大数据舆情预测

❶ 天颂大数据舆情监测有哪些应用性

1.大数据舆情监测的预测性
大数据监测的核心价值在于预测。“虽然万物皆显出自发偶然之态，但实际上远比想象中容易预测。”传统的网络舆情事件是在舆情产生之后进行舆论引导，舆情的提前监测几乎处于空白，传统网络舆情治理局限性突出表现在这种滞后性上。但是，大数据可以主动抓取、分析、重新整合搜集而来的数据，克服其滞后性，让舆情具有可预测性。一是能够全面收集数据。人们或喜欢在网页论坛上“吐槽”、“差评”，或喜欢在微博、微信中发表自己的心灵感悟，或喜欢在APP跟帖支持或反对某种观点。这些数据，还有大量的网友态度、发表时间、活动地点、生物钟等信息，通过文字语言处理、数据综合分析等技术，我们能够从无尽的大数据世界中挖掘事件萌芽信号、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似或类似事件进行趋势预测。二是能够重点监测。利用大数据，我们能够将重点监测目标的时间节点前移，根据工作中的经验、已建立的网络舆情演变模型，预测舆情的发生率。这种预测性，能够更加准确地把握意见生态环境，研判舆情发展趋势，更加有效地提高舆情管理水平。
2.大数据舆情监测的全面性
大数据监测价值的前提是数据的全面性。大数据“海纳百川”，能够勾勒全景式的舆情生态。传统的舆情监测，较为零散，主观性较大。虽然有些部门单位将重要的、零星的舆情事件进行整理分析，但监测搜集手段较为简单，素材较少，数据不够全面，导致分析的结果不能全面反映所需舆情内容。大数据舆情监测手段在很多方面突破了传统监测的技术“瓶颈”，丰富了舆情的来源触角、内容类型，建立起全景式的监测模式。这种全景式的监测模式主要表现在：一是监测渠道的全面性。数据常常自动生成于微博、微信、QQ等日常社交网络行为中，被监测特定群体的习惯、喜好、行为以及潜在心理的数据，经过聚合分析，能够描绘整个舆情群体或地域、时段的特征。二是监测范围的全面性。大数据技术促进舆情监测的日常化，能够在“触角内”，突破传统监测的人工“软肋”，“持续性”“高集中力”“多维式”监控舆情，“理性化”“多视角”“综合性”展现话语圈层、地点定位、时间节点等信息，实现动态、全程、多角度的跟踪，并可以根据“主体需求”，细化、筛选、整理相关数据，有针对性提出舆情治理对策，既保证监测数据的全面性，又保证舆情化解的针对性。
3.大数据舆情监测的关联性
大数据舆情监测的“特色”是数据的关联性。大数据“关联性”形成的认知模式，能够动态、全面、“辩证”地“认知”舆情。“大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。”传统的监测手段，采用“手工式”“誊写式”记录观测到的内容，虽然有一定的类型分类、趋势预测，但仅仅关注静态的观点陈述，缺乏动态跟踪的有效手段。传统的监测手段停留在“文如其人”阶段，片面理解网友“吐槽”“拍砖”“点赞”“顶”，缺乏网友心理分析、精神解剖，缺乏字面意义与深层含义的关联。同时，也缺乏线上舆情与线下事件的关联，缺乏“我”与“自我”、“我”与“他人”、“此时”与“彼时”、“此地”与“彼出”的关联。舆情的监测不仅需要由因到果的推理关系，也需要多次关联“如影随形”的相关关系。大数据把关注的焦点指向数据问的相关关系，关注数据网络裂变式关联关系蕴含的无尽可能性。一是关联“显性因素”与“潜在因素”。“将大数据作为一种认知工具，则是要提高对于舆情数据之间关联度的梳理，在实现数据关系可视化的基础上，进而评估关系的生成、扩散与变化。”大数据可以通过对突发事件的舆情信息，分析网络话语关联的观点、意义，剥离出具有重要话语权的人群、区域、传播及控制模式等，从而锁定重点监测的人群、地点、事件特征，提高了大数据舆情监测的抓取率和精确性。二是关联线上空间与线下世界。“人们关于海量数据收集、整理工作能力的提升，带来了一种从市场、政治选举、社会治安到国家安全监测工作的全面融合”。在大数据和互联网时代，网络已逐渐成为现实世界的“镜像”，是人们生活世界的空间展示；大数据抓取网络的数据，数据则来源于手机或PC端等屏幕后的人的手指滑动或敲击，它是人们生活世界的精神表现形式。舆情监测数据展现社会万千现象，蕴意网友喜怒哀愁及其信息播散行为；大数据关联线上线下，特别是舆情数据与生活世界。
4.大数据舆情监测的可量化
大数据舆情监测能够实现数据的可量化。大数据的预测性、全面性、关联性等所具有的价值特征，必须建立在“能够落实”的能力。大数据在监测方面的一个重要能力是能够量化一切舆情信息，落实到对每一个监测数据的量化。传统舆情监测，数据往往来源于报纸、电台等渠道，文字、声音难以转化成数据，从而难以进行分类统计、分析，难以实现舆情经验的总结。在大数据时代，大数据量化一切，大数据既可以“量化”常规性质的文字，也可以量化非常规性质的图片、视频、表情包等；大数据既可以量化直接统计而来的资料，亦可以量化资料背后的情感；大数据既可以量化所需的舆情信息，亦可量化、摒弃无价值的垃圾数据。可以说，在大数据面前，所有监测的舆情，均可通过数据模型进行计算，分析舆情的态势和走向。同样，网络社会与现实社会同样可以量化。网言网语引导、线下快速处置、网上网下联动、协调共治等均可通过一定数据模型，逐渐推测出它应该量化的结果。

