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輿情監(jiān)測大數(shù)據(jù)監(jiān)測,輿情監(jiān)測是什么
輿情監(jiān)測大數(shù)據(jù)監(jiān)測,是本文主要內(nèi)容。面對數(shù)億網(wǎng)民和浩如煙海的網(wǎng)絡(luò)言論，輿情監(jiān)測的監(jiān)測和分析越來越依賴輿情大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與平臺。那大數(shù)據(jù)輿情監(jiān)測是什么?指的是以大數(shù)據(jù)信息挖掘平臺為基礎(chǔ)，實現(xiàn)語義挖掘、關(guān)鍵信息抽取和情感傾向性分析，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化框架，分析事件趨勢特征和相關(guān)指標。在上述基礎(chǔ)上，針對數(shù)據(jù)的多維度分析，信息可視化將紛繁抽象的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表示成為可見的圖形圖像。同時，通過進行預警評估分級，實時研判輿情，根據(jù)輿情預警級別做出相應的處置部署，從而使輔助決策更加具有針對性。
在了解了大數(shù)據(jù)輿情監(jiān)測是什么后，我們來看看大數(shù)據(jù)輿情監(jiān)測有哪些難點?
一是分析難度大，網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)、音視頻數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量遠遠超過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘、分析算法無法適應非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，難以把控輿情變化發(fā)展規(guī)律。
二是響應要求高，移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展導致輿情傳播比傳統(tǒng)方式快幾十倍，“秒”級的傳播速率對輿情的捕捉和發(fā)現(xiàn)要求更高。
三是成本高昂，硬件設(shè)備、數(shù)據(jù)中心等造價高昂，維護成本高，一般用戶難以投入和承受。四是個性化差異，用戶深處的行業(yè)領(lǐng)域不同，傳統(tǒng)的輿情平臺難以適應所有的用戶。如何在通過的基礎(chǔ)上、以盡可能低的成本實現(xiàn)個性化需求考驗平臺的能力。
那在大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡(luò)輿情應如何做好應對與管理?
首先，大數(shù)據(jù)時代的輿情監(jiān)測。大數(shù)據(jù)輿情監(jiān)測是為適應大數(shù)據(jù)時代的輿情和服務而發(fā)展起來的，其主要專注于通過海量信息采集、智能語義分析、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘，以及機器學習等技術(shù)，不間斷地監(jiān)控網(wǎng)站、論壇、博客、微博、平面媒體、微信等信息，及時、全面、準確地掌握各種信息和網(wǎng)絡(luò)動向，從浩瀚的大數(shù)據(jù)宇宙中發(fā)掘事件苗頭、歸納輿論觀點傾向、掌握公眾態(tài)度情緒，并結(jié)合歷史相似和類似事件進行趨勢預測和應對建議。面對數(shù)億網(wǎng)民和浩如煙海的網(wǎng)絡(luò)言論，網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測和分析越來越依賴輿情大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與平臺。
其次，大數(shù)據(jù)時代的輿情研判。通過分析處理整群數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，結(jié)合人工經(jīng)驗，可以對輿情發(fā)展態(tài)勢和影響進行研判。
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