隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)輿情在數(shù)據(jù)體量、復(fù)雜性和產(chǎn)生速度等方面發(fā)生巨大變化。網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)方法已超出了現(xiàn)有常用的框架。習(xí)近平總書(shū)記在全國(guó)宣傳思想工作會(huì)議上提出，宣傳思想工作創(chuàng)新，重點(diǎn)要抓好理念創(chuàng)新、手段創(chuàng)新。網(wǎng)絡(luò)輿情是網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作的基礎(chǔ)和晴雨表，以大數(shù)據(jù)觀念變革傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)思維，準(zhǔn)確把握網(wǎng)絡(luò)輿情的內(nèi)在特征及其在演化過(guò)程中的潛在規(guī)律，對(duì)于新形勢(shì)下做好網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)安全，具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。

一、大數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)中的價(jià)值

大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，必須通過(guò)深度挖掘、計(jì)算、分析才能創(chuàng)造價(jià)值的海量信息。大數(shù)據(jù)的價(jià)值不在信息本身，而在于通過(guò)分析數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性預(yù)測(cè)未來(lái)。網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)的前提是網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)測(cè)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)測(cè)提供了支撐和保證。

（一）大數(shù)據(jù)價(jià)值的核心：輿情預(yù)測(cè)

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作的起點(diǎn)，是對(duì)已發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行監(jiān)測(cè)開(kāi)始。然而這種方式的局限在于滯后性。

　　圖1 傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)方法的結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，就是挖掘、分析網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，將監(jiān)測(cè)的目標(biāo)時(shí)間點(diǎn)提前到敏感消息進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳播的

　　圖2 輿情預(yù)測(cè)阻斷突發(fā)輿情發(fā)生的結(jié)構(gòu)圖

初期，通過(guò)建立的模型，模擬仿真實(shí)際網(wǎng)絡(luò)輿情演變過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)輿情的預(yù)測(cè)。

（二）大數(shù)據(jù)價(jià)值的條件：輿情全面

大數(shù)據(jù)技術(shù)要預(yù)測(cè)輿情，首要條件是對(duì)各種關(guān)聯(lián)的全面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)代，分析網(wǎng)民觀點(diǎn)或輿情走勢(shì)時(shí)，只關(guān)注網(wǎng)民跟帖態(tài)度和情緒，忽視了網(wǎng)民心理的變化；只關(guān)注文本信息，而較少關(guān)注圖像、視頻、語(yǔ)音等內(nèi)容；只觀察輿論局部變化，忽視其他群體的輿論變化；只解讀網(wǎng)民文字內(nèi)容，而忽視復(fù)雜多變的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。從輿情分析角度看，網(wǎng)民僅僅是信息海洋中的"孤獨(dú)僵尸"，猶如蟻群能夠涌現(xiàn)高度智能，而單個(gè)螞蟻如附熱鍋到處亂竄。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)時(shí)代片面化、單一化、靜態(tài)化的思維，開(kāi)始立體化、全局化、動(dòng)態(tài)化研究網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)，將看似無(wú)關(guān)緊要的輿情數(shù)據(jù)納入分析計(jì)算的范圍。

（三）大數(shù)據(jù)價(jià)值的基礎(chǔ)：輿情量化

大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)輿情的價(jià)值實(shí)現(xiàn)，必須建立在對(duì)已挖掘出的海量信息，利用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行科學(xué)計(jì)算分析的基礎(chǔ)之上，其前提是各類相關(guān)數(shù)據(jù)的量化，即一切輿情信息皆可量化。但數(shù)據(jù)量化，不等同于簡(jiǎn)單的數(shù)字化，而是數(shù)據(jù)的可計(jì)算化。要在關(guān)注網(wǎng)民言論的同時(shí)，統(tǒng)計(jì)持此意見(jiàn)的人群數(shù)量；在解讀網(wǎng)民言論文字內(nèi)容的同時(shí)，計(jì)算網(wǎng)民互動(dòng)的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)數(shù)量；對(duì)于網(wǎng)民情緒的變化，可通過(guò)量化的指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)識(shí)等。

（四）大數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵：輿情關(guān)聯(lián)

