播放，迫使烏克蘭當(dāng)局緊急直播辟謠。同時(shí)，算法推薦機(jī)制加劇“信息繭房”效應(yīng)和“回音室”效應(yīng)，推動(dòng)群體內(nèi)部觀點(diǎn)走向極端化，最終致使網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)對(duì)立沖突不斷加劇。
網(wǎng)絡(luò)輿論傳播精準(zhǔn)。智能化技術(shù)的發(fā)展使得用戶畫像更為精準(zhǔn)，也讓特定輿論信息精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)群體成為可能。研究顯示，在2016年美國(guó)總統(tǒng)選舉中，特朗普競(jìng)選團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)包含2.2億人的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過調(diào)查識(shí)別潛在支持者、針對(duì)不同選民偏好優(yōu)化競(jìng)選廣告等，成功提高了選民的參與度與投票率。
二、智能化視域下網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)的作用方式
在網(wǎng)絡(luò)空間成為思想輿論斗爭(zhēng)主戰(zhàn)場(chǎng)的背景下，探究智能化視域下網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)機(jī)制，對(duì)揭示網(wǎng)絡(luò)輿論運(yùn)行規(guī)律、提升輿論治理效能具有重要的理論與實(shí)踐價(jià)值。
構(gòu)建虛擬人格類人行為表達(dá)。智能程序經(jīng)過深度學(xué)習(xí)，可以模擬人類的行為模式，賦予其鮮明的性格特點(diǎn)、語言習(xí)慣等，并通過算法模擬人類情感表達(dá)，塑造類人形象，在網(wǎng)絡(luò)空間中與真實(shí)用戶進(jìn)行互動(dòng)，引導(dǎo)輿論。在近些年的一些重大國(guó)際事件中，美西方國(guó)家在社交平臺(tái)上創(chuàng)建大量虛擬賬號(hào)，模擬不同身份、立場(chǎng)的人進(jìn)行發(fā)帖互動(dòng)，形成有組織的網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)力量。在一些沖突報(bào)道中，有大量看似普通民眾的賬號(hào)在社交平臺(tái)上同時(shí)發(fā)聲，對(duì)某一方進(jìn)行指責(zé)或?qū)悍叫袆?dòng)進(jìn)行美化，影響輿論走向，配合發(fā)起方進(jìn)行有目的的信息傳播和網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)。
調(diào)動(dòng)情緒激發(fā)用戶情感共鳴。調(diào)動(dòng)情緒并激發(fā)用戶情感共鳴是實(shí)現(xiàn)有效輿論引導(dǎo)的作用方式之一。網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)需要精準(zhǔn)識(shí)別用戶的情感需求和敏感點(diǎn)，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，掌握用戶的情感傾向和變化趨勢(shì)。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步定位能夠引發(fā)用戶強(qiáng)烈情感共鳴的熱點(diǎn)議題或討論話題，進(jìn)而精心設(shè)計(jì)和運(yùn)用各種情緒元素，有效調(diào)動(dòng)用戶情緒。這些元素可以包括正面情緒和負(fù)面情緒的激發(fā)點(diǎn)，以及與之相關(guān)的故事、案例、圖片、視頻等素材。通過將這些元素融入交流內(nèi)容中，引導(dǎo)用戶產(chǎn)生特定的情感體驗(yàn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)情感共鳴。在近年幾場(chǎng)局部戰(zhàn)爭(zhēng)的輿論戰(zhàn)場(chǎng)上，不乏利用社交機(jī)器人在特定議題中塑造己方受到侵害等虛假敘事的成功案例。這些社交機(jī)器人通過批量生成并高頻次傳播帶有傾向性的內(nèi)容，利用公眾對(duì)人道主義災(zāi)難的共情心理，進(jìn)而調(diào)動(dòng)起廣泛的同情和支持情緒。
利用社群網(wǎng)絡(luò)影響進(jìn)行引導(dǎo)。社群網(wǎng)絡(luò)通常由具有共同興趣、目標(biāo)或身份認(rèn)同的個(gè)體組成，他們通過在線平臺(tái)相互連接，形成緊密的群體結(jié)構(gòu)。社群內(nèi)成員之間的互動(dòng)頻繁，包括信息交流、觀點(diǎn)碰撞、情感共享等，這些互動(dòng)行為構(gòu)成了社群網(wǎng)絡(luò)的核心動(dòng)力。此外，社群網(wǎng)絡(luò)還具有一定的自我強(qiáng)化和擴(kuò)散效應(yīng)，即某個(gè)觀點(diǎn)或信息一旦在社群內(nèi)得到認(rèn)同和傳播，很容易迅速擴(kuò)大，進(jìn)而對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)產(chǎn)生影響。2022年8月，國(guó)外相關(guān)機(jī)構(gòu)發(fā)布的一份報(bào)告顯示，推特、臉書、“照片墻”等西方主流社交媒體上存在一個(gè)關(guān)聯(lián)緊密親西方敘事的賬號(hào)網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)溯源，部分賬號(hào)與美國(guó)官方組織機(jī)構(gòu)高度關(guān)聯(lián)。這些賬號(hào)依目標(biāo)受眾所在國(guó)家和地區(qū)被劃分成不同群組，各群組間“協(xié)同行動(dòng)”特征明顯。在俄烏沖突升級(jí)前后，中亞群組活躍度驟升，日均發(fā)帖量近200條，不斷制造話題，試圖干擾地區(qū)輿論走向。
