人工智能时代政法网络舆情治理困境与对策
范爽 西北政法大学
【摘要】人工智能技术的不断发展更迭推动传媒生态更趋向智慧化、高效化，同时也给政法网络舆情治理带来一系列的伦理和安全问题。政法网络舆情关乎国家安全、社会稳定。伴随着传播技术的革新，如何规避风险、把握机遇至关重要。本文从社会治理、传播特点、技术特性等方面来分析政法网络舆情当前的治理困境，提出人工智能时代下舆情治理的新思路。为促进人工智能技术与政法网络舆情治理良性互动，建立安全、高效、智慧、稳定的舆情治理体系提供理论对策。
【关键词】政法舆情；网络舆情；人工智能；大数据；舆情治理
政法舆情牵涉到政务系统的公信力以及社会稳定、国家安全。2019年8月30日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第44次《中国互联网络发展状况统计报告》，报告显示我国网民数量已达8.54亿。庞大的网民数量和以移动互联网为载体的新传播格局的出现，使政法网络舆情治理面临更多复杂的挑战。习近平总书记曾做出重要指示，要求全国政法机关遵循司法规律，把深化司法体制改革和现代科技应用结合起来。[1]政法舆情监测与治理需要新兴信息技术的支持，需要摆脱传统的人工检测和事后应对，在理念、技术、策略上与时俱进。目前，人工智能技术在传媒产业的深度应用，推动了政务信息和司法领域传播技术的革新。大数据舆情监测、舆情走向可视化，算法推送、机器人新闻、数据新闻等都是人工智能时代下的产物。
正如历史上各学者对于传播技术利弊的争论，人工智能时代的来临，不仅推动网络舆情治理更加高效、迅速，也带来了诸如数据质量差、技术边界、新闻伦理缺失、数据安全危机等问题，使政法网络舆情回应与治理陷入困境。如何改进治理理念和策略，正确运用人工智能来监测、疏通、引导舆论，摆脱技术带来的困境，是推动政法舆情治理与人工智能良性互动的重中之重。本文以人工智能在政法网络舆情治理中的应用现状及困境为研究重点，针对发展困境提出相应的解决对策和建议。
一、人工智能技术在政法网络舆情治理中的应用
政法网络舆情是网络舆情向政法机关的延伸，是民众通过网络所表达的对政法机关及政法队伍的态度、意见和情绪的总和，是关于政法机关的社会舆情在互联网空间的映射。当前，对政法网络舆情的应对主要通过政务新媒体来进行。政务新媒体指的是各级行政机关、单位在承担行政职能的过程中，在微博、微信、论坛等领域上开设的公共政务账号或应用，通过行政部门的开发建设，搭建一条联系群众的桥梁。[2]
随着互联网时代的到来，网民对政法机关及政法干警的意见、态度和情绪超越时间和空间的限制，形成一定范围内的政法网络舆情。[3]习近平主席指出，“建设网络良好生态，发挥网络引导舆论、反映民意的作用……让互联网成为我们同群众交流沟通的新平台，成为了解群众、贴近群众、为群众排忧解难的新途径，成为发扬人民民主、接受人民监督的新渠道”。[4]新媒体技术与人工智能的发展，为政法舆情治理注入了新鲜的活力，政务新媒体作为引导舆论的重要载体，正在积极探索与时俱进的信息传播模式和社会治理格局。
借助人工智能技术，当前政法部门已经构建了一套完整的网络舆情治理“预警—回应—重塑”体系。
（一）大数据+传感器——前期的舆情监测、预警
