情感大數據

A. 天頌大數據輿情監測有哪些應用性

1.大數據輿情監測的預測性
大數據監測的核心價值在於預測。「雖然萬物皆顯出自發偶然之態，但實際上遠比想像中容易預測。」傳統的網路輿情事件是在輿情產生之後進行輿論引導，輿情的提前監測幾乎處於空白，傳統網路輿情治理局限性突出表現在這種滯後性上。但是，大數據可以主動抓取、分析、重新整合搜集而來的數據，克服其滯後性，讓輿情具有可預測性。一是能夠全面收集數據。人們或喜歡在網頁論壇上「吐槽」、「差評」，或喜歡在微博、微信中發表自己的心靈感悟，或喜歡在APP跟帖支持或反對某種觀點。這些數據，還有大量的網友態度、發表時間、活動地點、生物鍾等信息，通過文字語言處理、數據綜合分析等技術，我們能夠從無盡的大數據世界中挖掘事件萌芽信號、歸納輿論觀點傾向、掌握公眾態度情緒、並結合歷史相似或類似事件進行趨勢預測。二是能夠重點監測。利用大數據，我們能夠將重點監測目標的時間節點前移，根據工作中的經驗、已建立的網路輿情演變模型，預測輿情的發生率。這種預測性，能夠更加准確地把握意見生態環境，研判輿情發展趨勢，更加有效地提高輿情管理水平。
2.大數據輿情監測的全面性
大數據監測價值的前提是數據的全面性。大數據「海納百川」，能夠勾勒全景式的輿情生態。傳統的輿情監測，較為零散，主觀性較大。雖然有些部門單位將重要的、零星的輿情事件進行整理分析，但監測搜集手段較為簡單，素材較少，數據不夠全面，導致分析的結果不能全面反映所需輿情內容。大數據輿情監測手段在很多方面突破了傳統監測的技術「瓶頸」，豐富了輿情的來源觸角、內容類型，建立起全景式的監測模式。這種全景式的監測模式主要表現在：一是監測渠道的全面性。數據常常自動生成於微博、微信、QQ等日常社交網路行為中，被監測特定群體的習慣、喜好、行為以及潛在心理的數據，經過聚合分析，能夠描繪整個輿情群體或地域、時段的特徵。二是監測范圍的全面性。大數據技術促進輿情監測的日常化，能夠在「觸角內」，突破傳統監測的人工「軟肋」，「持續性」「高集中力」「多維式」監控輿情，「理性化」「多視角」「綜合性」展現話語圈層、地點定位、時間節點等信息，實現動態、全程、多角度的跟蹤，並可以根據「主體需求」，細化、篩選、整理相關數據，有針對性提出輿情治理對策，既保證監測數據的全面性，又保證輿情化解的針對性。
3.大數據輿情監測的關聯性
大數據輿情監測的「特色」是數據的關聯性。大數據「關聯性」形成的認知模式，能夠動態、全面、「辯證」地「認知」輿情。「大數據時代，突破了傳統數據時代片面化、單一化、靜態化的思維，開始立體化、全局化、動態化研究網路輿情數據，將看似無關緊要的輿情數據納入分析計算的范圍。」傳統的監測手段，採用「手工式」「謄寫式」記錄觀測到的內容，雖然有一定的類型分類、趨勢預測，但僅僅關注靜態的觀點陳述，缺乏動態跟蹤的有效手段。傳統的監測手段停留在「文如其人」階段，片面理解網友「吐槽」「拍磚」「點贊」「頂」，缺乏網友心理分析、精神解剖，缺乏字面意義與深層含義的關聯。同時，也缺乏線上輿情與線下事件的關聯，缺乏「我」與「自我」、「我」與「他人」、「此時」與「彼時」、「此地」與「彼出」的關聯。輿情的監測不僅需要由因到果的推理關系，也需要多次關聯「如影隨形」的相關關系。大數據把關注的焦點指向數據問的相關關系，關注數據網路裂變式關聯關系蘊含的無盡可能性。一是關聯「顯性因素」與「潛在因素」。「將大數據作為一種認知工具，則是要提高對於輿情數據之間關聯度的梳理，在實現數據關系可視化的基礎上，進而評估關系的生成、擴散與變化。」大數據可以通過對突發事件的輿情信息，分析網路話語關聯的觀點、意義，剝離出具有重要話語權的人群、區域、傳播及控制模式等，從而鎖定重點監測的人群、地點、事件特徵，提高了大數據輿情監測的抓取率和精確性。二是關聯線上空間與線下世界。「人們關於海量數據收集、整理工作能力的提升，帶來了一種從市場、政治選舉、社會治安到國家安全監測工作的全面融合」。在大數據和互聯網時代，網路已逐漸成為現實世界的「鏡像」，是人們生活世界的空間展示；大數據抓取網路的數據，數據則來源於手機或PC端等屏幕後的人的手指滑動或敲擊，它是人們生活世界的精神表現形式。輿情監測數據展現社會萬千現象，蘊意網友喜怒哀愁及其信息播散行為；大數據關聯線上線下，特別是輿情數據與生活世界。
4.大數據輿情監測的可量化
大數據輿情監測能夠實現數據的可量化。大數據的預測性、全面性、關聯性等所具有的價值特徵，必須建立在「能夠落實」的能力。大數據在監測方面的一個重要能力是能夠量化一切輿情信息，落實到對每一個監測數據的量化。傳統輿情監測，數據往往來源於報紙、電台等渠道，文字、聲音難以轉化成數據，從而難以進行分類統計、分析，難以實現輿情經驗的總結。在大數據時代，大數據量化一切，大數據既可以「量化」常規性質的文字，也可以量化非常規性質的圖片、視頻、表情包等；大數據既可以量化直接統計而來的資料，亦可以量化資料背後的情感；大數據既可以量化所需的輿情信息，亦可量化、摒棄無價值的垃圾數據。可以說，在大數據面前，所有監測的輿情，均可通過數據模型進行計算，分析輿情的態勢和走向。同樣，網路社會與現實社會同樣可以量化。網言網語引導、線下快速處置、網上網下聯動、協調共治等均可通過一定數據模型，逐漸推測出它應該量化的結果。

