大数据战略人民网

⑴ 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

⑵ 大数据时代，对人们生活的影响在哪些方面

大数据时代的影响：

1、大数据技术不仅能够提高人们利用数据的效率，而且能够实现数据的再利用和重复利用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。

2、人们可以低成本或零成本进行事物信息全息式的纵向历史比对和横向现实比对。大数据技术自身不仅能够迅速衍生为新兴信息产业，还可以同云计算、物联网和智慧工程技术联动，支撑一个信息技术的新时代。

3、云计算技术可以使人们及时利用各类大数据。物联网技术的实质就是物物相连的互联网，物联网的核心和基础仍然是互联网，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

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大数据时代带来的机遇：

1、社会治理是对社会的经济、政治和文化等事务进行的组织、协调、指导、规范、监督的过程。它涉及合理有效配置社会资源，比如提供教育、文化、卫生、体育、社会保障等社会公共服务和公共产品，保障社会公平与公正；涉及通过行政及司法手段保障社会安全和社会稳定。

2、创新社会治理，是我国应对社会转型、化解社会矛盾、协调利益关系、维护社会秩序所面临的一项重大战略任务。

3、大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。

⑶ 有哪些国家将大数据上升为国家战略

1、美国

美国是第一个将大数据上升至国家战略并制定行动计划的国家。2010年，美国总统科学技术顾问在呈给总统奥巴马的报告中建议：“联邦政府都要制定一个应对‘大数据’的战略”，大数据对美国政策制定的效果也越来越明显。

2、英国

2010 年英国政府开放数据门户网站Data.gov.uk 正式上线以来，英国政府开放数据范围已涵盖福利待遇、法律、交通、教育学习、公民权利、工作求职、税收、移民签证等15 个领域，涉及人们日常生活的各方面，其中最重要的是将政府财政税收和公务员收入完全公开与透明化，以达到迎接社会挑战、打击腐败和加强民主、增强政府诚信的目的。

3、澳大利亚

2011年5月，澳大利亚政府公布了《国家数字经济战略》报告，旨在确保2020年前基本完成国家宽带网络的物理建设，使澳大利亚成为世界数字经济的领军者。

随着大数据发展战略得到全球各国的高度重视，联合国秘书长执行办公室于2009 年正式启动了“全球脉动”(Global Pulse)倡议项目，旨在推动数字数据和快速数据收集和分析方式的创新。

4、中国

2015年党的十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”，这是大数据第一次写入党的全会决议，标志着大数据战略正式上升为国家战略。五中全会，开启了大数据建设的新篇章。

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就大数据战略上升为国家战略而言，五中全会的公报具有五个方面的重要意义，也对应着相应五个方面的建设努力方向。

1、大数据战略要坚持党的领导、政治引领。党代表人民利益，党性的本质是人民性，坚持党的领导就是要坚持在大数据建设中切实保障公共利益、人民利益。

2、大数据战略要政府表率推动。大数据战略上升为国家战略，首先是需要政府做出表率，在开放数据、开放政府建设方面做出表率和积极努力。

3、大数据战略要立法规范。在开放政府数据，搜集储存记录个体、企业、组织信息，交易、再利用大数据资源等方面，要通过国家立法的形式予以规范。

4、保障大数据产业发展的市场均衡与有效竞争秩序。在大数据产业发展中，政府是推动力量，然而企业由于直接从事商业活动，更有动机成为大数据产业发展的主体。然而，由于网络时代，强者愈强的马太效应更为明显，大数据产业很容易形成强者愈强的产业垄断。

5、大数据产业发展要保障公共安全。任何产业的发展不能只顾经济利益而忽视公共安全。

⑷ 大数据究竟能给我们带来什么

1，大数来据改变了生产生活方式。

大数源据让企业拥有了增值的潜力与爆发力：通过对销售大数据的分析应用，企业可以对消费者的需求有更精准的把握，从而进行更对路的生产；通过对用户评价大数据的分析挖掘，企业能够更有针对性地改善用户体验，从而促进产品营销。

