大数据时代舆情

1. 大数据时代的舆情发现原理是什么

舆情发现是将中标数据根据关键词类别进行分类展示，统计，生成报告，从而达到舆专情发现属的目的。舆情发现预设的关键词类别时效性比较长，一旦设定可长期有效，通过巡查预设类别的中标数据，了解政府或公司舆情发展态势，及时掌握新产生的舆情，从而制定相关策略控制舆情发展，舆情发现模块意义重大。

2. 大数据时代，舆情监测面临的困境是什么

1、舆情发现不及时
由于自媒体两端信息发布者和接收者众多，网民可以通过自媒体专发布任何关于言论。虽说自媒属体时代给了大家畅所欲言的平台，但信息的发布并不能得到即时把关，言论的真实性和可信性有待商榷，尤其是负面信息一旦造成舆论聚集，其影响力不容小觑。涉事单位在毫无察觉的情况下，可能就被舆论推上了风口浪尖。
2、信息碎片化
在互联网上传播产生的信息数据量无疑是巨大的，且舆论话语权分散，各类数据随手可得，仅靠人工搜索的方式收集、汇总、分析，难度系数堪比大海捞针。

3. 大数据时代，如何全面做好大数据网络舆情引导与分析

关于大数据时代网络舆情引导与分析方法如下：
一、通过相关样本库，把需要监测的网页进行模板匹配，并设定为监测数据源；
二、应用 爬虫程序抓取数据，存储到本地，再进行数据的净化和简略的分析；
三、利用简单的图表模板和文字描述，呈现监测和分析的结果。早期的网络舆情引导监测方式有一些原生的问题，譬如：一、由于处理能力有限，只能抽取部分样本进行监测，无法避免偶然误差；二、文本分析算法的准确度、 监测对象和系统模板匹配的程度、对数据的净化，以及分析的算法等因素对于最后监测结果的准确度都有决定性的影响，无法避免系统误差；
四、舆情引导与分析主体应学会充分利用大数据挖掘系统，蚁坊软件方面的大数据舆情监测管理系统，实现了从网络舆情信息的采集与提取，到话题的发现与追踪、态度倾向性分析，再到多文档自动摘要的生成，为网络舆情的安全评估提供了有效的舆情信息获取和分析方法。不过，由于“舆情”本身具有“社会”特性，数字和代码等信息背后的实体是生存在现实社会中的芸芸众生。除了纯技术角度对舆情进行量化考察，传统的社会民意调查方式对实现全面、立体、动态透析社会综合舆情亦有一定帮助。
数据分析—数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析，分析是大数据实践研究的最关键环节，尤其对于传统难以应对的非结构化数据。运营商利用自身在运营网络平台的优势，发展大数据在网络优化中的应用，可提高运营商在企业和个人用户中的影响力。

4. 在大数据时代，网络舆情的大趋势

大数据时代，网络舆情产生速度快，数据体量大，而且异常复杂。大数据内意味着人容类可以分析和使用的数据大量增加，有效管理和驾驭海量数据的难度不断增长，网络舆情管理面临全新的机遇和挑战。利用大数据技术可以对网络舆情中具有关联的数据进行挖掘并加以分析归纳，总结出网络舆情产生、发展的规律。在此基础上对网络舆情进行模型化处理，使预测成为可能。

5. 大数据时代的舆情研判和舆论引导

大数据时代的舆情研判和舆论引导

一、大数据与我们的生活

我第一次接触电脑是1982年大学毕业分到中科院理论物理所当研究实习员。所长周光召教授花了250美元从美国带来了一台刚面世的苹果电脑，让我第一次看到了电脑视窗，第一次意识到电脑里的数据是可以看得见、看得懂，而且还可以用来玩游戏。而在此之前的六十年代，周光召、于敏、何祚庥等科学家做核武器的理论设计，使用的还是手摇计算机。

