大数据时代网络舆情管理变革探讨（3） 大数据时代的到来对人类的生活、工作与思维产生变革性影响，深刻改变着商业王国及公共管理等各个领域的面貌，“大数据”日渐成为各行业创新的助推器。当前中国网络舆情环境复杂，网络舆情危机时有发生，社会热点舆情事件和涉官涉政舆情事件不断涌现，造成社会民主生活和政治稳定间的不平衡等诸多影响。大数据背景下的网络舆情正在发生巨大的变化，网络舆情管理变得日益复杂和重要，如何抓住大数据时代为网络舆情管理变革带来的机遇，以“大数据观”变革传统网络舆情管理思维，准确把握网络舆情的内在特征及其在演变过程中的潜在规律，实现网络舆情管理在思维、模式以及技术上的创新，对于新形势下做好网络舆情引导工作，加强和改进网络内容建设，具有重要的理论意义和实践价值。 一、大数据时代必然要求网络舆情管理变革 “大数据”概念最早在20世纪80年代提出，2011年麦肯锡咨询公司发布其研究成果《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》，使这个概念得以大范围推广。2012年3月29日，奥巴马宣布将投入2亿多美元启动“大数据发展和研究计划（Big Data Research and Development Initiative）”，将“大数据战略”上升为国家战略。近两年，大数据备受学术界、产业界和政府部门的关注，成为国内外强有力的前沿词汇。大数据又称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内进行抓取、管理和处理的数据集合，是必须通过深度挖掘、计算、分析才能创造价值的海量信
息。大数据在体量、复杂性、产生速度及价值密度四个方面都极大地超越了传统的数据形态，具有4V特征：大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）、价值（Value）。数量庞大的网民通过论坛、微博、微信等多种途径方便快捷地发表言论观点，网络舆情的规模和复杂性急速上升，体量巨大而价值密度低，其内在特征的变化必然要求实现网络舆情管理的变革以适应大数据时代的发展，这些要求主要体现在四个“转向”上。 （一）从监测转向预测。大数据的核心和目标就是预测。复杂网络的研究专家巴拉巴西认为，“93%的人类行为是可以预测的，当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。生活如此抵触随机运动，渴望朝更安全、更规则的方向发展，人类行为看上去很随意、很偶然，却极其容易被预测”[1]。例如，亚马逊可以推荐我们想要的图书，淘宝知道我们的喜好，而人人网可以猜出我们认识谁。传统网络舆情管理把监测已经产生的舆情信息作为起点，这种明显的滞后性使其在网络舆情危机的应对中处于消极被动的位置。而目前留给突发事件的处理时间越来越少，从传统的“黄金24小时”变为“黄金4小时”，如此短的时间使舆情分析和决策尚未来得及参与进来，整个事件就已经造成了爆炸性的效果。在大数据时代，通过挖掘数据相关性，把数学算法运用到海量的数据上进行分析，在敏感消息进行网络传播的初期就提前开始监测，然后建立模型，模拟仿真网络舆情的演变过程，使网络舆情突发事件发生的可能性和倾向性变得可以预测。 （二）从节点转向网络。由监测舆情转向预测舆情的目标实现，最关键的大数据技术就是挖掘数据的相关性。在小数据时代，由于受到数据库和计算分析能
济南舆情监测系统平台数据分析报告 监测周期：2020-02-20 00:00:00~2020-02-20 23:59:59 分析范围：济南 媒体类型：全部 信息类型：全部 信息倾向性：全部 去重类型：相同URL去重 查询类型：发布信息 报告导出：2020-02-20 18:33:21 一、趋势分析 在整体发展趋势中，2020.02.20 00:00声量最高，共产生1688条信息。在2020.02.20 00:00重要媒体声量最高，共产生63条信息。 （一）整体趋势 监测时间全部声量重要媒体声量2020.02.20 00:00 1688 63 2020.02.20 01:00 0 0 2020.02.20 02:00 0 0 2020.02.20 03:00 0 0 2020.02.20 04:00 0 0 2020.02.20 05:00 0 0 2020.02.20 06:00 0 0 2020.02.20 07:00 0 0 2020.02.20 08:00 0 0 2020.02.20 09:00 0 0 2020.02.20 10:00 0 0 2020.02.20 11:00 0 0 2020.02.20 12:00 0 0 2020.02.20 13:00 0 0
