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1、大数据环境下社会舆情决策支持应用研究一、大数据环境下社会舆情决策支持应用的国内外发展现状与趋势随着互联网技术的迅速发展，信息量大，类型繁多，价值密度低，速度快，时效高的 大数据吸引了越来越多的关注目光，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活，工作和思维。越来越多的政府部门及其它组织机构依托数据及数据分析进行决策。同样，技术的 发展对社会舆情决策支持的应用也带来了机遇与挑战。1.大数据环境下社会舆情决策支持应用的国内情况及技术支撑国内组织机构在社会舆情技术研究方面稍有领先的，北大方正技术研究院1是其一， 在多年的科研技术成果，适时推出方正智思舆情预警辅助决策支持系统，该系统着重强调 加强互联网，
2、手机短信等新型传媒的信息搜集和分析，以计算机智能处理技术辅助舆情信 息汇集整理和分析，对新出现的社会舆论热点，焦点去伪存真，在我国互联网络大众媒体 的舆论导向的正确性应用中起到一定的辅助作用。社会舆情应用与决策的技术也不断的发展，“情景应对”型应急管理模式已在我国 学术界形成共识2，并通过理论与技术的不断完善，向政府和产业界推行，逐步确立突发事件“情景应对”型应急管理的新模式。突发事件“情景应对”型应急管理具体是： 首先需要对物理和社会空间的突发事件进行实时而全面的监控与智能分析，从海量，分散，非结构化，实时变化的灾情数据中挖掘出有价值的情报，通过分析获取当前态势的总 体描述，进行态势推演，而
3、后进行综合研判和决策，及时将相关信息提供给最需要的人， 使决策者作出恰如其分的现场处置与应急部署。社会舆情的研究亦作用于外交部发言人运作机制。例如：新闻司司长秦刚2 月 22 日 做客中新网向网友“揭秘”外交部发言人运作机制，称幕后有许多人，许多部门支持，有 “强大后盾”。秦刚说3，“发言人”其实是一个机制，一个团队，代表着外交部部内， 部外方方面面之间的沟通协调。发言人每天都要和这个团队共同讨论和研究当天的舆情动 向，对记者可能的提问角度做预演及预对应。当前地方政府所建立的情报信息处理和预测预警技术体系也是社会舆情决策分析的 一部分，例如 : 省级反恐怖情报信息研判例会; 紧急信访信息监测处
4、理制度; 水、雨情信息采集、通讯、预报及调度系统; 突发公共卫生事件监测与预警系统; 社会治安的动态监 控、分析和预警等等4。但这些技术体系不完善, 有些管理部门的思想观念跟不上形势需要; 有些是管理机制还不够健全, 职能交叉重叠 , 信息资源共享程度低; 信息情报网络动态 反映滞后等问题，舆情评估机制无法做出全面系统客观的评估。社会舆情在商业中，也有很好的机会应用。随着电子商务的发展，在线商品评论的数 量不断增加，如何从众多评论中识别有用的评论成为关注的热点。此领域的研究需要充分 关注消费者的购买决策过程，进而设计新的数据挖掘方法以更好地辅助消费者作出购买决 策，同时为电子商务网站运营商调整
5、营销沟通策略提供决策支持。例如：美团网5在消费 者端的数据挖掘方面进行了各种细分，他们通过分析消费者男女比例、年龄阶段、地域分 布、收入水平以及对各种消费品种类的喜好程度等，从海量商家中找出消费者想要的信息 并直接推送给消费者。2. 大数据环境下社会舆情决策支持应用的国内情况及技术支撑大数据时代，决策行为将更多地基于数据，分析和事实做出。鉴于此，2012 年 3 月 29 日美国政府发布的大数据研究和发展计划提出，应当通过对海量和复杂的数字资料 进行收集，整理，从中获得真知灼见，以提升对社会经济发展的预测能力。谷歌， EMC ，惠普， IBM，微软，甲骨文，亚马逊，脸谱等企业很早就通过收购或自
