新浪舆情通

随着新兴媒体的发展，互联网舆情已经在社会发展中扮演着重要的角色，它已不仅仅局限于个别范围的使用和拓展，而是演变为全民互动型的参与和讨论，所以如何在众多信息中获取最全面的舆情数据，并用大数据把舆情数据以最快的速度和最灵活的方式展现出来，使舆情在可控的范围内实现最大的社会和商业价值，显得尤为重要。

什么是舆情大数据

中国网民数量庞大，重大的舆情事件的参与网民往往多达几千万，甚至上亿。无论是发帖回帖、转发或者点赞还是阅读、搜索，都构成了舆情大数据。

尽管业界还未统一对于舆情大数据的定义，但综合来看，大数据通常具有以下几个要素，即海量（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value），简单来说海量的网上信息难以掌控，大量相关性、偶发性因素使舆情更加复杂多变，传统的舆情监测研判手段和方法难以奏效，新的技术手段和方法要求更高，随着社交媒体的出现和迅速发展，普通大众扮演的角色也发生了变化，从信息的被动接受者变成了网络信息的缔造者与传播者。这就加快了信息的传播速度，加大了信息的不可控性。数据形式多样，结构化的数据只占很小部分，多数是半结构化和非结构化数据。

如何使用大数据进行舆情监测

社交媒体出现之前，一个单位的舆情管理者一般是一个一人或几人的团队组成，较少的的渠道和信息使得监测工作量较少，人少的团队完全可以满足需求。但是在这个信息爆炸的时代，只靠人工手动做舆情监控就显得非常困难了。

然而随着社交媒体的出现和迅速发展，普通大众扮演的角色也发生了变化，从信息的被动接受者变成了网络信息的缔造者与传播者。这就加快了信息的传播速度，加大了信息的不可控性，但同时也为大数据网络舆情的管理带来了新的变革。

大数据技术的应用，就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据，将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期，通过建立的模型，模拟仿真实际网络舆情演变过程，实现对网络突发舆情的预测。

通过分类、热度、排行和趋势分析，把握事件的传播路径、舆情趋势、传播效果、从而捕捉热点事件、提取事件核心内容并形成预警信息推送。

选择一款实用的舆情、商情分析工具是合理监测网络舆情的前提。以真实准确的数据作为底层，以强有力的数据采集和处理算法作为工具，再辅以缜密且富有逻辑的洞察力，才能将纷繁复杂的网络信息做成一个完美具有社会和商业双重价值的舆情报告。

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