大数据应用对网络舆情引导，有这三大作用

在移动互联网时代，网络舆情表现出生产和传播速度快，数据体量大，内容调性复杂等特点，这给网络舆情引导带来了前所未有的严峻挑战。而大数据作为一种新兴的有效工具，为在新环境下的网络舆情引导工作带来了机遇。

大数据：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。——麦肯锡全球研究所

日前，国务院印发《“十三五”国家信息化规划》，明确提出要建立统一开放的大数据体系，加强数据资源规划建设，构建统一高效、互联互通、安全可靠的国家数据资源体系，推动数据应用，强化数据资源管理，注重数据安全保护。这无疑为大数据应用的发展前景释放了积极信号。

因此，树立大数据理念，深度挖掘并利用大数据价值，以此探索网络舆情的发展规律，建立在新形势下的网络舆情引导机制成为当务之急。大数据应用对网络舆情引导至少存在以下三方面的积极作用：

1让网络舆情预测成为可能

对已经出现的网络舆情予以主动跟踪监测，进而根据走势加以干预，这是网络舆情引导的传统做法，也是以往网络舆情管理的起始。而利用大数据技术可以对网络舆情中具有关联的数据进行挖掘并加以分析归纳，总结出网络舆情产生、发展的规律。在此基础上对网络舆情进行模型化处理，使预测成为可能。

2可量化管理网络舆情内容

对网络舆情内容进行量化管理是利用大数据对网络舆情进行科学预测的前提。时下的网络舆情信息量巨大，而被挖掘出来的网络舆情信息需要进行量化处理，在此基础上再建立数学模型对信息数据进行计算和分析。数据的量化指的是数据是可被计算、可结果化的：一是在密切关注网民态度与情绪变化的同时对其采用量化指标加以标识；二是对网络言论所持某一观点的人群数量进行统计；三是透过网络信息文字内容来对网民互动的社会关系网络数量进行统计。

3大数据可深究网络舆情内在关联性

网络信息是网络背后的网民所传达出来的内容的集合，因而对网络数据进行研究，实质上就是对由人所组成的社会网络进行研究。要实现网络舆情预测，离不开对网络舆情内部关联性的研究。在大数据时代，每条网络数据都被看作是一个节点，能够在舆情链上与其他关联数据不受限制地产生乘法效应，这种关联会以指数级的方式对内容进行扩散。因此，对于网络舆情内在关联性的研究可以使舆情分析更为准确。

因而充分发挥大数据的优势，深度挖掘、利用数据内容，通过数据价值提升网络舆情引导的价值，这也是优讯下一阶段发展的方向。