情感大数据

A. 天颂大数据舆情监测有哪些应用性

1.大数据舆情监测的预测性
大数据监测的核心价值在于预测。“虽然万物皆显出自发偶然之态，但实际上远比想象中容易预测。”传统的网络舆情事件是在舆情产生之后进行舆论引导，舆情的提前监测几乎处于空白，传统网络舆情治理局限性突出表现在这种滞后性上。但是，大数据可以主动抓取、分析、重新整合搜集而来的数据，克服其滞后性，让舆情具有可预测性。一是能够全面收集数据。人们或喜欢在网页论坛上“吐槽”、“差评”，或喜欢在微博、微信中发表自己的心灵感悟，或喜欢在APP跟帖支持或反对某种观点。这些数据，还有大量的网友态度、发表时间、活动地点、生物钟等信息，通过文字语言处理、数据综合分析等技术，我们能够从无尽的大数据世界中挖掘事件萌芽信号、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似或类似事件进行趋势预测。二是能够重点监测。利用大数据，我们能够将重点监测目标的时间节点前移，根据工作中的经验、已建立的网络舆情演变模型，预测舆情的发生率。这种预测性，能够更加准确地把握意见生态环境，研判舆情发展趋势，更加有效地提高舆情管理水平。
2.大数据舆情监测的全面性
大数据监测价值的前提是数据的全面性。大数据“海纳百川”，能够勾勒全景式的舆情生态。传统的舆情监测，较为零散，主观性较大。虽然有些部门单位将重要的、零星的舆情事件进行整理分析，但监测搜集手段较为简单，素材较少，数据不够全面，导致分析的结果不能全面反映所需舆情内容。大数据舆情监测手段在很多方面突破了传统监测的技术“瓶颈”，丰富了舆情的来源触角、内容类型，建立起全景式的监测模式。这种全景式的监测模式主要表现在：一是监测渠道的全面性。数据常常自动生成于微博、微信、QQ等日常社交网络行为中，被监测特定群体的习惯、喜好、行为以及潜在心理的数据，经过聚合分析，能够描绘整个舆情群体或地域、时段的特征。二是监测范围的全面性。大数据技术促进舆情监测的日常化，能够在“触角内”，突破传统监测的人工“软肋”，“持续性”“高集中力”“多维式”监控舆情，“理性化”“多视角”“综合性”展现话语圈层、地点定位、时间节点等信息，实现动态、全程、多角度的跟踪，并可以根据“主体需求”，细化、筛选、整理相关数据，有针对性提出舆情治理对策，既保证监测数据的全面性，又保证舆情化解的针对性。
3.大数据舆情监测的关联性
大数据舆情监测的“特色”是数据的关联性。大数据“关联性”形成的认知模式，能够动态、全面、“辩证”地“认知”舆情。“大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。”传统的监测手段，采用“手工式”“誊写式”记录观测到的内容，虽然有一定的类型分类、趋势预测，但仅仅关注静态的观点陈述，缺乏动态跟踪的有效手段。传统的监测手段停留在“文如其人”阶段，片面理解网友“吐槽”“拍砖”“点赞”“顶”，缺乏网友心理分析、精神解剖，缺乏字面意义与深层含义的关联。同时，也缺乏线上舆情与线下事件的关联，缺乏“我”与“自我”、“我”与“他人”、“此时”与“彼时”、“此地”与“彼出”的关联。舆情的监测不仅需要由因到果的推理关系，也需要多次关联“如影随形”的相关关系。大数据把关注的焦点指向数据问的相关关系，关注数据网络裂变式关联关系蕴含的无尽可能性。一是关联“显性因素”与“潜在因素”。“将大数据作为一种认知工具，则是要提高对于舆情数据之间关联度的梳理，在实现数据关系可视化的基础上，进而评估关系的生成、扩散与变化。”大数据可以通过对突发事件的舆情信息，分析网络话语关联的观点、意义，剥离出具有重要话语权的人群、区域、传播及控制模式等，从而锁定重点监测的人群、地点、事件特征，提高了大数据舆情监测的抓取率和精确性。二是关联线上空间与线下世界。“人们关于海量数据收集、整理工作能力的提升，带来了一种从市场、政治选举、社会治安到国家安全监测工作的全面融合”。在大数据和互联网时代，网络已逐渐成为现实世界的“镜像”，是人们生活世界的空间展示；大数据抓取网络的数据，数据则来源于手机或PC端等屏幕后的人的手指滑动或敲击，它是人们生活世界的精神表现形式。舆情监测数据展现社会万千现象，蕴意网友喜怒哀愁及其信息播散行为；大数据关联线上线下，特别是舆情数据与生活世界。
4.大数据舆情监测的可量化
大数据舆情监测能够实现数据的可量化。大数据的预测性、全面性、关联性等所具有的价值特征，必须建立在“能够落实”的能力。大数据在监测方面的一个重要能力是能够量化一切舆情信息，落实到对每一个监测数据的量化。传统舆情监测，数据往往来源于报纸、电台等渠道，文字、声音难以转化成数据，从而难以进行分类统计、分析，难以实现舆情经验的总结。在大数据时代，大数据量化一切，大数据既可以“量化”常规性质的文字，也可以量化非常规性质的图片、视频、表情包等；大数据既可以量化直接统计而来的资料，亦可以量化资料背后的情感；大数据既可以量化所需的舆情信息，亦可量化、摒弃无价值的垃圾数据。可以说，在大数据面前，所有监测的舆情，均可通过数据模型进行计算，分析舆情的态势和走向。同样，网络社会与现实社会同样可以量化。网言网语引导、线下快速处置、网上网下联动、协调共治等均可通过一定数据模型，逐渐推测出它应该量化的结果。

