大資料時代下，做好輿情分析是個大課題，因為這涉及到很多方面，諸如資料來源、資料模型、分析工具以及應用目標等等。

首先，如果要做好大資料分析，首要的是的有保障的資料來源，你也可以稱之為資料產生的場景。包括而不限於政府機關、大型企業自己傳媒機構等，在這裡，你可以有各類資料的獲得機會（也可以自建定向收集資料的渠道）。然後根據需要建立明細分類、標籤類屬和指標緯度。

然後，建立輿情分析的實現，也可以首是大資料的輿情應用服務，包括而不限於（主要是你的需要）熱點問題、群體情感、事件脈絡效應、趨勢性分析、地域性分析以及傳播途徑，還可進行相關預警。

當然，這都得有個支援性的平臺，比如AI或智慧處理機，或者機器學習等，那麼有了這些生態圈（資料來源、軟硬體），再加上一定的人工監管等。基本啥輿情都能分析了，無論是國內的還是國外的，也無論是群體的還是個人的，亦或現在的還是未來的，一切都有可能。

所以說，未來是資料決定的，一點也不為過。關鍵是如何治理和管控。

現在大資料還是處於“野蠻生長”時期，很快將有法可依……事務的發展莫不如此。

就說這些啦，希望幫到你～

大資料時代的輿情分析的關鍵主要是對大資料快速準確的處理和分析能力，肯定是要使用演算法結合工具的。當然人工仍然輿情分析方向的主導，比如針對某話題或事件的特點、重點分析面向，這是需要人的智慧去設計的。但若想把握快速、高效率產出輿情分析結果，藉助工具是最優選擇。最明顯的是工具對於海量大資料的運算能力和速度仍然是人工所不及，而且現在的分析工具幾乎都是即時分析、即時結果，甚至還有自動化分析，例如DiVoMiner®這種大資料分析工具，結合大資料技術、演算法、機器學習、網路挖掘等技術是輿情分析的適用工具。

大資料輿情分析就是大資料分析的一種，輿情是民眾針對某一特定事件的態度、意見、情緒的綜合，通常具有時效性和廣泛性的特點，在政府以及商業領域應用比較廣泛，做好輿情分析要關注資料來源，分析的模型，分析工具的響應效率等幾個方面。

輿情分析必須依靠工具實現，在工具和方案選型的時候，要重視能否支援多型別多渠道的資料接入，比如新聞類API，爬蟲資訊等等，要能夠支援自定義的分析模型建立，主題維度的定義等功能，同時還要注重效率和穩定性，支援即時查詢，響應，這樣才能迅速、準確的進行輿情分析。

此外做好輿情分析還要配合相關制度、人員等一系列保障措施，才能真正的實現輿情分析工作的落地實現。

大資料時代輿情的特點被放大，同時影響力也被擴大，新聞媒體、自媒體以及各種網路站點、平臺都可以對輿情進行討論和擴散，進一步擴大輿情的影響力。正面的影響力可以促進社會進步、促使事件公開化、透明化、傳達民意等作用，負面的影響力導致虛假資訊的擴散和輿論的誤導，對輿情主體造成不可避免的損失。

然而大資料時代，網站信源眾多，資料量龐大，對輿情進行分析必然要藉助資訊科技。針對輿情分析，西盈輿情監測有成熟的解決辦法。透過自有的輿情分析平臺，運用自然語言處理技術對輿情進行深度分析，能夠實現自動分詞、自動聚類、自動分類、文字相似性檢索（自動排重）、自動摘要+主題詞標引。然後自然語言檢索等文字挖掘技術，對資料進行研判，包括熱點、負面等。並且平臺有內建資料模型知識庫，由若干成熟的模型（維穩、治安、環保、交通運輸、醫療、教育、衛生等），可以對不同行業對輿情進行科學有效的分析。

輿情分析不是一個簡單的工作，需要多方面配合，透過現代科技分析輿情，才能有效減少負面輿情帶來的損失。

第一，透過自然語言處理、輿情模式識別等先進技術，將人工智慧和人工經驗相結合，實現對輿情趨勢的科學預測。如蟻坊軟體的大資料輿情監測系統可實現教育輿情資料來源快速、精準的獲取和分析。第二，提高輿情的分析研判能力，透過藉助像蟻坊軟體這類大資料輿情監測技術平臺實現輿情的監測與分析研判，在出現輿情危機之時，能夠迅速得出科學的分析報告以指導輿情的導控工作，有效克服輿情危機。