❷ 大数据舆情分析工具有哪些

大数据舆情分析工具有：识微商情监测系统、鹰眼速读网系统、新浪舆情通。

1、识微商情监测系统

拥有自主研发的网络爬虫技术，在对全网舆情进行实时监测的同时，能够自动对全网舆情进行分析，包括舆情溯源分析、舆情传播转载媒体类型分析、舆情演变发展趋势分析、舆情情感分析等，舆情分析图表以及舆情分析简报等同步生成。

三大舆情大数据公司：

1、湖南识微科技有限公司

旗下代表产品识微商情监测系统，基于大数据服务云——蚁工厂（Antfact），专注于为企业提供互联网信息挖掘分析服务，拥有一支专业技术团队，确保后续的产品售后服务。

2、湖南蚁坊软件股份有限公司

旗下代表产品鹰眼速读网系统，专业从事互联网大数据分析，具有日处理10亿多条实时数据、毫秒级的实时数据处理、PB级的批量数据处理以及3万QPS查询处理能力。

3、上海蜜度信息技术有限公司

旗下代表产品新浪舆情通，公司专注于舆情和大数据分析，在互联网信息采集、大数据处理和移态携册动互联网领域拥有核心技术和知帆宏识产权，建立了完整的运营队伍，有着完善的内部作业流程和管理规范。

❸ 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。

❹ 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。

❺ 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。

(5)大数据舆情预测扩展阅读

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。

❻ 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。

❼ 大数据舆情监测有什么优势

1、舆情分析更客观、规范

数据分析是舆情监测的主要方式之一。企业可以通过受众端数据和专业的评估工具来对自身所处的舆情进行分析预测和风险管理。第三方数据机构也使得企业的舆情监测更加客观和规范。

2、舆情的预警、应对更有针对性

许多企业都是在舆情出现后进行应对，但是随着信息传播速度加快，一旦企业应对舆情不及时造成的后果是不可估量的。通过大数据分析，企业可以随时监测舆情的变化，在舆情发生前做出预警，做到防范于未然;企业在进行危机公关时要对危机处理的效果进行预估，这时企业可以根据大数据分析出的舆情特点选择有针对的的应对方法，以达到危机公关的最佳效果。

3、舆情归纳分析的数据更直观

企业通过一系列措施应对舆情、解决危机，但是风险的解除并不是舆情监测工作的终结。在解除危机后，企业还需要进行事后的分析与反馈，深度挖掘舆情的成因，核算企业的损失，以及此次舆情应对中的经验和教训，通过大数据分析，企业可以集中处理和反馈，数据更加清晰直观，有针对性，便于企业的后续的分析汇总和评估。

❽ 互联网舆情分析要怎么做有什么分析方法

网络舆情分析方法

一、网络调查方法

网络调查方法是将传统社会研究中的问卷调查法移植到互联网上，即在互联网空间中进行问卷调查。

问卷调查法在整个社会研究中具有举足轻重的地位，英国社会学家莫泽(Moser)曾经提出“十项社会调查中就有九项是使用问卷调查进行的”，在西方国家，问卷调查被广泛地应用于民意测验和社会问题研究。互联网空间虽然与传统社会空间具有诸多不同，但是，问卷调查的方法同样有助于发现其中存在的各种问题以及其中内涵的关系模式。

二、基于统计规则的模式识别方法

在基于统计规则的模式识别方面，谢海光通过统计分析某段时间内用户所关注信息点的相关记录，构建了互联网内容与舆情的热点/热度、重点/重度、焦点/焦度、敏点/敏度、频点/频度、拐点/拐度、难点/难度、疑点/疑度、黏点/黏度、散点/散度等10个分析模式和判据。

高嘉鑫应用统计原理归纳出5个将热门讨论确定为异常事件的相关规则和阈值，并将规则应用到BBS进行验证，得出异常事件监测成功率为100%，准确率为77%，60%异常事件在12小时内即发出通报，最快通报时间为1小时内。

三、基于内容挖掘的网络舆情信息分析方法

在基于内容挖掘的网络舆情信息分析方面，涉及较多与自然语言处理相关的研究子领域，包括网络舆情信息提取、预处理、文本表示、主题发现、意见挖掘与观点分析、倾向性分析等方面。其分析流程主要有三步，即信息提取(包括信息采集、结构化数据存储)、信息预处理（包括信息过滤、词法分析、句法分析、概念分析）和舆情分析（包括文本标示、主题发现、意见挖掘、倾向分析)。

文章内容部分摘选自《弥漫与消弭：网络舆情的演化模式与应对策略》-张伟，侵删

以上内容由舆情监测服务商识达科技整理提供。