大數據戰略人民網

⑴ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

⑵ 大數據時代，對人們生活的影響在哪些方面

大數據時代的影響：

1、大數據技術不僅能夠提高人們利用數據的效率，而且能夠實現數據的再利用和重復利用，進而大大降低交易成本，提升人們開發自我潛能的空間。

2、人們可以低成本或零成本進行事物信息全息式的縱向歷史比對和橫向現實比對。大數據技術自身不僅能夠迅速衍生為新興信息產業，還可以同雲計算、物聯網和智慧工程技術聯動，支撐一個信息技術的新時代。

3、雲計算技術可以使人們及時利用各類大數據。物聯網技術的實質就是物物相連的互聯網，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。

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大數據時代帶來的機遇：

1、社會治理是對社會的經濟、政治和文化等事務進行的組織、協調、指導、規范、監督的過程。它涉及合理有效配置社會資源，比如提供教育、文化、衛生、體育、社會保障等社會公共服務和公共產品，保障社會公平與公正；涉及通過行政及司法手段保障社會安全和社會穩定。

2、創新社會治理，是我國應對社會轉型、化解社會矛盾、協調利益關系、維護社會秩序所面臨的一項重大戰略任務。

3、大數據技術通過對海量數據的快速收集與挖掘、及時研判與共享，成為支持社會治理科學決策和准確預判的有力手段，為社會轉型期的社會治理創新帶來了機遇。

⑶ 有哪些國家將大數據上升為國家戰略

1、美國

美國是第一個將大數據上升至國家戰略並制定行動計劃的國家。2010年，美國總統科學技術顧問在呈給總統奧巴馬的報告中建議：「聯邦政府都要制定一個應對『大數據』的戰略」，大數據對美國政策制定的效果也越來越明顯。

2、英國

2010 年英國政府開放數據門戶網站Data.gov.uk 正式上線以來，英國政府開放數據范圍已涵蓋福利待遇、法律、交通、教育學習、公民權利、工作求職、稅收、移民簽證等15 個領域，涉及人們日常生活的各方面，其中最重要的是將政府財政稅收和公務員收入完全公開與透明化，以達到迎接社會挑戰、打擊腐敗和加強民主、增強政府誠信的目的。

3、澳大利亞

2011年5月，澳大利亞政府公布了《國家數字經濟戰略》報告，旨在確保2020年前基本完成國家寬頻網路的物理建設，使澳大利亞成為世界數字經濟的領軍者。

隨著大數據發展戰略得到全球各國的高度重視，聯合國秘書長執行辦公室於2009 年正式啟動了「全球脈動」(Global Pulse)倡議項目，旨在推動數字數據和快速數據收集和分析方式的創新。

4、中國

2015年黨的十八屆五中全會公報提出要實施「國家大數據戰略」，這是大數據第一次寫入黨的全會決議，標志著大數據戰略正式上升為國家戰略。五中全會，開啟了大數據建設的新篇章。

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就大數據戰略上升為國家戰略而言，五中全會的公報具有五個方面的重要意義，也對應著相應五個方面的建設努力方向。

1、大數據戰略要堅持黨的領導、政治引領。黨代表人民利益，黨性的本質是人民性，堅持黨的領導就是要堅持在大數據建設中切實保障公共利益、人民利益。

2、大數據戰略要政府表率推動。大數據戰略上升為國家戰略，首先是需要政府做出表率，在開放數據、開放政府建設方面做出表率和積極努力。

3、大數據戰略要立法規范。在開放政府數據，搜集儲存記錄個體、企業、組織信息，交易、再利用大數據資源等方面，要通過國家立法的形式予以規范。

4、保障大數據產業發展的市場均衡與有效競爭秩序。在大數據產業發展中，政府是推動力量，然而企業由於直接從事商業活動，更有動機成為大數據產業發展的主體。然而，由於網路時代，強者愈強的馬太效應更為明顯，大數據產業很容易形成強者愈強的產業壟斷。

5、大數據產業發展要保障公共安全。任何產業的發展不能只顧經濟利益而忽視公共安全。

⑷ 大數據究竟能給我們帶來什麼

1，大數來據改變了生產生活方式。

大數源據讓企業擁有了增值的潛力與爆發力：通過對銷售大數據的分析應用，企業可以對消費者的需求有更精準的把握，從而進行更對路的生產；通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業能夠更有針對性地改善用戶體驗，從而促進產品營銷。