B. 大數據技術包括

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。
2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，
3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

C. 大數據輿情情感分析，如何提取情感並使用什麼樣的工具

未至科技魔方是復一款大數據模型平台制，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

D. 機器學習-如何情感分析

現在是一個互聯網的時代，各種復雜的演算法實現各種智能的功能專，神經網路BP演算法，模屬糊控制，大數據演算法等等，然而，機器學習，如何進行情感分析呢，這就要從控制談起了，首先機器內部需要有各種樣本，相當於一個學習庫當機器通過感測器識別或者神經網路演算法對當前的對象進行識別，然後與學習庫進行相應的匹配，就可以做到情感類的分析，深度神經網路可以很好的分辨出反諷語氣的句子。

E. 大數據輿情情感分析，如何提取情感並使用什麼樣的工具

首先，明確大學生網路輿論引導需要把握的幾個問題 1.大學生網路輿論引導中的語言把握。網路語言不同於現實生活中的語言，有自己特有的一套語言方式；大學生比較能夠接受的語言方式也有其特點。因此，在針對大學生的網路輿論引導中，應該使用符合大學生接受習慣的，同時具有網路語言特點的語言進行引導。網路語言往往簡潔明了、直觀具體，復雜的含義用簡單符號組合就可以表達清楚，同時網路語言有適度放棄詞彙本義、在使用中盡可能地對傳統語言做出偏離的傾向，語言的表現力很強。這種特點是與網民中18～24歲的年輕人占絕大多數的情況是相適應的。大學生在語言接受習慣上，反感說教式、灌輸式的交流，認同與他們平等交流的語言方式。因此在網路輿論引導上，使用的語言方式應該首先是契合網路語言特徵的，否則會顯得與普通網民的話語格格不入，在形式上就遭到大學生的反感；其次，網路輿論引導中，很忌諱直接將理論灌輸、說教用在網路中，應該調整角度，以大學生網友的身份，用親切交流、友好相處的語言方式潛移默化的網路輿論引導；有時平等而激烈的爭辯、尖刻但在理的諷刺反而會贏得大家的好感，這也是網路傳播帶來的人文精神普及之後的結果。只有契合網路特點、符合大學生接受習慣的語言方式，才有可能獲得成功，這是在開展大學生網路輿論引導中必須要把握好的。 2.大學生網路輿論心理特點的把握。大學生網路輿論表達是自我認知、自我實現的需要，他們認同並接納尊重大學生思想、情感、態度等的行為和意見。把握大學生網路輿論行為的心理特點，對於提高網路輿論引導的針對性和有效性是非常重要的。 3.大學生網上與網下行為反差的把握。調查發現，有一定比例的大學生在網路上的性格、行為、思想表達，與他們的現實生活往往存在一定程度的不吻合，呈現出某種反差。比如，平時靦腆內向的大學生，有可能在網上表現得率直沖動，敢想敢說；網上表現出來的思想情感不一定會落實在現實生活和實際行動當中，等等。這樣的反差的確對提高網路輿論引導的針對性和有效性帶來一定的困難，但是也說明了大學生網路輿論的情緒、思想容納彈性比現實生活中要高一些，這為針對大學生的網路輿論引導工作中時機和度的把握提供了一定的啟發。 大學生網路輿論引導的主要方式 輿論引導需要針對不同類型的輿論形態有針對性。研究表明，輿論形態主要有訊息形態的輿論、觀念形態的輿論、藝術形態的輿論以及作為輿論畸變的形態——流言等主要類型。網路輿論的主要類型與傳統形態的輿論類型基本上沒有太大差別。