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以大数据思维变革传统舆情治理思维，实现了舆情治理在思维、模式以及技术上的创新。通过建立技术指标、精准监测和科学分析，对于新形势下做好舆情治理，开展好网络舆论引导工作，加强和改进网络内容建设，具有重要的理论意义和实践价值。
一、网络舆情监测目前存在的问题
随着移动互联网时代的迅速发展，载体多元、表达直接、传播迅速、信息海量、话语分散等成为现代社会舆情的鲜明特点，各类“实时直播”，通过血缘、学缘、业缘、趣缘、地缘等“圈层结构”，以“波纹式”“放射状”共享传播，使得“真相还在穿鞋，谣言已走遍网络”。纵观近年来发生的重大舆情事件，大多都是从朋友圈、微博等开始，然后才出现在传统互联网上，在新旧媒体之间出现了快速的跨界传播，最终引向传统媒体，将舆情坐实。
由于传统的舆情监测逻辑和研判方法的片面化、单一化和静态化，再加上以往的舆情管理系统无法实现全网络覆盖，一方面造成了信息数据无限性和人们关注能力有限性之间的矛盾，加剧了网络舆情的“盲人摸象”效应；另一方面也形成了舆情通报信息滞后、样本代表性不足、信息沟通不充分、管理技术力量薄弱等问题。
二、大数据为网络舆情治理提供了创新的基础和手段
大数据又称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内进行抓取、管理和处理的数据集合，是必须通过深度挖掘、计算、分析才能创造价值的海量信息。大数据在体量、复杂性、产生速度及价值密度四个方面都极大地超越了传统的数据形态，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据集合常常来源于日常生活，与人的行动、交往有一定的同构性，部分条目直接附加了时间、地理等信息。可以说，在大数据的数据集合中天然蕴含着各种关系。因此，大数据集合能提供同数据量的若干小数据集合无法带来的新信息。通过数据挖掘寻找数据之间的联系，确立数据之间相关关系的规律，可以进而提供多方面的预测。
把该项技术运用在网络舆情监测工作上，加强网络舆情数据分析，对于舆情工作具有重要的理论意义和实践价值。
三、运用大数据手段提升舆情治理水平
网络舆情监测主要有两项工作：一是对网络舆情进行日常性和持续性的自动跟踪与搜集，并在此基础上建立网络舆情信息库，具备长期性、稳定性、系统性的特点；二是在特定舆情爆发期，针对特定突发事件或某一特定主题进行舆情收集分析工作。通过数据挖掘寻找数据之间的联系，可以找出数据之间相关关系的规律，进而提供多方面的预测。
大数据技术的应用，能够对海量舆情数据进行立体化、全局化、动态化研究，通过挖掘、分析舆情关联数据，将监测目标时间节点提前到敏感信息传播初期；通过构建模型预测舆情走向，从而为正确引导舆情提供决策参考。
（一）分析传播数据量，建立舆情走势研判的指标体系
确定指标体系是进行网络舆情研判的重要基础。运用大数据技术，将舆情样本扩大至几乎全体，全天候自动搜索采集与目标舆情看似毫不相关、实则具有内在关联的信息，并自动进行关联分析、级别划分、聚类分析和倾向性分析，分析微博（特别是微博大V）、微信的关注和转发状况，论坛、门户网站以及境内外媒体的转发和报道状况等；分析网络舆情正负比、搜索排名、网民参与、是否出现照片和视频等方面情况，对舆情发展、舆情走势研判提供有力依据。大数据时代下的网络舆情预警指标体系，能够做到定量和定性相结合，科学性、有效性和可操作性相结合，稳定性和可延续性相结合，现实性和预判性相结合。通过寻找“导火索”与“减压阀”之间的平衡点，从而实现从“灭火”式管理到“防火”式管理的转变。
（二）研究数据趋势，提高舆情掌控能力
随着移动互联网技术的迅速发展，社交媒体的交互性、低门槛和传播的直接性，使得每个人随时随地成为信息的接收者，又是信息的发布者和传播者。受众的节点数呈几何级数递增，信息传播呈爆发式增长速度。充分运用大数据技术，通过挖掘数据相关性，在敏感消息进行网络传播的初期就提前介入开始监测，并在有大V、媒体介入，网民参与数突增等特殊时段及时进行分析预警，将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，可为发现网络舆情重点和弱项，提高网络舆情整体掌控能力。
（三）数据融合共享，节约舆情核实研判时间
