輿情監(jiān)測平臺是如何監(jiān)測短視頻內(nèi)容的？目前，我國的短視頻 APP種類至少已達(dá) 50多種，這些APP的視頻內(nèi)容的審核成為短視頻運(yùn)營平臺以及政府相關(guān)部門肩上的重任。每條視頻發(fā)布的內(nèi)容是否合法，是否符合道德規(guī)范，發(fā)布的廣告信息是否涉及造假和夸大等等。

　　特別是有些不合規(guī)的內(nèi)容可能引發(fā)負(fù)面的社會反響，比如去年6月，抖音平臺因為發(fā)布涉及損害英雄烈士的名譽(yù)、榮譽(yù)的內(nèi)容而被有關(guān)部門約談。這種事情是平臺方最不愿意發(fā)生的。

　　為了避免一些視頻內(nèi)容由于斷章取義、夸大事實等原因而造成相關(guān)職能部門或企業(yè)的聲譽(yù)、公信力受損，專門負(fù)責(zé)監(jiān)測各大平臺短視頻內(nèi)容的輿情監(jiān)測平臺就應(yīng)運(yùn)而生了。

　　輿情監(jiān)測平臺是如何監(jiān)測短視頻內(nèi)容的？早在 2011 年，輿情監(jiān)測平臺就已經(jīng)開始為網(wǎng)信部門、一些黨政宣傳部門以及一些企業(yè)提供服務(wù)了。截至 2018 年 11 月，市場上從事輿情監(jiān)測的平臺多達(dá)20 多家。這些平臺的工作主要是對互聯(lián)網(wǎng)海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，實現(xiàn)用戶的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測和新聞專題追蹤等信息需求，并形成簡報、報告、圖表等分析結(jié)果。目前我國比較知名的輿情監(jiān)測平臺有人民網(wǎng)輿情監(jiān)測室、中國人民大學(xué)輿論研究所、南京大學(xué)網(wǎng)絡(luò)傳播研究中心、復(fù)旦大學(xué)傳媒與輿情實驗室等。

　　那么輿情監(jiān)測平臺是如何對短視頻內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)測的，流程如何呢?今天，克勞銳將結(jié)合幾天前《情報理論與實踐》上發(fā)表的武漢大學(xué)科研人員研究寫作的文章《短視頻社交媒介輿情監(jiān)測與危機(jī)防范機(jī)制研究》，對這個問題予以解讀。

　　首先，對于不同類型的視頻內(nèi)容，輿情監(jiān)測平臺的監(jiān)測力度是不一樣的。從各短視頻平臺發(fā)布的視頻內(nèi)容的類型來看，可以分為四類。

　　一類是音樂、舞蹈、搞笑、時尚等用戶自我表達(dá)類的內(nèi)容。這些內(nèi)容的制作者渴望通過短視頻的發(fā)布獲得粉絲數(shù)量的增長，他們發(fā)布的內(nèi)容一般不帶有鮮明的個人觀點和傾向，也不太容易涉及某些社會事件，因此不易誘導(dǎo)輿情事件的產(chǎn)生。

　　二是生活記錄類，包括我們常說的Vlog。Vlog以一些用戶出游的隨手拍、生活中發(fā)生的故事、事件的記錄為主要內(nèi)容，與社會熱點、街頭采訪等相關(guān)。這些視頻記錄者習(xí)慣于客觀地去記錄身邊發(fā)生的事情。他們的關(guān)注度是人潮聚集的地方和俗稱“網(wǎng)紅打卡”的地方。這類內(nèi)容中出現(xiàn)誘發(fā)輿情事件的視頻的概率相對要高一些，比如“重慶萬州公交車墜江事件”“8·27 昆山持刀砍人事件”等。輿情監(jiān)測平臺方對這類內(nèi)容的監(jiān)測要更為重視。

　　三是知識傳播類內(nèi)容。這類內(nèi)容是將某位勵志大咖、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、手藝人的講授內(nèi)容截取為短視頻，或直接錄制一段較短的講解內(nèi)容。這類視頻一般都是由組織或團(tuán)隊策劃完成，具有廣告植入和軟傳播的特點，涉及專業(yè)知識、技能指導(dǎo)較多，內(nèi)容誘發(fā)輿情事件概率較小。

