大数据分析下的中国社会舆情

㈠ 互联网大数据在舆情方面的应用有哪些

港澳台居民来内地（大陆）旅游舆情调查、微博旅游舆情指数、2015家居建材消费趋势研究。舆情大数据指数研究得到了国家旅游局、中国旅游报、中国旅游舆情智库、家居建材大数据舆情智库、新浪、微博、微博数据中心的大力支持，得到了中国社会科学院新闻与传播研究所及舆情实验室的全方位协助与合作。

(1)大数据分析下的中国社会舆情扩展阅读

大数据的价值体现在以下几个方面：

对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

㈡ 借力大数据强化网络舆情分析研判

借力大数据强化网络舆情分析研判
新媒体时代，大数据技术方兴未艾，面对互联网上的海量信息，借力大数据强化网络舆情分析研判，有效预防突发事件发生，对舆情工作者亦是有益尝试。
预测是大数据舆情分析研判的核心
大数据的核心作用是预测，大数据舆情分析研判是舆情工作者通过收集分析互联网上关于社会热点或网民关注焦点事件的大量消息报道，发掘背后隐藏关系，进而预测事态发展趋势，为舆情事件处置提供决策参考。
预测不是预知，更非先知，大数据舆情分析研判也是通过对现有数据分析运算而推出结论，对事件发展趋势的预测与数据数量、质量和分析模型等密切相关。在舆情事件处置中，应树立依靠而非依赖数据的指导思想，避免数据独裁，这一点我们要有清醒认识。
数据是大数据舆情分析研判的基础
互联网上海量数据的存在是大数据舆情分析研判的基础，但是面对纷繁浩杂、真伪难辨的网络信息，需要舆情工作者秉持来源广泛、时效性强、数量大的原则收集筛选各类数据，客观反映事件真相。
数据来源要广泛。大数据舆情分析研判所需数据，不仅要来自官方舆论场还应包含民间舆论场，既要有正面赞扬更要有负面批评。网络舆情数据按网民参与度可分为消息数据和互动数据。消息是网上关于事件的各类报道，来源广泛、真假难辨，此类报道通常会将网民聚焦到事件本身，引发关注，是突发事件的“导火索”，也是分析事件起因的重要线索。互动数据是网民对社会热点事件情感意愿的体现，是社情民意的真实反映，是突发事件的“催化剂”，也是研判舆情发展趋势的基础，是舆情分析的核心，收集数据时，应特别关注贴吧、论坛、新闻跟帖、微博、微信等互动数据的采集。
数据时效性要强。现在每天互联网上的数据以gb甚至tb级规模增加，总量超乎想象，这就需要收集舆情数据时把握好数据的时效性。对于数据时效性，通常根据舆情事件的性质、规模、影响力等因素综合分析。
数据量足够大。现在网上各类消息满天飞，真伪难辨，错误的消息数据会严重影响舆情分析质量。辨别消息真伪的关键是看消息间逻辑关系是否合理，假消息通常与其他消息没有联系或联系不紧密，不能与之构成合理的消息链，这就要求舆情工作者应收集尽量多的数据，数量大到能多维度反映事件真相，内在逻辑关系能让假消息原形毕露。
数据分析是大数据舆情分析研判的关键
大数据舆情产品的价值来源于数据分析。数据本身并不产生价值，对数据开发利用才会产生巨大价值。好的数据分析技术或模型会透过消息表象全方位揭露隐藏于消息背后的微妙关系，国内有学者形象指出：如果把大数据比作石油，那么数据分析技术就是勘探、钻井、提炼、加工的技术，只有掌握大数据的关键技术才能将资源转化为价值。
一个科学高效的舆情数据分析模型应尽量减少人为干预，用简单算法分析尽量多的数据，相对于算法参数设定的主观性，数据本身是客观存在的。
云计算、物联网、4g网络等新技术的发展为大数据舆情分析模型的建立提供了有益帮助。基于云计算的舆情分析，能同时分析更多数据，揭露更多隐藏价值，使预测更准确，决策更合理。
法律是大数据舆情产业健康发展的保障
大数据必将给全社会的工作、生活、学习带来巨大变化，政府管理部门应未雨绸缪、提早应对，加强法律法规建设，构建完善的监督管理体系，指导规范大数据产业健康发展。现阶段可以统筹推进鼓励发展、明确使用、保障安全三个层面的法律法规建设工作。
鼓励发展。政府应高度重视大数据产业化工作，加强顶层设计，制定国家层面的大数据战略规划，出台鼓励政策，加强基础平台建设，构建国家数据中心，强化技术和人才支撑。明确各方定位，引导政府决策数据化，推动政务信息公开向政务数据公开的转变，鼓励社会、企业等数据持有者公开数据，确保数据的流动性和可获取性。
明确使用。大数据时代，随着数据被不停的收集分析，社会运行更加透明。就大数据舆情而言，包含了太多的个人兴趣爱好、行为特征等隐私数据和对社会热点事件发展趋势的预测等敏感信息。这就需要我们对大数据舆情的用途、使用方式、使用范围、使用部门等做出明确的法律规定。
保障安全。安全是互联网发展的最大挑战。大数据时代，数据作为最大财富，政府应强化数据安全保护，制定出台适合国情的大数据法律体系，建立数据保密与风险管理机制，明确在数据收集、存储、传递、使用、买卖阶段的操作规范，加大对破坏数据服务器、存储设备等的处罚力度。健全完善个人隐私保护法规，严厉打击非法买卖个人信息等数据犯罪行为。

