時間：2023-05-30 09:37:51
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇企業(yè)輿情分析，希望這些內容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
摘要：微博作為一種近年出現的新型網絡媒體形式，已經成為網絡輿論的強磁場。通過微博自身的特點，分析其對網絡輿情的價值，然
>> 基于電視傳媒熱點的網絡輿情分析系統(tǒng)研究與設計 基于數據挖掘的高校網絡輿情分析系統(tǒng)設計與實現 基于微博平臺的輿情分析研究綜述 基于Java實現網絡輿情分析系統(tǒng)的研究與實現 網絡輿情分析系統(tǒng)功能研究 基于微博的輿情監(jiān)測與分析的研究 MNPOS:軍事網絡輿情分析系統(tǒng)研究 網絡輿情分析系統(tǒng)中的支撐技術研究 基于Web數據挖掘的網絡輿情分析技術研究 網絡輿情分析師的社會責任 網絡輿情分析中的文本聚類算法 醫(yī)患關系問題的網絡輿情分析 基于微博的大學生網絡輿情監(jiān)控與引導機制初探 基于微博的高校網絡輿情社會影響力評價研究 網絡輿情分析與監(jiān)測研究 網絡輿情智能檢測與分析系統(tǒng)的設計 微博時代網絡教育輿情的內涵及特點 政務微博的網絡輿情引導探究 基于微博的企業(yè)客戶互動系統(tǒng)的設計 基于微博社交網絡的信息傳播分析 常見問題解答 當前所在位置：
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濃縮海量信息抵抗“數據爆炸”
“信息超載”“數據爆炸”將人們變?yōu)闄C械的信息查詢者。在過剩的信息海洋里，閱讀由享受變?yōu)樨摀Ｃ绹⑷毡窘陙淼男畔⑽章蕛H為10%左右。曾經公務繁忙的美國前總統(tǒng)克林頓說，就理解和領會能力而言，頭腦中塞滿東西和頭腦中空空如也同樣糟糕。也因此，能夠在短時間內消費最大信息量的“淺閱讀”成了大數據時代最大的閱讀變革。從輿情產品服務的角度看，濃縮海量信息，抵抗“數據爆炸”已成基本要求。可從兩方面著手：一方面在信息廣度上作文章，最大可能去抓取數據信息。同時掌握數據抓取能力與輿情解讀能力將是未來輿情分析的必備技能。另一方面，輿情分析人員需要對一些非常重要的事件，給予一種更加平易的解讀方式。
強化數據深挖實現“信息增值”
提高輿情產品質量的關鍵，在于對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。這就要求分析人員提高對信息的鑒別力、萃取力、掌控力，對數據進行生產、分析和解讀，探索一條為用戶提供分眾化服務的信息增值之路。
目前，已有美國大學專門開設了研究大數據技術的課程，培養(yǎng)下一代的“數據科學家”。在國內，情況更不容樂觀，很多輿情服務機構甚至沒有專門的數據管理、分析部門和專業(yè)分析團隊。未來需要一批有較高學習能力、分析能力、知識水平的數據從業(yè)人員占據輿情服務重鎮(zhèn)。
構建關聯輿情消除“信息孤島”
目前我國信息化應用水平參差不齊，政府和企業(yè)不同的部門之間都存在“信息孤島”問題：有多少個部門就有多少個信息系統(tǒng)，每個系統(tǒng)都有自己的數據庫、應用軟件和用戶界面，完全是獨立的體系，阻礙了數據的互通互聯。輿情機構提供的個案分析已不能滿足政府和企業(yè)的資訊需求，協助對方消除“信息孤島”越來越緊迫。
作為政府和企業(yè)的資訊提供者，輿情服務機構需把握未來幾年大數據在公共及企業(yè)管理領域發(fā)展的重要方向，充分整合政府和企業(yè)的數據資產，進而完善對方的決策流程。通過搭建關聯領域的數據庫、輿情基礎數據庫等，在輿情預警、研判、應對、決策等環(huán)節(jié)，豐富和完善決策參考體系。屆時，輿情和數據服務不再局限于個案分析，同時需要跟蹤關聯輿情，不再局限于危機解決，還要輔之以決策參考。
跟蹤關聯數據提高趨勢研判
大數據的核心和目標就是預測。輿情等數據分析機構從互聯網浩如煙海的數據中挖掘信息、判斷趨勢、提高效益已有實際應用。在美國中央情報局，情報人員通過抓取海量數據來追蹤和監(jiān)控社會情緒，首席技術官格斯·漢特稱，在“阿拉伯之春”中，大數據分析可以了解多少人和哪些人正在從溫和立場變得更為激進，并“算出”誰可能會采取對某些人有害的行動。
在大數據時代，決策行為將更多地基于數據、分析和事實做出。鑒于此，2012年3月29日美國政府的《大數據研究和發(fā)展計劃》提出，應當通過對海量和復雜的數字資料進行收集、整理，從中獲得真知灼見，以提升對社會經濟發(fā)展的預測能力。具體到輿情服務，分析人員要不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，從注重“靜態(tài)收集”向注重“動態(tài)跟蹤”拓展，從致力“反映問題”向致力“解決問題”拓展，使輿情產品“更快”——預警快、決策快。
樹立大輿情觀念拓展服務邊界
提起輿情監(jiān)測，人們更多想到網絡輿情，忽略了現實社會生活中的輿論情況。輿情服務與社會調查結合不足，甚至直接把網絡觀點整理后報送給客戶，難免對決策產生誤導。如幾年前，對于假期增減的網絡投票，有機構打著尊重民意的旗號，在網上和其他媒體做調查，而最后的結果卻與很多民眾真實意見相左，破壞了輿情服務的公信力。
規(guī)范市場主體與行業(yè)標準
當前網絡輿情產業(yè)的發(fā)展，最明顯的標志是輿情產業(yè)體系基本形成，目前已初步形成了以科研機構、媒體單位及第三方實體三種類型的市場主體，但沒有形成統(tǒng)一的服務標準。
首先，政府既是輿情管理的主體，又作為大客戶推動輿情產業(yè)發(fā)展。與軟件開發(fā)公司合作，衍生了數千家軟件，引發(fā)輿情監(jiān)測軟件領域混戰(zhàn)，但大部分軟件專業(yè)技術含量低，目前通過國家工信部資質認定的監(jiān)測軟件不到100家。
其次是新華網、人民網等媒體單位擁有輿情產業(yè)的核心資料――信息源及一定壟斷程度的客戶源，于是各大媒體據此優(yōu)勢，推出輿情分析報告、輿情公關等相關服務。媒體既作為運動員又作為裁判員，透支自身的影響力，各自為戰(zhàn)。
再就是第三方實體包括科研機構、民間機構以及從公關公司、媒體公司轉型的商業(yè)機構。第三方實體應該是真正市場的主體，但目前缺少完整連續(xù)的產業(yè)鏈。無論哪一種產業(yè)化模式，都缺少規(guī)范而成熟的商業(yè)模式，沒有形成統(tǒng)一的行業(yè)標準及富有特色的輿情業(yè)務。
所以目前政府部門一方面要主導制定統(tǒng)一的輿情產業(yè)服務標準，細化行業(yè)服務準則，另一方面則要大力扶持新型有特色的輿情企業(yè)，如集“產學研用”為一體的“大瀚輿情”實體，從學術研究、輿情調研與應對等角度入手，將科研成果應用于產業(yè)化發(fā)展。同時在一些輿情企業(yè)相對形成規(guī)模的大城市和特大城市，規(guī)劃設計有利于輿情企業(yè)集約化、規(guī)模化發(fā)展的輿情產業(yè)園及互聯網產業(yè)園，以拓展輿情產業(yè)鏈。
加強政策引導與市場環(huán)境優(yōu)化
輿情產業(yè)是信息服務產業(yè)的一個新型業(yè)態(tài)，更是文化產業(yè)的重要領域，隨著大數據時代的來臨，如何將輿情數據轉化為有助于社會政治經濟發(fā)展的重要資源，如何通過輿情數據分析來輔助決策，這顯得相當重要。尤其在政府治理層面，為應對層出不窮的社會公共危機事件，必須掌控復雜的輿情并引導輿論，政策資源應向輿情產業(yè)傾斜。一方面在充分調研輿情產業(yè)市場的前提下，制定有益于輿情產業(yè)化的優(yōu)惠政策，優(yōu)先輿情產業(yè)實體享受財稅支持等。另一方面，將全國輿情產業(yè)發(fā)展納入整體規(guī)劃，制訂輿情管理師、輿情分析師、新聞發(fā)言人等輿情行業(yè)專業(yè)人員從業(yè)資格及其培訓機構標準等，國家工信部、人社部及國信辦等主要主管部門形成統(tǒng)一規(guī)劃，將輿情培訓規(guī)范化、制度化、科學化，升級輿情產業(yè)的培訓市場，以此形成系統(tǒng)化、全覆蓋的輿情產業(yè)政策體系。
開發(fā)衍生產業(yè)鏈，激活隱性商機
大數據將帶來輿情監(jiān)測的新局面
在信息時代，信息爆炸式的增長令網絡輿情監(jiān)測面臨越來越復雜的局面。由于言論數據海量，必須有強大的數據分析處理技術和分析平臺來支撐網絡輿情的分析與檢測。而擁有強大信息聚合分析和挖掘處理能力的大數據技術無疑是最好的選擇。
1.大數據技術可以完整記錄民意和輿情
隨著網絡的普及化，網民在網絡上留下了海量數據，這些數據記錄和反映了他們的行為、思想、情感狀況，這些數據記錄是信息時代網絡與現實交融的結果，有諸多規(guī)律性可循，通過火數據平臺分析這些相關數據，可了解網民的意見與訴求。在某種程度上，大數據好似大眾行為和思想的記錄儀，可清楚地記錄人類的所思所想。值得一提的是，這種記錄不只停留于大的層面，還可以建立在個體之上，可以即時化和細節(jié)化地測量個體行為和情緒。
