京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
创新大数据时代的网络舆情管理_数据分析师
随着移动互联网、物联网等新技术的迅速发展,人类进入数据时代。大数据带来的信息风暴正深刻改变我们的生活、工作和思维方式,对网络舆情管理也带来深刻影响。
一、大数据时代网络舆情管理面临的新形势
大数据意味着人类可以分析和使用的数据大量增加,有效管理和驾驭海量数据的难度不断增长,网络舆情管理面临全新的机遇和挑战。
1.大数据带来网络舆情管理新挑战。一是海量数据的挑战。海量的网上信息难以掌控,大量相关性、偶发性因素使舆情更加复杂多变,传统的舆情监测研判手段和方法难以奏效,新的技术手段和方法要求更高。二是信息选择性传播的挑战。网上数据无限性和网民关注能力有限性之间的矛盾,加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。社会化媒体促进信息的开放和沟通的便捷,分众传播、个性化传播凸显,使偏激的观点更容易找到“同类”,从而相互支持、强化放大,加剧舆论偏激情绪。三是舆论话语权分散的挑战。大数据时代各类数据随手可得,越来越多的机构、个人通过数据挖掘和分析得出的各种结论会不胫而走,有效管理舆情的难度越来越大。
2.大数据带来网络舆情治理新机遇。一是拓展网络舆情治理领域。在“一切皆可量化”的大数据浪潮中,网络逐渐成为现实世界的“镜像”,网络社会与现实社会日益融为一体,网络舆情管理不再局限于网上言论领域,而必须全面掌握网络舆情运行规律及其与现实社会的相互影响,实现网上网下充分联动、协调共治。二是丰富网络舆情管理手段。运用大数据技术,可以从更宽领域、更长时段对网上舆论进行比对分析,更加准确地把握网民情绪特点,预判舆情发展趋势,提高舆情管理的效能。三是推动网络舆情理论研究工作。借助大数据分析,舆情研究的视角将更加多元化和精确化,改变目前舆情研究“策为上、术为主、学匮乏”的尴尬学术现实。
3.大数据提出网络舆情管理新要求。一是由关注个案向整体掌控转变。传统的网络舆情管理侧重于针对重大舆情事件个案的管理,大数据则能够更好地把握网络舆情发展的整体态势。二是由被动响应向主动预测转变。大数据的核心是预测,在海量的数据中通过分析,发现背后隐藏的微妙的关系,从而预测未来的趋势,提前部署预防应对。三是由定性管理向定量管理转变。将所有相关信息,包括网民评论、情绪变化、社会关系等,以量化的形式转化为可供计算分析的标准数据,通过数据模型进行计算,分析舆情态势和走向。
二、用大数据思维创新网络舆情管理
创新大数据时代的网络舆情管理,要将大数据理念和手段贯穿始终,做到“五个结合”。
1.将大数据和社会治理紧密结合起来,改进网络舆情源头治理。网络舆情本质上是社情民意的体现,加强网络舆情管理就是加强社会治理。要运用大数据强大的“关联分析”能力,构建网络舆情数据“立方体”,把网上网下各方面数据整合起来,进行分析,挖掘网络舆情和社会动态背后的深层次关系,实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进。
2.将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来,提升政府公信力。当前,美国政府已经建立统一的数据开放门户网站,并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据,此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”,开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上,探索建立我国的大数据政务公开系统,引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用,让数据发挥最大价值。
3.将大数据和日常舆情管理紧密结合起来,提高网络舆情整体掌控能力。美国纽约市警察局开发了著名的ComStat系统,通过分析历史数据绘制“犯罪地图”,预测犯罪高发时间和地点,从而有针对性地加强警力配置,获得巨大成功。这种“数据驱动”方法,对网络舆情管理有一定的借鉴意义。要运用大数据突破传统舆情管理的狭窄视域,建立网络舆情大数据台账系统,实时记录网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据,全面分析舆情传播动态,从瞬息万变的舆情数据中找准管理重点、合理配置资源,提高管理效能。
4.将大数据和突发事件应对紧密结合起来,提高网络舆情应急处置能力。大数据时代,社会突发事件与互联网总是紧密相连、如影随形,网络既能成为突发事件的“助燃剂”,也能够成为应对事件的有力工具。要建立“舆情量化指标体系”、“演化分析模型”等数据模型,综合分析事件性质、事态发展、传播平台、浏览人数、网民意见倾向等各方面数据,快速准确地划分舆情级别,确定应对措施,解决传统的舆情分级中存在的随意性、滞后性等问题,做到科学研判、快速处置。
5.将大数据和舆论引导紧密结合起来,提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导,一方面要“循数而为”,通过分析网上数据,建立网民意见倾向分析模型,了解网民的喜好和特点,做到“善说话、说对话”。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力,要在充分收集相关数据的基础上,运用图表等数据可视化技术,全面呈现事件的来龙去脉,让网民既了解事件真相,也了解事件背景和历史脉络,消除舆论的“盲人摸象”效应,化解网民偏激情绪,实现客观理论。CDA数据分析师 培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19