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。