研究生毕业以后，我被分配到新华社做记者，恰好赶上新华社全面采用电脑终端编辑英文新闻，使英文新闻的编发工作实现了电脑化。在此之前，记者要靠纸笔、打字机、传真机和电传机进行手工作业，编辑部门要把编好的稿件送到发稿部门，由报务人员按稿件先打字作电传孔条，然后再在各条线路的发送机上发出。使用终端机后，编辑记者可以在电脑上直接对稿件进行编辑修改。

我买的第一台个人电脑是中关村的组装机。那台电脑的操作系统是UCDOS，使用的是5.25英寸的软盘，容量是360K。我的第二台个人电脑的软盘已经更新成3.5寸的，容量也增加到1.44M，我的办公室现在还有上百张3.5寸的软盘，可惜现在已经不太容易找到能够读软盘的电脑了。光驱、移动硬盘、U盘打败了软盘，成为数据存储的主流，存储介质的容量也越来越大，几年前的U盘一般都是16M的，而如今64G的U盘都嫌不够用。

过去20年，我每次出国都要逛电子产品商店，看看有没有容量更大的移动硬盘或U盘。我现在使用的是两块1TB（1TB=1024GB）的移动硬盘，分别存储不同的文件。其中一块移动硬盘里存储着Foxmail邮件客户端，数据容量已经达到30GB，存储着我所有的电子邮件，我用Foxmail对邮件信息进行了分类，它就像我的一个私人图书馆一样，随时可以方便地查找资料。

我对“网络数据”的直观感受就是它的增长速度像原子弹链式反应一样，至今仍在加速膨胀。从2010年到现在这3年的时间，就积累了2T的数据，与前15年数据的容量相当。

我的办公室有一面墙的书架都是存放录音带、录像带、光盘和各类软盘的，存储着我从教书以来的所有影像、课件、资料，但是查找文件就像大海捞针一样。现在许多软件对数据分类和查找都支持得很好，如果能在一张移动硬盘上集中存储这些数据，自然要方便很多。但移动硬盘也不安全，既有被盗的风险，也担心使用中损坏。所以最终的解决方案还是要依靠云存储，所有的文件都存储在虚拟空间里，随时可以通过互联网找出来。

作为一名研究人员，我从事研究工作的基础是文献检索和综述，离不开数据的收集、分类、综述、摘要，这些工作在过去都是依靠纸质的报刊、图书文献，工作的方法是“剪报”，我从小学三年级开始剪报，一直到读研究生还保持着这个习惯。后来到新华社当记者，查找文献还是依靠剪报。再后来出现了电脑，的确给文献的收集和使用带来了方便，但由于太相信电脑，一旦系统崩溃了或硬盘坏了，数据就没了。

云计算的发展不仅使得通过互联网获取个人信息更加容易、可获取的内容也更多，而且在云技术环境下，大量用户的数据不再存放于个人电脑或移动硬盘中，而是存储在远在天边的云储存器提供商的服务器里。越来越多的像网络、腾讯、新浪微博、谷歌提供的网络信息服务，正在变成超级信息工厂和仓库。由于智能手机、平板电脑、社交媒体网站、电子邮件和其他形式的数字通讯的广泛使用，全球每天产生250亿字节的新数据。据IBM估计，在全球现存数据中，有90%是过去两年中产生的。据国际数据公司(International Data Corporation)预计，从现在起到2020年，数字世界的规模将每两年翻一番，和爆炸性的数据增长相伴随的，是大数据技术的快速发展。

大数据技术是指运用搜索引擎、社交媒体、各类网络数据库，实时聚集数以百万本书那么厚的文本和图像，用一种搜索、分类、分析的软件，通过高速的计算机运算和业内专家的研判，精确描绘现状并预测未来。比如，利用谷歌、腾讯、网络、微博提供的数据预测今年的流感、预测社会舆论的趋势。大数据正在彻底改变我们对政治、新闻、商业、健康、教育的认识。

