大數據如何作用于”輿情“

隨著互聯網技術的迅速發展，信息量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效高的大數據吸引了越來越多的關注目光，大數據帶來的信息風暴正在改變我們的生活、工作和思維。毋庸諱言，輿情服務在進行行業規范和整合的同時，正面臨著大數據的挑戰。

大數據時代，對信息的“加工”是基礎。據 互聯網專家介紹，大數據體量巨大，非結構化數據的超大規模和增長分別占總數據量的80％至90％，比結構化數據增長快10到50倍。從輿情產品服務的角度 看，濃縮海量信息，抵抗“數據爆炸”已成輿情工作基本要求。故此，掌握數據抓取能力與輿情解讀能力，通過“加工”實現數據的“增值”，將是未來輿情分析的 必備技能。目前，國內很多輿情服務機構甚至沒有專門的數據管理、分析部門和專業分析團隊，分析人員對信息的鑒別力、萃取力、掌控力仍有待提高。在信息廣度 上大作文章的同時，未來需要一批有較高學習能力、分析能力、知識水平的數據從業人員占據輿情服務重鎮。

大數據時代，對數據的解釋是關鍵。目 前，數據的可獲得度已經空前提高，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，實現真正的大數據挖掘和分析。數據的海量、 及時、動態、開放，有利于我們完善分析的效度和深度。同時，大數據也有價值密度低、傳播速度快等特點，數據分析的模式是否科學，這將直接影響數據分析的質 量。大數據的異構和多樣性，需要輿情分析人員對一些危機事件進行高質量的數據解釋?；跀祿治?，能否提煉出獨到、高質量的觀點，在凌亂紛繁的數據背后找 到更符合客戶要求的輿情產品和服務，并進行針對性的調整和優化，這是大數據時代輿情最大的變量。

大數據時代，對趨勢的研判是目標。大 數據的核心和目標就是預測，具體到輿情服務，輿情工作人員從互聯網浩如煙海的數據中挖掘信息、判斷趨勢、提高效益，雖然獲得廣泛且實際的應用，但還遠遠不 夠。輿情分析人員要不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，跟蹤關聯輿情，不再局限于危機解決，還 要輔之以決策參考，從注重“靜態收集”向注重“動態跟蹤”拓展，從致力“反映問題”向致力“解決問題”拓展，使輿情產品和服務“更高、更快、更強”（視點 高、預警快、處置強）。

大數據時代，分眾服務是方向。數 據的互通互聯，改變了數據庫、應用軟件和用戶界面等系統之間的“孤島”狀態。輿情服務機構應樹立大輿情觀念，對數據進行生產、分析和解讀，探索一條為用戶 提供分眾化服務的信息增值之路，使輿情服務的主體和邊界形成一條完整的“輿情閉環”。在這個認識基礎上，輿情服務機構需把握未來幾年大數據在公共及企業管 理領域發展的重要方向：橫向看，將服務主體延伸至政府、企業和社會的各領域，通過搭建關聯領域的數據庫、輿情基礎數據庫等，充分整合政府和企業的數據資 產；縱向看，將產品內容延伸至包括輿情抓取、預警到決策、評估等在內的各環節，協助客戶豐富和完善決策參考體系。

大 輿情，強調大數據的關聯性。發展和利用好數據資源，充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求，這是大數據時代最大的輿情變革。目前，國內經濟社會轉型 發展環境壓力加大，社會周期結構性突發輿情因素增多，輿情工作者尤其需要樹立前瞻意識，提高媒介素養，加強互聯網“大數據”分析研判，獲取情報，抓住機 遇，為長遠發展打下良好的基礎。