2.構建專業輿情應對體系。升級網絡輿情監測系統。理想的輿情監測系統能對與客戶相關聯的數據過濾、分析和挖掘，對客戶相關信息自動發現、趨勢分析、專題追蹤，自動預警，自動分類。但目前我國輿情監測系統存在輿情數據采集不全、輿情信息抓取有疏漏、冗餘信息過多等問題，輿情監測多採用技術加人工的模式。針對這一短板，有必要對網絡輿情監測系統進行升級換代。
建立專業的輿情分析服務人才隊伍。在“數據爆炸”時代，掌握數據抓取能力與輿情解讀能力，通過“加工”實現數據“增值”，將是未來輿情分析的必備技能。目前，很多輿情服務機構沒有專門的數據管理部門和專業的分析團隊，分析人員對信息的鑒別力、掌控力仍有待提高。輿情分析服務人才的隊伍建立，有賴於統籌高校、科研單位、媒體機構和政府部門的力量。從輿情采集、數據挖掘、信息分析等細分領域制定培養體系，實現媒體機構與高校、科研單位資源對接、合作互聯。
構築輿情信息數據處理整合體，形成輿情行業各分支領域間信息數據的交流互動模式。輿情服務與研究對象廣泛，處理分析跨行業、跨地區的信息數據不可避免。分布在網絡上的數據庫及其所屬單位等相當於網絡上的一個單元。通過技術手段將這些單元互聯，由龐大的信息數據處理交互中心作出信息調配，數據處理整合體發揮其“司令官”和“交通警察”的職能，調動指揮信息數據的流動方向，同時維護數據交流的秩序和安全。
3.更新輿情引導思想。大數據的核心和目標在於預測。對預測目標的關注，使關注的目光由“為什麼會出現”（因果性）的疑問轉向對輿情信息間“是什麼關係”（相關性）的探求，通過輿情信息間的相關關係預測輿情走向、開展輿情引導。利用數據建模建立預測模型，對輿情狀況進行預判，並做出應對措施，防範於未然。如，中國證監會建立的大數據分析中心對所有上市公司的股票交易信息進行實時監測，如果某個基金賬戶有“老鼠倉”的嫌疑，稽查人員就會通過專門的信息分析系統對交易信息進行運算篩選。上述嘗試與實踐，為大數據時代的輿情服務行業樹立了行業發展標杆，輿情行業在以預測為特征的大數據時代將越發展現出它迷人的一面。
（來源：中國社會科學報 作者：燕道成 楊瑾胡 江春，作者單位：湖南師範大學新聞與傳播學院；湖南紅網） |