大数据技术使对规模巨大的数字信息进行自动及瞬时的分析变成可能。而掌握这种技术的公司，就会成为别人数字资产的事实上的拥有者，这些公司运用大数据软件，跟踪分析社交媒体或搜索引擎，就有可能跟踪世界上几乎任何地方的人的活动和往来。运用大数据分析事物，其最大的特点，是帮助我们发现两个看上去毫不相关的事或人之间暗藏的关联。数据挖掘技术的提高使得目标信息能够被还原得更加准确。近年来，以微博、微信为代表的社交媒体受到热捧。人们热衷于在这些社交媒体上发布自己的照片、心情、行踪等各类信息。与此同时，服务器还会记录下用户的登录时间、信息消费习惯、地理位置等大量后台数据。以这些信息为基础进行数据挖掘，便能够准确地掌握需要的个人信息。目前为止，位置数据的使用者多是第三方——程序开发员，知名品牌和广告公司；“第二方”（电信商和设备管理者）拥有这些数据，而“第一方”，即我们每个人既无法得到数据也无法支配这些信息。中国移动推出的手机地图服务，通过你或朋友的手机号吗，即可找到你自己的位置或你好友的位置，体验大数据拥有者的概念，发现电信或网络公司是如何利用大数据对你的日常生活进行跟踪、监测和控制的。例如，美国国家情报局花更多的钱去挖掘元数据，而不再是窃听和偷听通讯内容。元数据指的是关于谁在打电话或发邮件的信息。美国法律和美国政策把通讯内容视为最为私密且最有价值的，但这在今天已经过时了。美国情报和执法部门使用大数据技术，能从手机蜂窝塔得到的数据跟踪一个人所在的海拔高度，精度足以确定该人在某栋建筑的某一层，甚至能够通过分析手机数据，寻求预测一个人最可能采取的路线。

当不同的数据流被整合到大型数据库中后，例如把使用手机的时间和地点与信用卡购物、银行卡电子收费系统的数据相匹配，数据分析师能获得一个人生活的不同侧面，而在过去，仅靠偷听他们的谈话绝对无法得到这么多。《自然》杂志发表的报告显示，打一次移动电话的地点、时间和内容等数据，足以在95%的情况下确定打电话者的身份。通过大数据，数据分析可以发现各种各样的关联。

英国《卫报》在2011年英国伦敦暴乱事件中成立了“解读暴乱”团队，广泛使用大数据，帮助读者更好地理解事态进展和背后原因。与此同时，《卫报》还与学界进行合作，邀请曼彻斯特大学的Rob Procter带领的学术团队一起研究社交媒体在暴乱中的作用。后者一共分析了260万条关于暴乱的推特（Twitter），观察谣言如何在推特上传播，不同的用户在宣传和散布信息中的功能，以确定推特和其他组织是否煽动了暴乱。《卫报》的“解读暴乱”数据团队使用简单的地图，显示暴乱发生地点的贫困程度，让“暴乱与贫困没有关系”的主流政治话语不攻自破。他们还制作了一段视频，将暴乱发生地和参与群众的家庭住址联系起来，显示出“暴乱通勤路线”，建模预测暴乱者最有可能采取的路线。此外，他们还展示出网络流言的传播途径。研究者按照话题将关于暴乱的推特分类，编码为重复、驳斥、质疑和评论，然后进行可视化处理。该研究发现了主流媒体在流言传播中的明显角色以及推特在矫正流言中的作用。