2，大数据改变了思维方式。

这种改变是双向度的：被动改变与主动改变相互交织，外在对手与内在对手共存共生。某种程度上，大数据促进了商业生态系统的重构，从产品供应、营销模式到竞争策略，谁掌握了大数据，谁就掌握了用户。

3，大数据将改变了管理模式。

理念创新必然带来技术创新，技术创新必然呼唤机制创新，管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身，而在于对数据的分析与应用，从而释放出数据所蕴含的巨大价值。

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已经有不少国家和企业开始在这一新领域谋篇布局。作为拥有庞大人群和应用市场的中国，也力争在这次科技变革中实现创新与引领，已经取得了大数据的三大理论创新成果——《DT时代——大数据如何改变世界》、《块数据——大数据时代真正到来的标志》、《创新驱动力》。

⑸ 大数据时代的到来会为社会发展带来哪些影响

对社会管理提出了更高的要求、考验政府的危机应急能力和让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取。

1、大数据的大众性对社会管理提出了更高的要求

在大数据时代，各类信息大规模的自由流动使得民众参与社会管理和政治事务的热情很容易被点燃，而这些海量的数据鱼目混珠，其中有很多假信息、伪信息和谣言，这对信息的监管提出了更高的要求。

2、大数据的即时性考验政府的危机应急能力

大数据时代，数据的传播不受时间和空间的限制，产生后便可即时传播，使得一旦发生社会事件，信息会通过各种渠道在第一时间传播到公众中，而公众的情绪也能第一时间呈现在庞大的数据洪流中，这让个别事件在快速传播之后会从局部事件迅速变成公众事件。

利用大数据技术，在发生一起公共事件后，通过开放式的软件平台，人人都可能实时地将自己所看、所听及所知的具体细节上传。

在这一人人参与的过程中，人们的心理也会不知不觉发生变化，形成一种共同意识，因为他们在参与的同时，也是在进行一种公开的表达。一个能够进行公开表达的人群就构成了德国政治哲学家哈贝马斯所说的“公共领域”。

3、大数据技术让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取

大数据时代的到来使得各类信息的公开性和可获得性空前增加，但这并不意味着任何信息都可以被轻率地使用。

在不断进步和革新的大数据技术面前，个人的隐私面临越来越容易泄露的风险，因为日常的电话记录、邮件往来、经济消费、交通出行、甚至是医疗档案等个人信息都在逐渐实现数据化管理和存储，而这些数据都并非绝对安全。

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在大数据时代，鉴于离散型的文献和文献检索方法已无法满足社会科学研究者对专题性、指向性强的学术文献的需求，文献信息服务机构应推进集成式检索，优化数据挖掘技术、知识发现技术，提供定制化、个性化、知识化服务。

尤其是建立面向科技创新基地、科研院所、课题组乃至个人的学科化服务机制，进一步拓宽文献信息服务范围，提升服务层次，加快学术交流和信息、知识的传播速度，提高文献信息资源的利用率和共享率，使文献信息服务机构的服务更直接、更有针对性，更好地服务于创新研究。

对大数据的探索只是刚刚开始，科学认识和把握大数据与经济社会发展的内在关系、与信息和知识管理的内在关系，可能是包括文献信息工作者在内的整个学术界在今后相当长一段时间的重要课题。

因此，文献信息工作者不能停留在低层次、低水平重复的传统内容生产模式上，而应适应大数据时代的新形势，推进知识生产过程的有序化、结构化。

人类正处在一个强调知识和信息的时代。培根曾提出“知识就是力量”，后来学术界又提出“信息就是力量”。现在，又有学者提出“共享知识就是力量”，强调把信息管理、信息共享提升到知识管理和知识共享的阶段。

利用互联网来构建知识社会，在网络环境下实现知识交流与共享，这体现了时代的进步，有着丰富的时代内涵。在大数据时代，我们应做好数据管控，把“共享知识就是力量”的理念贯彻到知识服务实践中。

