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大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情研究綜述

作者:燕道成,姜 超來(lái)源:《視聽(tīng)》日期:2015-11-24人氣:2544

一、引言

根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心(CNNIC)《第34次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示[1]:截至2014年6月,我國(guó)手機(jī)上網(wǎng)比例達(dá)83.4%,首次超越傳統(tǒng)PC整體使用率(80.9%)。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,移動(dòng)智能終端迅速普及推廣,使我國(guó)逐步邁向全面網(wǎng)絡(luò)化的“大數(shù)據(jù)時(shí)代”。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)開(kāi)始轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N基礎(chǔ)性資源,如何更好地利用和管理大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為媒體及學(xué)界普遍關(guān)心的話題[2-3]。網(wǎng)民主動(dòng)發(fā)布、傳播輿情信息的規(guī)模大幅增加[4],網(wǎng)民之間通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)工具建立各種聯(lián)系[5],增加了輿情管理的復(fù)雜度。因此,無(wú)論是媒體還是學(xué)術(shù)界等都越來(lái)越重視運(yùn)用大數(shù)據(jù)的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行分析,為充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)輿情信息的價(jià)值,應(yīng)不斷創(chuàng)新分析方法。本文對(duì)有關(guān)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的文獻(xiàn)進(jìn)行了歸納總結(jié),對(duì)文獻(xiàn)中有關(guān)大數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)輿情的定義進(jìn)行了梳理,分析了網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究與實(shí)踐的現(xiàn)狀,綜述了大數(shù)據(jù)時(shí)代下網(wǎng)絡(luò)輿情的特征,概述了5種網(wǎng)絡(luò)輿情分析的新方法,對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)輿情分析創(chuàng)新進(jìn)行了展望。

二、大數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)輿情的概念

維克托·邁爾·舍恩伯格在其著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提到,大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數(shù)據(jù)也開(kāi)啟了網(wǎng)絡(luò)輿情的時(shí)代轉(zhuǎn)型。

1.大數(shù)據(jù)的定義

關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義,不同的機(jī)構(gòu)和研究者對(duì)大數(shù)據(jù)的理解側(cè)重點(diǎn)不同,導(dǎo)致對(duì)其的界定呈現(xiàn)某種差異。如IDC市場(chǎng)研究公司(2012)認(rèn)為,“大數(shù)據(jù)”是為了從大容量的、不同類型的數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息而設(shè)計(jì)的新型架構(gòu)和技術(shù)[6]。高德納咨詢公司(2013)提出,大數(shù)據(jù)是指具有更強(qiáng)的洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、多樣化的信息[7]。還有學(xué)者從大數(shù)據(jù)的外延角度對(duì)其進(jìn)行界定。如官建文(2013)將大數(shù)據(jù)主要?jiǎng)澐譃椋阂皇敲襟w數(shù)據(jù);二是政府部門的政治數(shù)據(jù);三是各類企業(yè)的生產(chǎn)、銷售、管理等經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù);四是物聯(lián)網(wǎng)以及未聯(lián)網(wǎng)的各種攝像頭拍攝的數(shù)據(jù);五是受眾個(gè)人的數(shù)據(jù)[8]。馮登國(guó)等(2014)根據(jù)來(lái)源的不同將大數(shù)據(jù)分為:(1)來(lái)自網(wǎng)民在使用互聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)過(guò)程中所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù);(2)來(lái)自各類計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù);(3)來(lái)自各類數(shù)字設(shè)備所采集的數(shù)據(jù)[9]。

