孫麗杰+李春華

摘 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展及其廣泛的應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)輿論信息的產(chǎn)生體量、傳播速度和影響范圍等方面都發(fā)生了巨大變化。這些變化要求輿情管理工作者在輿情管理理念、管理方法等方面必須與時俱進。大數(shù)據(jù)既是一種新技術(shù)，也是一種新方法，它側(cè)重于信息挖掘和預(yù)測。將大數(shù)據(jù)運用到網(wǎng)絡(luò)輿情管理工作之中，必將對輿情管理產(chǎn)生重要作用。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)輿情的管理方法也必將發(fā)生變革與創(chuàng)新。探討大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法，以大數(shù)據(jù)為背景和前提創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)輿情管理方法，總結(jié)大數(shù)據(jù)下輿情管理理念、視角、方式和方法等方面的變革與創(chuàng)新的思路，具有重要意義。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)輿情；大數(shù)據(jù)；管理方法；變革與創(chuàng)新

DOI：10.15938/j.cnki.iper.2017.01.025

中圖分類號： G641文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1672-9749（2017）01-0124-06

據(jù)《第37次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》（由中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（簡稱：CNNIC）在2016年1月發(fā)布）顯示，截至2015年12月，中國網(wǎng)民規(guī)模達6.88億，全年新增網(wǎng)民3951萬人?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率為50.3%，中國手機網(wǎng)民規(guī)模達6.20億，手機上網(wǎng)使用率為90.1%[1]。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)（Mobile Internet）、社交網(wǎng)絡(luò)（Social Networking）、電子商務(wù)（Electronic Commerce）等的迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍有了極大擴展，各種信息和數(shù)據(jù)極具增多，并正在迅速膨脹變大。

網(wǎng)民們經(jīng)常通過互聯(lián)網(wǎng)表達意愿、觀點，討論各種話題，以表達自己的思想觀點和訴求?；ヂ?lián)網(wǎng)既是一個收納器，聚集網(wǎng)民思想動態(tài)表達、文化和社會生活信息；又是一個擴音器，傳播大眾的社會輿論。在社交媒體時代，人們通過互聯(lián)網(wǎng)平臺表達社情民意，體現(xiàn)自己的意愿、態(tài)度和評論觀點。輿情作為社會輿論的一個風(fēng)向標(biāo)，開展輿情分析主要是針對民眾態(tài)度、觀點的收集整理，分析出民眾相關(guān)的意見傾向，客觀體現(xiàn)輿情動態(tài)。

作為世界上網(wǎng)民數(shù)量最多、互聯(lián)網(wǎng)訪問量最大的國家，有效地分析網(wǎng)絡(luò)輿情，對于政府，媒體、大型企事業(yè)單位都有著非常重要的意義。從政府的角度，有效的輿情管理有利于政府了解公眾態(tài)度和訴求，有助于提升政府的政務(wù)管理和構(gòu)建良好的社會和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；從企業(yè)的角度，有效的輿情管理有利于企業(yè)掌握用戶和大眾對產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品功能與服務(wù)的評價及客戶特征信息，更好地提供個性化產(chǎn)品與服務(wù)，實現(xiàn)利潤增長，更有利于企業(yè)了解用戶和大眾對企業(yè)社會形象的反饋和認(rèn)知，提升企業(yè)品牌知名度和社會聲譽；從媒體的角度，有效的輿情管理能夠突破傳統(tǒng)信息搜集和發(fā)布渠道，更能夠通過對公眾輿論深入分析，提升新聞效果，實現(xiàn)新聞價值增值。因此，社會各界都非常重視網(wǎng)絡(luò)輿情分析，并不斷創(chuàng)新輿情的分析和管理的方式和方法，都是想最大化輿情的價值。

一、大數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)定義及特點

1.大數(shù)據(jù)的定義及特點

隨著人們對大數(shù)據(jù)的研究和理解的不斷深入，大數(shù)據(jù)已不僅僅是一個技術(shù)方面的名詞了。而今，大數(shù)據(jù)相關(guān)的理論無論從內(nèi)涵還是外延上，都在不斷豐富和充實。關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義，不同的機構(gòu)和學(xué)者從不同的角度給出略有差異的定義：如高德納咨詢公司（2013）提出，大數(shù)據(jù)是指具有更強的洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、多樣化的信息[2]。維基百科對大數(shù)據(jù)的定義是“一個超大的、難以用現(xiàn)有常規(guī)的數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)和工具處理的數(shù)據(jù)集”。Gartner對大數(shù)據(jù)的定義：“大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)” [3]。