6、主 研发等方式布局大数据发展，成为大数据技术的主要推动者，并快速推出大数据相关的产 品和服务，为各领域，各行业应用大数据提供工具和解决方案。英国科波拉软件公司开发的一套舆论分析软件，1 秒钟能阅读10 篇文章，能够自动分 析网站，报纸等新闻媒介发表文章所持的基本观点，可以帮助政府和一些大公司全面了解公众舆论对他们的看法。6美国国防高级研究计划局（DARPA ）卡内基梅隆大学等机构研究的话题监测与跟踪技 术（ TDT ）也是一项对新闻媒体信息流处理的技术。7这项技术指在帮助人们应对日益严重 的互联网信息爆炸问题，以新闻专线，广播，电视等媒体信息流为处理对象，将语言形式 的信息流分割为不同的新闻报
7、道，进行新话题的自动检测和已知话题的持续跟踪，并将涉 及某个话题的报道组织起来以某种方式呈现给用户。作为美国警届最早的大数据预测分析试点单位，圣克鲁斯警察局通过分析城市数据源和社交网络数据，能够发现犯罪趋势和犯罪模式，对重点区域的犯罪概率等进行预测8。 作为大数据的强力倡导者，奥巴马及其团队9创新性地将大数据应用到竞选活动中，通过对近两年搜集，存储的海量数据进行分析挖掘，寻找和锁定潜在的己方选民，运用数字化 策略定位拉拢中间派选民及筹集选举资金，成为将大数据价值与魅力发挥到淋漓尽致的典型。欧盟自 1973 年就成立了舆情分析部门为其成员国提供服务，帮助成员国做出更有效的 决策，涉及的领域包括社
8、会情况，健康，文化，信息科技，环境，金融，防御。华尔街“德温特资本市场”公司通过分析3.4 亿微博账户的留言，判断民众情绪，并 依据人们高兴时买股票，焦虑时抛售股票的规律，决定公司买卖股票的时机，从而获取盈 利。10Justin Grimmer，政治科学家，美国斯坦福大学年仅28 岁的助教，正在研究如何利用 计算机自动地分析博客帖子，与国会相关的言论和新闻稿，新闻报道，以寻求政治观点传 播的规律。11 决策支持系统概念自20 世纪 70 年代提出到现在四十年来，虽然在零售、金融、医疗、军事等行业和领域均有一些单项应用案例，但在企业中并未大范围普及，主要原因是 存在一些技术上的瓶颈。数值计算语言
9、与数据库语言存在异构障碍, 多样化数据在转换与处理上存在困难 , 传统数据库技术对存储能力及存储方式有限制, 缺乏数据专家和领域专家复 合型人才。由于网络舆情的开放性、虚拟性、及时性、互动性、偏差性、多变性等特性决定了舆 情监测和分析的复杂性，必须应用智能化信息分析处理技术，提高政府网络舆情研判能 力。但是，在智能化系统的应用范围上，目前还仅仅局限于国家安全部门、公安部门和宣 传部门12，远远不能满足政府舆情应对工作的需要。凡涉及对公众服务的政府部门都有必 要在原有电子政务系统中引入网络舆情智能化研判系统，应对日益增强的网络舆论场。二、重点难点与创新之处1.重点难点分析大数据环境下决策支持系统
10、应用的发展趋势，为新的决策支持系统的开发提供理论 基础。社会舆情作用于决策的途径和对决策的影响力度，以及探索区分检测到数据中的非理性 因素途径，为决策提供最终参考。现代化企业管理越来越流程和规范化，严格执行各种规章流程成为竞争乏力的直接原 因，也造成了决策层的经验判断和预测无从奏效。因此，在大数据环境下如何充分发挥社 会舆情决策支持的作用，如何推动企业决策从“被动式”向“预判式”演变，提高企业决 策的有效性。2. 创新之处首次提出将“被动的”社会舆情收集和数据分析模式和主动建立相应的社会舆情收集平 台渠道相结合推动智慧政府的建立。探索推动社会舆情决策支持体系在政府部门和企事业单位普及的必要性、
11、方法和途径。通过建立大数据环境下社会舆情决策支持系统，消除各行业，政府职能部门之间社会舆 情分析的信息壁垒，实现信息共享，提供政府相关部分职能工作的高效性。三、子课题主要结构和主要内容1. 本课题研究的主要内容，研究思路，研究方法1.1 本课题拟解决的主要问题（1）如何判断把握社会舆情在未来的发展趋势目前的社会舆情研究主要集中在监测，而大数据的核心是预测，可以通过分析处理整群数据，通过自然语言处理，模式识别以及机器学习等人工智能技术，结合人工经验，未 来实验舆情的预警，研判未来舆情发展的态势和影响，并在此基础上实现超出人类经验范畴之外的精准化预测。对舆情服务机构把握未来发展方向提供现实指导意义
