基于人工智能的舆情风险识别

舆情风险识别，是指在海量的舆情信息中，通过系统化的方法和标准，提前甄别出那些可能对组织声誉、公信力或正常运营造成负面冲击的潜在风险点，并对其性质、等级和可能的发展趋势进行评估的动态管理过程。它是一种主动的、前置性的风险管理行为，是舆情工作从被动监测向主动预警转变的核心环节。

从“被动监测”到“主动预警”

传统舆情工作多依赖于人工经验来判断信息风险，效率有限且容易出现疏漏。舆情风险识别的目标，就是构建一道前置的“防火墙”，在风险事件升级为重大危机之前将其识别并纳入管理视野。其主要价值在于：

赢得识别赢得先机。提前识别风险，意味着为调查核实、制定策略、调配资源赢得了宝贵的时间，避免陷入事发后手忙脚乱的被动局面。

降低负面影响。在风险酝酿的初期阶段介入，能够以更低的成本、更温和的方式化解矛盾，有效防止事态扩大化，保护组织的声誉和公信力。

基于人工智能的风险识别实践

随着技术发展，舆情风险识别正在从依赖人工经验向依靠大数据和人工智能转变。一些先进的舆情监测系统如蚁坊软件的鹰眼速读网、鹰击早发现系统，已经开始集成基于人工智能的风险识别模块。当系统监测到一条高风险信息时，它不再仅仅是简单的告警，而是能够自动进行多维度的智能分析，并将结构化的研判结果直接呈现在监测界面上，极大地提升了决策效率。

一个典型的人工智能风险识别模块通常会从以下几个方面给出分析结果：

• 风险领域：人工智能模型首先会对风险信息进行内容定性，自动将其归入预设的风险知识库中。例如，一条关于工厂排放的负面信息，可能会被自动标注上“安全生产”、“环境保护”等领域标签。这有助于快速判断风险的宏观属性。
• 风险分析：这是人工智能分析的核心。模型将自动提炼风险事件的核心摘要，分析其中的关键负面要素、公众的主要诉求点（如要求道歉、要求赔偿、要求信息公开等）以及情感烈度。例如，分析结果可能会显示：“该信息主要反映了某小区居民对施工噪音过大的不满，核心诉求为夜间停工，负面情绪占比高，有激化风险。”
• 关注部门：基于风险领域的标签，系统能够根据预设的权责清单，自动建议该风险信息需要引起关注或进行处置的内部责任单位。例如，“环境保护”风险会自动建议关注“生态环境办公室”，“服务质量”风险则会建议关注“行政审批局”或相关业务处室，为信息的内部流转与协同处置提供了明确指引。
• 后续工作建议：基于对风险等级和内容的综合分析，人工智能可以提供标准化的初步工作建议，作为决策者的参考。这些建议通常是原则性的，例如：“建议立即核实信息真实性”、“建议密切关注该信息传播态势”、“建议准备初步回应口径”、“建议线下联系当事人进行沟通”等。

综上所述，舆情风险识别是现代舆情管理工作中的关键一环。而人工智能风险识别模块的应用，则为这一目标的实现提供了强大的技术支撑。它将人的经验与机器的效率相结合，使风险的发现、研判和初步应对建议的生成过程更加智能化、标准化，帮助使用者在复杂舆论环境中有效预见和防范风险。