2020.02.20 14:00 0 0 2020.02.20 15:00 0 0 2020.02.20 16:00 0 0 2020.02.20 17:00 0 0 2020.02.20 18:00 0 0 （二）原创/转发趋势 （三）原创/转发分布
类型数据量占比 原创声量1013 60.01% 转发声量675 39.99% （四）媒体/网民趋势 （五）媒体/网民分布 类型数据量占比
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/e64420739.html, 大数据在网络舆情管理中的应用 作者：唐光强 来源：《财讯》2017年第04期 随着互联网的发展，自媒体蓬勃发展，互联网成为一个新的舆论阵地，热点问题的突发会带来的网络舆情走向直接会带来事件的不同影响，因此，网络舆情管理已经成为政府管理的重要组成部分。在大数据时代，网络舆情管理的手段主要依靠大数据的分析，通过事件的舆论热度、重度和焦点进行分析，有利于政府在应当突发事件中做出科学的决策。本文主要从大数据下网络舆情管理的必要性、方式方法和存在的问题及对策进行简要的分析，为政府科学决策提供参考。 大数据网络舆情舆情分析 引言 在互联网时代，信息的产生都是以亿万字节计算的，是海量的数据，而每个人每时每刻都在产生着数据，个体在不同时间、空间种工作和生活都是数据。当整个社会都在产生信息和数据时，通过微博、微信、短信、视频等形式或内容在互联网上传播时就会形成网络舆情。在此背景下，如果不关注网络舆情的变化和走向，就会为政府治理带来隐患。如何在大数据时代下，加强网络舆情管理成为当今政府治理中的重要课题。 大数据与网络舆情管理 在互联网时代，人们可以通过手机、电脑等通讯工具在微博、微信、论坛、社区及QQ 群、微信群里评论、发帖、跟帖及回复来发表自己的言论、表达自己的情感，这些信息具有一定的倾向性，即网络舆情。通过对网络舆情进行分析，针对性的或预见性作出决策或提出建议，即网络舆情管理。 （1）网络舆情管理的外在要求 在大数据时代，网络舆情管理的对象、内容和规模都发生了很大的变化，需要利用新的手段来进行网络舆情管理。一是管理对象具有多元性，具体表现为：数据源有文字、图片、语音、视频等多种形式；数据来源于多种平台：网络社区、交友平台，微博、微信、博客、直播平台，视频网站、短信、彩信及各类交流群等。二是管理内容具有复杂性，具体表现在：内容的海量性，目前，每天全球产生的新数据是520亿字节以上；内容的低值性，大量的数据真正有价值是低密度的，也就是很多都是无用的信息。三是管理的形式具有滞后性，具体表现在：信息的快速性，产生的信息传播速度和更新速度是很快的，特别是焦点事件，很多人都会分布言论，动态更新及时，阅读量和次数都是千万计的，管理者无法及时应对；内容的倾向性，网络舆论进入自媒体时代，由于现代价值观的多元化，议题具有多样性，观点也是层出不穷，因
现代电子技术 Modern Electronics Technique 2017年12月15日第40卷第24期 Dec.2017Vol.40No.24 doi ：10.16652/j.issn.1004-373x.2017.24.009 网络舆情是指在博客、微博、BBS 论坛等网络平台上发表评论与意见，而形成的互联网空间社会舆情的映射[1-4]。网络的开放性与网络通信技术的发展促进了信息的快速传播，从而加速网络舆情发酵传播。为了避免不良情绪与谣言等网络舆情给社会生活造成恶劣的影响，需要对网络舆情加强管理[5-8]。针对传统的基于主题[9] 、基于自相关特征[10] 、基于概念格的网络舆情监管预测算法对大广度、强干扰的网络舆情数据预测性能差的缺点，本文在深入研究现有网络舆情监管预测算法基础上提出了一种基于大数据语义特征分析的网络舆情监管预测算法。