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新舆盾:如何通过数据分析进行舆情监测

2020-04-17


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。这一时期,随着互联网技术的不断发展,新舆盾分析发现每天传播于在各种平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条,这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分。这些数据对于政府收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。
    在此背景下,舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。其主要专注于通过在监测平台上进行海量信息采集、分析、处理、数据挖掘等,不定时地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等舆情信息。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的源头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、进行趋势预测和提出应对建议。

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大数据在舆情监测上的应用价值新舆盾总结有以下几个方面:
(一)大数据价值的核心:舆情预测
  大数据技术的应用,就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据,将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期,通过建立的模型,模拟仿真实际网络舆情演变过程,实现对网络突发舆情的预测。
(二)大数据价值的条件:舆情全面
大数据技术要预测舆情,首要条件是对新舆盾中各种关联的全面数据进行分析计算。

(三)大数据价值的基础:舆情量化
大数据预测舆情的价值实现,必须建立在从新舆盾中对已挖掘出的海量信息,利用数学模型进行科学计算分析的基础之上,其前提是各类相关数据的量化,即一切舆情信息皆可量化。但数据量化,不等同于简单的数字化,而是数据的可计算化。

(四)大数据价值的关键:舆情关联
新舆盾大数据技术预测舆情的价值实现,最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联,将不再仅仅关注传统意义上的因果关系,更多关注数据间的相关关系。

大数据时代需要大采集,大数据时代需要大分析,这是数据爆炸背景下的数据处理与应用需求的体现,而传统的人工采集、人工监测显然难以满足大数据背景下对数据需求及应用的要求。新舆盾舆情数据分析站系统网络舆情监测平台成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能,有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题,加快了网络舆论的监管效率,有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作,提高用户对网络突发舆情的公共事件应对能力,加强互联网“大数据”分析研判。


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