京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代如何做好网络舆情治理
以互联网为代表的新媒体改变了信息流通的路径,重构了信息传播结构,使网络舆情4V特征显性化、传播机制复杂化、运行规则系统化、舆情关联融合化,给网络舆情治理带来了前所未有的困难和挑战。大数据技术成为转变治理思维、创新治理模式、挖掘舆情规律、撬动科学决策的支点,并有望成为提升网络舆情治理能力的拐点。为此,有必要探索网络舆情大数据治理生态系统的运行规则,培育网络舆情大数据治理理念,构建成熟完善的大数据科学理论体系,从加强统筹协调和顶层设计、创新协同治理模式、加强立法创新实践、完善网络舆情监管体系四个方面打造网络舆情治理新常态,推动网络舆情治理的科学、有序、可持续发展。
当前大数据助力网络舆情治理的困境分析
1. 网络舆情大数据治理生态系统的运行规则尚待探索
1935年,英国生态学家坦斯利爵士(Sir Arthur GeorgeTansley)受丹麦植物学家瓦尔明(Eugenius Warming)影响,明确提出生态系统的概念。从生态系统的角度审视,网络舆情大数据治理生态系统认为网络舆情之间存在一种相互依存、相互制约、互为环境的关系,网络舆情多样性和共生性的特征体现了网络系统生存和发展的普适规律。众多的网络舆情以自己的产生和发展,为其他网络舆情提供共存的环境和条件,同存于一种共生体之中,共同进化和优化,保持网络舆论的和谐一致。
大数据时代,给网络舆情治理生态系统带来的困境主要包括三方面:第一,如何建立网络舆情大数据治理生态系统的结构模型,即解决其边界和范围的问题,该系统边界是系统舆论总趋势的价值体系。如何深度关联与舆论总趋势创造过程有着直接关系的政府、企业、社会组织和个人,以使得该生态系统的组成成员能更好的实现价值?第二,如何构建网络舆情大数据治理生态链?在整个生态链中,各参与主体如何产生互动,政策流、信息流、舆情流如何流动?第三,舆情大数据流在错综复杂的传播演化进程中有无规律可循,如何及时把握舆情动态,如何准确判断舆情走势,保持舆论生态系统和谐。
2.网络舆情大数据治理理念培育任重道远
网络舆情大数据治理与网络舆情大数据管理虽然仅有一字之差,但其内涵与外延发生了巨大变化。“网络舆情大数据治理”是指政府、社会组织、企事业单位以及网民等,利用大数据的思维理念、理论体系和技术架构实现网络舆情实时监控,依法对网络舆论进行规范和管理,最终实现对网络舆论的有效引导。网络舆情大数据治理思想的提出,是依法治国执政理念在网络舆情治理领域的具体应用和体现,将有助于实现依法治国执政理念的进一步深化和发展。要实现网络舆情大数据治理,面临着三大困境。第一,治理主体的转变。主要面临着由政府作为单一主体管理网络舆论,向政府主导、社会力量共同参与的多治理主体协同治理的转变。第二,治理对象的转变。信息技术的迅猛发展催生着传统媒体向新媒体的急速转变。
根据CNNIC发布的最新数据显示,截至2014年6月,我国网民规模达6.32亿,互联网普及率为46.9%,手机网民规模为5.27亿,社交网站用户规模为2.57亿,微博、社交网站及论坛等互联网应用、类似即时通信等以社交元素为基础的平台应用发展稳定。如何实现对开放、异构、复杂的多媒体平台进行舆情监管已成为亟待解决的课题。第三,治理手段的转变。网络舆情参与大众化、来源多元化、传播快捷化、涨落突变复杂化,传统的碎片化的、统计式的、简单直观网络舆情管理手段已经远远无法适应网络舆情治理的新要求和新任务,寻求一种全新的网络舆情治理的理论体系和技术架构,进而提供高度融合、全景关联、深度挖掘、智能分析、科学决策的网络治理体系,提升网络舆情治理能力,推进网络治理现代化已成为当务之急。
3.大数据科学理论体系仍不成熟
基础理论研究的深度,是衡量一门学科成熟程度的关键度量。在当代西方,政治学与经济学、社会学一起并称社会科学的三大学科。西方政治学形成于19世纪末、 20世纪初。在经历了几十年的发展与演变的历程之后方才成熟。1838 年,孔德在《实证哲学教程》第四卷中,第一次提出“社会学”, 并提出建立这门新学科的大体设想,经过H·斯宾塞、E·迪尔凯姆等众多研究者的继承拓展逐渐成熟。而经济学的发展历程更久远,古希腊色诺芬的《经济论》已经体现了浓厚的经济学思想。
对大数据科学而言,尽管早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中,就将大数据热情赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”,但公众更普遍认可2013年为大数据元年。大数据欲践行从“数据-理论-科学”的发展历程,实现清晰的科学框架、学科分化整合、整体系统化,形成有独立研究对象、理论、研究方法和范式的科学体系,仍然面临着三个困境:第一,大数据领域人才极端匮乏。《哈佛商业评论》近期声称,数据科学家将成为21世纪最性感的工作。大数据人才的匮乏可见一斑。如何培养一批有知识、有能力、懂技术的大数据人才,培养造就世界水平的大数据科学家、科技领军人才、卓越工程师、高水平创新团队已成为当务之急。第二,横断科学融合极其困难。大数据是一门横断科学,需要有机融合社会学、传播学、管理学、网络科学、新闻学、工程科学等众多的学科门类。其横断程度之广,涉猎门类之多,交融领域之深,均给大数据科学理论构建和完善带来了难以想象的困难。第三,大数据领域技术亟需完善。大数据需要做好与传统技术的衔接,需要有机融合物联网、云计算等新兴技术,需要不断根据领域拓展的实际需求完成技术创新。具体而言,亟需构建大数据通信、采集、表示、存储、管理、融合、开发、分析、决策等一系列技术。
提升网络舆情大数据治理能力的前瞻性思考
基于大数据的网络舆情治理成为我国网络舆情治理未来的发展趋势,而当前我国网络舆情治理无论是国家战略、生态环境和技术支撑都存在着发展困境,一定程度上造成网络舆情治理体系脆弱和发展乏力。为此,有必要采取针对性措施破解基于大数据的网络舆情治理的瓶颈,增强网络舆情治理的针对性、有效性、科学性和持续性。
第一,加强统筹协调和顶层设计,构建网络舆情大数据治理国家战略