通过大数据的应用程序，人们可发掘大数据的意义。国外已经开发出软件查询所处地区的犯罪趋势，社区医生的安全执业记录，或是为他们选出的候选人的政绩。

二、大数据时代的舆论宣传

但是，研究人员在研究了谷歌、推特、网络、腾讯、新浪等搜索引擎和社交网络媒体后，开始预言大数据带给人类的危害：不会自我删除有害、仇视、无用、虚假信息和个人隐私的信息。 虚假、仇视和个人隐私的信息往往更容易聚集大量的信息和人群。如果有害的、仇视的和虚假的信息聚集得愈来愈多，大数据制造的人类大脑空间会带来一种世界末日的恐惧。牛津大学互联网学院网络治理与管理教授肖恩博格在其不久前出版的《删除》一书中指出，大数据让人类获得了前所未有的巨大能量，但是大数据同时带来严重的不良后果。例如，各类搜索引擎、社交媒体诬蔑他人的信息会永久性地留在那里。腾讯、谷歌、网络会记住我们搜索任何信息的内容、时间和地点。搜索引擎会记住你的那些你个人认为最好永远被遗忘的东西 —— 媒体断章取义报道的你的谈话、电脑合成的你的不雅照片和视频，这些虚假的内容和图像就如同你身上的纹身一样永远地把你留在大数据里了。在这样的大数据时代，我们生活在这样一个无边无际的时空里：无网络尽头的点击、无时间尽头的翻页、无边界尽头的信息聚集，越来越多的无用信息淹没相关信息，越来越远离自身真实需求的阅读。

2013年暑假，我带着学生，来到印度洋的一个海岛上，在无手机和网络信号的地方，听世界著名传播大师Miles Young讲大数据时代的新闻传播。他说，“如果你被手机和网络媒体利用，你就成了白痴。”

在网络上、在微博里看到温州动车事故大照片和200多万条围攻高铁的微博，是什么感觉？多数人这时想到的是：乘坐动车的风险太大！而没有想到其在现实生活中发生的概率。在这种时刻，很少有官员或记者有一种强大的内定力，不被这种具有强大的新闻价值、高情感的事件左右自己独立的思考和判断。更多的是跟随着高情感的故事去激动地发泄，而不是去冷静思考。科学家与媒体对风险的不同评估。科学家用数学模型和概率评估风险，媒体对风险判断基于新闻价值判断，而不是科学判断。天天发生的事情不是新闻，极少发生的事情成了大新闻。每年近十万人死在公路上不是新闻，而每年死在铁路上的十几个人就是天大的新闻。2011年7月22日“信阳大巴失火事故”死亡41人，但是在网络的新闻网页搜索中，只显示了19条搜索结果。而第二天发生的温州动车死亡39人的事故，在网络的新闻网页搜索中，出现了116万条新闻。

经过上面这一番分析，我们想想看，过去十年里，哪一条网上热炒的新闻让你变得聪明？你是希望理性认知世界？还是感性认知世界？

超过全国人口半数的人使用移动通讯设备，其中很多人每天早上醒来，第一件事就是看微博、查微信。这些人无论乘车、上班、上课、开会、吃饭、喝茶、聊天，每四分钟低一下头，一天要低头两百次，都是在转入“云端”去获取第一时间的新闻。

处在云端、靠大数据舞台支撑的社交媒体呈现给我们的内容越来越与我们的现实生活不相关。媒体和网络认为新闻的价值在于“新”，而不在于这条新闻对你个人的生活、职业、工作、教育、住房、看病、养老、收入等的“相关性”。多数社交媒体和网络的消费者在看新闻事件时，看不到这条新闻与自己的“无关性”。他们看到的，更多的是事件的“新鲜性”、“趣味性”。媒体和网络机构的口号是，让你第一时间获得新闻。好像你如果比别人早在媒体上看到这条新闻，你就比别人优秀和幸福。但是，我们每一个人问一问自己：我有必要第一时间看到这条新闻吗？第一个看到这条新闻的读者比最后一个看到这条新闻的读者真的更幸福吗？有人说，如果你不看新闻，你就会与现实舆情和主流社会脱节。但是，今天的越来越备受关注的网络舆情，更多的是媒体上的诡辩家和舆论领袖煽动乌合之众，为了某种个人的目的制造出来的。今天的舆情更多地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。正像美国哲学家埃里克?霍弗所描绘的，“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。”

