大數據輿情預測

❶ 天頌大數據輿情監測有哪些應用性

1.大數據輿情監測的預測性
大數據監測的核心價值在於預測。「雖然萬物皆顯出自發偶然之態，但實際上遠比想像中容易預測。」傳統的網路輿情事件是在輿情產生之後進行輿論引導，輿情的提前監測幾乎處於空白，傳統網路輿情治理局限性突出表現在這種滯後性上。但是，大數據可以主動抓取、分析、重新整合搜集而來的數據，克服其滯後性，讓輿情具有可預測性。一是能夠全面收集數據。人們或喜歡在網頁論壇上「吐槽」、「差評」，或喜歡在微博、微信中發表自己的心靈感悟，或喜歡在APP跟帖支持或反對某種觀點。這些數據，還有大量的網友態度、發表時間、活動地點、生物鍾等信息，通過文字語言處理、數據綜合分析等技術，我們能夠從無盡的大數據世界中挖掘事件萌芽信號、歸納輿論觀點傾向、掌握公眾態度情緒、並結合歷史相似或類似事件進行趨勢預測。二是能夠重點監測。利用大數據，我們能夠將重點監測目標的時間節點前移，根據工作中的經驗、已建立的網路輿情演變模型，預測輿情的發生率。這種預測性，能夠更加准確地把握意見生態環境，研判輿情發展趨勢，更加有效地提高輿情管理水平。
2.大數據輿情監測的全面性
大數據監測價值的前提是數據的全面性。大數據「海納百川」，能夠勾勒全景式的輿情生態。傳統的輿情監測，較為零散，主觀性較大。雖然有些部門單位將重要的、零星的輿情事件進行整理分析，但監測搜集手段較為簡單，素材較少，數據不夠全面，導致分析的結果不能全面反映所需輿情內容。大數據輿情監測手段在很多方面突破了傳統監測的技術「瓶頸」，豐富了輿情的來源觸角、內容類型，建立起全景式的監測模式。這種全景式的監測模式主要表現在：一是監測渠道的全面性。數據常常自動生成於微博、微信、QQ等日常社交網路行為中，被監測特定群體的習慣、喜好、行為以及潛在心理的數據，經過聚合分析，能夠描繪整個輿情群體或地域、時段的特徵。二是監測范圍的全面性。大數據技術促進輿情監測的日常化，能夠在「觸角內」，突破傳統監測的人工「軟肋」，「持續性」「高集中力」「多維式」監控輿情，「理性化」「多視角」「綜合性」展現話語圈層、地點定位、時間節點等信息，實現動態、全程、多角度的跟蹤，並可以根據「主體需求」，細化、篩選、整理相關數據，有針對性提出輿情治理對策，既保證監測數據的全面性，又保證輿情化解的針對性。
3.大數據輿情監測的關聯性
大數據輿情監測的「特色」是數據的關聯性。大數據「關聯性」形成的認知模式，能夠動態、全面、「辯證」地「認知」輿情。「大數據時代，突破了傳統數據時代片面化、單一化、靜態化的思維，開始立體化、全局化、動態化研究網路輿情數據，將看似無關緊要的輿情數據納入分析計算的范圍。」傳統的監測手段，採用「手工式」「謄寫式」記錄觀測到的內容，雖然有一定的類型分類、趨勢預測，但僅僅關注靜態的觀點陳述，缺乏動態跟蹤的有效手段。傳統的監測手段停留在「文如其人」階段，片面理解網友「吐槽」「拍磚」「點贊」「頂」，缺乏網友心理分析、精神解剖，缺乏字面意義與深層含義的關聯。同時，也缺乏線上輿情與線下事件的關聯，缺乏「我」與「自我」、「我」與「他人」、「此時」與「彼時」、「此地」與「彼出」的關聯。輿情的監測不僅需要由因到果的推理關系，也需要多次關聯「如影隨形」的相關關系。大數據把關注的焦點指向數據問的相關關系，關注數據網路裂變式關聯關系蘊含的無盡可能性。一是關聯「顯性因素」與「潛在因素」。「將大數據作為一種認知工具，則是要提高對於輿情數據之間關聯度的梳理，在實現數據關系可視化的基礎上，進而評估關系的生成、擴散與變化。」大數據可以通過對突發事件的輿情信息，分析網路話語關聯的觀點、意義，剝離出具有重要話語權的人群、區域、傳播及控制模式等，從而鎖定重點監測的人群、地點、事件特徵，提高了大數據輿情監測的抓取率和精確性。二是關聯線上空間與線下世界。「人們關於海量數據收集、整理工作能力的提升，帶來了一種從市場、政治選舉、社會治安到國家安全監測工作的全面融合」。在大數據和互聯網時代，網路已逐漸成為現實世界的「鏡像」，是人們生活世界的空間展示；大數據抓取網路的數據，數據則來源於手機或PC端等屏幕後的人的手指滑動或敲擊，它是人們生活世界的精神表現形式。輿情監測數據展現社會萬千現象，蘊意網友喜怒哀愁及其信息播散行為；大數據關聯線上線下，特別是輿情數據與生活世界。
4.大數據輿情監測的可量化
大數據輿情監測能夠實現數據的可量化。大數據的預測性、全面性、關聯性等所具有的價值特徵，必須建立在「能夠落實」的能力。大數據在監測方面的一個重要能力是能夠量化一切輿情信息，落實到對每一個監測數據的量化。傳統輿情監測，數據往往來源於報紙、電台等渠道，文字、聲音難以轉化成數據，從而難以進行分類統計、分析，難以實現輿情經驗的總結。在大數據時代，大數據量化一切，大數據既可以「量化」常規性質的文字，也可以量化非常規性質的圖片、視頻、表情包等；大數據既可以量化直接統計而來的資料，亦可以量化資料背後的情感；大數據既可以量化所需的輿情信息，亦可量化、摒棄無價值的垃圾數據。可以說，在大數據面前，所有監測的輿情，均可通過數據模型進行計算，分析輿情的態勢和走向。同樣，網路社會與現實社會同樣可以量化。網言網語引導、線下快速處置、網上網下聯動、協調共治等均可通過一定數據模型，逐漸推測出它應該量化的結果。