2.大數據技術可以精確反映輿情背后的內在邏輯和社會關系
大數據不僅能對網民話語表達進行記錄，還能探索他們之間的社會互動方式和關系，甚至整個群體的界限和聯系。從宏觀上看，使用大數據既可以清晰地描繪網民的社會語言表達，又能記錄和反映出網民背后的社會關系網絡。
3.大數據技術具有強大的預測能力，可以預測輿情走向
誠如巴拉巴西所言：“人類行為93%是可以預測的。”我們通過大數據強大的預測能力，可以預測出社會輿情走向。當然，在某些情形下，輿情分析中使用大數據可能存在某些風險和缺點。比如，一旦其被廣泛使用，個人隱私可能受到極大威脅，通過大數據分析可以看清個體的行為和思想的軌跡。另外，一些別有用心的人或者組織可以根據大數據分析掌控和操縱輿論。
大數據時代輿情監(jiān)測的現實轉變
1.輿情監(jiān)測向多元化和多向度發(fā)展
隨著大數據視角趨于多元化，要從社會話語表達、社會關系和心理描繪、社會需求和訴求的反映和預測等多個方面，進行多向度的研究。大數據時代，社會輿情監(jiān)測視角必須從單向度的內容研究轉向多向度的內容及關系研究，通過這樣的轉變，可以徹底改變輿情監(jiān)測基礎匱乏的現狀。2013年至2014年，很多機構采用的大數據抓取技術都是多向度的，比如新華社的新媒體中心聯合數托邦工作室，對新浪微博相關原創(chuàng)信息的用戶的氣質、年齡及社交關系等進行多元化和多向度研究，對《爸爸去哪兒》進行大數據解讀，找出該節(jié)目火爆的原因。再如山東魯網開發(fā)的“政府網絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)”和北京中科點擊公司研發(fā)的“軍犬網絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)”，都從多方位對少數民族語言進行情感和態(tài)度監(jiān)測。
2.數據庫向非結構化的海量數據庫轉變
隨著大數據的信息數據的激增性和駁雜化，國際市場研究機構IDC的最新報告顯示：目前，非結構化數據的內容占據了當前數據海洋的80%，并將在2020年之前以44倍的速度迅猛增長。過去那種有限內容和結構單一的數據庫顯然無法滿足未來輿情監(jiān)測的需要，因此只有海量大數據庫才能支撐，同時只有這種非結構化大數據庫才能做出豐富且非結構化的呈現。
3.高度集約化將成未來輿情行業(yè)發(fā)展趨勢
大數據時代的競爭將越來越激烈，而核心競爭力將是它們的數據處理與呈現能力。在輿情監(jiān)測軟件領域，不同的輿情監(jiān)測軟件企業(yè)可以獲取同樣的數據，它們需要依靠自身的數據處理技術和能力以及用戶的體驗來占領市場份額。在這種情況下，輿情監(jiān)測軟件行業(yè)中原有零散低能的監(jiān)測軟件公司將被淘汰出局，行業(yè)內部高度集約化將成為輿情行業(yè)的發(fā)展趨勢。
4.輿情監(jiān)測將轉向未來式，服務將轉向綜合性
從目前的網絡輿情監(jiān)測的格局來看，重點仍是輿情監(jiān)測，其主要功能是對某些事件的輿情發(fā)展動態(tài)、影響范圍、影響力大小等進行監(jiān)測和研判，多體現為“過去式”，偶爾能展現“現在式”，而“未來式”幾乎沒有體現。大數據可探知輿情的規(guī)律性，對輿情發(fā)展進行有效而且準確的預測，在某種意義上說，其核心就是預測。在大數據時代，大數據技術可以分析和處理大量數據，通過人工智能技術，輔于人類經驗，對未來態(tài)勢進行研判，以實現人類經驗作用范圍外的準確預測。未來大數據支撐的輿情監(jiān)測功能將大大豐富，其服務將是全方位的綜合性輿情服務，將引導客戶從過去的“應對輿情”向“駕馭輿情”方向轉變。
大數據視域下輿情監(jiān)測的操作點
2014年12月16日，百度公司副總裁朱光則表示，在過去的一個季度中，百度公司投入了18億元用于人工智能和大數據技術開發(fā)；2014年12月23日，阿里巴巴宣布將投入10億元投入大數據監(jiān)測用于消費者保障和打假。雖然目前大數據研究話題越來越熱，但是大數據研究依然還處于探索階段，人們對其的關注主要緣于對其價值的認可和暢想，但是如何系統(tǒng)地開發(fā)和應用還沒有完備的計劃，很多研究機構和研究者、乃至企業(yè)還處于基礎數據儲備階段。從現狀看，缺乏分析與對比框架，缺乏跨行業(yè)的數據算法和分析模型，結合輿情監(jiān)測的特點，筆者認為未來的大數據時代，輿情監(jiān)測可能有如下的操作點。
1.在大數據收集上，盡可能擴大信息源以滿足未來需求
隨著信息時代的發(fā)展，未來的輿情信息收集將更加多元化，社會化媒體、物聯網等都將成為大數據時代社會輿情的信息源，其非結構性特征將決定其有盡可能地獲取異源及異構數據的必要。
2.注意大數據的集約化存儲，以及數據處理的結構化和提純技術
以大數據庫充當信息母體，以小型基礎性數據庫為支撐，其通過構建結構算法和評價指標體系，將大數據的算法結構化。
3.追求大數據使用的低門檻和呈現的可視化
大數據的真正價值是運用，是作為社會應用工具服務社會。所以，大數據的使用必須追求低門檻，易懂易識，界面必須友好，結果必須可以直觀識別。
4.積極關注無線輿情的監(jiān)測
根據《2013年中國互聯網輿情分析報告》（人民網輿情監(jiān)測室）的預測，以新聞客戶端和微信為代表的無線輿論場將成為未來輿情監(jiān)測的要地。移動互聯網已成為新的輿論策源地，無線輿情的監(jiān)測將成為未來輿情監(jiān)測的重點。
如何構建完整的大數據輿情管理體系
數據資源是事關國家發(fā)展大局的戰(zhàn)略資源之一，這就是奧巴馬啟動美國大數據發(fā)展和研究計劃的初衷。當前，我國在大數據管理方面存在很多問題，諸如數據比較散亂、安全性比較低、利用率不高等諸多問題。而從另一個方面看，網絡輿情狀況越來越復雜，故而為了適應大數據時代輿情監(jiān)測的要求，構建一個完整的大數據輿情管理體系勢在必行。要構建大數據輿情管理體系，需要從以下幾個方面著手：
1.相關部門應牽頭建立健全大數據輿情管理體制
設立政府大數據管理部門，建立相關標準，統(tǒng)籌數據管理、收集及安全有效利用，建立統(tǒng)一的數據接口，打通行業(yè)領域間的數據通道。
2.建立統(tǒng)一且高效的網絡輿情大數據基礎平臺，推出相關法規(guī)條例
明確各級部門、機構、企業(yè)的數據提供義務和共享權利，實現數據高效利用和規(guī)范管理。
1教學中的問題
1.1項目的設置不夠深入，同質化現象嚴重
不同教學階段設置的配套項目要求大致相似，即按照軟件工程的7層瀑布模型開發(fā)管理信息系統(tǒng)。系統(tǒng)主要的功能是用戶將數據插入數據庫、簡單處理數據、顯示數據至界面，這些功能要求具有較強的同質性。
1.2項目的規(guī)模和難度較小，與企業(yè)項目有較大差距
以往教學用項目一般要求學生開發(fā)如注冊、登錄等簡單模塊，涉及的功能規(guī)模較小，體現不出軟件工程化的特征，特別是軟件功能幾乎不涉及大量數據有效存儲和處理的問題，項目難度較小，與現實需求脫節(jié)。隨著大數據時代的到來，軟件系統(tǒng)需要處理的數據量越來越大，如果項目不體現大數據量、數據的有效存儲及復雜處理過程，則項目不能反映市場特點；而且，如果軟件項目的實施不支持移動技術，那么也無法適應日益增長的移動用戶群體需求。
1.3項目的開發(fā)以個人為主，缺少團隊開發(fā)的環(huán)節(jié)
以往教學過程中的項目開發(fā)大多由學生個體獨立完成，極少由學生團隊完成。當前的工程化軟件一般規(guī)模較大，必須組建開發(fā)團隊來完成。團隊開發(fā)項目會使項目開發(fā)的本質發(fā)生改變，這不僅指團隊有多個成員，更重要的是團隊成員的分工以及成員之間的溝通與協同能力，涉及人員配置、共同策劃、協作完成、進度控制等項目管理中各個環(huán)節(jié)，這是進行大型軟件項目開發(fā)必需的技能和經驗。
2企業(yè)項目驅動教學改革措施
項目的實踐必須本著循序漸進的原則，按照教學大綱的要求進行專業(yè)基礎知識的教學和實踐，而在重要實踐環(huán)節(jié)引入企業(yè)項目，引導學生按照企業(yè)的要求進行軟件項目的開發(fā)實踐，從而培養(yǎng)出滿足企業(yè)崗位需求的合格人才。教師通過市場調查及與合作企業(yè)的交流，掌握企業(yè)項目的需求，可選擇具有海量數據存儲、處理、移動開發(fā)等功能的企業(yè)項目作為實踐項目。當項目確定后，為每個項目形成需求文檔，方便隨時啟動項目。
2.1項目設置逐步深入，消除同質化
