“十四五”規劃和2035年遠景目標明確了我國新時期的社會發展目標，提出“構建基層社會治理新格局”，要求“完善共建共治共享的社會治理制度”，“加強和創新社會治理”。與此同時，智能手機等現代通信工具的普及，以及微博、微信等新媒體的快速發展，在為民眾參與社會治理提供便利的同時，也為社會治理帶來了新的思路和方式。

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新媒體大數據能直觀反映社情民意

社會治理是一項極為復雜的“超級工程”。近年來，云計算、大數據等新型技術快速普及，為社會治理的智能化提供了有力支撐，提高了從問題發現到應急響應的速度，提升了社會治理的效率。然而，隨著大數據在社會治理中的推廣應用，一些問題也隨之而來。譬如，以智能設備為基礎產生的各類客觀數據可以用來對城市居民客觀行為進行分析，以便實現資源的合理分配。然而，居民對基層社會治理效果的“獲得感”卻無法感知。從而，使得社會治理無法形成“感知—預測—應對—效果評估”系統的閉環管理。當前，通過大數據技術和手段可以實現及時監督管理公共設施的建設、配置、維護等行為。然而，老百姓在基層社會治理中的“幸福感”“獲得感”等“隱性知識”或“意會型知識”卻很難獲取。當前，基層社會治理的相關信息更多依賴基層社區、政府服務熱線等渠道進行收集和整理，存在無法實現社會成員全覆蓋、信息傳遞不及時、表達不規范不準確等問題，導致很難在第一時間感知基層社區中不同民眾的訴求，為社會治理留下了潛在的矛盾和風險。

新媒體大數據通過對公開的社交媒體、政務微博、公眾號、論壇、貼吧、短視頻等全媒體數據進行匯總和整理，能夠幫助各級政府部門傾聽民情、民意，實現基層社會治理問題的實時感知，快速應對，并且能夠對應對效果進行即時評估的精細化管理。然而，新媒體大數據在基層社會治理中的作用仍然有限，主要表現在以下幾個方面。一是多數情況下，僅僅關注已經引發一定輿論關注度的重大事件的發生發展，忽略了民眾日常生活中的矛盾和訴求。二是對于突發事件往往依賴于關鍵詞方案進行監測，存在易遺漏信息、發現突發事件不及時等問題。三是新媒體大數據沒有與社會治理信息系統進行整合，未能服務不同政府部門，建立“感知—預測—應對—效果評估”系統的閉環管理。

新媒體大數據需要在基層社會治理中扮演更重要的角色，以能夠反映民情、民意的新媒體大數據為基礎，融合人工智能技術和區域治理評價指標體系，設計突發事件感知系統、風險感知防范系統、重大事件傳播追蹤系統等子系統，對突發事件進行事前預警、事發感知和事中追蹤，通過政府內部數據與新媒體大數據的良好融合，為數字治理的更多場景賦能。具體應用包含以下幾個方面。

首先是事前預警。能否通過全媒體的信息態勢感知，在民眾遇到問題的初期就感知到民眾的關切，使其在演變成危機事件之前就把問題提前解決，是社會治理中的一個重要問題。事實上，各級政府機構可以通過全媒體數據提前感知民眾集中關注的問題，發現潛在的社會治理風險，進而進行及時干預，提前化解和消除諸多的潛在社會矛盾。

基層社會治理的第一步是將民眾訴求信息發掘出來，通過大數據分析與挖掘技術進行信息自動聚合，識別突發事件涉事相關主體，并且對事件的演化動態進行預測和推演。在這一環節，一些能夠解決的問題直接流轉到相關政府部門進行處置。第二步是從發現的所有細小問題里去尋找事件的規律。通過分析區域的分布、問題所在領域的分布、部門分布、熱度分布等，從中找到矛盾最集中的點、民眾反映最強烈的問題。第三步是將互聯網上民眾的情緒分布與這些事件進行疊加，疊加之后的整個計算結果用來分析潛在風險存在的情況。

其次是事態感知。目前，由于移動互聯網的高度普及，大多數突發事件的事發現場，只要有網民在，就會被第一時間拍照或錄視頻傳到互聯網上。這一類信息在突發事件感知中可以作為政府內部報警、投訴熱線等信息來源的一個良好補充。基于此，需要研發突發事件感知，與之前通過關鍵詞監測在龐大的信息流中用人工挑選的方式不同，該系統基于人工智能技術，能夠自動、主動地發現事件，以微博、論壇、貼吧等媒體平臺的實時信息為依托，基于各種類型的突發事件數據模型，并結合時間信息和地理定位信息進行時空運算，從而在第一時間精準捕捉到某區域內突發事件。該系統能夠快速發現不同城市地區具有潛在風險的問題，并且通過熱度觀察迅速判斷問題所處階段并做出預警，目前已支持對消防、民生、教育、醫療、災害、交通、市政等方面突發事件的感知。

最后是事中追蹤。事前預警、事發感知能夠幫助政府部門在基層社會治理突發事件發生之前，更好地發現問題、解決問題，并在突發事件發生時進行應急處置。在突發事件發生后，解決問題時關鍵的一點是“解決人的問題”，如事發現場的現狀、求助、公眾對突發事件認知等問題都是不可忽視的。所以，突發事件跟蹤分析系統可以幫助相關部門更加細致精準地施策。

發揮新媒體大數據的積極作用

新媒體大數據在基層社會治理中的嘗試，或可幫助政府部門在提升社會治理能力上解決三個方面的問題。

一是解決新媒體大數據的應用瓶頸。新媒體大數據在直觀反映社情民意方面正在發揮越來越重要的作用。但卻囿于數據獲取、提煉分析難度大等原因，而未得以真正發揮，目前僅在輿情領域得以廣泛應用。新媒體數據和投訴數據大多為非結構化數據，而且數量龐大、信息冗雜，比結構化的政府內部數據應用難度大。這就需要運用自然語義分析能力、復雜計算能力和海量新媒體數據實時分析能力來解決這一難題。

二是打破“信息孤島”現狀。新媒體大數據的特點是來自公開的互聯網平臺，問題的反饋不受部門、地域、時間、通道的限制，時效性強，且不需要人工層層篩選，及時性、真實性更強，任何有技術條件的部門均可采用。同時，在實際應用中，應不斷與智慧城市管理部門協同探索新媒體大數據的更多、更深入的應用場景，將新媒體大數據與政府內部數據相結合，以數據互補、數據比對、融合呈現的方式，形成較完善的突發事件發現和處置流程。通過這種內外部數據相結合的方式，解決信息及時性、真實性、全面性問題。

三是解決對輿論態勢及時、全面感知的問題。越來越多的實際案例提醒我們，對輿論狀況僅僅做事后的監測追蹤是遠遠不夠的，時時把握瞬息萬變的輿論場態勢，了解民眾情緒分布及其原因，從非常態小事件中感知潛在風險是社會治理深入發展過程中需解決的問題。