如何通過大數據思維做好網絡輿情管理工作？

新媒體之所以“新”，在很大程度上是因為可以以更低的成本傳遞“更大量的信息”，也可以理解為新媒體是基于大數據的傳播方式。眾所周知，目前社交媒體每天都在產生海量的各種類型的信息，甚至社交平臺上還可能存在大量受控制的“機器粉”，這些機器賬號能夠被用來快速增長某些內容的轉發量，給輿情發現和虛假輿情的去除帶來很大的難度。大數據時代的輿情管理工作需要沙里淘金，使用正確的思維來收集數據、分析數據、理解數據、應用數據。

1、量化思維

“萬物皆數”是畢達格拉斯學派2000多年前的一句名言，蘊含著“一切皆可量化”的理念。大數據時代，所有的輿情信息都是可量化的。每一天，網民們都會在網絡空間中產生一條條長長的數字化行為軌跡：發帖數、評論數、點贊數、轉發數、網站停留時間、視頻觀看時間、直播時長等。但量化思維不等于簡單的數字化，而是數據的可計算化以及計算結果的可視化、可解釋化和可用來預測。網民們數字化行為軌跡的背后往往暗含著網絡輿情的熱點、焦點以及輿情主體針對與自身利益相關的事件所表現出來的具有一定影響力并帶有傾向性的認知、情緒、態度和意見等。通過充分使用最新技術，對輿情信息進行全方位采集、多角度定量描述、量化建模，才可能挖掘出隱藏在數字背后的深層次輿情信息。

目前很多輿情監測系統所提供的“網絡輿情指數”功能就是量化思維在輿情領域非常好的應用，如識微輿情指數系統（免費體驗入口>>>）、鷹擊早發現系統（免費體驗入口>>>）等。

2、相關性思維

邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中曾提及“要相關，不要因果”。這句話絕不是讓人們拋棄因果關系，事實上，因果關系是最深刻的一類關系，但很多時候卻難以被發現。大數據時代，面對紛繁復雜的海量數據，沒有必要再去探求每種現象背后的原因，而是要順應信息時代的潮流，實現思維模式從因果關系到相關關系的轉變。

在輿情傳播過程中也存在著很多相關關系，探求這些相關關系有助于輿情趨勢研判和預警預測。例如：①不同熱點事件背景上的相關性；②不同輿情事件時空上的相關性；③特定輿情事件在新聞、社交媒體、視頻直播等不同傳播渠道上的相關性；④特定輿情事件文本內容中詞匯間的相關性；⑤輿情主體間在社交網絡中的相關關系等。

使用相關性思維，可以利用輿情事件的相關衍生數據，拓寬輿情分析的視角，對熱點事件進行動態跟蹤預警，從多角度研判輿情的發展態勢。

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