大數據時代的網路輿情分析系統

A. 網路輿情監測或分析系統較好的都有哪些啊

網路輿情監測或分析系統是一種能夠對互聯網海量信息自動監測收集、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，實現用戶的網路輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據，為管理機構的信息判斷和決策提供參考數據。
像現在市面上比較好的網路輿情監測或分析系統有很多，主要要看自己需求進行選擇比較好，如蟻坊軟體的大數據輿情監測分析技術軟體、鷹眼、鷹擊等等之類的。

B. 如何在大數據時代進行網路輿論引導

一、轉變觀念，樹立科學應對輿情和輿論引導的理念
樹立高度重視、有效管理、積極應對、正確引導的理念。目前，社會正處在突發事件的高發期，各級領導幹部必須增強憂患意識，強化防範意識，高度關注網路輿情。面對重大輿情，積極應對，主動回應，速報事實，利用各種媒介澄清誤解，強化正面引導，滿足網民的信息需求，有效化解輿情危機。
樹立輿情應對處置和輿論引導同等重要的理念。在網路輿情處置過程中，輿情分析研判、媒體采訪報道、權威信息發布等工作是網路輿情管理的有機組成部分。要按照「屬地管理、分級負責、快速核查、主動引導、系統響應、分類施策」的原則，依據速報情況、慎報原因、緩說結論、由簡入繁、增信釋疑的步驟，啟動應急預案，設置輿論引導議題，及時發布權威信息，組織媒體采訪報道，牢牢把握輿論引導權，為輿情事件妥善處置營造有力的輿論環境。

樹立及時發布權威信息引導和影響媒體，營造有利輿論環境的理念。「媒體無處不在，人人都是記者」。網民通過手機等通信工具「隨時、隨地、隨意」轉發、評論等方式關注網路輿情，快速傳播信息，即使權威部門「缺位」、權威信息滯後，輿論熱點照樣會很快形成。一旦網路輿情發生，政府和主管部門應及時、有序發布權威信息，去引導媒體報道輿情的角度、內容和傾向，從而影響公眾輿論，杜絕一些媒體捕風捉影，被謠言和猜測左右，個別輿情事件被歪曲炒作。
樹立大媒體協同應對輿情和引導輿論的理念。面對媒體格局、信息傳播和輿論形成方式發生深刻變革的環境，只有充分發揮傳統媒體和新媒體兩種媒體優勢，樹立大媒體協同作戰的理念，才能發揮各種媒介的整體力量，營造健康向上的社會輿論大環境。對於傳統媒體，藉助其公信力和影響力，發揮引導和影響網路輿論的主渠道作用；對於互聯網等新媒體，創新管理思路，放大網路草根言論的正能量，積極引導其疏導網民情緒，凝聚網民共識，發揮其輿論引導新平台、新渠道和新陣地等作用。
二、整合資源，提升應對輿情和引導輿論的保障能力
理順互聯網管理體制。建立「省（自治區）、市、縣」三級互聯網管理機構，主管互聯網信息內容，指導、協調、督促互聯網行業主管部門、打擊網路違法犯罪主管部門及其他相關部門加強互聯網信息內容管理，為輿情管理工作有序開展提供組織保障。同時，加強網路新聞發言人、網路輿情信息員和網路評論員三支隊伍建設，共同負責網路輿情的應對處置和輿論引導工作，形成互聯網信息內容主管部門總體協調，輿情部門主動應對，各主流媒體、網路媒體積極配合，宣傳、引導、管理相結合的網路輿情管理工作新格局。
強化輿論陣地建設。樹立大媒體觀念，整合各媒體信息資源，打造網路宣傳平台，建立網路媒體和傳統媒體聯合互動、協同動作的全媒體化的輿論傳播陣地。創新傳播方式，拓展傳播渠道，豐富傳播手段，強化網路媒體、自媒體管理，提高新媒體環境下政府信息公開的能力，將黨委、政府的重要決策部署和政策文件等內容原汁原味發布到網路宣傳平台上，及時准確地向社會公開，直接傳遞給網民，並與網民回帖交流，了解訴求、答疑解惑，回應求助，有效化解社會負面情緒。在突發網路輿情事件發生和演變過程中，對網上不實報道、蓄意炒作、刻意渲染和非理性等情況及時予以多渠道、多手段實時報道，強化正面引導，揭露消除謠言，公布澄清事實，穩定網民情緒，為各種輿情危機有效化解提供立體式地傳播陣地。
建立高效的輿情監測分析平台。持續監測網上輿情變化，及時掌握網路輿情熱點動向動態，是提高網上輿情管理質量的基本要求。輿情監測分析系統就是利用統計學理論、信息科學技術、網路搜索引擎技術和數據挖掘技術開發軟體平台，自動從海量的網路信息中抓取熱點、焦點話題，預測可能發展的趨勢，生成網路輿情分析報告。輿情分析人員藉助系統獲取輿情信息和報告，及時進行分析研判，全面掌握輿情事件發展態勢，為提高網路輿情信息全面掌控能力和研判水平提供技術支撐。

