尊敬的各位领导、各位来宾，朋友们：
大家早上好！
很高兴又在南京与大家见面了。作为主办方之一，我对大家的到来表示热烈欢迎！
去年，这个峰会先后举办了两次，一次年头，一次年尾。在年尾的那次致辞中，我说：“第一届我们碰上大雪，第二届我们碰上大雾，按照这个逻辑，可能第三届我们会碰上大雨或者大风。但是，不管风霜雨雪，探索大数据对社会治理的应用，应该是一往无前的，我们这个论坛也应该是一直办下去的，并且应该一届比一届办得更好。”今天，第三届峰会在这里如期举办了，但是南京既没有大雨，也没有大风，是一个风和日丽的朗朗大晴天！
我们可以说，基于经验的预测是多么不靠谱。当然，我们也可以说，大雪大雾之后，我们终于迎来了艳阳天。今天，在北京，中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议正在召开，这次会议的主要议题是，研究坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题。可以预计，四中全会之后，各级党委和政府将会更加重视大数据应用于社会治理的研究。因为，在互联网时代，不重视大数据的研究和应用，就根本谈不上国家治理体系和治理能力的现代化。这对我们这些从事互联网大数据与社会治理研究的同仁们来说，无疑是一个重大的利好消息。我们事业的艳阳天终于来到了。
但是，有为才能有位。党和政府对你重视是一回事，你有没有能力承受这种重视是另一回事。为此，我们要强化舆情监测与预警研究，协助党和政府加快推进国家治理体系和治理能力现代化。根据我们近年来在这一领域的研究体会，我有三点建议如下：
第一，要尽快建立起各层级的舆情大数据采集系统
网络舆情监测所采用的系统，一般同时包含信息自动采集功能和舆情分析功能。能够快速、及时和低成本地获取海量信息。随着互联网技术和人工智能的不断升级，以及专业舆情分析方法的改善，其应用越来越广泛。但网络舆情监测的局限性与生俱来，各种技术和方法的改进都难以突破这一瓶颈。
其主要问题包括：（1）代表性偏差。尽管互联网普及率在不断提高，当前非互联网人口依然占接近半数；即使是网民，也大都属于“沉默的大多数”。（2）信息源头的污染。网络的虚拟性使得网络言论呈现情绪化和极端化现象，客观理性的表达所占比率较低。而大量网络“水军”的存在又进一步放大了网络舆情的噪音。（3）文本分析存在的障碍。汉语属于对语境依赖程度较高的一种语言。绝大部分真实信息藏匿于语境之中，或高度依附于语境，很少清晰呈现于文字表面。比如，说话拐弯抹角、含糊不清、空话、套话、官话泛滥、正话反说等。这就使得基于关键词正负面评价的分析常常失效。（4）难以把握深层社会心理。由于存在信息孤岛现象，各种网络监测和调查主要是基于人口特征的分析，对诸如社会态度、社会情感等社会心理很难通过网络监测的信息去衡量和把握。
传统的面对面的舆论调查是在不断汲取统计学、心理学、社会学、人口学等多学科研究成果的基础上逐渐发展起来的。目前已形成了从整体设计、抽样方法、样本框建立、问卷设计、样本获取、实地调查、质量控制、数据处理与分析、报告撰写等一整套完善的程序和规范，具有很高的可信度，并能对调查对象的心理开展深度测量。但是，另一方面，舆论调查具有成本高、时效差、覆盖范围窄等难以克服的局限性；特别是在近些年来，舆论调查的有效回收率越来越低，致使调查结果的偏差率大幅度上升。