❷ 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。

❸ 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。

❹ 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。

❺ 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。

(5)大數據輿情預測擴展閱讀

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。

❻ 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。

❼ 大數據輿情監測有什麼優勢

1、輿情分析更客觀、規范

數據分析是輿情監測的主要方式之一。企業可以通過受眾端數據和專業的評估工具來對自身所處的輿情進行分析預測和風險管理。第三方數據機構也使得企業的輿情監測更加客觀和規范。

2、輿情的預警、應對更有針對性

許多企業都是在輿情出現後進行應對，但是隨著信息傳播速度加快，一旦企業應對輿情不及時造成的後果是不可估量的。通過大數據分析，企業可以隨時監測輿情的變化，在輿情發生前做出預警，做到防範於未然;企業在進行危機公關時要對危機處理的效果進行預估，這時企業可以根據大數據分析出的輿情特點選擇有針對的的應對方法，以達到危機公關的最佳效果。

3、輿情歸納分析的數據更直觀

企業通過一系列措施應對輿情、解決危機，但是風險的解除並不是輿情監測工作的終結。在解除危機後，企業還需要進行事後的分析與反饋，深度挖掘輿情的成因，核算企業的損失，以及此次輿情應對中的經驗和教訓，通過大數據分析，企業可以集中處理和反饋，數據更加清晰直觀，有針對性，便於企業的後續的分析匯總和評估。

❽ 互聯網輿情分析要怎麼做有什麼分析方法

網路輿情分析方法

一、網路調查方法

網路調查方法是將傳統社會研究中的問卷調查法移植到互聯網上，即在互聯網空間中進行問卷調查。

問卷調查法在整個社會研究中具有舉足輕重的地位，英國社會學家莫澤(Moser)曾經提出「十項社會調查中就有九項是使用問卷調查進行的」，在西方國家，問卷調查被廣泛地應用於民意測驗和社會問題研究。互聯網空間雖然與傳統社會空間具有諸多不同，但是，問卷調查的方法同樣有助於發現其中存在的各種問題以及其中內涵的關系模式。

二、基於統計規則的模式識別方法

在基於統計規則的模式識別方面，謝海光通過統計分析某段時間內用戶所關注信息點的相關記錄，構建了互聯網內容與輿情的熱點/熱度、重點/重度、焦點/焦度、敏點/敏度、頻點/頻度、拐點/拐度、難點/難度、疑點/疑度、黏點/黏度、散點/散度等10個分析模式和判據。

高嘉鑫應用統計原理歸納出5個將熱門討論確定為異常事件的相關規則和閾值，並將規則應用到BBS進行驗證，得出異常事件監測成功率為100%，准確率為77%，60%異常事件在12小時內即發出通報，最快通報時間為1小時內。

三、基於內容挖掘的網路輿情信息分析方法

在基於內容挖掘的網路輿情信息分析方面，涉及較多與自然語言處理相關的研究子領域，包括網路輿情信息提取、預處理、文本表示、主題發現、意見挖掘與觀點分析、傾向性分析等方面。其分析流程主要有三步，即信息提取(包括信息採集、結構化數據存儲)、信息預處理（包括信息過濾、詞法分析、句法分析、概念分析）和輿情分析（包括文本標示、主題發現、意見挖掘、傾向分析)。

文章內容部分摘選自《彌漫與消弭：網路輿情的演化模式與應對策略》-張偉，侵刪

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