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    大数据下,纵贯全网网络舆情监测及服务

    来源:纵贯传播 作者:纵贯传播 2016-07-11

       近年来大数据不断地向社会各行各业渗透,互联网社交互动技术不断发展创新,人们越来越习惯于通过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策,每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条,这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分,这些数据对于政府收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。

     

       虽然互联网已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的有效途径。但由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施,在舆情危机事件发生后,难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息,经常造成舆情危机事件处置工作的被动。于是,重视对互联网舆情的应对,建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。这种情况不论是在一线城市,还是在二、三线城市都是如此,咱们大福建也会出现此类情况。

      在此背景下,舆情监测及分析行业发展起来,福建舆情监测也由此发展,其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘,以及机器学习等技术,监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息,及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向,从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。下面就来分析一下在大数据下福建舆情服务有哪些价值。

      大数据在舆情监测上的价值

      (一)大数据价值的核心:舆情预测

      传统网络舆论引导工作的起点,是对已发生的网络舆情进行监测开始。这种方式的局限在于滞后性。大数据技术的应用,就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据,将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期,通过建立的模型,模拟仿真实际网络舆情演变过程,实现对网络突发舆情的预测,进而弥补了福建受众在传统网络中获得信息滞后的不足。

      (二)大数据价值的条件:舆情全面

      大数据技术要预测舆情,首要条件是对各种关联的全面数据进行分析计算。传统数据时代,分析网民观点或舆情走势时,只关注网民跟帖态度和情绪,忽视了网民心理的变化;只关注文本信息,而较少关注图像、视频、语音等内容;只观察舆论局部变化,忽视其他群体的舆论变化;只解读网民文字内容,而忽视复杂多变的社会关系网络。从舆情分析角度看,网民仅仅是信息海洋中的"孤独僵尸",犹如蚁群能够涌现高度智能,而单个蚂蚁如附热锅到处乱窜。

      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。通过分析计算,不仅使我们了解到客户的观点也全方位的了解到客户的需求,从而提供更好的服务。

      (三)大数据价值的基础:舆情量化

      大数据预测舆情的价值实现,必须建立在对已挖掘出的海量信息,利用数学模型进行科学计算分析的基础之上,其前提是各类相关数据的量化,即一切舆情信息皆可量化。但数据量化,是数据的可计算化。要在关注网民言论的同时,统计持此意见的人群数量;在解读网民言论文字内容的同时,计算网民互动的社会关系网络数量;对于网民情绪的变化,可通过量化的指标进行标识等。

      (四)大数据价值的关键:舆情关联

      数据背后是网络,网络背后是人,研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络。大数据技术预测舆情的价值实现,最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联,更多关注数据间的相关关系。按大数据思维,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。

      大数据时代的舆情监测瓶颈

      目前,各地舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主,尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行辅助搜索,但搜索舆情的技术仍采用传统的二维搜索方式,即主题关键词和网络平台二维坐标,由舆情员对采集的信息进行二次加工成舆情产品。

      但搜索的舆情信息结果多为一级文本信息,对于深层次的多级舆情信息,如新闻、微博后的评论,网民的社会关系,网民针对某一事件评论反映出的情绪变化,以及网民煽动性、行动性的言论、暗示等数据无法深度挖掘,仍靠人工采集和分析判断。受制于舆情员的知识水平和价值判断的不同,极有可能导致有价值的舆情信息丢失,无法准确及时预测舆情走势,大大降低了舆情监测工作的效率、准确性,增加了有价值舆情信息发现的偶然性和投机性,为重大突发事件的舆情预测埋下隐患。

      大数据背景下舆情监测的实现

      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。现在福建网络舆情监测系统不仅能使用户监测各种正文信息,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。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。

    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、大分析,这是数据爆炸背景下的数据处理与应用需求的体现,福建舆情监测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,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。

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