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互联网大数据在舆情方面的应用有哪些?

2019-09-16 14:55 - 查看:
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  知道合伙人互联网行家采纳数:274获赞数:4139在校期间多次获得三好学生优秀班干部,工作期间担任网络营销主管,多次被评为优秀员工向TA提问展开全部

  随着移动互联网、物联网等新技术的迅速发展,人类进入数据时代。大数据带来的信息风暴正深刻改变我们的生活、工作和思维方式,对网络舆情管理也带来深刻影响。

  大数据意味着人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。

  互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也是一种模式,这里提供最详细的报价,如果真的想做,可以来这里,这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,想说的是,除非想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的线.大数据带来网络舆情管理新挑战。一是海量数据的挑战。海量的网上信息难以掌控,大量相关性、偶发性因素使舆情更加复杂多变,传统的舆情监测研判手段和方法难以奏效,新的技术手段和方法要求更高。二是信息选择性传播的挑战。网上数据无限性和网民关注能力有限性之间的矛盾,加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。社会化媒体促进信息的开放和沟通的便捷,分众传播、个性化传播凸显,使偏激的观点更容易找到“同类”,从而相互支持、强化放大,加剧舆论偏激情绪。三是舆论话语权分散的挑战。大数据时代各类数据随手可得,越来越多的机构、个人通过数据挖掘和分析得出的各种结论会不胫而走,有效管理舆情的难度越来越大。

  2.大数据带来网络舆情治理新机遇。一是拓展网络舆情治理领域。在“一切皆可量化”的大数据浪潮中,网络逐渐成为现实世界的“镜像”,网络社会与现实社会日益融为一体,网络舆情管理不再局限于网上言论领域,而必须全面掌握网络舆情运行规律及其与现实社会的相互影响,实现网上网下充分联动、协调共治。二是丰富网络舆情管理手段。运用大数据技术,可以从更宽领域、更长时段对网上舆论进行比对分析,更加准确地把握网民情绪特点,预判舆情发展趋势,提高舆情管理的效能。三是推动网络舆情理论研究工作。借助大数据分析,舆情研究的视角将更加多元化和精确化,改变目前舆情研究“策为上、术为主、学匮乏”的尴尬学术现实。

  3.大数据提出网络舆情管理新要求。一是由关注个案向整体掌控转变。传统的网络舆情管理侧重于针对重大舆情事件个案的管理,大数据则能够更好地把握网络舆情发展的整体态势。二是由被动响应向主动预测转变。大数据的核心是预测,在海量的数据中通过分析,发现背后隐藏的微妙的关系,从而预测未来的趋势,提前部署预防应对。三是由定性管理向定量管理转变。将所有相关信息,包括网民评论、情绪变化、社会关系等,以量化的形式转化为可供计算分析的标准数据,通过数据模型进行计算,分析舆情态势和走向。

  创新大数据时代的网络舆情管理,要将大数据理念和手段贯穿始终,做到“五个结合”。

  1.将大数据和社会治理紧密结合起来,改进网络舆情源头治理。网络舆情本质上是社情民意的体现,加强网络舆情管理就是加强社会治理。要运用大数据强大的“关联分析”能力,构建网络舆情数据“立方体”,把网上网下各方面数据整合起来,进行分析,挖掘网络舆情和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。

  2.将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来,提升政府公信力。当前,美国政府已经建立统一的数据开放门户网站,并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据,此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”,开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上,探索建立我国的大数据政务公开系统,引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用,让数据发挥最大价值。

  3.将大数据和日常舆情管理紧密结合起来,提高网络舆情整体掌控能力。美国纽约市警察局开发了著名的ComStat系统,通过分析历史数据绘制“犯罪地图”,预测犯罪高发时间和地点,从而有针对性地加强警力配置,获得巨大成功。这种“数据驱动”方法,对网络舆情管理有一定的借鉴意义。要运用大数据突破传统舆情管理的狭窄视域,建立网络舆情大数据台账系统,实时记录网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据,全面分析舆情传播动态,从瞬息万变的舆情数据中找准管理重点、合理配置资源,提高管理效能。

  4.将大数据和突发事件应对紧密结合起来,提高网络舆情应急处置能力。大数据时代,社会突发事件与互联网总是紧密相连、如影随形,网络既能成为突发事件的“助燃剂”,也能够成为应对事件的有力工具。要建立“舆情量化指标体系”、“演化分析模型”等数据模型,综合分析事件性质、事态发展、传播平台、浏览人数、网民意见倾向等各方面数据,快速准确地划分舆情级别,确定应对措施,解决传统的舆情分级中存在的随意性、滞后性等问题,做到科学研判、快速处置。

  5.将大数据和舆论引导紧密结合起来,提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导,一方面要“循数而为”,通过分析网上数据,建立网民意见倾向分析模型,了解网民的喜好和特点,做到“善说话、说对话”。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力,要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,全面呈现事件的来龙去脉,让网民既了解事件真相,也了解事件背景和历史脉络,消除舆论的“盲人摸象”效应,化解网民偏激情绪,实现客观理性。

