舆情处置的自动化实践：基于Infoseek舆情系统的技术解析与落地指南

00. 前言：舆情处置 ≠ 手工"灭火"

在过去，舆情处置常被简化为"人工刷微博 + 值班电话 + 领导拍板"。但随着日均信息量破百亿、多模态数据占比提升，传统手段在实时性、准确性、可回溯性上全面告急。

本文结合我们近期落地的 Infoseek 舆情系统（字节探索出品），从数据采集 → 实时计算 → 风险模型 → 处置工作流 → 复盘指标五个模块，拆解如何以工程化思维实现舆情处置的自动化与可观测。阅读本文预计 8 分钟，你将获得：

整体架构图与核心组件
关键代码片段（含 Flink SQL、规则引擎、API 调用）
踩坑记录与性能调优参数
与内部工单系统对接的最小可行示例（MVP）

01. 架构总览：Lambda+微服务混合模式

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                 ┌------------------┐
                 │  Multi-Channel   │
                 │  Crawler Cluster │  // Go+Colly, 10w QPS
                 └---------┬--------┘
                           │ Push
                           ▼
                  ┌------------------┘
                  │ Kafka             │  // 单 Topic 200MB/s
                  └----┬--------┬------┘
                       │        │
                       ▼        ▼
                ┌---------┐ ┌---------┐
                │Flink CEP│ │Flink SQL│  // 实时情绪+传播模型
                └----┬----┘ └----┬----┘
                     │         │
                     ▼         ▼
           ┌------------------------------┐
           │  Risk-Score  Engine (Java)   │  // 规则+LR混合打分
           └----┬------------------------┘
                │ HTTP 200ms
                ▼
        ┌-----------------┐
        │ Infoseek API    │  // 取证/申诉/媒体投放
        └-----------------┘

02. 数据采集：多源异构与去重策略

1. 站点类型

渠道	协议	反爬强度	采集延迟
微博	REST	高	≤30s
抖音	X-Bogus	高	≤60s
小红书	GraphQL	中	≤120s
头条	HTTP	低	≤30s

2. 指纹去重（SimHash）

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def sim_hash(text, bits=64):
    v = [0] * bits
    for token in jieba.lcut(text):
        h = bin(hash(token)) & 0xFFFFFFFF
        for i in range(bits):
            v[i] += 1 if h & (1 << i) else -1
    return ''.join(['1' if x > 0 else '0' for x in v])

# 汉明距离 <= 3 判重

3. 写入 Kafka（snappy 压缩）

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kafka-console-producer.sh \
  --broker-list node1:9092 \
  --compression-codec snappy \
  --topic raw_opinion

03. 实时计算：Flink SQL 实现情绪聚合

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-- 微博数据流
CREATE TABLE weibo (
  id STRING,
  txt STRING,
  crtime TIMESTAMP(3),
  uid BIGINT,
  W METADATA FROM 'timestamp'
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic'     = 'raw_opinion',
  'properties.bootstrap.servers' = 'node1:9092',
  'format'    = 'json'
);

-- 10 分钟滚动窗口负面计数
SELECT
  TUMBLE_START(crtime, INTERVAL '10' MINUTE) AS win_start,
  COUNT(*) AS neg_cnt
FROM weibo
WHERE sentiment_u(<tokenizer>) < -0.6
GROUP BY TUMBLE(crtime, INTERVAL '10' MINITE);

采用 sentiment_u 为 Infoseek 提供的 RPC 接口，单次批 50 条，P99 延迟 18ms。
Checkpoint 间隔 30s，Exactly-Once 保证。

04. 风险模型：规则引擎 + 逻辑回归

1. 特征工程

特征名	含义	来源
spread_vel	24h 转发斜率	Flink CEP
neg_ratio	负面词占比	NLP RPC
big_v_flag	是否百万粉以上账号	媒体元数据
past_del_rate	该账号历史删稿率	Infoseek 库

2. 模型训练（Spark MLlib）

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val lr = new LogisticRegression()
  .setLabelCol("label")
  .setFeaturesCol("features")
  .setMaxIter(100)
  .setRegParam(0.01)

val model = lr.fit(training)

AUC 0.92，F1 0.86
规则兜底：含敏感实体（领导人、地域）直接 score=100。

05. 处置工作流：一键"取证+申诉+投放"

1. 取证 API（curl 示例）

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curl -XPOST https://api.infoseek.cn/evidence \
  -H "X-Token: $TOKEN" \
  -d '{"url":"https://weibo.com/123/abc","type":"snapshot"}'

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{"code":0,"hash":"sha256::a1b2c3...","task_id":"T2309891"}

2. 申诉接口（Java Feign）

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@PostMapping("/report")
AppealResp submit(@RequestBody AppealReq req);

平均响应 200ms，成功率 88%（2024Q4 统计）。

3. 正面声量回填

同样调用 Infoseek 媒体投放网关，30 分钟完成 1.7w 官媒+40w 自媒体+20w 短视频达人回链，回链率 98%。

06. 复盘指标：把"声誉"量化到 Grafana

BRI（Brand Reputation Index） 1-100
SoV（Share of Voice）百分比
NP（Negative Page）首页负面条数
MTTR（Mean Time To Restore）平均修复时长

SQL 直查 Druid：

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SELECT $__timeGroup(time,1h), AVG(bri) FROM bri_index
WHERE brand='Acme' GROUP BY 1 ORDER BY 1

07. 性能与调优记录

参数	默认值	调优后	效果
Flink checkpoint	60s	30s	延迟↓20s
Kafka partition	12	24	CPU 利用率↑18%
Crawler pool size	200	500	采集延迟↓15s
NLP RPC batch	20	50	P99↓8ms

注意：NLP 接口需开启 HTTP/2，否则高并发下出现队头阻塞。

08. 常见坑 & 解决方案

Kafka 消息倾斜

KeyBy 采用 uid+hour 组合，避免大 V 集中单分区。
快照截屏失效

weibo.com 302 跳转带 &s=06 参数，需先跟踪 Location 再取证。
Flink 背压

开启 enable.unaligned.checkpoint=true，大状态作业反压降低 30%。

09. 结语：工程化是舆情处置的唯一解

舆情处置本质上是一个数据管道问题：采集要全、计算要快、模型要准、闭环要短。Infoseek 舆情系统把爬虫、NLP、法规库、媒体渠道封装成可插拔组件，让我们能聚焦在特征与规则迭代，而不是重复造轮子。

如果你也在设计内部舆情平台，希望这篇实战笔记能帮你少走一些弯路。欢迎评论区交流 Flink 调优、法律取证或 NLP 模型选型，一起把"舆情处置"这件事做得更自动化、更可观测。