网络舆情与大数据

Ⅰ 大数据如何作用于”舆情“

大数据如何作用于”舆情“
随着互联网技术的迅速发展，信息量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高的大数据吸引了越来越多的关注目光，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。毋庸讳言，舆情服务在进行行业规范和整合的同时，正面临着大数据的挑战。
大数据时代，对信息的“加工”是基础。据 互联网专家介绍，大数据体量巨大，非结构化数据的超大规模和增长分别占总数据量的80％至90％，比结构化数据增长快10到50倍。从舆情产品服务的角度 看，浓缩海量信息，抵抗“数据爆炸”已成舆情工作基本要求。故此，掌握数据抓取能力与舆情解读能力，通过“加工”实现数据的“增值”，将是未来舆情分析的 必备技能。目前，国内很多舆情服务机构甚至没有专门的数据管理、分析部门和专业分析团队，分析人员对信息的鉴别力、萃取力、掌控力仍有待提高。在信息广度 上大作文章的同时，未来需要一批有较高学习能力、分析能力、知识水平的数据从业人员占据舆情服务重镇。
大数据时代，对数据的解释是关键。目 前，数据的可获得度已经空前提高，我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，实现真正的大数据挖掘和分析。数据的海量、 及时、动态、开放，有利于我们完善分析的效度和深度。同时，大数据也有价值密度低、传播速度快等特点，数据分析的模式是否科学，这将直接影响数据分析的质 量。大数据的异构和多样性，需要舆情分析人员对一些危机事件进行高质量的数据解释。基于数据分析，能否提炼出独到、高质量的观点，在凌乱纷繁的数据背后找 到更符合客户要求的舆情产品和服务，并进行针对性的调整和优化，这是大数据时代舆情最大的变量。
大数据时代，对趋势的研判是目标。大 数据的核心和目标就是预测，具体到舆情服务，舆情工作人员从互联网浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，虽然获得广泛且实际的应用，但还远远不 够。舆情分析人员要不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，跟踪关联舆情，不再局限于危机解决，还 要辅之以决策参考，从注重“静态收集”向注重“动态跟踪”拓展，从致力“反映问题”向致力“解决问题”拓展，使舆情产品和服务“更高、更快、更强”（视点 高、预警快、处置强）。
大数据时代，分众服务是方向。数 据的互通互联，改变了数据库、应用软件和用户界面等系统之间的“孤岛”状态。舆情服务机构应树立大舆情观念，对数据进行生产、分析和解读，探索一条为用户 提供分众化服务的信息增值之路，使舆情服务的主体和边界形成一条完整的“舆情闭环”。在这个认识基础上，舆情服务机构需把握未来几年大数据在公共及企业管 理领域发展的重要方向：横向看，将服务主体延伸至政府、企业和社会的各领域，通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合政府和企业的数据资 产；纵向看，将产品内容延伸至包括舆情抓取、预警到决策、评估等在内的各环节，协助客户丰富和完善决策参考体系。
大 舆情，强调大数据的关联性。发展和利用好数据资源，充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，这是大数据时代最大的舆情变革。目前，国内经济社会转型 发展环境压力加大，社会周期结构性突发舆情因素增多，舆情工作者尤其需要树立前瞻意识，提高媒介素养，加强互联网“大数据”分析研判，获取情报，抓住机 遇，为长远发展打下良好的基础。

Ⅱ 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。

Ⅲ 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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Ⅳ 借力大数据强化网络舆情分析研判