數(shù)據(jù)背后是網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)背后是人，研究網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)實(shí)際上是研究人組成的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測(cè)輿情的價(jià)值實(shí)現(xiàn)，最關(guān)鍵的技術(shù)就是對(duì)輿情間的關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將不再僅僅關(guān)注傳統(tǒng)意義上的因果關(guān)系，更多關(guān)注數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系。按大數(shù)據(jù)思維，每一個(gè)數(shù)據(jù)都是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，可無(wú)限次地與其他關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)形成輿情鏈上的乘法效應(yīng)--類似微博裂變傳播路徑，數(shù)據(jù)裂變式的關(guān)聯(lián)狀態(tài)蘊(yùn)含著無(wú)限可能性。

二、目前網(wǎng)絡(luò)輿情工作的主要瓶頸

近年來(lái)，各地高度重視網(wǎng)絡(luò)輿情工作，通過(guò)創(chuàng)新機(jī)制、提升技術(shù)、人才培養(yǎng)等多種方式，不斷提高輿情工作水平和能力，有效應(yīng)對(duì)了各種重大網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件，有力維護(hù)了社會(huì)穩(wěn)定。但與日益頻繁和繁重的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)任務(wù)，與新時(shí)期網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)向網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)型的任務(wù)相比，還存在著技術(shù)、人才和制度瓶頸。

（一）技術(shù)瓶頸

目前，各地輿情監(jiān)測(cè)工作的主要手段仍以人工檢索為主，盡管也使用了市面相對(duì)成熟的相關(guān)搜索軟件進(jìn)行輔助搜索，但搜索輿情的技術(shù)仍采用傳統(tǒng)的二維搜索方式，即主題關(guān)鍵詞和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)二維坐標(biāo)，由輿情員對(duì)采集的信息進(jìn)行二次加工成輿情產(chǎn)品。

但搜索的輿情信息結(jié)果多為一級(jí)文本信息，對(duì)于深層次的多級(jí)輿情信息，如新聞、微博后的評(píng)論，網(wǎng)民的社會(huì)關(guān)系，網(wǎng)民針對(duì)某一事件評(píng)論反映出的情緒變化，以及網(wǎng)民煽動(dòng)性、行動(dòng)性的言論、暗示等數(shù)據(jù)無(wú)法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判斷。受制于輿情員的知識(shí)水平和價(jià)值判斷的不同，極有可能導(dǎo)致有價(jià)值的輿情信息丟失，無(wú)法準(zhǔn)確及時(shí)預(yù)測(cè)輿情走勢(shì)，大大降低了輿情監(jiān)測(cè)工作的效率、準(zhǔn)確性，增加了有價(jià)值輿情信息發(fā)現(xiàn)的偶然性和投機(jī)性，為重大突發(fā)事件的輿情預(yù)測(cè)埋下隱患。

（二）人才瓶頸

近年來(lái)，各地加大輿情監(jiān)測(cè)人員配備，經(jīng)過(guò)實(shí)踐鍛煉和培訓(xùn)，輿情工作人員基本掌握了輿情監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)技巧和軟件使用技巧，日常網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)任務(wù)基本滿足需求，基本能夠確保日常淺層輿情信息的發(fā)現(xiàn)和上報(bào)。但要實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情信息的深度挖掘和分析，實(shí)現(xiàn)輿情信息的預(yù)測(cè)，現(xiàn)有輿情工作人員的水平嚴(yán)重滯后，亟需建立一支精通大數(shù)據(jù)挖掘分析、模型構(gòu)建等類的專業(yè)人才隊(duì)伍。

（三）制度瓶頸

按照大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)原理，要實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情數(shù)據(jù)的深度挖掘，需掌握大量的數(shù)據(jù)，分析網(wǎng)民情緒變化、社會(huì)關(guān)系等，推算其階段性行動(dòng)傾向和軌跡。根據(jù)現(xiàn)行制度框架，這些數(shù)據(jù)將遇到制度性的瓶頸。

三、大數(shù)據(jù)思維對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作的啟示

當(dāng)前，應(yīng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作由輿情監(jiān)測(cè)向輿情預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)型，由事發(fā)輿論引導(dǎo)向輿論引導(dǎo)前置轉(zhuǎn)型，大數(shù)據(jù)技術(shù)為這種轉(zhuǎn)型提供了可能和動(dòng)力。對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)的啟示可總結(jié)為"四個(gè)轉(zhuǎn)變"。