移动互联时代，对政法事件的处理稍有不慎，就会造成负面舆情蔓延，危及公共安全与社会稳定，舆情的前期监测与预警显得至关重要。物联网、大数据、云计算、互联网+、智能终端等信息技术手段，利用高度开放的数据系统，开展多渠道的数据采集，进而进行精准识别的数据处理来量化世界，能够实现自动分析和抓取数据，并对其进行鉴别、萃取和分析解读，通过数据加工实现“增值”。[5]例如，基于AI技术的一款应用程序“新闻追踪器”（News Tracker），可以对互联网上的海量信息进行实时监控，及时发现那些有可能成为重大新闻的关键信息。[6]人民网舆情监测中心、清博舆情、中青舆情监测室、新浪舆情通等舆情监测平台，都可实现对新闻门户、论坛、博客、微信、微博、电子报、SNS载体的舆情动向的全天候监测。
如江苏昆山“反杀案”引发热议后，预测到即将到来的舆情风波，江苏检察机关第一时间派员依法提前介入侦查活动，把握最佳时机，对侦查取证和法律适用提出意见和建议，依法履行法律监督职责，是一种数据思维与依法调查的深度融合。
（二）机器人新闻+数据新闻+可视化新闻——中期的舆情回应
当重大舆情事件发生时，以人工智能为核心的机器人写作可以迅速抓取互联网中的关键信息，识别“新闻源”是否真实可靠，通过算法和程序合成一篇即时的新闻消息，整个过程可在几秒内完成。机器人写稿已经成为新闻传媒业发展的一大趋势，广泛运用于财经、体育、天气等领域。这对于一些特殊的政法舆情事件也具有实践意义。比如一些重大的自然灾害或者交通事故，即时可靠的信息对稳定舆情来说至关重要。
同时，以大数据、算法等技术为基础的人工智能在与传媒产业深度融合中，产生了数据新闻和可视化新闻。通过用数据来驱动、展现新闻内容，更加直观和具有说服力。微信公众号“网易数读”，搜狐数据之道、新浪图解新闻、 腾讯新闻数据控就是基于数据新闻衍生的新闻形态。
（三）算法+ AR/VR——后期的舆情稳定
算法推送引导舆论，沉浸式新闻增加可看性，促使舆情向良性方向发展。人工智能在舆情较为稳定的后期，也同样发挥着重要作用。算法推送可以实现信息推送的“私人订制”。这说明了在政法舆情事件后期，需要选择能够持续稳固舆情的正面信息进行推送。
二、人工智能环境下政法网络舆情治理的困境
（一）技术边界与算法偏见带来的局限
大数据、数据新闻、可视化新闻等可以使舆情现状更加直观易懂。当前，我国的舆情治理已经建立了成形的大数据舆情监测体系，可是对于政法舆情治理现状仍然不容乐观。大数据应用与舆情应对的最重要环节是对舆情数据的分析，进而采取正确的应对思路。这是舆情治理的核心，但是人工智能对舆情大数据的抓取、分析只能基于数据理性，这种基于算法和大数据的技术形式，在研究方法上具有先天性的缺陷：在选取、分析数据时缺乏人性化的内容分析，海量数据产生的舆情动态并不像表面上看起来那么简单直观。当前的人工智能技术主要集中在简单重复、数量庞杂的数据采集阶段，在网络舆情的热点发现、跟踪分析过程中，机器自主研判可能出现新的偏差。 [7]
尽管人工智能可以在新闻采集、新闻写作、信息传播等流程中全面提升传播效率，但它不是万能的，对于涉及体育财经、科技等方面的信息，人工智能在信息采集中可以实现“自主操作”“一键生成”，但政法舆情应对涉及对案件的梳理、民意的调查、舆情的疏导，需要综合传播学、社会学、法学、心理学等多学科理论知识，才能达到更好的效果。
著名学者维克托·迈尔·舍恩伯格在其著作《大数据的时代》中认为，在监测中，巨量数据的增加会导致结果的不准确。此外，大数据中的缺失数据、断裂数据、非结构数据的大量存在，会导致数据之间相关关系的虚假性，让人们在分析时很难触碰到事件的真相。[8]比如微博上很多“水军”“僵尸粉”，这些账号在舆情发酵时起到一定的作用，但却不是真实的舆情反映。
