大數據時代的輿情管理探討

周麗梅河南省中原工學院信息商務學院政法與傳媒系，河南鄭州 450007

大數據時代的輿情管理探討

周麗梅
河南省中原工學院信息商務學院政法與傳媒系，河南鄭州 450007

以數據挖掘為核心的大數據技術，擴大了輿情監測的時間及范圍。對非結構化數據的精細化分析使輿情變得可以預測，為社會輿情管理帶來了新的機遇。但大數據的數據來源單一，資金投入有限，使輿情監測受限，對數據的盲目信賴可能導致決策的失誤。大數據時代下的輿情管理是機遇與挑戰并存的，樹立大數據觀念，整合數據資源，加大力度培養復合型的輿情管理人才，對現階段的社會輿情管理具有重要意義。

大數據；輿情管理；機遇；挑戰

大數據是信息時代發展的必然結果，現代信息類型豐富，格式多樣，且成倍數增長，從而使人類進入了“大數據”時代。當前中國社會輿情環境復雜，在大數據背景之下，實現輿情管理在思維、模式及技術上的創新，及早監測、預警，研究對策，對于正確引導社會輿論，維護社會穩定具有重要的現實意義。

1　大數據時代下輿情管理的機遇

在信息技術的飛速發展和網絡新媒體的廣泛應用的今天，人們習慣于在網絡上記錄生活的點滴，發表自己的見解，網絡成為社會輿論產生、發展、傳播、放大的主要媒體平臺。網絡輿情指人們通過互聯網表達和傳播的各種不同態度、情緒及意見交錯的總和，它是社會輿情在互聯網空間的映射，是社會輿情的一種直接表現形式。傳統的輿情研究運用現場調查，訪談，問卷調查等方法，時效性相對滯后，只能是輿情爆發后的被動應對。Web1.0時代的網絡輿情研究通常也有數據抓取、分析等環節，但其準確較低，欠缺數據相關性分析能力及預測能力。大數據的核心和目標就是預測，通過挖掘數據的相關性，預測輿情的發展趨勢，做好輿論引導工作，這為新時期的輿情管理帶來了新的機遇。

據中國互聯網信息中心（CNNIC）發布的《第37次中國互聯網絡發展統計》報告統計顯示，截至2015年12月，中國網民規模達6.88億，互聯網普及率為50.3%，其中手機網民規模達6.20億，手機上網的網民比例為90.1%。騰訊董事局主席馬化騰在2016年數博會上說到，騰訊數據中心存儲總量超過1 000PB（1PB≈100萬GB），超過15 000個全世界最大圖書館的總量，而且每天以500 TB的數據上升。據IDC的報告稱，到2020年，全球的數據總量將達到40 ZB，我們已生活在大數據時代。每個人在網絡生活的軌跡包括行為、言論、情緒、消費習慣，地理位置等公開、非公開的信息都轉化為數據，依托大數據可以完整地記錄社會輿情和民意。

劉建明在《基礎輿論學》中指出，輿論的形成一般包括個人意見的多樣化及相互靠攏；社會討論和輿論圈的出現；輿論領導的評價指導及獲得權威性等四個步驟［1］。傳統的輿情應對表現在最后階段，也就是在輿情產生或是出現輿情危機后，社會管理者才采取堵，壓，蓋等原始的方式進行“滅火”式處理。在網民成為獨立的信息源，表達途徑多樣化的當下，這種“滅火”式的處理只能激化矛盾，網民的情緒不能在網絡中得到自由的表達，網絡失去了“減壓閥”的功能。大數據時代，一切皆可量化。大數據時代下的輿情監測技術可以實現對數據的追蹤、抓取、鑒別、分析，探知輿情的規律性，預測出社會輿情的走向，在對社會熱點事件廣泛關注的階段即可通過“官方輿論場”發布權威信息，通過網絡“民間輿論場”引導輿論，將輿情危機扼殺在搖籃中。

大數據與云計算的結合是一個大的趨勢，大數據需要依靠云計算才能將數據的潛在價值開發出來。運用云計算來分析大數據，可以預測社會輿情的走向，更可以在輿情預警、研判，應對等環節提供決策支持。大數據不僅可以記錄人們網上的信息，還可探索他們之間的社會互動方式和關系，可以長時間，多角度地探究輿情形成的原因，有利于提高輿情管理的效能。

2　大數據時代下輿情管理的挑戰

2.1數據來源單一，數據庫結構簡單

數據是進行輿情分析，預測，研判，應對，決策的基礎，《大數據時代》一書的作者維克托?邁爾-舍恩伯格博士表示，大數據有三個主要的特點，分別是全體、混雜和相關關系［2］。這就要求在數據搜集時來源要廣泛，體量要大，與事件相關的所有信息都盡量網羅。當前社會輿情的信息源主要基于網絡站點，對社會化媒體，各類政治、經濟、文化相關的數據搜集較少。由于我國信息化應用水平參差不齊，政府和企業不同部門之間存在著“信息孤島”問題：有多少個部門就有多少個信息系統，每個系統都有自己的數據庫、應用軟件和用戶界面，完全獨立的體系，阻礙了數據的互通互聯［3］。此外，各系統數據庫標準較低，多為結構化數據庫，只存儲數字、符號等信息，新媒體尤其是社交媒體的發展促生了UGC（用戶生產內容）的快速增長，這些信息包含文本，圖像，音頻，視頻等多樣化的信息類型，傳統的結構化數據庫是先有結構，再有數據，適用于對數據的簡單分類，匯總，分析。大數據具有規模性、多樣性、高速性和有價值等特點，結構化數據庫即關系型數據庫不具有多樣性的數據，難以進行有價值的數據挖掘。