IDC市場研究公司2012年提出，“大數(shù)據(jù)”是為了從大容量的、不同類型的數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息而設(shè)計的新型架構(gòu)和技術(shù)[2]，并對大數(shù)據(jù)的采用三步法進行了界定，如圖1所示。首先，從數(shù)據(jù)源場景方面，可以有三種情況，或者說需要具備三種情況至少滿足一種，即大數(shù)據(jù)的容量大于等于100TB或數(shù)據(jù)源于超高速的數(shù)據(jù)流（Data Streaming），或數(shù)據(jù)產(chǎn)生的年增速大于60%；其次，必須部署在可動態(tài)適應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施（dynamically adaptable infrastructure）上。這里的基礎(chǔ)設(shè)施既可以是傳統(tǒng)的scale-up架構(gòu)，也可以是水平擴展架構(gòu)（scale-out infrastructure）；最后，必須有兩個以上的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)格式，或者高速流數(shù)據(jù)源（如點擊流或機器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流）。有了以上三個步驟的界定，才可以形成大數(shù)據(jù)。IDC指出“大數(shù)據(jù)技術(shù)描述了一種新一代技術(shù)和架構(gòu)，以非常經(jīng)濟的方式，以高速的捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析技術(shù)，從各種超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中提取價值” [2]。

盡管對大數(shù)據(jù)的定義角度各有不同，但大數(shù)據(jù)的核心本質(zhì)和特征的表述和定義相對比較統(tǒng)一，均認(rèn)為大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)意義數(shù)據(jù)具有本質(zhì)區(qū)別。較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)更傾向于全體數(shù)據(jù)而非抽樣；在分析方法上，更強調(diào)相關(guān)分析而非因果分析；在分析效果上，追求的是效率而非絕對精確和在數(shù)據(jù)規(guī)模上強調(diào)相對數(shù)據(jù)而不是絕對數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)和信息的規(guī)模/體量方面、在內(nèi)容形式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面具有復(fù)雜性/變化頻度多樣、在產(chǎn)生速度方面及價值密度等四個方面都極大地超越了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)形態(tài)，具有4V特征：

第一，數(shù)據(jù)規(guī)模大（Volume）

第二，數(shù)據(jù)種類多樣（Variety）

第三，數(shù)據(jù)處理速度快（Velocity）

第四，數(shù)據(jù)價值密度高（Value）

如圖2所示：大數(shù)據(jù)的4V特征。

具體而言，一是數(shù)據(jù)規(guī)模大（ Volume）：從容量角度，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)容量大，“容量”或“體量”，從 TB→PB→EB級，每級都是按照進率1024（2的十次方）計算，這足以說明大數(shù)據(jù)規(guī)模之龐大。二是數(shù)據(jù)種類多樣（Variety）：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，Web數(shù)據(jù)、文字、語音音頻數(shù)據(jù)、圖片圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、模擬信號等數(shù)據(jù)都體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的多樣性。三是速數(shù)據(jù)處理速度快（Velocity）：對數(shù)據(jù)訪問、處理、交付等速度的要求快，而且數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度也非常之快；四是價值（Value）：大數(shù)據(jù)的核心價值在于資源優(yōu)化配置，通過搜集海量數(shù)據(jù)，進而展開全量數(shù)據(jù)挖掘，分析數(shù)據(jù)背后的相關(guān)性，開展預(yù)測分析，獲得數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值。

這些特性使得大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)區(qū)別開來，強調(diào)了大數(shù)據(jù)是具有結(jié)構(gòu)松散性、形式復(fù)雜性和有利用價值的數(shù)據(jù)信息資源[3]。

2.網(wǎng)絡(luò)輿情的定義與特點

“輿情（Public Opinion）”翻譯為“民眾或公眾的意愿、意見或觀點”。根據(jù)百度百科：輿情是“輿論情況”的簡稱，是指在一定的社會空間內(nèi)，圍繞中介性社會事件的發(fā)生、發(fā)展和變化，作為主體的民眾對作為客體的社會管理者、企業(yè)、個人及其他各類組織及其政治、社會、道德等方面的取向產(chǎn)生和持有的社會態(tài)度。它是較多群眾關(guān)于社會中各種現(xiàn)象、問題所表達的信念、態(tài)度、意見和情緒等等表現(xiàn)的總和。

