天颂大数据舆情监测有哪些应用性？

1.大数据舆情监测的预测性
大数据监测的核心价值在于预测。“虽然万物皆显出自发偶然之态，但实际上远比想象中容易预测。”传统的网络舆情事件是在舆情产生之后进行舆论引导，舆情的提前监测几乎处于空白，传统网络舆情治理局限性突出表现在这种滞后性上。但是，大数据可以主动抓取、分析、重新整合搜集而来的数据，克服其滞后性，让舆情具有可预测性。一是能够全面收集数据。人们或喜欢在网页论坛上“吐槽”、“差评”，或喜欢在微博、微信中发表自己的心灵感悟，或喜欢在APP跟帖支持或反对某种观点。这些数据，还有大量的网友态度、发表时间、活动地点、生物钟等信息，通过文字语言处理、数据综合分析等技术，我们能够从无尽的大数据世界中挖掘事件萌芽信号、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似或类似事件进行趋势预测。二是能够重点监测。利用大数据，我们能够将重点监测目标的时间节点前移，根据工作中的经验、已建立的网络舆情演变模型，预测舆情的发生率。这种预测性，能够更加准确地把握意见生态环境，研判舆情发展趋势，更加有效地提高舆情管理水平。
2.大数据舆情监测的全面性
大数据监测价值的前提是数据的全面性。大数据“海纳百川”，能够勾勒全景式的舆情生态。传统的舆情监测，较为零散，主观性较大。虽然有些部门单位将重要的、零星的舆情事件进行整理分析，但监测搜集手段较为简单，素材较少，数据不够全面，导致分析的结果不能全面反映所需舆情内容。大数据舆情监测手段在很多方面突破了传统监测的技术“瓶颈”，丰富了舆情的来源触角、内容类型，建立起全景式的监测模式。这种全景式的监测模式主要表现在：一是监测渠道的全面性。数据常常自动生成于微博、微信、QQ等日常社交网络行为中，被监测特定群体的习惯、喜好、行为以及潜在心理的数据，经过聚合分析，能够描绘整个舆情群体或地域、时段的特征。二是监测范围的全面性。大数据技术促进舆情监测的日常化，能够在“触角内”，突破传统监测的人工“软肋”，“持续性”“高集中力”“多维式”监控舆情，“理性化”“多视角”“综合性”展现话语圈层、地点定位、时间节点等信息，实现动态、全程、多角度的跟踪，并可以根据“主体需求”，细化、筛选、整理相关数据，有针对性提出舆情治理对策，既保证监测数据的全面性，又保证舆情化解的针对性。
3.大数据舆情监测的关联性
大数据舆情监测的“特色”是数据的关联性。大数据“关联性”形成的认知模式，能够动态、全面、“辩证”地“认知”舆情。“大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。”传统的监测手段，采用“手工式”“誊写式”记录观测到的内容，虽然有一定的类型分类、趋势预测，但仅仅关注静态的观点陈述，缺乏动态跟踪的有效手段。传统的监测手段停留在“文如其人”阶段，片面理解网友“吐槽”“拍砖”“点赞”“顶”，缺乏网友心理分析、精神解剖，缺乏字面意义与深层含义的关联。同时，也缺乏线上舆情与线下事件的关联，缺乏“我”与“自我”、“我”与“他人”、“此时”与“彼时”、“此地”与“彼出”的关联。舆情的监测不仅需要由因到果的推理关系，也需要多次关联“如影随形”的相关关系。大数据把关注的焦点指向数据问的相关关系，关注数据网络裂变式关联关系蕴含的无尽可能性。一是关联“显性因素”与“潜在因素”。“将大数据作为一种认知工具，则是要提高对于舆情数据之间关联度的梳理，在实现数据关系可视化的基础上，进而评估关系的生成、扩散与变化。”大数据可以通过对突发事件的舆情信息，分析网络话语关联的观点、意义，剥离出具有重要话语权的人群、区域、传播及控制模式等，从而锁定重点监测的人群、地点、事件特征，提高了大数据舆情监测的抓取率和精确性。二是关联线上空间与线下世界。“人们关于海量数据收集、整理工作能力的提升，带来了一种从市场、政治选举、社会治安到国家安全监测工作的全面融合”。在大数据和互联网时代，网络已逐渐成为现实世界的“镜像”，是人们生活世界的空间展示；大数据抓取网络的数据，数据则来源于手机或PC端等屏幕后的人的手指滑动或敲击，它是人们生活世界的精神表现形式。舆情监测数据展现社会万千现象，蕴意网友喜怒哀愁及其信息播散行为；大数据关联线上线下，特别是舆情数据与生活世界。
4.大数据舆情监测的可量化
大数据舆情监测能够实现数据的可量化。大数据的预测性、全面性、关联性等所具有的价值特征，必须建立在“能够落实”的能力。大数据在监测方面的一个重要能力是能够量化一切舆情信息，落实到对每一个监测数据的量化。传统舆情监测，数据往往来源于报纸、电台等渠道，文字、声音难以转化成数据，从而难以进行分类统计、分析，难以实现舆情经验的总结。在大数据时代，大数据量化一切，大数据既可以“量化”常规性质的文字，也可以量化非常规性质的图片、视频、表情包等；大数据既可以量化直接统计而来的资料，亦可以量化资料背后的情感；大数据既可以量化所需的舆情信息，亦可量化、摒弃无价值的垃圾数据。可以说，在大数据面前，所有监测的舆情，均可通过数据模型进行计算，分析舆情的态势和走向。同样，网络社会与现实社会同样可以量化。网言网语引导、线下快速处置、网上网下联动、协调共治等均可通过一定数据模型，逐渐推测出它应该量化的结果。