数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用论文

　　摘要：网络舆情危机事件发生后, 能否对网络舆情危机进行有效管理, 关系到舆情危机的成功处理, 也事关社会的和谐与发展。因此, 加强网络舆情危机事件的管理研究, 对提升社会的危机管理能力具有重要意义。随着信息化技术快速发展, 数据挖掘技术应用范围越加广泛, 信息化管理在优化网络舆情危机的应对方法和改善舆情危机管理中发挥着重要作用。本次研究通过对数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的融合特征进行分析的基础上, 基于网络舆情危机管理现状, 对数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用进行了详尽论述。

关键词：数据挖掘技术; 网络舆情; 危机应对能力; 舆情危机管理;

　　Data mining technology research on network public opinion management

　　TENG Jie GU Yanan

　　School of Management, Shanghai University of Engineering Science

　　Abstract：

　　After the crisis of network public opinion occurs, whether the crisis of network public opinion could effectively be managed is related to the successful handling of the crisis and the stability and harmony of the society. Therefore, it is of great significance to enhance the ability of the social crisis management. With the rapid development of information technology, the application of data mining technology is becoming more and more extensive. Information management plays an important role in optimizing the crisis intervention method of the network public opinion and improving the public opinion crisis management.Based on the analysis of the fusion characteristics of data mining technology in network public opinion crisis management, the paper outlines the application of data mining technology in the social network public opinion crisis management.

　　Keyword：

　　data mining technology; network public opinion; crisis response ability; public opinion crisis management;

引言

　　数据挖掘是从大量数据中提取可信、新颖、有效、且具有可理解模式的数据分析技术, 并与数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Database, KDD) 有着紧密的联系。而KDD则是一个多步骤的处理过程, 一般可以分为如下设计内容:问题定义、数据提取、数据预处理、数据挖掘、知识评估[1]。

　　随着互联网技术的不断发展, 新的进化技术促进了信息的共享和大规模的信息串联, 不准确和误导性的信息得以蔓延传播[2]。错误信息的传播是网络舆情危机爆发的基础根源。目前, 国内社会对舆情危机管控日益重视, 但在具体的应对处理中仍存在一定的问题。对此, 一些学者已经在社会应对舆情危机能力上做出了探索。郑万军[3]提出突发事件危机政府网络舆情疏导的三大路径:提升政府舆情监控和引导力、完善新闻发布机制、即时依法查处和惩戒网络谣言, 以此提升社会危机管理能力。李立煊等[4]构建出了网络舆情态势评价指标体系, 提出了政府负面网络舆情态势评价指标体系中3级指标的量化方法。兰月新等[5]建立了网络舆情风险管理的HHM框架, 为社会舆情危机管理提供参考。张磊[6]则设计了针对网络舆情的不同生命周期阶段以及在各阶段的知识集成, 建立了基于生命周期理论的知识集成框架。

　　总体来说, 目前学术界在舆情危机事件中涉及社会应对效果的研究都是基于单一角度的, 比如知识集成视角, 群体极化角度, 媒体管理视域等。缺乏在大技术背景支持下, 社会通过信息化管理对舆情危机展开实效干预的研究, 难以深入挖掘现实突发舆情危机的更深层次信息特征。因此, 本文拟将研究数据挖掘技术在社会网络舆情危机应对管理中的应用, 这将对提升社会危机管理能力和建立出台未来舆情危机应对方案具有重要意义。

1 数据挖掘技术的优点分析

　　随着国内信息技术的迅速发展, 对网络舆情危机的社会化管理正逐渐朝着数字化方向迈进。在此背景下, 将数据挖掘技术和网络舆情危机管理研究相结合即已成为潮流所向的必然选择。这里, 就探讨给出了数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的实用优势, 研究内容可分述如下。

1.1 优化网络舆情信息资源

　　数据挖掘技术的基础应用就是要通过分析采集数据, 对网络舆情发展状况获得全方位了解, 从而为接下来的网络舆情危机应对提供参考。数据挖掘技术可以在最大程度上优化采集得到的网络舆情数据资源。其最大的好处就在于可以对数据库中的信息引入全面的汇总、整合与分析, 有利于社会职能部门的管理层对网络舆情进行全面的调控和导引。

1.2 优化信息检索方式

　　研究时, 可将发生的网络舆情事件录入系统, 组建案例研究集合数据库, 可供在下次发生同类事件时调取参阅。在信息时代的背景下, 传统的检索系统已经无法满足当前的处理需求。为了更好地提升有关部门对网络舆情危机处理的应变能力, 则可通过将数据挖掘技术应用在检索方面, 即能有效缩短信息检索时间, 而且还能够在最短时间内获取最全面的信息。

1.3 提升数据管理水平

　　数据挖掘技术能够显著提升数据管理水平。具体来说, 利用数据挖掘技术能够对动态数据进行监视、预警。例如:以2003年非典抢购板蓝根为例, 通过对市场中搜集到的数据进行挖掘, 则能为监管部门做出抑制抢购风潮决策发挥强大辅助作用。同时, 数据挖掘技术还有助于及时发现抢购风的爆发征兆, 通过挖掘舆情事件本身和发生进展状况, 加强对抢购风的监视与预警效果。

2 数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用

　　网络舆情是在各种事件的刺激下, 网民通过互联网来表达和传播的各种不同情感、认知、态度和行为交错的总和[7]。随着互联网技术的飞速发展, 网民的公共空间得到了极大的拓展, 网络平台为网民提供发表意见和参与议事的捷径。

　　网络舆情危机是指社会事件发生出现在网络上, 在短时间内产生大量信息, 网民的个人意见在众多观点的碰撞下, 最终形成占据主导性的意见, 同时就可能使得事件变得更为敏感、甚至尖锐。

　　网络舆情危机的管理需职能部门建立敏捷的反应机制和推出较为妥善的解决策略。而在计算机技术呈现蓬勃发展的时代背景下, 相关部门对网络舆情的积极应对就需要借助信息化管理。本次研究即对数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用展开如下的分析与阐述。