有學(xué)者從社會學(xué)視域考察輿情的定義，認(rèn)為輿情是指社會各階層民眾對社會現(xiàn)象或事件所持有的情緒、態(tài)度、觀點、看法、意見和行為傾向等[4]。網(wǎng)絡(luò)輿情則是社會總體輿情的一個組成部分，是以網(wǎng)絡(luò)為載體存在，以網(wǎng)絡(luò)傳播方式匯聚、形成和表達的輿情，是在互聯(lián)網(wǎng)上的民眾情緒、態(tài)度和意見匯聚的總和[5]。

網(wǎng)絡(luò)輿情的信息來源主要有：網(wǎng)絡(luò)新聞（如：搜狐、新浪、人民網(wǎng)，或以RSS為基礎(chǔ)聚合類新聞，如頭條等），論壇貼吧（如：BBS，百度貼吧，天涯，西祠胡同等），新聞評論，社會化媒體社交網(wǎng)絡(luò)（即時通訊工具：如：聊天室、QQ、微信、微博、博客等），搜索引擎（如：百度，google等），網(wǎng)絡(luò)發(fā)起線上活動、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查、電子郵件等。

通常我們把網(wǎng)絡(luò)輿情的基本特征概括為自由性與可控性、互動性與即時性、豐富性與多樣性、隱匿性與外顯性、情緒化與非理性、個體化與群體極化性[6]。如圖3所示：網(wǎng)絡(luò)輿情的特征

3.大數(shù)據(jù)是網(wǎng)絡(luò)輿情管理的有效方式之一

大數(shù)據(jù)的目的在于發(fā)現(xiàn)新的知識與洞察并進行科學(xué)決策。大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)輿情具有非常相似的特征。從這點上可見，利用大數(shù)據(jù)的手段管理網(wǎng)絡(luò)輿情是網(wǎng)絡(luò)輿情管理的有效方式之一。首先，大數(shù)據(jù)能夠全方位記錄民意，完整展現(xiàn)社會輿情，大數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級到PB乃至ZB級別，能夠完全、完整的記錄社會民眾的社情民意；其次，大數(shù)據(jù)的特點是挖掘數(shù)據(jù)背后的相關(guān)聯(lián)性，因此，大數(shù)據(jù)能精準(zhǔn)體現(xiàn)輿情背后的事件、相關(guān)人員以及讀者等要素內(nèi)在邏輯和社會關(guān)聯(lián)；最后，大數(shù)據(jù)具有很強的預(yù)測能力，通過分析事件的讀者特征（群體肖像刻畫）、被關(guān)注程度/熱度、傳播速度、傳播范圍、發(fā)展趨勢、影響程度和網(wǎng)民情緒變化等，也可以針對某個觀點的深度研究，從而預(yù)測輿情走向，幫助決策者進行決策和判斷。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)測提供了重要的技術(shù)、理論支撐和保證，也成為輿情研究關(guān)鍵技術(shù)的支撐和核心概念。

二、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)輿情管理的一般步驟與方法

網(wǎng)絡(luò)輿情的管理模型主要分為：信息采集、信息預(yù)處理、輿情分析、輿情報告四個步驟。如圖4所示：大數(shù)據(jù)管理模塊及流程示意。

1.信息采集

信息采集當(dāng)前常用方式是網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)。在網(wǎng)絡(luò)爬蟲的爬行策略中，應(yīng)用最為基礎(chǔ)的是深度優(yōu)先遍歷策略、廣度優(yōu)先遍歷策略。對于信息抓取過程，要求信息抓取的覆蓋范圍要全面。高速發(fā)展的信息高速路使得網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)容量不斷增大、信息和數(shù)據(jù)的類型更加豐富和復(fù)雜、網(wǎng)頁數(shù)量不斷增多，這對輿情信息抓取的效率和全面性提出了更高的要求。

大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情信息搜集改變了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的搜索采集方式，采用定向站點信息抓取輔以全面的實時監(jiān)控、聚合內(nèi)容（RSS）、社交網(wǎng)站信息搜集和摘要搜集等搜集技術(shù)，與傳統(tǒng)人工監(jiān)測采集相結(jié)合的方式進行，抓取效率和覆蓋范圍都有突破性進展。

