京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代舆情服务的机遇与挑战分析
舆情服务在进行行业规范和整合的同时,正面临着大数据挑战。本文从信息浓缩、数据深挖、关联舆情构建与跟踪、大舆情等层面,深入分析并提出大数据时代舆情服务的应对建议。
浓缩海量信息抵抗“数据爆炸”
“信息超载”“数据爆炸”将人们变为机械的信息查询者。在过剩的信息海洋里,阅读由享受变为负担。美国、日本近年来的信息吸收率仅为10%左右。曾经公务繁忙的美国前总统克林顿说,就理解和领会能力而言,头脑中塞满东西和头脑中空空如也同样糟糕。也因此,能够在短时间内消费最大信息量的“浅阅读”成了大数据时代最大的阅读变革。从舆情产品服务的角度看,浓缩海量信息,抵抗“数据爆炸”已成基本要求。可从两方面着手:一方面在信息广度上作文章,最大可能去抓取数据信息。同时掌握数据抓取能力与舆情解读能力将是未来舆情分析的必备技能。另一方面,舆情分析人员需要对一些非常重要的事件,给予一种更加平易的解读方式。
强化数据深挖实现“信息增值”
提高舆情产品质量的关键,在于对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。这就要求分析人员提高对信息的鉴别力、萃取力、掌控力,对数据进行生产、分析和解读,探索一条为用户提供分众化服务的信息增值之路。
目前,已有美国大学专门开设了研究大数据技术的课程,培养下一代的“数据科学家”。在国内,情况更不容乐观,很多舆情服务机构甚至没有专门的数据管理、分析部门和专业分析团队。未来需要一批有较高学习能力、分析能力、知识水平的数据从业人员占据舆情服务重镇。
构建关联舆情消除“信息孤岛”
目前我国信息化应用水平参差不齐,政府和企业不同的部门之间都存在“信息孤岛”问题:有多少个部门就有多少个信息系统,每个系统都有自己的数据库、应用软件和用户界面,完全是独立的体系,阻碍了数据的互通互联。舆情机构提供的个案分析已不能满足政府和企业的资讯需求,协助对方消除“信息孤岛”越来越紧迫。
作为政府和企业的资讯提供者,舆情服务机构需把握未来几年大数据在公共及企业管理领域发展的重要方向,充分整合政府和企业的数据资产,进而完善对方的决策流程。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等,在舆情预警、研判、应对、决策等环节,丰富和完善决策参考体系。届时,舆情和数据服务不再局限于个案分析,同时需要跟踪关联舆情,不再局限于危机解决,还要辅之以决策参考。
跟踪关联数据提高趋势研判
大数据的核心和目标就是预测。舆情等数据分析机构从互联网浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益已有实际应用。在美国中央情报局,情报人员通过抓取海量数据来追踪恐怖分子和监控社会情绪,首席技术官格斯?汉特称,在“阿拉伯之春”中,大数据分析可以了解多少人和哪些人正在从温和立场变得更为激进,并“算出”谁可能会采取对某些人有害的行动。
在大数据时代,决策行为将更多地基于数据、分析和事实做出。鉴于此,2012年3月29日美国政府发布的《大数据研究和发展计划》提出,应当通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理,从中获得真知灼见,以提升对社会经济发展的预测能力。具体到舆情服务,分析人员要不断增强关联舆情信息的分析和预测,把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展,从注重“静态收集”向注重“动态跟踪”拓展,从致力“反映问题”向致力“解决问题”拓展,使舆情产品“更快”——预警快、决策快。
树立大舆情观念拓展服务边界
提起舆情监测,人们更多想到网络舆情,忽略了现实社会生活中的舆论情况。舆情服务与社会调查结合不足,甚至直接把网络观点整理后报送给客户,难免对决策产生误导。如几年前,对于假期增减的网络投票,有机构打着尊重民意的旗号,在网上和其他媒体做调查,而最后的结果却与很多民众真实意见相左,破坏了舆情服务的公信?力。
舆情服务机构应树立大舆情观念,使舆情服务的主体和边界“更全”。这里的大舆情,强调大数据的关联性,横向看,将服务主体延伸至政府、企业和社会的各领域;纵向看,将产品内容延伸至包括舆情预警到决策方案在内的各环节。
网络舆情分析、社会调查和效果研究相整合,不但拓展了舆情服务的边界,同时使舆情产品更科学、严谨,避免误判。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17