创新大数据时代网络舆情引导

简介:

大数据时代,网络舆情产生速度快,数据体量大,而且异常复杂。在新的网络舆情环境下,我国的网络舆情引导受到了前所未有的挑战,同时大数据也为网络舆情引导带来了新的机遇。在新形势下,应积极树立大数据理念,深入挖掘和合理利用大数据在网络舆情引导中的价值,创新网络舆情引导思维,抓住网络舆情的本质特征,探索网络舆情演变的内在规律,尽快建立起适应新形势的网络舆情引导机制。

分析海量信息 预测发展趋势

大数据使网络舆情预测成为现实。对已经出现的网络舆情予以监测,这是网络舆情引导的传统做法,也是以往网络舆情管理的起始。但是利用大数据技术,可以对网络舆情中具有关联的数据进行挖掘并加以分析,使敏感信息在网络上传播的初始阶段就被监测到。在此基础上通过模型对网络舆情变化趋势进行仿真,使网络舆情预测成为现实。

大数据使网络舆情分析更为全面。实现网络舆情预测,至关重要的是对数据的相关性进行全面分析。而在传统的网络舆情引导中,由于数据库的缺乏和计算分析能力有限,往往难以全面分析网络舆情,得出的结论也有失偏颇。大数据环境下,对网络舆情的分析由静态化向动态化转变,由片面化向立体化转变,由单一化向全局化转变。利用大数据技术解构海量信息,并对这些信息加以重构,对网络数据的相关性进行深度挖掘,可以全面科学地分析并预测网络舆情的发展趋势。

大数据使网络舆情实现量化管理。使网络舆情得以量化,是利用大数据对网络舆情进行科学预测的前提。网络舆情信息量巨大,而被挖掘出来的网络舆情信息需要进行量化,在此基础上再建立数学模型对信息数据进行计算和分析。数据的量化指的是数据是可计算的,一是在密切关注网民态度与情绪变化的同时对其采用量化指标加以标识,二是对网络言论所持某一观点的人群数量进行统计,三是透过网络信息文字内容来对网民互动的社会关系网络数量进行统计。

大数据使网络舆情相互关联。网络信息是网络背后的网民所传达出来的信息的集合,因而对网络数据进行研究,实质上是对由人所组成的社会网络进行研究。要实现网络舆情预测,离不开对网络舆情之间的关系进行关联这一尤为重要的大数据技术。在大数据时代,每个网络数据都被看作是一个节点,能够在舆情链上与其他关联数据不受限制地产生乘法效应,这种关联如同数据裂变,会扩大至全体网络数据,使舆情分析更为准确。

加强技术支撑 储备新型人才

重构大数据时代网络舆情引导战略。牢牢把握新契机,充分发挥大数据所具有的不可比拟的优势,重构大数据时代网络舆情引导战略。在大数据技术的帮助下不断提高网络舆情引导的预见性,进一步增强网络舆情引导的目的性。通过数据分析来了解网民群体的言论和心理特征,预测网络舆情变化趋势。加强政府网站建设,针对网络舆情特征有针对性地加以引导。挖掘数据信息,对数据的价值进行转化,使网络舆情引导的价值得以实现,使网络舆情引导具有更高的公信力。发挥主流媒体的作用,积极与社会公众进行沟通,使网络舆情引导及时有效。

积极创新网络舆情引导技术与手段。利用大数据有效地进行网络舆情引导离不开先进技术的支撑。一方面,掌握数据处理与分析等各种技术软件的应用,有效利用各种大数据技术平台实现网络舆情的分析、预测与引导。另一方面,应积极完善各项技术,创新对网络数据进行监测、挖掘、存储与分析的各种技术,对数据安全也应利用新技术进行维护。同时,大数据时代的网络环境更为复杂,网络舆情引导的难度加大,除了创新教育引导等手段,还需要通过法律等强制性手段进行规范。只有不断创新技术和手段,才能应对不断变化的网络舆情形势,保障网络舆情引导工作顺利开展。

