财富成都智库力荐（谢文/ 原成都商报社常务副总编辑、互联网安全与信息化行业管理专业人士）小编的话——日前举行的一次互联网行业讨论会上，不少参会专家和业者就互联网发展趋势及大数据应用、网络舆情科学研判等话题展开了交流，财富成都用户据录音整理如下干货：

(图片说明：谢文/ 原成都商报社常务副总编辑、互联网安全与信息化行业管理专业人士)

　　各位专家、朋友们，大家好！我今天给大家分享的话题是“大数据与网络舆情”。

　　我们知道，随着大数据时代的到来，网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面，正发生着巨大变化。

　　网络舆论处理方法，已超出了传统常用的框架。用一句形象的话说，网络舆情正成为网络舆论分析和引导工作的基础和晴雨表，以大数据观念变革传统网络舆论引导思维，准确把握网络舆情的内在特征及其在演化过程中的潜在规律，对于新形势下做好网络舆论引导工作，维护网络社会安全，具有重要的理论意义和实践价值。

　　接下来，我想从4个维度来谈一谈大数据在网络舆情中的价值。

　　我们知道，大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具进行抓取、管理和处理的数据集合，必须通过深度挖掘、计算、分析才能创造价值的海量信息。大数据的价值不在信息本身，而在于通过分析数据关联性预测未来。网络舆论分析和引导的前提是网络舆情的预测，而大数据技术为网络舆情的预测提供了支撑和保证。

　　首先，我们来看一看大数据价值的核心：舆情预测

　　我们大家都知道，传统网络舆论引导工作的起点，是对已发生的网络舆情进行监测开始。然而这种方式的局限在于滞后性。这个问题，我们可以用大数据技术和方法来解决它。

　　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。

　　第二个维度，我想谈一谈大数据价值实现的条件。

　　大数据技术要预测舆情，首要条件是对各种关联的全面数据进行分析计算。传统数据时代，分析网民观点或舆情走势时，只关注网民跟帖态度和情绪，忽视了网民心理的变化；只关注文本信息，而较少关注图像、视频、语音等内容；只观察舆论局部变化，忽视其他群体的舆论变化；只解读网民文字内容，而忽视复杂多变的社会关系网络。从舆情分析角度看，网民仅仅是信息海洋中的“孤独僵尸”。

　　大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。

　　很显然，要实现大数据的价值，前提条件需要数据基础，全面的舆情信息。

　　第三个维度，我们来看一看大数据价值实现的基础。

　　前面我们谈过，大数据预测舆情的价值实现，必须建立在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。舆情量化，是大数据价值实现的基础。但数据量化，不等同于简单的数字化，而是数据的可计算化。要在关注网民言论的同时，统计持此意见的人群数量；在解读网民言论文字内容的同时，计算网民互动的社会关系网络数量；对于网民情绪的变化，可通过量化的指标进行标识等。

　　第四个维度，我想谈一谈大数据价值实现的关键。

　　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。

　　按大数据思维，每一个数据都是一个节点，可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应——类似微博裂变传播路径，数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性。

　　数据关联、舆情关联，这就是大数据价值的关键所在。找不到内在逻辑和关联，数据再多也没有多大价值。

　　（发言者：谢文/ 原成都商报社常务副总编辑、互联网安全与信息化行业管理专业人士。以上文字据录音整理，未经当事人校核。）