大数据时代下网络舆情监测应对办法

随着互联网、移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起，大数据时代兴起。海量的数据通过各种互联网渠道涌入网络，社会各阶层利益表达、情感宣泄和思想碰撞在大数据时代背景下显得更为活跃。

而大数据时代下网络舆情也出现了新的特点，如数据以海量计算，体量巨大；数据类型复杂，涵盖了文本、音频、图片、视频等不同类型；数据价值密度低，许多数据仍处于“孤岛”状态，单一或少数领域的大数据不仅价值有限，而且还存在片面性风险；数据产生快，传播快，不能及时收集，就失去数据价值。

在这种情况下，企业如何对与己相关的网络舆情进行有效监测与应对呢？

大数据时代网络舆情新变化：

要更好有效监测与应对大数据时代下网络舆情，除了了解大数据时代下网络舆情的特点外，还需要了解大数据时代下，网络舆情与传统舆情不同，以便于用新的方式来应对舆情。

第一、网络舆情信息空前繁荣。人们利用各种新媒体工具在网络发表意见，阐述观点，使很多社会话题在一段时间内成为街谈巷议的焦点。互联网对社会舆论的议程设置的影响巨大，已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。

其次，传统媒体的议程设置能力下降。根据数据统计，“两微一端”成为很多网友了解新闻时事的第一信息源，特别是拥有月活跃用户6.5亿的微信，成为社会舆论的新引擎；与此同时，报纸、杂志、电视等传统媒体的议程设置能力进一步下降。

第三，突发事件话语体系不可控性增强。突发事件话语体系在以大数据为基础的社会化媒体中呈现出迥异于传统舆论的一些特征，如舆论主体的匿名性与参与渠道的广泛性、传播空间的无界性与意见汇聚的实时性、议题生成的自发性与舆论发展的不确定性等。

大数据时代下网络舆情监测应对办法：

第一，借助大数据舆情监测平台对舆论信息进行有效监测。海量的数据要进行有效监测，就需要借助如识微商情这样的大数据舆情监测平台进行监测。识微商情拥有其自主研发的大数据系统蚁工厂，专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向。

第二，对舆情监测有效处理，还需要对舆情发展趋势做出正确判断。识微商情大数据系统通过分析事件的关注程度、传播情况、发展趋势、网民情绪变化等，深入进行某个观点的影响程度、影响人群大数据分析，从而帮助企业预测舆情走向，做出正确的判断。

第三，舆情有效应对还需综合考虑，及时处理方方面面的不同舆论诉求。识微商情大数据系统将网站新闻数据、论坛数据、博客数据等各渠道数据进行比对，分析出热点舆情在不同舆论场的传播速度和广度，掌握哪些舆论场更易于传播哪类舆情；将用户职业数据、地域数据等和社会网络数据结合起来，分析出不同的舆情热点在哪些职业、地域、年龄段、团体中广泛传播，有利于更有针对性地进行舆论引导。

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