C. 輿情分析系統主要有哪些功能作用

通常來說，輿情分析系統的主要功能作用分為兩大部分，一是輿情數據收據，二是輿情數據分析，以識微商情為例：

一、收集輿情數據

收集所有主流新聞、社交、視頻等網站和App、博客、論壇等的公開提及。以企業為例，根據需求，通過關鍵詞來設定監測主題，一般是監測品牌聲譽、營銷活動、競爭對手、行業動態、某個事件這幾個方面。

二、輿情數據分析

1.重點統計

重點統計提供了監測主題下一些重要數據的一個概覽，比如相關信息總量、負面信息量、熱門傳播內容等，這樣可以對於當前的情況有一個基本的了解。

2.時間趨勢

時間趨勢，有些工具也可能叫發展趨勢、輿情態勢，指某個監測主題在某一段時間內的網路信息發展趨勢。網路信息瞬息萬變，趨勢也是跟隨著實時汪豎變化的。通過設定的關鍵詞得到趨勢數據後，可以直觀的了解監測主題的整體輿情發展情況是上升還是下降，總結輿情傳播的路徑和特徵，評估輿情發展階段、預測未來趨勢。

3.情感分析

情感分析，也稱為意見挖掘或情感AI，指分析在線文章以確定它們所承載的情感基調的過程。該過程背後的科學基於自然語言處理和機器學習的演算法，將文章分類為正面、中性、負面。情感分析有助於找出發帖者祥源對某個話題的態度。情緒分析會展現輿情整體情緒傾向，對網路上新聞媒體、網民的總態度進行正面、負面、中性（或非敏感、敏感）劃分。如果監測的品牌、產品或服務的負面評價突然激增，則表明輿情危機可能正在醞釀中。

4.話題分析

話題分析，指監測主題下被被多數表達的話題內容，可能是某個事件的關鍵事實、也可能是主流的觀點。通過話題分析，可以把握事件聲量傾向性、關鍵詞、主要觀點，以及其在媒體渠道的傳播情況，話題分析模塊中，一般從媒體報道和網民言論兩方面進行分析，概括總結不同身份視角下的不同輿論聲音，全面了解輿情聚焦方向。若媒體報道和網民言論趨同，也可合並劃分。

5.媒體類型

媒體類型，指信息傳播媒介類型。通過媒體類型分析，可以了解到監測主題下的關注者、參與者、傳播者主要分布在哪些渠道及每個渠道的傳播趨勢。通過對媒體類型的篩選，還可以了解到各個渠道上的情感傾向、話題傾向等多個維度數據。以此為依據，可以選擇適合的渠道開展公關或者營銷活動。

6.屬地分析

屬地即IP歸屬地屬地。6月27日，國家互聯網信息辦公室發布《互聯網用戶賬號信息管理規定》，自2022年8月1日起施行。《規定》提出，在互聯網用戶賬號信息頁面展示合理范圍內的互聯網用戶賬號的互聯網協議（IP）地址歸屬地信息，便於公眾為公共利益實施監督。屬地分析將呈現信息的地域分布，進一步了解不同地域間網民對監測主體的關注熱度、分析關注人群的地域特徵。

7.熱門網站

熱門網站，即根據監測主題下產生信息較多的網站。通過對信息的分布渠道進行分析，了解輿情分布的平台情況，傳播什麼樣的內容。企業可以結合媒體類型，為之後的活動傳播渠道規劃提供參困宴大考。

8.熱門文章

熱門文章，即監測主題下獲得較多傳播的內容。一般從文章標題、信息來源、內容概要進行聚合分析，加入傳播時間及轉發量等方面考量，展現輿情傳播中的熱門內容。通過熱門文章，方便快速了解監測期內輿情的重點事件或媒體的發文側重點。

9.熱詞分析

熱詞分析，即監測主題下被頻繁使用的片語分析。通過熱詞分析，可以了解被輿論重點關注的事件關鍵信息、主流態度/觀點等。

10.信息類型

信息類型，即人群發布內容的類型，一般分為原貼、轉發和評論。通過分析發文類型的佔比情況、隨時間各類型信息變化趨勢，可以了解到人群對於事件的參與度，在輿情傳播中的不同作用。一般評論較多的代表此事有更大的爭議性，原貼、轉帖佔比更大的的代表人們更希望此事得到傳播。

D. 大數據時代網路輿情管理變革探討

大數據時代網路輿情管理變革探討

大數據時代的到來對人類的生活、工作與思維產生變革性影響，深刻改變著商業王國及公共管理等各個領域的面貌，「大數據」日漸成為各行業創新的助推器。當前中國網路輿情環境復雜，網路輿情危機時有發生，社會熱點輿情事件和涉官涉政輿情事件不斷涌現，造成社會民主生活和政治穩定間的不平衡等諸多影響。大數據背景下的網路輿情正在發生巨大的變化，網路輿情管理變得日益復雜和重要，如何抓住大數據時代為網路輿情管理變革帶來的機遇，以「大數據觀」變革傳統網路輿情管理思維，准確把握網路輿情的內在特徵及其在演變過程中的潛在規律，實現網路輿情管理在思維、模式以及技術上的創新，對於新形勢下做好網路輿情引導工作，加強和改進網路內容建設，具有重要的理論意義和實踐價值。

