邱 瑾 黄茂汉

基于区块链的社交网络舆情监测与治理研究

邱 瑾 黄茂汉

（广西医科大学，广西 南宁 530021）

微博、微信、短视频、直播等社交媒体的兴起给新媒体环境下的网络舆情监测和治理带来了新的困难，利用区块链技术可以实现技术与人力的融合，促进机构与群众的舆情合作，对提高社会网络舆情监测能力和治理水平具有重要意义。文章在分析社交网络舆情参与者关系的基础上，通过数据链、分析链、治理链、评价链、任务链、货币链的紧密结合，构建了基于区块链的社交网络舆情监测与治理模型，提出构建全过程多渠道的舆情数据采集、技术与人力相融合的舆情协作、基于个性化推荐的舆情精准治理以及其他可扩展可定制的舆情合作模式等舆情服务。

区块链；社交网络；网络舆情；舆情监测；舆情治理

引言

新型冠状病毒肺炎疫情给人们的工作及生活方式带来了巨大的变化，随着网络信息生产、传播更为便捷、开放、迅速，网络舆情逐渐呈现匿名性和多元性的特点，微博、微信、短视频、直播等社交媒体成为网络舆情监测的重点。社交媒介的隐私保护要求和短视频、直播等新媒体实时监测的高成本与低准确度给网络舆情监测与治理带来了新的困难，来自微博、微信等社交软件的海量分散性数据加剧了舆情的复杂性、多样性。区块链技术的去中心化、全民参与、分布式部署、可追溯、不可篡改可用于构建社交网络舆情合作平台，调动群众共同参与社交网络舆情监测，促进机构间以及机构与群众间的舆情合作，为社交网络舆情监测与治理提供一种新的解决方案。因此，本文在深入剖析区块链特点与社交网络所呈现的新特性的基础上，充分调动公众的力量参与到舆情监测中来，突破传统网络舆情治理系统主体单一、治理效率较低、监测滞后、重处置轻预防的不足，以实时监测预防为导向，构建基于区块链技术的多元主体协同参与的社交网络舆情监测与治理模型，以实现舆情防控从滞后化、经验化、粗放式走向实时化、科学化、精准化。

1 国内外研究现状

随着区块链技术的兴起，区块链技术与各行业逐渐呈现加速融合的态势。然而，将区块链技术应用于网络舆情管理的研究却相对滞后，尤其是区块链与社交媒体网络舆情的研究还不深入。目前，学界关于区块链技术在网络舆情的应用研究主要在以下几个方面做了探索。一是应用区块链技术设计新闻媒体模型与社交网络创作平台。Kim等[1]提出了一个基于区块链技术和共享空间的新闻模型。Sari等[2]设计了基于社会信任的区块链社交媒体新闻验证系统，以确定新闻及其来源的可信度。Sun等[3]基于区块链设计了社交网络内容创作平台Steemit。二是区块链环境下社交网络舆情传播研究。王晰巍等[4]进行了区块链环境下社交网络用户意见领袖识别与影响力研究。郭苏琳等[5]开展了区块链技术对舆情用户信息接受行为意愿的影响研究。三是将区块链技术应用于谣言甄别、谣言治理、舆情存证等工作。王晰巍等[6]构建了区块链网络谣言甄别模型，形成网络谣言自净和可追溯机制，助力于网络谣言治理和舆情引导。丁晓蔚[7]则探讨了如何利用区块链将技术与人文相结合，实现对网络谣言的有效防控和治理。刘峰等设计了区块链舆情存证方案。

2 可行性分析

可行性分析[8]如下。网络舆情数据是网络舆情监测与治理的前提与基础，传统的网络舆情数据主要来源于网络上可公开获取的文本数据。随着短视频、直播等新媒体的兴起，视频数据量巨大以及直播的实时性使其难以被自动监测，人工监测与审核已成为短视频及直播等社交媒体网络舆情监测的必要手段，技术与人力相融合的网络舆情监测方法已逐渐成为共识[9]。然而，社交媒体、监测机构的网络舆情数据各有特色且较为独立，难以实现覆盖全网的舆情监测，而区块链技术的特点可帮助解决这一问题。

首先，区块链的分布式部署特点，可使政府部门、企事业单位、舆情管理机构、社交媒体、监测机构等均可成为区块链节点，通过区块链共享网络舆情数据，获得准确、全面、及时的网络舆情信息，机构与群众利用区块链进行舆情合作，可完成网络舆情监测、分析、辟谣、引导等舆情任务，实现技术与人力的优势互补。

