运用大数据提升疫情防控网络谣言治理能力

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 新冠肺炎疫情是新中国成立以来在我国发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件。疫情期间,高科技成为疫情防控的一支特殊而又关键的力量,这其中我们尤其要发挥好大数据、人工智能、云计算等数字技术优势,为疫情防控工作提供支撑。

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯
在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来!

新冠肺炎疫情是新中国成立以来在我国发生的传播速度很快、感染范围很广、防控难度很大的一次重大突发公共卫生事件。疫情期间,高科技成为疫情防控的一支特殊而又关键的力量,这其中我们尤其要发挥好大数据、人工智能、云计算等数字技术优势,为疫情防控工作提供支撑。

image

不容忽视的是,面对当前错综复杂、任务艰巨的疫情防控形势,不同个人或群体在网络空间交流或传播不同想法、意见和看法,以及由于信息缺少、澄清不及时等因素造成网络谣言不断出现,误导了公众舆论,甚至扰乱了社会秩序,影响疫情防控工作的大局。因此,如何运用大数据治理网络谣言、提升疫情防控危机处置和治理能力,成为一项重大而紧迫的任务,成为考验各级政府及其相关部门治理体系和治理能力的一次大考。运用大数据提升网络谣言治理能力,需要着重开展数据治理、综合治理、法律治理、平台治理和教育治理。

以数据治理创新网络谣言治理的数字型运行机制。疫情防控期间,传统谣言治理往往依靠“人防”,费时费力而效果差,不能有效解决新媒体、自媒体兴起和网络谣言大量出现的问题,为此需要运用大数据新技术构建数据驱动型治理结构,对网络谣言实施智能化甄别评估、全天候监测预测提供技术支撑。

为此,需要进一步明晰治理路径,以一体化大数据平台,进行谣言数据的汇集、清洗和挖掘,以此作为技术性和基础性的数据共享平台,为各疫情防控部门提供共享性数据资源。同时,建立谣言监测、分析和评估的大数据模型,实现网络谣言源头、轨迹和影响的可视化呈现,进而做出危害性程度数据评估,为教育警示和法律惩处提供客观依据。此外,还应注意发挥舆论引导作用,构建以网络谣言预测、监测、传播、影响、评估和处置为目标的大数据驱动型治理工作框架和治理新流程,基于大数据对网络谣言的影响评估,实施网络谣言快速处置的数据治理策略,及时向社会公示,引导舆论方向。

以综合治理提升网络谣言治理的成效。在疫情防控期间,网络谣言源头上数量巨大、形态多样,传播过程中不断变化和吸附热点,往往需要政府多部门、相关社会组织实施综合治理,运用大数据实施协同合作、精准施策,在事前、事中和事后运用不同治理策略。相关部门要运用大数据进行事前舆情舆论研判,以网络关键热词等方式进行谣言甄别、监测和分析,加强网络舆情监测、舆情预测和风险评估,尤其关注网民第一时间的信息举报和大数据跟踪分析与评估,力争把谣言消解在事前萌芽状态。同时,进一步建立起网络谣言处置的快速反应机制,实施从源头到影响评估的过程管理。第一时间识别重点人员,运用大数据甄别谣言最初源头、网络传播中心点,及时采取阻止谣言、准确信息及时发布、舆论注意力引导或切断疫情传播等策略。

网络谣言治理不仅在事前、事中,事后也要进行必要的反思和教育、惩治,前者在于反思网络谣言产生的现实根源和问题,补齐短板,做到标本兼治;后者是对动机不恶、盲目跟从、影响较小的谣言传播者要教育引导和警示训诫,对影响较大的恶意传播“造谣者”“传言者”,要进行公检法等多部门联合处置和严厉打击,有效形成网络谣言的遏制态势。

以法律治理构建网络谣言治理的制度规范。网络不是法外之地,法律法规是网络谣言有效治理的惩戒力量。在疫情防控期间,基于大数据分析的网络谣言影响的客观数据分析,根据国内相关法律以及最高法、最高院的相关司法解释的条文规定,对刻意制造谣言和危害极大的犯罪分子,实施法律惩戒和惩处。2月6日,最高人民法院、最高人民检察院、公安部、司法部发布专文,提出依法严惩造谣传谣犯罪,对恶意编造虚假疫情信息,制造社会恐慌,挑动社会情绪,扰乱公共秩序的,要依法严惩。

为此,需要从三个方面进行网络谣言的法律治理:一是进一步完善和实施网络谣言治理的法律法规或司法解释,为疫情防控工作提供法律制度支撑,以制度性规范和惩戒方式令行禁止,让谣言制造者不敢造谣,让传谣者传播有所畏惧。二是在疫情防控期间,各级公检法等相关部门处置网络谣言坚持从快原则,把握好谣言制造与言论自由关系,区分性质和惩戒警示,快速结案和及时公开。三是运用各大网络媒介平台和移动新闻端,对典型网络谣言处置案例及时进行公示,以此警示有意造谣者和主动引导健康舆论氛围,同时运用大数据及时跟踪网民反馈和评价,精准预判舆论舆情走势和实施有精准引导。

