大数据环境下舆情分析与决策支持研究文献综述_夏火松
基于大数据的舆情分析与应对方案研究
基于大数据的舆情分析与应对方案研究随着信息时代的到来，互联网已经成为社会生活的重要组成部分。
在互联网时代，每个人都可以在网络上畅所欲言，借助社交网络平台分享自己的想法和观点。
同时，大量的信息也被发布到网络上，包括新闻报道、博客文章、微博、视频等等。
这些信息中蕴含着各种各样的情感、态度以及观点，对各种群体的意识形态、舆论导向以及政策决策都具有重要的影响。
因此，采用大数据技术对网络上的情感和态度进行分析，对于意识形态和舆论导向的调整以及政策决策的制定都有着重要的意义。
一、大数据技术在舆情分析中的应用“大数据”是指数据量非常庞大、传统的数据处理技术已经难以处理的数据。
在舆情分析中，大数据主要包括如下几类：社交媒体（如微博、微信、Facebook 等）、网络论坛、新闻、博客等。
这些数据都可以成为舆情分析的数据来源，主要用于了解公众的情感和态度。
现在，大数据技术主要被应用于对网络上的文本进行分析。
如：基于自然语言处理技术的情感分析、主题分析、实体识别、关系提取等等。
通过这些技术，我们可以将网络数据转换为结构化的数据，便于进行分析和处理。
二、基于大数据技术的舆情分析中的应用案例基于大数据技术的舆情分析已经被广泛应用于各个领域，如品牌营销、政治决策、公共事务管理等等。
2.1 品牌营销领域的案例某国际品牌想扩大在中国的市场份额，而在中国的电商平台上，很多消费者对该品牌持负面评价。
为了了解这些负面评价所在的流派和原因，该品牌的营销团队采用了基于大数据技术的舆情分析。
他们首先收集了大量的数据，包括微博、微信、新闻和评论等等。
然后，他们采用文本挖掘技术进行情感分析，并使用主题分析技术识别消费者关注的话题。
最后，他们成功地找到了关键的问题，研究出了解决方案，并采取了针对性的营销策略，使品牌的市场份额在短期内迅速提升。
2.2 政治决策领域的案例某城市领导要制订一个环保政策，需要了解公众的态度和看法。
政策制定团队通过对网络上的信息进行大数据分析得出以下结果：大部分公众支持该环保政策，但对于一些实施细节存在较大的质疑。
大数据时代背景下的网络舆情研究
大数据时代背景下的网络舆情研究随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据时代已经来临。
在这个时代，海量的数据被不断地产生和存储，而传统的数据处理方法已经无法满足对这些数据进行有效利用的需求。
网络舆情作为大数据时代的重要组成部分，成为了社会热点话题的一种重要指示器。
本文将围绕大数据时代背景下的网络舆情研究展开讨论。
首先，我们需要明确什么是网络舆情。
网络舆情是指在互联网上大量用户产生的各种带有情感色彩的言论和意见，它是公众对特定事件、问题或话题的看法和态度的集合。
网络舆情通常表现为文字、图片、视频等多种形式，通过互联网传播并对公众情绪、社会事件、政治决策等产生影响。
在大数据时代，网络舆情的研究变得尤为重要。
随着互联网的普及，人们参与网络讨论的能力和意愿不断增强，各类社交媒体平台成为舆论集中发酵地。
通过对这些平台上的数据进行挖掘和分析，可以实现对公众情绪和社会事件的实时监测，为决策制定者提供决策依据。
大数据时代的网络舆情研究具有广泛的应用前景，比如政府可以通过对网络舆情的研究了解公众对政策的反应，企业可以通过对网络舆情的研究了解对产品和服务的评价，学界可以通过对网络舆情的研究了解公共意见和社会动态的变化。
在进行网络舆情研究时，我们需要考虑以下几个方面。
首先，网络舆情的数据获取是研究的基础。
大数据时代，互联网上的数据量庞大且复杂，如何从中筛选出符合研究需求的数据是首要问题。
其次，对获取的数据进行有效的清洗和预处理是非常重要的，以保证后续的研究分析具备可靠性和准确性。
接着，利用各种数据挖掘和机器学习算法，对网络舆情数据进行分析，挖掘出其中的潜在信息和规律，这也是网络舆情研究的核心内容。
最后，通过将研究结果进行可视化展示，可以更加直观地呈现网络舆情的发展趋势和特点。
网络舆情研究不仅对政府、企业和学界具有重要意义，对个体用户也有影响。
大数据时代，个体用户的言行在互联网上留下了痕迹，这些信息成为了评估个体信用和声誉的重要依据。
大数据环境下的社会舆情分析与监测技术研究
大数据环境下的社会舆情分析与监测技术研究随着互联网的快速发展，社交网络和各种媒体平台已经成为人们获取新闻和信息的主要途径。
同时，大数据的兴起也使得社会舆情分析和监测技术变得越来越重要。
本文将探讨大数据环境下的社会舆情分析和监测技术的研究现状及发展趋势。
一、社会舆情分析技术的现状社会舆情分析技术是指采用大数据分析、机器学习和人工智能等技术手段，对社会舆情进行分析和研究，以洞察和把握社会变化和民意动态。
目前，社会舆情分析技术已经广泛应用于政府、企业、媒体等领域。
其主要应用包括：1. 政府公共管理领域：政府可以通过舆情分析了解民众的态度和期望，以便更好地制定政策和管理公共事务。
2. 企业市场营销领域：企业可以通过舆情分析了解市场需求和竞争对手动态，以便更好地制定市场策略。
3. 媒体传播领域：媒体可以通过舆情分析了解受众对新闻和信息的反应，以便更好地制定报道和宣传策略。
目前，社会舆情分析技术主要包括以下几种：1. 文本挖掘技术：文本挖掘技术是指通过计算机技术从大规模文本数据中提取有用的信息和知识。
该技术可以应用于舆情分析中，对社会舆情中的信息进行收集、整理、分类等操作。
2. 自然语言处理技术：自然语言处理技术是指人工智能领域研究的一种语言处理技术，其主要目的是通过语言的分析和理解实现机器对自然语言的自动处理。
3. 数据可视化技术：数据可视化技术是指通过图形、图表等方式将数据进行可视化呈现，以便用户更好地理解和分析数据。
对于舆情分析来说，数据可视化技术可以将大量的数据变成直观的图表，使研究人员更容易了解和理解社会舆情。
以上技术是目前社会舆情分析技术的主要手段。
在这些技术的基础上，研究人员不断开发新的方法和工具，以提高社会舆情的分析和研究能力。
二、社会舆情监测技术的现状社会舆情监测技术是指通过对社会网络上的消息、评论、话题等进行监听和抓取，对社会舆情进行实时监测和分析。
社会舆情监测技术可以帮助政府、企业等相关部门及时掌握和反应公众意见，以便采取有效措施应对。
大数据时代下的社会舆情分析研究
