輿情大數(shù)據(jù)什么意思 2021輿情大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與前景分析

• 2021年2月19日 zengyan來源：互聯(lián)網(wǎng) 540 29
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針對輿情的影響力、民眾利益的關切度和對公共部門形象的破壞程度，輿情分析的觀點參數(shù)設置與數(shù)據(jù)分析框架應注意反映如下情況：事件發(fā)展概況與脈絡，民眾的主要觀點與情緒是什么，民眾處于認知、態(tài)度表達還是處于行動階段;引起民眾從認知到社會運動、甚至社會騷亂的程度

針對輿情的影響力、民眾利益的關切度和對公共部門形象的破壞程度，輿情分析的觀點參數(shù)設置與數(shù)據(jù)分析框架應注意反映如下情況：事件發(fā)展概況與脈絡，民眾的主要觀點與情緒是什么，民眾處于認知、態(tài)度表達還是處于行動階段;引起民眾從認知到社會運動、甚至社會騷亂的程度;組織化程度與有無行動計劃性;慎用政治化解讀，分析有無明確的利益訴求;有沒有對現(xiàn)存社會體制構成巨大沖擊;行動的對象目標明確與否，其具體指向是哪些部門甚至現(xiàn)存體制等;輿情分析研究人員要成為非參與性的觀察者，而要防止成為非觀察性的參與者，既要保持中立，又要敏銳。

輿情大數(shù)據(jù)行業(yè)市場分析 2021輿情大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與前景分析

對輿情的分析要明確事件或話題本身所處的階段，一般分為引發(fā)期、醞釀期、發(fā)生期、發(fā)展期、高潮期、處理期、平息期和反饋期等不同階段。其次，應該在分析某一輿情熱點之前對其進行科學的類型界定。熱點事件一般主要分為突發(fā)自然災害事件、生產(chǎn)安全事故、群體性事件、公共衛(wèi)生事件、公權力形象、司法事件、經(jīng)濟民生事件、社會思潮、境外涉華突發(fā)事件等。

輿情大數(shù)據(jù)什么意思

大數(shù)據(jù)帶來網(wǎng)絡輿情治理新機遇。一是拓展網(wǎng)絡輿情治理領域。在"一切皆可量化"的大數(shù)據(jù)浪潮中，網(wǎng)絡逐漸成為現(xiàn)實世界的"鏡像"，網(wǎng)絡社會與現(xiàn)實社會日益融為一體，網(wǎng)絡輿情管理不再局限于網(wǎng)上言論領域，而必須全面掌握網(wǎng)絡輿情運行規(guī)律及其與現(xiàn)實社會的相互影響，實現(xiàn)網(wǎng)上網(wǎng)下充分聯(lián)動、協(xié)調共治。二是豐富網(wǎng)絡輿情管理手段。運用大數(shù)據(jù)技術可以從更寬領域、對網(wǎng)上輿論進行比對分析，更加準確地把握網(wǎng)民情緒特點，預判輿情發(fā)展趨勢，提高輿情管理的效能。三是推動網(wǎng)絡輿情理論研究工作。輿情研究的視角將更加多元化和精確化，改變目前輿情研究"策為上、術為主、學匱乏"的尷尬學術現(xiàn)實。

目前，國內(nèi)輿情大數(shù)據(jù)研究多處于第一或第二階段。但隨著人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)領域最前沿科技的進一步發(fā)展，輿情大數(shù)據(jù)研究將進一步發(fā)展，切實提高輿論引導與社會治理現(xiàn)代化水平。

第一節(jié) 中國輿情大數(shù)據(jù)行業(yè)上游發(fā)展及影響分析

一、中國輿情大數(shù)據(jù)行業(yè)上游運行現(xiàn)狀分析

北京依托中關村在信息產(chǎn)業(yè)的領先優(yōu)勢，快速集聚和培養(yǎng)了大批大數(shù)據(jù)企業(yè)，繼而迅速將集聚勢能擴散到津冀地區(qū)，形成京津冀大數(shù)據(jù)走廊格局。長三角地區(qū)城市將大數(shù)據(jù)與當?shù)刂腔鄢鞘?、云計算發(fā)展緊密結合，使大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)既有支撐又有放矢，吸引了大批大數(shù)據(jù)企業(yè)。

圖表：2015-2018年中國輿情大數(shù)據(jù)市場規(guī)模

數(shù)據(jù)來源：中研普華產(chǎn)業(yè)研究院

二、中國輿情大數(shù)據(jù)行業(yè)上游市場發(fā)展前景趨勢

1、大數(shù)據(jù)和開源

Apache Hadoop、Spark和其他開源應用程序已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)技術空間的主流，而且這種趨勢似乎可能會持續(xù)下去。一項調查發(fā)現(xiàn)，近60%的企業(yè)采用Hadoop集群投入生產(chǎn)。Hadoop的使用量每年增長32.9%。

