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另外还有客户管理系统、通话统计、通话录音、客户画像、业绩保存等。

舆情信息的输入与输出常常处于未知的状态，为解决这一问题，需要创造一种新的信息处理模式。本文立足人工智能在网络舆情服务工作中的运用进行研究，以期进一步解放生产力，集中更多人力于关键环节，提高网络舆情的监测与分析效能，并提升质量。

关键词：人工智能；网络舆情；监测与分析

一、引言

在人工智能技术应用的大背景下，算法深度介入网络舆情工作，网络舆情信息的监测与分析、网络舆情危机防范与治理等各个环节都发生了变化。在上游，以科技创新为基础的人工智能技术对网络舆情监测与分析的影响明显，算法技术不仅能做到对海量网络信息的自动抓取、分类聚类、主题监测、专题聚焦，还能整合网络信息采集与信息智能处理等技术；在下游，人工智能技术给网络预期危机的治理也带来了直接影响，“黑箱化”的信息传播过程将大量可供引导的信息传播渠道隐藏起来，人工智能以多种形式影响着大数据、图像识别与机器学习等领域，解密“黑箱化”的信息。

二、人工智能技术介入网络舆情信息工作的影响

人工智能，也称机器智能，区别于自然智能，是信息技术革命的产物之一。20世纪下半叶，信息从物质领域转向技术领域，并逐渐成为一种经济资源。过去40年的技术革命以信息和知识的中心性为特征，并将这种知识和信息应用于知识生产、信息处理和通信设备的改良，信息技术与信息传播工具被置于创新和创新使用之间的累积反馈循环中。媒介扩容和技术迭代发展势不可挡，信息的健康传播或将成为当代社会稀缺的重要资源之一［1］。舆情信息作为一组中立的事实、数据或观察结果，一旦对舆情信息的界定或区分趋于模糊，就会出现新的问题。截至2019年底，我国一半以上的省份提出了人工智能战略发展规划，人工智能在信息传播过程中的“黑箱化”问题尤为典型。认知革命让心理学的研究焦点从外部强化转移至“大脑内部”，借助计算机技术的发展强化了对因果过程的探索能力。信息加工被认为是认知过程的一种描述，包括一种机制拿什么信息作为输入，以怎样的程序进行转换解读，程序的运作基于什么结构，以及最后表征或行为的类型。人的认知机制仿佛一架以程序驱动来加工各类输入信息的大型计算机，是一个领域一般性的信息处理器，这种认知模式转嫁在计算机上会以特定的程序设计来实现，例如，指导下棋的计算机程序包含了数以万计的“如果……那么……”指令。研究者把认知机制的优先权放在寻找高度普遍的心理活动规律上，他们将注意力放在认知过程上。虽然文化和语言的多样性以及思想的内容对认知活动的思维方式有决定性的影响，但这仅仅是人类心理研究的一个领域，对某种信息或某一类信息的传播把控意义有限，特别是在网络舆情信息这样的“黑箱”之内，舆情危机的防范、治理与应对显得更为迫切。