一、大數據時代必然要求網路輿情管理變革

「大數據」概念最早在20世紀80年代提出，2011年麥肯錫咨詢公司發布其研究成果《大數據：下一個創新、競爭和生產率的前沿》，使這個概念得以大范圍推廣。2012年3月29日，奧巴馬宣布將投入2億多美元啟動「大數據發展和研究計劃（Big Data Research and Development Initiative）」，將「大數據戰略」上升為國家戰略。近兩年，大數據備受學術界、產業界和政府部門的關注，成為國內外強有力的前沿詞彙。大數據又稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具在合理時間內進行抓取、管理和處理的數據集合，是必須通過深度挖掘、計算、分析才能創造價值的海量信息。大數據在體量、復雜性、產生速度及價值密度四個方面都極大地超越了傳統的數據形態，具有4V特徵：大量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）、價值（Value）。數量龐大的網民通過論壇、微博、微信等多種途徑方便快捷地發表言論觀點，網路輿情的規模和復雜性急速上升，體量巨大而價值密度低，其內在特徵的變化必然要求實現網路輿情管理的變革以適應大數據時代的發展，這些要求主要體現在四個「轉向」上。

（一）從監測轉向預測。大數據的核心和目標就是預測。復雜網路的研究專家巴拉巴西認為，「93%的人類行為是可以預測的，當我們將生活數字化、公式化以及模型化的時候，我們會發現其實大家都非常相似。生活如此抵觸隨機運動，渴望朝更安全、更規則的方向發展，人類行為看上去很隨意、很偶然，卻極其容易被預測」[1]。例如，亞馬遜可以推薦我們想要的圖書，淘寶知道我們的喜好，而人人網可以猜出我們認識誰。傳統網路輿情管理把監測已經產生的輿情信息作為起點，這種明顯的滯後性使其在網路輿情危機的應對中處於消極被動的位置。而目前留給突發事件的處理時間越來越少，從傳統的「黃金24小時」變為「黃金4小時」，如此短的時間使輿情分析和決策尚未來得及參與進來，整個事件就已經造成了爆炸性的效果。在大數據時代，通過挖掘數據相關性，把數學演算法運用到海量的數據上進行分析，在敏感消息進行網路傳播的初期就提前開始監測，然後建立模型，模擬模擬網路輿情的演變過程，使網路輿情突發事件發生的可能性和傾向性變得可以預測。

（二）從節點轉向網路。由監測輿情轉向預測輿情的目標實現，最關鍵的大數據技術就是挖掘數據的相關性。在小數據時代，由於受到資料庫和計算分析能力的限制，無論是對於因果關系還是相關關系的追尋，都耗資耗時，並且易受傳統的思維模式和特定領域隱含的固有偏見的影響，無法保證輿情分析結果的准確性。因此傳統的網路輿情管理只注重輿情內容的監測，通過分析單個數據節點，如網民「說什麼」來抓住比較淺層的社會語義表達。大數據則在保留了原始數據的同時，記錄了網民「為什麼這么說」背後的社會心理和社會關系網。按照大數據思維，每一個數據都是一個節點，可無限次地與其他關聯數據形成輿情鏈上的乘法效應——類似微博裂變傳播路徑，數據裂變式的關聯狀態蘊含著無限可能性[2]。通過對海量信息的解構與重構，充分整合政府和企業的數據資產，利用一系列飛速發展的新技術和新工具，描繪、測量、計算各節點之間的關系，深度挖掘數據的相關性，以此排除偏見和視覺盲點，掌握易被忽略的社會動態，預測輿情的發展趨勢。因此大數據時代必然要求網路輿情管理變革其監測系統，由節點轉向網路，把握相關性，進而分析輿情背後的社會互動，乃至網路族群之間的界限和相互勾連。

（三）從定性轉向定量。輿情分析師或解讀者從自身經驗和視角出發，在傳統網路輿情管理的過程中進行定性分析時，必然使其分析結果帶有個人價值與理念的主觀印記，甚至不同的輿情機構對同一輿情事件會得出相悖的結論。在大數據時代，所有元數據都可通過量化關聯轉化為有價值的信息，並實現多次利用，每一次利用都是一種創新，大數據成為網路輿情定量管理的力量源泉。盡管數據的相關性決定了某些數據價值的潛藏性，但新技術、新軟體的出現使得通過數學分析實現數據的價值轉化變為可能。而多維解讀輿情和新的深刻洞見的揭示，使輿情分析結果的全面性和客觀性大大超越傳統的網路輿情管理。但數據的量化並不等同於簡單的「數字化」，而是數據的可計算化，舍恩伯格將其稱之為「數據化」，是指一種把現象轉變為可製表分析的量化形式的過程[3]。「數據化」使態度和情緒轉變為一種可以分析的形式，網路輿情的相關信息得以進行深入分析，一些社交媒體如Facebook、Twitter、QQ、微博、微信等坐擁大型數據的寶藏，一旦實現對其自身資料庫的深度利用，就能輕易獲得社會各個領域和所有用戶的幾乎全部動態信息。

