大数据时代下的大数据舆情监测与分析

随着各行各业布局应用大数据，网络舆情监测也逐渐得到越来越多的重视。而技术的不断革新又使得媒体传播发生了巨大变化。新媒体在满足用户基本信息获取需求的同时，也成长为一个集信息、观点、民意为一身的舆论平台。新媒体具有的强大传播功能和舆论影响力，也深刻地影响着社会。

在大数据时代，信息的内涵已经不仅仅是消息等新闻，而是各种各样的数据。

伴随着大数据时代的到来，网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生巨大变化。网络舆情分析、网络舆论引导方法已经超出了常用的框架。网络舆情是网络舆论引导工作的基础和晴雨表，准确分析网络舆情，把握网络舆情的内在特征及其在演化过程中的潜在规律，对于新形势下公关做好网络舆论引导工作，处理危机事件具有重要的理论意义和实践价值。

大数据在网络舆情分析中的价值

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具抓取、管理和处理的海量数据集合，必须通过深度挖掘、计算、分析才能创造价值的海量信息。大数据的价值不在信息本身，而在于通过分析数据关联性预测未来。网络舆情分析是网络舆论引导的前提，而大数据技术为网络舆情分析、预测提供了支撑和保证。

大数据舆情监测与分析是大数据的核心价值，传统舆情分析是对已发生的网络舆情进行监测，而这种方法的局限在于其滞后性。

大数据技术的应用，就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据，将监测的目标时间点提前到敏感信息进行网络传播的初期，通过建立的模型，模仿仿真网络舆情演变过程，实现对网络舆情监测。

全面的网络舆情是实现大数据价值的条件。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进行分析计算。

传统数据时代，只注重局部的舆论变化，而忽视了其他群体的舆论变化；只解读网民文字内容，而忽视复杂多变的社会关系网络。大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化、分析网络舆情数据。

大数据舆情监测与分析

舆情分析是基于信息服务系统，实时抓取新闻、论坛、微博、博客、视频等互联网数据，为用户提供信息采集、分析、敏感事件预测和预警、竞争企业情报监测分析、品牌口碑监测、用户网络行为分析等。

例如微博是现代网络社会沟通的重要工具，只要内容具有传播价值，数亿微博用户中总会有人将其从门户，论坛，朋友圈及其他各类媒介中放进微博进行传播，因此微博可以说是大数据时代舆情监测最重要的阵地之一。

很多大型零售商会会建立自己的主页，发布近期的优惠活动，新品信息。但是这些信息往往不能针对每个用户的喜好来发布，每一条未必是否对每个粉丝有意义，需要用户自己过滤。但实际上，粉丝自身发布的微博含有大量的数据信息，这些信息包含用户的个人喜好，年龄阶层等，这些数据大多数为非结构数据。通过语义分析可以提取出用户的潜在消费需求，这样能高效的提升推送信息的精准性。

舆情监测和分析是大数据时代把握舆论动态，对突发事件作出快速响应和处理的不可或缺的手段。

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