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大数据时代:舆情管理的三大变革

发布日期:2014-07-02 15:48:28   标签:大数据时代 大数据时代舆情监测 舆情管理 舆情管理变革 大数据时代舆情管理变革

      大数据,正由技术热词变成一股社会浪潮乃至国家战略。

      随着互联网的迅速发展,大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。无论政府和企业,对网络舆情的分析研判应对,正面临着大数据的挑战。在大数据时代,对网络舆情管理必将在管理思维、工作模式、技术方法等领域发生重大变革。

      一、大数据时代的舆情管理工作变革

      社会治理与舆情管理

      2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(10的21次方),其中75%来自于个人,远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量 (200PB)。过去几年全世界产生的数据量甚至超过了历史上2万年来产生的数据量的总和。我们的世界正在被数据化,一切皆可“量化”,数据“取之不尽,用之不竭”。这带来了更大的管理问题,信息爆炸与信息对称。比如,环保部门投入巨资监测环境数据,构建环境物联网,尽力还原真实环境治理现状的实时的基础数据库,以辅助决策治理。但是公众常常通过手机拍摄雾霾天气或是污染现场,并且在网络上快速传播。环境监测公示数据与网民环境感受,一旦不能形成对应,势必产生负面情绪。

      从重视到行动

      新形势下,网络舆情管理,亟需新的工作体系与之匹配。通过成立本单位网络舆情管理小组、制定相关制度,培养专业人才,结合第三方专家顾问,建立健全网络舆情管理工作体系。从而,以维护群众的权利来树立政府的权威,倾听民意进行科学决策。

      我们看到,有一些政府机构已经逐步摸索形成了这样的舆情管理的责任机构,网络舆情管理小组,值得借鉴。单位主要领导担任小组组长,单位下属各部门确定专人为小组成员,并分别组成监测,分析,应对等职能部门。制定舆情管理工作制度,做到网络舆情工作有章可循,完善网络舆情的联动应急机制。加强信息公开和第三方顾问,善用互联网思维模式,通过新媒体多种形式和手段,信息公开,倾听民意,疏导舆情。

      二、大数据时代的舆情管理思维变革

      认识与转变

      在10年前,我们将互联网称为“虚拟世界”。在今天,网络“虚拟世界”正在向“镜像世界”转化。虚拟世界的匿名性、非对称性、非真实性,正在转变为镜像世界的对称性、真实性(真实的画面、真实的情感等)、即时性。在全球范围内,大到国家社会治理,小到企业经营个人形象,都受到了网络舆情的影响和改变。在这种情况下,对网络舆情的管理思维必然发生改变,这种改变可能会带来政府舆情管理相关行政职能的改变,面对网络舆情的行政流程的改变,政府信息公开速度和透明度的改变,信息发布的效率和方式的转变。这种改变应上升为社会治理体系的一个重要组成部分。

      创新管理,融入网络

      舆情管理从流程上看包括是监测、发现、研判、应对。但是,在网络舆情面前,是不是拥有这样的流程就能够从容应对呢?问题还是大量存在的。这和我们大多数政府企业的管理模式相关,我们看到,很多单位的舆情工作只是一个或几个工作人员负责,或者一个部门负责,发现问题的处理办法是层层上报,由领导批复处理。实际上,这样的模式与网络舆情管理是不吻合的,难以做到全面分析,准确研判,及时应对。那么,如何创新舆情管理的模式呢。舆情管理,应自上而下,形成一整套全新的工作体系。一把手总负责,全员转变思维模式。充分借助大数据技术分析力量,和第三方专家顾问力量。敢于接受网络曝光和检验,融入网络,充分在网络空间展示形象。这样才能消减物理与文化空间的矛盾和区隔。

      三、大数据时代的舆情分析技术变革

      移动互联网将再次改变舆情格局

      据最新数据,我国手机上网网民突破5亿,80%的手机网民使用手机看新闻。各大互联网门户网站,纷纷在移动新闻客户端上发力,大有形成第四大互联网入口的趋势。随着4G网络的普及,视频类应用将迎来新的爆发,视频的真实感将更大的拉近网络空间的距离感。移动互联网的每个信息发布节点,将是每一个网民,全民麦克风的时代即将爆发。在这个背景下,网络舆情将会演变为何种格局,大数据分析技术在哪些方面还能拥有用武之地?这一领域,势必会迎来新的技术突破与应用。

      用大数据预判舆情趋势

      大数据的目标是预测。对于舆情管理者而言,能通过大数据技术手段,分析事件关注程度,传播情况,发展趋势,网民情绪变化。也可以深入某个观点的影响程度,影响人群。从而预测舆情走向,辅助决策和判断。大数据分析技术给舆情分析带来的更多的可能,舆情分析不再是分析样本数据,而是分析更多来源更复杂的数据。不再是看似精确性的定位于某条信息,某个人,而是在混杂的舆情信息中,发现趋势,预测走势。不再是非正即负的机械判断情感,而是分析相互关联的人物之间的情绪传递。

      来源:舆情大数据      作者/李崇纲

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