（四）從樣本轉向全體。在傳統的網路輿情工作模式中，所採集的輿情關聯數據僅為樣本信息，構建的資料庫結構單一、數據量有限。其數據源一般是基於抽樣或者針對重點網路站點進行的數據抓取，僅能對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，標准不一，難以在不同領域中通用。同時，樣本分析並不能保證結果的准確，即使分析方法和操作沒有問題，但采樣過程的任何偏誤都將使輿情分析結果與事實相去甚遠。大數據體量巨大，從TB級別躍升至PB乃至ZB級別，完整記錄了社情民意，成為人類生存痕跡和心理變化的記錄儀。采樣的目的是以盡可能少的數據獲得盡可能多的信息，但大數據是建立在掌握所有數據，至少是海量數據的基礎上的，在數據處理技術日新月異的今天，變革傳統輿情管理思維與方法，改變采樣的慣性行動成為必要。通過運用大數據技術，建立網路輿情自動分析系統，全天候自動搜索並採集與目標輿情看似毫不相關實則具有內在關聯的信息，在抓取和收集頁面之後，對信息自動分類、自動獲取關鍵詞、自動內容分析和自動報警等。樣本擴大至幾乎全體，輿情分析的結果更加客觀可靠。

二、大數據時代網路輿情管理變革的效應前瞻

抓住大數據時代變革網路輿情管理的新機遇，迎接大數據時代網路輿情管理的新挑戰，順應大數據時代網路輿情管理的新要求，變革與創新網路輿情管理將會產生良好的管理效應，實現新時期網路輿情管理的升級轉型。

（一）實現「防火」式管理。傳統的網路輿情管理因為無法把握數據相關性，不能准確預測輿情未來的發展趨勢，因此採用的是「滅火」式管理模式。政府通常在輿情產生或者已形成輿情危機的情況下才開始採取措施，如發布信息、引導輿情、滿足訴求等，以此達到「滅火」效果。在此種模式下，政府經常被動陷入網路輿情漩渦，由此形成視網路輿情為「敵情」的偏見。為了擺脫這一困境，政府總是試圖「控制」、「引導」和「應對」網路輿情，以一種上位者的姿態去支配、主宰網民及其輿情表達的方式。然而，若網民在網路輿情中的主體地位得不到保證，網路輿情就會失去其「減壓閥」的功能，網路輿情問題將會是治標不治本。大數據時代，政府轉變網路輿情管理思路，變革網路輿情管理模式，應用大數據技術對網路輿情進行關聯分析、級別劃分、聚類分析和傾向性分析，將實現「滅火」式管理到「防火」式管理的轉變。通過尋找「導火索」與「減壓閥」之間的平衡點，在發揮網路「民間輿論場」作用的同時，將網路輿情危機扼殺在搖籃里。例如美國中央情報局通過抓取海量數據來追蹤恐怖分子和監控社會情緒，在「阿拉伯之春」中，通過大數據分析多少人和哪些人的立場從溫和變為激進，並「算出」誰有可能會採取有害行為。

（二）打撈「沉沒的聲音」。大數據源於互聯網的分享、開放，但「數字鴻溝」的存在卻使「信息窮人」與網路隔絕。盡管互聯網的發展使這一部分人的比例越來越低，但發展不均衡性的擴大意味著現在和將來仍然有一個不容忽視的群體將無法提供任何數據。即使是那些能夠充分利用網路的人群，也有可能因為在某種情境下成為輿論中的弱勢群體，或者因其在輿情主流中的異質思維而選擇不在網路上發聲。當然，這種選擇既可能是主動也可能是被動的。正如美國哲學家埃里克·霍弗所言，「一個國家最不活躍的人群，為佔大多數的中間層次。他們是在城市工作和在鄉間務農的正派老百姓，然而，他們的命運卻受分據社會光譜兩頭的少數人——最優秀的人和最低劣的人所左右」[4]。顯而易見的是，單憑技術體系構築的大數據平台無法真正獲取「全部數據」，通過改革網路輿情管理去打撈那些可能代表某一個群體或一定數量級的「沉沒的聲音」十分必要。因此，全面思考和理清大數據時代網路輿情管理面臨的機遇和挑戰，通過「大輿情」觀念的構建，變革網路輿情管理的工作理念和模式，將有利於打撈「沉沒的聲音」。例如，將輿情服務與社會調查相結合，重視實地調研與第一手材料的採集，而不是把網路輿情管理捆綁在技術上，將避免得到不全面的輿情或做出誤導性決策。

（三）識破「偽輿情」。當前備受關注的網路輿情，越來越成為依存於影星式的學者、影星式的記者、影星式的商人和影星式的政客為中心的「偽輿情」[5]。重大敏感事件發生後，部分網管和有影響力的輿情機構快速封堵其主觀上認為的「有害信息」，選擇性地編撰輿情報告，以片面、虛假的「偽輿情」影響決策層對形勢的研判，使其做出符合自身利益訴求的決策。有些利益集團則精心扶植和培育自己的網路發言人，引導網民思考的內容和方向。結果，這些輿論領袖對關鍵事件和問題的看法在網路上大行其道，並淹沒其他異質言論，使群眾對真相的認知產生巨大偏差。當輿情被各方利益集團的政治力量和經濟力量操縱時，它便喪失了獨立性，一旦「偽輿情」被識破，輿情機構就可能失去其公信力。基於全網的完整、准確和極速的信息抓取有利於為輿情分析報告提供一手的材料、純粹的事實，從而獲得真實全面的輿情，使網民在不知道「為什麼」的情況下，依然能獲得對「是什麼」的比較公正客觀的認知，並以此助力網路輿情的引導。同時，通過變革網路輿情管理的體制機制，保持輿情管理的獨立性將有力識破「偽輿情」，剔除「雜音」與「噪音」，使大數據時代的網路輿情真正成為現實世界的「鏡像」。