⑹ 大数据时代，对我们的生活和思维发生了哪些改变

一场生活、工作与思维的大变革。大数据开启了一次重大的时代转型。大数据时代的思维变革：1、更多。2、更杂。3、更好。大数据时代下的变革三部曲：商业变革（二）大数据时代下的变革三部曲：管理变革（三）

⑺ 国内做大数据的公司有哪些

1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。

致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。

2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM2.5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。

3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。

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大数据发展的一些趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

⑻ 公安破案时，常说的运用了大数据，大数据是什么意思呀

大数据现在已抄经成为一个代名词了，其实公安说的大数据跟我们平常网络上说的大数据还是有些差别的，网络大数据更多还是建立在用户喜好方面，采集数据经过电脑分析处理后的信息，偏人工智能方向。而公安说的大数据，那是真正的大数据，包括指纹库、血液库、DNA数据库以及各个摄像探头数据等，这些项目中很多还在建库阶段，可能你不清楚，但你的数据已经通过一些渠道被采集了

⑼ 大数据时代网络舆情管理变革探讨

大数据时代网络舆情管理变革探讨

大数据时代的到来对人类的生活、工作与思维产生变革性影响，深刻改变着商业王国及公共管理等各个领域的面貌，“大数据”日渐成为各行业创新的助推器。当前中国网络舆情环境复杂，网络舆情危机时有发生，社会热点舆情事件和涉官涉政舆情事件不断涌现，造成社会民主生活和政治稳定间的不平衡等诸多影响。大数据背景下的网络舆情正在发生巨大的变化，网络舆情管理变得日益复杂和重要，如何抓住大数据时代为网络舆情管理变革带来的机遇，以“大数据观”变革传统网络舆情管理思维，准确把握网络舆情的内在特征及其在演变过程中的潜在规律，实现网络舆情管理在思维、模式以及技术上的创新，对于新形势下做好网络舆情引导工作，加强和改进网络内容建设，具有重要的理论意义和实践价值。

一、大数据时代必然要求网络舆情管理变革

“大数据”概念最早在20世纪80年代提出，2011年麦肯锡咨询公司发布其研究成果《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》，使这个概念得以大范围推广。2012年3月29日，奥巴马宣布将投入2亿多美元启动“大数据发展和研究计划（Big Data Research and Development Initiative）”，将“大数据战略”上升为国家战略。近两年，大数据备受学术界、产业界和政府部门的关注，成为国内外强有力的前沿词汇。大数据又称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内进行抓取、管理和处理的数据集合，是必须通过深度挖掘、计算、分析才能创造价值的海量信息。大数据在体量、复杂性、产生速度及价值密度四个方面都极大地超越了传统的数据形态，具有4V特征：大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）、价值（Value）。数量庞大的网民通过论坛、微博、微信等多种途径方便快捷地发表言论观点，网络舆情的规模和复杂性急速上升，体量巨大而价值密度低，其内在特征的变化必然要求实现网络舆情管理的变革以适应大数据时代的发展，这些要求主要体现在四个“转向”上。

（一）从监测转向预测。大数据的核心和目标就是预测。复杂网络的研究专家巴拉巴西认为，“93%的人类行为是可以预测的，当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。生活如此抵触随机运动，渴望朝更安全、更规则的方向发展，人类行为看上去很随意、很偶然，却极其容易被预测”[1]。例如，亚马逊可以推荐我们想要的图书，淘宝知道我们的喜好，而人人网可以猜出我们认识谁。传统网络舆情管理把监测已经产生的舆情信息作为起点，这种明显的滞后性使其在网络舆情危机的应对中处于消极被动的位置。而目前留给突发事件的处理时间越来越少，从传统的“黄金24小时”变为“黄金4小时”，如此短的时间使舆情分析和决策尚未来得及参与进来，整个事件就已经造成了爆炸性的效果。在大数据时代，通过挖掘数据相关性，把数学算法运用到海量的数据上进行分析，在敏感消息进行网络传播的初期就提前开始监测，然后建立模型，模拟仿真网络舆情的演变过程，使网络舆情突发事件发生的可能性和倾向性变得可以预测。