2017年，許多企業(yè)將擴大對Hadoop和NoSQL技術的使用，并尋找加快大數(shù)據(jù)處理的途徑。許多人尋求能夠讓他們實時訪問和響應數(shù)據(jù)的技術。

2、內(nèi)存技術

內(nèi)存技術是企業(yè)正在研究加速大數(shù)據(jù)處理的技術之一。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)存儲在配備有硬盤驅動器或固態(tài)驅動器(SSD)的存儲系統(tǒng)中。而內(nèi)存技術可以將數(shù)據(jù)存儲在RAM中，并且存取速度要快很多倍。Forrester公司的一份報告預測，內(nèi)存數(shù)據(jù)結構市場規(guī)模每年將增長29.2%。

目前有幾家不同的供應商提供內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術，特別是SAP、IBM、Pivotal公司。

3、機器學習

隨著大數(shù)據(jù)分析能力的進步，一些企業(yè)已經(jīng)開始投資機器學習(ML)。機器學習是人工智能的一個分支，其重點在于允許計算機在沒有明確編程的情況下學習新事物。換句話說，它分析現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)存儲庫來得出改變應用程序行為的結論。

機器學習是2018年十大戰(zhàn)略技術趨勢之一。當今最先進的機器學習和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法，以創(chuàng)建理解、學習、預測，以及潛在地自主操作系統(tǒng)。

機器學習在當前的大數(shù)據(jù)技術中扮演著重要的角色

4、預測分析

預測分析與機器學習密切相關。實際上，機器學習系統(tǒng)經(jīng)常為預測分析軟件提供引擎。在大數(shù)據(jù)分析的早期，企業(yè)正在回顧他們的數(shù)據(jù)，看看發(fā)生了什么，然后他們開始使用分析工具來調查為什么發(fā)生這些事情。而預測分析則更進一步，可以使用大數(shù)據(jù)分析來預測未來會發(fā)生什么。

目前使用預測分析技術的企業(yè)數(shù)量很低，只有29%。然而，最近有很多供應商提供了預測分析工具，因此隨著企業(yè)越來越多地了解這個強大工具，這個數(shù)字可能會在未來幾年飆升。

5、大數(shù)據(jù)智能應用程序

企業(yè)使用機器學習和人工智能技術的另一種方式是創(chuàng)建智能應用程序。這些應用程序通常包含大數(shù)據(jù)分析，分析用戶以前的行為，以提供個性化和更好的服務?，F(xiàn)在人們非常熟悉的一個例子是當前推動許多電子商務和娛樂應用程序的推薦引擎。

名列Gartner公司的報告中第二位的技術是智能應用程序。在接下來的十年中，幾乎所有的應用程序和服務都將包含一定程度的人工智能。這將形成一個長期的趨勢，將不斷發(fā)展和擴大人工智能和機器學習應用程序和服務的應用?！?/p>

6、智能安全

許多企業(yè)也將大數(shù)據(jù)分析納入其安全戰(zhàn)略中。組織的安全日志數(shù)據(jù)提供了有關過去的網(wǎng)絡攻擊的寶貴信息，企業(yè)可以使用這些信息來預測、預防和減輕未來的攻擊。因此，一些組織正在將其安全信息和事件管理(SIEM)軟件與Hadoop等大數(shù)據(jù)平臺進行整合。其他公司正在轉向采用安全廠商提供的服務，其產(chǎn)品包含大數(shù)據(jù)分析功能。

7、物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)也可能對大數(shù)據(jù)產(chǎn)生相當大的影響。企業(yè)中有31.4%推出了物聯(lián)網(wǎng)解決方案，另外43%的企業(yè)希望在未來的一年內(nèi)進行部署。隨著所有這些新設備和應用程序的上線運行，企業(yè)將會體驗到比以往更快的數(shù)據(jù)增長。許多企業(yè)需要新的技術和系統(tǒng)，以便能夠處理和理解來自物聯(lián)網(wǎng)部署的大量數(shù)據(jù)。

三、上游對本行業(yè)產(chǎn)生的影響分析

大數(shù)據(jù)行業(yè)是輿情大數(shù)據(jù)的上游和基礎行業(yè)，其發(fā)展程度對輿情大數(shù)據(jù)行業(yè)有著深遠而意義重大的影響。大數(shù)據(jù)行業(yè)技術的發(fā)展和革新直接關系著輿情大數(shù)據(jù)行業(yè)的技術水平。

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  2020-2025年中國輿情大數(shù)據(jù)行業(yè)市場深度預測及投資研究報告

  對輿情的分析要明確事件或話題本身所處的階段，一般分為引發(fā)期、醞釀期、發(fā)生期、發(fā)展期、高潮期、處理期、平息期和反饋期等不同階段。其次，應該在分析某一輿情熱點之前對其進行科學的類型界定...

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