（四）克服「盲人摸象」和「信息孤島」。海量信息無限增長與網民關注、分析能力有限之間的矛盾，造成了「數據爆炸」與「知識貧乏」的怪象，加劇了社會輿論的「盲人摸象」效應。大數據時代下，網路媒體促進了信息的開放和溝通的便捷，人們對公共事件的參與達到了一個前所未有的高度，但是分眾傳播、個性化傳播的凸顯以及信息的碎片化，使得全面、深刻地關注和分析事件變得越來越困難。網民非理性、易激動的特點導致網路輿情的偏激和情緒化，網路的「群體極化」被放大。大數據時代的輿情監測是建立在傳統人工和軟體無法進行的全網輿情信息採集的基礎上，樣本擴大到全體。通過運用大數據技術，建立網路輿情自動分析系統，避免因數據源不全面而造成的重要信息監測缺失，將有利於消弭「盲人摸象」現象。與此同時，由於信息化應用水平參差不齊，政府和企業不同的部門之間都存在「信息孤島」問題：有多少個部門就有多少個信息系統，每個系統都有自己的資料庫、應用軟體和用戶界面，完全是獨立的體系，阻礙了數據的互通互聯[6]。變革大數據時代網路輿情管理的工作模式，統一輿情行業的技術標准，共享數據，建立網路輿情服務聯盟，統籌政府、企業、媒體及社會力量，實現網路輿情的多元共治將有利於解決「信息孤島」問題。

三、大數據時代網路輿情管理的變革路徑

當大數據給各行各業帶來變革性影響時，全世界都沒做好迎接這場產業革命的准備。但與英美等發達國家相比，中國更像是處在大數據時代的前夜。而中國的人口和經濟規模決定了中國大數據的規模為全球最大，為中國抓住時代的脈搏進行改革提供了難得的機遇。在這種大背景下，大數據對傳統輿情管理也產生了深刻的影響，要使網路輿情管理變革產生應有的預期效應，適應時代的發展要求，須從思維觀念、方法手段、體制機制、技術保障、人才建設等路徑著手。

（一）樹立大輿情觀念。大數據時代網路輿情管理的變革，首要在於樹立大輿情觀念。這里的大輿情，包括兩層含義。第一，強調「大數據觀」，即充分實現網路數據平台的開放共享。按照「一切皆可量化」的大數據邏輯，一個新增的相關性數據的產生，通常會帶來一個新的分析結果。因此只有形成「大數據觀」，實現數據的動態分享，才能有效防止信息「碎片化」，最大限度地消除「盲人摸象」和「信息孤島」現象。第二，強調網上和網下數據的整合。網路輿情與社會調查結合不足，可能降低輿情的真實性，誤導決策。例如，對於假期調整方案的選擇，各輿情機構組織的網路投票的結果各不相同，其做出的輿情分析報告也和真實民意相左。因此只有真正掌握「大輿情」，打撈「沉沒的聲音」，才能正確決策，打造一個更安全、更高效的社會。樹立大輿情觀念，首先，必須實現數據分析的動態化，打破數據壟斷，統一標准，共享數據，預防孤立的輿情機構閉門造車，制定片面或錯誤的輿情分析報告。其次，應把網上網下各方面數據整合起來，挖掘網路輿情與社會動態背後的深層次關系，實現網路輿情管理和社會治理的緊密聯動、同步推進[7]。最後，完善和創新包括輿情抓取、預警、研判到決策、評估等在內的網路輿情管理的各個環節，使輿情管理功能不僅僅限於危機處理，更能發揮輔助決策的作用。

（二）變革網路輿情的引導戰略。做好輿論引導工作，應把握好時、度、效。但是目前許多地方和部門對如何進行網路輿情的引導仍然缺乏正確認識，於「時」不能把握好「黃金4小時」，於「度」不能掌握火候，拿捏分寸，於「效」不能保證網路輿情引導的實效質量。大數據由於自身具有的特點，使其利於變革網路輿情的引導戰略，變「封改刪」、「鴕鳥戰術」為「網上引導，網下落地」，使「偽輿情」失去生存的土壤。因此，我們要充分發揮大數據的優勢來提高輿情引導工作的能力。其一，利用大數據提升網路輿情引導的預見性和目的性。通過數據抓取和相關性分析，構建網民意見傾向分析模型，了解網民的偏好和特點，建設和完善政府網站、官方微博，扶植和藉助意見領袖，做到「善說話、說對話、接地氣、辦實事」。其二，通過數據的價值轉化，實現網路輿情的價值引導。在充分收集相關數據的基礎上，運用圖表等數據可視化技術揭示事件的前因後果，讓數據「發聲」，使網民既「知其然」也「知其所以然」，從而全方位360度無死角了解事件的來龍去脈，消除「盲人摸象」現象。其三，提升輿情引導的公信力。一方面加強新老媒體間的互動，發揮各自的優勢與公眾溝通，破解謠言和流言，達到時效性和權威性的雙重保障；另一方面要避免輿情分析師在處理數據的過程中受經驗偏好的影響，並防止大數據淪為某些機構和個人更便捷地操縱輿論的手段。