依赖大数据技术，可以打通各部门数据搜集、数据整合、存储、分析和执行之间的壁垒，接通从舆情发掘到舆情应对处理之间的通道，并形成自动化对接，从而建立起统一调度指挥平台，实现各地区、各部门所掌握最新数据的实时共享，压缩舆情发掘和处理之间的距离，有效防止信息“碎片化”，最大限度地消除“盲人摸象”和“信息孤岛”现象，做到数据的相互印证和对外发布信息口径的统一。同时，通过大数据技术，还可以综合搜集和分析其他各渠道信息，自动对舆情进行核实，根据同类事件舆情传播特点建立模型，对网络传播情况进行模拟，从而对舆情发展作出预判，为最终决策提供参考。
（四）提供舆情处置预案，降低应对难度
数据的最高价值在于提供管理智慧。通过大数据系统，能够从各地同类事件舆情处置案例中提煉出相关的数据模型，并自动搜集分析处置过程中的得与失，提出切实可行的解决思路、指导方针和应对策略以及注意要点，进而形成有针对性的、行之有效的网络舆情处置预案。拥有了具前瞻性的、可操作的网络舆情处置预案，能防止公共事件发生后的手忙脚乱，疲于应对。同时，还可根据各个具体事件的实际情况适当调整网络舆情处置的策略、步骤和方法，实现网络舆情的权变处置，不断调整、充实和完善网络舆情处置预案，为同类事件的处置工作提供参考依据。
（五）建立回应模板，确保舆情处置时效
做好互联网舆情工作，还要把握好时、度、效。在小数据时代，由于受到数据库和计算分析能力的限制，形成许多条块分割的“信息孤岛”，导致各类舆情事件发生后，都需要重新从零开始开展应对处置工作，于“时”不能把握好“黄金1小时”；于“度”不能掌握火候，拿捏分寸；于“效”不能保证网络舆情处置的实效质量。而通过大数据技术，则可以针对海量舆情信息进行自动分类建立数据库，根据各类舆情特点，综合分析其他同类事件发生、发展、传播等特点，分门别类提出应急机制和注意事项。同时，综合各地各类舆情事件中各时段官方回应模板，分析得失，结合实际第一时间提出切实可行的回应模板，并根据事态发展自动、实时进行修正，从而为及时、有效处置舆情事件提供保障。
互联网已成为社会转型期网络意见和网民心态的重要呈现地和交锋平台，是舆论引导的最前沿。通过大数据系统科学地建立指标、进行数据分析研判、抓住对网络舆论具有较强影响力的关键群体，运用大数据提高舆情管理和执行的思路，降低舆情应对难度，发挥好网络舆论场凝聚共识、争取人心的作用，才能营造良好的网上舆论环境。
（作者单位：多彩贵州网）
一、网络舆情监测目前存在的问题
随着移动互联网时代的迅速发展，载体多元、表达直接、传播迅速、信息海量、话语分散等成为现代社会舆情的鲜明特点，各类“实时直播”，通过血缘、学缘、业缘、趣缘、地缘等“圈层结构”，以“波纹式”“放射状”共享传播，使得“真相还在穿鞋，谣言已走遍网络”。纵观近年来发生的重大舆情事件，大多都是从朋友圈、微博等开始，然后才出现在传统互联网上，在新旧媒体之间出现了快速的跨界传播，最终引向传统媒体，将舆情坐实。
由于传统的舆情监测逻辑和研判方法的片面化、单一化和静态化，再加上以往的舆情管理系统无法实现全网络覆盖，一方面造成了信息数据无限性和人们关注能力有限性之间的矛盾，加剧了网络舆情的“盲人摸象”效应；另一方面也形成了舆情通报信息滞后、样本代表性不足、信息沟通不充分、管理技术力量薄弱等问题。
二、大数据为网络舆情治理提供了创新的基础和手段
大数据又称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内进行抓取、管理和处理的数据集合，是必须通过深度挖掘、计算、分析才能创造价值的海量信息。大数据在体量、复杂性、产生速度及价值密度四个方面都极大地超越了传统的数据形态，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据集合常常来源于日常生活，与人的行动、交往有一定的同构性，部分条目直接附加了时间、地理等信息。可以说，在大数据的数据集合中天然蕴含着各种关系。因此，大数据集合能提供同数据量的若干小数据集合无法带来的新信息。通过数据挖掘寻找数据之间的联系，确立数据之间相关关系的规律，可以进而提供多方面的预测。
把该项技术运用在网络舆情监测工作上，加强网络舆情数据分析，对于舆情工作具有重要的理论意义和实践价值。
三、运用大数据手段提升舆情治理水平
