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創新大數據時代的網絡輿情管理

責任編輯:editor005

2014-11-27 13:30:45

摘自:《紅旗文稿》

隨著移動互聯網、物聯網等新技術的迅速發展,人類進入數據時代。3 將大數據和日常輿情管理緊密結合起來,提高網絡輿情整體掌控能力。4 將大數據和突發事件應對緊密結合起來,提高網絡輿情應急處置能力。

隨著移動互聯網、物聯網等新技術的迅速發展,人類進入數據時代。大數據帶來的信息風暴正深刻改變我們的生活、工作和思維方式,對網絡輿情管理也帶來深刻影響。

一、大數據時代網絡輿情管理面臨的新形勢

大數據意味著人類可以分析和使用的數據大量增加,有效管理和駕馭海量數據的難度不斷增長,網絡輿情管理面臨全新的機遇和挑戰。

1.大數據帶來網絡輿情管理新挑戰。一是海量數據的挑戰。海量的網上信息難以掌控,大量相關性、偶發性因素使輿情更加復雜多變,傳統的輿情監測研判手段和方法難以奏效,新的技術手段和方法要求更高。二是信息選擇性傳播的挑戰。網上數據無限性和網民關注能力有限性之間的矛盾,加劇了社會輿論的“盲人摸象”效應。社會化媒體促進信息的開放和溝通的便捷,分眾傳播、個性化傳播凸顯,使偏激的觀點更容易找到“同類”,從而相互支持、強化放大,加劇輿論偏激情緒。三是輿論話語權分散的挑戰。大數據時代各類數據隨手可得,越來越多的機構、個人通過數據挖掘和分析得出的各種結論會不脛而走,有效管理輿情的難度越來越大。

2.大數據帶來網絡輿情治理新機遇。一是拓展網絡輿情治理領域。在“一切皆可量化”的大數據浪潮中,網絡逐漸成為現實世界的“鏡像”,網絡社會與現實社會日益融為一體,網絡輿情管理不再局限于網上言論領域,而必須全面掌握網絡輿情運行規律及其與現實社會的相互影響,實現網上網下充分聯動、協調共治。二是豐富網絡輿情管理手段。運用大數據技術,可以從更寬領域、更長時段對網上輿論進行比對分析,更加準確地把握網民情緒特點,預判輿情發展趨勢,提高輿情管理的效能。三是推動網絡輿情理論研究工作。借助大數據分析,輿情研究的視角將更加多元化和精確化,改變目前輿情研究“策為上、術為主、學匱乏”的尷尬學術現實。

3.大數據提出網絡輿情管理新要求。一是由關注個案向整體掌控轉變。傳統的網絡輿情管理側重于針對重大輿情事件個案的管理,大數據則能夠更好地把握網絡輿情發展的整體態勢。二是由被動響應向主動預測轉變。大數據的核心是預測,在海量的數據中通過分析,發現背后隱藏的微妙的關系,從而預測未來的趨勢,提前部署預防應對。三是由定性管理向定量管理轉變。將所有相關信息,包括網民評論、情緒變化、社會關系等,以量化的形式轉化為可供計算分析的標準數據,通過數據模型進行計算,分析輿情態勢和走向。

二、用大數據思維創新網絡輿情管理

創新大數據時代的網絡輿情管理,要將大數據理念和手段貫穿始終,做到“五個結合”。

1.將大數據和社會治理緊密結合起來,改進網絡輿情源頭治理。網絡輿情本質上是社情民意的體現,加強網絡輿情管理就是加強社會治理。要運用大數據強大的“關聯分析”能力,構建網絡輿情數據“立方體”,把網上網下各方面數據整合起來,進行分析,挖掘網絡輿情和社會動態背后的深層次關系,實現網絡輿情管理和社會治理的緊密聯動、同步推進。

2.將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來,提升政府公信力。當前,美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站,并提供接口供社會各界開發應用程序來使用各部門數據,此舉將政務公開從“信息層面”推進到“數據層面”,開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上,探索建立我國的大數據政務公開系統,引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用,讓數據發揮最大價值。