數(shù)據(jù)監(jiān)測要全面和實時，要做到精細采集信息數(shù)據(jù)。筆者整理了較為常用的監(jiān)測范圍和基本監(jiān)測指標(biāo)，如表1所示。

2.信息處理

信息處理主要包括數(shù)據(jù)清洗（Data Cleaning）、信息提取、文本分類等。信息處理的主要任務(wù)是將采集的各種信息轉(zhuǎn)化成格式化文本存入數(shù)據(jù)庫。

網(wǎng)絡(luò)輿情在大數(shù)據(jù)環(huán)境中流動和變化速度非?？?，因此，在信息處理部分，要求信息處理的時效性。

3.輿情挖掘與分析

大數(shù)據(jù)分析就是對海量數(shù)據(jù)進行分析、梳理和加工，獲得具有價值的產(chǎn)品（Product）和服務(wù)（Service）或深刻洞見（Insight）的數(shù)據(jù)及處理方法。數(shù)據(jù)分析的主要技術(shù)手段是采用數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），數(shù)據(jù)挖掘又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，即從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、前所未有的并具有潛在價值的信息的價值聚合、提煉的過程[7]。

輿情分析的技術(shù)方法主要有文本分類、聚類分析（不預(yù)先設(shè)定數(shù)據(jù)歸類類目，完全根據(jù)數(shù)據(jù)本身性質(zhì)將數(shù)據(jù)聚合成不同類別）、熱點發(fā)現(xiàn)（利用關(guān)鍵詞過濾、語義分析、數(shù)值統(tǒng)計識別熱點和敏感話題）、話題識別、主題檢測與跟蹤、觀點/文本傾向性識別和分析（對文章的觀點進行傾向性分析和統(tǒng)計，識別正負面信息）、自動摘要等計算技術(shù)挖掘網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容蘊含的各種觀點（Opinion）、喜好（Preference）、態(tài)度（Attitude）、情感（Emotion）等，也可以明確網(wǎng)絡(luò)傳播者的意圖和傾向，以及影響程度、影響范圍和發(fā)展趨勢。

當(dāng)前一些實驗室、研究機構(gòu)等依據(jù)大數(shù)據(jù)分析的方法和實際的工作相結(jié)合，開發(fā)和建立了以下輿情專屬的分析模型和方法。如：人民網(wǎng)推出的“輿論共識度”指數(shù)將為中國網(wǎng)絡(luò)輿論場的研究和社會輿論的理性引導(dǎo)提供新的觀察視角和決策依據(jù)。它把網(wǎng)絡(luò)用戶分為媒體、網(wǎng)民和意見領(lǐng)袖三大群體，通過對不同群體的輿論分析，對每月前十或前100的社會熱點問題進行評估，形成“輿論共識度”，進而對用戶對輿論話題的共識程度進行評價。

互聯(lián)網(wǎng)與國家治理研究中心、中山大學(xué)大數(shù)據(jù)傳播實驗室設(shè)計的“網(wǎng)民認(rèn)知模型”，通過透析網(wǎng)民對不同事件的情緒變化、態(tài)度偏向等，評測用戶“正負能量”，分別從“網(wǎng)民情緒指數(shù)”“網(wǎng)民理性指數(shù)”和“網(wǎng)民態(tài)度指數(shù)”三個維度來評價具體熱點事件當(dāng)中網(wǎng)絡(luò)輿論場的“網(wǎng)民正能量指數(shù)”，對輿情分析和研判也非常有幫助。

還有機構(gòu)建立的熱度評估指數(shù)，通過話題在傳統(tǒng)媒體報道量、網(wǎng)絡(luò)媒體報道量、微博量、論壇帖文量、博客文章量，轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、用戶跟貼數(shù)量、評論數(shù)量、被關(guān)注數(shù)量、傳播的速度和范圍、關(guān)注的用戶形態(tài)特征等相關(guān)數(shù)據(jù)，之后加權(quán)各項指標(biāo)，得到每個熱度事件或話題的綜合熱度指數(shù)。

