伴随着网络技术的飞速发展，网络媒体数量巨大，网民数量激增，网络资源呈指数级增长，网络已经成为人们获取信息的最主要途径。互联网在传播社会舆论方面的优势逐步显现，并已成为舆论传播的主要载体之一。通过对网络舆论话题的挖掘、发现、梳理，在海量数据中找出舆论监测的重点，从海量的网络信息中找出热点，把有限的人力资源用在关键场所，提高工作的针对性和有效性，更好地应对网络舆情分析。
因此，对网络舆论进行有效的监督和引导，对积极解决网络舆论危机，维护社会稳定，促进国家发展，建设社会主义和谐社会，发挥重要作用，具有重要的现实意义，也是当前网络舆论工作面临的重要课题。根据以上分析，品牌维护森算认为，网络舆情数据越来越显示出大数据的特征。
难题和挑战
大数据环境下的网络舆论分析与挖掘方法面临以下挑战：
第一，为获得更为准确的舆论信息，所需的数据量急剧膨胀。
自媒介时代以来，随着数据自动生成和数据生成速度的提高，为获取正确的网络舆论信息所需的数据量急剧增加。对大数据的处理方法之一是采用抽样技术，通过抽样来缩小数据规模，利用现有技术进行数据管理和分析。
二需要进行深度数据分析。
要从数据中获得正确的舆论信息，从而指导人们的决策，就必须对大数据进行深入的分析，这些复杂的分析必须依靠复杂的分析模型。因此对网络舆情信息进行分析，还需要进行路径分析、时序分析、图表分析、时序分析等等。
三是出现了自动化和可视化分析要求。
网络舆论系统在TB级复杂的信息环境下，应根据网站内容自动生成查询，自动提供热点推荐，自动对数据进行价值分析和存储。
海量数据的重大进展
由于传统分析方法的局限性，研究者们对如何解决这一问题提出了一些建议。IBM公司的研究者们致力于R和Hadoop的深度集成，推动计算向数据推进，并并行处理，这使得Hadoop具有强大的深度分析能力，为应用开发人员提供丰富的数据分析功能。
发展网络舆论分析的方向。
第一，实现更复杂、更大规模的分析与挖掘是未来网络舆情分析的必然趋势。
实现基于大数据的新型计算模式，对其进行更复杂、更大规模的分析与挖掘，是未来网络舆情分析的必然趋势，需要进行更细粒度的仿真、时序分析、大规模图文分析和大规模社会计算等。
在这一过程中，这些舆论主体之间的联系频繁，相互影响，形成了一些大V，他们左右了其他舆论主体的走向，最终影响了整个舆论场。与此同时，在关注相似的舆论主体之间，有意无意间形成了相对紧密的群体，使得信息在群体内的传播速度加快。对网络舆论的管理与引导，必须研究网络舆论的主体与舆论群体。社交网络分析方法是一个有效的工具。
二是实时分析和挖掘网络舆情信息。
在面临大量数据的情况下，分析和挖掘的效率成为网络舆情分析的一个重大挑战。虽然大型机群可以进行并行计算，但是在超过10TB的数据规模下，分析和挖掘的实时性受到了严重的挑战，而查询和分析的实时处理能力，对于舆情应用者及时获取决策信息，作出有效的应对是非常重要的前提。
将不同领域的数据关联起来进行舆情分析，非结构化大数据的处理分析成为难点和重点。
网上的信息是成千上万人随机产生的，从事网络舆情研究要从这些看似杂乱的信息中寻找有价值的信息。因特网大数据具有与自然数据不同的特点，它既具有多源性、互动性、失效性、社会性、突发性和高噪点等非结构化数据，又具有较强的实时性和随机性。
网上资料收集相对科学的资料收集成本较低，许多资料在网上重复或无价值，价值密度低。总的来说，网络舆论的数据分析和预测比科学实验的数据分析更加困难。所以，与其追求获得更多的数据，不如消除数据冗余，挖掘数据中的精妙之处，减少不必要的数据收集。
四是词汇理解的复杂性。
综合考虑词语的情感倾向和语义模式对评论情感倾向值的影响，可以较全面地分析突发网络舆情的态势。但字典的建立和语义模型的建立需要人手，个体主观影响大，机器学习能力差，准确度低。
此外，由于网络语言表达方式的灵活性，网络技术的发展也不能适应复杂的社会话语变化。谐音、暗语在国内网络语境中常被用来表达，借古讽今、借外讽内常被用来叙述，比喻、借代则是常见的修辞。目前的技术并不能完全准确判断句子的情感倾向，因此机器对词汇的理解能力有待于进一步研究。
伴随着大数据时代的到来，我们应该不断完善舆情分析方法，在网络舆情分析中运用大数据思维和方法。第一是开始注重大数据分析，第二是不再单纯依靠语义分析，而是要自动地对数据进行分析，第三是要将不同领域的数据关联起来进行舆情分析等。总而言之，要突破传统，以大数据分析为导向进行网络舆情分析。
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