B. 大数据技术包括

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

C. 大数据舆情情感分析，如何提取情感并使用什么样的工具

未至科技魔方是复一款大数据模型平台制，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

D. 机器学习-如何情感分析

现在是一个互联网的时代，各种复杂的算法实现各种智能的功能专，神经网络BP算法，模属糊控制，大数据算法等等，然而，机器学习，如何进行情感分析呢，这就要从控制谈起了，首先机器内部需要有各种样本，相当于一个学习库当机器通过传感器识别或者神经网络算法对当前的对象进行识别，然后与学习库进行相应的匹配，就可以做到情感类的分析，深度神经网络可以很好的分辨出反讽语气的句子。

E. 大数据舆情情感分析，如何提取情感并使用什么样的工具

首先，明确大学生网络舆论引导需要把握的几个问题 1.大学生网络舆论引导中的语言把握。网络语言不同于现实生活中的语言，有自己特有的一套语言方式；大学生比较能够接受的语言方式也有其特点。因此，在针对大学生的网络舆论引导中，应该使用符合大学生接受习惯的，同时具有网络语言特点的语言进行引导。网络语言往往简洁明了、直观具体，复杂的含义用简单符号组合就可以表达清楚，同时网络语言有适度放弃词汇本义、在使用中尽可能地对传统语言做出偏离的倾向，语言的表现力很强。这种特点是与网民中18～24岁的年轻人占绝大多数的情况是相适应的。大学生在语言接受习惯上，反感说教式、灌输式的交流，认同与他们平等交流的语言方式。因此在网络舆论引导上，使用的语言方式应该首先是契合网络语言特征的，否则会显得与普通网民的话语格格不入，在形式上就遭到大学生的反感；其次，网络舆论引导中，很忌讳直接将理论灌输、说教用在网络中，应该调整角度，以大学生网友的身份，用亲切交流、友好相处的语言方式潜移默化的网络舆论引导；有时平等而激烈的争辩、尖刻但在理的讽刺反而会赢得大家的好感，这也是网络传播带来的人文精神普及之后的结果。只有契合网络特点、符合大学生接受习惯的语言方式，才有可能获得成功，这是在开展大学生网络舆论引导中必须要把握好的。 2.大学生网络舆论心理特点的把握。大学生网络舆论表达是自我认知、自我实现的需要，他们认同并接纳尊重大学生思想、情感、态度等的行为和意见。把握大学生网络舆论行为的心理特点，对于提高网络舆论引导的针对性和有效性是非常重要的。 3.大学生网上与网下行为反差的把握。调查发现，有一定比例的大学生在网络上的性格、行为、思想表达，与他们的现实生活往往存在一定程度的不吻合，呈现出某种反差。比如，平时腼腆内向的大学生，有可能在网上表现得率直冲动，敢想敢说；网上表现出来的思想情感不一定会落实在现实生活和实际行动当中，等等。这样的反差的确对提高网络舆论引导的针对性和有效性带来一定的困难，但是也说明了大学生网络舆论的情绪、思想容纳弹性比现实生活中要高一些，这为针对大学生的网络舆论引导工作中时机和度的把握提供了一定的启发。 大学生网络舆论引导的主要方式 舆论引导需要针对不同类型的舆论形态有针对性。研究表明，舆论形态主要有讯息形态的舆论、观念形态的舆论、艺术形态的舆论以及作为舆论畸变的形态——流言等主要类型。网络舆论的主要类型与传统形态的舆论类型基本上没有太大差别。不同类型舆论的引导方式是不同的。针对讯息形态的舆论，由于其强度相对较弱，发展方向也不十分明确，此时的适时引导有效性较强。