項目實踐從本科一年級或二年級開始起步，這個階段的學生只掌握了基礎知識，項目實踐更注重于程序邏輯的編寫。項目規(guī)模相對較小，但強調程序邏輯。本階段可以設置一些邏輯性、趣味性強的游戲程序開發(fā)項目，以激發(fā)學生的學習興趣，促進學生掌握項目開發(fā)必需的基礎知識，如基于Android系統(tǒng)的手機游戲開發(fā)。在本科二年級第2學期到三年級第1學期的項目實踐中期，學生已經具備一定的軟件開發(fā)能力，能夠從事數據庫的設計和操作、Web項目開發(fā)，可以進行相對大型項目的項目開發(fā)。本階段可以設置網絡流量分析系統(tǒng)的開發(fā)項目，該系統(tǒng)用于監(jiān)控交換機、路由器、IP網絡在指定時間內的Netflow數據流，通過統(tǒng)計分析這些流量數據可以查看不同應用軟件的流量信息，如QQ、電子郵件、FTP應用占用網絡帶寬的情況等。系統(tǒng)運行的過程中需要不停采集設備、網絡的流量數據報，因此需要存儲和處理海量數據。該項目的實踐對鍛煉學生的處理海量數據存儲、檢索等技能有積極作用。在本科三年級第2學期到四年級第1學期的項目實踐后期，學生已經具備一定的大數據量問題處理能力并學會企業(yè)開發(fā)技術，此時配置數據量大、復雜的實際企業(yè)項目，可以進一步提高學生的開發(fā)能力和積累項目經驗，為畢業(yè)和就業(yè)奠定基礎。本階段設置的實踐項目為網絡輿情分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過主動采集主要網絡媒體（如新浪、鳳凰、搜狐等）信息，獲取當前網絡輿論情報并將關注的輿論熱點通過曲線圖、餅圖、熱點地圖等統(tǒng)計圖表加以顯示，使用戶能夠直觀地掌握所關注的網絡輿情。該系統(tǒng)可以應用于政府部門，也可以應用于商業(yè)領域，如汽車廠商可以通過本系統(tǒng)了解自己產品的問題（如大眾汽車斷軸、DSG問題所引發(fā)的網絡輿情熱點）并采取相應的解決方案。上述3個階段項目側重點不同，項目難度逐層深入，有利于逐步提升學生的實踐能力，縮小學生能力與企業(yè)用人需求之間的差距。
2.2以企業(yè)項目要求實施項目
1）起步階段項目。實踐項目開發(fā)需要軟件開發(fā)人員具有良好的面向對象分析、編程的能力，能夠熟練掌握集合的使用，了解圖形界面編程，掌握多線程程序設計和文件操作，特別是具有一定的基于Android的移動開發(fā)經驗。本階段項目是基于Android的手機游戲開發(fā)，項目所需的知識體系如下：①面向對象編程，對游戲中所有對象進行分析、抽象，形成抽象類、接口、具體類以及類與類之間的關系；②集合與常用算法，對象的存儲涉及集合以及相關算法，如遍歷、排序、查找等；③圖形界面編程，游戲對象需要以圖形界面編程來展示；④多線程編程，不同的游戲對象有不同的行為，需要利用多線程處理；⑤文件操作，游戲對象需要加載文件中的信息形成游戲場景等；⑥移動開發(fā)，將游戲遷移至Android平臺，使游戲軟件能夠為手機用戶所使用。游戲開發(fā)能夠提升學生開發(fā)軟件的興趣，有利于學生系統(tǒng)、深入地掌握軟件開發(fā)必要的知識，為后續(xù)的學習和開發(fā)打下良好的基礎，特別是通過將游戲移植到Android平臺可以初步掌握移動開發(fā)的基本知識，為后續(xù)的移動開發(fā)打下必要的基礎。
2）中級階段項目。實踐項目開發(fā)需要具備良好的JSP/Servlet、數據庫設計與實現、數據處理以及相關行業(yè)開發(fā)經驗。網絡流量分析系統(tǒng)是一個網絡管理行業(yè)的工具軟件，需要對行業(yè)需求有所了解，重要的是軟件開發(fā)人員需要學會抓取和解析Netflow協議報文、存儲并處理海量數據，因此項目具有較大的難度。該項目的知識點主要包括以下方面：①Web開發(fā)技術，掌握JSP/Servlet開發(fā)技術，能夠進行Web應用編程；②數據庫技術，掌握主流的數據庫產品如Oracle、MySQL等，熟練進行系統(tǒng)分析和數據庫設計，熟練使用編程語言進行數據庫的訪問；③Netflow協議，理解Netflow協議，掌握協議中每個字段的意義；④數據抓取與解析，學會使用模擬設備發(fā)Netflow數據報的方法并通過編程抓取數據報，根據Netflow協議格式解析數據報，將每個字段的內容插入數據庫；⑤海量數據處理，系統(tǒng)時刻抓取設備和IP組的數據報，因此需要存儲的數據量非常龐大，考慮到系統(tǒng)對查詢的要求較高，因而海量的數據需要按時間規(guī)則自動建立表格，每條流量數據根據其時間戳確定要插入的表格；⑥數據處理，將信息按設備、IP組進行統(tǒng)計處理并以圖形加以顯示，使用戶能夠直觀地掌握網絡流量情況。項目的實施涉及數據報的抓取、解析以及海量數據存儲與處理等問題，項目難度接近企業(yè)真實項目，有利于迅速提高學生的實踐能力。
3）高級階段項目。該階段項目為網絡輿情分析系統(tǒng)，以大數據、移動開發(fā)為出發(fā)點而設計，是真實的企業(yè)項目，貼合企業(yè)需求。項目的主要技術點有以下方面：①行業(yè)項目需求分析，分析項目的功能、運行環(huán)境、適用行業(yè)等；②數據來源，項目所涉及的數據主要來自網絡，如新浪、搜狐、鳳凰等主流媒體網站，項目需要從這些網站上抓取輿論數據，進行輿情分析；③數據抓取技術，需要利用網絡蜘蛛等工具進行網絡數據抓取并使用內存數據庫提高數據插入的效率；④數據存儲，主流媒體的海量數據用一個數據表難以有效地存儲和檢索，因此需要按時間段來分表存放，這樣才能夠為數據表格建立索引，方便用戶進行高效查詢；⑤數據分析，對海量數據進行檢索和分析，形成對用戶有用的統(tǒng)計信息；⑥權限管理，通過系統(tǒng)授予/撤銷權限等操作限制用戶的行為；⑦移動支持，系統(tǒng)能夠支持輿情關注人員在任意時刻、任何地點通過Android平臺進行訪問。
2.3以團隊為基礎實施項目的開發(fā)
隨著軟件規(guī)模的增加，軟件的復雜性也隨之增加，因此工程化軟件開發(fā)方式是以團隊開發(fā)為基礎。團隊開發(fā)涉及項目功能分割、團隊成員協作、人員調配、進度控制等具體要求，是一種過程比較復雜、難度較大的開發(fā)方式，因此學生需要進行適當的培訓和訓練才能成功地實施大型項目。團隊開發(fā)訓練包括如下幾個部分：①團隊的組建，團隊成員之間要相互了解、相互信任，能夠為完成同一目標而通力協作；②團隊協作，多個成員共同完成一個軟件項目需要使用合適的源代碼管理服務器，團隊成員通過客戶機共享服務器中的資源進行開發(fā)，由于多人同時修改源代碼，可能造成不同成員的修改發(fā)生沖突，團隊開發(fā)人員要制訂和熟練掌握團隊開發(fā)規(guī)則，如遵循修改的操作順序、應用多配置文件等，以避免編程過程發(fā)生沖突；③任務分割，團隊成員在項目負責人的領導下進行充分的交流，將項目劃分為多個可同時進行的子任務，團隊各成員負責若干部分進行并行開發(fā)；④進度控制與人員調配，項目成員每天提交進度報告給項目負責人，項目負責人根據報告掌握項目進度并根據項目進度情況進行適當的人員調配，使項目能夠順利進行。網絡流量分析系統(tǒng)和網絡輿情分析系統(tǒng)，項目規(guī)模較大、難度較高，需要進行團隊開發(fā)。其中，網絡流量分析系統(tǒng)工作量相對稍小，可以組建3人的團隊進行開發(fā)；而網絡輿情分析系統(tǒng)復雜程度較高，需要進行Web版本的開發(fā)和Android版本的開發(fā)，需要組建至少5人以上的開發(fā)團隊。通過團隊方式開發(fā)企業(yè)項目可以提高學生的項目領導能力和項目管理能力，進一步提高學生的專業(yè)素質。
3結語
作為一名忠實的讀者，首先要熱烈祝賀《客戶世界》十歲啦！作為一本專業(yè)權威的客戶管理雜志，《客戶世界》為我們帶來了行業(yè)最前沿的信息和交流平臺，在運營、營銷、服務、管理等眾多板塊中各位專家的精彩論點和各大客服中心的工作經驗都在無形中通過這一平臺形成了交匯，期間涌現出的諸多閃光點和火花或給管理者帶來深切的思考、或給管理者帶來改進的方向、又或被管理者運用到實際運營中，從而不斷向著成為先進化、國際化的客服中心而努力。
筆者每每最愛讀袁道唯博士的卷首語，透過袁博士在服務體驗過程中的一些前瞻性的思考學會從客戶的角度來思考問題，在獲取服務的過程中思考管理問題，在管理的過程中換位思考，從客戶感知來完善服務。