  要积极适应大数据时代发展要求,从体制机制、技术手段、人才队伍等各个方面加快创新,构建完善的网络舆情管理体系,不断提升网络舆情管理的科学化、现代化、数字化水平。

  1.健全大数据舆情管理体制。数据资源是国家的重要战略资源。当前,我国在大数据管理方面还存在数据分散、利用率低、安全性不高等问题,要尽快出台国家层面的大数据战略规划,加快数据立法进程,加大资金、技术、人力资源投入。建议建立由网信部门牵头的互联网大数据管理体制,设立政府首席信息官,统筹各方面数据的汇集、管理和利用,制定统一的数据接口标准,打破各行各业的“数据孤岛”,推动我国大数据加快发展。

  2.建设网络舆情大数据基础平台。数据只有整合利用才能产生价值。当前,亟需建设统一高效的大数据基础平台,实现各行业、各领域数据的统一存储、交流互通。要尽快建设我国网络数据中心,构建国家级的互联网大数据平台,全面汇集各方面数据。加快出台相关法律法规,明确各级各部门包括政府部门、企业、人民团体等向网络数据中心提供和共享数据的权利义务,使网络数据中心成为全国数据存储和交换的中心枢纽,实现数据的快速汇集、规范管理、高效利用。

  3.强化网络舆情管理大数据技术支撑。大数据既有全面、动态、开放等优势,也有价值密度低、传播速度快等难点,必须加快技术攻关,提高数据“沙里淘金”的能力。一是数据监测技术,实现对媒体、论坛、博客、微博、微信等各个网络平台数据的全面抓取和记录,特别是要提高对图片、音视频等数据的自动识别能力。二是大规模数据存储技术。建设具有海量存储能力的大数据平台,实现对大规模数据的高效读写和交换。三是数据挖掘技术,从海量数据中快速识别有价值数据,并挖掘数据背后隐藏的规律。四是数据分析技术,包括关联分析、聚类分析、语义分析等等,自动分析网上言论蕴含的意见倾向及相互之间的关联性,揭示舆情发展趋势。五是数据安全技术,包括身份验证、入侵检测、网络关防等等,保障数据安全。

  4.壮大网络舆情大数据人才队伍。要统筹国内各大高校、科研单位、媒体机构、政府部门力量,开设专门的数据科学学科,加强各学科人才的交叉培养,重点培养综合掌握统计学、计算机学、新媒体、传播学等各方面知识的复合型人才,打造一支规模宏大的大数据人才队伍,为网络舆情管理提供坚实的人才智力支撑。

  展开全部你好,首先说一下互联网舆情的特点。互联网时代下,大数据的应用非常的广泛和有深度,那么大数据下的舆情数量庞大,信源众多,每分每秒都在更新,传播速度很快。同时影响力也被扩大,新闻媒体、自媒体以及各种网络站点、平台都可以对舆情进行讨论和扩散,进一步扩大舆情的影响力。正面的影响力可以促进社会进步、促使事件公开化、透明化、传达民意等作用,负面的影响力导致虚假信息的扩散和舆论的误导,对舆情主体造成不可避免的损失。那么在互联网时代,大数据在舆情方面的应用有哪些呢?基于互联网时代的舆情的特点,大数据可以对舆情信息进行广泛的采集和有深度的采集两种采集方式。根据需求进行舆情信息采集,这是解放人工采集和突破技术壁垒的有效方式。

  还可以进行舆情分析,通过自有的舆情分析平台,运用自然语言处理技术对舆情进行深度分析。能够实现分词、聚类、分类、自动排重、摘要+主题词标引。再通过自然语言检索等文本挖掘技术,对数据进行研判,包括热点、负面、传播方式、态势发展等。

  舆情工作不是一个简单的任务,需要多方面配合,通过现代科技收集和分析舆情,科学的对舆情进行统计分类,为舆情处理提供科学依据,才能有效减少负面舆情带来的损失。

  主要从事网站运营及优化工作,拥有6年行业经验。擅长网站数据分析、活动策划及推广工作。通过跟踪特定关键词,能够及时分析出传播速度、传播方向以及重点区域,其实说实话大数据对于舆情的应用更多应该是对舆情传播背后用户的分析,比如传播这些的用户具有哪些共同属性、学历层级、性别、地方分布等。

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  展开全部信息时代,大数据是信息时代的特别的体现方式,而舆情其实属于大数据的一个分枝。

  每天都会有各种各样的舆情信息在发生,但凡是被舆论所热议的,舆情信息都会产生大量的潜在价值,那么留于网络中的这些千千万万的信息,就会有专门的工具或者系统进行数据清洗或处理。

  因运而生的就会出现相关的一些具体可被应用的大数据系统,用于处理这些舆情信息。例如这各清博大数据舆情监测系统,每天不间断的实时监测网络中的舆情信息,并进行多维度的分析。

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