大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡輿情管理方法研究

孫麗杰+李春華

摘 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展及其廣泛的應用，網(wǎng)絡輿論信息的產(chǎn)生體量、傳播速度和影響范圍等方面都發(fā)生了巨大變化。這些變化要求輿情管理工作者在輿情管理理念、管理方法等方面必須與時俱進。大數(shù)據(jù)既是一種新技術，也是一種新方法，它側重于信息挖掘和預測。將大數(shù)據(jù)運用到網(wǎng)絡輿情管理工作之中，必將對輿情管理產(chǎn)生重要作用。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，網(wǎng)絡輿情的管理方法也必將發(fā)生變革與創(chuàng)新。探討大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡輿情分析方法，以大數(shù)據(jù)為背景和前提創(chuàng)新網(wǎng)絡輿情管理方法，總結大數(shù)據(jù)下輿情管理理念、視角、方式和方法等方面的變革與創(chuàng)新的思路，具有重要意義。

關鍵詞：網(wǎng)絡輿情；大數(shù)據(jù)；管理方法；變革與創(chuàng)新

DOI：10.15938/j.cnki.iper.2017.01.025

中圖分類號： G641文獻標識碼：A文章編號：1672-9749（2017）01-0124-06

據(jù)《第37次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》（由中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（簡稱：CNNIC）在2016年1月發(fā)布）顯示，截至2015年12月，中國網(wǎng)民規(guī)模達6.88億，全年新增網(wǎng)民3951萬人。互聯(lián)網(wǎng)普及率為50.3%，中國手機網(wǎng)民規(guī)模達6.20億，手機上網(wǎng)使用率為90.1%[1]。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)（Mobile Internet）、社交網(wǎng)絡（Social Networking）、電子商務（Electronic Commerce）等的迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應用范圍有了極大擴展，各種信息和數(shù)據(jù)極具增多，并正在迅速膨脹變大。

網(wǎng)民們經(jīng)常通過互聯(lián)網(wǎng)表達意愿、觀點，討論各種話題，以表達自己的思想觀點和訴求。互聯(lián)網(wǎng)既是一個收納器，聚集網(wǎng)民思想動態(tài)表達、文化和社會生活信息；又是一個擴音器，傳播大眾的社會輿論。在社交媒體時代，人們通過互聯(lián)網(wǎng)平臺表達社情民意，體現(xiàn)自己的意愿、態(tài)度和評論觀點。輿情作為社會輿論的一個風向標，開展輿情分析主要是針對民眾態(tài)度、觀點的收集整理，分析出民眾相關的意見傾向，客觀體現(xiàn)輿情動態(tài)。

作為世界上網(wǎng)民數(shù)量最多、互聯(lián)網(wǎng)訪問量最大的國家，有效地分析網(wǎng)絡輿情，對于政府，媒體、大型企事業(yè)單位都有著非常重要的意義。從政府的角度，有效的輿情管理有利于政府了解公眾態(tài)度和訴求，有助于提升政府的政務管理和構建良好的社會和網(wǎng)絡環(huán)境；從企業(yè)的角度，有效的輿情管理有利于企業(yè)掌握用戶和大眾對產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品功能與服務的評價及客戶特征信息，更好地提供個性化產(chǎn)品與服務，實現(xiàn)利潤增長，更有利于企業(yè)了解用戶和大眾對企業(yè)社會形象的反饋和認知，提升企業(yè)品牌知名度和社會聲譽；從媒體的角度，有效的輿情管理能夠突破傳統(tǒng)信息搜集和發(fā)布渠道，更能夠通過對公眾輿論深入分析，提升新聞效果，實現(xiàn)新聞價值增值。因此，社會各界都非常重視網(wǎng)絡輿情分析，并不斷創(chuàng)新輿情的分析和管理的方式和方法，都是想最大化輿情的價值。