（一）由抽取輿情信息樣本向掌握全部輿情數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變

按照大數(shù)據(jù)的概念，現(xiàn)有的傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)方式采集的輿情信息僅為樣本信息。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，突破傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)瓶頸，深度挖掘目標(biāo)輿情相關(guān)的所有看似不相干的數(shù)據(jù)信息，如興趣愛(ài)好、學(xué)歷水平、體貌特征、社會(huì)關(guān)系等盡可能全面的數(shù)據(jù)，為全面分析輿情走向提供基礎(chǔ)。

（二）由追求輿情信息精確性向輿情信息混雜性轉(zhuǎn)變

大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特征是數(shù)據(jù)的混雜性，因此我們不僅要接受多樣化的數(shù)據(jù)，還要善于利用多樣化的數(shù)據(jù)，將不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)進(jìn)行分析。不再僅僅關(guān)注于網(wǎng)民在幾點(diǎn)幾分發(fā)表了什么言論，而要關(guān)注在某一時(shí)間范圍，網(wǎng)民的關(guān)注人群、關(guān)注內(nèi)容、關(guān)注方式的變化，以及他對(duì)周圍其他人的影響等數(shù)據(jù)。

（三）由推算輿情因果關(guān)系向計(jì)算輿情相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)變

改變傳統(tǒng)的"有罪推論"的輿情監(jiān)測(cè)邏輯理念，不再單純尋找輿情數(shù)據(jù)間的因果關(guān)系，如新浪微博有關(guān)突發(fā)事件串聯(lián)上街游行言論的原因和后果，更多關(guān)注與此類言論相關(guān)聯(lián)的電話、微信、QQ等通聯(lián)手段信息、上街游行口號(hào)等衍生數(shù)據(jù)，拓展輿情監(jiān)測(cè)、處置視角，為預(yù)測(cè)輿情走向贏得時(shí)間和空間。

（四）由定性推算輿情信息向量化計(jì)算輿情信息轉(zhuǎn)變

量化輿情不等同于簡(jiǎn)單的數(shù)字化輿情。要將所有相關(guān)聯(lián)的輿情信息，通過(guò)已建立的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)體系進(jìn)行量化處理，將感性的網(wǎng)民評(píng)論、情緒變化、社會(huì)關(guān)系等信息，以量化的形式轉(zhuǎn)化為可供計(jì)算分析的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行計(jì)算預(yù)測(cè)輿情走向。

四、運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維做好網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作的對(duì)策建議

大數(shù)據(jù)時(shí)代已全面到來(lái)，面對(duì)紛繁復(fù)雜的輿情工作形勢(shì)，唯有大數(shù)據(jù)技術(shù)才是提升網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作水平的"核武器"。

（一）優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐平臺(tái)

加強(qiáng)與科研院所的合作，進(jìn)一步研發(fā)大數(shù)據(jù)深度挖掘、存儲(chǔ)、計(jì)算和分析的關(guān)鍵技術(shù)，研發(fā)補(bǔ)充多種類型的業(yè)務(wù)功能模塊，不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)輿情信息處理技術(shù)平臺(tái)支撐功能，加大輿情計(jì)算分析能力，將其打造為絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)處理中央平臺(tái)。

（二）引進(jìn)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才

系統(tǒng)梳理網(wǎng)絡(luò)輿情工作所需技術(shù)人才目錄，通過(guò)招考、聘用等方式，引進(jìn)亟需數(shù)據(jù)挖掘、分析人才；通過(guò)委托高校培養(yǎng)等方式，培養(yǎng)已有專業(yè)技術(shù)人才；通過(guò)購(gòu)買服務(wù)的方式，短期租賃高精尖大數(shù)據(jù)技術(shù)人才為我所用，不斷健全大數(shù)據(jù)技術(shù)人才體系。

（三）研究制定輿情量化指標(biāo)體系

組織專門課題組，與輿情專業(yè)機(jī)構(gòu)合作，以歷史積累的輿情案例為素材，系統(tǒng)梳理網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)業(yè)務(wù)流程，建立可供量化的輿情指標(biāo)體系，將網(wǎng)民情緒變化、社會(huì)關(guān)系、意見(jiàn)傾向、意見(jiàn)影響力等定性內(nèi)容納入指標(biāo)體系，并不斷完善。細(xì)分輿情類別，有針對(duì)性地構(gòu)建輿情預(yù)測(cè)模型，按照量化指標(biāo)體系標(biāo)準(zhǔn)全面計(jì)算分析輿情內(nèi)容，有效預(yù)測(cè)突發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生。