网络舆情监测主要有两项工作：一是对网络舆情进行日常性和持续性的自动跟踪与搜集，并在此基础上建立网络舆情信息库，具备长期性、稳定性、系统性的特点；二是在特定舆情爆发期，针对特定突发事件或某一特定主题进行舆情收集分析工作。通过数据挖掘寻找数据之间的联系，可以找出数据之间相关关系的规律，进而提供多方面的预测。
大数据技术的应用，能够对海量舆情数据进行立体化、全局化、动态化研究，通过挖掘、分析舆情关联数据，将监测目标时间节点提前到敏感信息传播初期；通过构建模型预测舆情走向，从而为正确引导舆情提供决策参考。
（一）分析传播数据量，建立舆情走势研判的指标体系
确定指标体系是进行网络舆情研判的重要基础。运用大数据技术，将舆情样本扩大至几乎全体，全天候自动搜索采集与目标舆情看似毫不相关、实则具有内在关联的信息，并自动进行关联分析、级别划分、聚类分析和倾向性分析，分析微博（特别是微博大V）、微信的关注和转发状况，论坛、门户网站以及境内外媒体的转发和报道状况等；分析网络舆情正负比、搜索排名、网民参与、是否出现照片和视频等方面情况，对舆情发展、舆情走势研判提供有力依据。大数据时代下的网络舆情预警指标体系，能够做到定量和定性相结合，科学性、有效性和可操作性相结合，稳定性和可延续性相结合，现实性和预判性相结合。通过寻找“导火索”与“减压阀”之间的平衡点，从而实现从“灭火”式管理到“防火”式管理的转变。
（二）研究数据趋势，提高舆情掌控能力
随着移动互联网技术的迅速发展，社交媒体的交互性、低门槛和传播的直接性，使得每个人随时随地成为信息的接收者，又是信息的发布者和传播者。受众的节点数呈几何级数递增，信息传播呈爆发式增长速度。充分运用大数据技术，通过挖掘数据相关性，在敏感消息进行网络传播的初期就提前介入开始监测，并在有大V、媒体介入，网民参与数突增等特殊时段及时进行分析预警，将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，可为发现网络舆情重点和弱项，提高网络舆情整体掌控能力。
（三）数据融合共享，节约舆情核实研判时间
依赖大数据技术，可以打通各部门数据搜集、数据整合、存储、分析和执行之间的壁垒，接通从舆情发掘到舆情应对处理之间的通道，并形成自动化对接，从而建立起统一调度指挥平台，实现各地区、各部门所掌握最新数据的实时共享，压缩舆情发掘和处理之间的距离，有效防止信息“碎片化”，最大限度地消除“盲人摸象”和“信息孤岛”现象，做到数据的相互印证和对外发布信息口径的统一。同时，通过大数据技术，还可以综合搜集和分析其他各渠道信息，自动对舆情进行核实，根据同类事件舆情传播特点建立模型，对网络传播情况进行模拟，从而对舆情发展作出预判，为最终决策提供参考。
（四）提供舆情处置预案，降低应对难度
数据的最高价值在于提供管理智慧。通过大数据系统，能够从各地同类事件舆情处置案例中提煉出相关的数据模型，并自动搜集分析处置过程中的得与失，提出切实可行的解决思路、指导方针和应对策略以及注意要点，进而形成有针对性的、行之有效的网络舆情处置预案。拥有了具前瞻性的、可操作的网络舆情处置预案，能防止公共事件发生后的手忙脚乱，疲于应对。同时，还可根据各个具体事件的实际情况适当调整网络舆情处置的策略、步骤和方法，实现网络舆情的权变处置，不断调整、充实和完善网络舆情处置预案，为同类事件的处置工作提供参考依据。
（五）建立回应模板，确保舆情处置时效
做好互联网舆情工作，还要把握好时、度、效。在小数据时代，由于受到数据库和计算分析能力的限制，形成许多条块分割的“信息孤岛”，导致各类舆情事件发生后，都需要重新从零开始开展应对处置工作，于“时”不能把握好“黄金1小时”；于“度”不能掌握火候，拿捏分寸；于“效”不能保证网络舆情处置的实效质量。而通过大数据技术，则可以针对海量舆情信息进行自动分类建立数据库，根据各类舆情特点，综合分析其他同类事件发生、发展、传播等特点，分门别类提出应急机制和注意事项。同时，综合各地各类舆情事件中各时段官方回应模板，分析得失，结合实际第一时间提出切实可行的回应模板，并根据事态发展自动、实时进行修正，从而为及时、有效处置舆情事件提供保障。
互联网已成为社会转型期网络意见和网民心态的重要呈现地和交锋平台，是舆论引导的最前沿。通过大数据系统科学地建立指标、进行数据分析研判、抓住对网络舆论具有较强影响力的关键群体，运用大数据提高舆情管理和执行的思路，降低舆情应对难度，发挥好网络舆论场凝聚共识、争取人心的作用，才能营造良好的网上舆论环境。
（作者单位：多彩贵州网）