互聯(lián)網(wǎng)+時代的每個人都是自媒體，每個人都有一個麥克風(fēng)，有6.88億中國網(wǎng)民在評論，參與交流，通過微信，微博，論壇，貼吧，SNS，博客等網(wǎng)絡(luò)聚集網(wǎng)絡(luò)在線平臺，形成網(wǎng)絡(luò)輿論?；ヂ?lián)網(wǎng)已成為收集公眾輿論和了解政府和企業(yè)工作有效性的一種非常有效的方式。地方政府和企業(yè)也越來越重視網(wǎng)絡(luò)輿情。

從大數(shù)據(jù)的角度進行輿情監(jiān)測

大量的互聯(lián)網(wǎng)社交信息使得社交輿情在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和登陸方面具有與生俱來的優(yōu)勢和基礎(chǔ)。但是大數(shù)據(jù)的價值不在于信息本身，而在于分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性以指導(dǎo)決策和預(yù)測未來。社會輿論分析是網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)的前提，大數(shù)據(jù)技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)輿論分析和預(yù)測提供支持和保障。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用是挖掘和分析與網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)的數(shù)據(jù)，并將監(jiān)控的目標時間推進到敏感信息網(wǎng)絡(luò)通信的早期階段。通過建立的模型，模擬實際的網(wǎng)絡(luò)輿論演化過程，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測。

輿情系統(tǒng)使用業(yè)界領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺存儲大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并通過高效的算法分析模塊從豐富的數(shù)據(jù)集中提取有價值的信息，并從龐大的數(shù)據(jù)世界中發(fā)現(xiàn)事件的趨勢。概括了輿論的傾向。掌握公眾的態(tài)度和情感，充分發(fā)揮政府對熱點事件的洞察力，收集品牌，口碑，競爭對手等情報，幫助用戶找到不滿的全過程，追蹤不滿，了解公眾的發(fā)展意見。

大數(shù)據(jù)的收集和處理是整個輿論分析服務(wù)的基礎(chǔ)。掌握數(shù)據(jù)捕獲和抒情解釋的能力，通過加工實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值是輿情分析的基本技能。社交情感系統(tǒng)采用分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，收集微博，微信，知乎，豆瓣，貼吧，天涯等社交平臺上的數(shù)據(jù)，高效，準確，實時。

如何分析和解釋復(fù)雜的大數(shù)據(jù)是輿情系統(tǒng)的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)分析模式是否科學(xué)將直接影響數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量，也決定輿情信息的價值?；跀?shù)據(jù)分析，可以提取獨特和高質(zhì)量的想法，并找到更符合凌亂數(shù)據(jù)背后的客戶要求的有價值的信息。這是大數(shù)據(jù)時代最大的變數(shù)。社交情感分析系統(tǒng)基于計算機文本信息識別技術(shù)，如文本分類，聚類和觀點偏好識別。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是核心，應(yīng)用了不同的數(shù)據(jù)建模，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則，序列模式，頻繁序列和決策樹分類，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，模糊聚類，異常檢測等數(shù)據(jù)挖掘算法，結(jié)合相應(yīng)的數(shù)據(jù)可視化方法，實現(xiàn)對輿情數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測。