（二）从节点转向网络。由监测舆情转向预测舆情的目标实现，最关键的大数据技术就是挖掘数据的相关性。在小数据时代，由于受到数据库和计算分析能力的限制，无论是对于因果关系还是相关关系的追寻，都耗资耗时，并且易受传统的思维模式和特定领域隐含的固有偏见的影响，无法保证舆情分析结果的准确性。因此传统的网络舆情管理只注重舆情内容的监测，通过分析单个数据节点，如网民“说什么”来抓住比较浅层的社会语义表达。大数据则在保留了原始数据的同时，记录了网民“为什么这么说”背后的社会心理和社会关系网。按照大数据思维，每一个数据都是一个节点，可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应——类似微博裂变传播路径，数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性[2]。通过对海量信息的解构与重构，充分整合政府和企业的数据资产，利用一系列飞速发展的新技术和新工具，描绘、测量、计算各节点之间的关系，深度挖掘数据的相关性，以此排除偏见和视觉盲点，掌握易被忽略的社会动态，预测舆情的发展趋势。因此大数据时代必然要求网络舆情管理变革其监测系统，由节点转向网络，把握相关性，进而分析舆情背后的社会互动，乃至网络族群之间的界限和相互勾连。

（三）从定性转向定量。舆情分析师或解读者从自身经验和视角出发，在传统网络舆情管理的过程中进行定性分析时，必然使其分析结果带有个人价值与理念的主观印记，甚至不同的舆情机构对同一舆情事件会得出相悖的结论。在大数据时代，所有元数据都可通过量化关联转化为有价值的信息，并实现多次利用，每一次利用都是一种创新，大数据成为网络舆情定量管理的力量源泉。尽管数据的相关性决定了某些数据价值的潜藏性，但新技术、新软件的出现使得通过数学分析实现数据的价值转化变为可能。而多维解读舆情和新的深刻洞见的揭示，使舆情分析结果的全面性和客观性大大超越传统的网络舆情管理。但数据的量化并不等同于简单的“数字化”，而是数据的可计算化，舍恩伯格将其称之为“数据化”，是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程[3]。“数据化”使态度和情绪转变为一种可以分析的形式，网络舆情的相关信息得以进行深入分析，一些社交媒体如Facebook、Twitter、QQ、微博、微信等坐拥大型数据的宝藏，一旦实现对其自身数据库的深度利用，就能轻易获得社会各个领域和所有用户的几乎全部动态信息。

（四）从样本转向全体。在传统的网络舆情工作模式中，所采集的舆情关联数据仅为样本信息，构建的数据库结构单一、数据量有限。其数据源一般是基于抽样或者针对重点网络站点进行的数据抓取，仅能对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，标准不一，难以在不同领域中通用。同时，样本分析并不能保证结果的准确，即使分析方法和操作没有问题，但采样过程的任何偏误都将使舆情分析结果与事实相去甚远。大数据体量巨大，从TB级别跃升至PB乃至ZB级别，完整记录了社情民意，成为人类生存痕迹和心理变化的记录仪。采样的目的是以尽可能少的数据获得尽可能多的信息，但大数据是建立在掌握所有数据，至少是海量数据的基础上的，在数据处理技术日新月异的今天，变革传统舆情管理思维与方法，改变采样的惯性行动成为必要。通过运用大数据技术，建立网络舆情自动分析系统，全天候自动搜索并采集与目标舆情看似毫不相关实则具有内在关联的信息，在抓取和收集页面之后，对信息自动分类、自动获取关键词、自动内容分析和自动报警等。样本扩大至几乎全体，舆情分析的结果更加客观可靠。

二、大数据时代网络舆情管理变革的效应前瞻

抓住大数据时代变革网络舆情管理的新机遇，迎接大数据时代网络舆情管理的新挑战，顺应大数据时代网络舆情管理的新要求，变革与创新网络舆情管理将会产生良好的管理效应，实现新时期网络舆情管理的升级转型。