一、大數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡輿情的相關定義及特點

1.大數(shù)據(jù)的定義及特點

隨著人們對大數(shù)據(jù)的研究和理解的不斷深入，大數(shù)據(jù)已不僅僅是一個技術方面的名詞了。而今，大數(shù)據(jù)相關的理論無論從內(nèi)涵還是外延上，都在不斷豐富和充實。關于大數(shù)據(jù)的定義，不同的機構和學者從不同的角度給出略有差異的定義：如高德納咨詢公司（2013）提出，大數(shù)據(jù)是指具有更強的洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、多樣化的信息[2]。維基百科對大數(shù)據(jù)的定義是“一個超大的、難以用現(xiàn)有常規(guī)的數(shù)據(jù)庫管理技術和工具處理的數(shù)據(jù)集”。Gartner對大數(shù)據(jù)的定義：“大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)” [3]。

IDC市場研究公司2012年提出，“大數(shù)據(jù)”是為了從大容量的、不同類型的數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息而設計的新型架構和技術[2]，并對大數(shù)據(jù)的采用三步法進行了界定，如圖1所示。首先，從數(shù)據(jù)源場景方面，可以有三種情況，或者說需要具備三種情況至少滿足一種，即大數(shù)據(jù)的容量大于等于100TB或數(shù)據(jù)源于超高速的數(shù)據(jù)流（Data Streaming），或數(shù)據(jù)產(chǎn)生的年增速大于60%；其次，必須部署在可動態(tài)適應的基礎設施（dynamically adaptable infrastructure）上。這里的基礎設施既可以是傳統(tǒng)的scale-up架構，也可以是水平擴展架構（scale-out infrastructure）；最后，必須有兩個以上的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)格式，或者高速流數(shù)據(jù)源（如點擊流或機器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流）。有了以上三個步驟的界定，才可以形成大數(shù)據(jù)。IDC指出“大數(shù)據(jù)技術描述了一種新一代技術和架構，以非常經(jīng)濟的方式，以高速的捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析技術，從各種超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中提取價值” [2]。

盡管對大數(shù)據(jù)的定義角度各有不同，但大數(shù)據(jù)的核心本質(zhì)和特征的表述和定義相對比較統(tǒng)一，均認為大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)意義數(shù)據(jù)具有本質(zhì)區(qū)別。較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，在數(shù)據(jù)基礎上，大數(shù)據(jù)更傾向于全體數(shù)據(jù)而非抽樣；在分析方法上，更強調(diào)相關分析而非因果分析；在分析效果上，追求的是效率而非絕對精確和在數(shù)據(jù)規(guī)模上強調(diào)相對數(shù)據(jù)而不是絕對數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)和信息的規(guī)模/體量方面、在內(nèi)容形式和數(shù)據(jù)結構方面具有復雜性/變化頻度多樣、在產(chǎn)生速度方面及價值密度等四個方面都極大地超越了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)形態(tài)，具有4V特征：

第一，數(shù)據(jù)規(guī)模大（Volume）

第二，數(shù)據(jù)種類多樣（Variety）

第三，數(shù)據(jù)處理速度快（Velocity）

第四，數(shù)據(jù)價值密度高（Value）

如圖2所示：大數(shù)據(jù)的4V特征。

具體而言，一是數(shù)據(jù)規(guī)模大（ Volume）：從容量角度，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)容量大，“容量”或“體量”，從 TB→PB→EB級，每級都是按照進率1024（2的十次方）計算，這足以說明大數(shù)據(jù)規(guī)模之龐大。二是數(shù)據(jù)種類多樣（Variety）：結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)以及半結構化數(shù)據(jù)，Web數(shù)據(jù)、文字、語音音頻數(shù)據(jù)、圖片圖像數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、模擬信號等數(shù)據(jù)都體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的多樣性。三是速數(shù)據(jù)處理速度快（Velocity）：對數(shù)據(jù)訪問、處理、交付等速度的要求快，而且數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度也非常之快；四是價值（Value）：大數(shù)據(jù)的核心價值在于資源優(yōu)化配置，通過搜集海量數(shù)據(jù)，進而展開全量數(shù)據(jù)挖掘，分析數(shù)據(jù)背后的相關性，開展預測分析，獲得數(shù)據(jù)的應用價值。

這些特性使得大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)區(qū)別開來，強調(diào)了大數(shù)據(jù)是具有結構松散性、形式復雜性和有利用價值的數(shù)據(jù)信息資源[3]。