该算法采用二元语义对网络舆情特征进行拟合，构建与匹配网络舆情关键词，构建时间序列模 型，分析与提取语义特征，从而实现大数据分析法对网络舆情的监管预测，对提高网络舆情的监管能力具有重要意义[11]。 1网络舆情时间序列模型构建 构建本质为非线性特征序列的网络舆情的时间序 列模型。设d 维随机变量U i ，监测到的网络舆情为U ={}U 1,U 2,?,U N ，并通过网络平台对其进行特征提取 与聚类分析。在经过传播之后，网络舆情在路由链路层的域间关联特征表示为： p ()U Θ=∑k =1K αk G () U |u k ,∑k 式中：α与u 分别表示舆情序列波特率、监测频率响应； “∑”_表示求和符号。网络舆情的综合相对贴近度表 示为： 基于大数据的网络舆情监管预测算法研究 杨雪林 （江西科技学院，江西南昌 330098） 摘 要：针对传统的网络舆情监管预测算法对大广度、强干扰的网络舆情数据预测性能差的缺点，在深入研究现有网 络舆情监管预测算法基础上提出一种基于大数据语义特征分析的网络舆情监管预测算法。该算法采用二元语义对网络舆情特征进行拟合，构建与匹配网络舆情关键词，构建时间序列模型，分析与提取语义特征，从而实现大数据分析法对网络舆情的监管预测。最后利用仿真实验对该算法进行验证，其结果表明，该算法预测精度高、实时性强，对提高网络舆情的监管能力具有重要意义。 关键词：大数据；网络舆情；特征提取；舆情监管中图分类号：TN711-34；TP393 文献标识码：A 文章编号：1004-373X （2017）24-0028-03 Research on network public opinion monitoring and prediction algorithm based on big data YANG Xuelin （Jiangxi University of Technology ，Nanchang 330098，China ） Abstract ：In allusion to the problem that the traditional network public opinion monitoring and prediction algorithm has poor prediction performance for large amount of network public opinion data with strong interference ，a network public opinion monitoring and prediction algorithm based on semantic feature analysis of big data is proposed after the in-depth study on the current network public opinion monitoring and prediction algorithm.In the algorithm ，the two-tuple semantics is used to fit the features of network public opinions ，construct and match the keywords of network public opinions ，construct the time series model ，and analyze and extract semantic features ，so as to realize the monitoring and prediction of network public opinions by using the big data analysis method.The simulation experiment was carried out to verify the algorithm.The results show that the algorithm has high prediction