（三）健全大數據輿情管理體制機制。當前，網路輿情管理的體制機制尚不完善，很多地區尚不具備系統規范的輿情應對與處理的管理體系。輿情分析和預測手段落後，危機應對系統缺失，輿情管理組織機構不健全、不穩定，以及多頭管理等問題非常普遍。健全大數據輿情管理的體制機制，對於從源頭上解決網路輿情管理過程中出現的問題和困難，實現標本兼治，具有決定性作用。因此，為使網路輿情管理取得實效，提升網路輿情工作的規范化和科學化水平，我國應加快建立健全大數據輿情管理的體制機制。首先，建立網路輿情多元管理的互動機制，由國家出台大數據發展戰略規劃，產學研相結合，統籌政府、企業、社會和公民的力量，形成合力，實現共治。其次，變革網路輿情管理的機構設置，改變以往通過臨時組建領導小組或臨時辦公室等機構，或者以宣傳部門為「消防隊」等方式被動應對輿情危機的模式，通過常態化機構的設置和專業人員的配備，使網路輿情管理專門化、精細化。再次，建立權責明確的責任機制，通過加快數據立法進程明確各級各部門包括政府部門、企業媒體、人民團體等的權利義務；通過建立由網信部門牽頭的大數據輿情管理體制，改變多頭管理的局面，並設立政府首席信息官責任制度等。最後，健全大數據網路輿情管理的資源保障機制，大數據時代變革網路輿情管理面臨初期成本高、短期效益不明顯等問題，需要加大資金、技術、物資、人力等資源的投入。

（四）創新大數據網路輿情管理的方法與技術。大數據時代的到來，要求網路輿情管理必須採用更為先進的技術，這主要表現在對各種相關軟體的大量應用以及對大數據技術支撐平台的依託。目前中國網路輿情監測採集軟體中較具代表性的有TRS互聯網輿情信息監控系統、北大方正智思輿情監控系統、軍犬網路輿情監控系統、樂思網路輿情監測系統等。此外，還應完善和創新大數據技術支撐平台的五大基石——數據監測技術、數據挖掘技術、數據存儲技術、數據分析技術、數據安全技術，使大數據為網路輿情管理服務的同時又不超出我們的控制。同時，我們也不能陷入「技術是萬能的」誤區而盲目迷信和依賴技術，更不能因相信大數據強大的預測功能而導致「數據獨裁」，變成數據的奴隸。因此，網路輿情管理還需要依靠其他方法和手段相輔相成，共同作用。法律因其具備最大的強制性和權威性，成為最有效的管理控制的手段。法律與道德相互聯系，在極具復雜性和特殊性的虛擬空間里，教育和自律被擺在重要的位置上。例如，歐美發達國家如美國、英國、加拿大等都通過倡導用戶自律和自我管理來提高網民的媒介素養，加強自我把關能力。此外，還可以效仿韓國、新加坡等運用行政手段，要求網路用戶在獲得國家有關部門頒發的許可證的情況下，才能訪問政府嚴格控制的信息等。

（五）培育大數據時代的網路輿情管理人才。大數據時代的網路輿情將會形成多向度的研究，例如對社會話語表達、社會心理描繪、社會關系呈現、社會訴求預測等的分析研究。網路輿情將真正成為一門與多學科交叉的社會顯學，對人才的全面性要求很高。中國教育的學科劃分和培養體系，客觀導致培養出來的人才很難跨界。換句話說，真正進入這個行業的門檻是很高的。正因如此，各國越來越重視對數據科學家的培養，如美國在大學專門開設研究大數據技術的課程，通過嚴格的業務培訓和職業資格認證，培養下一代的數據科學家。2013年9月，我國人社部聯合人民網啟動「網路輿情分析師職業培訓計劃」，「網路輿情分析師」成為一項被正式認可的職業。但是我國現有輿情工作人員的水平仍然嚴重滯後，很多輿情機構尤其是地方政府並沒有專業的數據處理、分析團隊和專門的網路輿情管理部門。為突破大數據時代變革網路輿情管理的人才瓶頸，從短期看，可以通過招考、錄用等方式引進數據挖掘、分析人才，通過委託培養、網路培訓等方式強化已有專業人才力量，通過購買服務的方式短期租賃大數據輿情管理的高素質人才。從長遠看，則要系統梳理網路輿情管理所需人才目錄，培養和壯大既精通數據挖掘、數學建模，又擁有較高學習能力、分析能力和知識水平，橫跨統計學、社會學、計算機學、傳播學、管理學等學科的復合型人才，打造一支大數據網路輿情管理的專業人才隊伍。