在网上看社交媒体新闻，有点像得了白内障，失去大部分视野，只保留中央视力，只专注一件事，忽略了一个意义重大的趋势。只关注社交媒体的人，观点会非常狭隘，大脑集中在一个单一的想法、意见等，排除不同观点。社交媒体轰炸性地重复那些受众无能为力的新闻，受众越来越感觉被网络牵着走。我们一直这样被动地被网络牵着鼻子走下去，直到有一天，我们对社会产生了悲观的、麻木的、玩世不恭的和宿命论的世界观。我们最终患上了一种心理学上的抑郁症“习得性无助”，在看到网络对某件事的轰炸性报道后，会产生无助感，通常会从三个角度来处理问题：将个人投射到问题上，针对问题来内化自己；认为问题是普遍的，影响了生活中每个层面；认为问题是永恒的，不可能被改变。

社交网络媒体上的新闻好像是专门用来扰乱你的思考，不断用短时记忆把你的长期记忆偷走。人类有两种记忆力：长期记忆和短时记忆。长期记忆储存着无限的信息，短时记忆是瞬间即逝的信息片段。从短时记忆进入长期记忆要经过一个瓶塞，如果你要提高对事物的理解力，你必须进入长期记忆。但是，片段化的、瞬间社交网络新闻阻碍你进入长期记忆的通道，就像一部只有内存、没有硬盘的电脑，让人无法全面地、历史地、完整地、准确地把握一件事、一个人。

新闻传播的信息多是短时记忆，是今天或近期刚刚发生的瞬间的孤立事件，经过媒体聚焦、放大、炒作，变成了一件网上人人传播的关于一个人的真实事件。大数据的挖掘和舆情研判是关于一个人、一件事的完整画面和全部事实，是客观存在的，而不是媒体主观选择的。准确完整的科学判断比夸张和主观选择的舆情判断更重要。

运用大数据研判和预测社会舆情，必须坚持客观性和价值中立。价值中立是在大数据研究中不让学者的价值偏好对舆情的分析与结论产生影响。但当前，要防止某些部门和舆情公司呈送给党政有关部门的舆情报告往往刻意选取某些数据、剔除另一些数据。

三、大数据时代的舆情研判与舆论引导

习近平同志8.19讲话是做好社会重大舆情准确研判的指导思想。习近平说，“各级党委要负起政治责任和领导责任，加强对宣传思想领域重大问题的分析研判和重大战略性任务的统筹指导，不断提高领导宣传思想工作能力和水平。要树立大宣传的工作理念，动员各条战线各个部门一起来做，把宣传思想工作同各个领域的行政管理、行业管理、社会管理更加紧密地结合起来。”因此，大数据时代的舆情研判的基础必须是完整、准确和极速的信息抓取。准确的舆情报告需要纯粹的事实、一手的材料，是不经过修饰、篡改的事实性信息。但是，今天的舆情是可以被各方利益集团的政治力量和经济力量所操纵的，是主观选择的。完整的信息暴露的是赤裸的事实，这包括一手的文本、图片、音频、视频等。目前，向中央各部门报送舆情的机构很多。各利益集团也都在试图向中央呈送有利于自己政治议程的舆情报告，从内部影响高层。重大敏感事件发生后，一方面，某些网管用最快的速度封堵主观上认定的“有害信息”；另一方面，某几个有影响的舆情机构又依据某些利益集团的隐藏议程需要，选择性地编撰所谓“舆情报告”，向上呈送，影响高层对形势的研判。舆论的形成不是社会公众理性讨论的结果，而是网络媒体建构的‘意见环境’的压力作用于人们惧怕被群体孤立的心理，强制人们对所谓的‘优势意见’采取趋同心理和行动”。多数网民属于中下层社会，但网上的意见领袖和大V却是一个特殊群体。网上大V不代表社会不同阶层的全部民意，他们更多的是某既得利益集团的代言人，但他们以民意代表自居。一些利益集团精心扶植培育自己的网络代言人，引导网民去思考哪些问题、怎么去思考这些问题。结果，利益集团的代言人和舆论领袖对关键事件和问题的片面观点，导致很多网民和群众对事实真相的了解产生巨大的偏差。而这些片面、偏激观点却被包装成了“主流民意”或所谓的“真实的舆情”。网络媒体通过突出某些观点、忽视某些观点、给某些观点贴上“主流”和“正确”的标签、给某些观点贴上“非主流”和“谬误”的标签来影响和制约舆论。有的政府官员为了维护个人的形象，在舆论面前，把被利益集团精心策划的“网络多数人的意见“当成全部事实，用网上突发的新闻炒作这种短时记忆埋葬了头脑里更为真实、更为全面、更有价值的长期记忆。