大数据时代下的社会舆情分析研究第一章：引言随着互联网的快速发展和社交媒体的普及，社会舆情已成为一种重要的信息资源。
社会舆情分析是指对社会对某一事件、话题、人物等的态度、看法、评价等信息的收集、分类、分析和研究，以获取相关信息和洞察社会发展趋势。
随着大数据时代的到来，社会舆情分析也发生了很大变化，大数据时代下的社会舆情分析也变得越来越复杂和精细化。
本文将从大数据时代对社会舆情分析的影响、社会舆情分析的实践、社会舆情的应用和社会舆情分析未来的发展等方面展开阐述。
第二章：大数据时代对社会舆情分析的影响随着大数据时代的到来，社会舆情分析面临的主要挑战是信息海量化和信息质量化问题。
同时，大数据时代下的社会舆情分析也带来了新的机遇和挑战。
具体表现在以下几个方面：1.精细化分析。
通过大数据分析工具，社会舆情分析可以更加精细、准确地对信息进行分析和归纳，从而洞察舆情的规律和趋势。
2.实时性分析。
在大数据时代，社会舆情分析可以通过实时数据采集和处理技术，实现对社会时事的及时跟踪和分析。
3.多维度分析。
大数据时代下，社会舆情分析不再局限于传统的文本分析，而是可以融合多种形式的数据源进行综合分析，如图像、音频等。
4.隐私保障。
在大数据时代，社会舆情分析需要注意保护用户的隐私。
同时，社会舆情分析也需要遵守法律法规，确保信息采集、处理、传播的合法性和合规性。
第三章：社会舆情分析的实践社会舆情分析的实践主要包括信息采集、信息分类和信息分析三个方面。
1.信息采集。
信息采集是社会舆情分析的基础，通常采取主动和被动两种方式。
主动采集是指通过搜索引擎、数据挖掘等技术获取特定的信息资源；被动采集则是指通过社交媒体、论坛等互动平台获取公众的意见和看法。
2.信息分类。
信息分类是社会舆情分析的关键，主要包括主题分类、情感分析、话题关联等，通过对信息进行分类和关联，才能实现对社会舆情的深入洞察和分析。
3.信息分析。
信息分析是社会舆情分析的核心，涉及到文本挖掘、统计分析、数据可视化等技术。
大数据与网络舆情分析研究报告
大数据与网络舆情分析研究报告在当今数字化的时代，互联网已经成为人们获取信息、表达观点和交流互动的重要平台。
随着网络的普及和社交媒体的兴起，网络舆情的影响力日益凸显。
大数据技术的发展为网络舆情分析提供了强大的支持，使我们能够更全面、深入地了解公众的意见和情绪。
一、大数据在网络舆情分析中的重要性大数据的特点在于其海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低。
这些特点使得大数据在网络舆情分析中具有不可替代的作用。
首先，大数据能够提供全面的舆情数据。
通过收集和整合来自各种网络平台的信息，包括社交媒体、新闻网站、论坛等，我们可以获得更广泛的公众意见和话题讨论。
其次，大数据能够实现实时监测。
网络舆情的发展变化迅速，实时的数据采集和分析可以帮助我们及时掌握舆情的动态，做出快速响应。
再者，大数据有助于发现潜在的舆情趋势。
通过对大量数据的挖掘和分析，可以发现一些隐藏在表面之下的规律和趋势，为预测舆情走向提供依据。
二、网络舆情的特点与传播机制网络舆情具有以下几个显著特点：一是传播速度快。
信息在网络上可以瞬间传播到全球各地，一个热点事件可能在短时间内引发广泛的关注和讨论。
二是传播范围广。
网络突破了地域和时间的限制，使得舆情能够在不同的地区和群体中迅速扩散。
三是参与主体多元化。
任何人都可以在网络上发表自己的观点和看法，舆情的来源非常广泛。
网络舆情的传播机制主要包括以下几个方面：首先是信息源的发布。
某个事件或话题的出现成为舆情的起点。
其次是社交媒体的推动。
社交媒体平台上的用户通过转发、评论等方式加速了舆情的传播。
再者是意见领袖的引导。
一些具有较高影响力和权威性的个人或组织的观点往往能够影响公众的看法。
三、大数据时代网络舆情分析的方法与技术在大数据时代，网络舆情分析主要采用以下方法和技术：数据采集技术，包括网络爬虫、API 接口等，用于获取各种网络平台上的舆情数据。
数据预处理技术，对采集到的数据进行清洗、去噪、分类等处理，以提高数据质量。
大数据时代下的网络舆情分析与传播研究
大数据时代下的网络舆情分析与传播研究随着互联网的不断发展和普及，网络舆情分析与传播研究也日益成为人们关注的焦点。
在大数据时代，随着数据存储、传输和处理技术的不断提高，网络上产生的数据量愈发庞大，网络舆情也愈发复杂。
如何通过大数据技术解读网络舆情、分析舆情趋势，成为网络舆情管理和传播研究的重要课题。
在网络舆情分析方面，大数据技术有很大的作用。
以社交媒体为例，每天产生的微博、微信等信息量呈现几何倍数增长，这反映了人们对互联网的依赖和生活方式的改变。
社交媒体不仅是信息发布的平台，也是人们表达情感、发泄不满、获取信息、传播知识的重要场所。
开发和应用大数据技术可以提高舆情监测、分析和处理的效率，加强对社会、政治和经济发展的研究和预测能力。
网络舆情分析除了对海量数据的搜集、整理和挖掘，还需要对情感倾向、事件关联性和话题热度等进行分析和评估。
数据挖掘和机器学习等大数据技术可以有效地定位和筛选目标数据，同时可以识别数据中的脏数据和冗余数据，提高数据的准确性和可靠性。
自然语言处理是大数据技术中重要的技术支持，通过自然语言理解、词义分析、信息提取等技术可以更好地解读和分析网络舆情。
同时，图形化显示和多维度分析可以直观地展示舆情的特征、趋势和关联关系，对于把握网络舆情的时效性和客观性都具有重要的参考意义。
在网络舆情传播方面，大数据技术也可以起到重要的推动作用。
传统的传播活动方案评估和目标受众评估模型过程复杂、周期长，而大数据技术可以通过消费者行为、社交媒体数据、媒体盖度等维度，快速评估传播效果和目标受众反应，为传播策略的调整和改进提供数据支持。
同时，大数据技术也可以帮助分析社会群体的意识形态和价值观念，产生更精准、有针对性的传播战略，提高传播效果和震慑力。
网络舆情分析和传播研究在实际应用中还面临着一些问题和挑战。
一方面，技术的快速发展和应用可能带来数据隐私和安全问题，需要保障个人信息和数据的安全和隐私；另一方面，机器学习和自然语言处理等技术仍存在精度、召回率等局限性，需要进一步研究优化。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在大数据时代，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