三、智能化視域下網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)的策略
智能化視域下，提升網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)的針對(duì)性和有效性，可以通過網(wǎng)絡(luò)行為解析、定向設(shè)計(jì)話題、開展集群行動(dòng)等方式實(shí)現(xiàn)。
通過網(wǎng)絡(luò)行為解析提取目標(biāo)特性。一方面，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲等技術(shù)手段針對(duì)性采集用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，包括用戶的瀏覽歷史、評(píng)論內(nèi)容、點(diǎn)贊和分享行為等；另一方面，利用自然語言處理技術(shù)分析文本數(shù)據(jù)，包括使用情感分析技術(shù)識(shí)別文本中的情感傾向，利用主題建模技術(shù)識(shí)別文本數(shù)據(jù)中的隱含主題。這些分析有助于理解用戶的情感態(tài)度和關(guān)注點(diǎn)，為網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)提供依據(jù)。據(jù)媒體報(bào)道，美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局自2021年起連續(xù)啟動(dòng)了多個(gè)研究項(xiàng)目，如“影響力行動(dòng)感知”（INCAS）、“動(dòng)態(tài)信息環(huán)境下信息傳遞因素”（MIPs）等，這些項(xiàng)目旨在通過網(wǎng)絡(luò)行為解析提取目標(biāo)特性，進(jìn)而進(jìn)行精準(zhǔn)的輿論引導(dǎo)。
定向設(shè)計(jì)互動(dòng)話題進(jìn)行輿論引導(dǎo)。定向設(shè)計(jì)互動(dòng)話題的核心在于通過精心設(shè)計(jì)話題，激發(fā)用戶的參與熱情，并通過互動(dòng)過程中的信息傳遞和情感共鳴，達(dá)到引導(dǎo)輿論目的。在設(shè)計(jì)互動(dòng)話題時(shí)，需要細(xì)致考慮用戶的年齡、性別、職業(yè)等特征，確保能夠引起用戶的關(guān)注并激發(fā)討論熱情。借助平臺(tái)干預(yù)和算法控制，面向個(gè)性化目標(biāo)，部署算法程序，將情感向量嵌入到句子的語義向量中，自動(dòng)生成貼合用戶的討論議題，悄無聲息地改變信息傳遞的真實(shí)性與方向，精準(zhǔn)推送特定信息至目標(biāo)用戶，以微妙高效的方式，實(shí)現(xiàn)輿論引導(dǎo)。
開展集群行動(dòng)模式傳染目標(biāo)用戶。集群行動(dòng)模式主要依托社交機(jī)器人，在不同社交平臺(tái)上進(jìn)行互動(dòng)和傳播，形成強(qiáng)大的輿論影響力。社交機(jī)器人能夠以不同的人設(shè)、不同的立場(chǎng)，通過發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)贊以及聊天等人機(jī)互動(dòng)行為方式，營(yíng)造人氣，影響網(wǎng)絡(luò)輿論。社交機(jī)器人集群行動(dòng)模式主要通過兩種方式傳染目標(biāo)用戶。第一種方式，通過“集體轉(zhuǎn)發(fā)”行為共同制造社交機(jī)器人意見領(lǐng)袖，從而擴(kuò)大社交機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)賬號(hào)的影響力。第二種方式，通過共同推送某一種內(nèi)容以阻礙多元觀點(diǎn)的流通，制造“沉默的螺旋”效應(yīng)，從而提高自身所代表的立場(chǎng)和觀點(diǎn)的影響力。國(guó)外的模擬實(shí)驗(yàn)證實(shí)，占總數(shù)5%-10%的社交機(jī)器人就可以改變輿論氣候，引導(dǎo)輿論朝著社交機(jī)器人的觀點(diǎn)靠攏。例如，敘利亞安全部門通過批量社交機(jī)器人賬號(hào)關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)和互動(dòng)，成功營(yíng)造擁有12.5萬粉絲的社交機(jī)器人意見領(lǐng)袖“薩拉”，通過發(fā)布特定立場(chǎng)的信息，成功阻礙記者通過推特獲取敘利亞戰(zhàn)爭(zhēng)的動(dòng)態(tài)信息。
（作者單位：國(guó)防科技大學(xué)）
責(zé)任編輯：趙靜軒