2.網(wǎng)絡(luò)輿情的定義

國(guó)內(nèi)非常重視對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情概念內(nèi)涵及淵源的研究,并在多部研究成果中將其與輿論、輿情、網(wǎng)絡(luò)輿論等概念進(jìn)行區(qū)分。如中宣部輿情信息局認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿情是社會(huì)輿情的一個(gè)組成部分,是社會(huì)輿情在互聯(lián)網(wǎng)上的一種反映。網(wǎng)絡(luò)輿情是媒體或網(wǎng)民借助互聯(lián)網(wǎng),對(duì)某一焦點(diǎn)問(wèn)題、社會(huì)公共事務(wù)等所表現(xiàn)出的具有一定影響力或帶有某種傾向性的意見(jiàn)或者言論[10]。趙路平、許鑫等(2011)分析了網(wǎng)絡(luò)輿情與公共危機(jī)傳播的關(guān)系,認(rèn)為輿情是在公共危機(jī)動(dòng)態(tài)傳播過(guò)程中的信息互動(dòng)結(jié)果,可以以此為切入點(diǎn)建立公共危機(jī)中的輿情分析研判機(jī)制[11]。喻國(guó)明(2010)[12]、謝耘耕(2011)[13]、尹培培(2013)[14]等人則全面論述了網(wǎng)絡(luò)輿情的概念與特點(diǎn):網(wǎng)絡(luò)輿情是指民眾通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)針對(duì)自己所關(guān)心或與自身權(quán)益緊密相關(guān)的公共事件、社會(huì)現(xiàn)象等做出的主觀反映,是多種態(tài)度、意見(jiàn)等交互的綜合表現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)輿情具有自由、情緒化、分散、即時(shí)、多變等特點(diǎn),在一些社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題上容易引發(fā)較為廣泛的社會(huì)影響,尤其是負(fù)面的影響。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情的特征

目前業(yè)界廣泛認(rèn)可大數(shù)據(jù)的特征為4V特征,即:大量(Volume)、多樣(Variety)、高速(Velocity)、價(jià)值(Value)。通過(guò)對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)輿情狀況的觀察可以看出,互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)放性使網(wǎng)民可在網(wǎng)上更為方便地發(fā)表自己的意見(jiàn),導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)。其次,多媒體的發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)形態(tài)呈現(xiàn)出多媒體性的特征。再次,現(xiàn)代社會(huì)價(jià)值觀念多元化,各家觀點(diǎn)爭(zhēng)鳴,輿論不斷變化,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情快速變化。正是由于以上各種因素的共同作用,使得網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)越來(lái)越呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)特征[19]。

張寧熙[20]在廣西計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)2014年學(xué)術(shù)年會(huì)上提出與過(guò)去傳統(tǒng)媒體輿論傳播相比,大數(shù)據(jù)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)輿論主要有以下幾個(gè)特點(diǎn):①相對(duì)開(kāi)放的輿論信息。SNS社區(qū)使網(wǎng)民能夠掌握越來(lái)越多的話語(yǔ)權(quán),打破了原有主流媒體“統(tǒng)一聲音”的格局,網(wǎng)絡(luò)輿論進(jìn)入自由開(kāi)放的“自媒體時(shí)代”。②豐富多樣的輿論信息。在內(nèi)容上,既有積極向上的言論,也有個(gè)性化的情緒表達(dá);在傳播形式上,多媒體技術(shù)的發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)輿論信息在傳播形式上更加多元化。③傳播迅速的輿論信息。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,事件在網(wǎng)絡(luò)上的傳播過(guò)程幾乎就是一個(gè)“核裂變”式的“蝴蝶效應(yīng)”過(guò)程。④帶有傾向性的輿論信息。突發(fā)事件發(fā)生時(shí),在事件現(xiàn)場(chǎng)的手機(jī)網(wǎng)民往往受某種情緒化因素的影響,對(duì)事件的認(rèn)識(shí)和看法存在個(gè)人的傾向性。