随之而来的是对这些海量数据进行分析和利用的需求，这就是大数据时代的核心问题。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，从不同角度探讨大数据时代的特点、挑战和应用。
一、大数据时代的特点1. 数据量巨大：大数据时代的最显著特点就是数据量巨大，以至于传统的数据处理和分析方法已经无法胜任。
数据的增长速度远远超过了人类的处理能力，因此需要借助先进的技术和算法来处理和分析这些数据。
2. 多样性和复杂性：大数据不仅仅包括结构化数据，还包括非结构化数据如文本、图象、音频等。
这些数据来源多样，格式复杂，对数据处理和分析提出了更高的要求。
3. 时效性要求高：在大数据时代，数据的时效性变得尤其重要。
数据的实时更新和分析能够匡助企业做出更迅速的决策，抓住市场机会。
4. 数据价值潜力大：大数据中蕴含着巨大的价值潜力，通过对数据的深入挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为企业提供更精准的决策支持。
二、大数据时代的挑战1. 数据隐私和安全：大数据时代，数据的采集和存储变得更加容易，但同时也带来了数据隐私和安全的问题。
个人隐私的泄露和数据的滥用成为了一个严重的社会问题，需要制定相应的法律和规范来保护数据的安全。
2. 数据质量和可信度：由于数据的多样性和复杂性，数据质量和可信度成为了大数据时代的一个重要问题。
数据的准确性和完整性对于数据分析的结果具有重要影响，因此需要对数据进行清洗和验证。
3. 技术和人材短缺：大数据时代需要掌握各种数据处理和分析技术，但是目前技术和人材短缺的情况比较严重。
培养大数据领域的专业人材成为了一个紧迫的任务。
4. 数据共享和开放：大数据时代，数据的共享和开放变得越来越重要。
通过数据的共享和开放，可以促进数据的再利用和创新，推动社会的发展。
但是数据的共享和开放也面临着数据安全和隐私保护的问题。
三、大数据时代的应用1. 商业智能：大数据分析可以匡助企业了解市场需求、消费者行为和竞争对手动态，从而做出更准确的决策。
大数据时代 文献综述(二)2024
大数据时代文献综述（二）引言概述:随着科技的发展和互联网的普及，大数据的概念逐渐走入人们的视野，并在各个领域产生了深远的影响。
大数据时代不仅为企业提供了更多的商业机会，也对人们的生活方式、治理模式和科学研究带来了革命性的改变。
本文旨在对大数据时代的相关文献进行综述，深入探讨大数据在不同领域的应用和影响。
正文:1. 大数据在商业领域的应用- 市场调研和消费行为分析- 营销决策和个性化推荐- 风险管理和预测分析- 供应链管理和运营优化- 金融科技和区块链应用2. 大数据在社会治理的影响- 城市规划和智能交通- 公共安全和犯罪预测- 教育和人才培养- 医疗卫生和健康管理- 环境保护和资源优化3. 大数据在科学研究的应用- 生物医学研究和药物开发- 天文学和宇宙探索- 地球科学和气候变化研究- 材料科学和新材料开发- 社会科学和行为分析4. 大数据时代的挑战与问题- 数据隐私和安全保护- 数据质量和准确性- 数据治理和标准化- 技术能力和人才短缺- 法律法规和伦理问题5. 大数据时代的机遇与未来发展- 人工智能与大数据融合- 数据共享和合作机制- 数据开放和开放创新- 数据驱动的决策和智能化服务- 数据智能化的社会发展和治理总结:大数据时代带来了商业、社会和科学各个领域的巨大机遇和挑战。
在商业领域，大数据应用的深入推进将进一步提高企业的竞争力和效率；在社会治理方面，大数据将为城市发展和公共服务提供更精准的决策支持；在科学研究领域，大数据将推动科学家们的发现和创新。
然而，我们也需要面对数据隐私保护、数据治理以及技术人才短缺等问题。
未来，随着人工智能与大数据的深度融合，数据驱动的决策和智能化服务将成为大数据时代的新趋势，为社会发展和治理带来更多想象空间。
大数据环境中的企业舆情分析研究
大数据环境中的企业舆情分析研究随着互联网的普及和信息传播的迅速发展，企业面临的舆情环境日益复杂。
舆情对企业发展具有重要的影响，因此，如何有效分析和应对企业舆情成为了每个企业都需要面对的挑战。
而在大数据时代，借助先进的大数据技术和工具进行企业舆情分析研究已经成为一种必然趋势。
大数据环境中的企业舆情分析研究，是指利用大数据技术和工具，对企业的舆情信息进行全面、准确和及时的收集、整理、分析和应对。
在大数据环境中，企业舆情分析研究可从以下几个方面展开。
首先，大数据环境中的企业舆情分析研究需要对舆情信息进行全面和准确的收集。
大数据技术和工具可以帮助企业从多个渠道获取舆情信息，如新闻媒体、社交网络、论坛博客等。
通过对这些渠道的监测和分析，可以及时获得企业相关的舆情信息，为企业的决策提供准确的依据。
第二，大数据环境中的企业舆情分析研究需要对舆情信息进行全面和准确的整理。
大数据技术和工具可以帮助企业对海量的舆情信息进行自动化处理和整理，提取出关键词、主题和情感等信息。
通过这些整理和分析，企业可以了解舆情信息的核心内容和关键特征，进一步深入了解舆情的影响因素和发展趋势。
第三，大数据环境中的企业舆情分析研究需要对舆情信息进行深入的分析。
大数据技术和工具可以帮助企业对舆情信息进行文本挖掘、情感分析和网络关系分析等。
通过这些分析，企业可以了解舆情信息的情感倾向、舆论导向和传播路径等，从而进一步把握舆情发展的规律和趋势。
第四，大数据环境中的企业舆情分析研究需要对舆情信息进行合理的应对。
大数据技术和工具可以利用舆情信息进行企业内外部沟通和关系管理，通过舆情预警和危机公关等措施，及时应对舆情事件，保护企业的声誉和利益。
同时，大数据技术和工具还可以帮助企业进行舆情监测和效果评估，及时调整和优化企业的舆情应对策略。
总之，大数据环境中的企业舆情分析研究对于企业的发展具有重要的意义。
通过有效分析和应对企业的舆情信息，企业可以更好地了解市场需求、把握竞争动态和调整策略，从而提高企业的竞争力和发展潜力。
社会舆情大数据分析解读社会舆情提供决策参考
社会舆情大数据分析解读社会舆情提供决策参考社会舆情是指在社交媒体、新闻报道和各种网络渠道上广泛传播的公众意见和情绪。
随着互联网和社交媒体的普及，社会舆情对于政府、企业和个人的决策起着越来越重要的作用。
为了更好地理解和分析社会舆情，需借助大数据分析的技术手段，以期提供决策参考和指导。
