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如何利用大数据实现舆情分析工具监测

近年来，大数据不断渗透到各行各业为各个领域带来变革性影响，成为各行业创新的动力和助推器在此期间，互联网社交互動技术不断发展和创新人们越来越习惯于通过微博，微信博客，论坛等社交平台分享各种信息数据表达诉求，提出建议和建议并烸天在这些平台上传播。数据量高达数百亿甚至数千亿这些大量的社交数据构成了大数据的重要组成部分。这些数据在政府的舆论收集企业对产品声誉的理解以及公司发展市场需求中发挥着重要作用。今天虽然互联网已成为收集民意，了解政府和政府效率的有效途径但是，由于缺乏对互联网帖子和其他行为的必要监管措施在舆论危机事件发生后，很难及时有效地获取深层次高质量的在线舆论信息。导致舆论危机事件被动处理

因此，重视对公众情感的反应建立“监测，回应总结，存档”的舆论反应体系是大数据时代政务嘚重要内容之一。在这种背景下舆论监测和分析行业的发展是为了适应大数据时代的舆论监测和服务。其主要重点是通过大量的信息收集智能语义分析，自然语言处理数据挖掘和机器学习等方式，及时全面地监控网站，论坛博客，微博平面媒体，微信等信息 。准确把握各种信息和网络趋势从广阔的数据世界中探索事件的出现，概括舆论倾向把握公众情绪，结合历史相似性和类似事件做絀趋势预测和应对建议。大数据在舆情分析工具监测中的应用价值

（1）大数据价值的核心：传统网络舆论引导的舆论预测的出发点是开始監测已经发生的网络舆论

但是，这种方法的局限性是滞后现象大数据技术的应用是挖掘和分析与网络舆论相关的数据，并将监控的目標时间推进到敏感信息网络通信的早期阶段通过建立的模型，模拟实际的网络舆论演化过程实现网络的轰动性预测。

（二）大数据价徝的条件：舆论大数据技术预测舆论第一个条件是分析和计算各种协会的综合数据。在传统的数据时代在分析网民的意见或舆论的趋勢时，他们只关注网民的态度和情感忽视网民心理的变化;他们只关注文字信息，但付出对图像视频，声音等的关注较少;只观察舆论的局部变化忽视其他群体的舆论变化;只解释网民“文本的内容，忽略复杂多变的社交网络

从舆论分析的角度来看，网民只是信息海洋中嘚“孤独的僵尸”就像蚂蚁殖民地能够以高度的智慧出现一样，到处都是火锅等个体蚂蚁在大数据时代，我们突破了传统数据时代的傳统数据，简单和静态思维开始以三维，全球动态的方式研究网络舆论数据，将看似无关紧要的舆论数据纳入分析和计算范围

（3）大数据价值的基础：舆论量化大数据预测舆论价值的实现必须基于已挖掘的海量信息，运用数学模型进行科学计算和分析前提是各种楿关数据量化，即所有歌词信息都可以量化但数据量化与简单数字化不同，而是数据的可计算性

在关注网民的评论的同时，统计持有這种观点的人数;

在解释网民的内容“词汇时计算与网民互动的社交网络的数量;对于网民的变化情绪，可以通过定量指标来识别

（4）大數据价值的关键：

舆论相关数据的背后是网络，网络背后是人研究网络数据实际上是由研究人员组成的社交网络。大数据技术预测了舆論的价值实现最关键的技术是将舆论关系联系起来。它不仅关注传统意义上的因果关系而且更注重数据之间的相关性。根据大数据思想每个数据都是一个节点，它可以无限期地与其他相关数据形成抒情链的乘法效应 - 类似于微博裂变传播路径数据裂变关联状态意味着無限的可能性。

大数据时代的舆论监控瓶颈目前各地舆论监测的主要手段仍然是基于人工检索。虽然相对成熟市场的相关搜索软件用于輔助搜索但搜索舆论的技术仍然使用传统的二维搜索。该方法即主题的关键词和网络平台的二维坐标，由怨言处理成抒情产品然而，搜索抒情信息的结果大多是一级文本信息用于深层次的多层次抒情信息，如新闻后微博评论，网民社交关系网友反映的情绪变化等。一个事件和互联网用户。炎症和行动导向的言论和建议等数据无法深入探索仍然基于人工收集和分析。根据知识水平和申诉价值判断的差异很有可能会丢失有价值的抒情信息，无法准确及时地预测抒情趋势大大降低了舆论的效率和准确性。监控工作并增加有价徝的感觉信息发现应急和投机为重大突发事件的舆论埋下了隐患。在大数据环境中实现对大数据的监控大数据的收集和处理是整个舆论監控的基础掌握数据捕获的能力，通过“处理”实现数据的“增值”是舆论监测和分析不可或缺的技能

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