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。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28