不同類型輿論的引導方式是不同的。針對訊息形態的輿論，由於其強度相對較弱，發展方向也不十分明確，此時的適時引導有效性較強。觀念形態的輿論則不同，如果被接受，有可能進一步內化為輿論的深層結構——信念；為公眾及時提供符合一般社會規范的參照系，或改變公眾已有的參照系，是媒介影響觀念形態輿論的主要方式。藝術形態的輿論帶有較多的情感色彩，觀念的表達是間接的，這種輿論形態對社會可能造成的威脅是「輿論共振」，即在一個短時期內，社會中相當多的公眾將注意力集中在一兩件作品上，只有一種幾乎一致的評價能夠流通，不同意見很難有立足之地。對於這種形態的主要引導方式是輿論分流，既發表流行的評價意見，又有意多發表一些其他評價意見，使得過於集中的輿論得以分流，形成正常的輿論不一律的自然狀態，在此基礎上逐漸使得主旋律評價意見居於主導地位。流言是沒有確切來源的在公眾中流傳的消息，主要是由於信息供給不能滿足需求造成的，流言如果任其發展下去後果嚴重。及時、充分滿足信息需求，同時給予適當的引導，可以有效消除流言。 大學生網路輿論的引導方式主要有說服和議程設置等，這也是基於大學生網路輿論特點和輿論引導的一般原理得出的結論。說服是通過傳遞視聽信息有意識地對接受者的行為施加影響，按信息發出者的要求使對象自願地改變態度或行為。說服總是從對象的特點、需求出發的，具有較強的理性思辨色彩。大學生較高的文化素養、總體理性的網路輿論行為特點為說服方式的有效開展提供了良好基礎。 議程設置是媒介傳播研究中的一個重要概念。如果將媒介報道和其他內容總體上作為一種傳播形勢和氛圍，那麼在一個較長時期內，它們會無形中給公眾議程帶來某種觀念或新的議題，它的影響是潛移默化的、強大的。大學生網路輿論引導中的議程設置，主要目的是形成多個網路輿論的興奮點，在設置過程中慢慢引導網路輿論改變原有狀態，朝著預期的方向發展。由於網路輿論參與性、互動性很強，議程設置有較大的自由度和可能性，但與此同時，由於網路輿論自由度較大，如果議程設置不當，造成在一定的網路空間的議程設置招致反感，網路使用者會轉移空間網路輿論行為，使得議程設置的效果適得其反。因此，針對大學生網路輿論的引導，在使用議程設置方式時，一定要有時機和度的准確把握，用適當的方式，才能收到預期的效果。 另外，努力通過網內外的引導促進大學生實現網路虛擬性與現實生活真實性的統一，幫助大學生以負責任的態度參與網路輿論 針對大學生的網路輿論引導工作，除了在網上開展針對性的引導之外，通過規范上網方式、完善網路管理制度也是引導網路輿論健康良性發展的重要舉措。對於大學生網路世界的管理、規范和約束，除了道德約束之外，制定完善的網站管理制度等，都是有效的約束制度。這些制度的完善，可以在一定程度上確保大學生網路虛擬性存在與現實生活真實性的統一，促使他們對自己的網路輿論行為負責，認真對待實際上已經成為現實生活一部分的網路世界。 促進大學生主體實現網路虛擬性與現實生活真實性的統一，還應該適當對大學生中存在的網上和網下的行為反差現象進行引導。保持網路虛擬性與現實生活真實性的統一，是鍛造健康人格的需要，也是對自己對社會負責任的需要。 網路輿論引導是一個全新的課題。生活在網路環境影響之中的當代大學生，在擁有比前輩更多的資源條件和資訊選擇空間的同時，也面臨更加復雜的成長環境。面對大學生網路輿論的不斷興盛，在看到存在各種各樣的問題的同時，也必須充分認識網路輿論環境對於大學生成長的有利影響，只有這樣才能順應發展趨勢，以正確的態度對待大學生網路輿論行為，並以大學生可以接受的方式開展有效的網路輿論引導。 資料參考：樂思網路輿情監測之輿情引導