precision and strong real-time performance ，which is of great significance for improving the network public opinion monitoring capability. Keywords ：big data ；network public opinion ；feature extraction ；public opinion monitoring 收稿日期：2017-04-13 基金项目：江苏省高校党建规划项目（16DJYB079） 28万方数据
Business 四119 四 浅析大数据时代下的网络舆情 汪星州 摘 要：196４年,加拿大人麦克卢汉发表了其代表作‘理解媒介 论人的延伸“,提出了 媒介及讯息 的论断,一时间有关 技术决定论 的争论层出不穷三也许谁都没有想到,半个世纪后,随着科学的发展,技术的革新深刻的影响甚至 决定 着社会的变革,尤其是新闻业界的革新三有媒体将2013年称之为 大数据元年 ①,似乎一夜之间几乎所有世界级的企业,都将业务触角延伸至大数据产业三 关键词：大数据;网络舆情;政府;媒体一二现状分析 2013年6月,中国互联网信息中心CNNIC 公布了第32次中国互联网发展统计报告三报告显示：截至2013年6月底,我国网民规模达5.91亿,互联网普及率为４４.1%,我国手机网民规模达４.6４亿,近八成网民选择使用手机上网三其中,我国即时通信网民规模达４.97亿,比2012年底增长了2931万,在各应用中增长规模第一;使用率为8４.2%,尤其以手机端的发展更为迅速三手机即时通信网民规模为3.97亿,使用率为85.7%,网民规模增长率和使用率均超过即时通信整体水平三中国网民的大幅增加,尤其是即时通讯应用的大行其道使得网民在网络上民意的表达越来越值得研究三 多样化的数据来源二巨大的数据量二快速的处理以及单位价值量的不高构成了这个时代信息的最户主要特点三尽管对于大数据的价值,人们的解释角度不尽相同三但总体上,大数据时代改变人们以往的生活习惯与认知习惯三毋庸置疑,大数据的出现为网络舆情的发展在提供了强劲动力的同时不可避免的存在着一些问题三如何有效的运用大数据进行网络舆情的监测与管理师十分必要的三 1.1大数据催生的民主 麦克卢汉在其著作‘理解媒介 论人的延伸“中表示 信息意味着更多的公共性,而公共性则意味着更多的民主 三五十年后,被誉为 大数据之父 的牛津大学教授维克托四迈尔四舍恩伯格在‘大数据时代 生活二工作与思维的大变革“中表示： 大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系三也就是说只要知道 是什么',而不需要知道 为什么'三 可以说,两人的观点很好的阐述了当下民众在海量信息下所反映的某种层面上的民主意识三 1.2大数据下的舆论绑架 2010年10月,西安音乐学院学生药家鑫将张妙撞倒并连刺数刀致受害人死亡的事件引发舆论热议;10月23日,药家鑫在父母的陪同下到公安机关投案三2011年４月,西安市中级人民法院对此案作出一审判决,判处药家鑫死刑,剥夺政治权利终身,并赔偿被害人家人经济损失费;6月7日,药家鑫被执行死刑三抛开案件本身来说,药家鑫事件最终成为一个 全民事件 ,一时间 药家鑫 成为街头巷尾出现频率最高的词语三 舆论作为推手影响司法审判的案例还有很多,比如张金柱死刑案受到大量争议,佘祥林蹲了11年冤狱三大数据时代下,人们对公共事件的参与度达到了一个前所未有的高度,同时信息的碎片化也使得这个时代能够全面二深刻的关注二分析事件的人越来越少三舆论在绑架公正的同时,民众也被信息的片面所绑架三在大数据时代,网络的 群体极化 被极端的放大了,网民非理性二易激动的特点导致网络舆情的夸张和情绪化三 二二大数据时代网络舆情的发展机遇 在大数据时代,随着信息源与信息量的加大,完全意义上的消息封锁已经不能够实现三媒体公信力与权威性的下降也使得 喉舌 作用无法达到预期的目标三当公关危机出现尤其是受到广泛关注的媒介事件发生时,如何有效的运用大数据的优势进行资源整合,有目的的对受众进行舆论引导是非常必要的三 2.1处理方式：宜疏不宜堵 