大数据时代如何进行舆情分析？

大数据舆情分析就是大数据分析的一种，舆情是民众针对某一特定事件的态度、意见、情绪的综合，通常具有时效性和广泛性的特点，在政府以及商业领域应用比较广泛，做好舆情分析要关注数据源，分析的模型，分析工具的响应效率等几个方面。

舆情分析必须依靠工具实现，在工具和方案选型的时候，要重视能否支持多类型多渠道的数据接入，比如新闻类API，爬虫信息等等，要能够支持自定义的分析模型创建，主题维度的定义等功能，同时还要注重效率和稳定性，支持即时查询，响应，这样才能迅速、准确的进行舆情分析。

此外做好舆情分析还要配合相关制度、人员等一系列保障措施，才能真正的实现舆情分析工作的落地实现。

大数据时代下，做好舆情分析是个大课题，因为这涉及到很多方面，诸如数据源、数据模型、分析工具以及应用目标等等。

首先，如果要做好大数据分析，首要的是的有保障的数据来源，你也可以称之为数据产生的场景。包括而不限于政府机关、大型企业自己传媒机构等，在这里，你可以有各类数据的获得机会（也可以自建定向收集数据的渠道）。然后根据需要建立明细分类、标签类属和指标纬度。

然后，建立舆情分析的实现，也可以首是大数据的舆情应用服务，包括而不限于（主要是你的需要）热点问题、群体情感、事件脉络效应、趋势性分析、地域性分析以及传播途径，还可进行相关预警。

数据应分为不变数据和可变数据（行为）两类，后者可进一步细分为动机、行为、结果三个层次，运用NHP（自然行为处理）理论，通过社会工程计算方法就可以完成。

乐思网络舆情监测中心认为在大数据时代下，要做好舆情分析要先从多方面考虑。虽然大数据在很长一段时间备受企业青睐，但事实上，根据Square Root的数据显示，只有40%的公司在真正意义上使用它。多年来，企业在大数据领域都面临一些障碍，以下是四个主要障碍：

改变微弱且滞后

企业利用大数据来提高生产力并不是一蹴而就的，相反，我们可以把它视为企业基础设施的根本架构，这就意味着在很短的时间内，大数据是不容易被替代的。尽管新兴企业能够很好地接受这一事实，但很多业界耕耘数年的传统企业却不得不开始重塑自己的大数据兼容性。

这是一个相对艰难的过程，一些成熟的企业正在试图采取一些措施来适应不断发展变化的外部环境。在实践中，评估哪些业务可以从大数据中受益，哪些可以让受众和生产力互动发生变化等。

专家供不应求

大数据时代舆情的特点被放大，同时影响力也被扩大，新闻媒体、自媒体以及各种网络站点、平台都可以对舆情进行讨论和扩散，进一步扩大舆情的影响力。正面的影响力可以促进社会进步、促使事件公开化、透明化、传达民意等作用，负面的影响力导致虚假信息的扩散和舆论的误导，对舆情主体造成不可避免的损失。

然而大数据时代，网站信源众多，数据量庞大，对舆情进行分析必然要借助信息科技。针对舆情分析，西盈舆情监测有成熟的解决办法。通过自有的舆情分析平台，运用自然语言处理技术对舆情进行深度分析，能够实现自动分词、自动聚类、自动分类、文本相似性检索（自动排重）、自动摘要+主题词标引。然后自然语言检索等文本挖掘技术，对数据进行研判，包括热点、负面等。并且平台有内置数据模型知识库，由若干成熟的模型（维稳、治安、环保、交通运输、医疗、教育、卫生等），可以对不同行业对舆情进行科学有效的分析。

舆情分析不是一个简单的工作，需要多方面配合，通过现代科技分析舆情，才能有效减少负面舆情带来的损失。

第一，通过自然语言处理、舆情模式识别等先进技术，将人工智能和人工经验相结合，实现对舆情趋势的科学预测。如蚁坊软件的大数据舆情监测系统可实现教育舆情数据源快速、精准的获取和分析。第二，提高舆情的分析研判能力，通过借助像蚁坊软件这类大数据舆情监测技术平台实现舆情的监测与分析研判，在出现舆情危机之时，能够迅速得出科学的分析报告以指导舆情的导控工作，有效克服舆情危机。

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大数据时代的舆情分析的关键主要是对大数据快速准确的处理和分析能力，肯定是要使用算法结合工具的。当然人工仍然舆情分析方向的主导，比如针对某话题或事件的特点、重点分析面向，这是需要人的智慧去设计的。但若想把握快速、高效率产出舆情分析结果，借助工具是最优选择。最明显的是工具对于海量大数据的运算能力和速度仍然是人工所不及，而且现在的分析工具几乎都是即时分析、即时结果，甚至还有自动化分析，例如DiVoMiner®这种大数据分析工具，结合大数据技术、算法、机器学习、网络挖掘等技术是舆情分析的适用工具。