2，大數據改變了思維方式。

這種改變是雙向度的：被動改變與主動改變相互交織，外在對手與內在對手共存共生。某種程度上，大數據促進了商業生態系統的重構，從產品供應、營銷模式到競爭策略，誰掌握了大數據，誰就掌握了用戶。

3，大數據將改變了管理模式。

理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身，而在於對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。

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已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國，也力爭在這次科技變革中實現創新與引領，已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。

⑸ 大數據時代的到來會為社會發展帶來哪些影響

對社會管理提出了更高的要求、考驗政府的危機應急能力和讓個人隱私和國家機密更容易被泄露和竊取。

1、大數據的大眾性對社會管理提出了更高的要求

在大數據時代，各類信息大規模的自由流動使得民眾參與社會管理和政治事務的熱情很容易被點燃，而這些海量的數據魚目混珠，其中有很多假信息、偽信息和謠言，這對信息的監管提出了更高的要求。

2、大數據的即時性考驗政府的危機應急能力

大數據時代，數據的傳播不受時間和空間的限制，產生後便可即時傳播，使得一旦發生社會事件，信息會通過各種渠道在第一時間傳播到公眾中，而公眾的情緒也能第一時間呈現在龐大的數據洪流中，這讓個別事件在快速傳播之後會從局部事件迅速變成公眾事件。

利用大數據技術，在發生一起公共事件後，通過開放式的軟體平台，人人都可能實時地將自己所看、所聽及所知的具體細節上傳。

在這一人人參與的過程中，人們的心理也會不知不覺發生變化，形成一種共同意識，因為他們在參與的同時，也是在進行一種公開的表達。一個能夠進行公開表達的人群就構成了德國政治哲學家哈貝馬斯所說的「公共領域」。

3、大數據技術讓個人隱私和國家機密更容易被泄露和竊取

大數據時代的到來使得各類信息的公開性和可獲得性空前增加，但這並不意味著任何信息都可以被輕率地使用。

在不斷進步和革新的大數據技術面前，個人的隱私面臨越來越容易泄露的風險，因為日常的電話記錄、郵件往來、經濟消費、交通出行、甚至是醫療檔案等個人信息都在逐漸實現數據化管理和存儲，而這些數據都並非絕對安全。

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在大數據時代，鑒於離散型的文獻和文獻檢索方法已無法滿足社會科學研究者對專題性、指向性強的學術文獻的需求，文獻信息服務機構應推進集成式檢索，優化數據挖掘技術、知識發現技術，提供定製化、個性化、知識化服務。

尤其是建立面向科技創新基地、科研院所、課題組乃至個人的學科化服務機制，進一步拓寬文獻信息服務范圍，提升服務層次，加快學術交流和信息、知識的傳播速度，提高文獻信息資源的利用率和共享率，使文獻信息服務機構的服務更直接、更有針對性，更好地服務於創新研究。

對大數據的探索只是剛剛開始，科學認識和把握大數據與經濟社會發展的內在關系、與信息和知識管理的內在關系，可能是包括文獻信息工作者在內的整個學術界在今後相當長一段時間的重要課題。

因此，文獻信息工作者不能停留在低層次、低水平重復的傳統內容生產模式上，而應適應大數據時代的新形勢，推進知識生產過程的有序化、結構化。

人類正處在一個強調知識和信息的時代。培根曾提出「知識就是力量」，後來學術界又提出「信息就是力量」。現在，又有學者提出「共享知識就是力量」，強調把信息管理、信息共享提升到知識管理和知識共享的階段。

利用互聯網來構建知識社會，在網路環境下實現知識交流與共享，這體現了時代的進步，有著豐富的時代內涵。在大數據時代，我們應做好數據管控，把「共享知識就是力量」的理念貫徹到知識服務實踐中。

⑹ 大數據時代，對我們的生活和思維發生了哪些改變

一場生活、工作與思維的大變革。大數據開啟了一次重大的時代轉型。大數據時代的思維變革：1、更多。2、更雜。3、更好。大數據時代下的變革三部曲：商業變革（二）大數據時代下的變革三部曲：管理變革（三）