2007年5月,厦门市政府宣布缓建海沧PX (二甲苯)化工项目三随后,互联网上出现以 反对PX,爱护厦门 为主题的相关信息,并得到了很多网民的回应三接着,这一主题的信息通过短信的刑事在上百万厦门市民中间传播,并以佩戴黄丝带为标志,开展相关群体活动三12月13日,厦门市政府召开市民座谈会三驻厦中央级媒体包括新华社二‘人民日报“二‘光明日报“等,以及厦门本地媒体,获准入内旁听三整场座谈会持续四个小时三最终结果显示,４9名与会市民代表中,超过４0位表示坚决反对上马PX 项目,随后发言的8位政协委员和人大代表 中,也仅一人支持复建项目三座谈会上,曾对海沧区做过独立环境测评的厦门大学袁东星教授,用数据及专业知识对PX 项目表示反对三12月16日,福建省政府针对厦门PX 项目问题召开专项会议,会议决定迁建PX 项目三 2.2监测方式：用数据预测事件的发生 维克托四迈尔四舍恩伯格认为大数据是 已经发生的未来 三在他看来,通过对数据的深度挖掘与发掘事件的相关性可以极大的预测事件发生的可能性三2009年,在H1N1甲型流感全面爆发之前,谷歌的工程师们在‘自然“杂志上发表了一篇引人注目的论文三论文称：谷歌通过人们在网上的搜索记录来完成预测对流感爆发的预测三谷歌保留了多年来所有的搜索记录,而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令,如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作三当时,谷歌用几十亿条检索记录,处理了４.5亿个不同的数字模型,取得了与官方数据相关性达到97%的结果,并早于官方数据两周发布,和疾控中心一样,谷歌根据海量的数据预测流感的蔓延趋势与方向三 2.3引导方式：转变观念,提高媒体解读分析数据的能力 随着话语权的解构,传统媒体在时效性竞争的维度已经被新媒体和自媒体远远的抛在了后面三在大数据时代,数据成为新闻报道中的重要组成,但随着信息的碎片化二片面化三民众需要一些专业人士对信息进行更为深刻二明细的分析与解读三尽管人们在阅读习惯上已经趋于单纯的接受 是什么 而摒弃了 为什么 ,但信息的分类二事件的前因后果等工作成为了一个巨大的缺口三在泥沙俱下的海量信息中,如何明晰的获得自己想要得到的有效二真实信息也是大数据时代提出了拷问三 这种突破是多种层面,但总的来说当下媒体的应当从致力 反映问题 向致力 解决问题 发展,在做好党和政府的喉舌的同时进一步有效的引导民众的舆论三从受众的角度出发,立足于客观事实,摒弃 假二大二空 的八股模式,行之有效的进行新闻宣传三事实上,传统媒体只有通过提高自身的公信力,对海量的数据进行剖析解读,发挥其深度报道的优势才能在大数据时代寻求自身存在的立足模式三 结语 诚然,我国的网络舆情监测尚处于起步阶段,尤其是缺少法律层面的相关约束三但事实上国家已经开始重视有关网络舆情的管理与引导三除了上面提及‘条例“等政策外,一些科研机构逐步成立符合我国国情的舆情监测机构三如何运用更为广阔的视野考量改变原有的信息生产模式,从而实现更为高效的舆情监测和新闻宣传三在这个转变中,观念的转变比技术的更迭更为重要和具备远景价值三(作者单位：西安交通大学人文社会科学学院)参考文献： [1] 马歇尔四麦克卢汉.‘理解媒介：论人的延伸“[M]北京：商务 印书馆,2000 [2] 维克托四迈尔四舍恩伯格.‘大数据时代 生活二工作与思维 的大变革“[M]杭州：浙江人民出版社,2012 [3] 彭兰. 大数据 时代：新闻业面临的新震荡“[J].编辑之友, 2013(1)：8. [４] 喻国明.社会化媒体崛起背景下政府角色的转型及行动逻辑 [J].新闻记者,2012(４)：４. [5] 喻国明.构建社会舆情总体判断的大数据方法 以百度海量搜 索数据的处理为例[J].新闻与写作,2013(07)：67 [6] 纪红,马小洁.论网络舆情的搜集二分析和引导[J].华中科 技大学学报四社会科学版2007.6 注解 ① 张意轩于洋‘人民日报：大数据时代的大媒体“人民日报.2013. 1.17(1４)