（四）拓寬大數(shù)據(jù)挖掘獲取渠道

在加快研發(fā)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)同時(shí)，加大與人民網(wǎng)、新浪、騰訊、百度、鳳凰網(wǎng)等主要網(wǎng)站的合作，通過(guò)合作模式獲取后臺(tái)關(guān)鍵數(shù)據(jù)。健全網(wǎng)絡(luò)輿情信息歷史數(shù)據(jù)沉淀機(jī)制，將重要關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)歸類存儲(chǔ)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行多次價(jià)值開(kāi)發(fā)。建立健全全市大輿情工作機(jī)制，制定輿情大數(shù)據(jù)工作體系，完善市級(jí)部門、區(qū)（市）縣、媒體、社會(huì)舉報(bào)、民意調(diào)查、社保、社會(huì)信用、工商等輿情數(shù)據(jù)獲取方式，拓寬大數(shù)據(jù)獲取的渠道。

（五）再造輿論引導(dǎo)業(yè)務(wù)流程

按照大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求，再造網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)、引導(dǎo)、處置等輿論引導(dǎo)業(yè)務(wù)流程，以全程化、全員化、全媒化和規(guī)范化的思路，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)和網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)前置。

五、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在輿論引導(dǎo)工作中的路徑選擇

大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。要使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有效助力網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與引導(dǎo)，首先應(yīng)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情演化規(guī)律，構(gòu)建適用于網(wǎng)絡(luò)輿情挖掘分析的相關(guān)模型和技術(shù)方法，使之滿足網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜系統(tǒng)中不同輿情對(duì)象間的復(fù)雜關(guān)系分析，從而為網(wǎng)絡(luò)輿情挖掘線路與進(jìn)程提供理論基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)一般數(shù)據(jù)挖掘模型和技術(shù)方法與網(wǎng)絡(luò)輿情挖掘與分析的有機(jī)融合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)中的應(yīng)用可從以下四個(gè)方面展開(kāi)。

（一）網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)聯(lián)分析

輿情關(guān)聯(lián)關(guān)系是網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)，首先需要分析網(wǎng)絡(luò)事件表征參數(shù)間關(guān)系，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情中隱藏的輿情關(guān)聯(lián)。為更準(zhǔn)確表示網(wǎng)絡(luò)輿情間的關(guān)聯(lián)度，引入網(wǎng)絡(luò)輿情支持度和網(wǎng)絡(luò)輿情可信度來(lái)量化網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性，從而使挖掘結(jié)果更準(zhǔn)確。如，基于網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，分析新浪微博中活躍者間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度、堅(jiān)定支持者人數(shù)以及堅(jiān)定支持者成員的變化頻度等三個(gè)時(shí)間序列間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，挖掘出新浪微博輿情的關(guān)聯(lián)關(guān)系,進(jìn)而為輿情分析提供重要依據(jù)。

（二）網(wǎng)絡(luò)輿情級(jí)別劃分

網(wǎng)絡(luò)輿情級(jí)別劃分是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情的特征判斷該輿情的嚴(yán)重程度。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行級(jí)別劃分時(shí)，首先需要構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)輿情分類器，然后利用分類器給未知類別的網(wǎng)絡(luò)輿情賦予類別。構(gòu)造分類器的過(guò)程一般包括訓(xùn)練與測(cè)試兩個(gè)階段。在訓(xùn)練階段，建立模型描述預(yù)定的網(wǎng)絡(luò)輿情集的特征，集合中的每一條輿情信息都屬于一個(gè)預(yù)先給定的類別（如一般嚴(yán)重），利用類標(biāo)簽屬性來(lái)標(biāo)識(shí)類別。用于創(chuàng)建模型的網(wǎng)絡(luò)輿情集一般被稱為訓(xùn)練集，可以用數(shù)學(xué)公式、分類規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或判定樹(shù)等模型來(lái)描述一個(gè)預(yù)先確定的輿情集合，即進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。在測(cè)試階段，使用創(chuàng)建的模型在網(wǎng)絡(luò)輿情測(cè)試集上進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將測(cè)試結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行比較，利用測(cè)試集中被正確分類的輿情的百分比來(lái)估計(jì)模型的準(zhǔn)確率。經(jīng)過(guò)以上兩個(gè)過(guò)程，便可以形成性能穩(wěn)定、準(zhǔn)確率較高的網(wǎng)絡(luò)輿情分類模型。當(dāng)新的未知類別的網(wǎng)絡(luò)輿情出現(xiàn)后，便可以把該輿情的相關(guān)信息輸入到分類模型中，然后由分類模型判斷該輿情的嚴(yán)重程度。

