大数据时代,舆情管理需要打造全流程服务闭环

数据时代,舆情管理需要打造全流程服务闭环
大数据时代,舆情管理需要打造全流程服务闭环大数据(BigData)时代正在开启,作为大数据时代的推动力之一,媒体技术的革命正在造就一个全新的舆论环境。网上言论已达到前所未有的活跃程度,互联网日益成为社会各阶层利益表达、情感宣泄和思想碰撞的平台,进而产生巨大的舆论信息。
近年来大数据不断地向社会各行各业渗透,为每一个领域带来变革性影响,并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。大数据的蓬勃发展给舆情监测带来挑战,更是带来发展机遇。重视对互联网舆情的应对,建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。大数据也是舆情监测发展的必经之路,顺应大数据时代的潮流发展,把握热点舆情脉动。只有把握大数据时代特点,革新治理方式,才能适应社会需求和环境变化,不断提高舆情应对能力,实现创新发展。
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互联网不是法外之地
网络空间是亿万民众共同的精神家园。网络空间天朗气清、生态良好,符合人民利益;网络
空间乌烟瘴气、生态恶化,不符合人民利益。谁都不愿生活在一个充斥着虚假、、攻击、谩骂、恐怖、情、暴力的空间。利用网络鼓吹推翻国家政权,煽动宗教极端主义,宣扬民族分裂思想,教唆暴力恐怖活动,利用网络进行欺诈活动,散布情材料,进行人身攻击,兜售非法物品等,要依法加强网络空间治理,加强网络内容建设,加强网上正面宣传,为广大网民营造一个风清气正的网络空间。循环小数教案
大数据时代的舆情监测
强风化大数据舆情监测是为适应大数据时代的舆情和服务而发展起来的,其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘,以及机器学习等技术,不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、等信息,及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向,从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪,并结
合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。面对数亿网民和浩如烟海的网络言论,网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台。
大数据时代的舆情研判
民间慈善大数据的蓬勃发展给舆情监控带来挑战,也给舆情管理提出更高的要求,不但要通过大数据技术手段,分析事件的关注程度、传播情况、发展趋势、网民情绪变化,还要深入某个观点的影响程度、影响人,从而预测舆情走向,并对趋势做出正确的判断。通过分析处理数据和人工智能技术,结合人工经验,可以对舆情发展态势和影响进行研判。
舆情研判不但要对舆情传播走势进行分析,更要善于对舆情多样化数据进行关联分析,将不同载体、不同类型的数据关联起来进行分析。比如,将网站新闻数据、论坛数据、博客数据、微博数据进行比对,可以分析出热点舆情在不同舆论场的传播速度和广度,从而掌握哪些舆论场更易于传播哪类舆情;将用户职业数据、地域数据、年龄数据、专注领域等和社会网络数据结合起来,可以分析出不同的舆情热点在哪些职业、地域、年龄段、团体中广泛传播,有利于更有针对性地进行舆论引导。
舆情全流程服务体系
刘真露点冗余系统大数据时代,舆情管理工作也发生着巨大变化,舆情的应对和处理变成一个系统化的工作,不再是简单的舆情监测。当今时代各种信息瞬息万变,对于舆情处理来说,面临着更大的挑战,需要一套全方位的处理方案,洞察舆情的全生命周期。军犬舆情作为网络舆情
的定义者和领跑者,多年来,在舆情管理方面打造了一套专业的全流程服务体系,从舆情监测到舆情分析,从舆情预警到事件监测,从导控落地到服务报告,为客户提供专业、全面的舆情管理服务,全程跟踪舆情的发展动态,全流程掌控各类舆情的整个生命周期,实现舆情管理工作的系统化。
“稳准狠快“高效应对
网络舆情对政府和企业来说都有着不可忽视的影响,维护网络环境安全,维护企业品牌声誉,都离不开网络舆情的合理应对。网络舆情的发生和发展速度非常之快,影响力可以瞬间覆盖整个互联网,产生各种不可逆的社会影响,因此正确的舆情应对需要速度和效率。需要“稳、准、狠、快”的舆情应对处理能力,及时发现舆情,快速响应,准确制定处理对策,在最短的时间内控制舆情影响力的扩散,为客户提供快速高效的舆情管理服务。
大数据时代,信息传播速度越来越快,舆情传播渠道进化较快,传播方式多样,舆情发展具有不可控性,这对舆情管理提出了严峻的挑战。大数据时代的舆情应对技术和舆情管理方式需要不断提升,舆情管理要走出粗放式管理模式,舆情管理要直面海量数据的挑战,更要不断融入新技术来实现舆情管理工作的智能化。
新的舆论环境,需要加强网络舆情的监测,而新的网络舆情,需要新的监测方式,将大数据作为国家和地区创新社会舆情管理的主要指标,深刻把握社会舆情的现状及其变化规律,精确预判社会舆情发展趋势,进一步提高舆情管理的科学性、针对性和实效性,已经成为大数据时代舆情管理工作的全新课题。

本文发布于:2024-09-22 04:29:41,感谢您对本站的认可!

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标签:舆情   数据   网络
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