大数据时代的“舆情监测”市场 随着各行各业布局应用大数据，网络舆情监测也逐渐得到越来越多政府部门的重视。舆情监测不仅形成了一个庞大的市场，还成为一门“学问”。从“花钱”到“应对”，很多政府部门在舆情监测领域的作为仍存不少问题和误区。如何让“监测”不跑偏成“监控”，是对建设服务型政府、落实有关部门改进作风的新考验。 随着全媒体时代的到来，网民习惯于在微博、微信，移动APP、论坛、SNS等平台上发表意见，网络反腐、网络实名举报显现威力。作为潜在的被批评者，政府需要在第一时间了解和判断舆情，于是地方政府纷纷在舆情监测领域加大投入，引导正确舆论，提高政府形象。舆情监测成为政府部门的“必修课”。 据中科汇联统计，网络上关于政府采购舆情监测系统的公告信息有近300条。从中央部委到基层市区县，都很重视舆情监测。为了采购相关项目以及课题研究，这些单位的花费一般在十多万元到几十万元不等，有些项目的花费甚至以百万元计。由此可以看出政府部门建设“舆情监测”高度重视。 大数据时代舆情监测市场主要包括：软件平台类建设，“服务”市场、“报告”类舆情分析，舆情公关市场。 软件平台建设目前用户比较多，相对影响力比较大的有：中科汇联、拓尔思、军犬舆情等。政府采购舆情监测软件，监测其报道的准确性，与政府部门的舆情词库、数据库和信息处理模块相连，有的还打通内容管理系统平台监管整个网站的舆情。建设这样一个平台，对于舆情监测来说是必不可少的。在谣言、舆论不实、子虚乌有的信息监管上着实上了一大“盾牌”！ “服务”市场里的舆情分析师成为一个新兴职业，相关培训和对社交媒体等媒介的运用是舆情监测的主要内容，有的还颁发相关“舆情分析师”证书。主要是因为相关单位不仅要购买平台还需要购买相关服务，这样对舆情监测更有力度。 一些舆情监测机构会给相关单位提供针对性专业性较强的《XX舆情监测报告》，这部门一般和服务舆情绑定销售。这样相关单位可以针对舆情监测机构给出的周报舆情监测、月报舆情监测、季度报舆情监测等提交给相关领导从而达到业绩考核。 舆情公关市场是一些舆情监测机构提供的“危机公关”服务，此类机构通过删帖、屏蔽等手段消除负面新闻，给正面新闻点赞等。这部门一般大家都不知道，因为此作为上不了台面，但是此类机构收费极高。据悉，危机公关一次少则几万多则几十万。
在大数据环境下的网络舆情监测发展 随着互联网的发展大数据不断地向社会各行各业渗透，为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。互联网社交互动技术的不断发展创新，人们越来越习惯于通过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策，每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条，这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分，这些数据对于政府收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。 互联网已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动。于是，重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。 在这样的背景下，舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。 大数据将带来舆情监测的新局面 在信息时代，信息爆炸式的增长令网络舆情监测面临越来越复杂的局面。由于言论数据海量，必须有强大的数据分析处理技术和分析平台来支撑网络舆情的分析与检测。而拥有强大信息聚合分析和挖掘处理能力的大数据技术无疑是最好的选择。 1.大数据技术可以完整记录民意和舆情 随着网络的普及化，网民在网络上留下了海量数据，这些数据记录和反映了他们的行为、思想、情感状况，这些数据记录是信息时代网络与现实交融的结果，有诸多规律性可循，①通过大数据平台分析这些相关数据，可了解网民的意见与诉求。在某种程度上，大数据好似大众行为和思想的记录仪，可清楚地记录人类的所思所想。值得一提的是，这种记录不只停留于大的层面，还可以建立在个体之上，可以即时化和细节化地测量个体行为和情绪。 2.大数据技术可以精确反映舆情背后的内在逻辑和社会关系 大数据不仅能对网民话语表达进行记录，还能探索他们之间的社会互动方式和关系，甚至整个群体的界限和联系。从宏观上看，使用大数据既可以清晰地描绘网民的社会语言表达，又能记录和反映出网民背后的社会关系网络。 3.大数据技术具有强大的预测能力，可以预测舆情走向
