大数据技术在社交网络舆情分析中的应用策略研究

何丽萍

（广东司法警官职业学院，广东 广州 510520）

0 引言

随着信息科技的发展，社交网络已经构成了现代社会生活的重要组成部分。社交网络让人之间的交流方式发生了变化。为人们提供了扩展社交圈子和建立新的社交关系的机会，同时让信息的传播更快更广。我们可以看到：从个人生活上，人们可以通过社交网络结识新朋友、加入兴趣群体和寻求职业机会；从企业经营角度上，企业可以与潜在客户建立直接的互动，推广产品和服务，并获取客户反馈；从社会治理上，人们的政治观点在社交网络得以表达，推动社会进步和实现社会治理[1]。

社交网络的舆情分析是指从社交网络中收集、整理和分析大规模的用户生成内容，以帮助企业、政府和组织了解公众对其相关话题的态度和情绪反应，从而做出相应的决策和措施。社交网络舆情分析的重要性与必要性已经得到广泛认可和研究。随着社交网络的发展和普及，其网络数据蕴含着大量的信息，对于企业决策和公共管理具有重要意义。因此对社交网络舆情分析的需求已经成为一个重要的研究课题。

1 社交网络的舆情分析对于现代社会管理的重要性

1.1 通过舆情分析能够了解公众对于特定问题的态度和情绪，更好地把握舆情动态

舆情分析通过收集和整理社交网络上的用户评论、帖子、文章等信息得到大量的数据。这些数据包含了公众对于特定问题的观点和情绪，可以提供全面的信息基础。将采集到的舆情数据利用大数据技术进行分析，可以识别和提取出用户的观点和情绪。这样可以得到关于特定问题的公众态度和情感倾向的结果。

1.2 通过舆情分析能够对特定事件进行危机预警和管理

舆情分析分析能够识别潜在的危机风险。通过监测公众的观点和情绪，可以及早察觉到可能引发公众关注和负面评价的问题，可以帮助组织更准确地评估事件的影响和风险，为决策提供参考，从而提前做好危机预警和应对准备。同时舆情分析能帮助组织更好地了解公众关心的问题和需要，做出积极的回应和沟通，实现对危机的有效管理[2]。

1.3 舆情分析能够为政府决策和公共政策的制定提供意见支持

社交网络舆情分析在政府决策和公共政策制定方面也具有重要价值。舆情分析可以通过对社交媒体、新闻媒体等渠道上的舆情数据进行分析，了解公众对某一政策或议题的态度和需求。政府可以通过舆情分析了解公众的关注点、热点问题和意见，从而更好地回应公众需求，避免片面和偏颇的决策。

2 现阶段社交网络舆情分析存在的困难与挑战

2.1 庞大的数据量和良莠不齐的数据质量

社交网络中产生的数据量庞大且快速变化，这给舆情分析带来了挑战。处理庞大的数据集需要强大的计算和存储能力，而且数据质量可能存在问题，包括虚假信息、垃圾信息和信息不准确性。因此如何有效处理和筛选数据，确保数据的准确性和可信度，这是社交网络舆情分析中的一个关键问题。

2.2 信息形式的多样性和复杂性

社交网络上的信息形式多样，包括文本、图像、视频等形式。同时，社交网络中存在大量的用户关系和互动行为，这使得舆情分析变得复杂。如何有效处理不同形式的信息，并综合考虑用户关系和互动行为，这是社交网络舆情分析中的一个挑战。

2.3 信息实时生成和传播，演化速度快

社交网络上的舆情信息是实时生成和传播的，信息的变化和演化速度很快。因此，社交网络舆情分析需要具备实时分析和处理能力，能够及时捕捉和响应舆情动态。同时社交网络上的舆情会随着事态的发展而产生变化，具有动态性，需要对历史数据进行分析和追踪，以了解舆情的演化规律和趋势。

3 大数据技术在处理社交网络舆情数据上的优势

3.1 大数据技术具有采集和存储海量信息能力

大数据技术是指对大规模、高速和多样性数据集进行处理和分析的一系列技术和方法。其数据处理过程包括数据采集、存储、处理、分析和可视化展示，以提取海量数据中的宝贵信息。社交网络不仅仅包括主流的社交媒体平台，还包括各种论坛、博客、新闻媒体等多样化的数据来源。社交网络上产生的数据量庞大，包括用户发布的各种言论、评论、分享等信息。通过大数据技术可以实现规模化的数据收集，从而获取更全面、准确的舆情数据，避免局限于小样本或有限的数据集[3]。

