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         輿情監測的背景及意義
  隨著互聯網的迅速發展,互聯網已經成為了人們傳播和獲取各種信息的主要手段。2018年1月31日CNNIC發布的第41次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》數據顯示,截止到2017年12月,中國網民規模達到7.72億,移動互聯網塑造的社會生活形態進一步加強。從移動網民的大規模增長可見網絡已經成為人們生活中的重要部分。

  當前,層出不窮的熱點事件頻頻刷屏,輿情管理得到政府部門及企業相關部門的日益重視,在面對洶涌的輿論時,沒有處理過類似事件的部門常常顯得手足無措,一味使用刪帖或管控手段來面對輿論,其實這并不是輿情管理的最優化方案,以疏替堵、以表及里才是輿情處置中需要遵循的基本原則。本文針對輿情管理的現狀予以梳理,希望對大家有所啟示。

  

輿情監測

 

  輿情一般是指廣泛大眾關于社會民情、民意的事情的態度及輿論,總之輿情就是社會民情及對其的輿論的總和。中國輿情研究專家王來華給出的定義是:輿情是指在一定的社會范圍內,圍繞著社會上發生的事件,事件的過程及事件的結果,作為主體的社會民眾對事件以及當前發生事件的背景一個關注性的情緒和意見。輿情著重指民眾對社會各種具體事物的情緒、意見、價值判斷和愿望等。而互聯網輿情即是在互聯網世界里,通過常用的互聯網交流渠道,如論壇、微博、博客、貼吧等方式進行對日常社會民情進行發表觀點及態度的一種網絡形式。其主要有匿名性、易傳播、速度快等顯著的特點。

  

輿情監測

 

  鑒于網絡發展速度的突飛猛進以及網絡輿情存在的現象得以總結出網絡輿情的一些特征:

  1、網絡輿情的信息量過大,不易于進行數據分析

  互聯網每天產出大量的信息,而這樣的環境正是民眾抒發民意的主要場所,當然也是搜集信息的重要地方。而對于這樣大量的數據信息,以往傳統的人工收集方式已經不能滿足數據分析的需要,互聯網輿情分析系統就是通過計算機技術,最大范圍的去收集、分析、概括民意,最終為用戶提供全面的網絡輿情信息,這就是輿情分析需要做的事情。輿情分析就是針對從互聯網得到的輿情數據,通過輿情聚類算法得到一個個話題,并分析話題下的輿情數據間的相互的關系、事件發生的先后、并對后期的事件動態發展做一個趨勢分析。特殊事件跟蹤需要設置相應的專題來做具體的分析判斷,從而確定事件動向。

  2、網絡發展快,輿情信息易于傳播、擴散

  網絡媒體已經成為信息傳播的主要途徑,其開放、虛擬的特性讓言論達到了前所未有的活躍程度。對于網絡上的社會新聞信息、民生息息相關的生活新聞熱點等等,網民易于將其擴散分享,同時會對關心的內容加以自己的觀點看法。而對于輿情信息處理來講,對于大量的信息,其中重復性、摻雜性相當高,很難與對此進行分析處理,傳統手工根本無從下手。

  輿情監測的背景及意義

輿情監測

 

  3、網絡輿情存在個人情緒化,存在非理性行為

  在論壇、博客、微博、新聞、報紙等非受控渠道是目前發表個人觀點的主要方式。對于公眾關注的事件很快就會形成網上輿論,個別人在其中煽風點火,極易造成網絡非理性情緒的蔓延,進而產生嚴重的不良影響,對相關部門造成巨大的輿論壓力。可以說,互聯網已成為思想文化信息的集散地和社會輿論的放大器。對于這樣的輿論性相當集中的地方,那么就需要對其中的內容進行預警,輿情預警就是針對從互聯網得到輿情數據,通過輿情分類算法對其內容進行分類處理,將分類的結果第一時間推送出來,達到預警的目的。進而能最快得到最新社會輿情事件。

  

輿情監測

 

  4、網絡輿情設計的問題敏感化

  由于現實生活的種種壓力,對于現在的生活情況,部分人民會有不滿情緒。同時針對現在社會的一些貪污腐敗問題,易于進行“人肉”跟蹤搜索等行為,對于任何涉及司法或民眾息息相關的內容很容易增加其敏感性,如“雪鄉宰客事件”,“高鐵扒門”等。

  當前所面臨的網絡輿情形式極其嚴峻,針對網絡輿情存在的顯著特點,需要有針對性的進行分析。對輿情信息進行深入分析和挖掘,對網絡上的敏感話題,輿情動態等信息及時去掌握,同時對惡性行為實時有效地加以控制,對網民理性地加以引導,盡量去做到“陰小惡,揚小善”,促進網絡社會更加和諧進步。

  輿情監測的背景及意義

輿情監測

 

  5、大數據會將輿情管理推向何方?

  毋庸置疑,大數據的發展將會推進輿情管理的進一步發展,但現有條件下,大數據對輿情管理的承載力能達到多大程度,還有待進一步商榷。首先,就大數據本身來講,就面臨著諸如合規性、合法性等諸多限制;其次,在數據共享及信息安全之間如何平衡上還沒能得到有效的規劃,數據孤島的情況還普遍存在。

  較為理想的狀態是,如果實現全媒體、全時間段的海量樣本搜集,我們可以讓輿情管理變得更為自動化也更為智能化,如大數據系統可以從海量的數據中提取出相應的模型,再通過模型提供解決思路及指導意見。屆時,我們可以收納進來所有同類政策的民意反饋及落地效果,利用大數據建模推測新政策的落地效果,來達到數據的最大化利用。但在我國現有條件下,輿情管理中人工干預的成分較多,但隨著新技術手段的發展,行業壁壘的逐漸打破,其中必有智能數據參與其中,為政府及企業部門出謀劃策貢獻力量。


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