機器學習在大數據技術中扮演重要角色 2021輿情大數據行業投資分析

• 2021年3月17日 WuYaNan來源：中研網 990 62
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大數據行業是輿情大數據的上游和基礎行業，其發展程度對輿情大數據行業有著深遠而意義重大的影響。大數據行業技術的發展和革新直接關系著輿情大數據行業的技術水平。

大數據行業是輿情大數據的上游和基礎行業，其發展程度對輿情大數據行業有著深遠而意義重大的影響。大數據行業技術的發展和革新直接關系著輿情大數據行業的技術水平。企業使用機器學習和人工智能技術的另一種方式是創建智能應用程序。這些應用程序通常包含大數據分析，分析用戶以前的行為，以提供個性化和更好的服務。現在人們非常熟悉的一個例子是當前推動許多電子商務和娛樂應用程序的推薦引擎。

大數據帶來網絡輿情治理新機遇。一是拓展網絡輿情治理領域。在"一切皆可量化"的大數據浪潮中，網絡逐漸成為現實世界的"鏡像"，網絡社會與現實社會日益融為一體，網絡輿情管理不再局限于網上言論領域，而必須全面掌握網絡輿情運行規律及其與現實社會的相互影響，實現網上網下充分聯動、協調共治。二是豐富網絡輿情管理手段。運用大數據技術可以從更寬領域、對網上輿論進行比對分析，更加準確地把握網民情緒特點，預判輿情發展趨勢，提高輿情管理的效能。三是推動網絡輿情理論研究工作。輿情研究的視角將更加多元化和精確化，改變目前輿情研究"策為上、術為主、學匱乏"的尷尬學術現實。

對輿情的分析要明確事件或話題本身所處的階段，一般分為引發期、醞釀期、發生期、發展期、高潮期、處理期、平息期和反饋期等不同階段。其次，應該在分析某一輿情熱點之前對其進行科學的類型界定。熱點事件一般主要分為突發自然災害事件、生產安全事故、群體性事件、公共衛生事件、公權力形象、司法事件、經濟民生事件、社會思潮、境外涉華突發事件等。

針對輿情的影響力、民眾利益的關切度和對公共部門形象的破壞程度，輿情分析的觀點參數設置與數據分析框架應注意反映如下情況：事件發展概況與脈絡，民眾的主要觀點與情緒是什么，民眾處于認知、態度表達還是處于行動階段;引起民眾從認知到社會運動、甚至社會騷亂的程度;組織化程度與有無行動計劃性;慎用政治化解讀，分析有無明確的利益訴求;有沒有對現存社會體制構成巨大沖擊;行動的對象目標明確與否，其具體指向是哪些部門甚至現存體制等;輿情分析研究人員要成為非參與性的觀察者，而要防止成為非觀察性的參與者，既要保持中立，又要敏銳。

機器學習在大數據技術中扮演重要角色

隨著大數據分析能力的進步，一些企業已經開始投資機器學習(ML)。機器學習是人工智能的一個分支，其重點在于允許計算機在沒有明確編程的情況下學習新事物。換句話說，它分析現有的大數據存儲庫來得出改變應用程序行為的結論。

機器學習是2018年十大戰略技術趨勢之一。當今最先進的機器學習和人工智能系統正在超越傳統的基于規則的算法，以創建理解、學習、預測，以及潛在地自主操作系統。機器學習在當前的大數據技術中扮演著重要的角色。

根據中研普華研究院《2020-2025年中國輿情大數據行業市場深度預測及投資研究報告》顯示：

中國輿情大數據行業上游運行現狀分析

北京依托中關村在信息產業的領先優勢，快速集聚和培養了大批大數據企業，繼而迅速將集聚勢能擴散到津冀地區，形成京津冀大數據走廊格局。長三角地區城市將大數據與當地智慧城市、云計算發展緊密結合，使大數據產業既有支撐又有放矢，吸引了大批大數據企業。

圖表：2015-2018年中國輿情大數據市場規模

數據來源：中研普華產業研究院

輿情大數據行業研究報告在總結中國行業發展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對行業的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。未來輿情大數據行業將如何發展?請點擊查看中研普華研究院報告《2020-2025年中國輿情大數據行業市場深度預測及投資研究報告》。

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  2020-2025年中國輿情大數據行業市場深度預測及投資研究報告

  對輿情的分析要明確事件或話題本身所處的階段，一般分為引發期、醞釀期、發生期、發展期、高潮期、處理期、平息期和反饋期等不同階段。其次，應該在分析某一輿情熱點之前對其進行科學的類型界定...

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