記得2011年11月刊中袁博士以《社會化客戶接觸新紀元》注1 為主題的卷首語中說到：隨著互聯網時代更多的權力向客戶轉移，客戶服務不再是企業(yè)單一主體的事，其結果更多會和特定人群以及平臺有關，客戶與客戶間的自服務、互服務更為普遍。如今這些話正在一一應驗，社交媒體早已成為家喻戶曉的溝通平臺，上海聯通客服中心也在2011年的11月成立了多媒體客服中心并先后開通了3G視頻客服、在線客服、掌上客服、微博客服、百度知識庫等多形式、多渠道的服務模式，在拓展自助服務、互動服務上付出了諸多的努力。其中掌上客服實現10010客服熱線IVR可視化查詢、業(yè)務在線咨詢、訂購一站式服務、人工語音交互服務，結合手機同步推送音頻、視頻等功能，并及時對接集團全國知識庫提供檢索服務，力爭將“掌上客服”打造成為客戶3G智能手機終端上一項具備全業(yè)務服務功能、自動和人工服務兼具的熱線服務新渠道；微博客服則以積極主動、開放誠信的態(tài)度融入到用戶之中，對用戶通過微博發(fā)起的各類咨詢投訴30分鐘內給予響應并處理。同時通過開展輿情監(jiān)控對用戶的潛在需求提供主動服務，對負面不實言論予以澄清說明。另一方面，微博客服還將用戶的聲音及時客觀地傳遞到公司管理層，通過每周要情分析、每月輿情分析持續(xù)推動服務流程改進。如今官博活躍粉絲比例超過 90%，獲得各類微博表揚600余條，其中萬粉名博表揚50余條，逐漸成為一個與用戶真誠溝通的平臺。此外上海聯通率先在聯通集團內試點基于百度搜索的“聯通百度知道企業(yè)平臺”，打造準行業(yè)知識庫。具體來說，就是利用搜索引擎極大的客戶覆蓋范圍將業(yè)務信息傳遞到客戶手中，同時利用企業(yè)平臺在線實時回答客戶提問、實現服務交互。
還有，《思考大數據時代的數據信息管理》注2 一文中“改善客戶生活工作的一系列新型應用一定是建立在客戶行為洞察基礎上”的觀點與我們管理者的戰(zhàn)略不謀而合，在今年，上海聯通客戶服務中心開始探索智能語音分揀系統(tǒng)，將熱線服務錄音轉化為結構化的索引信息，不僅為問題分析和運營改善提供數據支撐，同時更為公司決策提供有價值信息。今年3月起，我們邀請廠商根據實際運營情況完成多次智能語音分析系統(tǒng)軟件的POC測試，包括客戶來電原因、重復來電、超長電話、市場活動等專題分析，突破性地嘗試通過客戶的主觀感受和關鍵字索引來進行識別分類，從而得出影響客戶服務感知的主要因素并據此優(yōu)化和完善業(yè)務流程，為提高客服中心運營能力和服務質量提供了大力支持。
其實在《客戶世界》中還有太多太多精彩的文章、論點帶給我們新視野、新想法，它們猶如燈塔般為客服中心的發(fā)展引航指路。在這個平臺中，大家抱著將呼叫中心產業(yè)做大做好的一片赤誠之心互為分享經驗，一起走過了風風雨雨的十年時光，從而促使這個行業(yè)緊跟時代步伐，共同成長、共同進步。最后，再次祝賀《客戶世界》十周年慶典，祝福《客戶世界》能夠越辦越好！
注1：http：/// article/90022
注2：http：/// article/91212
關鍵詞：互聯網；網絡輿論；輿情
中圖分類號：G203 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）07-0195-01
1 引言
當前，互聯網已成為匯集輿情、暢通民意的重要平臺和渠道。政府可以通過對網絡輿情的搜集與分析來判定民眾的意愿，從而來幫助自己更好地決策，也可以更好地應對一些社會突發(fā)危機事件；企事業(yè)單位可以通過對網絡輿情的分析來有效保護和提升公司品牌形象，消減負面信息對公司的影響。
2 網絡輿情監(jiān)測技術重要性及必要性
網絡輿論的影響是巨大的，其中大部分是正面的影響，但是如果不對網絡輿情加以監(jiān)控與引導，一旦被錯誤利用，就可能產生嚴重的負面影響，以致危害個人安全，甚至是危害國家安全，如近年來娛樂圈頻發(fā)的抑郁癥自殺事件；互聯網是完全開放的虛擬的公共空間，每個網民都可以成為網絡信息的者，每個網民都有選擇網絡信息的自由，網絡輿情是網絡與一般社會輿情結合的產物，網絡輿情除具有社會輿情的一般特征外，還具有其它的特點：如網民在網上信息是匿名的，網民會直接表達自己的觀點，反映真實的情緒；網絡輿論的形成往往非常迅速；網絡輿情的主題是寬泛的、自發(fā)的、隨意的；網民普遍表現出強烈的參與意識，網絡輿情經常是互動的；網民由于各種因素影響，網絡輿論可能是感性的、情緒化的甚至是非理性的。[1]因此，如何因勢利導，及時掌握社會輿情動態(tài)，積極引導社會輿論，是各級政府部門及企事業(yè)單位所面臨的嚴肅課題與嚴峻挑戰(zhàn)。
3 網絡輿情監(jiān)測技術應用研究
網絡輿情監(jiān)測的方式主要有人工方式和自動方式。人工方式主要是利用搜索引擎對網站進行人工監(jiān)測，有信息量大、搜索不全面、不能實時監(jiān)測的局限性，因此研究網絡輿情自動監(jiān)測是非常必要的。從技術角度來看，網絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)是眾多技術結合的成果，基于內容挖掘的網絡輿情信息分析，涉及較多與自然語言處理相關的研究子領域。劉毅提出了內容分析法在網絡輿情分析中的應用，開拓了內容分析在網絡輿情監(jiān)測中的先河。[2]在網絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)處理信息過程中，一般包含網絡輿情信息采集與提取、話題發(fā)現與追蹤、網絡輿情傾向性分析等步驟。
3.1 輿情信息采集與提取
網絡輿情主要通過新聞、論壇/BBS、博客等渠道形成和傳播，特別是近年的QQ群、微信以及Twitter等微博客，這些主要為動態(tài)網頁，以松散的非結構化信息為主體，實現準確的輿情采集和抽取存在難度。
在信息采集中，主要采用網絡爬蟲和網頁清洗等技術。網絡爬蟲是一個按照一定規(guī)則自動抓取網絡信息的程序，又稱網絡蜘蛛。網絡爬蟲分為三類：通用爬蟲、面向主題爬蟲和面向DeepWeb爬蟲。考慮到網絡輿情監(jiān)測一般是面向行業(yè)監(jiān)測，傾向于使用面向主題爬蟲。主題網絡爬蟲主要有兩種技術：基于Web鏈接分析的搜索、基于Web內容分析的搜索。網頁清洗就是從網頁中過濾掉“噪”數據，提取出網頁中有價值的信息內容。網頁清洗分析方法主要分為三類：基于樹結構分析方法，基于Web挖掘方法，基于正則表達式方法。
3.2 話題發(fā)現與追蹤
無論是熱點、敏感話題，還是需要重點關注的話題，如何從海量信息中找到這些話題？
話題發(fā)現與追蹤是對網絡輿情聚類分析后，利用關鍵詞過濾、語義分析、數值統(tǒng)計等方式識別被關注話題，以及熱點和敏感話題，并對其趨勢變化進行追蹤，是網絡輿情監(jiān)測中的核心技術。目前國內外的實現技術是基于文本聚類，即文本的關鍵詞作為文本的特征。話題發(fā)現與追蹤研究始于1996年美國DARPA提出一種能自動確定新聞信息流中話題結構的技術。目前，主題檢測與跟蹤研究集中于五個子任務展開，各個子任務的解決將有助于最終研究目標的實現。這五個子任務包括：對新聞報道的切分子任務、新事件的識別子任務、報道關系識別子任務、話題識別子任務、話題跟蹤子任務。[3]其中話題識別和話題追蹤是核心問題。
3.3 網絡輿情傾向性分析
輿情傾向性分析是對帶有感彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理的過程。傾向性分析是自然語言處理技術中新興的研究課題，具有很大的研究價值和應用價值，一般來說，它分為三個主要研究任務：情感信息抽取、情感信息分類、情感信息的檢索與歸納。[4]
通過傾向性分析可以明確網絡傳播者所蘊涵的感情、態(tài)度、觀點、立場、意圖等主觀反映。目前主要采用文本聚類和傾向性分析技術，對論壇帖子等網民評論聚類分析和傾向性分析，歸納網民觀點。一方面能夠主題趨勢跟蹤，分析新發(fā)表文章、貼子的話題是否與已有主題相同。另一方面對突發(fā)事件跨時間、跨空間綜合分析，獲知事件發(fā)生的全貌并預測發(fā)展趨勢。同時，通過傾向性分析預警功能，對突發(fā)事件、涉及內容安全的敏感話題及時發(fā)現并報警。
4 網絡輿情監(jiān)測技術問題與發(fā)展
通過網絡傳播的信息包含了網民對當前社會各種現象以及諸多熱點問題的立場和觀點，話題涉及與日常生活相關的各個領域。因此，網絡輿論能夠最直接、快速地反映各個層面的社會輿情狀況與發(fā)展態(tài)勢。把握好網絡輿情監(jiān)測技術，及時了解并正確引導輿情發(fā)展方向，對政府和企業(yè)發(fā)揮職能和生產經營至關重要。
然而，網絡輿情監(jiān)測技術還存在許多亟需完善的地方，如監(jiān)測源的獲取、復雜輿情傾向判斷、高質量輿情自動監(jiān)測、如何及時關注及應對由社會突發(fā)公共事件引起的網絡輿情問題、虛假信息和不良信息引發(fā)錯誤輿論導向問題等，這些關鍵問題的研究不僅需要我們充分利用已有的理論知識和先進的技術手段，還需要我們能夠創(chuàng)新性地提出更貼切網絡輿情實際的解決方案，來及時應對網絡輿情帶來的一系列影響。同時要繼續(xù)深化對網絡輿情的理論挖掘，加強數據挖掘技術的研究，在原有數據挖掘算法的基礎上改進或者提出新的算法，提高網絡輿情監(jiān)測技術水平，在此基礎上構建實時智能化的網絡輿情監(jiān)測以及應急處理機制。
參考文獻
[1]謝海光.互聯網內容及輿情深度分析模式.中國青年政治學院學報[J]，2006，（3）：95-100.
[2]劉毅.內容分析法在網絡輿情信息分析中的應用.天津大學學報（社會科學版）[J]，2006（4）：308-310.
