2016年3月15日，藍色光標大數據攜集團整體資源推出“天幕防御計劃”，旨在實現對品牌危機事件的發生進行預判、危機中進行動態聆聽和危機后進行深度洞察。此次“天幕防御計劃”的發布，是藍色光標將大數據戰略落地于品牌危機公關領域的一次重要實踐，或將為企業在新媒體時代的危機公關提供全新的思考方式。

如今，以互聯網為主的新媒體技術在表面上給人類帶來的是傳播在時間和空間上的便利性，而它所帶來的深層次影響，則是話語權擴散和重構。美國政治經濟學家拉哈羅德·拉斯韋爾在《傳播在社會中的結構與功能》一文中就曾經提出過，傳播分為“單向傳送”和“復式傳播”的概念。

在初期危機處理過程中，我們常常采用線性的思維方式，來切斷“單向傳送”的路徑。如：對媒體進行監測，對媒體輿情進行分析，與媒體進行溝通。

雖然，早在幾年前就有很多的監測公司提出社交平臺監測或是社交平臺預警的服務模式，但是依然只是把社交平臺作為媒體來觀察監測。我們往往都把目光聚焦在意見領袖、媒體渠道等方面，很少有人把輿論群體分析作為危機響應的一個解決方案來研究。

然而隨著社交媒體、自媒體的興起，輿論“群體”的民意在危機過程中發揮著越來越重要的作用。正如法國社會心理學家古斯塔夫·勒龐在《烏合之眾：群體心理研究》一書所描述的，所謂的“群體”，并不是普通意義上的大眾或群眾；許多人偶然集合在一起，是一個特殊的心理整體，受某一事件、演說、激情、恐懼、愛恨的刺激而聚集在一起。勒龐認為，在群體之中，個體就會湮沒，獨立的思考能力也會喪失，結果是有可能帶來一場危機或是消化一場危機。

直到大數據分析能力得到提升之后，動態對輿論“群體”進行分析、對民意進行監測才成為可能。大數據到來猶如給人類社會提供了一個顯微鏡可以用來觀察并記錄每一個細節，它可以讓我們從全新視角來發現新的危機，并可能重構危機響應模型。

藍色光標大數據部認為，在危機發生之前，我們可以基于歷史數據的分析，運用算法和模式匹配，預判危機的核心話題（Key Topic）、核心路徑（Key Path）和潛在影響力人群（Key Influencers）對其進行日常觀察。

在危機中，品牌主可以通過使用藍色光標的BlueView大數據產品快速關注關鍵話題、關鍵詞、意見領袖。BlueView平臺上現集成了社群畫像、KOL畫像、微信輿情、微信公眾號監測、微信公眾號畫像等多款產品，可以對熱點話題、討論人群、傳播趨勢等進行動態聆聽，從而獲取企業品牌危機中的人群特征、KOL信息、輿情走勢等關鍵信息。通過BlueView產品對話題和人群的分析，品牌主可以及時梳理公眾和媒體討論中的輿論走向，并配合使用各種媒體渠道，融合眾多媒體形式真誠面對群體，進行雙向溝通。

品牌危機處理的核心在于從本質上找到處理危機根源的合理方法。通過藍色光標專業咨詢團隊提供的PeopleView大數據洞察解決方案，還可以整合各方數據源，對品牌危機從“人”的角度進行深度洞察，并提出危機溝通優化策略。

將大數據作為優化品牌危機公關的利器加以利用，就是為了協助品牌主適應新媒體時代下的變化。

“與其說這是一個基于大數據的危機解決方案，更不如說這是一次大數據思維在危機響應中的體現。危機響應模型只是我們能看到的方法論。事實上，整個模型的快速反應需要的是整個底層能力的構筑：數據生態構建、標簽規則確立、我們的技術專利等。為此，藍色光標已經做了將近一年時間的準備。”藍色光標集團高級副總裁兼大數據部負責人王煉先生表示：“這僅僅只是一個開始，我們會不斷促成和完善天幕防御計劃，并建立基于大數據思維的危機響應機制，協調藍標集團下的資源與品牌主一起構建一個和諧的營商環境。”

目前，藍色光標已經整合了旗下各子公司及業界優質數據源、數據供應商等多方資源，積累了除BAT外最大的營銷數據倉庫，包括經過有效Mapping的數億移動ID標簽數據，每月過億的微信監測數據及微信公眾號評估數據，0.5億貼吧用戶畫像數據，15億微博用戶畫像標簽數據等。建立起來基于洞察需求的標簽體系和行業規則，涵蓋吃穿住用行情才智玩九大類近2000個細分興趣標簽，汽車、IT、快銷、游戲等行業的文本處理規則，并且研發了專利的標簽標注方法以及各類數據評估算法，實現自動打標簽和數據深度清洗。正是擁有了這樣的積累過程，藍色光標所倡導的 “大數據重構品牌危機響應機制”才能得以落地。