如何使用大数据进行舆情监测？

1、将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提高网络舆情整体掌控能力。要运用大数据突破传统舆情管理的狭窄视域，建立网络舆情大数据监测系统，实时采集网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据，全面分析舆情传播动态。
2、将大数据和舆论引导紧密结合起来，提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导，一方面要“循数而为”，通过分析网上数据，掌握网民意见倾向，了解网民的喜好和特点。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力，要在充分收集相关数据的基础上，通过图表等数据可视化技术，全面呈现事件的来龙去脉，让网民既了解事件真相，也了解事件背景和脉络，掌握网民情绪，带着网民观点去应对问题。
3、将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。

可应用的地方很多，比如说政府舆情管理、高校、企业的舆情管理、智慧城市建设、社会综合治理、舆情处理、舆情导控等。

互联网已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径，舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。舆情监测软件目前来说都是使用大数据技术的，这种技术叫做信息采集技术。通过信息采集技术得到的大数据通常是庞大、复杂，难以用传统的软件工具来分析处理的数据集。对大数据的处理，又牵涉到从数据抓取、整理、分析、共享、可视化到存储、传输等一系列问题。一般常用的工具有新浪舆情通等舆情监测软件。

互联网+时代下，通过网络平台发表言论、参与交流、获取信息变得越来越便捷和快速，因此这也给一些非理性的议论、谣言或虚假负面信息的传播创造了有利条件。

而运用大数据技术，可实现对互联网海量信息实时自动抓取、分类聚合、自动生成日报周报等，解决用户对网络舆情大数据的监测和分析需求，为用户全面掌握网络舆论动态，准确分析舆情，应对各类突发舆情提供决策参考依据。

以大数据舆情监测平台-识微商情为例：

1.舆情监测

能够帮助用户对全网舆情进行7*24小时实时自动采集，自动推送，覆盖新闻媒体、社交媒体、主流门户网站、论坛、博客、微信公众号等多个平台，便于用户能够从海量的网络信息数据数据中挖掘出与己相关的信息，快速了解网络上谈论企业的各种声音，助力企业顺利处置突发舆情。

2.舆情告警

在纷繁复杂的网络舆论传播环境下，能否及时发现舆情，将危机的苗头扼杀在萌芽阶段，将直接影响到企业舆情管理工作的成败。而通过利用大数据舆情监测平台，能够实时监测有关企业形象和口碑的新闻、文章、评论等，第一时间发现舆情，并自动识别，一旦发现危机苗头，可通过微信、短信、邮件、客户端的方式向用户及时发出告警，提醒延迟最快可在30秒内，为企业危机应对创造先机。

3.舆情分析

除此之外，通过大数据舆情监测平台，还能帮助用户对全网舆情进行全面综合分析，分析舆情事件演变过程中各阶段的热点话题、传播网站、传播媒体、关键传播节点等，统计图表分类整合，自动生成日报周报，便于用户掌握舆情发展的脉络，做出有效的预测。