大数据舆情监测分析系统让网络舆情预测成为现实

在大数据时代，网络舆论发生的速度很快，数据量大，而且异常复杂。网络舆情疏导在新的网络舆论环境中面临着前所未有的挑战，同时，大数据又给舆情疏导带来了新的机遇。新形势下，我们要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论疏导中的价值，创新网络舆情疏导思维，抓住网络舆情演变的本质特征，探索网络舆情演变的内在规律。大数据舆情监测分析系统的作用主要有：

1、大数据的出现，使得网络舆论预测成为现实

对于已有的网络舆情进行监测，这是一种传统的网络舆情疏导方式，也是以往网络舆情管理的开端。然而，通过大数据技术，可以对网络舆情中与之相关的数据进行挖掘和分析，使得敏感信息在网络传播的初期就能得到监控。然后，利用该模型模拟网络舆情的变化趋势，使网络舆情预测成为现实。

2、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疏导中，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。

3、大数据使得网络舆论的管理量化

如何将网络舆情量化，是运用大数据科学预测网络舆论的前提。互联网舆情信息量大，并且网络舆情信息的挖掘需要量化，并在此基础上建立一个数学模型，用于信息数据的计算与分析。数量化是指数据的可计算性，一是使用量化指标，密切关注网民态度和情绪变化，同时对网民的态度和情绪变化进行识别;三是通过网络信息文字内容对网民互动的社会关系网络数量进行统计。

4、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。

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