因此，技术不是万能的，数据也不一定是绝对正确和客观的，仅仅依靠技术来治理舆情是片面与肤浅的。如何走出这种技术困境以及如何把技术与社会治理更好地融合起来，是今后人工智能发展需要解决的问题。
（二）“信息茧房”与群体极化导致公共领域的消解
以今日头条等为主的众多科技公司、社交媒体采用人工智能算法的推送模式。这种基于用户浏览记录、个人信息、爱好偏向的“私人订制”模式，虽然满足了用户个性化需求，增强了用户的黏性，但同时也存在很多负面效应。
首先，用户个体长期接收与自己兴趣爱好相投的信息，会增强其对自我的确认，进而加深自己在某方面的观念、看法。长此以往，同质类的信息聚合得越来越多，就容易形成桑坦斯所描述的“信息茧房”效应。如果用户在一开始持有的是偏激、片面的观念，则这种片面的看法会随着算法推荐的使用而加深，达到难以改变的程度，削弱主流新闻媒体的传播效果。其次，算法作为客观、中性的技术，其本身带来的传播效果并不是客观的。众多浏览器、聚合类新闻客户端、社交平台中，算法推荐把具有相似兴趣爱好和观点看法的人群聚合在一起，满足了用户丰富多彩的群体传播需求之余，在一定程度上也极易引发群体极化，导致负面的群体性事件发生。
政法舆情事件有其独特的公共性、社会性以及涉及利益广等性质。大多涉及社会的公平正义、政府机关的服务质量以及公民的切身利益，因此容易受到较大范围内的网民围观。而“信息茧房”效应所带来的个人观念固化和群体极化现象都对政法网络舆情的治理产生阻碍。尤其是青少年，他们对热点事件的判断不够客观理性，容易受到个别极端情绪的感染，从而跟风发表极端意见、宣泄情感。
我们不得不重新思考如何使用算法技术才能够既满足用户一定程度上的使用需求，又尽量避免“信息茧房”效应。
（三）隐私泄露与数据异化导致意识形态安全隐患
政法舆情关乎社会稳定、国家安全，一件相关舆情事件得不到妥善处理，便可能产生“蝴蝶效应”，引起社会动荡。所以，政法舆情稳定是保证国家意识形态安全的重要内容。习近平总书记在国家安全工作座谈会上强调，意识形态领域斗争是国家安全工作的重要组成部分，能否做好意识形态领域工作，事关党的前途命运，事关国家长治久安，事关民族凝聚力和向心力。在人工智能环境下，虽然实现了对舆情信息的即时监测，但同时也出现了信息泄露、数据异化、一些有损国家安全的价值观输入等危机，这些问题已经严重危害公民的隐私权甚至国家的意识形态安全。
人工智能在各个移动终端、社交网站、论坛等平台完成数据的获取，监测数据的流转，实现对网络上海量数据的实时监控，致使用户信息在互联网世界中暴露无遗，而用户享受到的私人订制的信息，也是以交换自己隐私为代价的。政法舆情案件涉及政法部门以及未公开的秘密数据，关键信息一旦被泄露，为案情处理带来阻碍的同时，也会使舆情的应对难度升级。
人工智能技术可以对海量数据进行抓取、整理，加上算法推荐和应用程序，最终可实现“机器人新闻”“算法新闻”等内容的产生。随着人工智能与信息分发过程的深度融合，政法类新闻信息也会加入智能分发的行列，但与普通社会新闻不同，政法事件关乎更大范围内的利益和安全，以技术理性为特征的算法推荐自然缺乏人工把关，当一些损害国家安全的危险信息被输出到网络上时，就会产生不良社会效益。“人工智能+媒体”将内容的分发交给机器人决定，面临着把关人缺失的问题，在内容的导向、隐私的泄露、内容的真伪性等方面存在着诸多“真空”。
机器人新闻还可以被利用来充当“网络水军”，营造虚假舆论，混淆视听。一些个人或机构团体受到利益的驱使，购买水军蓄意抹黑政府或国家，以发帖等方式来引导舆论走向负面，影响网络空间的稳定，这种人为制造的虚假舆情可能导致某个热点事件陷入难以应对的处境。“个性化圈层”与过度娱乐导致主流舆论场的弱化。