信息技術與經濟社會的融合引發(fā)了數據迅猛增長，數據逐漸成為與土地、物質和能源同等重要的基礎性戰(zhàn)略資源，日益對經濟運行、社會生產生活和國家治理產生重要影響。大數據（Big data），或稱巨量資料，是指由數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據所構成的數據集合，必須通過特殊化處理分析，才能形成有規(guī)律、可預測的信息服務能力。具有容量大、類型多、存取速度快、應用價值高等特征。
隨著大數據時代的到來，政府安全監(jiān)管部門、企業(yè)或者其他機構通過對生產經營活動中海量、無序的數據進行分析處理，總結數據的規(guī)律，發(fā)現數據的價值，為安全生產風險評估、隱患排查、執(zhí)法檢查、事故調查和決策分析等業(yè)務提供支持，安全生產逐漸步入大數據時代。
安全生產大數據特征
安全生產大數據是大數據的子集，是信息技術與安全生產業(yè)務融合過程中形成的海量數據。通過對這些海量數據的分析，發(fā)現潛在隱患、評估安全風險、尋找事故規(guī)律、追溯事故原因，實現安全生產風險管理和事故預防。
安全生產大數據除了具有大數據的一般特點之外，還具有以下3項特征。
數據分散
安全生產大數據主要存儲在生產經營單位、政府安全監(jiān)管監(jiān)察機構、技術服務機構（從事安全評價、文化宣傳、教育培訓、檢測檢驗、產品研發(fā)等工作的機構）、社會公眾（如網站、論壇、社交網絡、互聯網），這些數據融合困難，信息孤島現象普遍存在。
數據邊界模糊
安全生產涉及眾多行業(yè)領域，面廣復雜，如何界定安全生產數據較為困難。在企業(yè)生產經營過程中，企業(yè)經營管理、工藝技術和安全生產密切相關，安全生產數據定義模糊，尤其是涉及到企業(yè)商業(yè)秘密時，安全生產數據采集就更加困難。
數據效用時間短
企業(yè)安全生產監(jiān)測、視頻圖像等數據效用時間短，比如煤與瓦斯突出、沖擊地壓等動力災害演化規(guī)律不清，瞬時突發(fā)，瓦斯突出、礦震、礦壓監(jiān)測數據效用時間很短。相比于金融、社交、物流、零售等大數據，安全生產大數據價值密度更低，比如在低瓦斯礦井下，瓦斯監(jiān)測數據長期不變。
安全生產大數據應用案例
國家安全監(jiān)管總局積極推動安全生產大數據的應用，組織研發(fā)團隊開展安全生產大數據平臺研發(fā)與試用工作。采用了NoSQL（非關系型）數據庫、MapReduce計算框架、HDFS高性能分布式存儲系統(tǒng)、圖計算、語義分析、人工神經網絡、智能識別、毫秒級索引查詢分析和實時處理等技術，初步建設了安全生產大數據平臺。開發(fā)了集地圖導航與圖表相結合，靜態(tài)、動態(tài)監(jiān)測預警與多維度關聯相結合的事故鉆取分析、事故發(fā)生規(guī)律與致因挖掘、事故預測預判和風險防控于一體的大數據應用系統(tǒng)，具有事故統(tǒng)計分析、隱患分析、遠程執(zhí)法巡查、態(tài)勢分析、安全研判、輿情熱點分析和決策服務等功能。
下面，簡單介紹安全生產大數據的兩個應用案例。
安全生產互聯網輿情分析
安全生產輿情具有負向性、突發(fā)性、情緒化與非理性、主觀性和去中心化等特點，這些輿情信息會直接或者間接地影響安全生產工作。大數據給輿情監(jiān)測和分析方式帶來了變革。
使用網絡爬蟲技術定期從互聯網上采集安全生產輿情信息，進行預處理后分類管理，建立安全生產輿情大數據。可以使用智能語義分析、自然語言處理、數據挖掘等大數據分析技術對輿情趨勢、等級、影響程度上進行分析，實現對安全生產輿情的監(jiān)測分析、判斷安全生產工作的潛在影響和風險、確定輿情的等級和影響程度。
安全生產事故規(guī)律分析
首先建立安全生產事故大數據，應用大數據技術分析事故原因，挖掘事故規(guī)律。例如，通過地域性分析，發(fā)現山西、湖南、重慶為煤礦事故多發(fā)地區(qū)，黑龍江發(fā)生重大事故起數較多，據此，應加強對這些地區(qū)的安全監(jiān)管監(jiān)察工作；通過事故統(tǒng)計分析，可知頂板、瓦斯、運輸為煤礦事故的主要類別，因此要求煤礦加強對這些事故類型的預防；對災害傷亡模型進行回歸分析得出傷亡模型，傷亡人數逐漸減少，表明安全生產形勢趨向好轉。
應用大數據分析技術可以進行安全生產態(tài)勢預測，根據結果采取相應的預防措施減少事故發(fā)生，提高事故風險防控能力。
安全生產大數據應用的問題
當前，安全生產信息化還很落后，成功的大數據應用案例還很少，主要存在以下問題：
一是安全生產數據采集機制和手段不健全，有些安全生產數據難以采集或者采集的稻薟蛔既貳⒉煌暾。安全生產數據不規(guī)范，融合難，質量差。
二是企業(yè)由于信息安全、商業(yè)秘密保護等多種原因，不愿意開放共享自身的安全生產數據。
三是適用于安全生產大數據分析的算法、模型研究不深入、不成熟，安全生產大數據應用價值點還沒有全部發(fā)掘，業(yè)務需要進一步研究。安全生產大數據平臺建設是一個漸進的持續(xù)過程，需要不斷開發(fā)完善。
安全生產大數據應用方向
安全生產隱患排查
通過人工方式很難完全排查企業(yè)存在的隱患，特別是對于有隱蔽性的隱患，需要排查者具有較強的專業(yè)知識。這種方式易受主觀因素影響，而且很難界定安全與危險狀態(tài)，隱患排查效果差。應用大數據能夠及時、準確地發(fā)現隱患，提高企業(yè)隱患排查能力。
美國安全工程師海因里希通過分析55萬起工傷事故發(fā)生的概率，提出了著名的“1∶29∶300安全法則”。這個法則告訴人們，每一起重傷或死亡事故，背后必定發(fā)生了300件無傷害事件，也就是潛在的隱患，這些無傷害事件往往被人們忽略了。
采集企業(yè)生產經營過程中人、物、環(huán)境的監(jiān)測信息和安全生產管理信息，建立企業(yè)安全生產大數據。利用圖像識別、神經網絡、遺傳算法、模糊數學等算法，建立隱患診斷大數據模型，通過對多個數據參數分析比對，發(fā)現人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、環(huán)境的不安全條件和管理缺陷，從而界定是否構成隱患。
安全生產風險管理
建立風險評估指標體系，通過專家獨立打分的方法可以評估企業(yè)安全生產風險。但是，這種方法主觀性強，而且多是使用靜態(tài)數據評估企業(yè)安全生產風險。應用大數據可以動態(tài)評估企業(yè)安全生產風險。
首先，構建企業(yè)安全生產動態(tài)風險評估模型和風險指數，采集企業(yè)各類安全生產數據作為模型輸入，根據算法計算出企業(yè)安全生產風險指數。融合區(qū)域、行業(yè)或者全國企業(yè)安全生產風險數據，建立區(qū)域性安全生產風險指數。安全生產風險指數可以用紅、橙、黃、綠、藍等不同的顏色表示，通過地理信息系統(tǒng)在地圖上可視化展示。建立安全生產風險預警機制，促進安全生產監(jiān)管監(jiān)察的精細化和精準化。
突出預防為主，強化信息技術對安全生產風險識別與管理的支撐保障，督促企業(yè)落實主體責任，提升源頭治理能力，降低安全生產事故的發(fā)生。
事故調查
大數據用于安全生產事故調查也是一個主要方向。建立安全生產大數據，記錄企業(yè)安全生產基礎信息、管理臺賬、隱患排查信息、監(jiān)測監(jiān)控信息、執(zhí)法檢查等信息。事故發(fā)生后，調查組可以φ廡┦據進行取證，從而分析事故發(fā)生原因，認定事故責任。2010年，美國西弗吉尼亞州發(fā)生死亡29人的礦難，由于該煤礦的監(jiān)管記錄保存完整，每條記錄都包括檢查的時間、結果、違反的法律條款、處理的意見、罰款金額、已繳納的金額、煤礦是否申訴等數據項。逾千條的監(jiān)管記錄為事故追責提供了重要證據，最終事故認定礦山安全與健康局無監(jiān)管失職，煤礦所屬公司承擔主要責任。
安全生產監(jiān)管監(jiān)察
安全生產監(jiān)管監(jiān)察機構應用大數據可以更加有效地開展工作，是“智慧安監(jiān)”的發(fā)展方向，應用點包括：
1.大數據應用于安全生產行政許可業(yè)務
政府安全監(jiān)管監(jiān)察機構收到某個企業(yè)安全生產許可證延期（或換發(fā)）業(yè)務，分析企業(yè)安全管理、風險、事故、信用、標準化、隱患排查等數據，依法判斷是否批準企業(yè)安全生產許可申請。
2.大數據應用于日常安全監(jiān)管監(jiān)察業(yè)務
安全監(jiān)管監(jiān)察機構在日常監(jiān)管監(jiān)察工作中，通過分析企業(yè)安全管理、風險、事故、執(zhí)法、信用等數據，對企業(yè)實行分類監(jiān)管監(jiān)察，提高安全監(jiān)管監(jiān)察工作的效能。
3.大數據應用于安全生產執(zhí)法
榜單制作實際上是一個構建場景的過程，當消費者進入到這個場景，便會對現實的消費行為產生影響，只有真實的情景嵌入，才能產生話題性，形成榜單與受眾間的雙向互動
每逢“3?15國際消費者權益日”前后，總有各類消費榜單“踴躍發(fā)力”。各品牌企業(yè)及消費平臺無不使出渾身解數遠離“黑榜”、沖刺“紅榜”。近年來，形形的榜單搶占著媒體頭條，已然成為影響終端消費的全新傳播形式。以今年2月17日美團的“大眾點評必吃榜”為例，這份被冠以“中國最權威的美食指南”的榜單，甫一推出便成為傳播爆款。圍觀榜單的同時，一個新課題更值得我們思考：消費者到底需要怎樣的榜單？