萬(wàn)會(huì)麗(2014)[21]對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代輿情分析的特點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)概括:①?gòu)拿枋龅筋A(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得精準(zhǔn)地監(jiān)測(cè)網(wǎng)民個(gè)體的行為和情緒成為可能,在對(duì)網(wǎng)民所留下的瀏覽痕跡分析的基礎(chǔ)上大致預(yù)測(cè)出個(gè)體的社會(huì)行為,展示出個(gè)體的社會(huì)心理變化。②從樣本到接近全體。當(dāng)前可以采用網(wǎng)絡(luò)輿情自動(dòng)分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷的自動(dòng)搜索并收集互聯(lián)網(wǎng)上與對(duì)象相關(guān)的信息,同時(shí),還能夠?qū)λ占男畔⑦M(jìn)行自動(dòng)分類、自動(dòng)獲取關(guān)鍵詞、建立索引等操作,使樣本擴(kuò)大至幾乎全體,輿情分析的結(jié)果更加客觀可靠。③媒介產(chǎn)品增值。未來(lái)媒體核心競(jìng)爭(zhēng)力最重要的組成部分將是質(zhì)的競(jìng)爭(zhēng),輿情分析依托于媒體的輿情研究部門,已經(jīng)開(kāi)始成為媒介產(chǎn)品增值的一個(gè)重要法寶。

四、網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法現(xiàn)狀

當(dāng)前常用的網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法主要有網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法、基于內(nèi)容挖掘的主題監(jiān)測(cè)方法、基于統(tǒng)計(jì)規(guī)則的模式識(shí)別方法等。

網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法是指通過(guò)聯(lián)機(jī)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)通訊和數(shù)字交互式媒體,在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行數(shù)據(jù)收集傳輸、自動(dòng)加工處理已實(shí)現(xiàn)某一研究目的的統(tǒng)計(jì)調(diào)查方法。它是傳統(tǒng)調(diào)查技術(shù)與現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物[15]。目前這是應(yīng)用最為廣泛的方法,通常網(wǎng)站都會(huì)在相關(guān)新聞頁(yè)面的下方設(shè)置新聞評(píng)論功能和讀者態(tài)度傾向調(diào)查。

在基于內(nèi)容挖掘的主題監(jiān)測(cè)方面,涉及較多與自然語(yǔ)言處理相關(guān)的研究領(lǐng)域,有學(xué)者提出監(jiān)測(cè)流程分為3步:①網(wǎng)絡(luò)輿情信息采集與預(yù)處理。②文本表示與主題發(fā)現(xiàn)。③網(wǎng)絡(luò)輿情意見(jiàn)挖掘和觀點(diǎn)分析[16]。

在基于統(tǒng)計(jì)規(guī)則的模式識(shí)別方面,有學(xué)者通過(guò)分析某段時(shí)間間隔內(nèi)用戶所關(guān)注信息點(diǎn)記錄,構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容與輿情的熱點(diǎn)(熱度)、焦點(diǎn)(焦度)、重點(diǎn)(重度)、頻點(diǎn)(頻度)、粘點(diǎn)(粘度)、敏點(diǎn)(敏度)、難點(diǎn)(難度)、拐點(diǎn)(拐度)、疑點(diǎn)(疑度)和散點(diǎn)(散度)等10個(gè)分析模式和判據(jù)[17]。

以此為基礎(chǔ),市場(chǎng)上出現(xiàn)了許多網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)分析軟件,比較知名的有軍犬網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)、人民網(wǎng)輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)等。但目前這些輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)擅長(zhǎng)的是抓取新聞網(wǎng)頁(yè),在諸如BBS、QQ群、博客、微博網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中等則效果有效,網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的輿情依然主要依靠人工分析[18]。

五、網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)分析方法

在大數(shù)據(jù)時(shí)代,隨著海量輿情信息的涌現(xiàn)和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的進(jìn)步,唐濤(2014)認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿情分析創(chuàng)新要使用大數(shù)據(jù)分析方法,包括網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)挖掘的隱性輿情分析、基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的網(wǎng)絡(luò)主體關(guān)系分析、關(guān)聯(lián)領(lǐng)域數(shù)據(jù)輿情分析、基于網(wǎng)絡(luò)民意調(diào)查的輿情分析等。維克托·邁爾·舍恩伯格(2012)[22]認(rèn)為大數(shù)據(jù)是指不用隨機(jī)分析法這樣的捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)的方法,樣本分析逐步讓位于總體分析,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法與Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)互相融合,包含多種分析模塊的輿情分析系統(tǒng)被開(kāi)發(fā)出來(lái)。