（四）个性化推荐与过度娱乐导致主流媒体引导力下降
传统媒体顺应时代发展的潮流，纷纷转型新媒体，互联网成为传统主流媒体扩大影响力的主要阵地。当前的政法舆情治理高度依赖于大数据分析技术，抓取的数据源主要来自浏览器、社交媒体、新闻客户端等网络平台，随着人工智能算法推送的普及，这些平台的用户享受着个性化推送带来的便利，在无形之中不利于主流舆论场的强化。
首先，传统媒体虽然在“议程设置”方面受到来自网络媒体和自媒体的竞争，但逐渐向新媒体转型的主流媒体所发布的信息仍然是大众所关注的焦点。而“人工智能+媒体”的传播模式通过用户个体的浏览记录、阅读喜好进行信息推送，则改变了议程设置的主体和路径，使得用户的兴趣和关注点日益细微、个性化，日益远离公共领域和公共话题。[9]公共领域逐渐被一个又一个小圈层所代替，当涉及公共利益的政法舆情事件突发，主流媒体无法及时掌握舆论引导的主动权，社交网络和移动终端可能会使负面舆情迅速发展到难以控制的局面，使舆情治理陷入恶性循环。
其次，B站（哔哩哔哩）、抖音、快手、微博视频等平台也通过人工智能进行算法推送，短视频平台更是凭借算法技术赚取了巨额流量，用户从一个视频划到另一个视频，不需要思索，后台会源源不断地输送同类娱乐内容，用户很容易就会陷入这种可以满足娱乐需求、充满感官刺激的表层娱乐中。久而久之，过度娱乐化会令人丧失理性和思考能力，就像尼尔波兹曼提出的“娱乐至死”，公众沉迷于娱乐，在某种程度上是一种公共领域的消退。
三、人工智能环境下政法网络舆情治理的路径
（一）推进技术理性和价值理性交融共生
对于技术边界带来的发展困境，目前最好的办法就是加强人工干预。政法网络舆情的应对，归根结底是一种信息传播行为和社会治理行为，它依靠媒介技术的发展并从中受益，但传播效果不能仅仅依赖媒介技术，还需要推进人工参与，创造精神价值。计算机科学家高德纳曾经评价人工智能：人工智能已经在几乎所有要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。[10]以人工智能为核心创造的机器人新闻、语音机器人、算法推荐等已经与新闻传播和舆情治理深度融合，将媒体工作人员从烦琐的信息采集与校对工作中解放出来，但舆情生态又与意识形态领域息息相关，需要“对症下药”。
在政法舆情事件中，机器人依托于计算机程序来写新闻消息，一般用于较大自然灾害或者金融证券等领域，对于一些刑事案件或者涉及公职人员违法犯罪的案件，需要深度报道或者专业性的评论来引导舆论。前期运用舆情监测平台，设置关键词，即可实现对全互联网的信息进行预测和监测，后台自行快速生成简报，也可定制专业报告，通过可视化数据大屏，可以追踪舆情热点、舆情走向，后期就需要专业的舆情分析师综合社会环境、传播技巧、传播效果、技术优势等来提供应对方案。大数据舆情监测系统具有较简单的操作流程，简单输入关键词便可以直观地看到舆情整体布局与走向。但是舆情分析需要更加具有专业化和深度的解析与操作，政法相关部门要努力推进技术理性和价值理性交融共生。单纯依靠技术，人类做“甩手掌柜”等方法是片面的。突发事件的新闻处置遵循“黄金2小时”定律，事件发生后，公众都希望尽早知道事件的真相，而人工智能可以做到消息的实时抓取、合成与传递。但对于事件的解释，则需要人工干预，第一时间调查真相，发布公告，把握舆论导向。比如在2019年四川凉山火灾事故中，3月30日突发之初并未引发轰动，真正引起公众注意是在3月31日报道了30位救火人员牺牲，随着牺牲人员身份核实、名单公布以及烈士追认等一系列跟进而形成“刷屏”，在4月2日火情得以控制后舆情终于平复。四川省委省政府、应急管理部和森林消防局第一时间组织力量展开搜救，应急管理部工作组迅速抵达现场指导开展搜救、善后及灭火等工作。同时，多次以新闻发布会的形式公开透明地将最新进展公之于众，对于牺牲英雄的烈士认定和遇难家属的关怀体现了人道主义精神。