互聯網打破了原有的商業(yè)格局，從消費者的消費習慣來看，“買買買”已不再停留于街頭巷尾、百貨商超，選擇的多樣性、復雜性，使許多消費者的“選擇障礙癥”愈發(fā)明顯。當同質化的商品及服務急速增長，榜單的效用也開始逐漸顯現。
l布機構設置榜單，一方面可以幫助其彰顯實力，打造品牌的傳播力及公信力，在買方與賣方市場搶占話語權；另一方面能夠為消費者提供消費指南，進行理性消費引導。因此，榜單一經推出便成了商家必爭之地，能夠進入TOP榜，實際上就是一次對企業(yè)品牌形象的強有力宣傳。在各類榜單不斷涌現的過程中，我們也應注意到，當同質化內容的榜單居多時，消費者很容易快速失去對榜單的熱情與信任。另外，由于榜單的缺乏一定的把關機制約束，使得榜單的公信力在一定程度上受到影響。
當然，也有許多榜單是成功的，筆者總結了高熱度榜單的三點共性。一是接地氣。與衣食住行相關的榜單有著天然的人氣指數，網絡上的評論量與轉發(fā)量都遠遠高于其他類型的榜單。二是真實性。從讀者對榜單的評論中可以看出，榜單的可信度往往與發(fā)榜機構的公信力密切相關，消費者對榜單真實性的判斷，通常會以第一印象為主導。三是專業(yè)性。榜單不僅僅是數字指標上的羅列，更要有專業(yè)的分析解讀，讓消費者能夠透過榜單，了解該領域的基本評價標準，在指導消費的同時，也能豐富消費者的消費常識。
由此可見，組成榜單的核心要素是決定其能否為輿論所接受的前提，而深度挖掘則是保證榜單傳播熱度的根本。
榜單好不好，首要看數據，數據是衡量榜單客觀公正的唯一標準。大數據思維下，海量數據為榜單的量化提供了條件，每一次消費、每一件商品甚至是每一個消費者，都會留下消費痕跡，這些變量最終成為客觀反映消費行為的定量。而就目前的主體來看，由于對數據抓取及儲備能力的限制，實際上大部分仍停留在自家的“一畝三分地”上，數據也僅僅代表了“部分的真實”，若要讓自己的榜單真正能夠打動消費者，則需要機構打通數據，實現跨平臺的合作，實現“全數據”整合。
同時，榜單的設計要突出個性化特征，滿足消費者的個性化需求。在千人千面的細分市場格局中，榜單不應停留在單一化的模板上，而是要做到與市場同步，呈現多元化形態(tài)，且能夠滿足受眾的碎片化閱讀習慣。消費領域，每一組數據背后都反映著真實的訴求，同樣，每一個維度都能體現出真實的關切。因此，在設計維度前，首先要搞清楚消費者的消費行為、消費心理、消費特征等基本要素，使榜單能夠滿足消費者的期待，解決消費者的困惑。
最后，也是最為關鍵的一點，那就是要明確榜單的宗旨。榜單制作實際上就是一個構建場景的過程，當消費者進入到這個場景，便會對現實的消費行為產生影響。只有真實的情景嵌入，才能產生話題性，形成榜單與受眾間的雙向互動。反之，如果給人的第一印象就是質疑、反感，這樣的榜單只能是一紙空文。
總之，榜單源于生活，因此，貼近生活、指導生活，才是榜單的真正價值與意義。
（作者系湖北日報/荊楚網《網絡新輿情》主編、輿情分析師）
__年是我區(qū)貫徹落實__精神、加快融入中心城區(qū)的關鍵一年。全區(qū)對外宣傳工作要根據區(qū)委、區(qū)政府“一二三四五”發(fā)展戰(zhàn)略的總體要求，以開展“工作標準提升年”活動為主線，重點報道深化改革、投資拉動、項目帶動、創(chuàng)新驅動等工作舉措，大力宣傳新型工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化、農業(yè)現代化，為奮力開啟我區(qū)跨越發(fā)展、加快崛起新征程營造良好的輿論氛圍和發(fā)展環(huán)境。
一、圍繞中心，注重策劃，加大主題宣傳力度
全區(qū)對外宣傳工作，要樹立“上大報、攻頭條”的服務意識，要樹立“圍繞中心，服務大局”宣傳意識，要樹立不怕困難、知難而進的責任意識，主動聯系記者、主動深入基層、主動撰寫并發(fā)表好新聞，唱響主旋律，打好主動仗。
一是加大融入中心城區(qū)的宣傳。圍繞我區(qū)加快融入中心城區(qū)目標，大力宣傳我區(qū)今年經濟社會發(fā)展總體思路，規(guī)劃部署、工作舉措及重點項目工程，反映區(qū)委、區(qū)政府準確把握形勢，搶抓機遇，科學決策，矢志加快長清崛起的新思路、新舉措和新理念。
二是加大濟南經濟開發(fā)區(qū)的宣傳。立足開發(fā)區(qū)基礎設施建設、項目引進等工作，通過宣傳裝備制造、壓力容器、總部經濟等優(yōu)勢產業(yè)，增強對外吸引力和感召力，結合“輕軌時代、宜居長清”主題論壇，共同為全區(qū)財源建設做貢獻。
三是加大濟南創(chuàng)新谷的宣傳。濟南創(chuàng)新谷不僅是全市重點項目，也是我區(qū)匯聚人才、發(fā)展中小企業(yè)和文化產業(yè)的孵化器。我們將突出做好濟南創(chuàng)新谷規(guī)劃、建設及推進工作的宣傳，反映創(chuàng)新谷充滿生機、富有活力、蓬勃朝氣的良好前景和發(fā)展景象。
四是加大“工作標準提升年”的宣傳。今年我區(qū)確定為“工作標準提升年”，明確以中心城區(qū)的工作目標為標桿，用中心城區(qū)的標準衡量工作，具體確定了提升7個方面工作標準，對接中心城區(qū)發(fā)展，做好“工作標準提升年”宣傳，適應工作需要。
五是加大農業(yè)工作的宣傳。依托泉城農業(yè)公園“五一”將開門納客,集中推介我區(qū)農業(yè)休閑環(huán)境、生態(tài)長清建設，大力宣傳以“長清茶”、“長清道地中藥材”為代表的農業(yè)特色品牌和一批有典型意義的農業(yè)科技帶頭人，彰顯長清魅力。
六是加大旅游節(jié)慶活動的宣傳。針對我區(qū)一街一品質，一鎮(zhèn)一特色的旅游節(jié)慶活動，以活動為點、以節(jié)慶為線，全面做好宣傳推介；特別是立足中醫(yī)藥文化節(jié)，通過集中策劃宣傳，為宣傳長清產生積極影響。
二、積極探索對外宣傳方式方法，拓寬新聞宣傳渠道
一是實施“走出去”戰(zhàn)略。進一步加大向上級新聞媒體投稿密度和力度，不斷增強對外新聞宣傳的主動性、針對性和時效性，不斷拓寬對外新聞宣傳的渠道和范圍。
二是堅持“請進來”方法。加強與上級媒體的聯系與溝通，結合全區(qū)重點活動、重要部署，積極邀請中央、省、市主流媒體來我區(qū)采訪，推出深度報道，擴大我區(qū)的對外影響力和知名度。
三是加強突發(fā)事件新聞宣傳應急管理工作。按照“及時準確、公開透明”的原則，加強敏感問題和突發(fā)事件的輿論引導工作，建立完善重大突發(fā)事件新聞和涉外輿論引導機制，提高快速反應能力，主動回應社會關注熱點和焦點問題，有效引導社會輿論。對在突發(fā)事件和負面新聞處置過程中，不積極、不主動，對長清發(fā)展造成惡劣影響的，實行“一票否決制”，關聯單位年終不得評為先進單位榮譽稱號。
四是加強社會輿情分析。本著快速應對，冷靜處理、及早深入、綜合協調的原則，做好網絡輿情分析，及時編制《網絡·輿情》，把握輿論導向，為全區(qū)經濟社會發(fā)展營造良好輿論環(huán)境。
三、強化機制建設，不斷提升新聞宣傳影響力
一是構建大外宣格局。整合全區(qū)宣傳力量，明確宣傳角度和方式，完善信息共享操作辦法，實現不同媒體、不同單位間新聞信息的快速傳遞、合作共享和內外互補的良性互動，形成宣傳合力，提高宣傳效果。全區(qū)各街鎮(zhèn)黨（工）委每年要對亮點工作進行不少于2次集中宣傳活動，區(qū)直黨委每年要進行不少于1次集中宣傳活動，各單位要結合實際，在形成大外宣格局中爭當排頭兵。
二是健全工作機制。建立健全學習制度、例會制度、考核制
度、通報制度、獎勵制度。通過建立考核激勵機制，做到有任務、有指標、有考核、有獎懲，形成爭先創(chuàng)優(yōu)，不斷趕超的良好氛圍，努力開創(chuàng)全區(qū)宣傳工作新局面。加強新聞策劃，明確宣傳重點、選準報道角度，對重點工作、重大活動要立足黨報、黨臺、黨網，著眼重點生活類報紙、頻道、網站，在重點版面、時段、網頁發(fā)表有影響力的好新聞。要開展“回頭看”活動，查漏補缺，分析原因，統(tǒng)一思想，形成合力，促進新聞宣傳形成良好氛圍，不斷展現長清獨特的區(qū)域魅力、人文魅力和自然魅力。
The Development Strategy of Library Competitive Information Service in Big Data Times
Abstract Library faces both development opportunity and challenge in competitive information service in big data times. Although the National Library and Shanghai Library have gained experiences in this area， the overall service is not satisfactory in data types， the use of tools platforms， and added values of products. The strategy of development is to pay more attention to integrated applications of data， the analysis of new data resources， and utilization of new tools platforms.