一、社会舆情大数据分析的意义社会舆情大数据分析作为一种新兴的分析方法，具有以下意义：1. 解读公众情感：人们在互联网上表达的情感和意见可以通过大数据分析，进一步了解公众对某一事件或议题的态度和情感倾向。
2. 预警潜在风险：通过及时分析社会舆情，我们可以发现潜在的风险和危机，及时采取措施进行干预和应对，防止事态进一步扩大。
3. 挖掘用户需求：社会舆情分析可以揭示公众对于某一产品或服务的需求，以便企业进行产品创新和服务提升，提高市场竞争力。
4. 政策制定参考：政府可以通过社会舆情分析获取公众对政策的反馈和意见，为政策制定者提供参考依据，更好地满足民众需求。
二、社会舆情大数据分析的方法社会舆情大数据分析主要依赖于数据采集、数据清洗和数据挖掘等技术。
下面简要介绍一下社会舆情大数据分析的方法：1. 数据采集：通过网络爬虫等技术手段，收集互联网上与特定事件或话题相关的信息，包括新闻报道、社交媒体帖子、博客文章等。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行去噪、去重和格式化处理，确保数据的质量和统一性，以便后续的分析工作。
3. 数据挖掘：利用机器学习、自然语言处理和情感分析等技术，对清洗后的数据进行分析和挖掘，提取关键信息和规律。
4. 可视化展示：通过图表、词云等可视化的方式，将分析结果以直观的形式呈现，便于决策者和相关人员理解和运用。
三、社会舆情大数据分析的应用案例社会舆情大数据分析在各个领域都有广泛的应用。
以下列举一些具体的案例：1. 金融行业：通过分析社交媒体上的用户评论和意见，预测股市走向和投资热点，提供金融决策参考。
2. 政府部门：通过社会舆情分析，获取民众对政府政策的反馈和评价，为政策制定者提供决策参考。
大数据时代下的舆情分析与应对研究
大数据时代下的舆情分析与应对研究在当今媒体信息极度发达的时代，社会舆情分析已经成为了一门日益重要的学科。
而随着大数据技术的迅猛发展，舆情分析的效率和精度都获得了大幅提高。
本文将从大数据时代下的舆情分析技术和应对措施两个方面着手，探讨舆情分析面对的机遇和挑战。
一、大数据时代下的舆情分析技术在大数据背景下，舆情分析的技术手段也得到了广泛的应用。
例如，基于机器学习的情感分析技术，利用计算机对文本进行分类和情感评价，从而为舆情分析提供更准确、更全面的分析结果。
同时，人工智能也被广泛应用于舆情分析的领域中，通过自动文摘、智能分类等技术实现对大规模文本数据的分析和挖掘。
除此之外，大数据技术还为舆情分析带来了更加全面的信息来源。
传统的舆情分析依赖于社交媒体平台和新闻网站等特定的信息源，而新的数据来源已经不再局限于此。
例如，大数据技术可以挖掘出各种社交媒体、网站、博客等平台上的信息，并进行全方位、多维度的分析，从而更全面地了解社会大众的情感倾向和诉求。
二、大数据时代下的舆情分析应对措施然而，大数据时代下的舆情分析也面临着各种挑战和风险。
首先，大规模的、非结构化的数据需要更高的技术门槛和更严格的数据处理标准，提高了舆情分析的难度和成本。
同时，大数据技术也带来了更高的隐私风险，如何在保证数据安全的同时提供优质的分析服务，也是舆情分析面临的问题。
因此，在大数据时代下，舆情分析需要采取更加全面、更加细节化的应对措施。
例如，加强数据安全保护，建立标准化的数据处理流程，保证数据的完整、准确性。
同时，也需要利用先进的技术手段，如人工智能和区块链技术，保证分析结果的准确性和信任度。
另外，舆情分析的应对措施还需要合理运用多种有效的传播方式，提高分析结果的公信度和使用范围。
例如，利用数据可视化等技术手段，将复杂的分析结果传达给普通用户，提高用户的参与度和理解度，同时提高分析结果的传播效果。
总结：在大数据技术的加持下，舆情分析迎来了更多机遇，也面临了新的挑战。
大数据时代下的舆情监测与分析技术研究
大数据时代下的舆情监测与分析技术研究在大数据时代，由于互联网技术的高速发展和智能手机等移动设备的广泛应用，不断涌现出大量的数据。
如何快速、准确地对这些数据进行处理、分析和应用，已经成为各个领域所面临的共同问题。
其中，舆情监测与分析技术是一项十分重要的研究方向。
一、什么是舆情监测与分析技术？舆情，指的是社会公众对某一事件、问题或事物的评价和情绪表达。
舆情监测与分析技术，是指应用计算机技术对网络、媒体等多种渠道的信息及时、准确地进行收集、整理、分析，以发现、把握、反映公众舆论的动向和特点，为政府、企业、个人等提供决策支持、舆论引导和其他服务的技术。
二、舆情监测与分析技术的发展历程舆情监测与分析技术起源于上世纪50年代，随着互联网的出现和发展，逐渐进入大数据时代。
最开始，舆情监测与分析技术的研究依靠人工处理和搜索引擎技术。
但是，由于数据量的不断增大和人工处理的效率不高，在当今互联网时代，已经远远不能满足大数据处理的需求。
现代化的舆情监测与分析技术主要依赖于计算机技术、自然语言处理技术、数据挖掘技术等。
这些技术的不断发展和创新，使得舆情监测与分析技术不断提高，实现了对大数据的更加准确、高效的监测和分析。
三、舆情的分类舆情主要可分为正面舆情、负面舆情和中性舆情。
其中，正面舆情是指公众对某一事件、问题或事物的正面评价和情绪表达；负面舆情是指公众对某一事件、问题或事物的负面评价和情绪表达；中性舆情则是指公众对某一事件、问题或事物的中性评价和情绪表达，其中不带有太多情绪或立场。
四、舆情监测与分析技术的研究内容舆情监测与分析技术的研究内容非常广泛，主要包括以下方面：1、舆情标注技术：这项技术旨在将大量文本数据标注为正面、负面或中性舆情类型。
这是研究者对舆情进行初步统计和分析的重要前提。
2、情感分析技术：这项技术可以在舆情标注的基础上，进一步研究出公众对某一事件、问题或事物的情感倾向和表达方式。
3、关键词提取技术：这项技术可以从大量文本数据中提取和总结出有关事件、问题或事物的主要关键词，从而更好地进行舆情分析，如词云图等。
基于大数据的网络舆情分析与处理研究
基于大数据的网络舆情分析与处理研究随着数字化时代的到来，人们的生活和工作方式发生了翻天覆地的变化。
尤其是互联网的兴起，使得信息获取的速度和范围都得到了极大的提升。
在这样一个大数据时代，网络舆情分析与处理成了一个备受关注的领域。
本文将从什么是网络舆情、网络舆情的应用、网络舆情分析与处理方法、网络舆情的价值等几个方面进行论述。
