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大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡輿情工作挑戰(zhàn)與機遇并存
2016-07-23
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大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡輿情工作挑戰(zhàn)與機遇并存

近日，由北京市網(wǎng)信辦、首都互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會組織的“大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡輿情工作座談會暨數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會第一次工作會議”在京召開，來自清華大學、中國傳媒大學、 中國人民大學、人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、清博大數(shù)據(jù)等10余位學界專家以及業(yè)內(nèi)專業(yè)人士就“大數(shù)據(jù)如何更好地服務輿情、服務決策、服務社會治理”主題進行了研討。
清華大學教授沈陽認為目 前輿論場存在三個基本判斷與兩個新變化。三個基本判斷：自媒體的公司化，獲得了風投的自媒體發(fā)展成了媒體公司，對中國輿論場具有重大影響；各大互聯(lián)網(wǎng)公司 的自媒體戰(zhàn)略對輿論場影響越來越明顯；互聯(lián)網(wǎng)在經(jīng)濟領域的影響持續(xù)增強，知識階層話語權也日益增強。兩個新變化：信息傳播的場景越來越重要和青春媒體對青 少年群體影響加大。
中國傳媒大學教授沈浩談到依靠網(wǎng)絡分析技術、對自然語言處理的技術、追溯空間地理的技術、可視化技術四項技術支撐應對輿情。
中國人民大學副教授周俊闡 述了網(wǎng)絡輿情脆弱性評價體系的作用：輿情脆弱性（累積型）是指政府(包括應對機構、當事部門)對輿情擾動的敏感性以及缺乏適應性而遭受損害的可能性，這是 基于政府本身的基礎、實力、準備、建設的內(nèi)部屬性。完整的輿情脆弱性評價體系能夠揭示區(qū)域政府、不同政府部門、不同行業(yè)的內(nèi)在深層次問題或突發(fā)輿情的內(nèi)在 因素的變化，從而有的放矢地把握輿情預警和應對的關鍵因素的重要手段。   
人民網(wǎng)首席數(shù)據(jù)師潘宇峰認為應搭建輿情案例庫進行科學預警。建立案例庫，通過特征向量去判斷新發(fā)生的事件，如果有一些重合的就判斷出可能是屬于某一類特定事件。根據(jù)波峰進行簡單的預測，比如事件類型、發(fā)生源、傳播熱度的變化情況等。   
新華網(wǎng)輿情監(jiān)測分析中心總監(jiān)段賽民傾向于借助輿情指數(shù)進行輿情預判，對每天輿情場上一些輿論熱點問題進行研究和指導?！拔覀冏隽艘粋€示范項目，最大的功能是推演和預測。通過大數(shù)據(jù)做到輿情事件的預判和輿情事件走勢的分析,對城市管理具有重要意義?！?br /> 清博大數(shù)據(jù)科技有限公司副總裁傅文仁認為輿情處置有五大關鍵詞：基本判斷、處置原則、處置方法、注意事項、效果預測。
艾利艾智庫互聯(lián)網(wǎng)信息事業(yè)中心研究總監(jiān)崔斌認為更應重視前沿陣地與新型網(wǎng)絡表達方式?，F(xiàn)在微博、微信上爆出的信息，本質(zhì)上已屬于二次傳播，在很多新興平臺上已發(fā)表過一輪。此時去應對，在時間上有一定的滯后性。隨著90后的網(wǎng)絡原住民逐漸成長起來，網(wǎng)民參與群體的構成發(fā)生了很大變化。一個最突出的現(xiàn)象就是網(wǎng)絡熱詞，表達的形式太多樣化。如不追溯新詞的意義，當這些詞出現(xiàn)在輿論場中，我們卻不清楚什么意思時，會影響對整個網(wǎng)絡輿情的輿論導向的判斷。因此，如何判斷網(wǎng)民的態(tài)度，可能需要結合新的表達方式和新的表達語境，這也是大數(shù)據(jù)需要完善的方面。
湖南蟻坊軟件有限公司副總經(jīng)理張兵認為應建 立互聯(lián)網(wǎng)輿情詞庫消除信息歧義。對于網(wǎng)絡結構用戶關系的分析，以圖數(shù)據(jù)庫、圖計算等技術為基礎，在這個結構下，進行影響力的活躍度、虛擬社區(qū)的發(fā)散和演化 分析。對這些信息分析時，如何消除歧異，就需要建立整個互聯(lián)網(wǎng)的輿情詞庫，包括有網(wǎng)民正話反說，指桑罵槐，這對判斷輿情的正負面有重要參考價值。趨勢預測 方面，需要基于用戶、信息、時間、空間等多維圖譜，進行概率性推斷或發(fā)現(xiàn)。
央視國際網(wǎng)絡無錫有限公司輿情中心總監(jiān)張寅鴻認為網(wǎng)絡輿情評價指標體系包含幾個維度：互聯(lián)網(wǎng)傳播能力，尤其是自媒體場和媒體場要區(qū)分開；政府應對能力，尤其是政府對事件的處理和危機公關能力；社會影響力，就事件本身來說，不同的領域反應不同，需要區(qū)分考量。 
友盟+高級技術專家羅文川認為可通過數(shù)據(jù)整合進行用戶描述。通過整合用戶瀏覽數(shù)據(jù)，可以更全面地了解一個事件的發(fā)展脈絡，并且PC端的數(shù)據(jù)和移動端的數(shù)據(jù)不互相影響。而把移動端數(shù)據(jù)和PC端數(shù)據(jù)結合起來，可以更好地描繪用戶發(fā)展路徑，用戶關注的內(nèi)容，更好地分析用戶關注的程度。


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