智思互聯網大數據平台

1. 方正智思知識管理平台的功能特點

方正智思互聯網輿情監控系統特點：以中文信息處理為基礎，面向多種媒體格式以網路服務系統與軟體開發包兩種形式支持二次開發支持多種操作系統平台，提供多種語言開發介面採用XML進行數據交換功能特點。 全文檢索
基於中文分詞的多種索引單位；多信息域、多數據類型的索引方式；相關度排序的輸出方式；豐富的檢索運算；多文檔格式、多數據源的支持；多平台、多語種的支持；簡單易用功能強大的開發介面；高擴展性與高開放性。應用中支持海量數據檢索，索引檢索速度快，膨脹率低，系統資源佔用小。
圖像內容檢索
該平台能夠實現以圖像內容（如：顏色、紋理、布局）為基礎，結合描述信息的綜合檢索。應用中可實現基於內容的海量圖像的快速檢索。 自動消重
利用文檔的內在特徵信息進行智能分析，判斷文檔的相似性與重復性。應用中可實現海量文檔場合的快速相似判斷，能夠對文本自動消重，降低文章冗餘度、避免文章重復發布。快速查找相似文本，向檢索者提供相關推薦等功能。另外這一引擎同樣適用於圖像的消重與相似檢索。
趨勢分析
趨勢分析能夠實現與時間相關的分析。應用中可實現分析熱點話題並能夠判斷其「熱度」趨勢等功能。
關聯分析
關聯分析可從海量數據中挖掘信息之間的關聯關系。應用中通過對稿件庫的關聯分析發現稿件之間的關聯關系、稿件中詞與詞的關聯關系，新聞事件之間的關聯關系，並自動為稿件建立關聯鏈接、提供新聞事件間關聯分析參考。
主題檢測/追蹤
主題檢測追蹤能夠在各種信息來源中追蹤與討論目標主題相關的信息片段（如單個文檔，新聞報道等等）。而主題檢測任務則能夠實現自動檢測信息片斷集合中的各個未知主題，並能在線檢測出新主題。應用中可實現對新聞事件的分析，快速識別新聞事件、追蹤熱點事件，輔助進行專題報道等功能。 自動摘要
自動摘要能夠在篇章分析的基礎上為文檔自動形成摘要。應用中自動形成的摘要不僅擁有很強的准確性，而且具有很好的可讀性。
自動關鍵詞提取
自動關鍵詞提取則是通過智能的手段為文檔自動提取關鍵詞。應用中有效解決了人力手工標注的局限性，不僅提高了效率，而且准確性高。
自動分類
自動分類具有樹狀層次分類功能，能夠快速自動地對大量文檔進行分類。應用中可實現對新聞稿件、圖書資料、圖像的自動分類。
自動聚類
自動聚類可對檢索結果進行自動聚類並構建樹狀結構，以構建企業知識地圖、檢索者快速定位所需信息。應用中可實現對新聞稿件或大數據量文檔的自動聚類，實現輔助專題製作等。

2. 軟體行業公司名單庫（20190128版）

這是軟體行業一些常見的公司名單，希望能給新入行的朋友、關注軟體圈的朋友，提供一個可參考的文檔。

以下enjoy~

電力行業廠商：遠光、北京同方電子、科大國創

文化出版行業廠商：雲因、平章、九州時訊、開元時代、暉力科技、和佳

醫療行業廠商：金仕達衛寧、衛寧健康、國臣、英克、JDE、千方、恆瑞、瑞比、亞盛軟體、浙大網新、東華軟體、veeva、軟素、雲勢、瑞雲、弘揚軟體

外貿行業廠商：南北軟體、暢想軟體、富通天下、小滿、上海美華

交通行業廠商：北大千方、上海拓東軟體公司

資金管理行業廠商：軟通動力、保融，九恆星，拜特，還有用友，金蝶、拜特

零售連鎖行業廠商：（服裝）百勝、伯俊、麗晶、海鼎（零售連鎖）、富基融通、藍靈通、長益科技（長京益康）、百年科技（百年軟體）、紫日軟體

電子商務、電商系統：商派、旺店通、南訊軟體、有贊、珊瑚蟲雲商、點點客、互幫國際、萬里牛、富潤、勝途、賣家雲、奧科ERP、馬幫ERP、店小秘

建築地產行業廠商：（地產）明源軟體、競優、有明雲（saas地產）；（建築計量、預決算、BIM）魯班、廣聯達，嘉碼、普華、科耐、邦永、愛德數智、易遨中國

電信行業廠商：新大陸、七喜控股、聯信永益、華平股份、瑞迪通無線通信技術、理想信息

銀行行業廠商：宇信易誠、高偉達

汽車行業廠商：用友英孚思為DMS系統、華東電腦、軟控股份、啟明信息、聯友科技

製造行業廠商：寶信軟體、BAAN、四班、金思維、天心、易銳普、資通電腦

服裝行業廠商：MOVEX、上海創數、廣州科思、DNA意利科技、麗晶、易神軟體、艾諾科

教育行業：金智、浙大網新、釋銳、可為時代、深圳浪騰、四川合美軟體、紫光軟體、正方軟體、聯奕科技

金融行業：恆生電子、大智慧、長城信息、海隆軟體、同花順、榕基、寶信、銀之傑、御銀股份、三泰電子、金證股份、湘郵科技、浙大網新、長亮科技、用友金融、衡泰軟體、安碩信息、吉貝克、贏時勝、安徽兆尹、上海愷域、攜寧科技、楓軟科技