大力培养网络舆情引导新型人才。在大数据时代,网络舆情引导急需高素质的新型复合型人才。为了满足当前大数据时代网络舆情引导对人才的迫切需求,可以采用招考等形式发掘数据分析等方面的高素质人才,采用培训和进修等形式提高现有专业人才的素质。要建立网络舆情引导人才培养的长效机制,对网络舆情引导人才需求进行系统分析,确定人才培养目标。与我国当前的学科专业人才培养体系相结合,培养既具有综合学科知识,又具有较高专业素养的网络舆情管理新型人才,加快大数据时代网络舆情引导人才队伍建设。

尽快完善网络舆情引导体制建设。规范大数据时代网络舆情引导工作,必然要求进一步完善网络舆情引导体制机制。尽快将网络舆情多元化管理的联动机制建立起来。制定大数据时代网络舆情引导战略规划,将产学研紧密地结合在一起,科学统筹政府、社会等多方力量,形成联动机制。网络舆情引导机构的设置应成为常态,并配备适当数量的专业人才,使网络舆情引导工作更加精细化。建立权责清晰的网络舆情引导责任机制,通过相关立法将网络舆情引导各部门的权利和义务予以明确。尽快完善相关保障机制,为大数据时代网络舆情引导提供有力的资源保障。

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
1月前
|
计算机视觉
【论文速递】Arxiv2018 - 加州伯克利大学借助引导网络实现快速、准确的小样本分割
【论文速递】Arxiv2018 - 加州伯克利大学借助引导网络实现快速、准确的小样本分割
22 0
|
10月前
|
网络协议 大数据 数据挖掘
文献丨多组学大数据构建小麦穗发育转录调控网络,TRN+GWAS挖掘关键转录调控(二)
文献丨多组学大数据构建小麦穗发育转录调控网络,TRN+GWAS挖掘关键转录调控(二)
|
7天前
|
分布式计算 NoSQL 大数据
MaxCompute产品使用合集之自定义udf连接云上vpc网络的redis获取数据的步骤是什么
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
15天前
|
5G 安全 SDN
【计算巢】网络切片技术:5G 网络的核心创新
【6月更文挑战第2天】5G时代的变革核心技术——网络切片,如同万能钥匙,可根据不同应用场景定制专属网络服务。通过虚拟化逻辑网络,满足各类行业个性化需求,如自动驾驶的低延迟连接或远程手术的安全传输。实现网络切片涉及NFV和SDN等技术,虽面临动态管理、安全隔离等挑战,但其潜力巨大,将推动各行各业的数字化转型,成为社会进步的关键驱动力。
|
24天前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】
YOLOv8在小目标检测上存在挑战,因卷积导致信息丢失。本文教程将原网络结构替换为更适合小目标检测的backbone,并提供结构图。通过讲解原理和手把手教学,指导如何修改代码,提供完整代码实现,适合新手实践。文章探讨了大特征图对小目标检测的重要性,如细节保留、定位精度、特征丰富度和上下文信息,并介绍了FPN等方法。YOLOv8流程包括预处理、特征提取、融合和检测。修改后的网络结构增加了上采样和concatenate步骤,以利用更大特征图检测小目标。完整代码和修改后的结构图可在文中链接获取。
|
1月前
|
机器学习/深度学习
yolov7论文学习——创新点解析、网络结构图
yolov7论文学习——创新点解析、网络结构图
|
1月前
|
分布式计算 DataWorks NoSQL
MaxCompute资源问题之网络不通如何解决
DataWorks数据集是指在阿里云DataWorks平台内创建、管理的数据集合;本合集将介绍DataWorks数据集的创建和使用方法,以及常见的配置问题和解决方法。
|
10月前
|
数据可视化 大数据 数据挖掘
文献丨多组学大数据构建小麦穗发育转录调控网络,TRN+GWAS挖掘关键转录调控(三)
文献丨多组学大数据构建小麦穗发育转录调控网络,TRN+GWAS挖掘关键转录调控(三)
|
10月前
|
大数据 数据挖掘 Go
文献丨多组学大数据构建小麦穗发育转录调控网络,TRN+GWAS挖掘关键转录调控(一)
文献丨多组学大数据构建小麦穗发育转录调控网络,TRN+GWAS挖掘关键转录调控
|
1月前
|
机器学习/深度学习 编解码 数据可视化
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割

热门文章

最新文章