大數據時代網絡輿情研究綜述

魏子皓 遂寧市東辰榮興國際學校

1 大數據時代網絡輿情的特征

目前業界廣泛認可大數據的特征為4V特征，即認為大數據具有規模性(Volume)、價值性（Value）、多樣性(Variety)以及高速性(Velocity)四個特征。

2 網絡輿情大數據分析方法

在大數據時代，隨著海量輿情信息的涌現和數據采集技術的進步，唐濤（2014）認為網絡輿情分析創新要使用大數據分析方法，包括網絡日志數據挖掘的隱性輿情分析、基于社會網絡分析的網絡主體關系分析、關聯領域數據輿情分析、基于網絡民意調查的輿情分析等。維克托fi 邁爾fi 舍恩伯格（2012）認為大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法，樣本分析逐步讓位于總體分析，傳統的統計分析方法與Web數據挖掘技術互相融合，包含多種分析模塊的輿情分析系統被開發出來。

3 基于Web日志挖掘的趨勢分析

典型的Web數據挖掘主要包括以下幾個(1)查找資源：任務是從目標Web文檔中得到數據，包括電子郵件、電子文檔、新聞組，或者網站的日志數據甚至是通過Web形成的交易數據庫中的數據。(2)信息選擇和預處理：任務是從取得的Web資源中剔除無用信息和將信息進行必要的整理。(3)模式發現：自動進行模式發現。可以在同一個站點內部或在多個站點之間進行。(4)模式分析：驗證、解釋上一步驟產生的模式。

4 社會網絡分析

從社會網絡的角度出發，人在社會環境中的相互作用可以表達為基于關系的一種模式或規則，而基于這種關系的有規律模式反映了社會結構，這種結構的量化分析是社會網絡分析的出發點。社會網絡分析不僅僅是一種工具，更是一種關系論的思維方式。可以利用來解釋一些社會學、經濟學、管理學等領域問題。近年來，該方法在職業流動、城市化對個體幸福的影響、世界政治和經濟體系、國際貿易等領域廣泛應用，并發揮了重要作用。社會網絡分析研究的重點不是個體，而是個體之間的聯系。社會網絡分析的任務就是描述群體關系的結構，研究這種結構對群體功能或者群體內部個體的影響。

5 問題與挑戰

一，為了得到更準確的輿情信息，所需要的數據量大幅膨脹。隨著數據生成的自動化以及數據生成速度的加快，自媒體時代的到來，為了獲得準確的網絡輿情信息需要處理的數據量急劇膨脹。一種處理大數據的方法是使用采樣技術，通過采樣，把數據規模變小，以便利用現有的技術進行數據管理和分析。二，數據深度分析需求的增長。為了從數據中得到準確的輿情信息進而指導人們的決策，必須對大數據進行深入的分析，這些復雜的分析必須依賴于復雜的分析模型。所以對網絡輿情信息的分析還需要路徑分析、時間序列分析、圖分析、What-if分析等。三，自動化和可視化分析需求的出現。在TB級的復雜輿情信息環境下，網絡輿情系統應該能根據網站的內容自動構造查詢，自動提供熱點推薦，自動分析數據的價值并決定是否需要保存。

6 對未來的展望

隨著網絡技術和應用的不斷創新，網絡輿情在不斷發生變化，面對數億網民和浩如煙海的網絡大數據環境，我們需要不斷擴大網絡輿情分析的內涵，從分析顯性輿情容，拓展到分析隱性輿情、輿情主體間關系、輿情子群體、輿情對社會的動態影響等更廣義的輿情分析。我們要不斷改進輿情的分析方法，網絡輿情分析不再僅僅是采樣分析，而是要開始關注大數據分析;不再僅僅是企業大數據能力，提高大數據工作水平。目前國內外有關廠商，紛紛推出與大數據服務相關的產品。如甲骨文公司推出了Oracle大數據機，最大程度幫助用戶管理海量數據，快速提供一個具有高可用性的可擴展系統;IBM推出最新數據庫軟件DB210和InfoSphere Warehouse 10，能夠輕松集成大數據系統，自動將數據壓縮成更緊密的空間，以防止存儲蔓延，并且將過去、現在和未來的信息進行分離，以清除某些程序代碼。

7 結束語

隨著大數據時代的到來，我們要不斷改進輿情的分析方法，將大數據思維及方法運用到網絡輿情分析中去。首要開始關注大數據分析，其次不再僅僅依靠語義分析，而是求諸于自動化的數據分析，再次要關聯不同領域數據進行輿情分析等等。總之，我們要突破傳統，將輿情分析向大數據分析的方向創新。

[1]張璇.基于社會網絡分析的輿情管理研究[D].合肥工業大學，2013.