（一）实现“防火”式管理。传统的网络舆情管理因为无法把握数据相关性，不能准确预测舆情未来的发展趋势，因此采用的是“灭火”式管理模式。政府通常在舆情产生或者已形成舆情危机的情况下才开始采取措施，如发布信息、引导舆情、满足诉求等，以此达到“灭火”效果。在此种模式下，政府经常被动陷入网络舆情漩涡，由此形成视网络舆情为“敌情”的偏见。为了摆脱这一困境，政府总是试图“控制”、“引导”和“应对”网络舆情，以一种上位者的姿态去支配、主宰网民及其舆情表达的方式。然而，若网民在网络舆情中的主体地位得不到保证，网络舆情就会失去其“减压阀”的功能，网络舆情问题将会是治标不治本。大数据时代，政府转变网络舆情管理思路，变革网络舆情管理模式，应用大数据技术对网络舆情进行关联分析、级别划分、聚类分析和倾向性分析，将实现“灭火”式管理到“防火”式管理的转变。通过寻找“导火索”与“减压阀”之间的平衡点，在发挥网络“民间舆论场”作用的同时，将网络舆情危机扼杀在摇篮里。例如美国中央情报局通过抓取海量数据来追踪恐怖分子和监控社会情绪，在“阿拉伯之春”中，通过大数据分析多少人和哪些人的立场从温和变为激进，并“算出”谁有可能会采取有害行为。

（二）打捞“沉没的声音”。大数据源于互联网的分享、开放，但“数字鸿沟”的存在却使“信息穷人”与网络隔绝。尽管互联网的发展使这一部分人的比例越来越低，但发展不均衡性的扩大意味着现在和将来仍然有一个不容忽视的群体将无法提供任何数据。即使是那些能够充分利用网络的人群，也有可能因为在某种情境下成为舆论中的弱势群体，或者因其在舆情主流中的异质思维而选择不在网络上发声。当然，这种选择既可能是主动也可能是被动的。正如美国哲学家埃里克·霍弗所言，“一个国家最不活跃的人群，为占大多数的中间层次。他们是在城市工作和在乡间务农的正派老百姓，然而，他们的命运却受分据社会光谱两头的少数人——最优秀的人和最低劣的人所左右”[4]。显而易见的是，单凭技术体系构筑的大数据平台无法真正获取“全部数据”，通过改革网络舆情管理去打捞那些可能代表某一个群体或一定数量级的“沉没的声音”十分必要。因此，全面思考和理清大数据时代网络舆情管理面临的机遇和挑战，通过“大舆情”观念的构建，变革网络舆情管理的工作理念和模式，将有利于打捞“沉没的声音”。例如，将舆情服务与社会调查相结合，重视实地调研与第一手材料的采集，而不是把网络舆情管理捆绑在技术上，将避免得到不全面的舆情或做出误导性决策。

（三）识破“伪舆情”。当前备受关注的网络舆情，越来越成为依存于影星式的学者、影星式的记者、影星式的商人和影星式的政客为中心的“伪舆情”[5]。重大敏感事件发生后，部分网管和有影响力的舆情机构快速封堵其主观上认为的“有害信息”，选择性地编撰舆情报告，以片面、虚假的“伪舆情”影响决策层对形势的研判，使其做出符合自身利益诉求的决策。有些利益集团则精心扶植和培育自己的网络发言人，引导网民思考的内容和方向。结果，这些舆论领袖对关键事件和问题的看法在网络上大行其道，并淹没其他异质言论，使群众对真相的认知产生巨大偏差。当舆情被各方利益集团的政治力量和经济力量操纵时，它便丧失了独立性，一旦“伪舆情”被识破，舆情机构就可能失去其公信力。基于全网的完整、准确和极速的信息抓取有利于为舆情分析报告提供一手的材料、纯粹的事实，从而获得真实全面的舆情，使网民在不知道“为什么”的情况下，依然能获得对“是什么”的比较公正客观的认知，并以此助力网络舆情的引导。同时，通过变革网络舆情管理的体制机制，保持舆情管理的独立性将有力识破“伪舆情”，剔除“杂音”与“噪音”，使大数据时代的网络舆情真正成为现实世界的“镜像”。

