「数据爆炸」预示着网络舆情分析也正式步入大数据时代-36大数据

随着计算机技术和人工智能的不断发展，大数据时代的网络舆情分析备受关注。目前，在网民数量直奔8亿的大环境下，互联网已逐渐成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。同时，互联网每天产生的数据也以PB规模增加，大大增加了舆情信息的挖掘难度，预示着网络舆情分析也正式步入了大数据时代。

《“十三五”国家信息化规划》明确提出要建立统一开放的大数据体系，加强数据资源规划建设，构建统一高效、互联互通、安全可靠的国家数据资源体系，推动数据应用，强化数据资源管理，注重数据安全保护。这无疑为大数据应用的发展前景释放了积极信号。因此，树立大数据理念，深度挖掘并利用大数据价值，以此探索网络舆情的发展规律，建立在新形势下的网络舆情引导机制成为当务之急。

一、网络舆情及其特点

网络舆情是指各种社会群体对自己关心或自身利益相关的热点事件或事物所表现出来的具有一定影响力并带有倾向性的认知、情绪、态度和意见的总和。具有广泛性、突发性、主观性、多元性四个特征。网络的舆情分析可分为信息采集、信息预处理、舆情分析、舆情预警四个步骤完成。另外网络舆情在对大数据环境的内化过程和通过多媒体传播外化的过程中，其自身特性与大数据和多媒体两个主体的特征互相影响并融合。网络舆情信息对大数据环境特征的内化过程是指网络舆情信息以大数据网络环境为依托，因此必然具有大数据环境的特征。网络舆情信息通过多媒体传播的外化过程是指网络舆情信息通过多媒体渠道和技术进行传播，在这一过程中网络舆情信息受多媒体技术特性影响而具有多媒体的相应特性。因此大数据环境下多媒体网络舆情与传统网络舆情相比，具有四点突出特征：

网络舆情信息海量性特征通过多媒体传播呈现倍乘态势。

大数据环境下网络舆情信息的多样性与多媒体模态的复杂多元特征高度契合，并通过多媒体传播形式释放。

网络舆情信息高增长性通过多媒体传播得以增速。

网络舆情信息低价值密度性通过多媒体传播后效应增强。

二、风险与挑战

在大数据时代下，信息越来越容易获得，与此同时数据应用、个人隐私和国家安全相互间的关系也日益突出。因此，大数据时代下的网络舆情也面临各种风险和挑战。

1. 在舆情信息统计中，大数据技术的优势在于数据来源范围广阔，但并不能保证大数据的绝对可靠，因为数据良莠不齐，不能保证百分百的有效性，另外非理性因素的存在也削减了大数据的可靠性，这样的直接后果是一些调研不全面、不合理的舆情分析报告可能会误导舆论，造成社会思想的恐慌。因此，对于大数据我们应该保持理智，对衍生于大数据的分析结构持批判思维，以避免无关紧要的决策的出现。
2. 数据膨胀是大数据时代的显著特点。在大量的数据中，能够利用的仅有一小部分。另外一部分数据是他人利用互联网获得关于个人或群体的信息，为了谋取私利、攫取非法经济利益，制造和传播恶意信息，同时他们运用的手段也不易被追踪和防范。更有甚者，一有热点事件发生，有些人就不分青红皂白，进行“人肉搜索”，让别人的隐私完全暴露在大众面前，严重损害了他人的利益。因此，网络舆情研究在运用大数据的同时必须坚决对抗泄露隐私的非法行径，只有当公民个人的信息安全得到保证，非法分子受到惩处，社会才能正常运行，言论自由才能被落实，人民群众的合法权益才能切实受到保护。

三、网络舆情的应用实践

数据的地位日渐凸显，网络舆情分析也逐渐成为国家竞争的前沿。从各个方面探析网络舆情的应用实践也成为各个国家研究的重点。

在政治方面，美国政治选举中的民意管理的社会化技术达到前所未有的程度，尤其是奥巴马的“社会媒体选举战”成了其他国家制造民意与政治选举的效仿与研究对象。中国目前正处社会转型，网络媒体传播在凝聚人心，促成民意的方面发挥着重要作用。因此相关部门要以高度的政治责任感重视网络舆情工作，打击网络暴力，借助网络舆情更加积极回应和解决民意中反应出来的问题，让网络舆情服务于政治。

在经济方面，随着网络舆论成为社会舆论的一种重要表现形式，网络舆情也逐渐对有关部门的决策产生了影响。投资公司可以通过舆情分析做好投资决策。比如在中国这个投资的大环境下，证券的投资除去最基本的技术面分析，其基本面的分析也有相当一部分的权重;除去机构投资者，个人投资者也有相当一部分权重。消息面的分析对于投资决策更是受到各大投资者的青眯，网络舆情的应用可以帮助各大投资者找到风口，寻找投资机会;广告公司关注用户，洞察其拥有全网的数据，对用户的特征，用户的需求，用户搜索的关键词进行7*24小时的实时监测;公关公司关注舆论导向，比如前几天报道出来的海底捞后厨事件，进过三个小时的危机公关，海底捞舆情互博之后，网络口碑飞速反转。业内认为，海底捞受到的冲击并不是很大，由此可见网络舆情的力量。

在“数据爆炸”时代，我们需要建立专业的舆情分析服务人才队伍，通过“加工数据”实现数据增值。大数据的核心目标为预测，当网络舆情陷入雪崩状态时，可借助大数据这一特点，提升对相关舆情信息解析和预估的能力，从最初简单的收集数据进阶到深入研究拓展的阶段，通过舆情间的相关关系预测舆情走向，对舆情情况进行预测，并做出应对措施，防患于未然。

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