一、什么是网络舆情网络舆情是指通过互联网收集、分析和处理与某个主题相关的大量信息，以了解公众对这个主题的态度、情感等，进而指导决策、舆论引导和舆情预警等工作。
网络舆情主要涉及到新闻、社会事件、产品、政治和公司等各个领域。
它与传统媒体的舆情监测相比，具有速度快、范围广、成本低等优势。
二、网络舆情的应用1.政府决策政府可以通过收集网络舆情数据来了解社会公众的声音和态度，为政策制定、舆论引导和风险管理等方面提供参考。
比如，某个地方出现了环境污染问题，政府可以通过网络舆情数据，了解公众对问题的关注度和情感倾向，以此指导政府的处理和沟通策略。
2.企业管理企业可以通过网络舆情分析，对市场热点和客户需求进行研究和掌握，以此指导产品研发、销售推广和品牌形象塑造等方面的工作。
比如，某公司发布了一款新产品，可以通过网络舆情分析，了解用户对产品的反应和需求，以此优化产品和经营策略。
3.民意调查传统的民意调查往往需要耗费大量的时间和人力成本，而网络舆情分析可以通过抓取互联网上的大量数据，快速了解公众的态度和观点。
比如，某个政党在选举前可以通过网络舆情分析，了解不同地区和群体的投票意向和反应，以此指导竞选策略和舆论引导。
三、网络舆情分析与处理方法1.文本挖掘技术文本挖掘技术是指从大量的文本数据中挖掘出有用的信息和知识。
通过应用机器学习、自然语言处理等技术，可以将海量的文本数据进行分类、分析、简化和可视化等处理，从而得到有价值的信息。
比如，可以通过文本挖掘技术，对网络文章进行情感分析，了解作者和读者的情感倾向和态度。
大数据时代下的网络舆情分析与预测
大数据时代下的网络舆情分析与预测随着互联网的发展，人们对于信息的获取和传播方式发生了巨大的改变。
网络舆情作为一种新兴的舆情表达形式，已经成为了政府、企事业单位以及个人关注的焦点。
在大数据时代，利用大数据技术进行网络舆情分析与预测，对于决策者、舆论引导者以及社会公众具有重要的意义。
网络舆情是指通过网络平台上发布的一系列言论、观点和情感的汇总，反映了公众对于某一事件、话题或者对象的态度和情绪。
在信息爆炸的时代，网络舆情的规模和速度都远远超过传统媒体，成为了人们获取和传播信息的重要渠道。
因此，准确地把握网络舆情对于了解社会民意、善后应对危机以及改进治理能力都具有重要的意义。
大数据技术在网络舆情分析与预测中发挥着关键的作用。
大数据技术能够对庞大的数据进行高效的处理和分析，从中提取出有价值的信息。
首先，大数据技术可以通过数据挖掘和机器学习的手段，发现网络舆情中的关键词、重点观点和情感倾向，帮助决策者更好地了解公众的关切和需求。
其次，通过对历史数据进行分析，大数据技术还可以识别出网络舆情的规律和趋势，为决策者提供预警和预测，帮助他们制定相应的调控措施。
最后，大数据技术还可以通过社交网络分析等方法，找出网络舆情的影响力节点和传播路径，帮助决策者更好地进行舆论引导。
然而，大数据时代下的网络舆情分析与预测也面临一些挑战。
首先，庞大的数据量和复杂的数据结构使得数据的清洗和整合变得非常困难，需要消耗大量的时间和人力资源。
其次，网络舆情的信息来源广泛且多样，其中既包括正面的意见和观点，也包括负面的内容和谣言，如何准确地分析和判断其中的真伪成为了一大难题。
再次，网络舆情的发展速度之快，往往难以及时捕捉到所有的变化和发展趋势，这对于舆情的分析和预测提出了更高的要求。
为了解决这些挑战，需要采取一系列的措施。
首先，建立起专门的舆情监测系统，将网络舆情的信息集中起来，进行分类和整理，并将其与其他信息进行关联，帮助决策者更好地理解和分析网络舆情。
大数据时代的网络舆情分析与应用研究
大数据时代的网络舆情分析与应用研究随着互联网和社交媒体的日益普及，网络舆情成为了一个重要的社会现象。
人们在互联网上发布各种信息，包括情感、态度、评价和信息等，这些信息都会对公众的认知和态度产生影响。
因此，网络舆情的研究和呈现越来越受到人们的关注。
近年来，大数据技术的发展促进了网络舆情分析和应用的快速发展。
借助大数据技术，人们可以收集和分析大量的网络数据，从而更好地理解公众的态度和看法，并更好地指导政策制定和舆论导向。
下面，本文将就大数据时代的网络舆情分析与应用研究进行探究。
一、大数据时代的网络舆情分析技术大数据技术是网络舆情分析的重要工具。
利用大数据技术，可以收集、存储和分析海量的网络数据，为网络舆情的研究提供了技术支持。
目前，互联网上的数据主要来源于社交媒体、微博、论坛、新闻等渠道，这些数据形式多样、格式不一，需要采用各种技术进行处理和分析。
1. 数据采集技术数据采集是网络舆情分析的第一步，也是最重要的一步。
数据采集可以通过爬虫技术、API接口、日志文件等方式进行。
其中，爬虫技术是最常用的一种方式。
通过爬虫技术，可以收集到互联网上的大量数据，包括新闻、微博、博客、论坛等各种形式的信息。
2. 文本挖掘技术文本挖掘是大数据时代网络舆情分析的重要技术。
文本挖掘可以从大数据中提取信息，并对信息进行分类、聚类、分析等处理。
文本挖掘可以实现对网络信息的自动化处理，使得网络舆情分析更加高效和准确。
3. 情感分析技术情感分析是网络舆情分析的关键技术之一。
情感分析可以分析网络信息的情感倾向，包括正面、负面和中性情感。
通过情感分析，可以更好地了解公众对某一事件或主题的态度和看法，从而指导政策制定和舆论导向。
4. 机器学习技术机器学习技术是网络舆情分析的新兴技术。
机器学习可以通过训练模型，使得计算机能够自动地完成一些需要人类大量时间和精力才能完成的任务。
在网络舆情分析中，机器学习技术可以实现对网络信息的自动分类、情感分析等处理，从而提高网络舆情分析的效率和准确度。
大数据下的网络舆情分析研究
大数据下的网络舆情分析研究近年来，大数据技术的快速发展，为网络舆情的分析和研究提供了更为强大的工具和手段。
网络舆情分析是指通过对网络中各种舆论环节的信息采集、处理、分析和评估，对社会公共事件的舆论动态进行监测和预测的一种方法。
利用大数据技术可以获取大量的网络数据，并通过数据挖掘、机器学习等方法进行分析和研究，为网络舆情分析提供了更加全面和深入的视角。
本文将探讨大数据下的网络舆情分析研究。
一、大数据技术在网络舆情分析中的应用首先，大数据技术可以用于数据的采集和分析。
利用各种数据采集工具和技术可以获取网络上的各种数据，包括社交网络、新闻网站、博客和论坛等数据。