12、。受益于互联 网的兴起和传播渠道和技术的多样化，网络舆情对政治，经济和生活影响愈来愈深。软件 企业，媒体，科研机构，公关公司相继进入舆情服务行业，使得这个行业参与者身份混 杂，建立共同的职业伦理和行业规范也是尤为重要和迫切。（2）大数据环境下社会舆情分析存在着非理性因数对大数据的过分依赖容易导致决策失误。大数据也并非完全可靠，虽然大数据技术可以在更大范围内对舆情信息进行统计，分析，但其中也掺杂着某些非理性因素，再加上我 们搜集到的数据也是良莠不齐的。如果我们过于依赖大数据，过分相信数据分析结果，将会做出很多不必要的决策。由此看来，还是需要专业的舆情分析师对监测到的舆情数据进 行综合分析，去粗取
13、精，为政府或企业决策提供最终参考，这也显现出加强网络舆情分析师培养的重要性。（3）社会舆情决策支持的局限性及片面性 目前的社会舆情研究主要集中在监测，主要是对一些显著性事件的舆情动态，包括传 播范围，影响力等进行监测和研判，只知道事件发展的过去，不知道事件发展的未来。 各政府、企业及其它组织结构对社会舆情收集工作具有重复性, 信息资源共享程度 低，政府管理机制还不够健全, 职能交叉重叠等问题。上述两点情况通过对大数据环境下社会舆情决策支持系统研究，来解决此类问题。1.2 本课题研究的主要内容本子课题涉及舆情决策支持应用研究，主要针对大数据环境下社会舆情决策支持问题进 行研究。传统的社会舆情决策
14、支持应用存在较大的局限性及片面性，舆情监测主要是对一些显著性事件的舆情动态进行监测和研判，只知道事件发展的过去，不知道事件发展的未来。而大数据的核心是预测，可以通过分析处理整群数据，通过自然语言处理，模式识别 以及机器学习等人工智能技术，研判未来舆情发展的态势和影响，并在此基础上实现超出 人类经验范畴之外的精准化预测。可以说，大数据时代必将带来更理性、更可靠的决策。 具体来说，本子课题的主要研究内容包括以下3 个方面：1.大数据环境下社会舆情决策支持系统框架研究大数据环境下的决策问题异常复杂，决策参与者需要恰当的决策支持系统来协助决 策，以灵活应对环境变化带来的改变。传统的决策支持系统更强调应
15、用，但它的应用和发 展受限于少量的人群使用、不支持集成来自其它渠道的数据信息、不能利用分布于别处的 系统资源等。大数据下人人都是决策者，分布于网络中的专家系统、管理系统等都是决策 系统的一部分，因此须对传统的决策支持系统进行变革。本课题将研究大数据环境下政府 和企业决策模式的变化、决策支持系统在社会舆情监测，数据分析，系统安全性方面的需 求。2.大数据环境下社会舆情决策支持系统在政府部门的应用模式研究大数据环境下社会舆情决策支持系统的建立，为政府部门提供了灵敏高效的情报信息渠道。本节将探索政府部门如何掌握网络舆情的最新动态，利用社会舆情的模式以及如何 提升网络舆情信息管理的科学化水平以提升党和
16、政府决策的科学性，提高党政预测预警能力以及应急响应能力。3. 大数据环境下社会舆情决策支持系统在行业企业领域的应用模式研究除了各大宣传和新闻单位，行业主管机构也是舆情监测系统和舆情服务的需求主体， 包括：电力，质检，海关，出版，工商，税务，药监，金融，科技等行业，通过监测与行 业有关的重要新闻门户网站，行业信息网站，论坛等，有效把握行业的危机事件，及时预 警，为行业监管决策提供决策支持。除政府和行业，网络舆情管理在企业中获得广泛应 用，例如PC ，大众电子产品，家电，汽车，手机等大众消费品的品牌监测，金融服务部门 的客户监测等。本节将分析在大数据环境下社会舆情决策支持系统在行业企业领域的应用 模式，企业决策的依据发生了哪些变化，企业决策主体如何实现从“精英式”向“大众 化”过度。1.3 本课题的研究思路本课题主要有以下三个方面的研究思路：第一，首先本子课题将对大数据环境下社会舆情决策支持体系的框架仅进行研究，提出功 能齐全的大数据环境下社会舆情决策支持系统的构建目标和原则、分析各指标之间的内在联系，构建大数据环境下社