⑺ 國內做大數據的公司有哪些

1、上海市大數據股份有限公司（簡稱「上海大數據股份」），是經上海市人民政府批准成立的國有控股混合所有制企業。

致力於成為智慧城市建設的主力軍、國內大數據應用領域的領軍企業和全球領先的公共大數據管理和價值挖掘解決方案提供商，滿足政府對公共數據治理和提升城市管理及公共服務水平的要求，構建公共大數據與商業數據服務、以及政企數據融合的橋梁，促進社會經濟發展。

2、輝略(上海)大數據科技有限公司，目前在中國交通（城市智能信號燈優化模型與平台，交通預算決策系統模型等）、環境（PM2.5污染檢測和治理）、醫療（醫院WIFI定位模型，病歷匹配模型等）、汽車（用戶購買轉化率模型）等領域進行大數據項目運營與模型開發。

3、成都市大數據股份有限公司成立於2013年，作為成都市實施國家大數據發展戰略的載體，2018年完成股份制改革並掛牌新三板，成都產業集團全資持股，主要涉及數據運營、投資並購、信息技術三大業務方向。

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大數據發展的一些趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

⑻ 公安破案時，常說的運用了大數據，大數據是什麼意思呀

大數據現在已抄經成為一個代名詞了，其實公安說的大數據跟我們平常網路上說的大數據還是有些差別的，網路大數據更多還是建立在用戶喜好方面，採集數據經過電腦分析處理後的信息，偏人工智慧方向。而公安說的大數據，那是真正的大數據，包括指紋庫、血液庫、DNA資料庫以及各個攝像探頭數據等，這些項目中很多還在建庫階段，可能你不清楚，但你的數據已經通過一些渠道被採集了

⑼ 大數據時代網路輿情管理變革探討

大數據時代網路輿情管理變革探討

大數據時代的到來對人類的生活、工作與思維產生變革性影響，深刻改變著商業王國及公共管理等各個領域的面貌，「大數據」日漸成為各行業創新的助推器。當前中國網路輿情環境復雜，網路輿情危機時有發生，社會熱點輿情事件和涉官涉政輿情事件不斷涌現，造成社會民主生活和政治穩定間的不平衡等諸多影響。大數據背景下的網路輿情正在發生巨大的變化，網路輿情管理變得日益復雜和重要，如何抓住大數據時代為網路輿情管理變革帶來的機遇，以「大數據觀」變革傳統網路輿情管理思維，准確把握網路輿情的內在特徵及其在演變過程中的潛在規律，實現網路輿情管理在思維、模式以及技術上的創新，對於新形勢下做好網路輿情引導工作，加強和改進網路內容建設，具有重要的理論意義和實踐價值。

一、大數據時代必然要求網路輿情管理變革

「大數據」概念最早在20世紀80年代提出，2011年麥肯錫咨詢公司發布其研究成果《大數據：下一個創新、競爭和生產率的前沿》，使這個概念得以大范圍推廣。2012年3月29日，奧巴馬宣布將投入2億多美元啟動「大數據發展和研究計劃（Big Data Research and Development Initiative）」，將「大數據戰略」上升為國家戰略。近兩年，大數據備受學術界、產業界和政府部門的關注，成為國內外強有力的前沿詞彙。大數據又稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具在合理時間內進行抓取、管理和處理的數據集合，是必須通過深度挖掘、計算、分析才能創造價值的海量信息。大數據在體量、復雜性、產生速度及價值密度四個方面都極大地超越了傳統的數據形態，具有4V特徵：大量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）、價值（Value）。數量龐大的網民通過論壇、微博、微信等多種途徑方便快捷地發表言論觀點，網路輿情的規模和復雜性急速上升，體量巨大而價值密度低，其內在特徵的變化必然要求實現網路輿情管理的變革以適應大數據時代的發展，這些要求主要體現在四個「轉向」上。

（一）從監測轉向預測。大數據的核心和目標就是預測。復雜網路的研究專家巴拉巴西認為，「93%的人類行為是可以預測的，當我們將生活數字化、公式化以及模型化的時候，我們會發現其實大家都非常相似。生活如此抵觸隨機運動，渴望朝更安全、更規則的方向發展，人類行為看上去很隨意、很偶然，卻極其容易被預測」[1]。例如，亞馬遜可以推薦我們想要的圖書，淘寶知道我們的喜好，而人人網可以猜出我們認識誰。傳統網路輿情管理把監測已經產生的輿情信息作為起點，這種明顯的滯後性使其在網路輿情危機的應對中處於消極被動的位置。而目前留給突發事件的處理時間越來越少，從傳統的「黃金24小時」變為「黃金4小時」，如此短的時間使輿情分析和決策尚未來得及參與進來，整個事件就已經造成了爆炸性的效果。在大數據時代，通過挖掘數據相關性，把數學演算法運用到海量的數據上進行分析，在敏感消息進行網路傳播的初期就提前開始監測，然後建立模型，模擬模擬網路輿情的演變過程，使網路輿情突發事件發生的可能性和傾向性變得可以預測。