更有一些專項深入分析，如針對傳播源頭的分析、傳播渠道的分析、意見領(lǐng)袖的分析、傳播主體挖掘分析或針對隱性數(shù)據(jù)（網(wǎng)絡(luò)日志）的分析。

也有專家學(xué)者提出，輿情分析需要是一個綜合分析模式，以大數(shù)據(jù)的方式為重點，同時要結(jié)合專項話題市場調(diào)研、綜合民意調(diào)查（定性與定量）、軟件與人工、分析師與專家會商等方式相結(jié)合的方法來分析。

4.輿情報告

輿情分析的結(jié)果需要以報告的方式呈現(xiàn)，并將分析報告反饋或發(fā)布，為用戶、管理者和決策者提供依據(jù)。

輿情報告要求輿情分析數(shù)據(jù)要真實可靠，分析方法要恰當(dāng)準(zhǔn)確，描述要符合客觀事實，結(jié)論要簡明扼要、通俗易懂。輿情報告中恰當(dāng)采用示意圖、圖表、列表等展示形式，可以更形象、清晰、直觀，并且更邏輯地展示輿情事件的發(fā)生、發(fā)展和變化，輿情的發(fā)展態(tài)勢等。針對不同的表達目的可以選用不同的圖表或圖示方式，如：描述事件發(fā)展趨勢可用折線圖表示、展示用戶立場或觀點的比例可用餅狀圖、體現(xiàn)熱點人群的分布可以用散點分布圖、表示頻率分布可以用網(wǎng)狀圖或柱狀圖、說明事態(tài)發(fā)展變化可以用流程圖、用戶之前或背后的人際關(guān)系可以用網(wǎng)狀關(guān)系圖等。豐富的圖表工具可以更形象、生動的表述輿情的現(xiàn)狀、發(fā)展和變化。

三、大數(shù)據(jù)環(huán)境下輿情管理模式變革與管理方法創(chuàng)新

雖然，目前對大數(shù)據(jù)研究越來越熱，國內(nèi)諸多大的互聯(lián)網(wǎng)公司、各行業(yè)內(nèi)的企業(yè)及科研機構(gòu)都投入了巨大的人力、物力開展大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)下輿情研究，但在我國大數(shù)據(jù)研究依然處于探索階段，在很多方面還只是停留在理論或?qū)ξ磥淼臅诚腚A段。例如：在技術(shù)方面，目前常見的輿情監(jiān)測工作的主要手段仍以人工檢索為主，盡管也使用了市面相對成熟的相關(guān)搜索軟件進行輔助搜索，但搜索輿情的技術(shù)仍采用傳統(tǒng)的二維搜索方式，即主題關(guān)鍵詞和網(wǎng)絡(luò)平臺二維坐標(biāo)，由輿情管理的工作人員對采集的信息進行二次加工成輿情產(chǎn)品。而且搜索的輿情信息結(jié)果多為一級文本信息，對于深層次的多級輿情信息，如新聞、微博后的評論，網(wǎng)民的社會關(guān)系，網(wǎng)民針對某一事件評論反映出的情緒變化等數(shù)據(jù)無法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判斷。受制于輿情分析人員的知識水平和價值判斷的不同，極有可能導(dǎo)致有價值的輿情信息丟失，無法準(zhǔn)確及時預(yù)測輿情走勢，大大降低了輿情監(jiān)測工作的效率、準(zhǔn)確性。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、自媒體的興起，網(wǎng)絡(luò)、通信技術(shù)在人們信息領(lǐng)域深入運用，發(fā)布者在人口統(tǒng)計學(xué)方面的特征、發(fā)布的載體、發(fā)布的形式、傳播渠道、信息的數(shù)量和形式等有了全新的變化，這對輿情的管理提出了更高的要求，要求變革網(wǎng)絡(luò)輿情管理方式以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代的新形勢。因此，輿情管理工作者在輿情管理的理念、模式和方式方法上均需要有相應(yīng)的變革與創(chuàng)新。

