網路輿情大數據挖掘

⑴ 互聯網大數據在輿情方面的應用有哪些

港澳台居民來內地（大陸）旅遊輿情調查、微博旅遊輿情指數、2015家居建內材消費趨容勢研究。輿情大數據指數研究得到了國家旅遊局、中國旅遊報、中國旅遊輿情智庫、家居建材大數據輿情智庫、新浪、微博、微博數據中心的大力支持，得到了中國社會科學院新聞與傳播研究所及輿情實驗室的全方位協助與合作。

(1)網路輿情大數據挖掘擴展閱讀

大數據的價值體現在以下幾個方面：

對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

⑵ 輿情軟體在互聯網大數據在的應用有哪些軟體

我們中移輿情提供多種大數據分析服務，依據中國移動的技術作為後盾，我們提供了多種優質的服務 。
1、 重點監測：對於重點事件、重點人物、重點地區、負面新聞等，系統可以通過設置詞庫、特徵關鍵詞等多種方式進行重點關注；系統可以通過來源分類、地區分類、正負面分類、時間分類等多種分類方式進行導航瀏覽。
2、 輿情報告：系統支持定期產生輿情報告等統計分析數據，支持日報、周報、月報自動生成與導出，幫助客戶瀏覽該時段內輿情分析情況；
3、 輿情預警：支持按一定規則將重要輿情以簡訊、郵件、APP、微信等方式及時通知相關人員，實現及時報告、快速預警的處理效果。
4、 多元分析：信息溯源、熱點發現等功能，對於輿情的地域分布、時間分布、網站分布等，可以進行各種方式的統計，統計結果以列表或餅圖或直方圖等多種方式直觀呈現。
5、 人工報告：由輿情分析師為客戶提供報告服務，可提供監測日報、周報、月報、年報和專報服務，幫助用戶理清網路輿情以及傳播情況，並提供建設性的輿情應對建議。
6、優質的服務：詳細的產品介紹、用戶使用說明書、FAQ幫助用戶快速了解和使用產品； 8*5小時人工客服、郵箱全面服務，且提供貼心的輿情服務。

⑶ 大數據時代，如何全面做好大數據網路輿情引導與分析

關於大數據時代網路輿情引導與分析方法如下：
一、通過相關樣本庫，把需要監測的網頁進行模板匹配，並設定為監測數據源；
二、應用 爬蟲程序抓取數據，存儲到本地，再進行數據的凈化和簡略的分析；
三、利用簡單的圖表模板和文字描述，呈現監測和分析的結果。早期的網路輿情引導監測方式有一些原生的問題，譬如：一、由於處理能力有限，只能抽取部分樣本進行監測，無法避免偶然誤差；二、文本分析演算法的准確度、 監測對象和系統模板匹配的程度、對數據的凈化，以及分析的演算法等因素對於最後監測結果的准確度都有決定性的影響，無法避免系統誤差；
四、輿情引導與分析主體應學會充分利用大數據挖掘系統，蟻坊軟體方面的大數據輿情監測管理系統，實現了從網路輿情信息的採集與提取，到話題的發現與追蹤、態度傾向性分析，再到多文檔自動摘要的生成，為網路輿情的安全評估提供了有效的輿情信息獲取和分析方法。不過，由於「輿情」本身具有「社會」特性，數字和代碼等信息背後的實體是生存在現實社會中的芸芸眾生。除了純技術角度對輿情進行量化考察，傳統的社會民意調查方式對實現全面、立體、動態透析社會綜合輿情亦有一定幫助。
數據分析—數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析，分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對於傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網路平台的優勢，發展大數據在網路優化中的應用，可提高運營商在企業和個人用戶中的影響力。

