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
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