从3月30日火灾突发至4月2日火情得以控制，所有舆情都呈上升态势，并在4月2日达至顶峰。政府方面对公众舆情采用“宜疏不宜堵”“技术+人工”的积极应对策略，将这次重大火灾事故的舆情引导到了正面的轨道上。
相比于技术理性带来的变革，价值理性更多的是一种以人为中心的理性，其目标是维护人的尊严、提升人的价值、满足人的长远需求、促进人的全面发展和完善，[11]这也是政法网络舆情治理的最终目标：以人为本，促进社会的发展和稳定。这种基于技术理性和价值理性的引导模式，既能够把人工智能的优势发挥到最大化，又能够实现人性化管理，避免一些技术弊端，促进人工智能在舆情治理中良性发展。
（二）推动隐私保护、信息安全的法律法规完善
在人工智能时代，完善互联网舆情治理，完善相应的法律法规是十分必要且迫切的。[12]国家作为宏观调控的主体，要高度重视人工智能产业及其发展，要尽快完善与之相匹配的司法规则，使案件争议有法可依；提升平台的监测技术，将危害国家社会的言论扼杀在摇篮。趋利避害，使之成为社会治理、维护网络空间稳定、保护国家安全的重要手段。
我国从2017年6月1日起开始施行《中华人民共和国网络安全法》，其中有关于保护公民合法权益的规定：网络运营者应当对其收集的用户信息严格保密；网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意等保护个人信息的内容。
（三）推动多元化算法的实施和平台监测技术的提升
技术中性论认为，技术并不具有明显的利弊之分，技术带来的影响取决于使用技术的人。算法推荐是由人所设定的程序，避免技术的自由发展带来的危害，人应当去适时控制、改变技术，针对个性化推荐带来的弊端，政府应当出台硬性的政策规定，比如建立多维算法推荐指标，降低热度指标在算法中的权重，此外，由于个性化推荐产生的“信息茧房”效应很容易导致人们视野窄化，相关部门可以提出“反个性化传播”的算法规则，即要求算法根据网民对某一话题的态度，划分类型，在个性化推荐的过程中，除了推荐和用户观点一致的信息外，还要推荐和用户观点相反的信息，让人们更加全面地看待问题，[13]这样经过多元化的算法推荐，可以适当减少“信息茧房”效应和群体极化、过度娱乐等负面影响，减少政法网络舆情治理的难度。
除此之外，社交媒体是网民发表言论的主要平台，也是舆情爆发的主要来源之一。网络舆情可以在短时间内传递、发酵，因此，及时有效的监测系统对于舆情的治理来说非常重要。建立社交媒体的大数据舆情监测平台十分有必要。
比如新浪微博建立的“新浪舆情通”，实现全网信息监测，独家拥有新浪微博全部政务舆情数据；微博信息实时获取；网站、论坛等信息源最快2分钟轮询1次；预警信息最快1分钟下达；精准设置词距和地域；定向监测指定行业、指定信息源；自定义信息监测时间范围；全面、快速、准确、稳定实现7×24小时全天候舆情监测服务。完善平台的监测技术，对于涉及领土主权、危害国家安全、危及社会秩序的言论，可以做到及时清除，最大限度地减少网络水军、僵尸号等营造的虚假舆论带来的危害。
（四）推动政务新媒体和主流媒体的智能化引导