㈢ 大数据如何作用于”舆情“

大数据如何作用于”舆情“
随着互联网技术的迅速发展，信息量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高的大数据吸引了越来越多的关注目光，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。毋庸讳言，舆情服务在进行行业规范和整合的同时，正面临着大数据的挑战。
大数据时代，对信息的“加工”是基础。据 互联网专家介绍，大数据体量巨大，非结构化数据的超大规模和增长分别占总数据量的80％至90％，比结构化数据增长快10到50倍。从舆情产品服务的角度 看，浓缩海量信息，抵抗“数据爆炸”已成舆情工作基本要求。故此，掌握数据抓取能力与舆情解读能力，通过“加工”实现数据的“增值”，将是未来舆情分析的 必备技能。目前，国内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，分析人员对信息的鉴别力、萃取力、掌控力仍有待提高。在信息广度 上大作文章的同时，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。
大数据时代，对数据的解释是关键。目 前，数据的可获得度已经空前提高，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，实现真正的大数据挖掘和分析。数据的海量、 及时、动态、开放，有利于我们完善分析的效度和深度。同时，大数据也有价值密度低、传播速度快等特点，数据分析的模式是否科学，这将直接影响数据分析的质 量。大数据的异构和多样性，需要舆情分析人员对一些危机事件进行高质量的数据解释。基于数据分析，能否提炼出独到、高质量的观点，在凌乱纷繁的数据背后找 到更符合客户要求的舆情产品和服务，并进行针对性的调整和优化，这是大数据时代舆情最大的变量。
大数据时代，对趋势的研判是目标。大 数据的核心和目标就是预测，具体到舆情服务，舆情工作人员从互联网浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，虽然获得广泛且实际的应用，但还远远不 够。舆情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，跟踪关联舆情，不再局限于危机解决，还 要辅之以决策参考，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，使舆情产品和服务“更高、更快、更强”（视点 高、预警快、处置强）。
大数据时代，分众服务是方向。数 据的互通互联，改变了数据库、应用软件和用户界面等系统之间的“孤岛”状态。舆情服务机构应树立大舆情观念，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，使舆情服务的主体和边界形成一条完整的“舆情闭环”。在这个认识基础上，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：横向看，将服务主体延伸至政府、企业和社会的各领域，通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合政府和企业的数据资 产；纵向看，将产品内容延伸至包括舆情抓取、预警到决策、评估等在内的各环节，协助客户丰富和完善决策参考体系。
大 舆情，强调大数据的关联性。发展和利用好数据资源，充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，这是大数据时代最大的舆情变革。目前，国内经济社会转型 发展环境压力加大，社会周期结构性突发舆情因素增多，舆情工作者尤其需要树立前瞻意识，提高媒介素养，加强互联网“大数据”分析研判，获取情报，抓住机 遇，为长远发展打下良好的基础。

㈣ 在大数据时代，网络舆情的大趋势

大数据时代，网络舆情产生速度快，数据体量大，而且异常复杂。大数据内意味着人容类可以分析和使用的数据大量增加，有效管理和驾驭海量数据的难度不断增长，网络舆情管理面临全新的机遇和挑战。利用大数据技术可以对网络舆情中具有关联的数据进行挖掘并加以分析归纳，总结出网络舆情产生、发展的规律。在此基础上对网络舆情进行模型化处理，使预测成为可能。

㈤ 大数据舆情监测分析怎么做

首先要拿到数据，然后抽取关键字，对关键字进行统计

㈥ 大数据时代如何进行舆情分析

大数据舆情分析就是大数据分析的一种，舆情是民众针对某一特定事件的态度、意见、情绪的综合，通常具有时效性和广泛性的特点，在政府以及商业领域应用比较广泛，做好舆情分举野析要关注数据源，分析的模型，分析工具的响应效率等几个方面。

舆情分析必须依靠工具实改答缓现，在工具和方案选型的时候，要重视能否支持多类型多渠道的数据接入，比如新闻类API，爬虫信息等等，要能够支持自定义的分析模型创建，主题维度的定义等功能，同时还要注重效率和稳定性，支持即时查询，响应，这样才能迅速、准确的进行舆情分析。