观念形态的舆论则不同，如果被接受，有可能进一步内化为舆论的深层结构——信念；为公众及时提供符合一般社会规范的参照系，或改变公众已有的参照系，是媒介影响观念形态舆论的主要方式。艺术形态的舆论带有较多的情感色彩，观念的表达是间接的，这种舆论形态对社会可能造成的威胁是“舆论共振”，即在一个短时期内，社会中相当多的公众将注意力集中在一两件作品上，只有一种几乎一致的评价能够流通，不同意见很难有立足之地。对于这种形态的主要引导方式是舆论分流，既发表流行的评价意见，又有意多发表一些其他评价意见，使得过于集中的舆论得以分流，形成正常的舆论不一律的自然状态，在此基础上逐渐使得主旋律评价意见居于主导地位。流言是没有确切来源的在公众中流传的消息，主要是由于信息供给不能满足需求造成的，流言如果任其发展下去后果严重。及时、充分满足信息需求，同时给予适当的引导，可以有效消除流言。 大学生网络舆论的引导方式主要有说服和议程设置等，这也是基于大学生网络舆论特点和舆论引导的一般原理得出的结论。说服是通过传递视听信息有意识地对接受者的行为施加影响，按信息发出者的要求使对象自愿地改变态度或行为。说服总是从对象的特点、需求出发的，具有较强的理性思辨色彩。大学生较高的文化素养、总体理性的网络舆论行为特点为说服方式的有效开展提供了良好基础。 议程设置是媒介传播研究中的一个重要概念。如果将媒介报道和其他内容总体上作为一种传播形势和氛围，那么在一个较长时期内，它们会无形中给公众议程带来某种观念或新的议题，它的影响是潜移默化的、强大的。大学生网络舆论引导中的议程设置，主要目的是形成多个网络舆论的兴奋点，在设置过程中慢慢引导网络舆论改变原有状态，朝着预期的方向发展。由于网络舆论参与性、互动性很强，议程设置有较大的自由度和可能性，但与此同时，由于网络舆论自由度较大，如果议程设置不当，造成在一定的网络空间的议程设置招致反感，网络使用者会转移空间网络舆论行为，使得议程设置的效果适得其反。因此，针对大学生网络舆论的引导，在使用议程设置方式时，一定要有时机和度的准确把握，用适当的方式，才能收到预期的效果。 另外，努力通过网内外的引导促进大学生实现网络虚拟性与现实生活真实性的统一，帮助大学生以负责任的态度参与网络舆论 针对大学生的网络舆论引导工作，除了在网上开展针对性的引导之外，通过规范上网方式、完善网络管理制度也是引导网络舆论健康良性发展的重要举措。对于大学生网络世界的管理、规范和约束，除了道德约束之外，制定完善的网站管理制度等，都是有效的约束制度。这些制度的完善，可以在一定程度上确保大学生网络虚拟性存在与现实生活真实性的统一，促使他们对自己的网络舆论行为负责，认真对待实际上已经成为现实生活一部分的网络世界。 促进大学生主体实现网络虚拟性与现实生活真实性的统一，还应该适当对大学生中存在的网上和网下的行为反差现象进行引导。保持网络虚拟性与现实生活真实性的统一，是锻造健康人格的需要，也是对自己对社会负责任的需要。 网络舆论引导是一个全新的课题。生活在网络环境影响之中的当代大学生，在拥有比前辈更多的资源条件和资讯选择空间的同时，也面临更加复杂的成长环境。面对大学生网络舆论的不断兴盛，在看到存在各种各样的问题的同时，也必须充分认识网络舆论环境对于大学生成长的有利影响，只有这样才能顺应发展趋势，以正确的态度对待大学生网络舆论行为，并以大学生可以接受的方式开展有效的网络舆论引导。 资料参考：乐思网络舆情监测之舆情引导

