第一篇：大數據時代輿情管理的三大變革

大數據時代輿情管理的三大變革

要點：隨著互聯網的迅速發展，大數據帶來的信息風暴正在改變我們的生活、工作和思維。無論政府和企業，對網絡輿情的分析研判應對，正面臨著大數據的挑戰。

大數據，正由技術熱詞變成一股社會浪潮乃至國家戰略。

隨著互聯網的迅速發展，大數據帶來的信息風暴正在改變我們的生活、工作和思維。無論政府和企業，對網絡輿情的分析研判應對，正面臨著大數據的挑戰。在大數據時代，對網絡輿情管理必將在管理思維、工作模式、技術方法等領域發生重大變革。

一、大數據時代的輿情管理工作變革

（一）社會治理與輿情管理

2011年全球被創建和復制的數據總量為1.8ZB(10的21次方)，其中75%來自于個人，遠遠超過人類有史以來所有印刷材料的數據總量(200PB)。過去幾年全世界產生的數據量甚至超過了歷史上2萬年來產生的數據量的總和。我們的世界正在被數據化，一切皆可“量化”，數據“取之不盡，用之不竭”。這帶來了更大的管理問題，信息爆炸與信息對稱。比如，環保部門投入巨資監測環境數據，構建環境物聯網，盡力還原真實環境治理現狀的實時的基礎數據庫，以輔助決策治理。但是公眾常常通過手機拍攝霧霾天氣或是污染現場，并且在網絡上快速傳播。環境監測公示數據與網民環境感受，一旦不能形成對應，勢必產生負面情緒。

（二）從重視到行動

新形勢下，網絡輿情管理，亟需新的工作體系與之匹配。通過成立本單位網絡輿情管理小組、制定相關制度，培養專業人才，結合第三方專家顧問，建立健全網絡輿情管理工作體系。從而，以維護群眾的權利來樹立政府的權威，傾聽民意進行科學決策。

我們看到，有一些政府機構已經逐步摸索形成了這樣的輿情管理的責任機構，網絡輿情管理小組，值得借鑒。單位主要領導擔任小組組長，單位下屬各部門確定專人為小組成員，并分別組成監測，分析，應對等職能部門。制定輿情管理工作制度，做到網絡輿情工作有章可循，完善網絡輿情的聯動應急機制。加強信息公開和第三方顧問，善用互聯網思維模式，通過新媒體多種形式和手段，信息公開，傾聽民意，疏導輿情。

二、大數據時代的輿情管理思維變革

（一）認識與轉變

在10年前，我們將互聯網稱為“虛擬世界”。在今天，網絡“虛擬世界”正在向“鏡像世界”轉化。虛擬世界的匿名性、非對稱性、非真實性，正在轉變為鏡像世界的對稱性、真實性(真實的畫面、真實的情感等)、即時性。在全球范圍內，大到國家社會治理，小到企業經營個人形象，都受到了網絡輿情的影響和改變。在這種情況下，對網絡輿情的管理思維必然發生改變，這種改變可能會帶來政府輿情管理相關行政職能的改變，面對網絡輿情的行政流程的改變，政府信息

公開速度和透明度的改變，信息發布的效率和方式的轉變。這種改變應上升為社會治理體系的一個重要組成部分。

（二）創新管理，融入網絡

輿情管理從流程上看包括是監測、發現、研判、應對。但是，在網絡輿情面前，是不是擁有這樣的流程就能夠從容應對呢?問題還是大量存在的。這和我們大多數政府企業的管理模式相關，我們看到，很多單位的輿情工作只是一個或幾個工作人員負責，或者一個部門負責，發現問題的處理辦法是層層上報，由領導批復處理。實際上，這樣的模式與網絡輿情管理是不吻合的，難以做到全面分析，準確研判，及時應對。那么，如何創新輿情管理的模式呢。輿情管理，應自上而下，形成一整套全新的工作體系。一把手總負責，全員轉變思維模式。充分借助大數據技術分析力量，和第三方專家顧問力量。敢于接受網絡曝光和檢驗，融入網絡，充分在網絡空間展示形象。這樣才能消減物理與文化空間的矛盾和區隔。

三、大數據時代的輿情分析技術變革

（一）移動互聯網將再次改變輿情格局

據最新數據，我國手機上網網民突破5億，80%的手機網民使用手機看新聞。各大互聯網門戶網站，紛紛在移動新聞客戶端上發力，大有形成第四大互聯網入口的趨勢。隨著4G網絡的普及，視頻類應用將迎來新的爆發，視頻的真實感將更大的拉近網絡空間的距離感。移動互聯網的每個信息發布節點，將是每一個網民，全民麥克風的時代即將爆發。在這個背景下，網絡輿情將會演變為何種格局，大數據

