大数据环境下社会舆情分析与决策支持研究(建议)

187．大数据环境下社会舆情分析与决策支持研究

大数据环境下社会舆情分析：（理论发展、）方法改进和实践创新一、研究起点：背景与基础

（谢邦昌（子课题负责人）、魏谨瑞（执笔人））

国际背景、国内背景、社会舆情调查与分析的发展阶段、大数据环境下社会舆情分析的学科属性（理论基础、理论元素）、大数据环境下社会舆情分析的方法论基础、大数据环境下社会舆情分析的范围与特点、大数据环境下社会舆情分析的未来发展方向，等等。

二、数据信息：采集与清洗（清理）

（孙玉环、孙玉环）

数据信息的一般收集（传统）方法（什么是社会舆情信息，社会舆情信息采集的一般方法、该类方法遇到哪些挑战）、大数据环境下社会舆情信息的种类与特点、大数据环境下社会舆情信息的收集方法、大数据环境下社会舆情信息的抓取方法、大数据环境下社会舆情信息的清洗（清理）（清洗的重要性、清洗的利弊、清洗的方法、清洗程序）、大数据环境下社会舆情信息的留存（数据库建设与维护）三、分析方法：挖掘与模拟

（魏谨瑞、魏谨瑞）

四、应用研究：

（付士民、王勇）

有哪些方面的应用？几个案例？我没想好，也不太明白。

五、决策支持：监控与预警

（金钰或刘丹丹、刘丹丹）

助推大数据环境下社会舆情调查与分析改进的政策体系、事前预警、过程监控、事后评估，等。

建议：

第五部分的内容包括两个部分：

一是政策体系。包括数据政策、技术创新、人才培养和数据共享机制；

二是决策支持系统。包括（1）大数据分析关键技术支持：大数据分析关键技术，强调数据由传统的、线形的、自下而上的精英决策模型向非线性、面向不确定性的、自下而上的决策模型转变；（2）“情景—应对”应急管理决策支持。管理决策范式由传统的“预测—应对”向“情景—应对”的转变。

第五部分重点要分析社会舆情情景推演与评估方法体系研究，包括对情景推演结果评判与应对实效评估。

另外，课题还应该包括第六部分，关于社会舆情分析数据的计算实验平台设计，这部分是为课题应用研究和决策支持服务的，可能包括标准化的计算实验、动态可视化显示与人机交互环境、开放交互式编程环境及配套工具等。当然，这部分内容，应该有相应计算机背景的课题组成员参加。