Key words big data； library； data mining； SMEs； competitive information； information service
隨著大數據時代的到來，通過挖掘和分析大量用戶、供應商、經銷商等企業(yè)經營鏈條中上下游利益相關者的信息行為數據和競爭對手、競爭環(huán)境的數據信息，進而掌握隱藏在這些數據背后的規(guī)律、洞悉可能存在的商機與研判未來市場發(fā)展的態(tài)勢，已成為大數據時代一個成功企業(yè)所必須具有的競爭情報意識，越來越多的企業(yè)紛紛建立了自己的大數據研究中心、數據計算中心等情報中心，以為企業(yè)發(fā)展提供基于數據的決策參考和信息情報。但對占有市場數量比例達99%、提供了80%城鎮(zhèn)就業(yè)崗位的中小企業(yè)[1]來說，盡管明知基于大數據應用的競爭情報能為企業(yè)帶來多方巨大的效益，但受限于規(guī)模、財力、人員等因素，并不是每家中小企業(yè)都有能力或條件建立企業(yè)自己的情報機構，于是，通過市場行為去購買、定制企業(yè)的競爭情報服務便成為一種常態(tài)與主流趨勢。圖書館作為始終以為用戶提供信息、知識為己任的社會、機構信息中心，也一直是企業(yè)競爭情報服務的實踐者和探索者，大數據時代的到來和企業(yè)用戶出現的多種變化，為圖書館開展競爭情報服務既提供了發(fā)展機遇，又面臨著嚴峻挑戰(zhàn)。
1 大數據環(huán)境下的圖書館競爭情報服務
1.1 大數據時代的企業(yè)更需要競爭情報服務
據《中國企業(yè)競爭情報實施現狀調查分析》[2]分析，國內競爭情報較活躍的企業(yè)主要集中在鋼鐵、汽車、醫(yī)藥、金融、消費品等領域，競爭情報多以咨詢研究、消費者市場調查等淺層次態(tài)勢出現，方興未艾的文化產業(yè)幾乎與競爭情報絕緣，而IT企業(yè)的競爭情報界則主要以工具提供商的身份推介其軟件產品，很少提及自身的競爭情報，中小企業(yè)的競爭情報活動和基礎更是可以忽略不計[3]。這種現狀導致了我國中小企業(yè)決策不當和經營不善，生存能力不強，容易走向滅亡。如在2008年的金融危機中，僅上半年就有約7萬家中小企業(yè)倒閉[4]。與之形成對比的是，在全球500強企業(yè)中，95%以上已建立了較為完善的競爭情報系統(tǒng)，如微軟、IBM、P&G、通用電氣、可口可樂、海爾等。這些國內外知名企業(yè)的成功都離不開其完善的競爭情報系統(tǒng)及其周密的運作。大數據時代的到來，更是突顯了企業(yè)競爭情報工作的重要性，企業(yè)的競爭不再局限于勞動生產率、專利技術、生產規(guī)模等傳統(tǒng)生產要素之間的競爭，知識生產率、知識轉變能力、產業(yè)發(fā)展態(tài)勢研判能力等成為了新興的競爭指標，而產生這些知識并決定未來產業(yè)發(fā)展規(guī)律的則無疑是存在于企業(yè)內外部的那些龐大數據集，如競爭對手的產品更新周期、企業(yè)自身的員工生產率競爭水平等。而實現對這些數據的收集、存儲、分析和處理對中小企業(yè)來說是不可能獨立完成的，在這種情況下，尋求與第三方情報服務機構的購買、外包合作就成為中小企業(yè)獲取競爭情報最佳乃至唯一的選擇。
在眾多第三方情報服務機構中，圖書館無疑是企業(yè)特別是那些迫切需要競爭情報服務的中小企業(yè)的最佳競爭情報服務合作者。一方面，隨著近年來我國圖書情報事業(yè)的發(fā)展，越來越多的競爭情報人才進入到圖書館工作，圖書館也已在信息咨詢、專題定制、知識服務等方面具有了一定的經驗優(yōu)勢；另一方面，圖書館還具有其他機構無法比擬的資源、信息獲取優(yōu)勢，這使得圖書館具有其它機構無法相比的開展中小企業(yè)競爭情報服務的人才、經驗與資源優(yōu)勢。
1.2 競爭情報服務是大數據環(huán)境下圖書館服務的增長點
目前，盡管我國圖書館開展的企業(yè)競爭情報服務還存在地區(qū)發(fā)展不均、服務內容單一、高校圖書館發(fā)展滯后等問題，但也已經積累了一定的經驗，如國家圖書館、上海圖書館、天津泰達圖書館、昆山圖書館等圖書館的競爭情報服務開展得如火如荼，其運行過程中積累的大量經驗成為了大數據環(huán)境下圖書館競爭情報服務的增長點。
（1）國家圖書館。國家圖書館企業(yè)信息服務中心依托豐富的館藏文獻信息幫助企業(yè)建立對競爭對手的市場營銷、企業(yè)運營、產品服務、資本市場等各方面全方位的信息監(jiān)測和分析服務。通過信息和數據監(jiān)測體系進行長期的數據積累，并將監(jiān)測到的信息進行系統(tǒng)化管理，最后在此基礎上進行階段性的總結和趨勢分析，提供有競爭能力的比較分析報告，其中包括公共傳播評估報告和品牌競爭性分析報告。同時，還提供敏感信息預警服務，即時向用戶提示行業(yè)重要信息和企業(yè)負面信息，將監(jiān)測到任何可能會對客戶利益造成潛在危害的負面報道，及時通知用戶，以便用戶做出迅速反應，從而掌握公關宣傳時效、啟動危機監(jiān)控機制[5]。國家圖書館除了提供競爭情報服務外，還提供輿情分析服務。輿情分析服務是幫助政府部門、企業(yè)公司了解輿論動向，制定正確的應對策略引導輿論發(fā)展，其中包括熱點輿情分析、專題輿情分析和突發(fā)事件分析[6]。國家圖書館專門設立了企業(yè)信息服務中心，由一批具有較高學歷層次、訓練有素的專業(yè)咨詢人員從事專業(yè)性信息咨詢。
（2）上海圖書館。由上海圖書館上海科學技術情報研究所承建的行業(yè)創(chuàng)新信息情報服務平臺，承擔著上海公共研發(fā)服務平臺中重點行業(yè)創(chuàng)新信息延伸服務的部分職能。這一平臺現有先進制造、生命科學、資源環(huán)境三個行業(yè)領域的情報導航與信息服務，以及“美國政府研究報告”的推薦服務[7]。
（3）天津泰達圖書館。天津泰達圖書館是國內唯一一家實行圖書、檔案、情報一體化管理的區(qū)域性文化機構。為了更好地服務于區(qū)內高科技企業(yè)，泰達圖書館檔案館和泰達科技發(fā)展集團合作建設的“濱海科技信息服務平臺”主動為區(qū)內科技企業(yè)提供信息支持，主要包括科技查新、專利知識產權服務、個人學術博客服務、網上咨詢服務、信息定制（代檢代查）服務等，還為參加培訓的各個企業(yè)提供VIP遠程檢索卡，使企業(yè)用戶足不出戶即可享受泰達圖書館檔案館便捷的知識服務。在這些服務過程中，泰達圖書館積累了豐富的經驗，并形成了自己的特色服務品牌[8]。
（4）昆山圖書館。昆山競爭情報服務平臺是由昆山圖書館和湖南省競爭情報中心共同創(chuàng)建，該平臺采用最新無縫隙嵌入式本地化技術，為昆山政府、產業(yè)集群及高新技術、中小企業(yè)服務。昆山競爭情報網絡協作平臺由雷達采集、信息分析、資源管理、網絡協作及內容分發(fā)系統(tǒng)構成，是目前國內最先進的產業(yè)、企業(yè)競爭情報系統(tǒng)，它以快速、便捷的檢索，節(jié)省信息搜索時間，為用戶搶占市場先機；拓寬信息資源渠道，實現差異化的情報服務戰(zhàn)略[9]。該平臺集資源整理、信息查詢、情報分析為一體，能夠按照用戶需求定制相關競爭情報資源，進行情報源的分類與維護，是昆山產業(yè)競爭情報戰(zhàn)略分析的基礎數據庫。同時，它還能為昆山境內企業(yè)提供專業(yè)文獻，降低企業(yè)在研發(fā)設計中的成本。
2 大數據時代的圖書館競爭情報服務發(fā)展對策
盡管大數據時代的圖書館特別是一些公共圖書館利用自身的資源優(yōu)勢，已在競爭情報服務方面做出了長足的嘗試與探索，但其自身還存在著較大問題，如所利用的信息資源主要依賴于圖書館館藏書籍與免費的網絡資源、對競爭對手等相關數據的獲取主要以網絡獲取為主、對情報研究工具的應用還不廣泛和深入、所利用數據主要以存儲于圖書館數據庫的結構化數據為主，等等。這使得圖書館的競爭情報服務還跟不上時代的發(fā)展步伐，工具平臺應用、數據來源類型、綜合價值判斷等方面都有著巨大的發(fā)展和提升空間，因而不易從數量巨大的數據集中挖掘和發(fā)現有價值的情報，并形成高附加價值的產品。因此，圖書館需要在大數據環(huán)境下正確評價和認識自己競爭情報服務方面的不足，進而制定合理、科學的發(fā)展路徑去尋求更大的發(fā)展。
2.1 加強數據的集成化運用
大數據時代，數據無疑是社會發(fā)展的主要動力，也是各方利益相關者關注的對象，對圖書館來說，如果能夠將來自各個方面異構、零碎、多源的龐大數據融合在一起，無疑將對其在競爭情報工作中洞察到競爭環(huán)境和競爭對手的細微變化，從而快速響應，制定有效競爭策略產生積極幫助。越來越多的案例也表明，海量、多源、異構的數據不但具有巨大的統(tǒng)計意義，也能為各種預測模型、對手分析等提供數據支持，不但能對競爭情報工作產品提供源數據支持與論證，也能通過對其分析實現預知未來發(fā)展趨勢、提高生產率、降低經營成本。如沃爾瑪就建立了一個超大的數據中心，其存儲能力高達4PB以上，通過大數據分析，沃爾瑪掌握了顧客的購買習慣，不同商品一起購買的概率，購買者在商店所穿行的路線、購買時間和地點，從而確定商品的上架布局及分類優(yōu)化；決定對各個分店不同商品進行增減，以保持最優(yōu)庫存，降低成本；洞察銷售全局，瞬間捕獲到各種細微的變化，從而快速響應，制定營銷策略；利用大數據工具對供應鏈進行分析以選擇供應商、優(yōu)化物流配送方案和進行價格談判等；利用大數據分析工具對商品品種和庫存的趨勢進行分析，以選定需要補充的商品，分析顧客購買趨勢和季節(jié)性購買模式，以確定降價商品，并對其數量和運作做出反應[10]。
需要注意的是，上述案例中，沃爾瑪的數據分析應用盡管占據了數據企業(yè)擁有且為企業(yè)用戶所創(chuàng)造、所應用和數據量巨大、具有專業(yè)的數據分析平臺和專業(yè)技術人員等優(yōu)勢，但其中不容忽視的一點是，其在數據分析中注重對集成化、多源和異構數據的應用，如對客戶信息行為非結構化數據、產品銷售數據與客戶購買數據等均按照一定的邏輯關系進行統(tǒng)一的規(guī)劃和組織，實現了數據資源的有效共享，為情報分析的集成化運用提供了基礎。這就促使圖書館的競爭情報服務需注重和加強數據特別是集成化數據的運用，也要求圖書館資源建設者需建立一個公共的集成環(huán)境，將分布于圖書館、數據庫、網絡、智能終端、聯盟、省市科技共享平臺等各方面組織機構的資源通過一定的映射與關聯規(guī)則建立成為一個集成數據平臺，并為用戶提供一個統(tǒng)一、透明的訪問界面，從而構建競爭情報工作者對數據集成化運用的基礎。情報工作者在具體的數據收集、挖掘和分析中，也需注重對分布在各個孤立信息島上的自媒體資源數據的收集與運用，通過集成分析系統(tǒng)進行處理操作，以為企業(yè)用戶提供一個具有高附加值的服務產品。