（四）克服“盲人摸象”和“信息孤岛”。海量信息无限增长与网民关注、分析能力有限之间的矛盾，造成了“数据爆炸”与“知识贫乏”的怪象，加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。大数据时代下，网络媒体促进了信息的开放和沟通的便捷，人们对公共事件的参与达到了一个前所未有的高度，但是分众传播、个性化传播的凸显以及信息的碎片化，使得全面、深刻地关注和分析事件变得越来越困难。网民非理性、易激动的特点导致网络舆情的偏激和情绪化，网络的“群体极化”被放大。大数据时代的舆情监测是建立在传统人工和软件无法进行的全网舆情信息采集的基础上，样本扩大到全体。通过运用大数据技术，建立网络舆情自动分析系统，避免因数据源不全面而造成的重要信息监测缺失，将有利于消弭“盲人摸象”现象。与此同时，由于信息化应用水平参差不齐，政府和企业不同的部门之间都存在“信息孤岛”问题：有多少个部门就有多少个信息系统，每个系统都有自己的数据库、应用软件和用户界面，完全是独立的体系，阻碍了数据的互通互联[6]。变革大数据时代网络舆情管理的工作模式，统一舆情行业的技术标准，共享数据，建立网络舆情服务联盟，统筹政府、企业、媒体及社会力量，实现网络舆情的多元共治将有利于解决“信息孤岛”问题。

三、大数据时代网络舆情管理的变革路径

当大数据给各行各业带来变革性影响时，全世界都没做好迎接这场产业革命的准备。但与英美等发达国家相比，中国更像是处在大数据时代的前夜。而中国的人口和经济规模决定了中国大数据的规模为全球最大，为中国抓住时代的脉搏进行改革提供了难得的机遇。在这种大背景下，大数据对传统舆情管理也产生了深刻的影响，要使网络舆情管理变革产生应有的预期效应，适应时代的发展要求，须从思维观念、方法手段、体制机制、技术保障、人才建设等路径着手。

（一）树立大舆情观念。大数据时代网络舆情管理的变革，首要在于树立大舆情观念。这里的大舆情，包括两层含义。第一，强调“大数据观”，即充分实现网络数据平台的开放共享。按照“一切皆可量化”的大数据逻辑，一个新增的相关性数据的产生，通常会带来一个新的分析结果。因此只有形成“大数据观”，实现数据的动态分享，才能有效防止信息“碎片化”，最大限度地消除“盲人摸象”和“信息孤岛”现象。第二，强调网上和网下数据的整合。网络舆情与社会调查结合不足，可能降低舆情的真实性，误导决策。例如，对于假期调整方案的选择，各舆情机构组织的网络投票的结果各不相同，其做出的舆情分析报告也和真实民意相左。因此只有真正掌握“大舆情”，打捞“沉没的声音”，才能正确决策，打造一个更安全、更高效的社会。树立大舆情观念，首先，必须实现数据分析的动态化，打破数据垄断，统一标准，共享数据，预防孤立的舆情机构闭门造车，制定片面或错误的舆情分析报告。其次，应把网上网下各方面数据整合起来，挖掘网络舆情与社会动态背后的深层次关系，实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进[7]。最后，完善和创新包括舆情抓取、预警、研判到决策、评估等在内的网络舆情管理的各个环节，使舆情管理功能不仅仅限于危机处理，更能发挥辅助决策的作用。

