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大數據時代:輿情管理的三大變革

發布日期:2014-07-02 15:48:28   標簽:大數據時代 大數據時代輿情監測 輿情管理 輿情管理變革 大數據時代輿情管理變革

      大數據,正由技術熱詞變成一股社會浪潮乃至國家戰略。

      隨著互聯網的迅速發展,大數據帶來的信息風暴正在改變我們的生活、工作和思維。無論政府和企業,對網絡輿情的分析研判應對,正面臨著大數據的挑戰。在大數據時代,對網絡輿情管理必將在管理思維、工作模式、技術方法等領域發生重大變革。

      一、大數據時代的輿情管理工作變革

      社會治理與輿情管理

      2011年全球被創建和復制的數據總量為1.8ZB(10的21次方),其中75%來自于個人,遠遠超過人類有史以來所有印刷材料的數據總量 (200PB)。過去幾年全世界產生的數據量甚至超過了歷史上2萬年來產生的數據量的總和。我們的世界正在被數據化,一切皆可“量化”,數據“取之不盡,用之不竭”。這帶來了更大的管理問題,信息爆炸與信息對稱。比如,環保部門投入巨資監測環境數據,構建環境物聯網,盡力還原真實環境治理現狀的實時的基礎數據庫,以輔助決策治理。但是公眾常常通過手機拍攝霧霾天氣或是污染現場,并且在網絡上快速傳播?;肪臣嗖夤臼縈臚窕肪掣惺?,一旦不能形成對應,勢必產生負面情緒。

      從重視到行動

      新形勢下,網絡輿情管理,亟需新的工作體系與之匹配。通過成立本單位網絡輿情管理小組、制定相關制度,培養專業人才,結合第三方專家顧問,建立健全網絡輿情管理工作體系。從而,以維護群眾的權利來樹立政府的權威,傾聽民意進行科學決策。

      我們看到,有一些政府機構已經逐步摸索形成了這樣的輿情管理的責任機構,網絡輿情管理小組,值得借鑒。單位主要領導擔任小組組長,單位下屬各部門確定專人為小組成員,并分別組成監測,分析,應對等職能部門。制定輿情管理工作制度,做到網絡輿情工作有章可循,完善網絡輿情的聯動應急機制。加強信息公開和第三方顧問,善用互聯網思維模式,通過新媒體多種形式和手段,信息公開,傾聽民意,疏導輿情。

      二、大數據時代的輿情管理思維變革

      認識與轉變

      在10年前,我們將互聯網稱為“虛擬世界”。在今天,網絡“虛擬世界”正在向“鏡像世界”轉化。虛擬世界的匿名性、非對稱性、非真實性,正在轉變為鏡像世界的對稱性、真實性(真實的畫面、真實的情感等)、即時性。在全球范圍內,大到國家社會治理,小到企業經營個人形象,都受到了網絡輿情的影響和改變。在這種情況下,對網絡輿情的管理思維必然發生改變,這種改變可能會帶來政府輿情管理相關行政職能的改變,面對網絡輿情的行政流程的改變,政府信息公開速度和透明度的改變,信息發布的效率和方式的轉變。這種改變應上升為社會治理體系的一個重要組成部分。

      創新管理,融入網絡

      輿情管理從流程上看包括是監測、發現、研判、應對。但是,在網絡輿情面前,是不是擁有這樣的流程就能夠從容應對呢?問題還是大量存在的。這和我們大多數政府企業的管理模式相關,我們看到,很多單位的輿情工作只是一個或幾個工作人員負責,或者一個部門負責,發現問題的處理辦法是層層上報,由領導批復處理。實際上,這樣的模式與網絡輿情管理是不吻合的,難以做到全面分析,準確研判,及時應對。那么,如何創新輿情管理的模式呢。輿情管理,應自上而下,形成一整套全新的工作體系。一把手總負責,全員轉變思維模式。充分借助大數據技術分析力量,和第三方專家顧問力量。敢于接受網絡曝光和檢驗,融入網絡,充分在網絡空間展示形象。這樣才能消減物理與文化空間的矛盾和區隔。

      三、大數據時代的輿情分析技術變革

      移動互聯網將再次改變輿情格局

      據最新數據,我國手機上網網民突破5億,80%的手機網民使用手機看新聞。各大互聯網門戶網站,紛紛在移動新聞客戶端上發力,大有形成第四大互聯網入口的趨勢。隨著4G網絡的普及,視頻類應用將迎來新的爆發,視頻的真實感將更大的拉近網絡空間的距離感。移動互聯網的每個信息發布節點,將是每一個網民,全民麥克風的時代即將爆發。在這個背景下,網絡輿情將會演變為何種格局,大數據分析技術在哪些方面還能擁有用武之地?這一領域,勢必會迎來新的技術突破與應用。

      用大數據預判輿情趨勢

      大數據的目標是預測。對于輿情管理者而言,能通過大數據技術手段,分析事件關注程度,傳播情況,發展趨勢,網民情緒變化。也可以深入某個觀點的影響程度,影響人群。從而預測輿情走向,輔助決策和判斷。大數據分析技術給輿情分析帶來的更多的可能,輿情分析不再是分析樣本數據,而是分析更多來源更復雜的數據。不再是看似精確性的定位于某條信息,某個人,而是在混雜的輿情信息中,發現趨勢,預測走勢。不再是非正即負的機械判斷情感,而是分析相互關聯的人物之間的情緒傳遞。

      來源:輿情大數據      作者/李崇綱

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