1.基于Web日志挖掘的趨勢(shì)分析

Web日志挖掘分析分為瀏覽日志分析和搜索日志分析。

瀏覽日志分析:通過(guò)對(duì)瀏覽日志的相關(guān)網(wǎng)頁(yè)采集后,隨機(jī)抽取網(wǎng)頁(yè)樣本集合進(jìn)行聚類,得到多個(gè)熱點(diǎn)網(wǎng)頁(yè)簇,選取關(guān)注的單個(gè)網(wǎng)頁(yè)簇進(jìn)行特征詞抽取后,對(duì)全部網(wǎng)頁(yè)使用抽取后的網(wǎng)頁(yè)特征向量進(jìn)行二次聚類,得到相關(guān)度較為純粹的網(wǎng)絡(luò)輿情網(wǎng)頁(yè)集,從而描繪出網(wǎng)絡(luò)輿情演變趨勢(shì)變化[23]。

搜索日志分析:搜索引擎后臺(tái)的搜索日志記錄了網(wǎng)民IP地址、搜索詞、搜索時(shí)間、被點(diǎn)擊的結(jié)果網(wǎng)頁(yè)URL地址等數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)用戶的搜索詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)民關(guān)注的熱點(diǎn)事件或信息;對(duì)網(wǎng)民所點(diǎn)擊的搜索結(jié)果進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)影響網(wǎng)絡(luò)輿情產(chǎn)生和變化的源頭;對(duì)某段時(shí)間間隔內(nèi)與某個(gè)社會(huì)事件相關(guān)的搜索詞的頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì),可以描述網(wǎng)民關(guān)注點(diǎn)的產(chǎn)生和變化過(guò)程[24]。

2.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

在實(shí)證研究方面,國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)各大社交網(wǎng)站進(jìn)行了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。榮波和夏正友(2009)針對(duì)基于分裂和凝聚的思想對(duì)BBS成員回復(fù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)聚類分析[25]。Cha等(2010)通過(guò)分析Flickr社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以及研究圖片的傳播,表明信息傳播受到圖片內(nèi)容、節(jié)點(diǎn)性質(zhì)以及時(shí)間等的影響[26]。陳康等(2013)應(yīng)用了關(guān)系圖模型對(duì)所試驗(yàn)的社交網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,最后以Twitter用戶數(shù)據(jù)為例提出了適用于社交網(wǎng)絡(luò)的可視化分析方案[27]。

3.分類分析

    基于主題的文本分類分析多用于網(wǎng)絡(luò)輿情級(jí)別劃分。國(guó)內(nèi)外進(jìn)行了大量研究,其中決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于輿情分類研究。楊于峰等人(2013)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM模型方法對(duì)部分品牌丑聞事件的微博數(shù)量變化進(jìn)行聚類,得到在微博上品牌丑聞事件傳播的五種類型:堤壩型、長(zhǎng)坡型、突變型、緩坡型及對(duì)數(shù)型[28]。高云棋(2013)提出了一種基于主題特征和SVM的細(xì)粒度文本分類方法,并以此為基礎(chǔ)提出了針對(duì)單頁(yè)面輿情的判決模型,為輿情決策提供重要參考標(biāo)準(zhǔn)[29]。

4.傾向性分析

網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析主要包括基于語(yǔ)義的網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析。目前已有部分學(xué)者在傾向性分析的方法、技術(shù)等方面進(jìn)行了深入的理論和實(shí)證研究。