其次，网络具有一定的虚拟性，造谣者易怀侥幸心理，使网络成为滋生谣言的重灾区，区块链具有不可篡改性和可追溯性，官方公开信息或辟谣信息不可篡改地保存于区块链可保障链上信息的权威性，可追溯性便于追责可保障链上信息的准确性。

最后，常规的网络舆情监测技术是通过监测社交媒体的动态来间接监测群众的观点和态度，实现对社交网络舆情的监测。然而，群众并不总是在网络上进行转发、评论、点赞等行为，可能会保持沉默但持有自己的观点和态度并可能与朋友私下交流，其观点和态度难以被监测[10]。而通过区块链技术可畅通社交媒体、群众与监测者的数据渠道，直接获取群众的观点和态度以及社交媒体的舆情数据，并构建数字货币以激励群众参与社交网络舆情监测，同时利用区块链的隐匿性消除群众参与网络舆情任务的顾虑，结合网络舆情监测技术，实现更全面的社交网络舆情监测。

3 基于区块链的社交网络舆情监测与治理模型

3.1 社交网络舆情参与者

从社交网络舆情监测与治理的角度分析，社交网络舆情参与者应包括当事者、社交媒体、群众、舆情监测者以及舆情治理者。

（1）当事者是社交网络舆情的客体要素以及群众的评价对象，是社交网络舆情事件的起因或源头，包括个人、企事业单位、社会管理者等。由于社交网络舆情的当事者并非固定，可能会随着社交网络舆情事件的演变而发生转移、范围扩大或缩小等变化，网络舆情的发布者或造谣者、传播者、评论者等皆可能成为当事者。

（2）社交媒体作为网络舆情的载体，是网络舆情事件萌芽、传播、爆发的媒介，是监测者的主要监测对象以及治理者的治理工具，包括微信、微博、QQ、抖音等，考虑到基于广泛而充分的舆情信息而实施的舆情治理将更具有针对性，为了全面掌握新媒体时代社交网络舆情的所有信息和数据，本文将三微一端、移动短视频等均纳入考量。

（3）由于群众对当事者或事件本身的道德、法律、情感等方面持有相应的观点或态度，群众成为社交网络舆情的主体要素，是社交网络舆情监测和治理的最终对象。本文定义的“群众”包含发布者、浏览者、传播者、评论者、意见领袖等。

（4）监测者是网络舆情的发现者，包括社交媒体的内容审核部门和舆情监测部门、第三方网络舆情监测机构、政府监测部门等，监测者可通过跟踪社交媒体动态或群众反馈信息，经过分析处理，生成网络舆情事件的分析报告或预警信息，并反馈给当事者或政府有关部门进行处理。

（5）舆情治理者是管理和引导舆论导向的人或者机构。当事者通常是舆情治理者之一，但舆情治理者不仅包括当事者，还包括政府舆情管理部门、宣传部门或其他有关部门等多个舆情治理主体。

3.2 基于区块链的社交网络舆情监测与治理系统

区块链系统保存着社交网络舆情监测与治理全过程的数据。由于社交网络舆情监测、分析、治理的数据结构及数据内容存在较大差异，为便于舆情数据管理，本系统设计了数据链、分析链、治理链三条基础链分别保存舆情监测、分析、治理的相关数据，为保障系统运行良好、舆情数据质量以及任务完成质量，设计了评价链、任务链、货币链三条管理链，分别用于考核、协作、激励等管理工作，如图1所示。

图1 基于区块链的社交网络舆情监测与治理系统架构图

（1）数据链用于保存社交网络舆情监测的采集数据、统计数据、调研数据、举报数据等基础数据，为舆情分析与精准治理提供数据依据。其中，采集数据包括已采集未处理的原始数据和已预处理的规范化数据，若采集数据的数据量较大，可保存于扩展存储后再将其数据简介、存储链接、数据摘要等信息进行上链；统计数据是根据舆情指标对采集数据进行简单处理后的数据，如浏览数、转发数、点赞数、评论数、好评率等；调研数据的获取包括观点补充、问卷调查等形式，通过观点补充的形式获取已浏览未发表意见的群众、意见领袖及利益相关者的观点，通过问卷调查可深入挖掘目标群体的想法、预测未来可能的舆论走向；举报数据是群众举报网络谣言、不良言论、违法信息、误导信息等舆情信息的数据。