借力大数据强化网络舆情分析研判
新媒体时代，大数据技术方兴未艾，面对互联网上的海量信息，借力大数据强化网络舆情分析研判，有效预防突发事件发生，对舆情工作者亦是有益尝试。
预测是大数据舆情分析研判的核心
大数据的核心作用是预测，大数据舆情分析研判是舆情工作者通过收集分析互联网上关于社会热点或网民关注焦点事件的大量消息报道，发掘背后隐藏关系，进而预测事态发展趋势，为舆情事件处置提供决策参考。
预测不是预知，更非先知，大数据舆情分析研判也是通过对现有数据分析运算而推出结论，对事件发展趋势的预测与数据数量、质量和分析模型等密切相关。在舆情事件处置中，应树立依靠而非依赖数据的指导思想，避免数据独裁，这一点我们要有清醒认识。
数据是大数据舆情分析研判的基础
互联网上海量数据的存在是大数据舆情分析研判的基础，但是面对纷繁浩杂、真伪难辨的网络信息，需要舆情工作者秉持来源广泛、时效性强、数量大的原则收集筛选各类数据，客观反映事件真相。
数据来源要广泛。大数据舆情分析研判所需数据，不仅要来自官方舆论场还应包含民间舆论场，既要有正面赞扬更要有负面批评。网络舆情数据按网民参与度可分为消息数据和互动数据。消息是网上关于事件的各类报道，来源广泛、真假难辨，此类报道通常会将网民聚焦到事件本身，引发关注，是突发事件的“导火索”，也是分析事件起因的重要线索。互动数据是网民对社会热点事件情感意愿的体现，是社情民意的真实反映，是突发事件的“催化剂”，也是研判舆情发展趋势的基础，是舆情分析的核心，收集数据时，应特别关注贴吧、论坛、新闻跟帖、微博、微信等互动数据的采集。
数据时效性要强。现在每天互联网上的数据以gb甚至tb级规模增加，总量超乎想象，这就需要收集舆情数据时把握好数据的时效性。对于数据时效性，通常根据舆情事件的性质、规模、影响力等因素综合分析。
数据量足够大。现在网上各类消息满天飞，真伪难辨，错误的消息数据会严重影响舆情分析质量。辨别消息真伪的关键是看消息间逻辑关系是否合理，假消息通常与其他消息没有联系或联系不紧密，不能与之构成合理的消息链，这就要求舆情工作者应收集尽量多的数据，数量大到能多维度反映事件真相，内在逻辑关系能让假消息原形毕露。
数据分析是大数据舆情分析研判的关键
大数据舆情产品的价值来源于数据分析。数据本身并不产生价值，对数据开发利用才会产生巨大价值。好的数据分析技术或模型会透过消息表象全方位揭露隐藏于消息背后的微妙关系，国内有学者形象指出：如果把大数据比作石油，那么数据分析技术就是勘探、钻井、提炼、加工的技术，只有掌握大数据的关键技术才能将资源转化为价值。
一个科学高效的舆情数据分析模型应尽量减少人为干预，用简单算法分析尽量多的数据，相对于算法参数设定的主观性，数据本身是客观存在的。
云计算、物联网、4g网络等新技术的发展为大数据舆情分析模型的建立提供了有益帮助。基于云计算的舆情分析，能同时分析更多数据，揭露更多隐藏价值，使预测更准确，决策更合理。
法律是大数据舆情产业健康发展的保障
大数据必将给全社会的工作、生活、学习带来巨大变化，政府管理部门应未雨绸缪、提早应对，加强法律法规建设，构建完善的监督管理体系，指导规范大数据产业健康发展。现阶段可以统筹推进鼓励发展、明确使用、保障安全三个层面的法律法规建设工作。
鼓励发展。政府应高度重视大数据产业化工作，加强顶层设计，制定国家层面的大数据战略规划，出台鼓励政策，加强基础平台建设，构建国家数据中心，强化技术和人才支撑。明确各方定位，引导政府决策数据化，推动政务信息公开向政务数据公开的转变，鼓励社会、企业等数据持有者公开数据，确保数据的流动性和可获取性。
明确使用。大数据时代，随着数据被不停的收集分析，社会运行更加透明。就大数据舆情而言，包含了太多的个人兴趣爱好、行为特征等隐私数据和对社会热点事件发展趋势的预测等敏感信息。这就需要我们对大数据舆情的用途、使用方式、使用范围、使用部门等做出明确的法律规定。
保障安全。安全是互联网发展的最大挑战。大数据时代，数据作为最大财富，政府应强化数据安全保护，制定出台适合国情的大数据法律体系，建立数据保密与风险管理机制，明确在数据收集、存储、传递、使用、买卖阶段的操作规范，加大对破坏数据服务器、存储设备等的处罚力度。健全完善个人隐私保护法规，严厉打击非法买卖个人信息等数据犯罪行为。