2.網(wǎng)絡輿情的定義與特點

“輿情（Public Opinion）”翻譯為“民眾或公眾的意愿、意見或觀點”。根據(jù)百度百科：輿情是“輿論情況”的簡稱，是指在一定的社會空間內(nèi)，圍繞中介性社會事件的發(fā)生、發(fā)展和變化，作為主體的民眾對作為客體的社會管理者、企業(yè)、個人及其他各類組織及其政治、社會、道德等方面的取向產(chǎn)生和持有的社會態(tài)度。它是較多群眾關于社會中各種現(xiàn)象、問題所表達的信念、態(tài)度、意見和情緒等等表現(xiàn)的總和。

有學者從社會學視域考察輿情的定義，認為輿情是指社會各階層民眾對社會現(xiàn)象或事件所持有的情緒、態(tài)度、觀點、看法、意見和行為傾向等[4]。網(wǎng)絡輿情則是社會總體輿情的一個組成部分，是以網(wǎng)絡為載體存在，以網(wǎng)絡傳播方式匯聚、形成和表達的輿情，是在互聯(lián)網(wǎng)上的民眾情緒、態(tài)度和意見匯聚的總和[5]。

網(wǎng)絡輿情的信息來源主要有：網(wǎng)絡新聞（如：搜狐、新浪、人民網(wǎng)，或以RSS為基礎聚合類新聞，如頭條等），論壇貼吧（如：BBS，百度貼吧，天涯，西祠胡同等），新聞評論，社會化媒體社交網(wǎng)絡（即時通訊工具：如：聊天室、QQ、微信、微博、博客等），搜索引擎（如：百度，google等），網(wǎng)絡發(fā)起線上活動、網(wǎng)絡調(diào)查、電子郵件等。

通常我們把網(wǎng)絡輿情的基本特征概括為自由性與可控性、互動性與即時性、豐富性與多樣性、隱匿性與外顯性、情緒化與非理性、個體化與群體極化性[6]。如圖3所示：網(wǎng)絡輿情的特征

3.大數(shù)據(jù)是網(wǎng)絡輿情管理的有效方式之一

大數(shù)據(jù)的目的在于發(fā)現(xiàn)新的知識與洞察并進行科學決策。大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡輿情具有非常相似的特征。從這點上可見，利用大數(shù)據(jù)的手段管理網(wǎng)絡輿情是網(wǎng)絡輿情管理的有效方式之一。首先，大數(shù)據(jù)能夠全方位記錄民意，完整展現(xiàn)社會輿情，大數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級到PB乃至ZB級別，能夠完全、完整的記錄社會民眾的社情民意；其次，大數(shù)據(jù)的特點是挖掘數(shù)據(jù)背后的相關聯(lián)性，因此，大數(shù)據(jù)能精準體現(xiàn)輿情背后的事件、相關人員以及讀者等要素內(nèi)在邏輯和社會關聯(lián)；最后，大數(shù)據(jù)具有很強的預測能力，通過分析事件的讀者特征（群體肖像刻畫）、被關注程度/熱度、傳播速度、傳播范圍、發(fā)展趨勢、影響程度和網(wǎng)民情緒變化等，也可以針對某個觀點的深度研究，從而預測輿情走向，幫助決策者進行決策和判斷。因此，大數(shù)據(jù)技術為網(wǎng)絡輿情的預測提供了重要的技術、理論支撐和保證，也成為輿情研究關鍵技術的支撐和核心概念。

二、基于大數(shù)據(jù)技術網(wǎng)絡輿情管理的一般步驟與方法

網(wǎng)絡輿情的管理模型主要分為：信息采集、信息預處理、輿情分析、輿情報告四個步驟。如圖4所示：大數(shù)據(jù)管理模塊及流程示意。

1.信息采集

信息采集當前常用方式是網(wǎng)絡爬蟲技術。在網(wǎng)絡爬蟲的爬行策略中，應用最為基礎的是深度優(yōu)先遍歷策略、廣度優(yōu)先遍歷策略。對于信息抓取過程，要求信息抓取的覆蓋范圍要全面。高速發(fā)展的信息高速路使得網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)容量不斷增大、信息和數(shù)據(jù)的類型更加豐富和復雜、網(wǎng)頁數(shù)量不斷增多，這對輿情信息抓取的效率和全面性提出了更高的要求。