餐飲行業：客如雲、卓驥、五味科技、餐行健、食為天信息、屏芯科技、企時代、天財商龍、淘點點、二維火、點客來、餓了么企業版

物聯網：遠望谷、太工天成、華勝天成

智能交通：紫光股份、川大智勝、皖通科技、交技發展、四維圖新、塞維智能、銀江股份、超圖軟體

酒店行業：石基信息、美萍、中軟、金天鵝、用友酒店、千里馬酒店、羅盤、佳弛、華儀、銘岩、別樣紅、深圳奧狐軟體

物流物業：賽百威、好夥伴、吉聯新軟體、銳特信息、鈦騰科技、上海富勒信息、唯智信息、富勒科技、旗鴻信息、永友物業軟體、思源、點都軟體、微宏物業軟體

智慧城市：南天電子信息

系統集成服務：深信服、南天電子信息、南天軟體

用友代理商：企通七通紫宏信息喆企致拓軟強用誠計算機泊冉軟體

金蝶代理商：華蝶信息海蝶 普浪 金功 森輝

sap、oracle、賽捷(sage)、用友、金蝶、神州數碼、浪潮、新中大、東軟、中軟、博科、天元國信、微軟、正航軟體、管家婆、金算盤、管易、智邦國際、德米薩、通易、精效ERP、萬里牛懶人ERP、來錢快速達、任我行、美萍、精算軟體、艾特、快普、商友、東華軟體

怡海軟體、文思軟體、合力金橋、強訊、中科軟、電信盈科、商能CRM、企能CRM、強訊科技商之訊、和創、神州雲動、高亞科技、鵬為軟體、智雲通、數雲信息、速達軟體、晨科軟體、傲融軟體、美特CRM、靈當

saas  CRM

愛客、八百客、百會、車商通SCRM、EC、紛享銷客、紅圈、碼客、前海圓舟、時趣SOCIAL、數雲CRM、三猿貨棧、神州雲動、騰訊企點、外勤365、XTools、小步外勤、銷售易、小滿CRM、玄訊、群脈

宏景世紀、萬古科技、嘉揚、鉑金、朗新天霽、明基逐鹿、北森、施特偉、金橋慧遠、北森、八爪網路、白金軟體、磐哲、勤科、智科、東軟、普利斯奇正、Workday successfactors 肯耐珂薩、施特偉、kronos、CDP、佩琪、易路、仁力名才軟體（MCHR）、智思信息（智思雲）、希聽計算機、外服寶信、愛爾的科技、華欽信息、易才博普奧、東寶軟體

考勤系統： 蓋雅工場、勞勤信息、金麥普科技（易勤，被蓋雅工場收購）、勤傑軟體、喔趣信息（喔趣考勤）、中控、漢王、科密、釘釘等。

Saas EHR： 雲才網路(班步)、雲武華科技（才到）、CDP集團、東軟（東軟慧鼎HCM）、北森雲計算（測評、招聘、OKR）、大易（招聘）、摩爾精英（電子行業招聘軟體）、雇得易、希瑞亞斯（MoKa招聘官）e成（招聘）、雲招科技、有招、同鑫軟體

泛微、致遠、藍凌、通達、金和、慧點科技、萬戶、企源科技、源郵（八點辦移動辦公）、宏燦、華天動力、協達、華炎、合強、九思、飛企互聯、萬企明道、微宏、協眾、國臣、新思創、西軟、綠葉、西默、二進制軟體、承元軟體、聯達動力、龍訊、璐華、數飛、全程、威實軟體、賽飛軟體、泛普、網贏、科迅、世紀科怡、蘇迪科技、旻瑞、晨科軟體、啟明信息、摩卡、廣州紅帆、釘釘

法大大、e簽寶、上上簽、契約鎖、大家簽、雲合同、眾簽科技、中國雲簽、1號簽、金格信簽、君子簽、易保全、一簽通

普元、Ultimus（安碼）中國、K2工作流（中國代理：斯歌信息）、北京起步科技(X5)、炎黃盈動、奧哲網路（H3）、易正、東蘭信息、頂點信息、合明軟體、星漢、慧正通軟、智深BPM、領航、正遠軟體、合肥凱捷等

久其、元年軟體、藍科、Oracle Hyperion（海波龍）、漢得信息、concur、費控寶、IBM BPC、智達方通、Cognos TM1、匯聯易、浪潮、用友、金蝶、鼎捷、易磐、遠光、遠行鋼聯、易快報、紅橘科技、寶庫在線、思凱普、每刻報銷