党的十八届三中全会吹响了“推动国家治理体系和治理能力现代化”号角,作为国家治理体系的一部分,在网络舆情治理领域,大数据就是推动网络舆情治理现代化的一种技术路径和现实选择,它具有催生网络舆情监管和引导模式创新的效果,必将给网络舆情治理带来清新空气和崭新气象。必须着眼国家网络安全和舆情健康发展大局,加强统筹协调和顶层设计,构建网络舆情大数据治理国家战略。要坚持积极利用、科学引导、依法管理的方针,提升利用大数据依法管理网络的机制,完善互联网舆情治理领导体制。统筹协调各个地区、领域的网络舆情治理重大问题,完善组织管理体系。国家网络安全和舆论宣传相关职能部门,须进一步明确网络舆情管理职责、整合大数据资源、健全网络信息公开与共享机制,优化利用大数据治理网络空间组织体系。
第二,创新协同治理模式,构筑网络舆情大数据协同治理新常态
党的十八届三中全会提出,要改进社会治理方式,坚持系统治理,加强党委领导,发挥政府主导作用,鼓励和支持社会各方面参与,实现政府治理和社会自我调节、居民自治良性互动。网络舆情大数据协同治理是社会治理在网络空间领域的具体体现,也要通过创新社会管理方式实现到社会治理模式的理念升级。
坚持在实践中探索形成有效的体制机制,正确处理好管理与治理、维稳与维权、活力与秩序的关系,创新网络舆情治理方式,以维系良好舆论生态为重点,统筹抓好网络生态发展、网络治理创新和网络和谐稳定等各项工作,促进公众吐纳民意、网络繁荣有序。注重发挥人民群众、社会组织在网络治理中的主体作用,不断完善法治、德治、自治相结合的网络治理机制,激发社会治理热情,形成治理合力。通过创新协同治理模式,强化道德约束,规范网络行为,调节公众利益,协调社会关系, 构筑网络舆情大数据协同治理新常态。
第三,加快立法创新实践,推动依法治网进程
运用法治思维和法治方式依法管网、依法治网,是深化网络舆情治理改革、推动网络舆情健康发展、化解网络矛盾、维护网络舆论稳定的利器和保障。一是加快网络舆情立法,做到网络舆情治理有法可依。出台体系完备、有机衔接、可操作性强、紧跟网络发展趋势、体现大数据新技术特点的网络管理法律法规,构建由法律、行政法规、部门规章和司法解释共同组成的规范系统的体系。二是加快网络实名制进程。通过立法,规定公众网络实名制的程序、机制和约束。第三,通过立法保护个人隐私、公共利益和国家安全。明确个人隐私、行业信息、国家数据的拥有权、存储权、管理权和使用权,对泄露相关数据、利用数据牟利的不法行为依法予以严惩;强化企业的安全义务、行业的社会责任、政府的网络监督等制度性安排和技术性保障。
第四,完善网络舆情监管体系,助推网络舆情大数据治理科学化进程
当下,网络舆情治理创新,重点要完善大数据监管体系,构筑大数据研判体系,利用大数据实现对纷繁复杂的网络舆情的准确分析和挖掘,不断提高网络舆论引导能力和水平,推动网络舆情治理科学化进程。
一是创新大数据监管的手段和措施。大数据技术在碎片化信息中建构主动搜索引擎,实现网络用户个人信息、痕迹数据的全景式汇聚,从而可以准确地刻画出每个网民的网络肖像,实现对网络的精准化管理。同时,通过深度挖掘网络全景数据,构建网络舆情的过程化研判方法,使网络舆情真正实现“分析过去,研判现在,预测未来”的思维转型和技术变革。二是提高大数据辅助决策的能力和水平。利用大数据辅助决策的能力和水平已成为衡量各级领导干部领导水平和执政水平的不可或缺的内在要以和重要测度。网络舆情主管部门运用大数据管理思维、工作模式、技术方法引导公众树立理性思维,在网络舆情引导过程中既要能恪守法治底线,又要能融法、理、情于一体,将公众的利益诉求和各类社会热点难点问题的解决引导到法治轨道上,倡导公众依法维权、理性维权。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具,能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中,我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域,量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势,成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨 ...
2025-12-29在数据分析领域,周期性是时间序列数据的重要特征之一——它指数据在一定时间间隔内重复出现的规律,广泛存在于经济、金融、气象 ...
2025-12-29数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察,而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理, ...
2025-12-29在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA(Certified Data Analys ...
2025-12-29CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-26在数字化转型浪潮下,审计行业正经历从“传统手工审计”向“大数据智能审计”的深刻变革。教育部发布的《大数据与审计专业教学标 ...
2025-12-26统计学作为数学的重要分支,是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现,传统统计方法已难以应对高维、 ...
2025-12-26数字化浪潮席卷全球,数据已成为企业核心生产要素,“用数据说话、用数据决策”成为企业生存与发展的核心逻辑。在这一背景下,CD ...
2025-12-26箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息,广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代,基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率,还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,本质上是通过“指标”这一数据语言,解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23