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E. 大數據時代，如何全面做好大數據網路輿情引導與分析

關於大數據時代網路輿情引導與分析方法如下：
一、通過相關樣本庫，把需要監測的網頁進行模板匹配，並設定為監測數據源；
二、應用 爬蟲程序抓取數據，存儲到本地，再進行數據的凈化和簡略的分析；
三、利用簡單的圖表模板和文字描述，呈現監測和分析的結果。早期的網路輿情引導監測方式有一些原生的問題，譬如：一、由於處理能力有限，只能抽取部分樣本進行監測，無法避免偶然誤差；二、文本分析演算法的准確度、 監測對象和系統模板匹配的程度、對數據的凈化，以及分析的演算法等因素對於最後監測結果的准確度都有決定性的影響，無法避免系統誤差；
四、輿情引導與分析主體應學會充分利用大數據挖掘系統，蟻坊軟體方面的大數據輿情監測管理系統，實現了從網路輿情信息的採集與提取，到話題的發現與追蹤、態度傾向性分析，再到多文檔自動摘要的生成，為網路輿情的安全評估提供了有效的輿情信息獲取和分析方法。不過，由於「輿情」本身具有「社會」特性，數字和代碼等信息背後的實體是生存在現實社會中的芸芸眾生。除了純技術角度對輿情進行量化考察，傳統的社會民意調查方式對實現全面、立體、動態透析社會綜合輿情亦有一定幫助。
數據分析—數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析，分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對於傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網路平台的優勢，發展大數據在網路優化中的應用，可提高運營商在企業和個人用戶中的影響力。

F. 大數據輿情分析工具有哪些

大數據輿情分析工具有：識微商情監測系統、鷹眼速讀網系統、新浪輿情通。

1、識微商情監測系統

擁有自主研發的網路爬蟲技術，在對全網輿情進行實時監測的同時，能夠自動對全網輿情進行分析，包括輿情溯源分析、輿情傳播轉載媒體類型分析、輿情演變發展趨勢分析、輿情情感分析等，輿情分析圖表以及輿情分析簡報等同步生成。

三大輿情大數據公司：

1、湖南識微科技有限公司

旗下代表產品識微商情監測系統，基於大數據服務雲——蟻工廠（Antfact），專注於為企業提供互聯網信息挖掘分析服務，擁有一支專業技術團隊，確保後續的產品售後服務。

2、湖南蟻坊軟體股份有限公司

旗下代表產品鷹眼速讀網系統，專業從事互聯網大數據分析，具有日處理10億多條實時數據、毫秒級的實時數據處理、PB級的批量數據處理以及3萬QPS查詢處理能力。

3、上海蜜度信息技術有限公司

旗下代表產品新浪輿情通，公司專注於輿情和大數據分析，在互聯網信息採集、大數據處理和移態攜冊動互聯網領域擁有核心技術和知帆宏識產權，建立了完整的運營隊伍，有著完善的內部作業流程和管理規范。

G. 大數據時代下的輿情監控應如何做

輿情監測專員日常工作是什麼？工作主要職責是什麼？ 一般來說，為了有效監測網路輿情，一些相關部門單位都會設有輿情監測專員，每天進行實時信息監測收集的工作。可能有的對於網路輿情監測意識不夠，不太清楚輿情監測專員是做什麼的？也不太清楚其日常工作職責是什麼,針對這些問題總結出一下幾點。 輿情監測專員日常工作任務：
1. 綜合監測  綜合監測網路上（包括微信、微博、自媒體等各渠道）傳遞的與工作單位相關的輿情，一旦發現負面輿論，能夠在事情發生初期及時處理。避免輿論爆發產生負面的影響。 由於互聯網信息量大，網路輿情監測員需利用輿情監測系統進行實時監測，從新聞、微博、論壇、貼吧等渠道獲取相關的信息，儲存到資料庫。
2. 輿情分析研判  信息獲取後，需要對資料庫的信息進行處理。運用輿情監測系統對時間、熱度、強度、內容等方面的信息進行篩選，剔除不必要的垃圾信息，然後自動過濾分類，最終獲取有價值的信息。在輿情處理過程中，首先需要對輿情進行分析研判，判定是否能在短期內調查清楚輿情的真相和過程，並對外公布。  在輿情處理中重視「黃金4小時」和「黃金24小時」的重要節點，盡量在節點前還原真相並用官方或主流媒體對外公布，避免事態擴大，使輿情危機進入高潮階段而造成極大的影響。  如無法短期內完成，則要立即告知事情正在處理中，有時候態度比真 相更重要。而後也要盡快查清事情的真相和輿情的傳遞過程，並形成輿情報告對外公布。
3. 製作輿情分析報告  輿情反饋包括輿情發生初期的表態公告、處理過程中的及時反饋以及處理完成後的輿情報告公布。當網路輿情已經發生，網民已經重點關注，若是不及時反饋輿情處理進展，只會加劇網友對事件的各種揣測，而使輿情越走越偏。  將篩選出的精準信息進行分析，判斷輿情事件的走向以及事件的影響力，製作成輿情分析報告。輿情分析報告應包括對當下輿情監測工作的匯報總結和輿情處置行動的提示與指導。   由於互聯網信息量大，網路輿情監測員需利用輿情監測系統進行實時監測，從新聞、微博、論壇、貼吧等渠道獲取相關的信息，儲存到資料庫。  信息獲取後，需要對資料庫的信息進行處理。運用輿情監測系統對時間、熱度、強度、內容等方面的信息進行篩選，剔除不必要的垃圾信息，然後自動過濾分類，最終獲取有價值的信息。
● 輿情監測專員基本素養：
1. 把握媒體環境的變化  新媒體時代極大地提高了民眾的參與性，網路輿情的廣泛傳播，使其影響力日漸提高，甚至成為政府單位、企業公司和名人個體決策的重要因素。網路輿情管理人員必須要隨時監測媒體環境的動向，以便隨時整合媒體傳播在輿情處理中的重要作用。
2. 具有強烈的新聞敏感性  網路輿情管理人員要善於通過媒體渠道及時把握社會的變動和輿論走向。最大限度地接觸與單位相關的信息，並對信息合理地篩選、評價和傳播，保證提供的信息能夠被媒體和公眾接受。 
3. 善與媒體溝通合作  在網路輿情處理的工作中，管理人員接觸最多的就是各類媒體。網路輿情處理中，需要通過各類媒體隨時公布處理的過程。因此與媒體達成友好良性的溝通合作，是網路輿情管理人員最重要的專業素養之一。 
4. 能有效引導輿情的走向  工作中，能對負面以及者虛假的輿情及時處理，發布正面、正確的觀點，鞭撻虛假醜陋，打擊謠言，向民眾傳遞正能量，引導輿情的正面走向。  蟻坊軟體認為網路輿情管理人員在處理輿情時，要把握溫情比冷漠好，面對比迴避好，主動比被動好，越早比越遲好，公開比掩蓋好，負責比推卸好的基本原則。

