智能政务：精准管理社会预期

从2015年以来，中央特别关注社会预期管理和社会预期引导这个领域的问题，国家发改委开发了基于社交媒体数据分析网民宏观经济走势预期的指数，用大数据来进行分析。

这个指数的基本原理是基于全国的8亿多网民每天在互联网上发表的各种言论，这些言论的背后实际上代表了这些网民对于经济问题的一些感知和预期。比如有一个网民，他在网上说了一句话，就是今年的经济形势的确不太好，认为经济走势未来可能是偏悲观的、偏消极的。通过人工读网方式，不可能完成对几亿网民心理预期的跟踪，所以就需要去开发一些新的技术模型，比如自然语言处理模型，对这句话进行分词和词性标注，叫依存句法的分析和语义角色标注，就是把这句话分成了若干个词，每一个词的词性和它所属的主谓宾、定状补这样一个语法的角色，以及谁来修饰谁的这样一个关系，进行了形式化的处理，把它变成一个计算机能够读懂的语言。然后对这些语言进行一体化的定量分析，最后就可以形成一个分析数据。比如这里的网民随便说了一句话，只要是和经济形势相关的，那我们就给出一个判断，这句话是偏正面、偏中立，还是偏负面，这样我们就可以对几亿网民每天对经济形势的预期进行监测和跟踪，然后做一些分析。

我们曾经做过一个试验，就是在2015年的一季度，用互联网、大数据的方式做了一个预测，认为辽宁、河北、吉林、黑龙江、海南这几个省份，2015年一季度经济下滑会比较厉害，原因就是通过分析发现这些地方的网民对于它本地的经济形势的预期是偏悲观的，这些地方的人认为当地的经济不太好。后来统计数据出来之后确实也印证了我们的这个判断，对于经济形势的下滑，实际上当地人是有切身感受的，如果能够把这个数据进行归集和分析，就能够非常好地来支撑对于整个经济社会预期的管理和引导。在2016年两会期间曾经做过一个研究，就是两会期间总理的政府工作报告，对于网民对经济形势和就业形势的预期改变，有一个非常强的提振作用，就是这个工作报告做完之后，网民对经济的信心有所增强。通过一些词的监测，也会发现在总理讲话之前负面的词偏多一些，讲话之后正面的词多一些，比如充满信心、比较健康，甚至是“浴火重生”这样一些提振信心的词汇开始不断地增强，这是我们对于网民预期进行的一些跟踪和研判。(www.xing528.com)

我们通过这样的方式就可以做一些工作，比如在类似于股灾期间，怎么去分析股民的真实心理预期，对这个预期政府应该推出什么样的政策，在什么样的时间点、以什么样的方式去给这个预期进行引导，可能效果就会有一些提升，这个提升的背后实际上就是大数据、人工智能方法的应用和普及。