在大数据环境下的网络舆情监测发展

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1、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

2、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、

3、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

4、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，可以预测舆情走向诚如巴拉巴西

5、所言：“人类行为93%是可以预测的。”②我们通过大数据强大的预测能力，可以预测出社会舆情走向。当然，在某些情形下，舆情分析中使用大数据可能存在某些风险和缺点。比如，一旦其被广泛使用，个人隐私可能受到极大威胁，通过大数据分析可以看清个体的行为和思想的轨迹。另外，一些别有用心的人或者组织可以根据大数据分析掌控和操纵舆论。大数据技术下的网络舆情监测Web2.0时代最突出的特征就是更紧密的网状结构。用户自主生成内容使网络内容生产者数量呈几何级增长，用户与网站之间双向交互，用户与用户之间也在进行多渠道、多层次的立体的交互。Web2.0的网络内容不再是离

6、散的，具有强烈的“关系”属性。这种基于各种强弱关系的网状结构，也直接使网络舆情能够快速成型、发酵，短时间内可以多次转向。Web2.0时代的舆情监测，更关注“关系”，能够更快速、更准确地跟踪舆情变化。这正是早期网络舆情监测的缺陷。新的舆论环境，需要加强网络舆情的监测，而新的网络舆情，需要新的监测方式。大数据技术下的网络舆情监测，就是这样一种新的方式。　大数据通常指的是庞大、复杂，难以用传统的软件工具来分析处理的数据集。对大数据的处理，又牵涉到从数据抓取、整理、分析、共享、可视化到存储、传输等一系列问题。大数据集合常常来源于日常生活，与人的行动、

7、交往有一定的同构性，部分条目直接附加了时间、地理等信息。可以说，在大数据的数据集合中天然蕴含着各种关系。因此，大数据集合能提供同数据量的若干小数据集合无法带来的新信息。人们可以通过数据挖掘寻找数据之间的联系，确立数据之间相关关系的规律，进而提供多方面的预测。大数据处理技术的优势，正契合了Web2.0时代的特点。正因为大数据在挖掘数据之间的关系、进行发展趋势预测方面的能力，已经有很多机构借助其进行舆情监测和呈现，并取得了不俗的成绩。　大数据时代舆情监测的现实转变　　1.舆情监测向多元化和多向度发展随着大数据视角趋于多元化，要从社会话语表达、社会

8、关系和心理描绘、社会需求和诉求的反映和预测等多个方面，进行多向度的研究。大数据时代，社会舆情监测视角必须从单向度的内容研究转向多向度的内容及关系研究，通过这样的转变