1.輿情工作者的研究視角需要發(fā)生轉(zhuǎn)變

輿情工作者要從全局角度，把輿情研究從單一向度的內(nèi)容研究向多元化、多向度內(nèi)容及關(guān)系研究方向轉(zhuǎn)化。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和信息背后體現(xiàn)的人的行為軌跡和復(fù)雜的人與人的社會關(guān)系（Social networking），所以關(guān)系研究將成為未來的研究重點。大數(shù)據(jù)的特征之一“關(guān)聯(lián)分析”，通過社會話語表達、社會關(guān)系分析、社會心理描繪、社會訴求預(yù)測等多個角度[8]，進行多向度的分析研究能夠幫助構(gòu)建立體化、全局化和動態(tài)化的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通過輿情分析，挖掘網(wǎng)絡(luò)輿情和社會動態(tài)背后的深層次關(guān)系，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情管理和社會治理的緊密聯(lián)動、同步推進。

2.輿情的研究方法需要創(chuàng)新

即便是研究的視角發(fā)生了改變，要想真正落實到具體工作中，研究方法的創(chuàng)新尤為關(guān)鍵。要在分析方法上更加豐富，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析（Data Mining）方法與行為分析（Behavior Analysis）方法的研究、結(jié)合云計算、移動可追塑性分析、個性化特征識別的網(wǎng)絡(luò)機器人與社會心理分析實驗因果模型等方法，一是要提升數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)，實現(xiàn)對媒體、論壇、博客、微博、微信等各個網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)據(jù)的全面抓取和記錄，特別是要提高對圖片、音視頻、模擬信號等數(shù)據(jù)的自動識別能力；二方面提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中快速識別有價值數(shù)據(jù)，并挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律。三要注重數(shù)據(jù)分析技術(shù)，包括關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、語義分析等等，自動分析網(wǎng)上言論背后的觀點、意見傾向和信息、相互之間的關(guān)聯(lián)性，揭示輿情發(fā)展趨勢。四是確保數(shù)據(jù)安全和保密技術(shù)，包括網(wǎng)絡(luò)攻擊與攻擊檢測與防范問題、安全漏洞與安全對策問題、數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)問題、災(zāi)難恢復(fù)問題等等，確保數(shù)據(jù)安全和保密[9]。

在數(shù)據(jù)分析方面，數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性尤為重要。引入云計算的概念和技術(shù)，與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，會使輿情分析更加準(zhǔn)確。開展數(shù)據(jù)間、不同維度、不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)、多樣化的數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)分析，是十分重要的。專家認(rèn)為輿情關(guān)聯(lián)關(guān)系是網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識，引入網(wǎng)絡(luò)輿情支持度和網(wǎng)絡(luò)輿情可信度，可以更準(zhǔn)確表示網(wǎng)絡(luò)輿情間的關(guān)聯(lián)度，量化網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性，從而使挖掘結(jié)果更準(zhǔn)確。

3.研究結(jié)果要易懂、易應(yīng)用和可視化呈現(xiàn)

大數(shù)據(jù)的真正價值是運用，輿情的最終價值是指導(dǎo)工作。研究結(jié)果的使用者未必是大數(shù)據(jù)和輿情分析的專家。因此，研究結(jié)果要求易懂易識，界面必須友好，結(jié)果必須可以直觀識別。 “用數(shù)據(jù)說話”。數(shù)據(jù)最有說服力，由于圖表與列表能夠清晰、直觀、簡潔、深刻、形象地表現(xiàn)輿情事件，因此輿情的研究結(jié)果要注重運用圖表等可視化方式來展現(xiàn)。

4.重點強調(diào)輿情的預(yù)測，面向未來，做好輿情數(shù)據(jù)的再利用

大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測，未來輿情研究的重點應(yīng)由輿情監(jiān)測轉(zhuǎn)向輿情預(yù)警和預(yù)測。輿情工作者通過收集分析互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于社會熱點或網(wǎng)民關(guān)注焦點事件的大量消息報道，發(fā)掘背后隱藏關(guān)系，進而預(yù)測事態(tài)發(fā)展趨勢，為輿情事件處置提供決策參考。

展望未來，大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)使用的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)再利用，數(shù)據(jù)再利用的意義在于：挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)重組的創(chuàng)新價值?；诖髷?shù)據(jù)的輿情分析，能同時分析更多數(shù)據(jù)，揭露更多隱藏價值，使預(yù)測更準(zhǔn)確，決策更合理。未來大數(shù)據(jù)將使輿情監(jiān)測功能大大豐富，輿情分析功能更加強大，輿情預(yù)測能力進一步增強，這將實現(xiàn)全方位、立體式的綜合輿情管理模式，實現(xiàn)輿情管理的價值最大化。

參考文獻

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