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
【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-12在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 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 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,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 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核 ...
2026-05-08在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-05-07在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现 ...
2026-05-06在Excel数据透视表的实操中,“引用”是连接透视表与公式、辅助数据的核心操作,而相对引用作为最基础、最常用的引用方式,其设 ...
2026-05-06 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-05-06在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30