（二）变革网络舆情的引导战略。做好舆论引导工作，应把握好时、度、效。但是目前许多地方和部门对如何进行网络舆情的引导仍然缺乏正确认识，于“时”不能把握好“黄金4小时”，于“度”不能掌握火候，拿捏分寸，于“效”不能保证网络舆情引导的实效质量。大数据由于自身具有的特点，使其利于变革网络舆情的引导战略，变“封改删”、“鸵鸟战术”为“网上引导，网下落地”，使“伪舆情”失去生存的土壤。因此，我们要充分发挥大数据的优势来提高舆情引导工作的能力。其一，利用大数据提升网络舆情引导的预见性和目的性。通过数据抓取和相关性分析，构建网民意见倾向分析模型，了解网民的偏好和特点，建设和完善政府网站、官方微博，扶植和借助意见领袖，做到“善说话、说对话、接地气、办实事”。其二，通过数据的价值转化，实现网络舆情的价值引导。在充分收集相关数据的基础上，运用图表等数据可视化技术揭示事件的前因后果，让数据“发声”，使网民既“知其然”也“知其所以然”，从而全方位360度无死角了解事件的来龙去脉，消除“盲人摸象”现象。其三，提升舆情引导的公信力。一方面加强新老媒体间的互动，发挥各自的优势与公众沟通，破解谣言和流言，达到时效性和权威性的双重保障；另一方面要避免舆情分析师在处理数据的过程中受经验偏好的影响，并防止大数据沦为某些机构和个人更便捷地操纵舆论的手段。

（三）健全大数据舆情管理体制机制。当前，网络舆情管理的体制机制尚不完善，很多地区尚不具备系统规范的舆情应对与处理的管理体系。舆情分析和预测手段落后，危机应对系统缺失，舆情管理组织机构不健全、不稳定，以及多头管理等问题非常普遍。健全大数据舆情管理的体制机制，对于从源头上解决网络舆情管理过程中出现的问题和困难，实现标本兼治，具有决定性作用。因此，为使网络舆情管理取得实效，提升网络舆情工作的规范化和科学化水平，我国应加快建立健全大数据舆情管理的体制机制。首先，建立网络舆情多元管理的互动机制，由国家出台大数据发展战略规划，产学研相结合，统筹政府、企业、社会和公民的力量，形成合力，实现共治。其次，变革网络舆情管理的机构设置，改变以往通过临时组建领导小组或临时办公室等机构，或者以宣传部门为“消防队”等方式被动应对舆情危机的模式，通过常态化机构的设置和专业人员的配备，使网络舆情管理专门化、精细化。再次，建立权责明确的责任机制，通过加快数据立法进程明确各级各部门包括政府部门、企业媒体、人民团体等的权利义务；通过建立由网信部门牵头的大数据舆情管理体制，改变多头管理的局面，并设立政府首席信息官责任制度等。最后，健全大数据网络舆情管理的资源保障机制，大数据时代变革网络舆情管理面临初期成本高、短期效益不明显等问题，需要加大资金、技术、物资、人力等资源的投入。

（四）创新大数据网络舆情管理的方法与技术。大数据时代的到来，要求网络舆情管理必须采用更为先进的技术，这主要表现在对各种相关软件的大量应用以及对大数据技术支撑平台的依托。目前中国网络舆情监测采集软件中较具代表性的有TRS互联网舆情信息监控系统、北大方正智思舆情监控系统、军犬网络舆情监控系统、乐思网络舆情监测系统等。此外，还应完善和创新大数据技术支撑平台的五大基石——数据监测技术、数据挖掘技术、数据存储技术、数据分析技术、数据安全技术，使大数据为网络舆情管理服务的同时又不超出我们的控制。同时，我们也不能陷入“技术是万能的”误区而盲目迷信和依赖技术，更不能因相信大数据强大的预测功能而导致“数据独裁”，变成数据的奴隶。因此，网络舆情管理还需要依靠其他方法和手段相辅相成，共同作用。法律因其具备最大的强制性和权威性，成为最有效的管理控制的手段。法律与道德相互联系，在极具复杂性和特殊性的虚拟空间里，教育和自律被摆在重要的位置上。例如，欧美发达国家如美国、英国、加拿大等都通过倡导用户自律和自我管理来提高网民的媒介素养，加强自我把关能力。此外，还可以效仿韩国、新加坡等运用行政手段，要求网络用户在获得国家有关部门颁发的许可证的情况下，才能访问政府严格控制的信息等。