大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡輿情信息搜集改變了傳統(tǒng)網(wǎng)絡輿情信息的搜索采集方式，采用定向站點信息抓取輔以全面的實時監(jiān)控、聚合內(nèi)容（RSS）、社交網(wǎng)站信息搜集和摘要搜集等搜集技術，與傳統(tǒng)人工監(jiān)測采集相結合的方式進行，抓取效率和覆蓋范圍都有突破性進展。

數(shù)據(jù)監(jiān)測要全面和實時，要做到精細采集信息數(shù)據(jù)。筆者整理了較為常用的監(jiān)測范圍和基本監(jiān)測指標，如表1所示。

2.信息處理

信息處理主要包括數(shù)據(jù)清洗（Data Cleaning）、信息提取、文本分類等。信息處理的主要任務是將采集的各種信息轉化成格式化文本存入數(shù)據(jù)庫。

網(wǎng)絡輿情在大數(shù)據(jù)環(huán)境中流動和變化速度非常快，因此，在信息處理部分，要求信息處理的時效性。

3.輿情挖掘與分析

大數(shù)據(jù)分析就是對海量數(shù)據(jù)進行分析、梳理和加工，獲得具有價值的產(chǎn)品（Product）和服務（Service）或深刻洞見（Insight）的數(shù)據(jù)及處理方法。數(shù)據(jù)分析的主要技術手段是采用數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），數(shù)據(jù)挖掘又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，即從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、前所未有的并具有潛在價值的信息的價值聚合、提煉的過程[7]。

輿情分析的技術方法主要有文本分類、聚類分析（不預先設定數(shù)據(jù)歸類類目，完全根據(jù)數(shù)據(jù)本身性質(zhì)將數(shù)據(jù)聚合成不同類別）、熱點發(fā)現(xiàn)（利用關鍵詞過濾、語義分析、數(shù)值統(tǒng)計識別熱點和敏感話題）、話題識別、主題檢測與跟蹤、觀點/文本傾向性識別和分析（對文章的觀點進行傾向性分析和統(tǒng)計，識別正負面信息）、自動摘要等計算技術挖掘網(wǎng)絡文本內(nèi)容蘊含的各種觀點（Opinion）、喜好（Preference）、態(tài)度（Attitude）、情感（Emotion）等，也可以明確網(wǎng)絡傳播者的意圖和傾向，以及影響程度、影響范圍和發(fā)展趨勢。

當前一些實驗室、研究機構等依據(jù)大數(shù)據(jù)分析的方法和實際的工作相結合，開發(fā)和建立了以下輿情專屬的分析模型和方法。如：人民網(wǎng)推出的“輿論共識度”指數(shù)將為中國網(wǎng)絡輿論場的研究和社會輿論的理性引導提供新的觀察視角和決策依據(jù)。它把網(wǎng)絡用戶分為媒體、網(wǎng)民和意見領袖三大群體，通過對不同群體的輿論分析，對每月前十或前100的社會熱點問題進行評估，形成“輿論共識度”，進而對用戶對輿論話題的共識程度進行評價。

互聯(lián)網(wǎng)與國家治理研究中心、中山大學大數(shù)據(jù)傳播實驗室設計的“網(wǎng)民認知模型”，通過透析網(wǎng)民對不同事件的情緒變化、態(tài)度偏向等，評測用戶“正負能量”，分別從“網(wǎng)民情緒指數(shù)”“網(wǎng)民理性指數(shù)”和“網(wǎng)民態(tài)度指數(shù)”三個維度來評價具體熱點事件當中網(wǎng)絡輿論場的“網(wǎng)民正能量指數(shù)”，對輿情分析和研判也非常有幫助。

還有機構建立的熱度評估指數(shù)，通過話題在傳統(tǒng)媒體報道量、網(wǎng)絡媒體報道量、微博量、論壇帖文量、博客文章量，轉發(fā)數(shù)量、用戶跟貼數(shù)量、評論數(shù)量、被關注數(shù)量、傳播的速度和范圍、關注的用戶形態(tài)特征等相關數(shù)據(jù)，之后加權各項指標，得到每個熱度事件或話題的綜合熱度指數(shù)。

