現如今，大數據時代已全面到來，面對紛繁復雜的輿情工作形勢，唯有大數據技術才是提升網絡輿論引導工作水平的"核武器"。

優化大數據技術支撐平臺

加強與科研院所的合作，進一步研發大數據深度挖掘、存儲、計算和分析的關鍵技術，研發補充多種類型的業務功能模塊，不斷優化網絡輿情信息處理技術平臺支撐功能，加大輿情計算分析能力，將其打造為絡輿情大數據處理中央平臺。

引進培養大數據技術人才

系統梳理網絡輿情工作所需技術人才目錄，通過招考、聘用等方式，引進亟需數據挖掘、分析人才；通過委托高校培養等方式，培養已有專業技術人才；通過購買服務的方式，短期租賃高精尖大數據技術人才為我所用，不斷健全大數據技術人才體系。

研究制定輿情量化指標體系

組織專門課題組，與輿情專業機構合作，以歷史積累的輿情案例為素材，系統梳理網絡輿論引導業務流程，建立可供量化的輿情指標體系，將網民情緒變化、社會關系、意見傾向、意見影響力等定性內容納入指標體系，并不斷完善。細分輿情類別，有針對性地構建輿情預測模型，按照量化指標體系標準全面計算分析輿情內容，有效預測突發網絡輿情發生。

拓寬大數據挖掘獲取渠道

在加快研發數據挖掘技術同時，加大與人民網、新浪、騰訊、百度、鳳凰網等主要網站的合作，通過合作模式獲取后臺關鍵數據。健全網絡輿情信息歷史數據沉淀機制，將重要關鍵的網絡輿情數據歸類存儲，運用大數據技術進行多次價值開發。建立健全全市大輿情工作機制，制定輿情大數據工作體系，完善市級部門、區（市）縣、媒體、社會舉報、民意調查、社保、社會信用、工商等輿情數據獲取方式，拓寬大數據獲取的渠道。

再造輿論引導業務流程

按照大數據業務需求，再造網絡輿情監測、引導、處置等輿論引導業務流程，以全程化、全員化、全媒化和規范化的思路，實現網絡輿情預測和網絡輿論引導前置。

D1Net評論：

面對越來越繁重的網絡輿論引導任務，仍然固守以往傳統工作方式將愈來愈力不從心。但完全寄希望于大數據技術來實現對網上輿論的管控，解放人的辛苦勞動無疑將是天方夜譚。總而言之，大數據技術是人發明的，它只是個手段，永遠不能離不開人的把控和分析。