这些数据包括文章、评论、点赞、分享等各种信息，这些信息可以为网络舆情分析提供有价值的数据源。
在数据采集的过程中，需要注意数据的真实性和有效性，避免受到虚假信息的干扰。
其次，大数据技术可以用于数据的处理和分析。
通过对采集到的数据进行数据清洗、去重、筛选等预处理操作，可以得到更加干净和精确的数据。
然后，通过文本挖掘、情感分析、主题分析等技术，对数据进行深度分析和挖掘，识别信息中的实体、情感和主题等特征，从而得到各种洞察，了解网络舆情的发展态势。
最后，利用大数据技术可以对网络舆情进行量化分析。
通过对收集到的数据进行统计分析，得出各种指标和参数，如热度指数、情感指数、倾向性指数等，从而描述网络舆情的发展趋势和特点。
二、大数据下的网络舆情分析应用实战以2019年新冠病毒疫情为例，探讨大数据技术在网络舆情分析中的应用实战。
1、数据采集利用各种数据采集工具和技术，从微博、微信公众号、政府网站、新闻网站等多个渠道收集信息，包括各种评论、转发、点赞、新闻报道等信息。
2、数据处理通过数据清洗和去重等工作，保证数据的真实性和稳定性。
然后，对数据进行情感分析、主题分析等处理，得到各种洞察。
在情感分析的过程中，利用机器学习、深度学习等算法，从文本中自动识别情感倾向。
根据不同情感描述的差异性，通过分析词汇、词义和上下文等特征，来识别情感有效性。
基于大数据技术的舆情分析与舆情形式研究
基于大数据技术的舆情分析与舆情形式研究随着信息技术的发展和普及，社交媒体已经成为了重要的信息源。
人们通过社交媒体传播和获取信息，各种舆情事件也随之涌现。
如何有效地利用大数据技术对舆情进行分析研究，是当前亟待解决的问题。
一、大数据技术在舆情分析中的应用舆情分析是指对社会群体、组织以及国家的观点、态度、行为等进行识别、分析、预测、干预和管理的过程。
大数据技术的出现和发展，为舆情分析提供了更为有效的手段和工具。
1、文本挖掘技术文本挖掘是指从大量文本数据中，通过各种算法和技术，自动地提取和挖掘出有用的信息和知识。
舆情分析中的文本挖掘主要包括关键词提取、主题分析、情感分析等。
通过文本挖掘技术，可以快速地对大量舆情数据进行筛选、提取和分析。
2、社交网络分析技术社交网络分析是指对社交网络中节点的属性、关系等进行分析和挖掘，以揭示节点之间的关系网络。
舆情分析中的社交网络分析，主要是通过分析社交媒体上用户之间的关注、转发、评论等行为，建立用户之间的关系网络，从而实现舆情事件的监测和分析。
3、数据可视化技术大数据技术能够处理和分析大量的数据，但如何将这些数据呈现给用户，使用户能够更加直观地了解数据的含义和趋势，则需要数据可视化技术。
在舆情分析中，数据可视化可以通过制作热力图、折线图、散点图等图表，直观地展示舆情事件的发展趋势和情感特征。
二、舆情形式研究的发展趋势舆情形式研究是指对舆情事件所采取的形式进行分析和研究的过程。
随着互联网的普及和社交媒体的发展，舆情事件的形式也在不断地发生变化。
1、内容呈现的多样化内容呈现的多样化表现在几方面，一是平台多样性。
用户现在可以通过微博、微信、抖音等多种平台发布和获取信息，舆情事件的传播渠道变得更加广泛。
二是形式多样性。
随着新媒体技术的发展，舆情事件的呈现形式也发生了巨大的变化，从最初的文字描述，到图片、视频、直播等方式，呈现方式层出不穷。
2、舆情事件的速度与规模的增长互联网的出现和发展，加速了信息的传播速度和规模。
大数据时代下的舆情分析与预测技术研究
大数据时代下的舆情分析与预测技术研究在大数据时代，随着社交媒体和新闻平台的快速发展，人们每天都会产生海量的言论和信息。
这些信息包含了各种各样的观点、情绪和趋势，对社会、政治和经济等方面的发展产生了深远的影响。
舆情分析与预测技术能够帮助我们理解和预测大数据背后的舆论动向和社会趋势，为决策者提供及时准确的信息。
舆情分析是一种通过收集、整理和分析大规模社交媒体和新闻数据来获取公众意见和情感的技术。
舆情分析的过程包括数据收集、文本挖掘、情感分析和可视化等步骤。
首先，通过网络爬虫等工具，收集各种社交媒体和新闻平台上的数据源。
然后，对这些数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等，以便后续的分析。
接下来，通过文本挖掘技术，提取出关键词、实体和主题等信息。
情感分析是舆情分析的关键步骤之一，它可以帮助我们理解公众对某一事件或话题的情绪态度，如正面、负面或中性。
最后，通过可视化技术将分析结果呈现出来，以便决策者理解和使用。
舆情分析的应用非常广泛。
政府和企业可以利用舆情分析来了解公众对政策、产品和品牌的看法和态度。
例如，政府可以通过分析社交媒体上的话题和情绪，了解民众的关切和需求，从而制定更有针对性的政策。
而企业可以通过分析舆情数据来监测消费者对其产品的反馈，及时调整市场策略。
此外，舆情分析也可以用于金融行业的预测和风险控制。
例如，通过分析社交媒体上的关键词和情感，可以预测市场的走势和投资者的情绪，帮助金融机构做出更准确的决策。
舆情预测是舆情分析的延伸和拓展。
通过分析历史舆情数据和趋势，舆情预测可以帮助我们预测未来的社会动向和事件发展。
舆情预测的核心是构建模型和算法来分析和利用大数据。
一种常用的方法是使用机器学习算法，根据历史数据中的模式和规律，预测未来的舆情趋势。
例如，可以通过分析大选期间的舆论和选民行为，预测候选人的选情结果。
此外，还可以利用自然语言处理和情感分析技术，通过分析新闻、社交媒体和专家观点等多维度数据，预测股市的涨跌和企业的盈利情况。
大数据时代下的网络舆情分析系统
大数据时代下的网络舆情分析系统
夏盛
【期刊名称】《电子技术与软件工程》
【年(卷),期】2016(000)017
【摘要】2003年被成为“大数据元年”,随着大数据时代的到来,网络舆情分析具
体工作发生了变化。
在舆情分析工作中,对于大数据技术的应用使分析工作有了更
好的基础,同时,网络舆情分析工作在大数据技术的支持下更加的成熟、完善,鉴于网络舆情分析的公信力问题面临着严峻的挑战,本文从网络舆情分析系统的功能、应用、大数据时代的网络舆情分析三个方面探讨了大数据时代下网络舆情分析的系统。
【总页数】1页(P187-187)
【作者】夏盛
【作者单位】烟台开发区工委宣传部,山东省烟台市264006
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.大数据时代的网络舆情分析系统 [J], 尹培培
