舆情:成也大数据,败也大数据

近年来,“舆情”一词在中国备受各个领 域、各个行业的关注,而在国外(包括新加坡)却很少用这个词,相关意思应该是“舆论(Public opinion)”。最早的舆情只是存在于人们的思想观念和街头巷尾的谈论之中,对传统意义上舆情的获取、收集只能通过社会调查、访问等方式,获取效率 低,样本少,而且有失偏颇。而在当下,互联网已经成为舆情爆发的主要渠道,网络舆情研究成为社会热点。自2013年,中国紧随世界脚步,开启了“大数据 (Big Data)元年”,数据量与信息量在过去海量的基础上继续呈几何倍数增长,舆情监控离不开大数据产业基础和发展环境,主要表现在以下几个方面:

第一,大数据时代的到来为网络舆情监测带来了技术优势。比 如百度、谷歌、新浪微博正在变成超级信息工厂,也成为了舆情监测的重要阵地。现在的舆情监测技术能够对数据进行自动抓取,并对数据进行鉴别、萃取、分析和 解读,通过“加工”实现数据的“增值”,从而为舆情管理服务提供数据支撑。就拿微博、微信为代表的社交媒体来说,人们热衷于在社交媒体上发布自己的照片、 心情、行踪等各类信息,一切都会留下痕迹,一切行为皆为数据,我们的服务器就可以通过记录下这些用户的登录时间、信息消费习惯、地理位置等大量后台数据, 然后进分析,实现为更快捷、更准确、更全面地监测和应对舆情提供可能。

第二,大数据与云计算的结合使舆情分析更加准确。云 计算可以使大数据的价值被很好的挖掘,而大数据也为云计算提供了新的机会。比如,通过跟踪关联数据提高趋势研判,我们可以更精确地分析更多的数据信息,还 可以看到相关的隐性信息。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等,可以在舆情预警、研判、应对、决策环节,丰富和完善舆情管理参考体系。通过云计算 对大数据进行分析、预测,可以使我们在舆情管理中所做的决策更加精准。

第三,中国社会转型期对舆情管理的迫切需求,催生了一大批网络舆情分析师。单纯的舆情监测对于舆情管理和研究还远远不够,还需要有能够对数据进行生产、分析、研判的专业人员。目前,美国大学已专门开设了研究大数据技术的课程,专门培养下一代“数据科学家”。中国舆情分析自2004年萌芽,舆情监测和危机管理的专业人士基本上是由传统的新闻工作者转型而来。2012年6月,中国工信 部成立了全国舆情技能水平考试管理中心,通过全国网络舆情技能水平考试,对网络舆情分析师和网络舆情管理师进行认证。据媒体报道,截至2013年,全国大 约已有200多万人从事“网络舆情分析师”工作。但是很多舆情服务机构目前仍然缺乏专门的数据管理部门和专业分析团队,未来还是需要一批具有较高学习能 力、分析能力、知识水平的数据从业人员占据舆情服务重镇。

美国“斯诺登事件”及相关的“棱镜项目”曝光以后,让很多人开始思考关于数据应用、国家安全和个人隐私之间的关系。中国国家主席习近平在今年2月份担任 网络安全和信息化领导小组组长,由此我们可以看出网络安全已经上升到国家战略。大数据技术为舆情研究提供便利的同时,也向我们提出了一些挑战。

第一,由于受制于地方政治、经济、文化、教育等条件,信息技术、传媒发展水平不一,信息公开具有地方差异性,其实施情况、规范化程度也有所不同。建立大数据系统及舆情分析平台需要较大的成本投入,需要与相关政府资源及专门的技术研发结构对接与合作。从全国范围来看,目前大数据技术尚未普及,也未能引起中国某些地方政府和中小企业的重视。

第二,中国大数据技术更新较慢,使舆情监控受限。网络舆情的爆发点通常都是不稳定的,没有规律可循。网络舆情从爆发到发酵的速度很快,在短时间内就能影响到现实社会生活的和谐稳定,使得舆情预警时间大大缩短;云计算等技术更新速度较慢,也使得对网络舆情监测、分析与研判的时间缩短,没有足够时间发出预警。

第三,对大数据的过分依赖容易导致决策失误。大数据也并非完全可靠,虽然大数据技术可以在更大范围内对舆情信息进行统计、分析,但其中也掺杂着某些非理性因素,再加上我们搜集到的数据也是良莠不齐的。 如果我们过于依赖大数据,过分相信数据分析结果,将会做出很多不必要的决策。由此看来,还是需要专业的网络舆情分析师对监测到的舆情数据进行综合分析,去 粗取精,为决策提供最终参考,这也显现出加强网络舆情分析师培养的重要性。

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2014-06-29

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