网络舆情可细分为正面舆情与负面舆情，政法舆情治理的目标就是引导正面舆情、疏导负面舆情。舆情治理的也要把好“源头”关，传统的政务部门通过官网发布信息的模式已经朝着新媒体方向转换，作为政务信息的传播主体，为了适应人工智能环境下的传播生态，政务部门务必要重视传播手段的革新。同时，为了持续守住舆论高地，主流媒体要慢慢找回“议程设置”的主体地位，增加话语权。
政府部门的基于人工智能打造的数据舆情监测中心不应该是一个独立割裂的部门，它应该成为政府治理舆情、发布信息的决策依据，要充分利用数据资源进行全网搜索，追踪舆情发展的方向，运用图表等可视化数据技术，全面呈现事件的来龙去脉，及时制订相应的回应方案。这就要求相关部门的工作人员具备数据思维，掌握智能化的舆情监测技术以及对应的舆情回应知识，统筹协调各部门之间的关系，将舆情治理与人工智能技术融合。
同时，政法舆情治理不单单是政务部门的工作，我国的新闻媒体是政府和人民的耳目喉舌，也是网络舆论的主要引导者，在重大舆情发酵之前，应该负责报道最新消息，利用智慧系统来追踪最新的舆情走向，及时将舆情引导至有利于事件解决的方向，避免公众因不确定性而产生负面的舆情风波，减少政府的舆情治理难度。机器人新闻、数据新闻、可视化新闻、AR/VR等人工智能技术的运用不仅可以辅助主流媒体传递出实时的信息，还可以创新新闻产品的形态，使新闻内容更加生动形象和易懂，改进新闻受众的体验感。2019年3月21日14时48分许，位于江苏盐城市响水县的江苏天嘉宜化工有限公司发生爆炸事故，以《新京报》等为代表的主流媒体第一时间奔赴现场，通过实时的大数据舆情监测，了解舆论的诉求，及时发回无人机航拍的盐城化工厂爆炸事件核心地带的视频，以及快速更新当地救援状况，满足了公众对爆炸事件核心区域信息的需求。截至3月24日，《人民日报》官方微博先后发布20条微博、8则微信推文，实时报道受灾情况和遇难人员情况，第一时间将准确的信息传递给公众。
同时，主流媒体拥有专业化的传播队伍，确保了信息的权威性和可靠性，是推动政法舆情治理的助手，可以运用算法推荐将优质的正面宣传作品和报道进行优化推荐，在频道设置、内容推送方面强化“优先权”，借助多种人工智能手段，实现更大范围、更强的宣传效果，从而达到良好的舆情治理效果。[14]
结语
加拿大学者麦克卢汉认为，对于社会来说，真正有意义、有价值的“讯息”不是各个时代的媒体所传播的内容，而是这个时代所使用的传播工具的性质、它所开创的可能性以及带来的社会变革。不可否认，人工智能技术为政法舆情的治理带来了很多机遇与方向，但技术是把双刃剑，在人工智能环境下，政法舆情治理的困境与机遇并存。如何趋利避害，享受技术发展带来的便利的同时规避风险，关键在于我们能不能走出技术带来的困境从而完成新一轮的技术突破。
从打破技术局限、完善法规、合理分配技术与人工干预等方面能够一定程度上消除风险，使人工智能成为舆情治理的得力助手，只有这样我们才能够真正享受到技术带来的进步，才能促进社会更加稳定发展。
参考文献
[1］詹海宝. 大数据时代的网络政法舆情管理［N］. 人民法院报，2018-09-30（002）.
[2］杨启帆.关于政务新媒体发展现状分析及对策探讨［J］.传播力研究，2019，3（24）：99.
[3］徐金贵.政法网络舆情实证分析与对策［J］.上海政法学院学报（法治论丛），2013，28（01）：1-8.
[4］ 马亮.智慧城市如何治理创新？——面向城市“痛点”的系统设计［J］.电子政务，2017（06）：38-46.