因此，无论传统的舆论调查还是新兴的网络舆情监测，都只是获取社会舆情研究数据的一种手段，二者不能相互取代，但却有较好的互补性。舆情监测只有通过和传统的社会调查、舆论调查等方法及研究成果相整合，才能进一步提升研究水平，使之更科学、严谨，成为各种决策的重要依据。但是，由于存在商业利益和部门利益，目前各个舆情监测机构和舆论调查研究机构往往各自为政，相关研究和数据很少相互交流。未来，有必要整合各种不同来源的数据，建立包括网络舆情监测、网络用户大数据、网络调查、线下调查、FGI定性调查等在内的舆情大数据采集系统，才能使舆情研究水平实现质的提升。
第二，要尽快构建起统一的社会舆情指标体系
各层级的舆情大数据采集系统建立起来后需要相互比较，相互印证。将不同来源和维度的数据进行融合使用的前提，是构建起统一的舆情指标体系,这同时也是对舆情发展趋势预测或对舆情现状、发展规律进行评价研究的基础。一个完善的社会舆情指标体系可以使政府决策者了解民意最关注的问题、对政府各项政策的满意度、反映相关政策的实施效果，这些信息的反馈使政策制定者和决策者能够及时地评估政策的正确性和有效性，进而对政策加以改进或调整。并成为对各种社会风险开展预警的手段之一。
总体来看，传统的社会调查、舆论调查积累了有关社会意识、舆论和传播等领域相关的各类指标体系；而舆情监测领域的指标体系，更多是各类商业性技术公司基于自身技术和产品特点开发出来的，相互之间缺乏统一性和互换性，在内涵与外延上互不吻合。因此，在结合网络舆情的特点基础上，吸纳社会调查、舆论调查和传媒调查的研究成果，构建社会舆情的评价指标体系，往往可以取得事半功倍的成效。
我们认为，科学的社会舆情指数体系应该包括四大部分：
其一
，社会情绪指数。这是社会舆情的主要“晴雨表”。包括社会满意度、幸福感、安全感、乐观程度、社会信任等指标，它有助于从时间上把握社会情绪的走向和趋势变化，以及横向对比不同空间的情绪状态。从这个意义上说，社会情绪可以成为反映社会稳定与社会治理效果的重要指标。
其二
，社会态度指数。主要用来衡量人们对党和政府的各项重大决策，包括政策法规，重大政治事件、教育、医疗、环保、就业等主要社会问题、意识形态问题等的认知和评价。由此来了解不同阶层公众的意见和态度。
其三
，舆情影响力指数。舆情影响力指标是衡量一个组织、机构或个人在新媒体时代传播效果的指标体系。首先是传播范围，即传播的广度和长度；二是传播的“效力”， 即关注度和危机评价。
其四
，主流媒体传播力指数。在中国，主流媒体是党和人民的耳目和喉舌，具有社交媒体所无法替代的重要性。这一指标体系主要用来衡量主流媒体对社会情绪、社会态度以及热点舆情形成、发展和变化的影响力。在此基础上才能谈得上对社会舆论的引导力。
第三，要尽快开发舆情预测与预警解决方案
目前的舆情预测与预警，存在两个突出问题，一是主要依赖舆情研究分析人员的分析研判，存在较大的主观性和不确定性；二是过多关注具体舆情事件个案，急于舆情应对，往往忽略了与国计民生密切相关的重要问题。而基于舆情大数据的整合以及舆情综合评价指标体系，可以开发出更为精准的舆情预测与预警解决方案。
首先是对热点舆情的精准预测。热点舆情通常可以分为热点舆情事件与热点舆情问题。热点舆情事件是一个时期为人们广泛关注和热议的事件。热点舆情问题则是在各种与人们切身利益密切相关的问题与事物中,由于某种契机在特定时期为人们广泛关注的问题。从以往几年的舆情监测结果看，各机构对热点舆情事件的分析研判基本大同小异。但对于人们关注的问题则很少准确把握，而从舆论调查的结果看，公众关注的热点问题，与热点事件有非常明显的差异。此外，对于一些与敏感问题或意识形态相关的问题，网络中获得的信息与民众的实际态度和心理也有显著不同。通过舆情大数据的预测，可以及时判别影响社会治理和国计民生的重点舆情热点或潜在热点，而不至于被各种此起彼伏的热点事件所淹没。