Dave等(2003)研發(fā)了世界第一個(gè)情感分析工具Review  Seer,該工具可以對(duì)給定網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品評(píng)論給出褒義和貶義結(jié)果[30]。O' Connor等(2010)等采用情感分析技術(shù),從大量微博文本中獲得網(wǎng)民對(duì)重大事件的態(tài)度,并與傳統(tǒng)的民意調(diào)査結(jié)果進(jìn)行比較分析[31]。吳渝(2010)等將發(fā)帖人抽象成Agent,設(shè)定Agent的參數(shù)和交互規(guī)則,在此基礎(chǔ)上利用小世界網(wǎng)絡(luò)建立BBS輿情預(yù)測(cè)模型[32]。崔安頎(2013)針對(duì)微博文本長(zhǎng)度短、表達(dá)形式自由、內(nèi)容多樣性強(qiáng)、語(yǔ)言較不規(guī)范等分析難點(diǎn),提出了基于情感記號(hào)的情感詞典構(gòu)造與情感分析方法[33]。

5.關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

目前,應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行分析的實(shí)踐研究還比較滯后。不過(guò),已有部分學(xué)者從理論的角度出發(fā),發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件輿情關(guān)聯(lián)是由網(wǎng)民的群體記憶、媒體的協(xié)同過(guò)濾與議程設(shè)置以及信息的“眼球經(jīng)濟(jì)”效應(yīng)等多種原因造成。輿情關(guān)聯(lián)的作用會(huì)推動(dòng)媒體和網(wǎng)民對(duì)事件認(rèn)知,促進(jìn)政府實(shí)現(xiàn)有效治理,但同時(shí)也可能造成網(wǎng)民的反向認(rèn)知、私人生活的社會(huì)化進(jìn)而導(dǎo)致政治冷漠等問(wèn)題[34]。

在實(shí)證研究方面,陳京民(2009)等針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種快速有效的基于XQuery的網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng),實(shí)際測(cè)試結(jié)果證明該系統(tǒng)是有效的[35]。任曉霞(2010)等人采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法——Apriori算法,來(lái)動(dòng)態(tài)更新知識(shí)規(guī)則庫(kù)內(nèi)容,明顯提高了 BBS輿情監(jiān)視的準(zhǔn)確度[36]。錢愛(ài)玲(2013)等人在已有的論壇輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法的研究基礎(chǔ)上,進(jìn)一步給出了基于多時(shí)間序列關(guān)聯(lián)分析的論壇輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法(TPMTSA),可用于論壇輿情預(yù)警監(jiān)控[37]。

六、總結(jié)與展望

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)輿情分析存在以下不足:(1)只關(guān)注局部輿論的變化,忽視其他群體的輿論變化;(2)在分析網(wǎng)民觀點(diǎn)或輿情走勢(shì)時(shí),只關(guān)注網(wǎng)民跟帖情緒和態(tài)度,忽視了網(wǎng)民心理的變化;(3)只關(guān)注文本信息,較少關(guān)注視頻、圖像等多媒體內(nèi)容;(4)只分析網(wǎng)民文字內(nèi)容,忽視復(fù)雜多變的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[38]。

通過(guò)全文,可以看出如今有關(guān)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的研究仍不是很完善,在很多方面仍有缺陷。這就要求對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法進(jìn)行不斷的革新,這樣才能使網(wǎng)絡(luò)信息更好地為社會(huì)和大眾服務(wù),為大眾提供越來(lái)越便利的條件。

1.研究的不足

有關(guān)大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)輿情分析的文獻(xiàn)相對(duì)而言還是比較少的,并且不同學(xué)科學(xué)者都是從各自學(xué)科出發(fā)對(duì)相關(guān)領(lǐng)域展開(kāi)研究。綜觀上述國(guó)內(nèi)外學(xué)界相關(guān)研究,主要存在以下不足:

(1)缺乏跨學(xué)科的有關(guān)研究,研究學(xué)科視角單一。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)輿情分析是一個(gè)具有綜合性的社會(huì)問(wèn)題,牽涉到大數(shù)據(jù)挖掘、輿情分析、政府決策等多方面的研究領(lǐng)域,這就需要集合不同學(xué)科領(lǐng)域的專家學(xué)者,打破學(xué)科界限,學(xué)科融合、文理交叉,共同圍繞某一問(wèn)題進(jìn)行全局化、立體化、動(dòng)態(tài)化的綜合探討,如此才能保證研究結(jié)果適應(yīng)現(xiàn)實(shí)需要。

