大数据时代，危机公关也要变脸了_大数据培训

当代社会,舆情危机的爆发与扩散，与病毒传播的模式存在高度相似性。企业潜伏的质量问题、安全问题、经济问题、市场问题、民工讨薪问题等在一定条件下，可能随时爆发。这些问题一旦爆发，危机效应将在瞬间传递给世界，对企业的商誉和品牌造成极大伤害，严重的可能危及企业的生存。现实告诉人们，每一次重大突发事件，都伴随着海量的信息在互联网和其他媒体上传播，信息量之大和传播速度之快，都是前所未有的。这是在互联网的条件下，大数据时代危机传播的重要特征。
　　“大数据”给企业的危机公关带来了空前的挑战，也带来了巨大的机遇。互联网颠覆了很多传统的工作和生活方式，企业在危机预防与处置过程中，不仅要关注危机产生的因果关系，更要关注危机事件的相关关系，只要发现了突发事件各个现象的相关性，就可以寻找到危机公关的方程解。大数据为企业危机公关从战略到战术的创新提供了机会,云计算技术和互联网为收集和利用大数据提供了条件。通过收集和分析数据，建立数学模型，将危机问题归结为相应的数学问题，从中快速获得有价值信息，识别潜在的危机，监测危机爆发前的蛛丝马迹，及时发出警报，就可以给企业危机应对预留出时间和空间，帮助企业未雨绸缪，做出相应的对策，使企业在处置危机过程中具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。
　　“大数据”能为危机公关提供精确的数据和可靠的指导，用数学的概念、方法和理论，给危机传播以定性或定量的把握。企业需要通过与关联方的合作，来实现大数据的利用。例如在建筑企业里发生概率比较高的农民工讨薪问题,企业尝试运用危机公关太极运行模式，通过专业公司收集历年来农民工讨薪的相关数据、企业内部相关数据，农民工的工资与企业回收账款、农民工返乡时间、政府关于农民工的政策、媒体和公众对农民工工资问题的关注度等数据，把一方面或多方面的事件串联起来，形成相对完整的记录体系，以时间为轴将其系统化、完整化、精确化，制作数学模型，通过专家比对来识别危机，分析预测未来若干时间内农民工讨薪发生的概率、媒体的报道概率和舆情烈度，据此发出早期警报。企业近两年来，尝试运用数据分析，预测夏收和春节前容易发生农民工讨薪问题，这个时间段是突发事件的高峰期，企业据此提前采取措施，从而降低了农民工讨薪事件发生的概率。
　　质量安全事故是媒体关注的热点问题，对此可以收集历年数据和当前的相关数据做全面分析。比方说，一个工程的混凝土数据、钢筋的配比、施工的温度、基础和框架的承重、工程环境和媒体、政府以及公众的关注度等，通过量化的方法把这些内容转化为数据，制作成数学模型，来预测是否会发生质量安全事故，一旦事故发生，负面舆情的烈度。这样的预测可以帮助企业抢先一步确定危机应对策略，采取应对措施，配置相关媒体资源，对于减轻危机事件损失、维护企业品牌和形象都十分有益。
　　近年来，企业探讨大数据应用预测危机传播有了一定成果。每逢敏感时间节点，企业依据数据做出预测，将预测结果确定在一个有效范围内,发出早期的警报，收到了较好的预防效果。大数据分析预测危机爆发的可能性和危机传播的烈度、趋势和走向，根据多年来的数据累积和分析，准确率可以达到70%以上，这就为企业的危机解决方案提供了决策的依据。实战中，大数据提高了危机防范和应对能力，使新闻危机发生的概率下降28%，危机传播的概率下降42%。
　　危机公关是一个复杂的大系统，大数据时代危机公关要有新思维。探索以大数据为基础的解决方案，用数据为危机公关服务，是提高危机公关有效性和高效率的重要创新手段。中国建筑工会主席刘杰在《危机公关道与术》序言里说“有危机防御能力的组织将赢得未来发展的优势”。有危机防御能力的组织将是那些能够驾驭所拥有数据的企业。只有改变以往危机公关思维，才能适应这个时代的变化