正确的大数据环境下的舆情搜集是：不留死角、360度全视角、分秒不停地抓取全部的赤裸裸的数据，用大数据消除新闻制造的短时记忆，恢复科学的、真实的长期记忆。

在获取完整的全部数据的基础上，正确的舆情研判包括6个要素:

1.What：发现了什么敏感信息，这些敏感信息内容是什么？严重程度如何？关系到哪些部门和个人？

2.Who： 谁在撰写、发表、阅读、转载、评论、搜索这些敏感信息？

3.Where：在哪里可以找到敏感的信息？搜索引擎、网站、博客、微博、微信、论坛……

4. How：这些信息将（已经）如何传播？怎样去正确引导它在互联网上的影响？

5.When：你是不是可以第一时间得到这些敏感信息？

6.So what：这些信息传播到社会上又怎样？究竟有何严重的不良影响？值得我们或上级领导去花时间和人力去关注和干预吗？不进行舆论干预和引导又会怎样？

在大数据形势下开展社会舆情收集、研判和预警工作在于以数据挖掘、分词技术、语义分析、情感识别等技术为手段，建立高效灵敏的社会舆情软件系统并安排配套的工作机制，及时辨别舆情风险并发出预警信号，科学研判舆情热度、烈度、敏感度和扩散度，行之有效地干预应对。其中舆情研判的实现目标包括：

1、实现媒体报道、论坛贴文、博客文章、微博文章和新媒体互动讨论的全面舆情抓取和数据实时更新，舆情监测无死角。

2、实现对文本数据、图片数据、音频数据和视频数据的综合处理，攻克目前舆情处理局限于文本报道的技术瓶颈，舆情监测全覆盖。

3、实现对舆情数据的可视化展示，用图表呈现舆情的时间走势、地域分布、主题分布、文章排行、热度聚集、热词发现等舆情分析结果，辅助决策。

4、实现对相关热点话题的自动识别、智能聚类以及对传播路径的追溯、对议题漂移的捕捉和核心观点的摘要。

5、实现对舆情背后核心人物、核心媒体、核心机构的智能发现，以及关系分析和意见阵营分析。

6、实现对负面突发敏感舆情的及时预警，做到早发现、早预警、早引导。

舆情系统的风险预警应建立在对社会舆情大数据进行充分的数据挖掘、分析和研判的基础上，应用社会学、政治学、传播学、管理学等交叉学科的理论、原则、规律和方法，通过互联网和计算机软件技术平台，坚持定量研判、科学决策、多重模拟、人机结合的原则，对舆情风险进行预测、预警和干预，并应用虚拟现实技术，将警源、警兆、警情实行模拟预测，对于重大突发事件提供有针对性的危机处理对策。根据中国科学院牛文元教授的“社会燃烧理论”，把各种各样反社会主流的议论、见解和诉求作为“燃烧物质”的集合，随着时间的演变，舆论“场”中开始呈现出等级分布，将会催生向一致意见靠拢的机会，这可以理解为社会“助燃剂”在起作用，最终引发舆论形成的是某个突发事件或舆论领袖的言论，这就是具有临界阈值的“点火温度”。

舆情风险预警机制能否科学、准确地实现危机预警，是整个舆情系统成功的关键。在大数据时代，预警子系统的设计应遵循以下原则：

第一，重点监测原则。网络舆情的酝酿、发酵过程中，各方舆论领袖起到了关键性的作用，因此，要敏锐识别和观察各方舆论领袖；此外，既要对互联网进行全面信息扫描，又要重点扫描重点网站，一方面避免漏报信息，另一方面大大地减轻服务器的负荷。

