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大数据在舆情监测上的应用价值
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。
1.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。
2.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。
3.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。
大数据带来网络舆情管理新变革
社交媒体出现之前,一个单位的舆情管理者一般是单个人或是一个几人的团队组成,在工作单一的情况下,这样的体制完全可以满足需求。但是在这个信息爆炸的时代,只靠人工做舆情监控就有点天方夜谭了。
然而随着社交媒体的出现和迅速发展,普通大众扮演的角色也发生了变化,从信息的被动接受者变成了网络信息的缔造者与传播者。这就加快了信息的传播速度,加大了信息的不可控性,但同时也为大数据网络舆情的管理带来了新的变革。
1.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。
2.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。
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。然而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。
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