分析技術在哪些方面還能擁有用武之地?這一領域，勢必會迎來新的技術突破與應用。

（二）用大數據預判輿情趨勢

大數據的目標是預測。對于輿情管理者而言，能通過大數據技術手段，分析事件關注程度，傳播情況，發展趨勢，網民情緒變化。也可以深入某個觀點的影響程度，影響人群。從而預測輿情走向，輔助決策和判斷。大數據分析技術給輿情分析帶來的更多的可能，輿情分析不再是分析樣本數據，而是分析更多來源更復雜的數據。不再是看似精確性的定位于某條信息，某個人，而是在混雜的輿情信息中，發現趨勢，預測走勢。不再是非正即負的機械判斷情感，而是分析相互關聯的人物之間的情緒傳遞。

第二篇：大數據給網絡輿情帶來的三大變革

大數據給網絡輿情帶來的三大變革

隨著互聯網的迅速發展，大數據帶來的信息爆炸正在影響著我們的工作、生活和思維。無論是政府還是企業，在未來的輿情監控、輿情研判方面都面臨著大數據的挑戰。

互聯網的信息泛濫深切地影響著我們每個人的生活。網絡信息的不斷膨脹也給以往的輿情監測工作提出挑戰。網絡輿情監測要想適應現在大數據時代的監控要求就需要做出變革。包含輿情工作方式的變革、輿情管理思維的變革、輿情數據分析技術的變革。

一、輿情監控工作方式的變革

在社交媒體蓬勃發展的時代來臨之前，普通大眾扮演的角色主要是信息的接受者，網絡信息的可控性非常強。這就造成了輿情管理者的工作形式單一且沒有很大壓力。但是隨著社交媒體的出現和迅速發展，普通大眾扮演的角色也發生了變化，從信息的被動接受者變成了網絡信息的締造者與傳播者。這就加快了信息的傳播速度，加大了信息的不可控性。促使輿情監控工作從單一向多元轉化，從監控信息到研判、疏導與處理轉化。

二、輿情監控管理思維的變革

社交媒體出現之前，一個單位的輿情管理者一般是單個人或是一個幾人的團隊組成，在工作單一的情況下，這樣的體制完全可以滿足需求。但是在這個信息爆炸的時代，只靠人工做輿情監控就有點天方夜譚了。在這個時代需要的是輿情管理的思維變革，靠智能監控系統改變現在的一切。由輿情監控系統代替繁重的人工工作。但由于輿情服務對于專業性的要求非常高，最為有效和專業的處理模式是專業團隊+人工智能。

三、輿情監控數據分析技術的變革

在數據量小的KB時代，人工審閱完全可以把控輿情脈動。但隨著EB甚至ZB時代的到來，尤其是移動互聯網數據的加入和滲透，人工審閱成為不可能完成的任務。這時需要的就是改變分析技術和分析方法。專業的輿情智能分析系統非常必要。

大數據的目標是前瞻與預測。對于輿情管理者而言，能通過大數據技術手段，分析事件的關注程度、傳播情況、發展趨勢、網民情緒變化等。也可以深入某個觀點的影響程度，影響人群，從而預測輿情走向，輔助決策和判斷。大數據分析技術給輿情分析帶來更多的可能，輿情分析不再是分析樣本數據，而是分析更多來源更復雜的數據。不再是看似精確性的定位于某條信息、某個人，而是在混雜的輿情信息中，發現趨勢，預測走勢。不再是非正即負的機械判斷情感，而是分析相互關聯的人物之間的情緒傳遞。、大數據的蓬勃發展給輿情監控帶來挑戰，更是帶來發展機遇。大數據也是輿情監控發展的必經之路。順應大數據時代的潮流發展，把握熱點輿情脈動。

第三篇：大數據時代

大數據時代

近年來，隨著互聯網、移動互聯網、智能手機及傳感器等的普及，信息流量有了爆發性的增長，兩會以后，互聯網里最熱的詞匯，就是李克強總理在政府工作在報告里面提到的“互聯網+”，大數據將會更廣泛的被運用到各個領域，越來越多的業內人士開始談論“大數據”，如何利用大數據，成為政府和眾多企業關心的熱點？

互聯網+《大數據》緊緊圍繞這些問題展開，幫您如何利用大數據為企業從戰略上面進行指導挖掘和預測，從戰術上進行營銷服務和安全措施，精彩我們共同期待。

第一篇大數據很熱，大數據不神秘（趨勢）有人說，如果你不知道大數據，你就OUT了 －－大數據到底有多熱 什么樣的數據算是大數據 －－大數據的特點和概念辨析 亂我心者，大數據之事多煩憂 －－大數據并不象你想象的那樣神秘 身邊的大數據

－－大數據就在你我身邊

案例分析：淘寶是如何利用大數據淘寶的 小結：不管你愿不愿意，大數據已經在那里 電話：010---59002742 010--59004371 第二篇：認識大數據 1.什么是大數據 2.大數據應用的意義