2.2投入不足，輿情監控受限

大數據技術在我國還未普及，各地區由于經濟發展，文化教育水平不同，信息技術，傳媒發展有較大差異。建立大數據系統及輿情分析平臺需要政府相關部門及專業化的研發機構緊密合作，但由于設備成本高，社會管理者對大數據技術重視不夠等問題，許多地方政府及中小企業存在投入不足的問題。網絡雖是虛擬空間，但在“擬態環境化”的今天，虛擬與現實之間的界限越來越模糊。網絡輿情是社會輿情的一種表現形式，但網絡輿情也有外溢性，從網上熱點到網下聚焦，從虛擬走向現實，網絡輿情可演變為現實危機。網絡輿情的爆發沒有規律可循，從爆發到形成危機速度非常快，輿情預警的時間大大的縮短。由于大數據分析設備或人員投入不足，導致未能及時抓取實時足量數據，加上云計算技術更新速度慢，數據的挖掘，分析耗時長，使輿情監控受限。

2.3迷信大數據導致決策失誤

大數據顯示了它在長時間，大范圍監測，收集、分析輿情信息的能力，但我們不能過于迷信大數據技術。大數據不一定等同于好數據，大數據并不會自動產生好的分析結果，如果數據不完整、斷章取義或者被破壞，再加上在分析過程中可能摻雜著的某些非理性的因素，可能會導致社會管理者產生錯誤的決策，所以單純的依靠大數據來下結論是很危險的。大數據是輔助工具，它可以非常好地監測相關性，告訴我們是什么，但數據本身并不等同于智慧，數據挖掘，解讀需要專業的數據管理，分析人員。社會輿情的應對決策，需要專業的網絡輿情分析師對監測到的輿情數據進行綜合分析，提供最終決策的參考，顯現出加強網絡輿情分析師培養的重要。

3　大數據時代下輿情管理的建議

3.1強調大數據觀念，注重數據整合

輿情管理包含網絡輿情和現實生活中的輿論情況的綜合管理，強調“大數據”觀念，實現網絡動態數據的共享，打破壟斷，統一標準，消除“信息孤島”現象。此外注重數據整合，輿情管理中大數據應是輿情數據跟外部數據的結合，外部數據包括現實生活中政府各部門的業務數據，社會背景相關的政治、經濟、文化數據等。鼓勵政府加強頂層設計，制定出臺鼓勵措施，推進政務信息公開；鼓勵企業，社會組織等公開數據，確保數據的可獲取性和流動性。網上網下各方面的數據資源的整合，網絡輿情與社會動態背后深層次關系的挖掘，從而實現網絡輿情管理和社會治理的緊密聯動、同步推進［4］。建設非結構化數據庫，建立完善數據挖掘利用的法律規范。大數據輿情信息包含個人的隱私類信息，如何合法的獲得、使用、買賣數據成為大數據技術發展的首要問題。制定出臺適合國情的大數據法律體系，才能在最大限度整合數據的同時保護個人的隱私權。

3.2建立大數據輿情管理體制機制

第一，健全大數據輿情管理體制。應從國家層面盡快出臺大數據戰略規劃，建立以網信部門牽頭的互聯網大數據管理體制，設立政府首席信息官責任制度，統籌各方面數據的匯集、管理和利用。盡快建設統一高效的大數據基礎平臺，實現各個部門數據的統一存儲與交流互通。第二，設置常態化的輿情管理機構，如專業人員配備、明確的職責劃分。第三，健全大數據輿情管理的資源保障機制，大數據時代輿情管理具有投入大、見效慢的特點，在前期建設中，需要有大量資金的保障，以及技術、人力、物資等資源的投入。

3.3擴大力度培養大數據時代下的輿情管理人才

大數據時代的輿情研究將呈現的是從單向度的內容研究轉向為多向度的內容及關系上的研究。社會輿情研究真正成為了一門多科學交叉的學問，輿情專業人員不僅是單一學科的人員，應該是具有多學科基礎知識體系和技術體系，橫跨新聞傳播學、社會學、統計學、公共關系學、計算機學等復合型人才。我國自2012年起，通過技能考試，可認證成為網絡輿情分析師和網絡輿情管理師，到2013年，人業人數已超過200萬，但許多輿情服務機構仍存在大量的人才空缺。

培養大數據時代的輿情管理人才，從填補現有崗位空缺來看，可以通過單位委培或自主報名的方式，參與國家相應的培訓及考試，獲得職業資格證書。從系統培養輿情管理人才角度來說，可以嘗試在新聞傳播專業、社會學、計算機學等專業下有選擇性地開設輿情管理方向，培養既精通數學建模、數據挖掘，又擁有相對較高學習能力、分析能力和知識水平的全面型人才。

［1］劉建明.當代輿論學［M］.陜西：陜西人民教育出版社，1990：61.

［2］維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代——生活、工作與思維的大變革［M］.杭州：浙江人民出版社，2013：104.

［3］馬兵.大數據時代輿情服務的機遇與挑戰［J］.中國記者，2013（6）：116.

［4］卿立新.創新大數據時代的網絡輿情管理［J］.紅旗文稿，2014（22）：28-29.

G206.3

A

2096-0360（2016）16-0050-02

周麗梅，講師，研究方向為傳播學理論。