以平台治理提升互联网行业自律和监督。在疫情防控期间,各大网络平台在发挥新闻生产、正能量传播职责的同时,有些也有意无意地为网络谣言制造和传播提供了渠道。为此,各级政府新闻宣传部门要对各类网络平台进行政治职责和新闻宣传舆论引导职责的管理和引导,对各类网络新媒体平台落实政治责任和社会舆论安全责任,牢牢把握网络舆论的领导权、管理权、话语权。这是从治理框架和社会制度层面消除和遏制网络谣言的政治保证和制度保障。同时,协同各大型网络新媒体,构建立体式网络谣言监测体系,运用大数据、人工智能、云计算等先进信息技术对网络舆论监测实施多级联动、多家联合,确保数据资源共享、信息交流畅通和谣言监控全天候全网络,制定平台辟谣应急机制,完善网上谣言查证和举报平台。

行业自律还有赖于清单治理制度。在疫情防控的社会应急管理期间,对各大新媒体平台实施谣言治理清单责任制,根据谣言监测数量、影响程度、涉面广度等指标,实施公开透明的奖惩追责制度和社会公告公示,从而进一步有效遏制谣言产生和传播。

以教育治理化解谣言治理的心理焦虑和认知错位。谣言如洪水,宜疏不宜堵。网络谣言本身内含不同动机和价值诉求,与各类社会问题、价值认识等密切相关,为此需要加强教育引导。为此,在疫情防控期间,网络谣言治理除了平台建设、法律严惩、制度建设等措施外,还需要强化思想教育和舆论引导,要建立疫情防控的宣传教育机制,根据大数据分析的谣言类型,对疫情预防等进行科普教育,对人民群众急需了解的疫情动态信息要及时发布,并深入各大网络平台进行宣传教育,有效避免因无知而产生恐慌谣言。并建立起协同高效的舆论引导机制,运用大数据动态分析社会民众需求和困惑,建立政府信息及时公开和数据透明制度和信息沟通平台,全天候与社会民众就关心问题和信息进行双向互动沟通,积极主动进行议题设置和舆论注意力引导。

疫情防控中思想问题和心理情绪疏导不容忽视,谣言产生与传播很大程度与价值认知错位、心理恐慌和焦虑有关。因此,基于大数据对全国或地区不同层次舆论舆情监测分析,如基于心理咨询电话、在线咨询等海量大数据分析,可精准把握疫情下人民群众思想困惑和心理焦虑问题,甚至谣言问题,继而邀请政府新闻发言人、学者专家以新闻发布会、视频专家讲座等方式快速回应,组织和动员心理专家通过网络在线进行精准性心理辅导和疏导,以消除网络谣言生产的思想和心理土壤。

【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享!
课程地址:https://yqh.aliyun.com/live

立即加入社群,与专家面对面,及时了解课程最新动态!
【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK

原文发布时间:2020-04-21
本文作者:李怀杰
本文来自:“51CTO”,了解相关信息可以关注“51CTO

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
14天前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
50 1
|
13天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第27天】在数字化时代,数据治理对于确保数据资产的保值增值至关重要。本文探讨了大数据平台的搭建和数据质量管理的重要性及实践方法。大数据平台应包括数据存储、处理、分析和展示等功能,常用工具如Hadoop、Apache Spark和Flink。数据质量管理则涉及数据的准确性、一致性和完整性,通过建立数据质量评估和监控体系,确保数据分析结果的可靠性。企业应设立数据治理委员会,投资相关工具和技术,提升数据治理的效率和效果。
42 2
|
5月前
|
数据采集 监控 大数据
大数据时代的数据质量与数据治理策略
在大数据时代,高质量数据对驱动企业决策和创新至关重要。然而,数据量的爆炸式增长带来了数据质量挑战,如准确性、完整性和时效性问题。本文探讨了数据质量的定义、重要性及评估方法,并提出数据治理策略,包括建立治理体系、数据质量管理流程和生命周期管理。通过使用Apache Nifi等工具进行数据质量监控和问题修复,结合元数据管理和数据集成工具,企业可以提升数据质量,释放数据价值。数据治理需要全员参与和持续优化,以应对数据质量挑战并推动企业发展。
1474 3
|
6月前
|
存储 SQL 分布式计算
闲侃数仓优化-大数据治理和优化
闲侃数仓优化-大数据治理和优化
70 0
|
3月前
|
大数据 RDMA
神龙大数据加速引擎MRACC问题之MRACC-Spark利用eRDMA近网络优化插件来提升性能如何解决
神龙大数据加速引擎MRACC问题之MRACC-Spark利用eRDMA近网络优化插件来提升性能如何解决
42 0
|
5月前
|
分布式计算 NoSQL 大数据
MaxCompute产品使用合集之自定义udf连接云上vpc网络的redis获取数据的步骤是什么
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
6月前
|
存储 数据采集 算法
大数据平台治理——运营的角度看数仓
大数据平台治理——运营的角度看数仓
53 0
|
5月前
|
存储 分布式计算 DataWorks
MaxCompute产品使用问题之dataworks仅支持maxcompute上面的数据治理吗
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
6月前
|
数据采集 存储 监控
大数据治理:确保数据质量和合规性
【5月更文挑战第30天】大数据治理涉及数据分类、访问控制和质量监控,以确保数据安全和合规性。企业需保护个人隐私,防止数据泄露,并遵守各地法规,如GDPR和CCPA。技术实践包括数据加密、匿名化和严格访问控制。管理策略则强调制定政策、员工培训和法律合作。全面的数据治理能保障数据质量,驱动组织的创新和价值增长。
244 0
|
6月前
|
存储 SQL 分布式计算
大数据平台治理资源成本化
大数据平台治理资源成本化
88 0