⑷ 借力大數據強化網路輿情分析研判

借力大數據強化網路輿情分析研判
新媒體時代，大數據技術方興未艾，面對互聯網上的海量信息，借力大數據強化網路輿情分析研判，有效預防突發事件發生，對輿情工作者亦是有益嘗試。
預測是大數據輿情分析研判的核心
大數據的核心作用是預測，大數據輿情分析研判是輿情工作者通過收集分析互聯網上關於社會熱點或網民關注焦點事件的大量消息報道，發掘背後隱藏關系，進而預測事態發展趨勢，為輿情事件處置提供決策參考。
預測不是預知，更非先知，大數據輿情分析研判也是通過對現有數據分析運算而推出結論，對事件發展趨勢的預測與數據數量、質量和分析模型等密切相關。在輿情事件處置中，應樹立依靠而非依賴數據的指導思想，避免數據獨裁，這一點我們要有清醒認識。
數據是大數據輿情分析研判的基礎
互聯網上海量數據的存在是大數據輿情分析研判的基礎，但是面對紛繁浩雜、真偽難辨的網路信息，需要輿情工作者秉持來源廣泛、時效性強、數量大的原則收集篩選各類數據，客觀反映事件真相。
數據來源要廣泛。大數據輿情分析研判所需數據，不僅要來自官方輿論場還應包含民間輿論場，既要有正面贊揚更要有負面批評。網路輿情數據按網民參與度可分為消息數據和互動數據。消息是網上關於事件的各類報道，來源廣泛、真假難辨，此類報道通常會將網民聚焦到事件本身，引發關注，是突發事件的「導火索」，也是分析事件起因的重要線索。互動數據是網民對社會熱點事件情感意願的體現，是社情民意的真實反映，是突發事件的「催化劑」，也是研判輿情發展趨勢的基礎，是輿情分析的核心，收集數據時，應特別關注貼吧、論壇、新聞跟帖、微博、微信等互動數據的採集。
數據時效性要強。現在每天互聯網上的數據以gb甚至tb級規模增加，總量超乎想像，這就需要收集輿情數據時把握好數據的時效性。對於數據時效性，通常根據輿情事件的性質、規模、影響力等因素綜合分析。
數據量足夠大。現在網上各類消息滿天飛，真偽難辨，錯誤的消息數據會嚴重影響輿情分析質量。辨別消息真偽的關鍵是看消息間邏輯關系是否合理，假消息通常與其他消息沒有聯系或聯系不緊密，不能與之構成合理的消息鏈，這就要求輿情工作者應收集盡量多的數據，數量大到能多維度反映事件真相，內在邏輯關系能讓假消息原形畢露。
數據分析是大數據輿情分析研判的關鍵
大數據輿情產品的價值來源於數據分析。數據本身並不產生價值，對數據開發利用才會產生巨大價值。好的數據分析技術或模型會透過消息表象全方位揭露隱藏於消息背後的微妙關系，國內有學者形象指出：如果把大數據比作石油，那麼數據分析技術就是勘探、鑽井、提煉、加工的技術，只有掌握大數據的關鍵技術才能將資源轉化為價值。
一個科學高效的輿情數據分析模型應盡量減少人為干預，用簡單演算法分析盡量多的數據，相對於演算法參數設定的主觀性，數據本身是客觀存在的。
雲計算、物聯網、4g網路等新技術的發展為大數據輿情分析模型的建立提供了有益幫助。基於雲計算的輿情分析，能同時分析更多數據，揭露更多隱藏價值，使預測更准確，決策更合理。
法律是大數據輿情產業健康發展的保障
大數據必將給全社會的工作、生活、學習帶來巨大變化，政府管理部門應未雨綢繆、提早應對，加強法律法規建設，構建完善的監督管理體系，指導規范大數據產業健康發展。現階段可以統籌推進鼓勵發展、明確使用、保障安全三個層面的法律法規建設工作。
鼓勵發展。政府應高度重視大數據產業化工作，加強頂層設計，制定國家層面的大數據戰略規劃，出台鼓勵政策，加強基礎平台建設，構建國家數據中心，強化技術和人才支撐。明確各方定位，引導政府決策數據化，推動政務信息公開向政務數據公開的轉變，鼓勵社會、企業等數據持有者公開數據，確保數據的流動性和可獲取性。
明確使用。大數據時代，隨著數據被不停的收集分析，社會運行更加透明。就大數據輿情而言，包含了太多的個人興趣愛好、行為特徵等隱私數據和對社會熱點事件發展趨勢的預測等敏感信息。這就需要我們對大數據輿情的用途、使用方式、使用范圍、使用部門等做出明確的法律規定。
保障安全。安全是互聯網發展的最大挑戰。大數據時代，數據作為最大財富，政府應強化數據安全保護，制定出台適合國情的大數據法律體系，建立數據保密與風險管理機制，明確在數據收集、存儲、傳遞、使用、買賣階段的操作規范，加大對破壞數據伺服器、存儲設備等的處罰力度。健全完善個人隱私保護法規，嚴厲打擊非法買賣個人信息等數據犯罪行為。

⑸ 使用大數據輿情工具能夠做些什麼

大數據輿情系統來顧名思自義就是運用大數據技術，進行輿情監測及分析。自媒體時代的到來讓網路傳播變得不受控制，稍有不慎就可能成為危害政企單位口碑聲譽的一把利劍。使用大數據輿情系統能夠幫助政企單位第一事件發現與己相關的負面輿論，通過大數據輿情分析，了解消費者訴求，及時修正。
如有需求，可免費咨詢新浪輿情通～

⑹ 求助怎麼做社交網路大數據挖掘和分析

網路上用戶的評論中的贊揚、喜好、抱怨等信息其實蘊含著巨大的商機，它是我們窺探競爭對手產品弱點以及發現新的用戶需求與喜好的豐富來源。這些信息對於公關部門、品牌部門、研發部門深入了解用戶狀態與心理非常有幫助。好的口碑傳播可以推動企業的產品銷售，而負面口碑的傳播可以迅速導致企業的危機。