此外做好舆情分析核模还要配合相关制度、人员等一系列保障措施，才能真正的实现舆情分析工作的落地实现。

㈦ 大数据时代舆情数据该怎么分析

舆情分析是十年前的热门概念，那时候还没有大数据呢。现在舆情分析也是一样的做法，采集数版据权，分析文本，给出提醒三个步骤
采集数据，为特定的词汇，或者在相关的网站采集跟需要关注信息相关的一些文字下来，一般用的是爬虫技术。
采集回来的数据进行存储，使用自然语言处理技术识别里面的敏感词，感情倾向
分析结果存在不好的进行预警

㈧ 大数据时代下的舆情监控应如何做

舆情监测专员日常工作是什么？工作主要职责是什么？ 一般来说，为了有效监测网络舆情，一些相关部门单位都会设有舆情监测专员，每天进行实时信息监测收集的工作。可能有的对于网络舆情监测意识不够，不太清楚舆情监测专员是做什么的？也不太清楚其日常工作职责是什么,针对这些问题总结出一下几点。 舆情监测专员日常工作任务：
1. 综合监测  综合监测网络上（包括微信、微博、自媒体等各渠道）传递的与工作单位相关的舆情，一旦发现负面舆论，能够在事情发生初期及时处理。避免舆论爆发产生负面的影响。 由于互联网信息量大，网络舆情监测员需利用舆情监测系统进行实时监测，从新闻、微博、论坛、贴吧等渠道获取相关的信息，储存到数据库。
2. 舆情分析研判  信息获取后，需要对数据库的信息进行处理。运用舆情监测系统对时间、热度、强度、内容等方面的信息进行筛选，剔除不必要的垃圾信息，然后自动过滤分类，最终获取有价值的信息。在舆情处理过程中，首先需要对舆情进行分析研判，判定是否能在短期内调查清楚舆情的真相和过程，并对外公布。  在舆情处理中重视“黄金4小时”和“黄金24小时”的重要节点，尽量在节点前还原真相并用官方或主流媒体对外公布，避免事态扩大，使舆情危机进入高潮阶段而造成极大的影响。  如无法短期内完成，则要立即告知事情正在处理中，有时候态度比真 相更重要。而后也要尽快查清事情的真相和舆情的传递过程，并形成舆情报告对外公布。
3. 制作舆情分析报告  舆情反馈包括舆情发生初期的表态公告、处理过程中的及时反馈以及处理完成后的舆情报告公布。当网络舆情已经发生，网民已经重点关注，若是不及时反馈舆情处理进展，只会加剧网友对事件的各种揣测，而使舆情越走越偏。  将筛选出的精准信息进行分析，判断舆情事件的走向以及事件的影响力，制作成舆情分析报告。舆情分析报告应包括对当下舆情监测工作的汇报总结和舆情处置行动的提示与指导。   由于互联网信息量大，网络舆情监测员需利用舆情监测系统进行实时监测，从新闻、微博、论坛、贴吧等渠道获取相关的信息，储存到数据库。  信息获取后，需要对数据库的信息进行处理。运用舆情监测系统对时间、热度、强度、内容等方面的信息进行筛选，剔除不必要的垃圾信息，然后自动过滤分类，最终获取有价值的信息。
● 舆情监测专员基本素养：
1. 把握媒体环境的变化  新媒体时代极大地提高了民众的参与性，网络舆情的广泛传播，使其影响力日渐提高，甚至成为政府单位、企业公司和名人个体决策的重要因素。网络舆情管理人员必须要随时监测媒体环境的动向，以便随时整合媒体传播在舆情处理中的重要作用。
2. 具有强烈的新闻敏感性  网络舆情管理人员要善于通过媒体渠道及时把握社会的变动和舆论走向。最大限度地接触与单位相关的信息，并对信息合理地筛选、评价和传播，保证提供的信息能够被媒体和公众接受。 
3. 善与媒体沟通合作  在网络舆情处理的工作中，管理人员接触最多的就是各类媒体。网络舆情处理中，需要通过各类媒体随时公布处理的过程。因此与媒体达成友好良性的沟通合作，是网络舆情管理人员最重要的专业素养之一。 
4. 能有效引导舆情的走向  工作中，能对负面以及者虚假的舆情及时处理，发布正面、正确的观点，鞭挞虚假丑陋，打击谣言，向民众传递正能量，引导舆情的正面走向。  蚁坊软件认为网络舆情管理人员在处理舆情时，要把握温情比冷漠好，面对比回避好，主动比被动好，越早比越迟好，公开比掩盖好，负责比推卸好的基本原则。

㈨ 互联网大数据在舆情方面的应用有哪些

港澳台居民来内地（大陆）旅游舆情调查、微博旅游舆情指数、2015家居建内材消费趋容势研究。舆情大数据指数研究得到了国家旅游局、中国旅游报、中国旅游舆情智库、家居建材大数据舆情智库、新浪、微博、微博数据中心的大力支持，得到了中国社会科学院新闻与传播研究所及舆情实验室的全方位协助与合作。

(9)大数据分析下的中国社会舆情扩展阅读

大数据的价值体现在以下几个方面：

对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。