(2)未能有效地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿論與現(xiàn)實(shí)民意的結(jié)合。在互聯(lián)網(wǎng)上的發(fā)聲者往往只是一小部分的活躍分子,因此,僅依據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的一小部分聲音來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)輿情,存有一定的偏頗。所以,想要通過(guò)深入解析大數(shù)據(jù)時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)輿情來(lái)反映真實(shí)的民意,就必須把網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與民意調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)。

(3)缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的整合,未能有效地結(jié)合網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)與相關(guān)外部數(shù)據(jù)。想要充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)輿情分析方面的價(jià)值和功用,就需要研究者能夠有效地整合輿情數(shù)據(jù)。因此,既要有效抓取海量輿情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),同時(shí)也要整合、優(yōu)化、共享輿情數(shù)據(jù)和多種政治、經(jīng)濟(jì)、文化等方面的相關(guān)數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一分析,為政府的有效預(yù)警與科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)保障。

2.研究的展望

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷改進(jìn)以及網(wǎng)絡(luò)輿情的不斷發(fā)展,我們必須不斷擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)輿情的內(nèi)涵,不斷革新輿情的分析方法,保障網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)分析方法的可持續(xù)開(kāi)展。這些都將是大數(shù)據(jù)時(shí)代下網(wǎng)絡(luò)輿情分析的潮流和趨勢(shì)。針對(duì)此,筆者提出以下幾點(diǎn)展望:

(1)網(wǎng)絡(luò)輿情分析要與其他輿論分析手段相結(jié)合,反映現(xiàn)實(shí)民意。網(wǎng)絡(luò)輿情分析的價(jià)值與新聞一樣在于其真實(shí)性與客觀,網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)該反應(yīng)大部分民眾的真實(shí)聲音,并且大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展應(yīng)服務(wù)于公民的權(quán)益,而不應(yīng)淪為某些機(jī)構(gòu)或個(gè)人操控輿論的手段。

(2)研究網(wǎng)絡(luò)輿情分析要綜合不同學(xué)科進(jìn)行交叉研究。網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究在新聞傳播學(xué)的框架下僅能解決傳播層面的分析,所以,網(wǎng)絡(luò)輿情分析必須借鑒其他相關(guān)學(xué)科的知識(shí),那么交叉研究就成為必然。同時(shí),之所以稱網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究的方向是交叉學(xué)科,而不是社會(huì)學(xué)框架下的研究或者政治學(xué)框架下的研究,是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)輿情分析依然離不開(kāi)新聞傳播學(xué)“海納百川”的學(xué)科融合土壤和傳播過(guò)程方面的技術(shù)性分析[39]。 

(3)網(wǎng)絡(luò)輿情分析向多元化和多向度發(fā)展。隨著大數(shù)據(jù)視角向多元化發(fā)展,因此研究者要從社會(huì)話語(yǔ)表達(dá)、社會(huì)關(guān)系與心理描繪等多個(gè)方面,進(jìn)行多向度的分析研究。因此,在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,網(wǎng)絡(luò)輿情分析視角必須從單向度的內(nèi)容研究轉(zhuǎn)向多向度的內(nèi)容及關(guān)系研究,經(jīng)過(guò)這樣的多向度研究分析,可以從根本上改變網(wǎng)絡(luò)輿情分析基礎(chǔ)匱乏的現(xiàn)狀。除此之外,網(wǎng)絡(luò)輿情信息也向多元化發(fā)展。目前,互聯(lián)網(wǎng)用戶已經(jīng)不再局限于文字交流,他們可以通過(guò)語(yǔ)音、視頻等多媒體形式來(lái)交流,因此多元化的網(wǎng)絡(luò)輿情信息也是網(wǎng)絡(luò)輿情分析的重要組成部分,這也是今后的網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究所要面臨和解決的問(wèn)題[40]。

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