谢文:大数据是网络舆情“定海神针”?

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,正发生着巨大变化。

  财富成都智库力荐(谢文/ 原成都商报社常务副总编辑、互联网安全与信息化行业管理专业人士小编的话——日前举行的一次互联网行业讨论会上,不少参会专家和业者就互联网发展趋势及大数据应用、网络舆情科学研判等话题展开了交流,财富成都用户据录音整理如下干货:

(图片说明:谢文/ 原成都商报社常务副总编辑、互联网安全与信息化行业管理专业人士)


  各位专家、朋友们,大家好!我今天给大家分享的话题是“大数据与网络舆情”。

  我们知道,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,正发生着巨大变化。

  网络舆论处理方法,已超出了传统常用的框架。用一句形象的话说,网络舆情正成为网络舆论分析和引导工作的基础和晴雨表,以大数据观念变革传统网络舆论引导思维,准确把握网络舆情的内在特征及其在演化过程中的潜在规律,对于新形势下做好网络舆论引导工作,维护网络社会安全,具有重要的理论意义和实践价值。

  接下来,我想从4个维度来谈一谈大数据在网络舆情中的价值

  我们知道,大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具进行抓取、管理和处理的数据集合,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。网络舆论分析和引导的前提是网络舆情的预测,而大数据技术为网络舆情的预测提供了支撑和保证。

  首先,我们来看一看大数据价值的核心:舆情预测

  我们大家都知道,传统网络舆论引导工作的起点,是对已发生的网络舆情进行监测开始。然而这种方式的局限在于滞后性。这个问题,我们可以用大数据技术和方法来解决它。

  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消息进行网络传播的初期,通过建立的模型,模拟仿真实际网络舆情演变过程,实现对网络突发舆情的预测。

  第二个维度,我想谈一谈大数据价值实现的条件。

  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,分析网民观点或舆情走势时,只关注网民跟帖态度和情绪,忽视了网民心理的变化;只关注文本信息,而较少关注图像、视频、语音等内容;只观察舆论局部变化,忽视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。从舆情分析角度看,网民仅仅是信息海洋中的“孤独僵尸”。

  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、动态化研究网络舆情数据,将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。

  很显然,要实现大数据的价值,前提条件需要数据基础,全面的舆情信息。

  第三个维度,我们来看一看大数据价值实现的基础。

  前面我们谈过,大数据预测舆情的价值实现,必须建立在对已挖掘出的海量信息,利用数学模型进行科学计算分析的基础之上,其前提是各类相关数据的量化,即一切舆情信息皆可量化。舆情量化,是大数据价值实现的基础。但数据量化,不等同于简单的数字化,而是数据的可计算化。要在关注网民言论的同时,统计持此意见的人群数量;在解读网民言论文字内容的同时,计算网民互动的社会关系网络数量;对于网民情绪的变化,可通过量化的指标进行标识等。

  第四个维度,我想谈一谈大数据价值实现的关键。

  大数据技术预测舆情的价值实现,最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联,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。

  按大数据思维,每一个数据都是一个节点,可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应——类似微博裂变传播路径,数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性。

  数据关联、舆情关联,这就是大数据价值的关键所在。找不到内在逻辑和关联,数据再多也没有多大价值。

  (发言者:谢文/ 原成都商报社常务副总编辑、互联网安全与信息化行业管理专业人士。以上文字据录音整理,未经当事人校核。)

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