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在实际工作中，尽管舆情分析师已独立于采编工作存在，但就实际而言，舆情分析的过程仍然与记者、编辑的工作紧密相关。因此，研究新闻工作者在这场技术革命中的角色对于我们理解人工智能技术带来的“黑箱化”问题至关重要。记者的角色界定与其处理社会关系的方式有助于他们赋予其工作以意义，并使之能够证明和强调其工作对自己和他人的重要性。早期的大众传播研究者从经验上探索新闻工作者的角色，借助访谈了解他们的职业心态，并判断其在技术革命、社会活动或文化冲击中的心理活动，这一模式同样可以放在网络舆情工作者的研究上。特别是在当前人工智能技术影响加深，算法深度介入新闻生产的情况下，许多信息的传播过程被推入“黑箱”，来自一线工作的判断与发现显得更有价值。围绕网络舆情工作与人工智能技术的争论主要集中在对信息传播工作的“能见度”上，出于对信息的输入、输出知晓情况的担忧，人们对“黑箱”的估计存在很大差异。在算法深度介入新闻生产环节的背景下，舆情信息的输入与输出常常处于未知的状态，整个信息传播的过程被推入更深的“黑箱”。为解决这一问题，需要创造一种新的信息处理模式，即与网络舆情相关的决策信息。网络舆情中表露的网民态度和价值观都隐藏在前端接口后面，网络社会逻辑的新关注变得更加抽象化而非具体化。包括人工智能在内的新通信技术的发展和创新只能被认为是信息化生产的一部分，并不一定带来网络舆情工作的升级、优化与便利。正如科学新闻编辑蒂姆·阿彭策勒所言，推动科学研究进程既是人工智能给社会带来的巨大转变，也展示出人工智能作为未来科学技术研究热点的本质和对社会各行业的促进作用［2］。

网络舆情监测与分析的主要目的

过去，主流舆论场与以网络社交媒体为代表的民间舆论场既存在交集也存在隔阂；当前，两个舆论场共识度提升，网络舆情分析对数据应用技术的依赖性增强，人工智能技术的创新成果亟待应用于实际。在网络舆情工作的各个环节，人工智能技术的有效应用对网络舆情监测与分析效率的提升、网络舆情危机的防范与治理都将起到重要作用。