更有一些專項深入分析，如針對傳播源頭的分析、傳播渠道的分析、意見領袖的分析、傳播主體挖掘分析或針對隱性數(shù)據(jù)（網(wǎng)絡日志）的分析。

也有專家學者提出，輿情分析需要是一個綜合分析模式，以大數(shù)據(jù)的方式為重點，同時要結合專項話題市場調(diào)研、綜合民意調(diào)查（定性與定量）、軟件與人工、分析師與專家會商等方式相結合的方法來分析。

4.輿情報告

輿情分析的結果需要以報告的方式呈現(xiàn)，并將分析報告反饋或發(fā)布，為用戶、管理者和決策者提供依據(jù)。

輿情報告要求輿情分析數(shù)據(jù)要真實可靠，分析方法要恰當準確，描述要符合客觀事實，結論要簡明扼要、通俗易懂。輿情報告中恰當采用示意圖、圖表、列表等展示形式，可以更形象、清晰、直觀，并且更邏輯地展示輿情事件的發(fā)生、發(fā)展和變化，輿情的發(fā)展態(tài)勢等。針對不同的表達目的可以選用不同的圖表或圖示方式，如：描述事件發(fā)展趨勢可用折線圖表示、展示用戶立場或觀點的比例可用餅狀圖、體現(xiàn)熱點人群的分布可以用散點分布圖、表示頻率分布可以用網(wǎng)狀圖或柱狀圖、說明事態(tài)發(fā)展變化可以用流程圖、用戶之前或背后的人際關系可以用網(wǎng)狀關系圖等。豐富的圖表工具可以更形象、生動的表述輿情的現(xiàn)狀、發(fā)展和變化。

三、大數(shù)據(jù)環(huán)境下輿情管理模式變革與管理方法創(chuàng)新

雖然，目前對大數(shù)據(jù)研究越來越熱，國內(nèi)諸多大的互聯(lián)網(wǎng)公司、各行業(yè)內(nèi)的企業(yè)及科研機構都投入了巨大的人力、物力開展大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)下輿情研究，但在我國大數(shù)據(jù)研究依然處于探索階段，在很多方面還只是停留在理論或對未來的暢想階段。例如：在技術方面，目前常見的輿情監(jiān)測工作的主要手段仍以人工檢索為主，盡管也使用了市面相對成熟的相關搜索軟件進行輔助搜索，但搜索輿情的技術仍采用傳統(tǒng)的二維搜索方式，即主題關鍵詞和網(wǎng)絡平臺二維坐標，由輿情管理的工作人員對采集的信息進行二次加工成輿情產(chǎn)品。而且搜索的輿情信息結果多為一級文本信息，對于深層次的多級輿情信息，如新聞、微博后的評論，網(wǎng)民的社會關系，網(wǎng)民針對某一事件評論反映出的情緒變化等數(shù)據(jù)無法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判斷。受制于輿情分析人員的知識水平和價值判斷的不同，極有可能導致有價值的輿情信息丟失，無法準確及時預測輿情走勢，大大降低了輿情監(jiān)測工作的效率、準確性。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、自媒體的興起，網(wǎng)絡、通信技術在人們信息領域深入運用，發(fā)布者在人口統(tǒng)計學方面的特征、發(fā)布的載體、發(fā)布的形式、傳播渠道、信息的數(shù)量和形式等有了全新的變化，這對輿情的管理提出了更高的要求，要求變革網(wǎng)絡輿情管理方式以適應大數(shù)據(jù)時代的新形勢。因此，輿情管理工作者在輿情管理的理念、模式和方式方法上均需要有相應的變革與創(chuàng)新。

1.輿情工作者的研究視角需要發(fā)生轉變

輿情工作者要從全局角度，把輿情研究從單一向度的內(nèi)容研究向多元化、多向度內(nèi)容及關系研究方向轉化。網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和信息背后體現(xiàn)的人的行為軌跡和復雜的人與人的社會關系（Social networking），所以關系研究將成為未來的研究重點。大數(shù)據(jù)的特征之一“關聯(lián)分析”，通過社會話語表達、社會關系分析、社會心理描繪、社會訴求預測等多個角度[8]，進行多向度的分析研究能夠幫助構建立體化、全局化和動態(tài)化的網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通過輿情分析，挖掘網(wǎng)絡輿情和社會動態(tài)背后的深層次關系，實現(xiàn)網(wǎng)絡輿情管理和社會治理的緊密聯(lián)動、同步推進。