3.大數據在企業經營中應用的意義 4.對大數據的認識誤區 案例分析

第三篇：大數據時代變革 1：大數據時代的思維變革 2：大數據時代的商業變革 3：大數據時代的管理變革

第四篇：大數據在營銷中的運用 大數據精準營銷 1.什么是精確營銷 2.精確營銷的方法 實操教學+案例分析

第五篇：在技術中應用 數據挖掘

大數據的核心價值——挖掘 1.什么是數據挖掘？ 2.數據挖掘的流程 3.數據挖掘解決的問題 結合現場實操教學+案例分析

第六篇：預測

大數據的核心價值——預測 1：如何預測？ 案例分析

第七篇：大數據與云計算 1：什么是云計算

2：大數據與云計算的關系

第八篇：大數據的安全問題

大數據給信息安全帶來新的挑戰和機遇 大數據存儲安全策略 大數據應用安全策略 大數據管理安全策略

第四篇：大數據時代

“大”數據時代 眾所周知，數據本身就蘊藏著價值，但是將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來可能是一個棘手的問題。

顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業的運轉至關重要，但是其他數據也擁有轉化為價值的力量。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前后的所作所為、如何通過社交網絡聯系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應商喜歡的收款方式……所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數據集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發生天翻地覆的轉變。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

“大數據”這個術語最早期的引用可追溯到apache org的開源項目Nutch。當時，大數據用來描述為更新網絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數據集。隨著谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。

早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪 潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“163大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

第五篇：大數據時代

《大數據時代》讀書筆記

作者：邁爾舍恩伯格

出版發行：浙江人民出版社

版次：2013年1月第一版

讀者：物流一班、時菲陽

一、作者觀點

谷歌有一個名為“谷歌流感趨勢”的工具，它通過跟蹤搜索詞相關數據來判斷全美地區的流感情況。這就是一個典型的“大數據”的應用例子，舍恩伯格的這本《大數據時代》受到了廣泛的贊譽，他本人也因此書被視為大數據領域中的領軍人物。

作者提出了三點結論：第一，要盡可能分析事物相關的“全部”數據，而不是之前的隨機抽樣，即“樣本=總體”。第二，要樂于接受數據的繁雜，而不應過分追求其精確性。第三，重視大數據呈現的“相關關系”，而不要執于探索事物間的因果關系。

二、摘抄：

在甲型H1N1流感爆發的幾周前，互聯網巨頭谷歌公司的工程師們在《自然》雜志上發表了一篇引人注目的論文。它令公共衛生官員們和計算機科學家們感到震驚。文中解釋了谷歌為什么能夠預測冬季流感的傳播：不僅是全美范圍的傳播，而且可以具體到特定的地區和州。谷歌通過觀察人們在網上的搜索記錄來完成這個預測，而這種方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年來所有的搜索記錄，而且每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，如此龐大的數據資源足以支撐和幫助它完成這項工作。

發現能夠通過人們在網上檢索的詞條辨別出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾控中心在03年至08年間季節性流感傳播時期的數據進行了比較。其他公司也曾試圖確定這些相關的詞條，但是他們缺乏像谷歌公司一樣龐大的數據資源、處理能力和統計技術。

雖然谷歌公司的員工猜測，特定的檢索詞條是為了在網絡上得到關于流感的信息，如“哪些是治療咳嗽和發熱的藥物”，但是找出這些詞條并不是重點，他們也不知道哪些詞條更重要，更關鍵的是，他們建立的系統并不依賴于這樣的語義理解。他們設立的這個系統唯一關注的就是特定檢索詞條的頻繁使用與流感在時間和空間上的傳播之間的聯系。谷歌公司為了測試這些檢索詞條，總共處理了4.5億個不同的數字模型。在將得出的預測與07年、08年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，谷歌公司發現，他們的軟件發現了45條檢索詞條的組合，一旦將它們用于一個數學模型，他們的預測與官方數據的相關性高達97%。和疾控中心一樣，他們也能判斷出流感是從哪里傳播出來的，而且他們的判斷非常及時，不會像疾控中心一樣要在流感爆發一兩周之后才可以做到。

所以，09年甲型H1N1流感爆發的時候，與習慣性滯后的官方數據相比，谷歌成為了一個更有效、更及時的指示標。公共衛生機構的官員獲得了非常有價值的數據信息。驚人的是，谷歌公司的方法甚

至不需要分發口腔試紙和聯系醫生——它是建立在大數據的基礎之上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。基于這樣的技術理念和數據儲備，下一次流感來襲的時候，世界將會擁有一種更好的預測工具，以預防流感的傳播。

三、感想：

看完本書有如下感想：

首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對于個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

其次，作者認為大數據時代具有三個顯著特點。

一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據；

二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。

三、了解數據之間的相關性，勝于對因果關系的探索?！笆鞘裁础北取盀槭裁础敝匾?。

最后，作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公

司（阿里巴巴、淘寶網）。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。