大数据下的网络舆情应对

首先，是价值密度较低这一情况。由于受存储以及计算成本等因素的作用，大数据的价值密度相较于传统关系型数据库里已存在的数据，要远远低得多。就在当下，好多数据依旧处于“孤岛”那种状态，单一是一个领域或者几个少数领域的大数据，不但价值有限，并且还存在片面性方面的风险。有大量的不相关信息存在其中，得要在里面沙里淘金 。

其四，有着极快的传播速度，大数据是一种具备实时数据处理、实时结果导向特性的解决办法，这就要求网络舆情信息处理得更为迅速，它这包括两个层次，其一，数据产生速度较快，有些数据是以爆发式形势产生而来的，而有些数据是以涓涓细流式产生的，不过鉴于用户数量众多，致使在短时间之内所产生的数据量依旧十分庞大着，其二，数据处理速度较快，就数据处理层面而言，存在着一个广为人知的“ 1 秒定律”，也就是说需在秒级时长范围之内给出相应分析结果，一旦超出了这个时间范畴，那么数据便丧失其价值了。

大数据时代网络舆情的新变化

首先，网络舆情信息呈现出前所未有的繁荣态势。进而，很多社会话题在一段时期内成为街头巷尾人们议论的集中焦点之情况下，人们借助各种各样的新媒体工具于网上发表个人见解，叙说表明看法等。此外，依据 2015 舆情蓝皮书表明爱游戏app官方入口最新版本，在对 2015 年１月１日至 2015 年 10 月 31 日期间的 500 件社会热点事件进行统计之后显示，其中有 44.4％的事件是经由互联网予以披露从而引发公众予以关注这一情况的；并且能够明确源发于“两微一端”（也就是微博、微信、移动客户端）的事件有 64 件，占据比例为 12.8％ 。标点符号，，？或；！。可以看出，互联网对于社会舆论的议程开展设置作用影响万分巨大，它已然变成了思想文化信息聚集之处，是社会舆论的扩大增强工具。

其次，传统媒体在议程设置方面的能力呈现出下降态势 。依据2015舆情蓝皮书所指出的情况 ，在移动终端平台那里 ，微博以及微信还有客户端 ，它们所覆盖的人群范围和影响力 ，处于持续不断扩大的状态 。微信覆盖了超过90％的智能手机爱游戏最新官网登录入口，并且有55.2％的微信用户 ，每天打开微信的次数超过10次 。“两微一端”变成了许多中国人去了解新闻时事最先接触到的信息源头 ，特别是微信 ，它拥有月活跃用户为6.5亿 ，已然成为社会舆论的全新引擎 ；与此同时 ，报纸 、杂志 、电视等这类传统媒体 ，它们的议程设置能力进一步地下降了 。

首先，第三点是，突发事件话语体系的不可控性得到了增强，它处在以大数据为依靠的社会化媒体里，展现出和传统舆论不一样的一些特性。这些特性如同，舆论主体具有匿名性，参与渠道具备广泛性，传播空间有无界性，意见汇聚有着实时性，议题生成存在自发性，舆论发展含有不确定性等。另外，当下我国正身处突发事件的高发时期，多种诱发因素起到连环作用，增添了更多的不确定性，所以，相较于以往而言，突发事件的话语体系不可控性在增强。

大数据时代网络舆情的应对与管理

首先，是大数据时代里的舆情监测，它是为了切合大数据时代的舆情以及服务才得以发展，其主要着重于凭借类似海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，还有机器学习等技术，持续不断地去监视网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息 ，能够及时、全面、且又准确地把控各项信息和网络动向，从庞大浩瀚的大数据宇宙之中挖掘出事件的苗头，概括总结舆论观点的趋向，把持住公众的态度情绪，并将其与历史上相似以及类似的事件一道用于趋势预测和应对建议给出上面。于数亿网民来看，面对浩如烟海的网络言论，网络舆情的监测，和分析，越来越依赖舆情大数据分析技术，以及平台。

其次，是大数据时代的舆情研判，经分析处理整群数据，再加之以人工智能技术，结合人工经验，从而能够对舆情发展态势包括对其造成的影响展开研判 。

1.大数据时代舆情管理的核心在于，对趋势做出正确的判断。大数据的目标是前瞻与预测，国外研究人员发现，一个地区搜索关键词里面，“流感症状”等出现的高峰，比医院急诊室里，流感患者增加呈现的时长要早两三个星期；在经济预测维度，Google房产相关搜索量的增减趋向，比地产经济学家的预测愈发精准。大数据迅猛蓬勃地发展起来，这个情况给舆情监控带去了挑战，也针对舆情管理提出来更高一些的要求，不单单要假借大数据技术的手段去做，把事件的各方面情况都做出分析，就拿关注的程度啊，再传播如何、动态的发展还有网民里感情、情绪有啥变化当成着手方向去探索外，还要朝深层次钻研某一个观点会产生一些啥样影响力，再调查哪类型人群属于被影响到的阶层，依靠这些信息从而对舆情的走向做预先的判定测算，并且对于这种发展趋势做出完全处于正确性的判断 。

擅长借助多样化的数据，把不同领域中的数据关联起来用以展开分析。例如，把网站新闻方面的数据、论坛那的数据、博客涉及的数据、微博所具有的数据予以比对，能够分析出热点舆情于不同舆论场之中的传播速度以及广度，以此去掌握何种舆论场更为便于传播哪些类型的舆情；将用户的职业数据、地域数据、年龄数据以及专注区域等和社会网络数据相融合，可以分析在哪些工作领域以及年龄段内，再加上所包含什么团体，不同的舆情热点予以广泛传播，这样有利于采用更具针对性的方式来实施舆论引导。

第三，在大数据时代，要对网络舆情话语机制进行构建。我们必须正视网络舆情监测以及话语构建这一情况，要树立前瞻意识，要提高媒介素养，要健全舆情监测与应对机制，加强互联网“大数据”方面的分析研判。网络舆情进行有效的分析，对于政府而言，能够更好地去了解公众的意见以及诉求，这般有助于建设安全和谐的网络环境以及社会环境 ；对于媒体来说，借助其可突破传统从记者到读者的单向信息生产模式 ，并通过此实现对公众舆论更深入层次的分析 ，进而达成新闻信息的增值 ；对于企业来讲爱游戏登录入口网页版平台，能够掌握有客户对于产品和服务的评价以及客户特征知识 ，以此更好地来提供个性化产品和服务 ，最终实现利润的增长。针对规模化、多样性、高速化这种状况下的数据而言呢，舆论引导不该仅仅停留在发布信息以及引导舆论层面呀，但对大数据舆情的“加工能力”更为看重才对咧，得借助“加工”达成数据增值嘞这一目标罢呀，并进行作者说明（邢立双系为央视网所有哇，孙瑞蓬系隶属于中央电视台台办室），最后这个标点符号加上哟 。