　　四是廣告產(chǎn)品推介。這類內(nèi)容主要是為品牌宣傳，商家的目的是盈利，一般不會發(fā)布涉及社會事件的內(nèi)容，所以也不是輿情監(jiān)測平臺方監(jiān)測的重點。

　　綜上來看，以上說的第二類內(nèi)容是監(jiān)測平臺最為警惕的。

　　我們再從內(nèi)容發(fā)布的用戶分類來看看，短視頻的內(nèi)容生產(chǎn)者大致分為以下三類。

　　第一類是數(shù)量最多的普通用戶。他們主要以個人名義在平臺上注冊賬號，發(fā)布的信息內(nèi)容也主要以個人生活方式、生存狀態(tài)、社交活動、所見所聞、對一些社會熱點事件的看法為主要內(nèi)容。這些普通用戶比較容易發(fā)布一些誘發(fā)輿情的視頻內(nèi)容，他們是監(jiān)測平臺需要重點監(jiān)測的。

　　輿情監(jiān)測平臺是如何監(jiān)測短視頻內(nèi)容的？第二類是組織機(jī)構(gòu)，包括媒體機(jī)構(gòu)、機(jī)關(guān)單位、社會群團(tuán)、社會組織、工作室團(tuán)隊、網(wǎng)絡(luò)媒體機(jī)構(gòu)等。這些組織機(jī)構(gòu)發(fā)布的大多是體現(xiàn)本機(jī)構(gòu)觀點、代表本組織發(fā)聲的內(nèi)容。這些內(nèi)容基本都經(jīng)過組織內(nèi)部審核發(fā)布，不太可能產(chǎn)生誘發(fā)輿情的內(nèi)容。一般不作為重點監(jiān)測目標(biāo)。

　　第五類是企業(yè)。企業(yè)的主要目的是在承擔(dān)社會責(zé)任的基礎(chǔ)上盈利，入駐短視頻社交媒介的企業(yè)主要目的是以自我宣傳和產(chǎn)品推介為主，目的比較單一，不易產(chǎn)生誘發(fā)輿情事件的內(nèi)容。

　　說完輿情監(jiān)測的內(nèi)容、對象的分類，我們再說說監(jiān)測技術(shù)。

　　最近大家對人工智能討論的比較多，那么輿情監(jiān)測平臺的監(jiān)測系統(tǒng)是不是已經(jīng)實現(xiàn)智能監(jiān)測了呢?

　　由于人工智能技術(shù)在監(jiān)測系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用，現(xiàn)在針對微信公眾號和微博等圖文平臺上的文字內(nèi)容，已基本實現(xiàn)智能監(jiān)控了。但是目前市面上的輿情監(jiān)測平臺尚無一家可以實現(xiàn)對視頻和音頻信息的完整抓取，尚無法對音、視頻信息進(jìn)行批量獲取，無法對這類數(shù)據(jù)進(jìn)行解構(gòu)分析。

　　這主要一方面是由于視頻文件的數(shù)據(jù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于圖文文件。比如智能手機(jī)以 1920*1080 的畫面分辨率拍攝的視頻文件大小達(dá) 2.2MB/S。以每天某一短視頻社交平臺發(fā)布 2000 萬條視頻計，每條視頻時長為 15 秒，的短視頻數(shù)據(jù)存儲量就超過 620TB。海量的數(shù)據(jù)讓智能監(jiān)測系統(tǒng)難以應(yīng)對。

　　另外，目前的監(jiān)測系統(tǒng)的智能程度還達(dá)不到對視頻、音頻內(nèi)容的精準(zhǔn)識別。

　　輿情監(jiān)測平臺是如何監(jiān)測短視頻內(nèi)容的？目前的輿情監(jiān)測平臺一般采取先智能監(jiān)測，再人工審核的方法。其中的智能監(jiān)測技術(shù)主要是以下三類。