（五）培育大数据时代的网络舆情管理人才。大数据时代的网络舆情将会形成多向度的研究，例如对社会话语表达、社会心理描绘、社会关系呈现、社会诉求预测等的分析研究。网络舆情将真正成为一门与多学科交叉的社会显学，对人才的全面性要求很高。中国教育的学科划分和培养体系，客观导致培养出来的人才很难跨界。换句话说，真正进入这个行业的门槛是很高的。正因如此，各国越来越重视对数据科学家的培养，如美国在大学专门开设研究大数据技术的课程，通过严格的业务培训和职业资格认证，培养下一代的数据科学家。2013年9月，我国人社部联合人民网启动“网络舆情分析师职业培训计划”，“网络舆情分析师”成为一项被正式认可的职业。但是我国现有舆情工作人员的水平仍然严重滞后，很多舆情机构尤其是地方政府并没有专业的数据处理、分析团队和专门的网络舆情管理部门。为突破大数据时代变革网络舆情管理的人才瓶颈，从短期看，可以通过招考、录用等方式引进数据挖掘、分析人才，通过委托培养、网络培训等方式强化已有专业人才力量，通过购买服务的方式短期租赁大数据舆情管理的高素质人才。从长远看，则要系统梳理网络舆情管理所需人才目录，培养和壮大既精通数据挖掘、数学建模，又拥有较高学习能力、分析能力和知识水平，横跨统计学、社会学、计算机学、传播学、管理学等学科的复合型人才，打造一支大数据网络舆情管理的专业人才队伍。

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⑽ 对政府服务和管理而言,大数据的大意义是什么

1、创新政府大数据管理思维。

第一，利用大数据形成政府管理的大数据思维。政府需要进一步开放数据信息，提升社会公众对于政府利用大数据技术创新自身管理范式的感知水平。

第二，政府需要强化数据信息整合的力度。政府需要进一步强化对于数据信息的整合与沟通，通过打通不同政府部门之间的“信息孤岛”，进而提升政府协同管理水平。

第三，利用大数据提高服务质量。当前我国政府亟需创建创新型与服务型政府，政府在提供公共服务过程中需要借助大数据相关手段针对社会大众的需求进行及时收集与回应，以此为基础来增强社会大众对于政府服务供给的获得感。

2、利用大数据手段升级政府管理手段。

第一，利用大数据技术完善政府管理专业的人才储备。我国政府管理部门应致力于引进大数据专业领域的人才。政府管理部门通过充实大数据人才队伍，有助于进一步提升政府管理决策的效率，同时鉴于大数据人才的稀缺性，政府不仅需要借助相关的优惠政策与扶持条件。

吸引大数据领域的高水平人才安家落户，更需要充分发挥自身的平台优势，致力于搭建以大数据研究为核心的产学研一体化研究联盟，通过大数据战略联盟的缔结，实现大数据管理人才的自给自足。

第二，利用大数据技术更新政府管理技术储备。

大数据的飞速发展对于网络空间安全提供了较大的挑战。我国政府需要从顶层设计的战略视角制定大数据网络安全保障机制，并进一步强化对于网络空间的管理与治理。

3、利用大数据理顺政府管理运行体系。

第一，利用大数据手段提升决策科学化水平。大数据技术在政策创新、公共危机治理以及行政监督等领域具有得天独厚的技术优势，决策者借助大数据技术能够促进对于大数据的深度挖掘和分析，进而对政府的各类管理事项作出科学预测，以提升决策的合理性与科学性。

大数据技术不仅能够进一步强化政府相关管理决策的指向精准性，同时借助大数据技术自身所蕴含的先进性与前沿性，能够为政府管理科学化提供有力支撑。

第二，借助大数据技术增强政府公共服务产出水平。政府在进行相关公共服务供给过程中，由于不能保障及时有效覆盖社会大众的全部需求，在大数据背景下政府应该通过致力于统一公共服务数据的格式与采集标准，持续推进公共服务资源的重新整合、竭力实现公共服务的均等化。

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大数据趋势

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

趋势五：数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。

在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

参考资料来源：人民网-大数据与政府改革创新