（二）從節點轉向網路。由監測輿情轉向預測輿情的目標實現，最關鍵的大數據技術就是挖掘數據的相關性。在小數據時代，由於受到資料庫和計算分析能力的限制，無論是對於因果關系還是相關關系的追尋，都耗資耗時，並且易受傳統的思維模式和特定領域隱含的固有偏見的影響，無法保證輿情分析結果的准確性。因此傳統的網路輿情管理只注重輿情內容的監測，通過分析單個數據節點，如網民「說什麼」來抓住比較淺層的社會語義表達。大數據則在保留了原始數據的同時，記錄了網民「為什麼這么說」背後的社會心理和社會關系網。按照大數據思維，每一個數據都是一個節點，可無限次地與其他關聯數據形成輿情鏈上的乘法效應——類似微博裂變傳播路徑，數據裂變式的關聯狀態蘊含著無限可能性[2]。通過對海量信息的解構與重構，充分整合政府和企業的數據資產，利用一系列飛速發展的新技術和新工具，描繪、測量、計算各節點之間的關系，深度挖掘數據的相關性，以此排除偏見和視覺盲點，掌握易被忽略的社會動態，預測輿情的發展趨勢。因此大數據時代必然要求網路輿情管理變革其監測系統，由節點轉向網路，把握相關性，進而分析輿情背後的社會互動，乃至網路族群之間的界限和相互勾連。

（三）從定性轉向定量。輿情分析師或解讀者從自身經驗和視角出發，在傳統網路輿情管理的過程中進行定性分析時，必然使其分析結果帶有個人價值與理念的主觀印記，甚至不同的輿情機構對同一輿情事件會得出相悖的結論。在大數據時代，所有元數據都可通過量化關聯轉化為有價值的信息，並實現多次利用，每一次利用都是一種創新，大數據成為網路輿情定量管理的力量源泉。盡管數據的相關性決定了某些數據價值的潛藏性，但新技術、新軟體的出現使得通過數學分析實現數據的價值轉化變為可能。而多維解讀輿情和新的深刻洞見的揭示，使輿情分析結果的全面性和客觀性大大超越傳統的網路輿情管理。但數據的量化並不等同於簡單的「數字化」，而是數據的可計算化，舍恩伯格將其稱之為「數據化」，是指一種把現象轉變為可製表分析的量化形式的過程[3]。「數據化」使態度和情緒轉變為一種可以分析的形式，網路輿情的相關信息得以進行深入分析，一些社交媒體如Facebook、Twitter、QQ、微博、微信等坐擁大型數據的寶藏，一旦實現對其自身資料庫的深度利用，就能輕易獲得社會各個領域和所有用戶的幾乎全部動態信息。

（四）從樣本轉向全體。在傳統的網路輿情工作模式中，所採集的輿情關聯數據僅為樣本信息，構建的資料庫結構單一、數據量有限。其數據源一般是基於抽樣或者針對重點網路站點進行的數據抓取，僅能對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，標准不一，難以在不同領域中通用。同時，樣本分析並不能保證結果的准確，即使分析方法和操作沒有問題，但采樣過程的任何偏誤都將使輿情分析結果與事實相去甚遠。大數據體量巨大，從TB級別躍升至PB乃至ZB級別，完整記錄了社情民意，成為人類生存痕跡和心理變化的記錄儀。采樣的目的是以盡可能少的數據獲得盡可能多的信息，但大數據是建立在掌握所有數據，至少是海量數據的基礎上的，在數據處理技術日新月異的今天，變革傳統輿情管理思維與方法，改變采樣的慣性行動成為必要。通過運用大數據技術，建立網路輿情自動分析系統，全天候自動搜索並採集與目標輿情看似毫不相關實則具有內在關聯的信息，在抓取和收集頁面之後，對信息自動分類、自動獲取關鍵詞、自動內容分析和自動報警等。樣本擴大至幾乎全體，輿情分析的結果更加客觀可靠。