H. 大數據輿情監測與分析的系統有何作用

互聯網輿情監測分析系統可實現對新聞、論壇、博客、評論、微博、微信、移版動客戶端權等的全面監測，通過系統預警通知功能，使用戶在第一時間掌握網路輿論動態，並能夠對關注事件或線索進行持續追蹤和多維度分析，輔助用戶全面掌握輿情動態，從而為用戶進行正確輿論引導提供基礎支撐，對應對突發公共事件、全面掌握社情民意起著關鍵作用。

輿論場中標簽化的輿情事件會刺激公眾對事件的關注、擴散、討論等行為，並在此過程中不斷提升事件的熱度，尤其表現為越具備社會高敏感性的標簽越能刺激並引起公眾的圍觀和討論，比如貧富差距、弱勢群體相關的各類社會利益與情感的社會性標簽。通過輿情信息構建起的輿論場將有效刺激輿情的發展和演變，促使事件不斷受到公眾的關注和參與。

一般來講，輿情選擇靠譜的公司才能省心。而新浪輿情通基於互聯網信息採集、文本挖掘和智能檢索，及時發現並快速收集所需的網路輿情信息。並通過自動採集、自動分類、智能過濾、自動聚類、主題監測和統計分析，實現社會熱點話題、突發事件、重大情報的快速識別和定向追蹤。集監測、預警、分析、報告於一體。

I. 大數據輿情監測平台的作用有哪些呢

互聯網輿情監測分析系統可實現對新聞、論壇、博客、評論、微博、微信、移回動客戶端等的全面監測，答通過系統預警通知功能，使用戶在第一時間掌握網路輿論動態，並能夠對關注事件或線索進行持續追蹤和多維度分析，輔助用戶全面掌握輿情動態，從而為用戶進行正確輿論引導提供基礎支撐，對應對突發公共事件、全面掌握社情民意起著關鍵作用。

輿論場是由若乾的刺激因素相互作用，使部分公眾形成相同意見的「時空環境」，影響輿論場需要三個要素，「同一空間的人群數量密度和人群交往頻率」、「輿論場的開放度」、「輿論場的渲染事物和氣氛」。在輿論場中人們的意見經過交流、組合、調整、選擇，會相較於普通環境中更強的加速輿論的蔓延趨勢。

一般來說，選擇專業團隊不僅可以規避風險，而且節省精力。新浪輿情通平台24小時不間斷服務，根據客戶需求進行全網數據的獲取、清洗、監測、分析、預警，同時通過數據挖掘與分析模型減少人為因素對客觀數據分析結果的影響，保證輿情數據的及時性、准確性、全面性。 專業輿情服務團隊則根據客戶具體需求提供更加個性化的人工服務，包括：內容分揀、要聞推送、簡報製作、專業報告定製等輿情服務 。

J. 使用大數據輿情系統能夠幹些什麼

網路輿論常常會引導輿論的走向，顛倒是非黑白，如果被有心人士利用，可能內會造成很嚴重的容後果。所以，需要對網上上的一些不正確的言論進行及時的屏蔽處理等，防止行成不實言論，所以這個時候就需要大數據輿情監控系統了，通過大數據分析不當言論，及時高效的處理不良言論，很有價值意義。