第二，可操作性原则。网络舆情涉及多个变量，有些变量是难以进行量化测量的，因此预警指标应具有可操作性，并能够客观、准确地反映网络舆情风险的本质。可操作性是舆情系统的必然要求, 舆情系统的研究不能只停留在理论上，要论证预警指标体系能否符合实际需要, 指标的数量不宜过多, 层次不能过于复杂, 评估方法应该能够实现自动化。

第三，人机结合原则。再智能的计算机软件也难以匹敌经验丰富的专家人脑。一方面，舆情分析、研判、预警属于前沿探索技术，软件的准确率需要一定的时间和突发事件检验；另一方面，舆情隶属于社会科学范畴，诸如社会心理、网络情绪等纯主观舆情指标，很难分解为具体可量化指标。这些因素导致目前阶段舆情系统必须辅以一定的专家人工服务，尤其是在舆情预警、研判方面，能够提高舆情管理的效率和水平。

总而言之，在舆情研判和舆论引导中，要充分利用大数据技术，通过网络数据搜集的爬虫技术，360度全视角获取纯粹的事实、一手的材料，即不经过修饰、篡改的全部的事实性数据，去做出准确的舆情研判，为党和国家的科学决策服务。

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6. 如何作好大数据时代的舆情监测服务

从根本上讲，网络舆情监测要求达到实时性、全面性和准确性。多瑞科舆情数据分析站能满足系统舆情信息服务市场三个要素，实时性：舆情获得越早，给应对和处置留下的余地就越大，而网络舆情的发展往往是爆发式的，机会稍纵即逝，一旦错失最佳时机将追悔莫及；全面性：网络舆情容易攻其一点，不及其余，信息量大，容易使很多重要信息被忽略；准确性：海量信息条件下，如何准确地掌握问题核心，不为纷扰所困，是得出正确判断的关键。
目前舆情监测的现状存在很多待改进的地方。首先，手工监测存在天然局限性。通过安排固定人手24小时值班，不间断地浏览目标站点并搜索目标关键词，是在缺少自动化系统时最直接也是最初级的舆情监测方式。由于受到每个人主观思想的限制，手工监测总会有观察盲区，总会有觉得不重要但事后被证明很严重的地方，且手工无法察觉到一些站点或者一些偏僻的网页内容发生改变；同时，人不是机器，长期反复监测容易导致疲劳，经常会使得该判断出来的舆情，一不留神就漏掉了。这些都会在实时性和准确性上存在很大波动。
其次是过度依赖搜索引擎。人们往往认为在网络舆情的大海里也只有搜索引擎才可能具备捞针的本领。但是，搜索引擎仍然具有不少局限性。除了搜索结果受关键词影响很大外，搜索引擎返回的结果往往来自不受任何访问限制的网站，而诸如论坛等需要登录的网站则完全被排除在外。但是网民发表意见最多的地方，恰恰是这些提供互动功能的网站。更进一步的，搜索引擎的网络爬虫具有一定的时延性，因此不能实时搜索到最新的网页更新。因此，搜索引擎不能为我们提供问题的全貌，因为它只针对关键词而不针对问题，所以谈不上全面性；搜索引擎也不能在第一时间得到我们所想要的结果，因为不仅是它的内容更新不够快，而且它也不能提供针对时效性的服务，所以谈不上及时性；搜索引擎只能在海量网页中返回另一个海量的结果，而且是以杂乱无章的形式，对于我们关心什么，它一无所知，所以它给出的结果是所有人都关心的，而非我关心的，因此也谈不上准确性。可见，我们不能完全依赖搜索引擎来监测网络舆情，需要提出全新的技术手段来获知网络舆情，并跟踪和分析舆情。

