舆情监测与危机预警

2018-12-27
大数据价值的中心】舆情预测   传统网络言论引导工作的起点,是对已发作的网络舆情停止监测开端。但是这种方式的局限在于滞后性。大数据技术的应用,就是发掘、剖析网络舆情相关联的数据,将监测的目的时间点提早到敏感音讯停止网络传播的初期,经过树立的模型,模仿仿真实践网络舆情演化过程,完成对网络突发舆情的预测。
【大数据价值的条件】舆情全面大数据技术要预测舆情,首要条件是对各种关联的全面数据停止剖析计算。传统数据时期,剖析网民观念或舆情走势时,只关注网民跟帖态度和心情,无视了网民意理的变化;只关注文本信息,而较少关注图像、视频、语音等内容;只察看言论部分变化,无视其他群体的言论变化;只解读网民文字内容,而无视复杂多变的社会关系网络。从舆情剖析角度看,网民仅仅是信息海洋中的“孤单僵尸”,犹如蚁群可以涌现高度智能,而单个蚂蚁如附热锅四处乱窜。   大数据时期,打破了传统数据时期片面化、单一化、静态化的思想,开端平面化、全局化、动态化研讨网络舆情数据,将看似无关紧要的舆情数据归入剖析计算的范围。
【大数据价值的根底】舆情量化   大数据预测舆情的价值完成,必需树立在对已发掘出的海量信息,应用数学模型停止科学计算剖析的根底之上,其前提是各类相关数据的量化,即一切舆情信息皆可量化。但数据量化,不同等于简单的数字化,而是数据的可计算化。要在关注网民行动的同时,统计持此意见的人群数量;在解读网民行动文字内容的同时,计算网民互动的社会关系网络数量;关于网民心情的变化,可经过量化的指标停止标识等。
【大数据价值的关键】舆情关联   数据背后是网络,网络背后是人,研讨网络数据实践上是研讨人组成的社会网络。大数据技术预测舆情的价值完成,最关键的技术就是对舆情间的关系停止关联,将不再仅仅关注传统意义上的因果关系,更多关注数据间的相关关系。按大数据思想,每一个数据都是一个节点,可无限次地与其他关联数据构成舆情链上的乘法效应--相似微博裂变传播途径,数据裂变式的关联状态包含着无限可能性。
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