3.將大數據和日常輿情管理緊密結合起來,提高網絡輿情整體掌控能力。美國紐約市警察局開發了著名的ComStat系統,通過分析歷史數據繪制“犯罪地圖”,預測犯罪高發時間和地點,從而有針對性地加強警力配置,獲得巨大成功。這種“數據驅動”方法,對網絡輿情管理有一定的借鑒意義。要運用大數據突破傳統輿情管理的狹窄視域,建立網絡輿情大數據臺賬系統,實時記錄網站、博客、微博、微信、論壇等各個網絡平臺數據,全面分析輿情傳播動態,從瞬息萬變的輿情數據中找準管理重點、合理配置資源,提高管理效能。

4.將大數據和突發事件應對緊密結合起來,提高網絡輿情應急處置能力。大數據時代,社會突發事件與互聯網總是緊密相連、如影隨形,網絡既能成為突發事件的“助燃劑”,也能夠成為應對事件的有力工具。要建立“輿情量化指標體系”、“演化分析模型”等數據模型,綜合分析事件性質、事態發展、傳播平臺、瀏覽人數、網民意見傾向等各方面數據,快速準確地劃分輿情級別,確定應對措施,解決傳統的輿情分級中存在的隨意性、滯后性等問題,做到科學研判、快速處置。

5.將大數據和輿論引導緊密結合起來,提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導,一方面要“循數而為”,通過分析網上數據,建立網民意見傾向分析模型,了解網民的喜好和特點,做到“善說話、說對話”。另一方面要“用數據說話”。數據最有說服力,要在充分收集相關數據的基礎上,運用圖表等數據可視化技術,全面呈現事件的來龍去脈,讓網民既了解事件真相,也了解事件背景和歷史脈絡,消除輿論的“盲人摸象”效應,化解網民偏激情緒,實現客觀理性。

三、以切實有力的舉措推進大數據輿情管理體系建設

要積極適應大數據時代發展要求,從體制機制、技術手段、人才隊伍等各個方面加快創新,構建完善的網絡輿情管理體系,不斷提升網絡輿情管理的科學化、現代化、數字化水平。

1.健全大數據輿情管理體制。數據資源是國家的重要戰略資源。當前,我國在大數據管理方面還存在數據分散、利用率低、安全性不高等問題,要盡快出臺國家層面的大數據戰略規劃,加快數據立法進程,加大資金、技術、人力資源投入。建議建立由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,統籌各方面數據的匯集、管理和利用,制定統一的數據接口標準,打破各行各業的“數據孤島”,推動我國大數據加快發展。

2.建設網絡輿情大數據基礎平臺。數據只有整合利用才能產生價值。當前,亟需建設統一高效的大數據基礎平臺,實現各行業、各領域數據的統一存儲、交流互通。要盡快建設我國網絡數據中心,構建國家級的互聯網大數據平臺,全面匯集各方面數據。加快出臺相關法律法規,明確各級各部門包括政府部門、企業、人民團體等向網絡數據中心提供和共享數據的權利義務,使網絡數據中心成為全國數據存儲和交換的中心樞紐,實現數據的快速匯集、規范管理、高效利用。

3.強化網絡輿情管理大數據技術支撐。大數據既有全面、動態、開放等優勢,也有價值密度低、傳播速度快等難點,必須加快技術攻關,提高數據“沙里淘金”的能力。一是數據監測技術,實現對媒體、論壇、博客、微博、微信等各個網絡平臺數據的全面抓取和記錄,特別是要提高對圖片、音視頻等數據的自動識別能力。二是大規模數據存儲技術。建設具有海量存儲能力的大數據平臺,實現對大規模數據的高效讀寫和交換。三是數據挖掘技術,從海量數據中快速識別有價值數據,并挖掘數據背后隱藏的規律。四是數據分析技術,包括關聯分析、聚類分析、語義分析等等,自動分析網上言論蘊含的意見傾向及相互之間的關聯性,揭示輿情發展趨勢。五是數據安全技術,包括身份驗證、入侵檢測、網絡關防等等,保障數據安全。

4.壯大網絡輿情大數據人才隊伍。要統籌國內各大高校、科研單位、媒體機構、政府部門力量,開設專門的數據科學學科,加強各學科人才的交叉培養,重點培養綜合掌握統計學、計算機學、新媒體、傳播學等各方面知識的復合型人才,打造一支規模宏大的大數據人才隊伍,為網絡輿情管理提供堅實的人才智力支撐。

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