二、大數據時代網路輿情管理變革的效應前瞻

抓住大數據時代變革網路輿情管理的新機遇，迎接大數據時代網路輿情管理的新挑戰，順應大數據時代網路輿情管理的新要求，變革與創新網路輿情管理將會產生良好的管理效應，實現新時期網路輿情管理的升級轉型。

（一）實現「防火」式管理。傳統的網路輿情管理因為無法把握數據相關性，不能准確預測輿情未來的發展趨勢，因此採用的是「滅火」式管理模式。政府通常在輿情產生或者已形成輿情危機的情況下才開始採取措施，如發布信息、引導輿情、滿足訴求等，以此達到「滅火」效果。在此種模式下，政府經常被動陷入網路輿情漩渦，由此形成視網路輿情為「敵情」的偏見。為了擺脫這一困境，政府總是試圖「控制」、「引導」和「應對」網路輿情，以一種上位者的姿態去支配、主宰網民及其輿情表達的方式。然而，若網民在網路輿情中的主體地位得不到保證，網路輿情就會失去其「減壓閥」的功能，網路輿情問題將會是治標不治本。大數據時代，政府轉變網路輿情管理思路，變革網路輿情管理模式，應用大數據技術對網路輿情進行關聯分析、級別劃分、聚類分析和傾向性分析，將實現「滅火」式管理到「防火」式管理的轉變。通過尋找「導火索」與「減壓閥」之間的平衡點，在發揮網路「民間輿論場」作用的同時，將網路輿情危機扼殺在搖籃里。例如美國中央情報局通過抓取海量數據來追蹤恐怖分子和監控社會情緒，在「阿拉伯之春」中，通過大數據分析多少人和哪些人的立場從溫和變為激進，並「算出」誰有可能會採取有害行為。

（二）打撈「沉沒的聲音」。大數據源於互聯網的分享、開放，但「數字鴻溝」的存在卻使「信息窮人」與網路隔絕。盡管互聯網的發展使這一部分人的比例越來越低，但發展不均衡性的擴大意味著現在和將來仍然有一個不容忽視的群體將無法提供任何數據。即使是那些能夠充分利用網路的人群，也有可能因為在某種情境下成為輿論中的弱勢群體，或者因其在輿情主流中的異質思維而選擇不在網路上發聲。當然，這種選擇既可能是主動也可能是被動的。正如美國哲學家埃里克·霍弗所言，「一個國家最不活躍的人群，為佔大多數的中間層次。他們是在城市工作和在鄉間務農的正派老百姓，然而，他們的命運卻受分據社會光譜兩頭的少數人——最優秀的人和最低劣的人所左右」[4]。顯而易見的是，單憑技術體系構築的大數據平台無法真正獲取「全部數據」，通過改革網路輿情管理去打撈那些可能代表某一個群體或一定數量級的「沉沒的聲音」十分必要。因此，全面思考和理清大數據時代網路輿情管理面臨的機遇和挑戰，通過「大輿情」觀念的構建，變革網路輿情管理的工作理念和模式，將有利於打撈「沉沒的聲音」。例如，將輿情服務與社會調查相結合，重視實地調研與第一手材料的採集，而不是把網路輿情管理捆綁在技術上，將避免得到不全面的輿情或做出誤導性決策。

（三）識破「偽輿情」。當前備受關注的網路輿情，越來越成為依存於影星式的學者、影星式的記者、影星式的商人和影星式的政客為中心的「偽輿情」[5]。重大敏感事件發生後，部分網管和有影響力的輿情機構快速封堵其主觀上認為的「有害信息」，選擇性地編撰輿情報告，以片面、虛假的「偽輿情」影響決策層對形勢的研判，使其做出符合自身利益訴求的決策。有些利益集團則精心扶植和培育自己的網路發言人，引導網民思考的內容和方向。結果，這些輿論領袖對關鍵事件和問題的看法在網路上大行其道，並淹沒其他異質言論，使群眾對真相的認知產生巨大偏差。當輿情被各方利益集團的政治力量和經濟力量操縱時，它便喪失了獨立性，一旦「偽輿情」被識破，輿情機構就可能失去其公信力。基於全網的完整、准確和極速的信息抓取有利於為輿情分析報告提供一手的材料、純粹的事實，從而獲得真實全面的輿情，使網民在不知道「為什麼」的情況下，依然能獲得對「是什麼」的比較公正客觀的認知，並以此助力網路輿情的引導。同時，通過變革網路輿情管理的體制機制，保持輿情管理的獨立性將有力識破「偽輿情」，剔除「雜音」與「噪音」，使大數據時代的網路輿情真正成為現實世界的「鏡像」。

