大數據分析下的中國社會輿情

㈠ 互聯網大數據在輿情方面的應用有哪些

港澳台居民來內地（大陸）旅遊輿情調查、微博旅遊輿情指數、2015家居建材消費趨勢研究。輿情大數據指數研究得到了國家旅遊局、中國旅遊報、中國旅遊輿情智庫、家居建材大數據輿情智庫、新浪、微博、微博數據中心的大力支持，得到了中國社會科學院新聞與傳播研究所及輿情實驗室的全方位協助與合作。

(1)大數據分析下的中國社會輿情擴展閱讀

大數據的價值體現在以下幾個方面：

對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

㈡ 借力大數據強化網路輿情分析研判

借力大數據強化網路輿情分析研判
新媒體時代，大數據技術方興未艾，面對互聯網上的海量信息，借力大數據強化網路輿情分析研判，有效預防突發事件發生，對輿情工作者亦是有益嘗試。
預測是大數據輿情分析研判的核心
大數據的核心作用是預測，大數據輿情分析研判是輿情工作者通過收集分析互聯網上關於社會熱點或網民關注焦點事件的大量消息報道，發掘背後隱藏關系，進而預測事態發展趨勢，為輿情事件處置提供決策參考。
預測不是預知，更非先知，大數據輿情分析研判也是通過對現有數據分析運算而推出結論，對事件發展趨勢的預測與數據數量、質量和分析模型等密切相關。在輿情事件處置中，應樹立依靠而非依賴數據的指導思想，避免數據獨裁，這一點我們要有清醒認識。
數據是大數據輿情分析研判的基礎
互聯網上海量數據的存在是大數據輿情分析研判的基礎，但是面對紛繁浩雜、真偽難辨的網路信息，需要輿情工作者秉持來源廣泛、時效性強、數量大的原則收集篩選各類數據，客觀反映事件真相。
數據來源要廣泛。大數據輿情分析研判所需數據，不僅要來自官方輿論場還應包含民間輿論場，既要有正面贊揚更要有負面批評。網路輿情數據按網民參與度可分為消息數據和互動數據。消息是網上關於事件的各類報道，來源廣泛、真假難辨，此類報道通常會將網民聚焦到事件本身，引發關注，是突發事件的「導火索」，也是分析事件起因的重要線索。互動數據是網民對社會熱點事件情感意願的體現，是社情民意的真實反映，是突發事件的「催化劑」，也是研判輿情發展趨勢的基礎，是輿情分析的核心，收集數據時，應特別關注貼吧、論壇、新聞跟帖、微博、微信等互動數據的採集。
數據時效性要強。現在每天互聯網上的數據以gb甚至tb級規模增加，總量超乎想像，這就需要收集輿情數據時把握好數據的時效性。對於數據時效性，通常根據輿情事件的性質、規模、影響力等因素綜合分析。
數據量足夠大。現在網上各類消息滿天飛，真偽難辨，錯誤的消息數據會嚴重影響輿情分析質量。辨別消息真偽的關鍵是看消息間邏輯關系是否合理，假消息通常與其他消息沒有聯系或聯系不緊密，不能與之構成合理的消息鏈，這就要求輿情工作者應收集盡量多的數據，數量大到能多維度反映事件真相，內在邏輯關系能讓假消息原形畢露。
數據分析是大數據輿情分析研判的關鍵
大數據輿情產品的價值來源於數據分析。數據本身並不產生價值，對數據開發利用才會產生巨大價值。好的數據分析技術或模型會透過消息表象全方位揭露隱藏於消息背後的微妙關系，國內有學者形象指出：如果把大數據比作石油，那麼數據分析技術就是勘探、鑽井、提煉、加工的技術，只有掌握大數據的關鍵技術才能將資源轉化為價值。
一個科學高效的輿情數據分析模型應盡量減少人為干預，用簡單演算法分析盡量多的數據，相對於演算法參數設定的主觀性，數據本身是客觀存在的。
雲計算、物聯網、4g網路等新技術的發展為大數據輿情分析模型的建立提供了有益幫助。基於雲計算的輿情分析，能同時分析更多數據，揭露更多隱藏價值，使預測更准確，決策更合理。
法律是大數據輿情產業健康發展的保障
大數據必將給全社會的工作、生活、學習帶來巨大變化，政府管理部門應未雨綢繆、提早應對，加強法律法規建設，構建完善的監督管理體系，指導規范大數據產業健康發展。現階段可以統籌推進鼓勵發展、明確使用、保障安全三個層面的法律法規建設工作。
鼓勵發展。政府應高度重視大數據產業化工作，加強頂層設計，制定國家層面的大數據戰略規劃，出台鼓勵政策，加強基礎平台建設，構建國家數據中心，強化技術和人才支撐。明確各方定位，引導政府決策數據化，推動政務信息公開向政務數據公開的轉變，鼓勵社會、企業等數據持有者公開數據，確保數據的流動性和可獲取性。
明確使用。大數據時代，隨著數據被不停的收集分析，社會運行更加透明。就大數據輿情而言，包含了太多的個人興趣愛好、行為特徵等隱私數據和對社會熱點事件發展趨勢的預測等敏感信息。這就需要我們對大數據輿情的用途、使用方式、使用范圍、使用部門等做出明確的法律規定。
保障安全。安全是互聯網發展的最大挑戰。大數據時代，數據作為最大財富，政府應強化數據安全保護，制定出台適合國情的大數據法律體系，建立數據保密與風險管理機制，明確在數據收集、存儲、傳遞、使用、買賣階段的操作規范，加大對破壞數據伺服器、存儲設備等的處罰力度。健全完善個人隱私保護法規，嚴厲打擊非法買賣個人信息等數據犯罪行為。