2.輿情的研究方法需要創(chuàng)新

即便是研究的視角發(fā)生了改變，要想真正落實到具體工作中，研究方法的創(chuàng)新尤為關鍵。要在分析方法上更加豐富，結合數(shù)據(jù)挖掘技術分析（Data Mining）方法與行為分析（Behavior Analysis）方法的研究、結合云計算、移動可追塑性分析、個性化特征識別的網(wǎng)絡機器人與社會心理分析實驗因果模型等方法，一是要提升數(shù)據(jù)監(jiān)測技術，實現(xiàn)對媒體、論壇、博客、微博、微信等各個網(wǎng)絡平臺數(shù)據(jù)的全面抓取和記錄，特別是要提高對圖片、音視頻、模擬信號等數(shù)據(jù)的自動識別能力；二方面提高數(shù)據(jù)挖掘技術，從海量數(shù)據(jù)中快速識別有價值數(shù)據(jù)，并挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律。三要注重數(shù)據(jù)分析技術，包括關聯(lián)分析、聚類分析、語義分析等等，自動分析網(wǎng)上言論背后的觀點、意見傾向和信息、相互之間的關聯(lián)性，揭示輿情發(fā)展趨勢。四是確保數(shù)據(jù)安全和保密技術，包括網(wǎng)絡攻擊與攻擊檢測與防范問題、安全漏洞與安全對策問題、數(shù)據(jù)備份與恢復問題、災難恢復問題等等，確保數(shù)據(jù)安全和保密[9]。

在數(shù)據(jù)分析方面，數(shù)據(jù)分析的準確性尤為重要。引入云計算的概念和技術，與大數(shù)據(jù)相結合，會使輿情分析更加準確。開展數(shù)據(jù)間、不同維度、不同領域的數(shù)據(jù)、多樣化的數(shù)據(jù)間的關聯(lián)分析，是十分重要的。專家認為輿情關聯(lián)關系是網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識，引入網(wǎng)絡輿情支持度和網(wǎng)絡輿情可信度，可以更準確表示網(wǎng)絡輿情間的關聯(lián)度，量化網(wǎng)絡輿情關聯(lián)規(guī)則的相關性，從而使挖掘結果更準確。

3.研究結果要易懂、易應用和可視化呈現(xiàn)

大數(shù)據(jù)的真正價值是運用，輿情的最終價值是指導工作。研究結果的使用者未必是大數(shù)據(jù)和輿情分析的專家。因此，研究結果要求易懂易識，界面必須友好，結果必須可以直觀識別。 “用數(shù)據(jù)說話”。數(shù)據(jù)最有說服力，由于圖表與列表能夠清晰、直觀、簡潔、深刻、形象地表現(xiàn)輿情事件，因此輿情的研究結果要注重運用圖表等可視化方式來展現(xiàn)。

4.重點強調(diào)輿情的預測，面向未來，做好輿情數(shù)據(jù)的再利用

大數(shù)據(jù)的核心是預測，未來輿情研究的重點應由輿情監(jiān)測轉向輿情預警和預測。輿情工作者通過收集分析互聯(lián)網(wǎng)上關于社會熱點或網(wǎng)民關注焦點事件的大量消息報道，發(fā)掘背后隱藏關系，進而預測事態(tài)發(fā)展趨勢，為輿情事件處置提供決策參考。

展望未來，大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)使用的關鍵是數(shù)據(jù)再利用，數(shù)據(jù)再利用的意義在于：挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)重組的創(chuàng)新價值。基于大數(shù)據(jù)的輿情分析，能同時分析更多數(shù)據(jù)，揭露更多隱藏價值，使預測更準確，決策更合理。未來大數(shù)據(jù)將使輿情監(jiān)測功能大大豐富，輿情分析功能更加強大，輿情預測能力進一步增強，這將實現(xiàn)全方位、立體式的綜合輿情管理模式，實現(xiàn)輿情管理的價值最大化。

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