F. 大數據時代是什麼意思的

大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(6)情感大數據擴展閱讀：

大數據時代的影響：

1、不是隨機樣本，而是全體數據：

在大數據時代，人們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣（隨機采樣，以前人們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓人們意識到，這其實是一種人為限制）。

2、不是精確性，而是混雜性：

研究數據如此之多，以至於人們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以人們必須盡可能精確地量化人們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱。

擁有了大數據，人們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓人們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

3、不是因果關系，而是相關關系：

人們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，人們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴人們某件事情為何會發生，但是它會提醒人們這件事情正在發生。

參考資料來源：網路-大數據時代

G. 大數據輿情監測分析怎麼做

首先要拿到數據，然後抽取關鍵字，對關鍵字進行統計

H. 喜歡「姐弟戀」的女生是什麼心理

喜歡“姐弟戀”的女生是什麼心理？筆者覺得，這類女生應該很有責任感、也喜歡照顧別人，同時也是充滿自信、覺得自己很漂亮很優秀，所以才會選擇與“小男生”相處。

總之，喜歡姐弟戀的女生同樣很優秀，她們的內心也許更成熟，她們的責任感會更強大，對男人會更加的體貼入微，她們的婚姻也會更幸福，所以說，決定婚姻幸福與否的不是年齡、不是姐弟戀，而是兩人的性格是否相同、是否更具有責任心與擔當。

I. 31省份婚姻大數據: 廣東結婚最多，結婚後的相處之道是什麼

所謂的夫妻相處之道，所說的是在夫妻相處的過程之中，所要遵循的一些原則。這些原則包括了夫妻之間的相互尊重，相互包容，以及相互信任。這些東西能夠使得夫妻在相處的過程之中減少矛盾的產生，夫妻關系更加的和諧。

重視彼此的家人

許多夫婦都感覺他(她)爸爸媽媽並不是我爸爸媽媽，管住自身可以了，因此就你父母我父母，我覺得大家都錯，彼此的你母全是你爸爸媽媽，都得尊重，我點賠彼此爸爸媽媽的時間，增近情感你能感覺，我覺得彼此的爸爸媽媽親人並不是那麼不太好交往，僅僅平常缺乏溝通交流，缺乏遷就而已。

要學好積極的表述自身的念頭

許多女性都感覺丈夫善待自己，就應當認識自己。自身有哪些要求，不用說他也搞清楚。它是錯大了的。假如你要讓另一方多認識自己的內心，你必須要將它表現出來，讓丈夫了解。或許，表述時挑1個好的時間，盡可能在另一方心態較為好的那時候談某些繁雜的難題，有利於降低矛盾。

不要在經濟上有恩怨

錢財是個比較敏感的話題討論，戀情男人女人一涉及到實際權益立刻鬧翻的事例不在少數。情感歸情感，錢財歸錢財，還是應當涇渭分明，以防賠了夫人又折兵。