如何利用大数据实现舆情监测？

近年来，大数据不断渗透到各行各业，为各个领域带来变革性影响，成为各行业创新的动力和助推器。在此期间，互联网社交互动技术不断发展和创新。人们越来越习惯于通过微博，微信，博客，论坛等社交平台分享各种信息数据，表达诉求，提出建议和建议，并每天在这些平台上传播。数据量高达数百亿甚至数千亿。这些大量的社交数据构成了大数据的重要组成部分。这些数据在政府收集舆论，企业对产品声誉的理解以及公司发展市场需求中发挥着重要作用。今天，虽然互联网已成为收集民意和了解政府和商业工作有效性的一种非常有效的方式。但是，由于缺乏对互联网帖子和其他行为的必要监管措施，在舆论危机事件发生后，很难及时有效地获取深层次，高质量的在线舆论信息，往往导致被动处理舆论危机事件。因此，重视对公众情感的反应，建立“监测，回应，总结，存档”的舆论反应体系，是大数据时代政务的重要内容之一。在这种背景下，舆论监测和分析行业的发展是为了适应大数据时代的舆论监测和服务。其主要重点是通过大量的信息收集，智能语义分析，自然语言处理，数据挖掘和机器学习等方式，及时，全面地监控网站，论坛，博客，微博，平面媒体，微信等信息。 准确把握各种信息和网络趋势，从广阔的数据世界中探索事件的出现，概括舆论倾向，把握公众情绪，结合历史相似性和类似事件，做出趋势预测和应对建议。大数据在舆情监测中的应用价值

（1）大数据价值的核心：舆论预测

传统网络舆论引导工作的出发点是开始监测已经发生的网络舆论。但是，这种方法的局限性是滞后现象。大数据技术的应用是挖掘和分析与网络舆论相关的数据，并将监控的目标时间推进到敏感信息网络通信的早期阶段。通过建立的模型，模拟实际的网络舆论演化过程，实现网络的轰动性预测。 

（2）大数据价值的条件：综合歌词

大数据技术为了预测舆论，第一个条件是分析和计算各种关联的综合数据。在传统的数据时代，在分析网民的意见或舆论的潮流时，他们只关注网民的态度和情感，忽视网民的心理变化;他们只关注文字信息，但对图像，视频，声音等的关注较少;只观察当地舆论的变化。忽视其他群体的舆论变化;只解释网民文本的内容，忽略复杂多变的社交网络。从舆论分析的角度来看，网民只是信息海洋中的“孤独的僵尸”，就像蚂蚁殖民地能够以高度的智慧出现一样，到处都是火锅等个体蚂蚁。在大数据时代，我们突破了传统数据时代的片面，单一和静态思维，开始以三维，全球，动态的方式研究网络舆论数据，其中包括看似微不足道的舆论数据纳入分析和计算的范围。

 （3）大数据价值的基础：舆论量化

大数据预测舆论价值的实现必须基于已挖掘的海量信息，利用数学模型进行科学计算分析，前提是各种相关性数据的量化，即所有抒情信息都可以量化。但数据量化与简单数字化不同，而是数据的可计算性。在关注网民意见的同时，应该考虑持有这种意见的人数;在解读网民的话语内容时，社交网络的数量就是这样