【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。
舆情监测与危机预警
2018-12-27