（四）克服「盲人摸象」和「信息孤島」。海量信息無限增長與網民關注、分析能力有限之間的矛盾，造成了「數據爆炸」與「知識貧乏」的怪象，加劇了社會輿論的「盲人摸象」效應。大數據時代下，網路媒體促進了信息的開放和溝通的便捷，人們對公共事件的參與達到了一個前所未有的高度，但是分眾傳播、個性化傳播的凸顯以及信息的碎片化，使得全面、深刻地關注和分析事件變得越來越困難。網民非理性、易激動的特點導致網路輿情的偏激和情緒化，網路的「群體極化」被放大。大數據時代的輿情監測是建立在傳統人工和軟體無法進行的全網輿情信息採集的基礎上，樣本擴大到全體。通過運用大數據技術，建立網路輿情自動分析系統，避免因數據源不全面而造成的重要信息監測缺失，將有利於消弭「盲人摸象」現象。與此同時，由於信息化應用水平參差不齊，政府和企業不同的部門之間都存在「信息孤島」問題：有多少個部門就有多少個信息系統，每個系統都有自己的資料庫、應用軟體和用戶界面，完全是獨立的體系，阻礙了數據的互通互聯[6]。變革大數據時代網路輿情管理的工作模式，統一輿情行業的技術標准，共享數據，建立網路輿情服務聯盟，統籌政府、企業、媒體及社會力量，實現網路輿情的多元共治將有利於解決「信息孤島」問題。

三、大數據時代網路輿情管理的變革路徑

當大數據給各行各業帶來變革性影響時，全世界都沒做好迎接這場產業革命的准備。但與英美等發達國家相比，中國更像是處在大數據時代的前夜。而中國的人口和經濟規模決定了中國大數據的規模為全球最大，為中國抓住時代的脈搏進行改革提供了難得的機遇。在這種大背景下，大數據對傳統輿情管理也產生了深刻的影響，要使網路輿情管理變革產生應有的預期效應，適應時代的發展要求，須從思維觀念、方法手段、體制機制、技術保障、人才建設等路徑著手。

（一）樹立大輿情觀念。大數據時代網路輿情管理的變革，首要在於樹立大輿情觀念。這里的大輿情，包括兩層含義。第一，強調「大數據觀」，即充分實現網路數據平台的開放共享。按照「一切皆可量化」的大數據邏輯，一個新增的相關性數據的產生，通常會帶來一個新的分析結果。因此只有形成「大數據觀」，實現數據的動態分享，才能有效防止信息「碎片化」，最大限度地消除「盲人摸象」和「信息孤島」現象。第二，強調網上和網下數據的整合。網路輿情與社會調查結合不足，可能降低輿情的真實性，誤導決策。例如，對於假期調整方案的選擇，各輿情機構組織的網路投票的結果各不相同，其做出的輿情分析報告也和真實民意相左。因此只有真正掌握「大輿情」，打撈「沉沒的聲音」，才能正確決策，打造一個更安全、更高效的社會。樹立大輿情觀念，首先，必須實現數據分析的動態化，打破數據壟斷，統一標准，共享數據，預防孤立的輿情機構閉門造車，制定片面或錯誤的輿情分析報告。其次，應把網上網下各方面數據整合起來，挖掘網路輿情與社會動態背後的深層次關系，實現網路輿情管理和社會治理的緊密聯動、同步推進[7]。最後，完善和創新包括輿情抓取、預警、研判到決策、評估等在內的網路輿情管理的各個環節，使輿情管理功能不僅僅限於危機處理，更能發揮輔助決策的作用。

