大数据环境下的网络舆情发展及控制分析

1、大数据环境下的网络舆情发展及控制分析1 引言随着社会发展步伐地不断加快，新技术、新理念层出不穷，大数据的广泛应用与发展，给社会各行各业都带来了不同程度的影响，使得网络舆情发展正面临着严峻的挑战。处在大数据环境中，开展对网络舆情的深入研究工作，已然成为政府、科研等政府和机构的主要研究课题。然而在研究中所面临的一项难题是，怎样才能在繁多的网络数据中实施有效分析，以构建出舆情监控有效机制，以便为管理人员提供可靠的技术支持与决策指引。因此开展对大数据环境下网络舆情发展与控制的分析工作，寻求有效的解决对策，可以为技术人员提供一定的帮助。2 大数据环境下网络舆情产生的动力因素2.1 网民社会情绪随着科技发

2、展浪潮地不断推进，互联网的应用范围变得更加广泛，给人们的生活和工作带来了很多便利。当前处在大数据这一背景条件下，网民也不再是单独的个体，而是在网络环境中基于共同爱好或者对某一热点有共同关注点人们之间所组建成的网络圈。在这个网络圈中，人与人之间可进行倾诉与交流，在情感交流过程中，一些不可预知事件就在网络这一环境中发生。众所周知，现实事件一般是由突发事件网络舆情而引发的，而随着信息时代地来临，网络中存在这海量的信息，这些庞大的信息资源也是突发事件网络舆情产生的主要根源，网民在网络社交中由于个人利益等原因所爆发出的个人情绪则是网络舆情事件出现的诱导剂。在现实世界中由于一些突发状况的出现，会使得部分网

3、民的情绪发生大的变化，当其与社会矛盾存在一定的相关性时，也由此引发出了网络群体社会情绪的出现，并会更进一步地刺激网民个体社会情绪的发生，有的网民若不能正确对待，甚至会迷失自我，情感失控，从而引发突发事件网络舆情的爆发。2.2 信息的碎片化在大数据环境下，社会个体可享受到在网络上发布信息以及对信息进行有效宣传地权利，他们会按照自己容易接受的方式对信息进行宣传，由于不同的网民在喜好以及关注度方面存在一定的差异，这使得相同的信息会在平台中被碎片化。信息碎片化模式的出现一方面使得信息的准确度在传播中逐渐丧失，另一方面也为一些不法分子散布虚假信息提供了一定的帮助。3 面临的问题与挑战3.1 为了获取精确

4、的舆情信息，导致数据量大幅膨胀随着网络地日益普及以及技术地不断革新，使得数据生成的速度较之前出现了突飞猛进的变化，为了获取精确的舆情信息，技术人员需对海量的数据信息进行甄别与处理，这无疑加大了工作难度。为了便于处理，可使用采样技术，将数据规模缩小到一定程度，借助现有技术对数据进行有效地管理与分析。3.2 数据深度分析需求的增长要从庞杂的数据资源中获取到精准的舆情信息，从而指导人们做出正确的决策，有必要对大数据展开全面地分析，而要使分析工作有效化，构建复杂的分析模型则是很重要的环节。因此在对网络舆情进行分析中还应做好相关准备工作，以确保后续工作的顺利开展。4 大数据环境下网络舆情的解决对策4.1

5、 构建网络舆情的收集与分析平台构建网络舆情的收集与分析平台。在平台的建设中应从几点加以强化：一是平台的功能应多样化，满足相关网络舆情的宣传、评价等需求；二是平台的确立要能实现对当前网络中的焦点问题的实时跟踪与分析，并对其作出有效的评价；三是能够对所发布地信息在第一时间进行反馈处理，并定期发布舆情报告。通过网络舆情分析平台的有效运行，可使相关人员能掌握到舆情处置的决定权。舆情分析工作流程如图1所示。4.2 建立突发事件处置方案突发事件的处置不仅可用于网络舆情发展的初期阶段，而且也对网络舆情发展的高级阶段中，因此构建突发事件处置方案则显得尤为重要。有效的突发事件网络舆情机制的构建可将存在的突发事件

6、进行有效处理，尽可能地减小其影响范围，采取切实可行的解决措施对其加以引导，避免矛盾的加剧。4.3 建立突发事件网络舆情善后机制在应对突发事件网络舆情的众多工作中善后工作也是值得重视的地方，善后部门的主要职责是确保网络舆论的正常运转，并对后期同类型事件在处理中提供一定的借鉴。所以在建立突发事件网络舆情善后机制中，应包含两方面内容：一是对事件处置方案的评估环节，针对存在的问题相关人员应多方了解事出原因；二是事件的总结过程，针对出现的问题做好有效的处置结果，在处置中要做好公平、公正，并对此次事件进行一个总结，以供同类型事件在处置中提供一定的借鉴。5 网络舆情发展方向5.1 实现更加复杂和更大规模的分

7、析和挖掘在大数据新型计算模式中实现复杂的分析是网络舆情分析未来的发展方向，由于各个舆情主体之间既是相关联的，又存在一定的差异性，因此要实现对网络舆情的有效管理，需重视对网络舆论的子群体进行深入研究，以实现更加复杂与大规模的数据分析与挖掘工作。5.2 网络舆情信息的实时分析和挖掘对于这些庞杂的数据资源，有效筛选出有用地数据资源是网络舆情分析中所面临的难题。通过综合分析后，借助舆情运用个体及时获取到有用的决策信息，可为网络舆情信息的实时分析与挖掘提供一定的帮助。5.3 关联不同领域数据进行舆情分析众所周知，网络上所存在的众多信息是由形形色色的人群所散布并随机产生的，而开展网络舆情研究的人员要从这些

8、纷繁复杂的数据中寻找到有用的资源犹如大海捞针。因此在众多的数据资源中，作为技术人员应取其精华。去其糟粕，对一些无用的信息可直接摒弃，提高工作效率。5.4 词汇理解的复杂性研究在大数据环境下，了解词汇所表达的含义是应从两方面加以考虑：一是将词汇放在具体的语境中，分析其所表示的含义；二是按照语义所表达的思想情感，对其作出合理的解释。在语义模式的构建中考虑机器设备的准确度存在一定的偏差，因而需要人为对其进行准确地理解。此外，随着信息时代地日益普及，网络用语近些年来得到了广泛地传播，很多网络语言具有双重含义，而且在很多网络语境中经常使用谐音或者暗语等进行表达，而若使用机器设备对其含义进行分析，则不能准确理解其所表达的意义，因此应根据具体的语境环境，并结合当前的网络氛围，对其作出合理的解释。6 结束语综上所述，处在大数据这一环境中，相关人员在处理问题中应改变传统的思路，创新工作方式，对现有的网络舆情方式进行不断地改进，采取大数据思维方式，将其有效应用于网络舆情分析中。参考文献【1】 张庆青.基于支持向量