因此，要想保证舆情监测的实时性、全面性和准确性，最可靠的办法就是使用自动化的舆情监测系统，依靠软件系统来消除人工方式的不足，依靠软件系统来定点的监测目标站点及整个网络，跟踪分析各个舆情主题的发展轨迹，并自动地整理生成日报/周报等报告，将舆情与政府的日常工作业务有机整合在一起。
多瑞科舆情数据分析站系统是基于对互联网舆情信息进行管理的应用软件系统。系统整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。
网络负面消息的常用办法是删帖，但是删帖有时候不但起不到疏导舆情和平息舆论的作用，相反会进一步激化舆论和公众的不满情绪，让事件进一步发酵升级，演变成全社会谈论的公共事件和公共话题，从而更加不利于问题的处理和化解，让政府和企业处于更被动的局面，结果损害政府和企业的公信力。
那么网络负面消息该怎么处理呢？
一是提高网络意识，避免引发负面炒作的话题出现。这是预防。
二是整合内部机构，构建反应迅速的舆情监控系统。可以建立一套例如蚁坊软件类的舆情监测系统，及早的发现网络负面消息的萌芽。这是监测。
三是辟谣疏导封堵并举，牢牢掌握网上舆情引导话语权。这是引导。
四是拓展各种发声渠道，建立完善网络新闻发言人制度。这是后期处理。

7. 大数据时代，如何做好舆情监测工作

对大数据的采集加工是整个舆情监测的基础，掌握数据抓取能力，通过“加工”实现数据的“增值”是舆情监测分析的必备技能。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测系统因配置自己研发不同于爬虫技术的领先采集技术，用户不但可以监测各种正文信息，还可配置系统采集获取某些主题的最新回复内容，并获取其详细信息，如查看数，回复数，回复人，回复时间等。许多网站结构复杂或采用了Frame或采用了JavaScript动态写入内容或采用了Ajax技术实时自动刷新内容，这些都是普通爬虫技术很难处理或无法处理的。对于采集监测到的信息，系统可以自动加以分类，以负面舆情，与我相关，我的关注，专题跟踪等栏目分类呈现，让用户可以直奔主题，最快找到自己需要的信息。
对趋势的研判则是大数据时代舆情监测的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测，把监测的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统对监测到的负面信息实施专题重点跟踪监测，重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存。监测人员可以对系统自动识别分类后的信息进行再次挑选和分类，并可以基于工作需要轻松导出含有分析数据图表的舆情日报周报，减轻舆情数据分析，统计作图的繁杂度。对于某些敏感信息，系统还可通过短信和邮件及时通知用户，这样用户随时都可远程掌握重要舆情的动态。
大数据时代需要大采集，大数据时代需要大分析，这是数据爆炸背景下的数据处理与应用需求的体现，而传统的人工采集、人工监测显然难以满足大数据背景下对数据需求及应用的要求。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测平台成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能，有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题，加快了网络舆论的监管效率，有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作，提高用户对网络突发舆情的公共事件应对能力，加强互联网“大数据”分析研判。

8. 互联网大数据在舆情方面的应用有哪些

港澳台居民来内地（大陆）旅游舆情调查、微博旅游舆情指数、2015家居建内材消费趋容势研究。舆情大数据指数研究得到了国家旅游局、中国旅游报、中国旅游舆情智库、家居建材大数据舆情智库、新浪、微博、微博数据中心的大力支持，得到了中国社会科学院新闻与传播研究所及舆情实验室的全方位协助与合作。

(8)大数据时代舆情扩展阅读

大数据的价值体现在以下几个方面：

对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

9. 大数据时代舆情数据该怎么分析

舆情分析是十年前的热门概念，那时候还没有大数据呢。现在舆情分析也是一样的做法，采集数版据权，分析文本，给出提醒三个步骤
采集数据，为特定的词汇，或者在相关的网站采集跟需要关注信息相关的一些文字下来，一般用的是爬虫技术。
采集回来的数据进行存储，使用自然语言处理技术识别里面的敏感词，感情倾向
分析结果存在不好的进行预警