2.2 關注新型數據資源的分析
在大數據時代，企業(yè)無論是日常運營，還是重大戰(zhàn)略決策，都會在各個信息系統(tǒng)中留下各種數據記錄，通過技術將這些數據整合起來，即可再現一個企業(yè)的運行軌跡和發(fā)展全景。競爭情報研究就是發(fā)現有價值的知識和模式，洞察企業(yè)競爭環(huán)境，預測未來，從而獲得競爭優(yōu)勢[11]。
（1）社會網絡數據。社會網絡的興起和發(fā)展以及多種智能社交終端的應用，使得置身于大數據環(huán)境下的每一個信息行為主體都會產生大量的社會活動數據，并組成一個分布在社會各個角落的社會數據網絡。圖書館競爭情報工作者通過網絡中競爭對手、領域內合作伙伴等群體數據的結構、屬性、關聯分析，如基于鏈接的節(jié)點排序、基于鏈接的節(jié)點的分類、節(jié)點聚類、鏈接預測、子圖發(fā)現等[12]，可找到大量數據間的關聯關系，實現數據價值的轉化和實現。如從人際關系的網絡節(jié)點中心度來分析競爭對手，可以發(fā)現其某一時間段內的信息活動相關者，而對這些可能影響到競爭對手相關活動（如發(fā)展決策、企業(yè)信貸等）的信息行為相關者的行為數據進行分析，又可以推斷出競爭對手正在進行的活動，甚至可以預判出其即將進行的活動，實現數據的相互支撐解釋和驗證，為圖書館為企業(yè)用戶制定相關的競爭策略提供支撐。
（2）實時動態(tài)數據。網站、微博、微信、論壇、新聞報道等大量的動態(tài)實時數據，也是一種圖書館需要注重利用的競爭情報數據源。圖書館可以通過數據網絡爬蟲等技術對競爭對手隨時產生的交易數據、網站訪問日志等實時數據流進行掃描抓取，將抓取到的數據按照特定的需求分配到不同窗口進行挖掘處理，在掌握競爭對手實時活動的同時，既保證了圖書館為企業(yè)用戶制定的競爭策略具有足夠的敏捷性，也可能從其中發(fā)現蘊含在數據背后的行業(yè)發(fā)展規(guī)律，如競爭產品的銷售規(guī)律等。
（3）非結構化、半結構化數據。與傳統(tǒng)數據運用字段等方式進行排列組合相比，大數據最為典型的特征就是以非結構化數據、半結構化數據作為數據主要組成部分，圖書館的競爭情報工作需要注意這些能夠挖掘出巨大信息的非結構化、半結構化數據，如競爭對手的多媒體信息數據等，通過對數據的采集、關聯和相關工具運用，如對數據的可視化展示等去分析隱藏在這些數據背后的規(guī)律，完善自身提供給用戶的競爭策略。
2.3 注重新的工具平臺的應用
由于大數據環(huán)境下圖書館情報工作處理對象即數據的數量巨大、類型多樣、來源復雜，因此需借助大數據存儲中心和處理平臺才能完成數據的存儲和應用分析，這也就要求圖書館需注重新的分析方法和工具平臺的應用，如針對大數據分析處理的預測性分析、數據質量和數據管理、可視化分析、語義引擎和數據挖掘算法等五個方面，圖書館可以根據所分析處理數據的內容和要求而選擇采用哪些工具和平臺，如對數據的采集，圖書館可能有別于采用存儲每一筆事務數據方式的MySQL和Oracle而使用Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫；對數據的統(tǒng)計/分析在一些實時性需求時選擇使用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而對一些大批量處理者基于半結構化數據的需求可以使用Hadoop；數據的導入/預處理可以使用來自Twitter的Storm進行流式計算；比較典型的數據挖掘算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等[13]。
2010年以來，浙江省義烏市公安局立足和諧社會建設者和保障者的角色定位，確立了“以民為本、科技支撐、社會協同、規(guī)范推進”的社會管理創(chuàng)新思路，不斷探索具有現代警務特征的社會管理新模式，著力破解社會治安管理、社會矛盾化解、虛擬社會管控等難題，形成了以點帶面、規(guī)模發(fā)展的良好格局，取得了維護社會平安穩(wěn)定和促進警民關系和諧的雙贏。
“服務轉型”打造民生警務
堅持警務跟著民情需求走，站在人民群眾的立場想問題、謀思路，帶著對人民群眾深厚的感情干工作、創(chuàng)舉措，扎實推進新時期和諧警民關系建設。
搭建“一站式”對外服務平臺，從“方便快捷”入手促服務轉型。創(chuàng)建了集“網上辦事、政策宣傳、政務公開、社會監(jiān)督、在線互動、協查破案”等功能于一體的電子政務平臺――“義烏公安服務在線”網站，使老百姓在家點點鼠標就可以輕松辦理許多公安業(yè)務。
搭建“集成化”民意采集平臺，從“群眾呼聲”入手促服務轉型。堅持把牢網上輿情陣地，拓寬和暢通民意訴求渠道。在市局層面組建了由1名民警、8名隊員組成的專職輿情監(jiān)控員隊伍，并抽調52名民警成立“網絡信息俱樂部”，全天候收集梳理網上輿情動態(tài)、民情動向，每周一次對重要輿情進行匯編，報局黨委參閱；在所隊層面由網監(jiān)大隊牽頭在本地點擊率最高的論壇網站開設“網絡警務室”，接受網上報警、求助、咨詢；創(chuàng)辦與社區(qū)警務室一一對應的“網上社區(qū)警務室”，方便轄區(qū)群眾與社區(qū)民警聯系溝通。同時，每周召開一次情報信息會商會，把網上搜集的民情輿情動向列為必須匯報內容，作為謀劃下周工作重點的主要依據。
搭建“互動式”警民溝通平臺，從“真情交流”入手促服務轉型。大力倡導開展“執(zhí)法析理”，要求民警在執(zhí)法辦案過程中主動向當事人“講事理、析法理、說情理”；研究出臺了《義烏市公安局案件回訪規(guī)定》，建立短信回訪等多種回訪渠道，明確規(guī)定對11類案件必須進行回訪，做好與當事人的溝通工作；認真開展“萬民評公安”活動，推出“實事惠民”工程“三個一”行動：即“每周安排一次局領導接訪約訪、每個科室每月到服務網格開展一次工作、確定每個民警聯系幫扶一個村”，增加警民關系的“交流點”。
搭建“網格化”安全監(jiān)管平臺，從“保障民利”入手促服務轉型。在消防安全監(jiān)管方面，完善了城鄉(xiāng)自防自救網絡，全市13個鎮(zhèn)街均建立了消防隊；大力實施網格化管理，將全市13個鎮(zhèn)街劃分成130個網格，加上14個部門直接監(jiān)管的責任區(qū)塊共144個，落實政府監(jiān)管責任，推行“一崗雙責”制度，強調“管行業(yè)就要管消防安全”， 確保監(jiān)管不留盲區(qū)，大力推進公眾聚集場所、合用場所、租房用電安全整治行動常態(tài)化。在交通安全管理方面，把酒后駕駛整治作為“降事故”重中之重的工作來抓，截至去年交通事故死亡人數實現連續(xù)五年“零增長”。
“社會聯動”打造合作警務
推動內外資源整合、內部警種配合，構建“全方位、全天候、全員化”治安防控體系，積極回應人民群眾安全需求。
以城市聯動服務機制建設為突破口，大力推進部門合作。面對日趨嚴重的110警情處置壓力，積極倡導建設有義烏特色的“110應急聯動”和“96150數字城市”（非應急聯動）兩大并行體系。
以打防銜接工作機制建設為突破口，大力推進警種合作。目前，義烏已建成派出所監(jiān)控中心14個，政府投資建設的探頭3884個，智能卡口65套，卡口式電子警察30套，社會參與投資安裝的探頭4.5萬個，CK自動報警用戶5000余戶，形成了“面上成網、成圈”的技防架構，并組建了民警60人、協警1000人的巡防隊伍，重點區(qū)域實現了“24小時不眨眼、24小時不斷人”的防控態(tài)勢。在此基礎上，研究出臺了《義烏市公安局打防銜接機制》，理順刑事打擊部門和治安防范管理部門之間的工作銜接關系，積極推行“四色預警”、110警情分析通報、多發(fā)性案件警戒線制度，切實強化對社會治安動態(tài)的實時分析研判，開展針對性打防。
以區(qū)域聯防協作機制建設為突破口，大力推進警民合作。出臺了社會治安信息“報料獎”制度，按照“首報獎勵、有效獎勵、一事一獎、不重復獎、舉報保密、虛假懲辦”的原則，面向全社會征集社會治安信息，使信息的觸角延伸至社會各個層面、各個領域。
“促進和諧”打造主動警務
從加強公安基層基礎工作入手，堅持“以有為爭有位，以有為爭有威”，不斷提升駕馭復雜局勢，處理復雜問題的能力和水平。
服務市場經濟發(fā)展。鑒于日益嚴峻的案件防控形勢，探索建立了集打擊、防范、服務于一體的經濟犯罪動態(tài)預警信息平臺，通過對分散、隱性貿易信息的有效綜合和公安部門的調查排摸，來實現在初始階段或損失造成之前遏制犯罪、降低市場經營戶貿易風險的目的。
積極融入和諧發(fā)展大局。建成多層面矛盾調解網絡，在全市13個鎮(zhèn)（街道）均建立大調解中心的基礎上，全面推行在派出所設立“人民調解委員會第二調解室”工作法，促成了治安調解和人民調解相銜接機制的真正落實；在交警大隊掛牌成立“道路交通事故人民調解委員會”，由司法局、法院指派律師和審判員常年駐點參與交通事故糾紛調解；開展“金盾進民企”活動，在全市50人以上的企業(yè)全部建立綜治調解工作室；在公安網上創(chuàng)立了“每日訪情”專欄，加強對案件辦理的跟蹤催報和責任倒查，推動了群眾合法訴求的快速解決。
創(chuàng)新實有人口動態(tài)管理機制。積極引導基礎信息采集工作從“公安一元”向“社會多元”轉變，全面推行委托式管理、等級化管理、人性化管理等工作模式，并探索建立出租公寓樓“旅業(yè)式”管理機制，營造了本地人與境內流動人口、外國人“發(fā)展空間共存、生活資源共享、社會責任共擔、社會秩序共管、經濟繁榮共創(chuàng)”的良好局面。
“提升形象”打造效率警務
面對執(zhí)法辦案任務重、警力嚴重緊缺的矛盾，在全體干警中響亮提出“快辦案、多辦案、辦好案”的口號，強調從提高民警辦案“效率”入手，保證“多辦案”，使群眾的各類訴求及時得到解決、權益及時得到保護，違法犯罪分子得到依法及時的懲處。
出臺“快辦案”工作機制。在法律規(guī)定的范圍內，根據具體案件的辦理難度，對辦案時限進行適度規(guī)范。同時，根據每一類案件的辦理難易程度分別設定案件辦理質量分和數量分，規(guī)定考評結果作為民警提拔和評優(yōu)評先的重要依據。
開發(fā)辦案流程監(jiān)督軟件。針對基層單位領導難以全面掌握各民警手頭案件辦案進度的情況，在省公安廳和金華市局的大力支持下，研發(fā)出一套集110接處警警情管理、辦案區(qū)人員和財物流轉去向、案件辦理階段跟蹤等功能于一體的執(zhí)法辦案流程監(jiān)控系統(tǒng)。大大規(guī)范了執(zhí)法管理，提高了工作效率，減少了執(zhí)法問題發(fā)生的幾率。
首推領導坐堂值班制。2008年即在全局范圍推行了基層所隊領導坐堂值班制度，有效規(guī)范了基層執(zhí)法單位的內部管理，拉近了與老百姓的距離。