（二）變革網路輿情的引導戰略。做好輿論引導工作，應把握好時、度、效。但是目前許多地方和部門對如何進行網路輿情的引導仍然缺乏正確認識，於「時」不能把握好「黃金4小時」，於「度」不能掌握火候，拿捏分寸，於「效」不能保證網路輿情引導的實效質量。大數據由於自身具有的特點，使其利於變革網路輿情的引導戰略，變「封改刪」、「鴕鳥戰術」為「網上引導，網下落地」，使「偽輿情」失去生存的土壤。因此，我們要充分發揮大數據的優勢來提高輿情引導工作的能力。其一，利用大數據提升網路輿情引導的預見性和目的性。通過數據抓取和相關性分析，構建網民意見傾向分析模型，了解網民的偏好和特點，建設和完善政府網站、官方微博，扶植和藉助意見領袖，做到「善說話、說對話、接地氣、辦實事」。其二，通過數據的價值轉化，實現網路輿情的價值引導。在充分收集相關數據的基礎上，運用圖表等數據可視化技術揭示事件的前因後果，讓數據「發聲」，使網民既「知其然」也「知其所以然」，從而全方位360度無死角了解事件的來龍去脈，消除「盲人摸象」現象。其三，提升輿情引導的公信力。一方面加強新老媒體間的互動，發揮各自的優勢與公眾溝通，破解謠言和流言，達到時效性和權威性的雙重保障；另一方面要避免輿情分析師在處理數據的過程中受經驗偏好的影響，並防止大數據淪為某些機構和個人更便捷地操縱輿論的手段。

（三）健全大數據輿情管理體制機制。當前，網路輿情管理的體制機制尚不完善，很多地區尚不具備系統規范的輿情應對與處理的管理體系。輿情分析和預測手段落後，危機應對系統缺失，輿情管理組織機構不健全、不穩定，以及多頭管理等問題非常普遍。健全大數據輿情管理的體制機制，對於從源頭上解決網路輿情管理過程中出現的問題和困難，實現標本兼治，具有決定性作用。因此，為使網路輿情管理取得實效，提升網路輿情工作的規范化和科學化水平，我國應加快建立健全大數據輿情管理的體制機制。首先，建立網路輿情多元管理的互動機制，由國家出台大數據發展戰略規劃，產學研相結合，統籌政府、企業、社會和公民的力量，形成合力，實現共治。其次，變革網路輿情管理的機構設置，改變以往通過臨時組建領導小組或臨時辦公室等機構，或者以宣傳部門為「消防隊」等方式被動應對輿情危機的模式，通過常態化機構的設置和專業人員的配備，使網路輿情管理專門化、精細化。再次，建立權責明確的責任機制，通過加快數據立法進程明確各級各部門包括政府部門、企業媒體、人民團體等的權利義務；通過建立由網信部門牽頭的大數據輿情管理體制，改變多頭管理的局面，並設立政府首席信息官責任制度等。最後，健全大數據網路輿情管理的資源保障機制，大數據時代變革網路輿情管理面臨初期成本高、短期效益不明顯等問題，需要加大資金、技術、物資、人力等資源的投入。

（四）創新大數據網路輿情管理的方法與技術。大數據時代的到來，要求網路輿情管理必須採用更為先進的技術，這主要表現在對各種相關軟體的大量應用以及對大數據技術支撐平台的依託。目前中國網路輿情監測採集軟體中較具代表性的有TRS互聯網輿情信息監控系統、北大方正智思輿情監控系統、軍犬網路輿情監控系統、樂思網路輿情監測系統等。此外，還應完善和創新大數據技術支撐平台的五大基石——數據監測技術、數據挖掘技術、數據存儲技術、數據分析技術、數據安全技術，使大數據為網路輿情管理服務的同時又不超出我們的控制。同時，我們也不能陷入「技術是萬能的」誤區而盲目迷信和依賴技術，更不能因相信大數據強大的預測功能而導致「數據獨裁」，變成數據的奴隸。因此，網路輿情管理還需要依靠其他方法和手段相輔相成，共同作用。法律因其具備最大的強制性和權威性，成為最有效的管理控制的手段。法律與道德相互聯系，在極具復雜性和特殊性的虛擬空間里，教育和自律被擺在重要的位置上。例如，歐美發達國家如美國、英國、加拿大等都通過倡導用戶自律和自我管理來提高網民的媒介素養，加強自我把關能力。此外，還可以效仿韓國、新加坡等運用行政手段，要求網路用戶在獲得國家有關部門頒發的許可證的情況下，才能訪問政府嚴格控制的信息等。