F. 大数据时代是什么意思的

大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

(6)情感大数据扩展阅读：

大数据时代的影响：

1、不是随机样本，而是全体数据：

在大数据时代，人们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前人们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让人们意识到，这其实是一种人为限制）。

2、不是精确性，而是混杂性：

研究数据如此之多，以至于人们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以人们必须尽可能精确地量化人们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱。

拥有了大数据，人们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让人们在宏观层面拥有更好的洞察力;

3、不是因果关系，而是相关关系：

人们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，人们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉人们某件事情为何会发生，但是它会提醒人们这件事情正在发生。

参考资料来源：网络-大数据时代

G. 大数据舆情监测分析怎么做

首先要拿到数据，然后抽取关键字，对关键字进行统计

H. 喜欢“姐弟恋”的女生是什么心理

喜欢“姐弟恋”的女生是什么心理？笔者觉得，这类女生应该很有责任感、也喜欢照顾别人，同时也是充满自信、觉得自己很漂亮很优秀，所以才会选择与“小男生”相处。

总之，喜欢姐弟恋的女生同样很优秀，她们的内心也许更成熟，她们的责任感会更强大，对男人会更加的体贴入微，她们的婚姻也会更幸福，所以说，决定婚姻幸福与否的不是年龄、不是姐弟恋，而是两人的性格是否相同、是否更具有责任心与担当。

I. 31省份婚姻大数据: 广东结婚最多，结婚后的相处之道是什么

所谓的夫妻相处之道，所说的是在夫妻相处的过程之中，所要遵循的一些原则。这些原则包括了夫妻之间的相互尊重，相互包容，以及相互信任。这些东西能够使得夫妻在相处的过程之中减少矛盾的产生，夫妻关系更加的和谐。

重视彼此的家人

许多夫妇都感觉他(她)爸爸妈妈并不是我爸爸妈妈，管住自身可以了，因此就你父母我父母，我觉得大家都错，彼此的你母全是你爸爸妈妈，都得尊重，我点赔彼此爸爸妈妈的时间，增近情感你能感觉，我觉得彼此的爸爸妈妈亲人并不是那麼不太好交往，仅仅平常缺乏沟通交流，缺乏迁就而已。

要学好积极的表述自身的念头

许多女性都感觉丈夫善待自己，就应当认识自己。自身有哪些要求，不用说他也搞清楚。它是错大了的。假如你要让另一方多认识自己的内心，你必须要将它表现出来，让丈夫了解。或许，表述时挑1个好的时间，尽可能在另一方心态较为好的那时候谈某些繁杂的难题，有利于降低矛盾。

不要在经济上有恩怨

钱财是个比较敏感的话题讨论，恋情男人女人一涉及到实际权益立刻闹翻的事例不在少数。情感归情感，钱财归钱财，还是应当泾渭分明，以防赔了夫人又折兵。