風語者機器人、合力億捷、環信、快商通、Live800、美洽、美服網路、容聯七陌、融雲、淘金雲客服、網易七魚、Udesk、V5智能客服、小能、曉多科技、有客雲、逸創雲客服、雲問科技、智齒科技、雲軟、奇智智能客服、六行君通、53快服

上海聚米信息科技有限公司、深圳市藍雲軟體有限公司、深圳市捷為科技有限公司、北京統御至誠科技有限公司、高亞科技（廣州）有限公司、北京邦永科技有限公司、艾菲詩軟體（上海）有限公司、上海普華科技發展有限公司、諾明軟體（上海）有限公司、廣州市全周至程軟體技術有限公司、奧博思、泰克賽爾軟體公司

萬達信息、數字政通、卓繁、熙菱、上海互聯網軟體、天正軟體、歐索軟體、國泰新點、夢創雙楊、華宇軟體、立思晨、天源迪科、太極股份、易聯眾、理想信息、中科恆運

金數據、麥客、問卷網、問卷星、調查派、表單大師、超級表格、簡道雲、樂調查、表格網

鴻翼軟體、多可文檔、億方雲、石墨文檔、TeamDoc文檔管理系統、致得軟體、杭州晨科軟體、夠快文檔、宙合雲文檔管理系統、易度文檔

亞馬遜雲服務、阿里雲、騰訊雲、浪潮雲、華為雲、金山雲、京東雲、網易雲、七牛雲、青雲、Ucloud、有雲、又拍雲、靈雀雲、好雨雲、迅達雲、品高雲、數人雲等

帆軟、永洪、網易有數、奧威、數加平台、明略數據、神策數據、時趣、達觀數據

啟信寶、企查查、天眼查、星圖數據、清博大數據、億海藍、電話邦

科大訊飛、小i機器人、商湯科技、依圖科技、格林深瞳、Face++曠視科技、釋碼大華、思源科安、思必馳、閱面科技、極視角科技、聲智科技、聲網Agora、西安慧倫普斯信息科技有限公司

企業QQ、企業微信、釘釘、網易雲信、藍信、大象、班聊、微洽、融雲、環信

中國輿情網、優捷信達、樂思、紅麥、中科點擊、泰一輿情、探寶、拓爾思、本果、軟雲神州、西盈、任子行、FreeBuf.com/網藤風險感知、南京快頁數碼、博智軟體、北京中安智達、三零衛士

網易雲課堂、雲學堂、網龍多學、魔學院、新風向、知學雲、時代光華、雲朵課堂、睿泰集團、企學寶、學友科技、、企微雲

海軟B2B訂貨、易訂貨、訂貨寶、千米雲訂貨、U訂貨、章魚俠、訂貨通、趣訂貨、速訂貨、雲上訂貨、鮮橋訂貨、訂貨易

數字化醫院全面解決方案： 創業、東華軟體、北大醫信、東軟、衛寧健康、中聯、智業、和仁、金蝶醫療、用友醫療、眾陽、金唐、天網、中科美倫、力錦、天健、復高、成電醫星、創星、世軒、河南新星、坐標軟體、聯眾智慧

電子病歷： 安博維、嘉和美康、曼茶羅、普諾傑、先聯、一丹、北大醫信、海泰

數據備份： 上海愛數、杭州美創、火星高科&亞細亞智業、蘇州美天網路、信核數據、上訊信息、英方股份、上海聯鼎、億備&廣州鼎鼎、和力記易、廣州鼎甲、安碼科技、南京壹進制、浪擎科技、福建伊時代、敏捷科技、杭州明和、成都世紀頂點、迪思傑

SIEM/日誌管理/日誌審計/SOC/安管平台 ： 安恆信息、思福迪、360、天融信、啟明星辰、東軟、藍盾、蟻巡、江南天安、北信源、上訊信息、賽克藍德、神州泰岳、交大捷普、派拉軟體、瀚思、中鐵信睿安、聚銘網路、華清信安、上海紐盾、亞信安全、優炫、安信華、H3C、華青融天、安碼科技、北京中安智達、706所、福建伊時代、盛邦安全（WebRay）、瑞達信息、網瑞達、瑞寧公司、蘭雲科技、安信天行、日誌易

網管軟體/ITIL/運維管理系統 ： 廣通信達、網強、漢遠網智、北塔、蟻巡、華為、銳捷、摩卡[華勝天成]、國聿、上訊信息、交大捷普、飛思安諾/飛思網巡、恆安嘉新、優炫、艾科網信、海峽信息、邁科網路、東華軟體、金盾軟體、贏領科技、遠臻、勤智運維、四維創智

應用統一身份管理/身份認證/單點登錄/認證網關/PKI/CA/數字證書/令牌/各種KEY ：中金認證、吉大正元、上海CA、飛天誠信、天誠安信、派拉軟體、上海格爾、天威誠信、信安世紀、、安識科技、北京安訊奔、九州雲騰、極驗驗證、立思辰、江南信安、山東確信、中科恆倫、上海林果、福建伊時代、龍脈科技、時代億信、中天航信、芯盾時代、安數科技、錦佰安、竹雲科技、寧盾、申石軟體、北京玉符科技等。（網路安全部分參考張百川）

3. 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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