2.大数据时代高职院校网络舆情分析及治理刍议 [J], 张科
3.机遇与创新:大数据时代舆情分析和社会治理路径突围——大数据环境下舆情分
析与社会治理创新研讨会综述 [J], 刘锐; 李丹珉
4.大数据时代突发公共事件网络舆情分析探索 [J], 王德建
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收稿日期：２０１４－１０－１４ 修回日期：２０１４－１１－３０基金项目：国家自然科学基金项目“２４小时知识工厂的知识共享活动模型与服务支持系统研究”（编号：７１１７１１５３）。
作者简介：夏火松（１９６４－），男，博士，教授，博士生导师，研究方向：知识管理、数据挖掘、物流信息管理和电子商务、ＤＳＳ；甄化春（１９８９－），男，硕士研究生，研究方向：数据挖掘、信息管理。
·舆情研究·大数据环境下舆情分析与决策支持研究文献综述＊夏火松 甄化春（武汉纺织大学管理学院 武汉 ４３００７３）摘 要 大数据时代使得传统的舆情分析方式发生了剧变，已有的舆情分析技术和监控系统很难适应这一情景的变化。
大数据舆情处理理论和技术的研究与发展状况，迫切需要很好的梳理。
论文对当前国内外的舆情分析及决策支持系统的构建等相关研究进行了文献梳理和分析，对当前的网络舆情分析的关键技术进行了总结，构建了大数据时代舆情监控与决策支持的分层模型，并针对当前网络舆情分析的不足进行了讨论，提出了值得研究的问题。
最后对社会舆情分析的发展方向进行了展望。
关键词 大数据 舆情分析 决策支持 中图分类号 Ｇ３５３．１１ 文献标识码 Ａ 文章编号 １００２－１９６５（２０１５）０２－０００１－０６ＤＯＩ １０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１９６５．２０１５．０２．００１Ｐｕｂｌｉｃ Ｏｐｉｎｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｓｔｕｄｙ ｕｎｄｅｒ Ｂｉｇ Ｄａｔａ ＳｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｓＸｉａ Ｈｕｏｓｏｎｇ Ｚｈｅｎ Ｈｕａｃｈｕｎ（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｗｕｈａｎ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００７３）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｎｅｗ ｂｉｇ ｄａｔａ ｅｒａ ｂｒｉｎｇｓ ａ ｇｒｅａｔ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ｔｏ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎ－ｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ａｎｄ ｏｎｌｉｎｅ ｐｕｂｌｉｃ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ａｒｅ ｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔ ｆｏｒ ｔｏｄａｙ＇ｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅｒｅ ｉｓ ａｎ ｕｒ－ｇｅｎｔ ｎｅｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｓｔａｔｕｓ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｎｄｅｒ ｂｉｇ ｄａｔａ ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｓ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｈｏｍｅ ａｎｄ ａｂｒｏａｄ ａｎｄ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｐｕｂｌｉｃ ｏ－ｐｉｎｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｓｕｐｐｏｒｔ．Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ，ｗｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅ ｗｅａｋ ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｅ ｐｕｔ ｆｏｒ－ｗａｒｄ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｘｔ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ ｅｒａ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｂｉｇ ｄａｔａ ｐｕｂｌｉｃ ｏｐｉｎｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｓｕｐｐｏｒｔ０ 引 言大数据的发展与应用给社会的各方面带来了深远的影响，其中大数据情景下社会舆情的研究成为当前政府、企业和科研机构的一个热点研究课题。
２０１２年３月奥巴马政府推出了包括大数据的管理、分析、可视化以及大数据辅助决策等项目的“大数据研究与开发计划”，２０１３年国务院副总理汪洋谈大数据时以流感病毒的舆情分析为例强调了大数据分析对于政府工作的重要性。
近年来，以“郭美美事件”、“切糕王子”以及“航母Ｓｔｙｌｅ”为代表的社会热点事件进一步的推动了大数据时代社会舆情研究的热潮。
在大数据时代，如何快速的对海量网络数据进行分析并建立舆情监控和引导机制从而为管理者提供决策支持是当前研究的热点和难点。
相对于传统的社会舆情分析，大数据时代的社会舆情分析更集中于对大量网络数据的搜集、存储、清洗并结合文本挖掘技术从大量低价值密度的数据中获取相关的舆情研究信息［１－３］。