大数据时代：舆情管理的三大变革 2014-07-21 美林大数据 大数据，正由技术热词变成一股社会浪潮乃至国家战略。 随着互联网的迅速发展，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。无论政府和企业，对网络舆情的分析研判应对，正面临着大数据的挑战。在大数据时代，对网络舆情管理必将在管理思维、工作模式、技术方法等领域发生重大变革。 一、大数据时代的舆情管理思维变革 认识与转变 在10年前，我们将互联网称为“虚拟世界”。在今天，网络“虚拟世界”正在向“镜像世界”转化。虚拟世界的匿名性、非对称性、非真实性，正在转变为镜像世界的对称性、真实性(真实的画面、真实的情感等)、即时性。在全球范围内，大到国家社会治理，小到企业经营个人形象，都受到了网络舆情的影响和改变。在这种情况下，对网络舆情的管理思维必然发生改变，这种改变可能会带来政府舆情管理相关行政职能的改变，面对网络舆情的行政流程的改变，政府信息公开速度和透明度的改变，信息发布的效率和方式的转变。这种改变应上升为社会治理体系的一个重要组成部分。 创新管理，融入网络 舆情管理从流程上看包括是监测、发现、研判、应对。但是，在网络舆情面前，是不是拥有这样的流程就能够从容应对呢？问题还是大量存在的。这和我们大多数政府企业的管理模式相关，我们看到，很多单位的舆情工作只是一个或几个工作人员负责，或者一个部门负责，发现问题的处理办法是层层上报，由领导批复处理。实际上，这样的模式与网络舆情管理是不吻合的，难以做到全面分析，准确研判，及时应对。那么，如何创新舆情管理的模式呢。舆情管理，应自上而下，形成一整套全新的工作体系。一把手总负责，全员转变思维模式。充分借助大数据技术分析力量，和第三方专家顾问力量。敢于接受网络曝光和检验，融入网络，充分在网络空间展示形象。这样才能消减物理与文化空间的矛盾和区隔。
文稿22/2014 创新大数据时代的网络舆情管理 ◎卿立新 随着移动互联网、物联网等新技术的迅速发展，人类进入数据时代。大数据带来的信息风暴正深刻改变我们的生活、工作和思维方式，对网络舆情管理也带来深刻影响。 一、大数据时代网络舆情管理面临的新形势 大数据意味着人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。 1.大数据带来网络舆情管理新挑战。一是海量数据的挑战。海量的网上信息难以掌控，大量相关性、偶发性因素使舆情更加复杂多变，传统的舆情监测研判手段和方法难以奏效，新的技术手段和方法要求更高。二是信息选择性传播的挑战。网上数据无限性和网民关注能力有限性之间的矛盾，加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。社会化媒体促进信息的开放和沟通的便捷，分众传播、个性化传播凸显，使偏激的观点更容易找到“同类”，从而相互支持、强化放大，加剧舆论偏激情绪。三是舆论话语权分散的挑战。大数据时代各类数据随手可得，越来越多的机构、个人通过数据挖掘和分析得出的各种结论会不胫而走，有效管理舆情的难度越来越大。 2.大数据带来网络舆情治理新机遇。一是拓展网络舆情治理领域。在“一切皆可量化”的大数据浪潮中，网络逐渐成为现实世界的“镜像”，网络社会与现实社会日益融为一体，网络舆情管理不再局限于网上言论领域，而必须全面掌握网络舆情运行规律及其与现实社会的相互影响，实现网上网下充分联动、协调共治。二是丰富网络舆情管理手段。运用大数据技术，可以从更宽领域、更长时段对网上舆论进行比对分析，更加准确地把握网民情绪特点，预判舆情发展趋势，提高舆情管理的效能。三是推动网络舆情理论研究工作。借助大数 据分析，舆情研究的视角将更加多元化和精确化，改变目前舆情研究“策为上、术为主、学匮乏”的尴尬学术现实。 3.大数据提出网络舆情管理新要求。一是由关注个案向整体掌控转变。