（三）網(wǎng)絡(luò)輿情聚類

網(wǎng)絡(luò)輿情聚類分析是指事先不了解網(wǎng)絡(luò)輿情集合中每一個(gè)網(wǎng)絡(luò)輿情樣本所屬的程度級(jí)別，而是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情的主要特征，如輿情發(fā)生時(shí)間、評(píng)論數(shù)量、傳播頻度等，把相同或相近特征的網(wǎng)絡(luò)輿情歸為一類，從而實(shí)現(xiàn)輿情聚類。在輿情聚類過(guò)程中，分在同一個(gè)簇里的輿情對(duì)象具有很高的相似性，而不同簇中的輿情對(duì)象之間的相似性非常低。所形成的每個(gè)輿情簇都可以看作一個(gè)輿情類，由它可以導(dǎo)出規(guī)則。與級(jí)別劃分不同，聚類只對(duì)輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，由于最初并不知道如何開(kāi)始，所以訓(xùn)練輿情數(shù)據(jù)一般不提供級(jí)別標(biāo)記，但是隨著聚類過(guò)程不斷推進(jìn)，可以自動(dòng)給不同輿情簇分配對(duì)應(yīng)的輿情級(jí)別標(biāo)記。

（四）網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析

網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性是指網(wǎng)民對(duì)客觀事物或公共事件所蘊(yùn)涵的感情、觀點(diǎn)、態(tài)度和立場(chǎng)。網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析是指通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，自動(dòng)將網(wǎng)絡(luò)輿情所包含的褒貶因素挖掘出來(lái)，明確信息傳播者的真正意圖和傾向性。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，目前在技術(shù)、方法與模型方面均有深入研究，主要包括序列模式挖掘方法、情感分析、主題分析等。通過(guò)這些技術(shù)方法，將網(wǎng)絡(luò)輿情中豐富的情感傾向進(jìn)行定性定量分析，及時(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)輿情變化趨勢(shì)。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)隨時(shí)間持續(xù)變化的輿情進(jìn)行分析，可以較好地把握網(wǎng)絡(luò)輿情的演化規(guī)律。

六、結(jié)語(yǔ)

作為網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)的晴雨表，輿情監(jiān)測(cè)是做好網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作的前提和基礎(chǔ)。網(wǎng)絡(luò)輿情的紛繁復(fù)雜性，需要我們運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行輿情預(yù)測(cè)。但，大數(shù)據(jù)技術(shù)基于計(jì)算機(jī)的智能運(yùn)算，只能作為智能化的手段。網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)源于互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)放、共享，我們不能僅僅憑借技術(shù)構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺(tái)去打撈那些可能代表一個(gè)群體或一定數(shù)量級(jí)的"沉默的聲音"。因?yàn)槿绻麄兣c網(wǎng)絡(luò)隔絕，或者由于"沉默的螺旋"心理效應(yīng)而不提供任何數(shù)據(jù)，那么我們所精心分析出的網(wǎng)絡(luò)輿情實(shí)際上是不全面的,以此來(lái)指導(dǎo)社會(huì)管理是有偏差的。

因此，面對(duì)越來(lái)越繁重的網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)任務(wù)，仍然固守以往傳統(tǒng)工作方式將愈來(lái)愈力不從心。但完全寄希望于大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)上輿論的管控，解放人的辛苦勞動(dòng)無(wú)疑將是天方夜譚。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是人發(fā)明的，它只是個(gè)手段，永遠(yuǎn)不能離不開(kāi)人的把控和分析。