（五）培育大數據時代的網路輿情管理人才。大數據時代的網路輿情將會形成多向度的研究，例如對社會話語表達、社會心理描繪、社會關系呈現、社會訴求預測等的分析研究。網路輿情將真正成為一門與多學科交叉的社會顯學，對人才的全面性要求很高。中國教育的學科劃分和培養體系，客觀導致培養出來的人才很難跨界。換句話說，真正進入這個行業的門檻是很高的。正因如此，各國越來越重視對數據科學家的培養，如美國在大學專門開設研究大數據技術的課程，通過嚴格的業務培訓和職業資格認證，培養下一代的數據科學家。2013年9月，我國人社部聯合人民網啟動「網路輿情分析師職業培訓計劃」，「網路輿情分析師」成為一項被正式認可的職業。但是我國現有輿情工作人員的水平仍然嚴重滯後，很多輿情機構尤其是地方政府並沒有專業的數據處理、分析團隊和專門的網路輿情管理部門。為突破大數據時代變革網路輿情管理的人才瓶頸，從短期看，可以通過招考、錄用等方式引進數據挖掘、分析人才，通過委託培養、網路培訓等方式強化已有專業人才力量，通過購買服務的方式短期租賃大數據輿情管理的高素質人才。從長遠看，則要系統梳理網路輿情管理所需人才目錄，培養和壯大既精通數據挖掘、數學建模，又擁有較高學習能力、分析能力和知識水平，橫跨統計學、社會學、計算機學、傳播學、管理學等學科的復合型人才，打造一支大數據網路輿情管理的專業人才隊伍。

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⑽ 對政府服務和管理而言,大數據的大意義是什麼

1、創新政府大數據管理思維。

第一，利用大數據形成政府管理的大數據思維。政府需要進一步開放數據信息，提升社會公眾對於政府利用大數據技術創新自身管理範式的感知水平。

第二，政府需要強化數據信息整合的力度。政府需要進一步強化對於數據信息的整合與溝通，通過打通不同政府部門之間的「信息孤島」，進而提升政府協同管理水平。

第三，利用大數據提高服務質量。當前我國政府亟需創建創新型與服務型政府，政府在提供公共服務過程中需要藉助大數據相關手段針對社會大眾的需求進行及時收集與回應，以此為基礎來增強社會大眾對於政府服務供給的獲得感。

2、利用大數據手段升級政府管理手段。

第一，利用大數據技術完善政府管理專業的人才儲備。我國政府管理部門應致力於引進大數據專業領域的人才。政府管理部門通過充實大數據人才隊伍，有助於進一步提升政府管理決策的效率，同時鑒於大數據人才的稀缺性，政府不僅需要藉助相關的優惠政策與扶持條件。

吸引大數據領域的高水平人才安家落戶，更需要充分發揮自身的平台優勢，致力於搭建以大數據研究為核心的產學研一體化研究聯盟，通過大數據戰略聯盟的締結，實現大數據管理人才的自給自足。

第二，利用大數據技術更新政府管理技術儲備。

大數據的飛速發展對於網路空間安全提供了較大的挑戰。我國政府需要從頂層設計的戰略視角制定大數據網路安全保障機制，並進一步強化對於網路空間的管理與治理。

3、利用大數據理順政府管理運行體系。

第一，利用大數據手段提升決策科學化水平。大數據技術在政策創新、公共危機治理以及行政監督等領域具有得天獨厚的技術優勢，決策者藉助大數據技術能夠促進對於大數據的深度挖掘和分析，進而對政府的各類管理事項作出科學預測，以提升決策的合理性與科學性。

大數據技術不僅能夠進一步強化政府相關管理決策的指向精準性，同時藉助大數據技術自身所蘊含的先進性與前沿性，能夠為政府管理科學化提供有力支撐。

第二，藉助大數據技術增強政府公共服務產出水平。政府在進行相關公共服務供給過程中，由於不能保障及時有效覆蓋社會大眾的全部需求，在大數據背景下政府應該通過致力於統一公共服務數據的格式與採集標准，持續推進公共服務資源的重新整合、竭力實現公共服務的均等化。

(10)大數據戰略人民網擴展閱讀

大數據趨勢

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

趨勢五：數據泄露泛濫

未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。

在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。

參考資料來源：人民網-大數據與政府改革創新