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bet365不给提款:大数据时代的舆情管理该如何从容应

发布时间:2017-10-26 13:45 ?????????作者:刘宇航


早在2007年bet365不给提款创立之初,bet365不给提款的创始团队就率先定义了网络舆情的概念:“网络舆情是以网络为载体,以事件为核心,广大网民情感、态度、意见、观点的表达、传播与互动,以及后续影响力的集合。”这一理论得到行业与客户的高度认可,在之后的10年间,bet365不给提款本着专业、专注的态度,服务超过2000+的高端政企客户,高质量地保障了各级政府单位与广大企业用户的舆情管理工作。

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大数据(BigData)时代正在开启,作为大数据时代的推动力之一,媒体技术的革命正在造就一个全新的舆论环境。网上言论已达到前所未有的活跃程度,互联网日益成为社会各阶层利益表达、情感宣泄和思想碰撞的平台,进而产生巨大的舆论信息。

 

互联网不是法外之地

网络空间是亿万民众共同的精神家园。网络空间天朗气清、生态良好,符合人民利益;网络空间乌烟瘴气、生态恶化,不符合人民利益。谁都不愿生活在一个充斥着虚假、诈骗、攻击、谩骂、恐怖、色情、暴力的空间。利用网络鼓吹推翻国家政权,煽动宗教极端主义,宣扬民族分裂思想,教唆暴力恐怖活动,利用网络进行欺诈活动,散布色情材料,进行人身攻击,兜售非法物品等,要依法加强网络空间治理,加强网络内容建设,加强网上正面宣传,为广大网民营造一个风清气正的网络空间。

 

大数据时代的舆情监测

大数据舆情监测是为适应大数据时代的舆情和服务而发展起来的,其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘,以及机器学习等技术,不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息,及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向,从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪,并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。面对数亿网民和浩如烟海的网络言论,网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台。

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大数据时代的舆情研判

大数据的蓬勃发展给舆情监控带来挑战,也给舆情管理提出更高的要求,不但要通过大数据技术手段,分析事件的关注程度、传播情况、发展趋势、网民情绪变化,还要深入某个观点的影响程度、影响人群,从而预测舆情走向,并对趋势做出正确的判断。通过分析处理数据和人工智能技术,结合人工经验,可以对舆情发展态势和影响进行研判。

舆情研判不但要对舆情传播走势进行分析,更要善于对舆情多样化数据进行关联分析,将不同载体、不同类型的数据关联起来进行分析。比如,将网站新闻数据、论坛数据、博客数据、微博数据进行比对,可以分析出热点舆情在不同舆论场的传播速度和广度,从而掌握哪些舆论场更易于传播哪类舆情;将用户职业数据、地域数据、年龄数据、专注领域等和社会网络数据结合起来,可以分析出不同的舆情热点在哪些职业、地域、年龄段、团体中广泛传播,有利于更有针对性地进行舆论引导。

 

大数据时代的网络舆情话语机制构建

有效分析网络舆情,对于政府,可以更好地了解公众的意见和诉求,有助于建设安全和谐的网络环境和社会环境;对于媒体,可以突破传统“从记者到读者”的单向信息生产模式,从而加强对公众舆论的深层次分析,实现新闻信息增值;对于企业,可以掌握客户对于产品和服务的评价及客户特征知识,更好地提供个性化产品和服务,实现利润增长。面对规模化、多样性、高速化的数据,舆论引导不应止于发布信息、引导舆论,更要重视对大数据舆情的“加工能力”,通过“加工”实现数据的增值。

 

bet365不给提款的解决之道

bet365不给提款全流程服务,实现“第一时间”、“一站式”对境内、境外网络载体(如新闻、论坛、博客、微博)等全面布控监测,实时对海量数据进行采集和智能分析,稳准狠快地把互联网读懂、读薄。

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bet365不给提款全流程服务主要包括舆情监测、舆情研判、舆情预警、舆情报告、舆情导控、身份落地等综合服务。

舆情监测:监测境内外互联网载体,支持53种民族语言监测,覆盖500多个境外站点,并且可定向配置指定站点;

数据分析:遗忘算法文本分析、舆情漏斗模型分析、实时分布式检索、聚类分析、图表分析、情感分析、传播指数分析、文章分析、事件分析等多维度、多角度、全方位洞察舆情态势;

舆情预警:分级别、分类型4种预警方式,短信预警、邮件预警、APP预警、弹窗预警,支持不同的预警规则;

舆情报告:自动生成日报、周报、月报、年报等舆情报告,也可以定制舆情分析师专业人工报告;

舆情导控:技术+资源开展舆情导控,化解舆情危机;

应用中心:包括舆情大屏、云搜索、网站巡查等一揽子功能组件;

新的舆论环境,需要加强网络舆情的监测,而新的网络舆情,需要新的监测方式,将大数据作为国家和地区创新社会舆情管理的主要指标,深刻把握社会舆情的现状及其变化规律,精确预判社会舆情发展趋势,进一步提高舆情管理的科学性、针对性和实效性,已经成为大数据时代舆情管理工作的全新课题。

 

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