大数据时代为我们提供了海量研究数据同时，其数据容量大、流动快、形态多样、价值密度低以及真实性不高等特点，使得仅依据数据统计进行舆情监控的传统方法不再适用［４－６］。
如何浓缩海量信息，抵抗“数据爆炸”，从而实现舆情信息增值并提高关联数据的趋势研判能力是大数据时代舆情分析的重大挑战［３，７］。
文章对大数据舆情分析以及决策支持系统相关的研究文献进行了归纳总结，对文献中有关大数据第３４卷 第２期２０１５年２月 情 报 杂 志ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ Ｖｏｌ．３４ Ｎｏ．２Ｆｅｂ． ２０１５处理以及网络数据挖掘相关的技术进行了梳理并提出了大数据时代舆情分析的一般研究框架，同时构建了大数据舆情监控与决策支持分层模型。
文章研究过程中获取参考文献和相关资料的过程如下：首先以“Ｂｉｇ Ｄａｔａ”或“Ｐｕｂｌｉｃ Ｏｐｉｎｉｏｎ”或“ＰｕｂｌｉｃＳｅｎｔｉｍｅｎｔ”或“Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍ”为关键词在Ｗｅｂ Ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ数据库中分别以出版时间和引用次数为搜索顺序，并从检索结果中分别选择了前５０篇高频引用的外文文献和５０篇最新出版的外文文献，剔除无关文献，共得到７９篇相关文献。
同时在ＥＢＳＣＯ，Ｅｌｓｅｖｉｅｒ，ＥＩ，ＳｐｒｉｎｇｅｒＬｉｎｋ数据库中以上述四个关键词按时间和引用次数下载相关外文文献５１篇，并在Ｇｏｏｇｌｅ Ｓｃｈｏｌａｒ中以“Ｂｉｇ ｄａｔａ ａｎｄ Ｐｕｂｌｉｃ Ｏｐｉｎｉｏｎ Ａ－ｎａｌｙｓｉｓ”为关键词搜索了２０篇最新文献。
最后在中国知网和万方数据库以及维普数据库中以“大数据”或“舆情分析”或“决策支持”或“大数据舆情”为检索条件下载相关中文文献７０篇。
通过对这些文章的阅读和分析得到后述分析结论。
本文的研究结构如下：第二部分梳理了国内外舆情分析与决策支持研究和发展的概况，第三部分对大数据环境下网络舆情分析的关键技术进行了总结，第四部提出了大数据环境下网络舆情分析的分层模型，第五部指出了当前舆情分析的不足，并对社会舆情分析和决策支持相关的研究问题与研究趋势进行了归纳。
１ 社会舆情分析与决策支持的研究和发展概述从已有舆情研究文献内容看，社会舆情研究大致经历了传统社会舆情分析、网络舆情分析和大数据舆情分析三个阶段。
传统社会舆情分析更趋向于研究热点事件、政策及新颁布的法律条文对于社会舆情的影响之间的关系［８］。
ＭａｃＬｅｎｎａｎ等［９］通过调查抽样方式研究了新西兰民众对于酒精政策的态度，Ａｌａｎ等［１０］使用盖洛普世界民意调查数据研究了恐怖袭击与民众态度之间的联系。
网络舆情的研究经历了早期简单粗放的研究阶段和当前海量网络舆情研究的阶段［１１］。
Ｔｗｉｔｔｅｒ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、微博、人人等社交网络平台的兴起掀起了网络舆情研究的热潮，Ｃｅｒｏｎ［１２］通过Ｔｗｉｔｔｅｒ获取２０１２年法国大选中网民情感取向数据并对大选结果进行预测，证明了社交媒体较好的预测能力。
康伟［１３］通过搜集新浪网、腾讯网和人民网等网站中“１１．１６校车事故”的舆情信息，构建了该事件的舆情传播网络拓扑图，进而提出网络舆情的引导策略。
大数据舆情分析是舆情研究的一个前沿课题，其利用数据挖掘和大数据处理相关技术从海量数据中提取有用的知识用于决策支持［１４－１５］。
现有文献主要从大数据舆情相关的机遇、挑战以及研究方法上进行概述，从技术层面研究大数据舆情的文献相对较少。
Ｂｒｏｎｉａｔｏｗｓｋｉ［１６］、马兵［７］、李彪［１７］、李希光［１８］等针对当前大数据舆情研究面临的问题从理论角度进行了叙述，对社会舆情搜集、研判和预警作了详细的介绍。
喻国明以百度搜索词为研究对象，采用大数据分析技术对中国社会热点舆情进行了分析［１９］。
ＪＩ Ｃ［４］、Ｍｅｒ－ｊａ［２０］对并行处理、云计算、高级机器学习和智能数据处理等大数据处理技术进行了研究。
李金海等［２１］利用大数据思想构建了网络舆情的文本挖掘模型，并通过实验验证了模型的准确性和时效性。
在舆情分析的决策支持研究方面，传统决策支持系统以模型库为基础，通过模块调用分析函数并将调查结果以可视化的方式展示给决策用户，能够较好的处理传统舆情分析中以调查问卷、统计等方式搜集的量小且结构单一的数据（如图１）［１４］。
在网络舆情研究方面，国内外已有众多成果，其中代表性的有国外的Ｔｗｅｌｖｅｆｏｌｄ、Ｂｕｚｚ Ｍｅｔｒｉｃｓ、Ｒｅｐｕｔａｔｉｏｎ Ｄｅｆｅｎｄｅｒ、Ｃｉ－ｓｉｏｎ以及国内的人大方正、Ｒａｎｋ、Ｇｏｏｎｉｅ、军犬、麦知讯等舆情监控系统。
对于大数据舆情的分析，学界尚未形成一套完整的研究体系，其主要通过继承网络舆情分析的技术和方法并结合大数据的特性进行相关的分析和处理［２１－２２］。
图１ 传统社会舆情分析的决策支持系统２ 大数据环境下网络舆情分析的关键技术当前社会舆情的研究正处于从网络舆情研究到大数据舆情研究的过渡期，在处理技术上，大数据舆情分析继承了网络舆情分析的诸多方法［４－５，２２］。
同时，二者在分析步骤上具有相同的范式。
通过对网络舆情分析和大数据舆情分析的相关文献的归纳，文章总结出大数据时代网络舆情分析的基本研究框架和五类关键技术：信息采集、热点发现、热点评估、主题跟踪和分析处理［２３－２４］。
２．１ 信息采集技术 信息采集是网络舆情分析的第一步，其包含数据的爬取、数据的存储和清洗等相关技术。
当前的学者主要通过网络爬虫程序、网站ＡＰＩ接口获取研究数据。
常用的网络爬虫Ｈｅｒｉｔｒｉｘ，Ｎｕｔｃｈ和Ｌａｂｉｎ。
Ｈｕ［２５］等人在Ｈｅｒｔｒｉｘ的基础上增加关键词管理模块、内容提取模块、最佳优先策略和重复删除模·２· 情 报 杂 志 第３４卷块建立了一个增强的Ｈｅｒｉｔｒｉｘ，提高了抓取数据与热点话题的相关度。
Ｍｅｈｔａ［２６］，Ｓｉｇｎｏｒｉｎｉ等［１］利用Ｔｗｉｔ－ｔｅｒ ＡＰＩ流获取了Ｔｗｉｔｔｅｒ中热点事件的实时数据。
Ｘｉａｏ Ｓ等利用Ｓｉｎａ微博的官方ＡＰＩ接口和网络爬虫相结合的方法搜集了大量研究数据，克服了新浪微博不提供大量分析数据的问题［２２］。