㈢ 大數據如何作用於」輿情「

大數據如何作用於」輿情「
隨著互聯網技術的迅速發展，信息量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效高的大數據吸引了越來越多的關注目光，大數據帶來的信息風暴正在改變我們的生活、工作和思維。毋庸諱言，輿情服務在進行行業規范和整合的同時，正面臨著大數據的挑戰。
大數據時代，對信息的「加工」是基礎。據 互聯網專家介紹，大數據體量巨大，非結構化數據的超大規模和增長分別占總數據量的80％至90％，比結構化數據增長快10到50倍。從輿情產品服務的角度 看，濃縮海量信息，抵抗「數據爆炸」已成輿情工作基本要求。故此，掌握數據抓取能力與輿情解讀能力，通過「加工」實現數據的「增值」，將是未來輿情分析的 必備技能。目前，國內很多輿情服務機構甚至沒有專門的數據管理、分析部門和專業分析團隊，分析人員對信息的鑒別力、萃取力、掌控力仍有待提高。在信息廣度 上大作文章的同時，未來需要一批有較高學習能力、分析能力、知識水平的數據從業人員占據輿情服務重鎮。
大數據時代，對數據的解釋是關鍵。目 前，數據的可獲得度已經空前提高，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，實現真正的大數據挖掘和分析。數據的海量、 及時、動態、開放，有利於我們完善分析的效度和深度。同時，大數據也有價值密度低、傳播速度快等特點，數據分析的模式是否科學，這將直接影響數據分析的質 量。大數據的異構和多樣性，需要輿情分析人員對一些危機事件進行高質量的數據解釋。基於數據分析，能否提煉出獨到、高質量的觀點，在凌亂紛繁的數據背後找 到更符合客戶要求的輿情產品和服務，並進行針對性的調整和優化，這是大數據時代輿情最大的變數。
大數據時代，對趨勢的研判是目標。大 數據的核心和目標就是預測，具體到輿情服務，輿情工作人員從互聯網浩如煙海的數據中挖掘信息、判斷趨勢、提高效益，雖然獲得廣泛且實際的應用，但還遠遠不 夠。輿情分析人員要不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，跟蹤關聯輿情，不再局限於危機解決，還 要輔之以決策參考，從注重「靜態收集」向注重「動態跟蹤」拓展，從致力「反映問題」向致力「解決問題」拓展，使輿情產品和服務「更高、更快、更強」（視點 高、預警快、處置強）。
大數據時代，分眾服務是方向。數 據的互通互聯，改變了資料庫、應用軟體和用戶界面等系統之間的「孤島」狀態。輿情服務機構應樹立大輿情觀念，對數據進行生產、分析和解讀，探索一條為用戶 提供分眾化服務的信息增值之路，使輿情服務的主體和邊界形成一條完整的「輿情閉環」。在這個認識基礎上，輿情服務機構需把握未來幾年大數據在公共及企業管 理領域發展的重要方向：橫向看，將服務主體延伸至政府、企業和社會的各領域，通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合政府和企業的數據資 產；縱向看，將產品內容延伸至包括輿情抓取、預警到決策、評估等在內的各環節，協助客戶豐富和完善決策參考體系。
大 輿情，強調大數據的關聯性。發展和利用好數據資源，充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求，這是大數據時代最大的輿情變革。目前，國內經濟社會轉型 發展環境壓力加大，社會周期結構性突發輿情因素增多，輿情工作者尤其需要樹立前瞻意識，提高媒介素養，加強互聯網「大數據」分析研判，獲取情報，抓住機 遇，為長遠發展打下良好的基礎。

