京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代舆情服务的机遇与挑战分析
舆情服务在进行行业规范和整合的同时,正面临着大数据挑战。本文从信息浓缩、数据深挖、关联舆情构建与跟踪、大舆情等层面,深入分析并提出大数据时代舆情服务的应对建议。
浓缩海量信息抵抗“数据爆炸”
“信息超载”“数据爆炸”将人们变为机械的信息查询者。在过剩的信息海洋里,阅读由享受变为负担。美国、日本近年来的信息吸收率仅为10%左右。曾经公务繁忙的美国前总统克林顿说,就理解和领会能力而言,头脑中塞满东西和头脑中空空如也同样糟糕。也因此,能够在短时间内消费最大信息量的“浅阅读”成了大数据时代最大的阅读变革。从舆情产品服务的角度看,浓缩海量信息,抵抗“数据爆炸”已成基本要求。可从两方面着手:一方面在信息广度上作文章,最大可能去抓取数据信息。同时掌握数据抓取能力与舆情解读能力将是未来舆情分析的必备技能。另一方面,舆情分析人员需要对一些非常重要的事件,给予一种更加平易的解读方式。
强化数据深挖实现“信息增值”
提高舆情产品质量的关键,在于对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。这就要求分析人员提高对信息的鉴别力、萃取力、掌控力,对数据进行生产、分析和解读,探索一条为用户提供分众化服务的信息增值之路。
目前,已有美国大学专门开设了研究大数据技术的课程,培养下一代的“数据科学家”。在国内,情况更不容乐观,很多舆情服务机构甚至没有专门的数据管理、分析部门和专业分析团队。未来需要一批有较高学习能力、分析能力、知识水平的数据从业人员占据舆情服务重镇。
构建关联舆情消除“信息孤岛”
目前我国信息化应用水平参差不齐,政府和企业不同的部门之间都存在“信息孤岛”问题:有多少个部门就有多少个信息系统,每个系统都有自己的数据库、应用软件和用户界面,完全是独立的体系,阻碍了数据的互通互联。舆情机构提供的个案分析已不能满足政府和企业的资讯需求,协助对方消除“信息孤岛”越来越紧迫。
作为政府和企业的资讯提供者,舆情服务机构需把握未来几年大数据在公共及企业管理领域发展的重要方向,充分整合政府和企业的数据资产,进而完善对方的决策流程。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等,在舆情预警、研判、应对、决策等环节,丰富和完善决策参考体系。届时,舆情和数据服务不再局限于个案分析,同时需要跟踪关联舆情,不再局限于危机解决,还要辅之以决策参考。
跟踪关联数据提高趋势研判
大数据的核心和目标就是预测。舆情等数据分析机构从互联网浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益已有实际应用。在美国中央情报局,情报人员通过抓取海量数据来追踪恐怖分子和监控社会情绪,首席技术官格斯?汉特称,在“阿拉伯之春”中,大数据分析可以了解多少人和哪些人正在从温和立场变得更为激进,并“算出”谁可能会采取对某些人有害的行动。
在大数据时代,决策行为将更多地基于数据、分析和事实做出。鉴于此,2012年3月29日美国政府发布的《大数据研究和发展计划》提出,应当通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理,从中获得真知灼见,以提升对社会经济发展的预测能力。具体到舆情服务,分析人员要不断增强关联舆情信息的分析和预测,把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展,从注重“静态收集”向注重“动态跟踪”拓展,从致力“反映问题”向致力“解决问题”拓展,使舆情产品“更快”——预警快、决策快。
树立大舆情观念拓展服务边界
提起舆情监测,人们更多想到网络舆情,忽略了现实社会生活中的舆论情况。舆情服务与社会调查结合不足,甚至直接把网络观点整理后报送给客户,难免对决策产生误导。如几年前,对于假期增减的网络投票,有机构打着尊重民意的旗号,在网上和其他媒体做调查,而最后的结果却与很多民众真实意见相左,破坏了舆情服务的公信?力。
舆情服务机构应树立大舆情观念,使舆情服务的主体和边界“更全”。这里的大舆情,强调大数据的关联性,横向看,将服务主体延伸至政府、企业和社会的各领域;纵向看,将产品内容延伸至包括舆情预警到决策方案在内的各环节。
网络舆情分析、社会调查和效果研究相整合,不但拓展了舆情服务的边界,同时使舆情产品更科学、严谨,避免误判。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12