　　分布式輿情分析檢測技術(shù)。這是利用 Web 數(shù)據(jù)采集的方法，由多個可以并發(fā)獲取Web數(shù)據(jù)的采集點協(xié)同工作，構(gòu)成Web信息采集系統(tǒng)，實現(xiàn)對輿情信息的采集，再通過標(biāo)簽定制功能，對已知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而實現(xiàn)輿情分析處理。這種技術(shù)針對短視頻內(nèi)容的監(jiān)測有很大局限性。由于使用 Web 數(shù)據(jù)采集方法僅能針對那些標(biāo)注了文字的視頻標(biāo)題的內(nèi)容進(jìn)行信息統(tǒng)計和分析，所以對于視頻本身的挖掘功能是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

　　視頻同源檢測技術(shù)。它的核心思想是使用數(shù)學(xué)建模的方式先對視頻進(jìn)行表述，形成視頻特征，進(jìn)而通過特征的比較來實現(xiàn)同源視頻的匹配。這種方法還有一些技術(shù)難題，更大的挑戰(zhàn)在于找到視頻的特征，全面地表述視頻信息。對這些信息的表述主要體現(xiàn)在對視頻幀的檢測方法和對視頻片段的檢測方法。鏡頭的分割和關(guān)鍵幀的提取是該技術(shù)的難點問題。

　　基于標(biāo)簽的視頻檢測技術(shù)。標(biāo)簽的視頻檢測技術(shù)主要是依據(jù)可能出現(xiàn)的視頻信息，設(shè)置標(biāo)簽，對照視頻內(nèi)容進(jìn)行分類，將視頻與標(biāo)簽做對應(yīng)關(guān)系的技術(shù)處理方法。檢測的過程中可以根據(jù)視頻標(biāo)題、視頻描述信息、視頻內(nèi)容三個不同的特征進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注，再通過標(biāo)注的內(nèi)容向輿情分析專家提供索引信息。但是現(xiàn)在很多短視頻都省去了文字描述和標(biāo)題的內(nèi)容，對于這些短視頻，這種技術(shù)顯然無法起到監(jiān)測的作用。

　　專家認(rèn)為，未來輿情監(jiān)測平臺可能更多的會采取一種新的檢測手段，即“涉視頻周邊信息法”。

　　所謂“涉視頻周邊信息”，是指短視頻在社交平臺發(fā)布后，由該視頻產(chǎn)生的標(biāo)題、描述、組類(#分類)、期望關(guān)注(@點名)、文本評論、點贊數(shù)量、轉(zhuǎn)發(fā)量、下載量等“后視頻效應(yīng)”的信息。

　　這些信息往往針對視頻內(nèi)容本身從一些側(cè)面反映該視頻是否值得關(guān)注，或作為可能的誘發(fā)輿情源被獲取，且“涉視頻周邊信息”多以數(shù)字、文字等OCR平面易識別形式出現(xiàn)，在輿情監(jiān)測過程中，這些數(shù)據(jù)和信息的獲取已有技術(shù)可以解決。

　　這種監(jiān)測方案相對于基于標(biāo)簽的視頻檢測技術(shù)來看，更側(cè)重于對短視頻的評論、點贊等互動內(nèi)容的監(jiān)測，將來可能憑借便捷、高效、低成本的特點而成為未來短視頻社交媒介輿情監(jiān)測的模式。

　　據(jù)不完全統(tǒng)計，截至 2018 年 10 月 31 日，國內(nèi)各大招聘網(wǎng)站發(fā)布的與內(nèi)容審核員相關(guān)的崗位需求超過 2000 個，專業(yè)涉及新聞傳媒、金融經(jīng)濟(jì)、法律等。但這一數(shù)字和美國的短視頻平臺的內(nèi)容審核員崗位數(shù)量相比還有不小的差距。

　　輿情監(jiān)測平臺是如何監(jiān)測短視頻內(nèi)容的？可見，目前僅依靠我國短視頻平臺自身內(nèi)部的審核還是有一定局限性的。未來，要保障短視頻內(nèi)容產(chǎn)業(yè)積極、正向的發(fā)展，輿情監(jiān)測平臺的作用依然不可忽視。