[5］人民网.习近平在网络安全和信息化工作座谈会上的讲话［EB/OL］.（2016-04-25）. http://media.people.com.cn/n1/2016/0426/c40606-28303634.html.
[6］金毅，许鸿艳.大数据时代政府网络舆情治理的制度体系建设［J］.中共天津市委党校学报，2018，20（01）：78-83.
[7］颜家兵.AI技术赋能新闻传媒业的反思［J］.新闻研究导刊，2018，9（19）：141-142+200.
[8］崔冰，郑昕遥.国内数据新闻的呈现与表达——以网易数读为例［J］.新媒体研究，2019，5（14）：10-12.
[9］曾润喜，陈创.基于非传统安全视角的网络舆情演化机理与智慧治理方略［J］.现代情报，2018，38（11）：9-13.
[10］蔡立辉，杨欣翥.大数据在社会舆情监测与决策制定中的应用研究［J］.行政论坛，2015，22（02）：1-10.
[11］董向慧，吴阿娟，陈杰.“人工智能+媒体”蕴含的风险及对策［J］.新闻战线，2018（13）：117-118.
[12］许向东.关于人工智能时代新闻伦理与法规的思考［J］.人民论坛·学术前沿，2018（24）：60-66.
[13］李枫，刘福媚.网络舆情视阈下的塔西佗陷阱及其引导策略［J］.出版广角，2018（23）：72-74.
[14］李丹珉，谢耘耕，李静.人工智能时代新技术对舆论生态的影响及治理研究［J］.新媒体与社会，2018（03）：37-49.
[15］蔡立辉，杨欣翥.大数据在社会舆情监测与决策制定中的应用研究［J］.行政论坛，2015，22（02）：1-10.
[16］张志安.人工智能对新闻舆论及意识形态工作的影响［J］.人民论坛·学术前沿，2018（08）：96-101.
[1]詹海宝. 大数据时代的网络政法舆情管理［N］. 人民法院报，2018-09-30（002）.
[2]杨启帆. 关于政务新媒体发展现状分析及对策探讨［J］. 传播力研究，2019，3（24）：99.
[3]徐金贵. 政法网络舆情实证分析与对策［J］. 上海政法学院学报（法治论丛），2013，28（01）：1-8.
[4]习近平. 在网络安全和信息化工作座谈会上的讲话［EB/OL］.（2016-04-25）.\http://www.qstheory.cn/yaowen/2016-04/25/c_1118731738.htm.
[5]金毅，许鸿艳. 大数据时代政府网络舆情治理的制度体系建设［J］. 中共天津市委党校学报，2018，20（01）：78-83.
[6]颜家兵. AI 技术赋能新闻传媒业的反思［J］. 新闻研究导刊，2018，9（19）：141-142+200.
[7]曾润喜，陈创. 基于非传统安全视角的网络舆情演化机理与智慧治理方略［J］. 现代情报，2018，38（11）：9-13.
[8]蔡立辉，杨欣翥. 大数据在社会舆情监测与决策制定中的应用研究［J］. 行政论坛，2015，22（02）：1-10.
[9]董向慧，吴阿娟，陈杰.“人工智能+ 媒体”蕴含的风险及对策［J］. 新闻战线，2018（13）：117-118.
[10]许向东. 关于人工智能时代新闻伦理与法规的思考［J］. 人民论坛·学术前沿，2018（24）：60-66.
[11]许向东. 关于人工智能时代新闻伦理与法规的思考［J］. 人民论坛·学术前沿，2018（24）：60-66.
[12]李枫，刘福媚. 网络舆情视阈下的塔西佗陷阱及其引导策略［J］. 出版广角，2018（23）：72-74.
[13]李丹珉，谢耘耕，李静. 人工智能时代新技术对舆论生态的影响及治理研究［J］. 新媒体与社会，2018（03）：37-49.
[14]张志安. 人工智能对新闻舆论及意识形态工作的影响［J］. 人民论坛·学术前沿，2018（08）：96-101.