基于大数据分析的突发事件网络舆情预警研究

作者:未知

  【摘 要】突发事件在网络上具有传播速度快的特点,如果不能在第一时间将其遏制住,所产生的后果将会非常恶劣。我国是一个网民数量多达半数多的国家,每个人都可以通过网络获得新闻事件的相关信息,网络舆情需要建立科学的预警机制,以此来做好突发事件的应急工作,维护社会的稳定。大数据时代更是如此,一旦突发事件无限制蔓延爆发,所产生的后果是非常恶劣的。本文在对大数据时代的突发事件基本概念进行分析的基础上,理清了突发事件网络舆情预警的大数据分析需求,并提出了基于大数据的突发事件网络舆情预警机制的构建策略。
  【关键词】大数据;突发事件;网络舆情;预警
  大数据是如今各行各业所熟知的名词,是伴随着信息技术的发展而出现的,其应用已经普及到各个行业,世界各国都在积极利用大数据进行各个项目的开发,将大数据作为发展战略,借此推动政府各项职能的实现,促进经济发展。需要注意的是,网络当中充斥着各种结构化、半结构化以及非结构化的数据形式,这对数据分析而言具有非常不利的影响,在网络舆情应对上同样具有空前的挑战性。然而突发事件网络舆情对社会发展的稳定、持续、和谐都具有潜在的不利影响,如何在大数据环境下进行科学合理的突发事件网络舆情预警具有非常重要的意义。
  1.大数据时代的突发事件
  (1)大数据时代的到来
  随着信息技术的不断发展,中国网民规模在不断扩大。截至2018年底,中国网民的数量多达8.29亿,普及率达59.6%。各种移动智能设备给人类的生活带来了很大的影响,公众的思维方式由此发生改变。由于渠道的完善,公众所接触到的信息内容众多,借助各种媒体平台可以便捷地发表对突发事件的看法、观点。
  (2)大数据时代的突发事件
  突发事件的类别包括自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。大数据时代的突发事件经由网络的快速传播能够引起大的网络舆情。新媒体的出现使每个网民可以对事件进行编码、加工、发布等,对于新闻事件每个人都有自己的发言权,都可以发表个人看法。大数据时代,媒体传播各种信息都缺少了审慎的态度,这对突发事件发生后网民散布谣言创造了良好的契机,也是网络舆情应当预警的重要内容。舆情危机管理者对新媒体的特征和各项工具要熟悉,运用大数据防患于未然。
  (3)突发事件网络舆情特性
  网络舆情指的是人们通过互联网平台发声,对人们的意识进行疏导,通过舆论的方式对人们的行为和言论进行规范,通过对社会公序良俗的批评与讨论传播一定的思想,最终目的是让人民大众在舆论的引导下安稳和谐地生活,充满激情和热情地投入到日常的工作和生活中。网络舆情的特性包括参与舆论的公众数量大、范围广;突发事件具有很强的破坏性;公众舆论包含错误和消极的成分;公众舆论数量大。上述特性决定了突发事件发生后,网络舆情必须在短时间内受到有效监管,否则后果不堪设想。
  2.突发事件网络舆情预警的大数据分析需求
  在大数据时代背景下,突发事件随着网络媒体实时传播,网络舆情由此呈现出新的特点:舆情信息来源种类众多,借助互联网这一平台,舆情信息蔓延之势迅猛,所以需要及时应对。网络舆情从源头向外传播呈现为交叉传播的特点。其次,社交媒体传播的信息是整个互联网流通的主要内容,网民能够不受时间、地点的约束发布信息,网络舆情传播迅猛,并且舆情相关信息点爆发众多而复杂。最后,舆情信息的数量庞大,舆情信息因为互联网的开放性显得庞大而冗杂。
  3.基于大数据的突发事件网络舆情预警机制构建
  3.1数据采集阶段
  舆情信息的三大通道有新闻、论坛和微博,如果单纯凭借搜索引擎进行信息采集,得到的信息内容多是重复的,这种采集工作的效率不高。舆情信息在这个新媒体发达的年代可以说无处不在,通过微博、微信社交网站平台,舆情信息借助传感器能够实时发布。信息碎片化是大数据时代的典型特征,这些碎片化信息也可能成为网络舆情的主要来源,面对复杂多样的舆情信息源,要能够利用先进的技术对网络舆情进行结构化分析,将信息源的热点关键词、热度、传播速度等指标加以分析与标注,对众多的信息源采用分而化之的策略各个击破。可以借鉴先进的Apache Hadoop中的程序模型处理各种信息源,其好处在于能够在短时间内对大批量数据完成科学合理的排序,同时完成对危机信号的筛选与应对。
  不确定性分布问题是大数据当中所暴露的舆情采集的另一个问题,由此引发的联锁问题是在对数据采集进行分类的过程中具有不确定性。利用数据挖掘技术的并行采样方法可以应付这种内在结构不确定的样本数据集,主要原理在于折后在哪个方法可以对突发事件网络舆情采集的数据结构进行解读,分解复杂工作,从而减少资源的消耗,对最终结果进行科学推测。
  3.2舆情分析阶段
  传统突发事件网络舆情分析所处的阶段是定性分析层面,对舆情分析的深度不够。大数据时代背景下,各种自媒体社交网络平台对突发事件的讨论热度在短时间内就能发酵成网络舆情,网民的言论、网民之间的对话交流、网民社会情绪在同一时间就能使舆情信息得以快速传播。网民的话题关注点就是网络舆情的潜在爆发点,所以要将注意力放在网民的话题参与度上,大数据的工作重点应该放在这里,从而完成对突发事件网络舆情的预警分析,关注网民都关注的热点,如此突发事件才能在第一时间得到有效遏制。要能够深入挖掘网民对于某一事件的意见倾向,以此为基础确定网络舆情的主题类型,有針对性地加以引导。为了降低突发事件的预警难度,要对包含上下文信息的语料库加以提取,有效识别舆情非理性化的发展趋势。在舆情分析时,还要注意利用FE嵌入式的特征提取确保特征的完整性,对舆情信息库内容进行多维挖掘。
  3.3舆情监控预警阶段
  突发事件相关舆情具有潜伏性大、爆发迅猛的特点,现阶段仅依靠自动舆情和人工经验的分析方法不能对舆情走向做到百分百精准的分析,不能做到快速响应,耽误舆情监控的最佳时机,因此,建立舆情信息共享机制很有必要。在舆情预警阶段,利用优化方法对庞大的网络数据加以分析并且解决量化问题。网络舆情要想遏止在萌芽阶段,就要从全局角度优化问题决策,在网络舆情预警阶段同时应用大数据优化策略,协同解决问题。数据可视化是网络舆情预警的重要保证,提供舆情数据信息内容展示,可以从不同维度解读数据,进而为危机管理阶段争取应对网络舆情的时机,提供决策依据。
  4.结语
  危机管理部门在应对网络舆情时要充分借助大数据技术,利用大数据对舆情信息进行有效测评与评估,建立预警机制,采用先进技术对网络舆情进行科学分析,在突发事件网络舆情的数据采集阶段、舆情分析阶段、舆情监控预警阶段妥善处置各个阶段的舆情发展状况,这有助于快速解决群体性突发事件,为政府开展突发事件预警工作提供良好的借鉴,促进社会主义和谐社会的良好发展。
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