传统的网络舆情管理侧重于针对重大舆情事件个案的管理，大数据则能够更好地把握网络舆情发展的整体态势。二是由被动响应向主动预测转变。大数据的核心是预测，在海量的数据中通过分析，发现背后隐藏的微妙的关系，从而预测未来的趋势，提前部署预防应对。三是由定性管理向定量管理转变。将所有相关信息，包括网民评论、情绪变化、社会关系等，以量化的形式转化为可供计算分析的标准数据，通过数据模型进行计算，分析舆情态势和走向。 二、用大数据思维创新网络舆情管理 创新大数据时代的网络舆情管理，要将大数据理念和手段贯穿始终，做到“五个结合”。 1.将大数据和社会治理紧密结合起来，改进网络舆情源头治理。网络舆情本质上是社情民意的体现，加强网络舆情管理就是加强社会治理。要运用大数据强大的“关联分析”能力，构建网络舆情数据“立方体”，把网上网下各方面数据整合起来，进行分析，挖掘网络舆情和社会动态背后的深层次关系，实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进。 2.将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。 3.将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提 社会 SHEHUI 28
大数据时代舆情管理的三大变革 要点：随着互联网的迅速发展，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。无论政府和企业，对网络舆情的分析研判应对，正面临着大数据的挑战。 大数据，正由技术热词变成一股社会浪潮乃至国家战略。 随着互联网的迅速发展，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。无论政府和企业，对网络舆情的分析研判应对，正面临着大数据的挑战。在大数据时代，对网络舆情管理必将在管理思维、工作模式、技术方法等领域发生重大变革。 一、大数据时代的舆情管理工作变革 （一）社会治理与舆情管理 2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(10的21次方)，其中75%来自于个人，远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB)。过去几年全世界产生的数据量甚至超过了历史上2万年来产生的数据量的总和。我们的世界正在被数据化，一切皆可“量化”，数据“取之不尽，用之不竭”。这带来了更大的管理问题，信息爆炸与信息对称。比如，环保部门投入巨资监测环境数据，构建环境物联网，尽力还原真实环境治理现状的实时的基础数据库，以辅助决策治理。但是公众常常通过手机拍摄雾霾天气或是污染现场，并且在网络上快速传播。环境监测公示数据与网民环境感受，一旦不能形成对应，势必产生负面情绪。
（二）从重视到行动 新形势下，网络舆情管理，亟需新的工作体系与之匹配。通过成立本单位网络舆情管理小组、制定相关制度，培养专业人才，结合第三方专家顾问，建立健全网络舆情管理工作体系。从而，以维护群众的权利来树立政府的权威，倾听民意进行科学决策。 我们看到，有一些政府机构已经逐步摸索形成了这样的舆情管理的责任机构，网络舆情管理小组，值得借鉴。单位主要领导担任小组组长，单位下属各部门确定专人为小组成员，并分别组成监测，分析，应对等职能部门。制定舆情管理工作制度，做到网络舆情工作有章可循，完善网络舆情的联动应急机制。加强信息公开和第三方顾问，善用互联网思维模式，通过新媒体多种形式和手段，信息公开，倾听民意，疏导舆情。 二、大数据时代的舆情管理思维变革 （一）认识与转变 在10年前，我们将互联网称为“虚拟世界”。在今天，网络“虚拟世界”正在向“镜像世界”转化。虚拟世界的匿名性、非对称性、非真实性，正在转变为镜像世界的对称性、真实性(真实的画面、真实的情感等)、即时性。在全球范围内，大到国家社会治理，小到企业经营个人形象，都受到了网络舆情的影响和改变。在这种情况下，对网络舆情的管理思维必然发生改变，这种改变可能会带来政府舆情管理相关行政职能的改变，面对网络舆情的行政流程的改变，政府信息