Ⅳ 大数据时代下的舆情监控应如何做

舆情监测专员日常工作是什么？工作主要职责是什么？ 一般来说，为了有效监测网络舆情，一些相关部门单位都会设有舆情监测专员，每天进行实时信息监测收集的工作。可能有的对于网络舆情监测意识不够，不太清楚舆情监测专员是做什么的？也不太清楚其日常工作职责是什么,针对这些问题总结出一下几点。 舆情监测专员日常工作任务：
1. 综合监测  综合监测网络上（包括微信、微博、自媒体等各渠道）传递的与工作单位相关的舆情，一旦发现负面舆论，能够在事情发生初期及时处理。避免舆论爆发产生负面的影响。 由于互联网信息量大，网络舆情监测员需利用舆情监测系统进行实时监测，从新闻、微博、论坛、贴吧等渠道获取相关的信息，储存到数据库。
2. 舆情分析研判  信息获取后，需要对数据库的信息进行处理。运用舆情监测系统对时间、热度、强度、内容等方面的信息进行筛选，剔除不必要的垃圾信息，然后自动过滤分类，最终获取有价值的信息。在舆情处理过程中，首先需要对舆情进行分析研判，判定是否能在短期内调查清楚舆情的真相和过程，并对外公布。  在舆情处理中重视“黄金4小时”和“黄金24小时”的重要节点，尽量在节点前还原真相并用官方或主流媒体对外公布，避免事态扩大，使舆情危机进入高潮阶段而造成极大的影响。  如无法短期内完成，则要立即告知事情正在处理中，有时候态度比真 相更重要。而后也要尽快查清事情的真相和舆情的传递过程，并形成舆情报告对外公布。
3. 制作舆情分析报告  舆情反馈包括舆情发生初期的表态公告、处理过程中的及时反馈以及处理完成后的舆情报告公布。当网络舆情已经发生，网民已经重点关注，若是不及时反馈舆情处理进展，只会加剧网友对事件的各种揣测，而使舆情越走越偏。  将筛选出的精准信息进行分析，判断舆情事件的走向以及事件的影响力，制作成舆情分析报告。舆情分析报告应包括对当下舆情监测工作的汇报总结和舆情处置行动的提示与指导。   由于互联网信息量大，网络舆情监测员需利用舆情监测系统进行实时监测，从新闻、微博、论坛、贴吧等渠道获取相关的信息，储存到数据库。  信息获取后，需要对数据库的信息进行处理。运用舆情监测系统对时间、热度、强度、内容等方面的信息进行筛选，剔除不必要的垃圾信息，然后自动过滤分类，最终获取有价值的信息。
● 舆情监测专员基本素养：
1. 把握媒体环境的变化  新媒体时代极大地提高了民众的参与性，网络舆情的广泛传播，使其影响力日渐提高，甚至成为政府单位、企业公司和名人个体决策的重要因素。网络舆情管理人员必须要随时监测媒体环境的动向，以便随时整合媒体传播在舆情处理中的重要作用。
2. 具有强烈的新闻敏感性  网络舆情管理人员要善于通过媒体渠道及时把握社会的变动和舆论走向。最大限度地接触与单位相关的信息，并对信息合理地筛选、评价和传播，保证提供的信息能够被媒体和公众接受。 
3. 善与媒体沟通合作  在网络舆情处理的工作中，管理人员接触最多的就是各类媒体。网络舆情处理中，需要通过各类媒体随时公布处理的过程。因此与媒体达成友好良性的沟通合作，是网络舆情管理人员最重要的专业素养之一。 
4. 能有效引导舆情的走向  工作中，能对负面以及者虚假的舆情及时处理，发布正面、正确的观点，鞭挞虚假丑陋，打击谣言，向民众传递正能量，引导舆情的正面走向。  蚁坊软件认为网络舆情管理人员在处理舆情时，要把握温情比冷漠好，面对比回避好，主动比被动好，越早比越迟好，公开比掩盖好，负责比推卸好的基本原则。

Ⅵ 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。

Ⅶ 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。

(7)网络舆情与大数据扩展阅读

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。

Ⅷ 如何用大数据进行网络舆情传播与引导

形成监测机制是非常重要的

大数据应用于舆情，目前来说就是通过网络信息的采集实现的

关键点在于：对于特定站点或者根据自身实际需要针对全网实施监测，发现负面，及时处理，处理方法可以参考一些舆情的分析报告。

采集系统具有以下特性：

♦ 对目标网站进行信息自动抓取，支持HTML页面内各种数据的采集，如文本信息，URL，数字，日期，图片等
♦ 用户对每类信息自定义来源与分类
♦ 可以下载图片与各类文件
♦ 支持用户名与密码自动登录
♦ 支持命令行格式，可以Windows任务计划器配合，定期抽取目标网站
♦ 支持记录唯一索引，避免相同信息重复入库
♦ 支持智能替换功能，可以将内容中嵌入的所有的无关部分如广告去除
♦ 支持多页面文章内容自动抽取与合并
♦ 支持下一页自动浏览功能
♦ 支持直接提交表单
♦ 支持模拟提交表单
♦ 支持动作脚本
♦ 支持从一个页面中抽取多个数据表
♦ 支持数据的多种后期处理方式
♦ 数据直接进入数据库而不是文件中，因此与利用这些数据的网站程序或者桌面程序之间没有任何耦合
♦ 支持数据库表结构完全自定义，充分利用现有系统
♦ 支持多个栏目的信息采集可用同一配置一对多处理
♦ 保证信息的完整性与准确性，绝不会出现乱码
♦ 支持所有主流数据库：

Ⅸ 网络舆情大数据要怎么进行分析

网络舆情大数据要根据信息导向和主流价值观进行分析。

具体上讲，舆情回监测是指整合互联网答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、主题监测、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。

需要舆情分析可以联系上海蜜度，新浪舆情通是上海蜜度信息技术有限公司研发的政企舆情大数据服务平台。 新浪舆情通以中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，7*24小时不间断采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源，每天采集超过1.4亿条数据。