企業形象的構成：產品形象、媒介形象、組織形象、標識形象、人員形象、文化形象、 環境形象、社區形象。

對於一家知名企業，關於網路口碑需要了解以下問題： 用戶意見表達平台中關於自己品牌的言論有哪些？分屬哪些類別？哪些具有重要反饋意義？哪些具有正面價值？哪些具有負面價值？究竟是誰在何時發表的這個意見？有多少人看了這個意見？有多少人回復了這個意見？哪些需要引導？哪些需要應對？哪些需要危機預警？用戶意見表達平台中關於競爭品牌的言論有哪些？分屬哪些類別？哪些具有重要反饋意義？哪些具有正面價值？哪些具有負面價值？哪些需要利用？

實時收集分類整理用戶的各種評價信息是公司口碑監測的重點。

[多瑞科輿情數據分析站系統重點信息預警流程圖]

網民作為消費者的一部分，充分利用了網路內容的公開性、個人私密性以及信息互動性，通過論壇、貼吧、博客、微博、微信等網路媒體自由地抒發、評論對某種消費品品牌的觀點和看法。及時了解企業品牌口碑現狀及輿論導向，把握和引領消費者的評價，已經成為各大企業維護和擴大品牌知名度，改進自己的產品，加速佔領市場的有效戰略和措施。對於一個企業來說，企業的價值就是企業的形象，與企業相關口碑的好壞，直接會影響企業的發展。如何對於自家企業的產品、競爭行業有一個比較清晰和客觀的認識，多瑞科輿情數據分析站提供的企業形象引導在其中就起到了相當大的作用。目前在做新企業形象調研的公司和企業機構很多，但是真正起到實際效果、真正讓客戶滿意的卻並不多見，而在這些少數受到好評的機構當中，多瑞科輿情數據分析站系統將不斷完善這項服務。

解決關鍵

集團企業有別於一般企業的輿情監測，他其實有若乾的監測主體，每一個企業就是一個監測主體；同時各企業的經營業務可能不同，要充分考慮到系統是否支持對多業務的採集、分析和處理。及時全網獲取互聯網企業品牌、產品評價、所屬行業信息，為企業發展決策提供參考。

解決方案

多瑞科輿情數據分析站系統通過對海量網路輿論信息進行實時的自動輿情採集，輿情分析，輿情匯總，輿情監視，並識別其中的關鍵輿情信息，及時通知到相關人員，對於企業關注的重點信息，可以自行添加目標監測網站，用戶可以很容易地對目標網站進行可視化分析，配置出採集任務文件，加入調度過程，從而可以任意修改，增加，移除監測目標，真正實現第一時間應急響應，為企業形象輿論導向及收集網友意見提供直接支持的一套信息化平台。時刻關注一個公司的企業形象，可以洞察文化的系統概貌和整體水平，也可以評估它在市場競爭中的真正實力。一個企業良好的形象主要表現在：企業環境形象、產品形象、領導和員工的形象，對於多瑞科輿情數據分析站內關鍵詞的設置可以從這些方面著手，例如：「某公司某某董事長」等等。

實施收益

獲取互聯網企業品牌、產品評價、所屬行業信息，為企業發展決策提供參考。

⑺ 如何使用大數據進行輿情監測

1、將大數據和日常輿情管理緊密結合起來，提高網路輿情整體掌控能力。要運用大版數據權突破傳統輿情管理的狹窄視域，建立網路輿情大數據監測系統，實時採集網站、博客、微博、微信、論壇等各個網路平台數據，全面分析輿情傳播動態。
2、將大數據和輿論引導緊密結合起來，提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導，一方面要「循數而為」，通過分析網上數據，掌握網民意見傾向，了解網民的喜好和特點。另一方面要「用數據說話」。數據最有說服力，要在充分收集相關數據的基礎上，通過圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民既了解事件真相，也了解事件背景和脈絡，掌握網民情緒，帶著網民觀點去應對問題。
3、將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來，提升政府公信力。當前，美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站，並提供介面供社會各界開發應用程序來使用各部門數據，此舉將政務公開從「信息層面」推進到「數據層面」，開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上，探索建立我國的大數據政務公開系統，引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用，讓數據發揮最大價值。

⑻ 網路輿情大數據要怎麼進行分析

網路輿情大數據要根據信息導向和主流價值觀進行分析。

具體上講，輿情回監測是指整合互聯網答信息採集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題監測、專題聚焦，實現用戶的網路輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。

需要輿情分析可以聯繫上海蜜度，新浪輿情通是上海蜜度信息技術有限公司研發的政企輿情大數據服務平台。 新浪輿情通以中文互聯網大數據及新浪微博的官方數據為基礎，7*24小時不間斷採集新聞、報刊、政務、微博、公眾號、博客、論壇、視頻、網站、客戶端等全網11大信息來源，每天採集超過1.4億條數據。

⑼ 在大數據時代，網路輿情的大趨勢

大數據時代，網路輿情產生速度快，數據體量大，而且異常復雜。大數據內意味著人容類可以分析和使用的數據大量增加，有效管理和駕馭海量數據的難度不斷增長，網路輿情管理面臨全新的機遇和挑戰。利用大數據技術可以對網路輿情中具有關聯的數據進行挖掘並加以分析歸納，總結出網路輿情產生、發展的規律。在此基礎上對網路輿情進行模型化處理，使預測成為可能。