（2）分析链保存社交网络舆情分析报告、舆情预警、趋势分析、应对方案等舆情分析数据，是网络舆情精准治理的重要依据。数据链是分析链的前置链，基础数据是舆情分析的数据来源与分析依据；分析链既是数据链进一步处理的结果，也是治理链的前置链。基础数据和分析数据可重复利用，成为本机构或其他机构持续进行网络舆情监测与分析的数据来源与分析依据，是多个机构主体间舆情合作的重要形式。各家机构舆情分析、预警、预测的准确性以及应对方案的采纳率和有效性则成为衡量其舆情监测与分析能力的重要标准。

（3）治理链保存社交网络舆情的公告信息、辟谣信息、奖惩信息等舆情治理数据，其目的是利用区块链数据的不可篡改性保障舆情治理数据的权威性。网络舆情治理者根据数据链、分析链的舆情数据以及舆情治理要求制定网络舆情精准治理方案，通过治理链与任务链的分工合作共同落实。治理链上的数据需通过系统管理部门的审核后方可上链，以保障链上数据的权威性，治理链提供权威的舆情治理数据，任务链将舆情治理数据以不同的媒体形式精准推送至相关群众。

（4）任务链是区块链系统的核心链，用于调动群众参与网络舆情监测与精准治理的积极性，协调社交媒体、监测机构的机构间合作以及机构与群众间的合作。治理者或监测者通过任务链发布舆情数据采集、数据处理、观点补充、舆情调研、有奖举报、舆情分析、舆论引导、精准治理或辟谣等任务，任务承接者包括社交媒体、网络舆情监测者以及群众。

（5）评价链以账户形式保存用户的任务次数、好评率、综合评分等用户评价信息。部分舆情任务对用户评价信息存在要求，仅允许达到条件的用户参与任务。评价链的目的是规范用户行为，督促用户努力提升舆情任务所需能力并认真完成舆情任务，保障舆情数据质量、舆情分析准确性以及任务完成质量。

（6）货币链上构建了数字货币体系，可采用货币形式激励人们积极参与网络舆情监测、分析与治理工作。任务发布者在发布舆情任务时，以数字货币形式向该任务提供任务预算经费，由智能合约自动控制。任务完成后，智能合约根据任务评价计算任务奖励金，自动转入任务完成者的货币账户。

4 讨论与分析

通过采用区块链技术构建社交网络舆情监测与治理模型，基于所构建的社交网络舆情监测与治理模型可实现哪些具体服务与功能，具体有如下四个方面。

4.1 全过程多渠道的舆情数据采集

传统的舆情数据采集主要是通过爬虫技术对已发生或正在发生的舆情数据进行爬取，经过舆情分析后生成舆情分析报告、舆情预测或预警信息。由于社交媒体平台可能不利于爬虫技术充分发挥作用，或对其进行限制，传统的数据采集手段主要应用于微博、微信公众号等较易于采集数据的社交媒体，数据来源受限并可能发生数据漏采、数据乱码、数据错位、数据不可用等情况。与传统的数据采集手段不同，基于区块链的舆情数据采集贯穿网络舆情事件的事前、事中、事后的全过程，向各社交媒体、监测机构以及群众提供舆情数据共享的平台。丰富的舆情数据来源有助于准确及时地监测全网舆情动态，全过程的舆情数据是实现网络舆情事前预测、事中监测及事后跟踪的基础，治理者可在网络舆情任何阶段随时介入进行舆情精准治理。

4.2 技术与人力相融合的舆情协作

随着社交媒体的飞速发展，特别是短视频、直播等新媒体的兴起，仅通过技术手段实现网络舆情监测变得越来越困难，内容审核、举报、人工分析等人力监测方法成为舆情监测的必要手段。社交媒体通过大数据技术、人工智能技术对舆情信息进行初审后，将疑似敏感信息随机推送给高评分用户协助进行内容审核。内容审核以小组匿名形式进行，审核结果需达到规定比例方予以通过。若审核结果达不到规定比例，将由社交媒体专业审核人员进一步审核。与审核结果一致的群众将获得任务奖励，其余群众将获得任务惩罚，以此激励群众认真完成内容审核任务。通过区块链进行内容审核，社交媒体可节省人员负担、财务支出并提高内容审核效率。

4.3 基于个性化推荐的舆情精准治理

传统的网络舆情治理通常以当事者或治理者的官方微博、微信公众号、官方网站等形式进行实施，治理方式较为被动，治理效果受限于官方宣传途径的舆论影响力。各社交媒体网络舆情的发展情况、影响力、传播方式和舆论关注点存在差异，以及各个群体的舆情表现、影响力、参与度和关注点也存在不同，通过区块链采集全网舆情数据，经分析后可展示网络舆情在各社交媒体的发展现状以及群体特征。舆情分析人员或治理者在制定网络舆情应对方案时，根据不同的社交媒体和目标群众，制作不同媒体形式、宣传内容的舆情治理信息，并制定相应的信息推送方式，通过舆情任务方式调动社交媒体进行网络舆情精准治理。在舆情较严重的社交媒体上重点宣传，而在舆情较轻的社交媒体可适当减少宣传力量，通过有重点的宣传治理提高舆情治理效率。