㈣ 在大數據時代，網路輿情的大趨勢

大數據時代，網路輿情產生速度快，數據體量大，而且異常復雜。大數據內意味著人容類可以分析和使用的數據大量增加，有效管理和駕馭海量數據的難度不斷增長，網路輿情管理面臨全新的機遇和挑戰。利用大數據技術可以對網路輿情中具有關聯的數據進行挖掘並加以分析歸納，總結出網路輿情產生、發展的規律。在此基礎上對網路輿情進行模型化處理，使預測成為可能。

㈤ 大數據輿情監測分析怎麼做

首先要拿到數據，然後抽取關鍵字，對關鍵字進行統計

㈥ 大數據時代如何進行輿情分析

大數據輿情分析就是大數據分析的一種，輿情是民眾針對某一特定事件的態度、意見、情緒的綜合，通常具有時效性和廣泛性的特點，在政府以及商業領域應用比較廣泛，做好輿情分舉野析要關注數據源，分析的模型，分析工具的響應效率等幾個方面。

輿情分析必須依靠工具實改答緩現，在工具和方案選型的時候，要重視能否支持多類型多渠道的數據接入，比如新聞類API，爬蟲信息等等，要能夠支持自定義的分析模型創建，主題維度的定義等功能，同時還要注重效率和穩定性，支持即時查詢，響應，這樣才能迅速、准確的進行輿情分析。

此外做好輿情分析核模還要配合相關制度、人員等一系列保障措施，才能真正的實現輿情分析工作的落地實現。

㈦ 大數據時代輿情數據該怎麼分析

輿情分析是十年前的熱門概念，那時候還沒有大數據呢。現在輿情分析也是一樣的做法，採集數版據權，分析文本，給出提醒三個步驟
採集數據，為特定的詞彙，或者在相關的網站採集跟需要關注信息相關的一些文字下來，一般用的是爬蟲技術。
採集回來的數據進行存儲，使用自然語言處理技術識別裡面的敏感詞，感情傾向
分析結果存在不好的進行預警

㈧ 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。

㈨ 互聯網大數據在輿情方面的應用有哪些

港澳台居民來內地（大陸）旅遊輿情調查、微博旅遊輿情指數、2015家居建內材消費趨容勢研究。輿情大數據指數研究得到了國家旅遊局、中國旅遊報、中國旅遊輿情智庫、家居建材大數據輿情智庫、新浪、微博、微博數據中心的大力支持，得到了中國社會科學院新聞與傳播研究所及輿情實驗室的全方位協助與合作。

(9)大數據分析下的中國社會輿情擴展閱讀

大數據的價值體現在以下幾個方面：

對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。