3.2 大数据技术具有分析多样性数据样本的能力

社交网络上的舆情数据形式多样，不论数据的来源和形式如何，大数据技术可以处理多种数据种类，包括文本、图像、音频、视频等非结构化数据，以及关系型数据、时间序列数据等结构化数据。大数据技术可以处理和分析这些多样性数据，并提取其中的关键信息和模式，从而获取更全面的舆情信息，准确地分析和预测舆情事件的趋势和影响。

3.3 大数据具有舆情实时监控和发展趋势分析的能力

社交网络上的舆情事件具有实时性，大数据技术可以实时地收集、分析和处理舆情数据。这使得决策者能够及时了解舆情事件的发展趋势，并采取相应的措施。另一方面，大数据分析可以通过对历史数据和实时数据的统计和分析，识别和预测舆情的发展趋势。通过对大数据的挖掘和分析，可以发现舆情的演变规律、热点话题的迭代和变化，从而为决策者提供参考和预警。

4 应用大数据技术处理社交网络舆情数据的策略

4.1 发挥自身优势，多种渠道采集相关问题的舆情海量数据

大数据技术可以从多个渠道采集舆情数据，包括社交媒体、新闻媒体、论坛等，覆盖范围广泛，可以获取更全面和多样化的舆情信息。同时大数据分析可以处理海量的舆情数据，无论是数量还是多样性都具备很强的处理能力。

4.2 快速分析舆情数据，快速识别关键意见领袖和信息传播的热点区域

大数据技术可以通过自动化的方式对海量的舆情数据进行快速分析，借助机器学习和自然语言处理等技术，对舆情数据进行情感分析、关联分析等处理。同时在综合考虑，包括舆情数据的数量、来源、影响力等多种因素的前提下，识别出关键意见领袖和信息传播的热点区域，进而制定更全面和有效的舆情管理策略[4]。

4.3 建立舆情预测模型，利用可视化数据分析结果预测舆情事件的发展趋势

通过综合考虑舆情数据的多个维度和特征，建立的舆情预测模型可以提高预测的准确性和精确度。模型可以分析各种因素对舆情事件发展的影响，并给出相应的预测结果，使决策者能够更好地把握舆情事件的发展态势。为了更好地理解和传达舆情数据，社交网络舆情管理将越来越多地采用数据可视化和报告分析工具。通过可视化的方式展示数据分析结果，可以更直观、清晰地呈现舆情信息，帮助决策者更好地理解和应对舆情事件。

5 大数据技术社交网络舆情分析的具体步骤与方法

5.1 舆情数据采集

舆情数据常用的采集通道和工具如表1 所示。需要注意的是在进行社交网络舆情数据收集时需要遵守相关的法律法规和平台的使用规定，尊重用户隐私，确保数据的合法获取和使用。另外数据的质量和准确性也是需要关注的问题，可以通过数据清洗、去重和验证等方法来提高数据的可信度。

表1 舆情数据常用的采集通道和工具

5.2 舆情数据分析

大数据分析技术可以相互结合和应用，以处理、分析和提取有价值的信息和洞察力。根据具体的数据和任务，选择合适的技术和方法进行分析，可以帮助企业和组织更好地利用大数据资源。舆情数据分析常用的技术方法如表2 所示。

表2 舆情数据分析常用的技术方法

5.3 建立舆情预测模型，展示可视化分析过程和结果

根据具体的需求和数据特点进行选择和组合舆情预测模型，预测舆情事件的发展趋势和可能的影响力，从而帮助决策者更好地应对和管理舆情事件。设计可视化界面，根据分析结果和要传达的信息，选择合适的可视化形式进行展示。常见的可视化形式包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等，以直观、易理解的方式帮助用户更好地理解和应用舆情数据，支持决策和行动。常用的舆情预测模型如表3 所示。

表3 舆情预测常用的分析模型

5.4 提供舆情数据分析结论和决策建议

通过舆情数据分析，在进行舆情数据分析和给出决策建议时，需要保持客观和中立的态度。避免个人主观偏见对分析结果和决策产生影响，以确保决策的科学性和有效性。另一方面，这些结论和建议需要根据具体情况进行调整和优化，并结合其他相关因素进行综合考虑[5]。

6 结语

大数据技术在社交网络舆情分析中的应用正在不断发展和演进，随着深度学习和自然语言处理技术的进步，社交网络舆情分析将更加准确和智能化。未来的社交网络舆情分析将更加注重网络分析，通过分析网络结构和关系，揭示用户之间的影响力和信息传播路径。同时伴随5G 技术的发展和人工智能技术的不断进步，社交网络舆情分析将能够更好地帮助企业、政府和个人理解和应对社会舆情。