4.4 可扩展可定制的舆情合作模式

舆情任务以智能合约的形式实现，而区块链2.0技术提供了图灵完备的智能合约，可实现各种复杂的舆情任务。预设的网络舆情服务可不断完善、扩展、衍生，不断丰富区块链的舆情合作模式，同时可根据当事者或治理者的情况及需求进行舆情合作模式的个性化定制。数字货币也为舆情合作服务提供了便利。新的舆情合作模式经系统管理部门审核后可上链运行。舆情合作模式的可扩展可定制，为区块链舆情服务系统提供了强大的生命力，使其能不断适应舆情监测与精准治理的新形式、新要求。

5 结束语

区块链技术在社交网络舆情的监测与治理研究具有一定的创新性及现实价值。理论层面，本文构建了基于区块链的社交网络舆情治理模型，弥补了相关理论研究不足。实践层面，本文通过对社交网络舆情信息的全面收集与记录，全方位监测舆情，为疫情常态化下的社交网络舆情治理提供一定的参考。在未来研究中，笔者还将通过仿真测试分析和验证其在舆情监测与精准治理中的作用机理，并在此基础上作出改进。

[1] KIM B, YOON Y. Journalism model based onblockchain with sharing space[J]. Symmetry, 2019, 11(1): 19.

[2] SARI R F, ILMANANDA A S, Romano D M. Social trust-based blockchain-enabled social media news verification system[J]. Journal of Universal Computer Science, 2021, 27(9): 979-998.

[3] SUN G X, BIN S, JIANG M, et al. Research on public opinion propagation model in social network based on blockchain[J]. Materials and Continua, 2019, 60(3): 1015-1027.

[4] 王晰巍，贾玺智，刘婷艳，等. 区块链环境下社交网络用户意见领袖识别与影响力研究[J]. 情报理论与实践，2021(5): 84-91.

[5] 郭苏琳，黄微，李吉. 区块链技术对舆情用户信息接受行为意愿的影响研究[J]. 情报杂志，2020(10): 130-136.

[6] 王晰巍，张柳，黄博，等. 基于区块链的网络谣言甄别模型及仿真研究[J]. 情报学报，2021(2): 194-203.

[7] 丁晓蔚. 基于区块链技术的网络谣言防控和治理研究[J]. 南京社会科学，2020(12): 109-116，124.

[8] 刘峰，杨杰，李志斌，等. 区块链舆情存证方案设计及应用挑战[J]. 中国科学基金，2020(6): 786-793.

[9] 毕翔，唐存琛，肖俏. 短视频社交媒介舆情监测与危机防范机制研究[J]. 情报理论与实践，2019(10): 102-108.

[10] 於渊渊，吴茜，余莹. 基于区块链激励机制的网络舆情数据多源化的探索[J]. 文化与传播，2020(2): 63-67.

Research on Social Network Public Opinion Monitoring and Governance Based on Blockchain

The rise of social media such as microblog, WeChat, short video and live broadcast has brought new difficulties to Online public opinion monitoring and governance in the new media environment. The use of blockchain technology can achieve the integration of technology and human resources, promote the public opinion cooperation between institutions and the masses, and is of great significance to improve the social network public opinion monitoring ability and governance level. On the basis of analyzing the relationship between the participants of social network public opinion, the article constructs a social network public opinion monitoring and governance model based on the blockchain through the close combination of data chain, analysis chain, governance chain, evaluation chain, task chain and currency chain, and proposes to build a multi-channel public opinion data collection, public opinion cooperation integrating technology and human resources, accurate public opinion management based on personalized recommendation and other scalable and customizable public opinion cooperation modes and other public opinion services.

blockchain; social network; network public opinion; public opinion monitoring; public opinion governance

C912.6; TP311

A

1008-1151(2022)11-0169-04

2022-09-17

广西医科大学哲学社会科学研究课题“新媒体时代高校网络舆情特征分析与对策研究”（2021B10）；广西医科大学青年科学基金资助项目“基于区块链技术的数据管理模式及应用架构研究”（GXMUYSF202144）。

邱瑾（1987－），女，广西医科大学图书馆馆员，硕士，研究方向为用户信息行为。

黄茂汉（1987－），男，广西医科大学图书馆馆员，硕士，研究方向为信息资源管理。