빅데이터 시대가 도래하면서 인류의 생활, 일, 사고에 혁명적인 영향을 미치고 상업왕국과 공공관리의 면모를 크게 바꿔' 빅 데이터' 가 각 업종의 혁신을 위한 부스터가 되고 있다. 현재 우리나라의 인터넷 여론 환경은 복잡하여 인터넷 여론 위기가 때때로 발생한다. 사회적 이슈인 여론 사건, 관정 여론 사건이 끊임없이 생겨나 사회민주 생활과 정치적 안정 불균형 등 많은 영향을 미치고 있다. 빅 데이터의 맥락에서 인터넷 여론이 크게 변화하고 있으며 인터넷 여론 관리도 점점 더 복잡해지고 중요해지고 있다. 어떻게 빅 데이터 시대가 가져온 기회를 포착하고, 빅 데이터 이념으로 인터넷 여론 관리의 전통적인 사고를 바꾸고, 인터넷 여론의 내면적 특징과 진화 과정의 잠재법칙을 정확하게 파악하고, 인터넷 여론 관리의 사고, 패턴, 기술상의 혁신을 실현하며, 새로운 상황에서 온라인 여론을 유도하고, 온라인 콘텐츠 건설을 강화하고 개선하는 것은 중요한 이론적 의의가 있다.

첫째, 빅 데이터 시대는 필연적으로 인터넷 여론 관리의 변화를 요구한다.

빅 데이터' 의 개념은 1980 년대에 처음 제기되었다. 20 1 1 년, 맥킨지가 연구 결과' 빅 데이터: 혁신, 경쟁 및 생산성의 다음 개척' 을 발표하면서 이 개념이 널리 보급되었다. 20 12 년 3 월 29 일 오바마는' 빅 데이터 연구 및 개발 이니셔티브' 를 시작하기 위해 2 억 달러 이상을 투입하고' 빅 데이터 전략' 을 국가 전략으로 끌어올렸다고 발표했다. 최근 2 년 동안 큰 데이터는 학계, 산업계, 정부부문의 관심을 불러일으켜 국내외의 강력한 최전선 어휘가 되었다. 빅데이터 (Big data) 는 대용량 데이터, 대용량 데이터, 대용량 데이터라고도 하며, 합리적인 시간 내에 메인스트림 소프트웨어 도구로 캡처, 관리 및 처리되는 데이터의 양이 너무 많은 컬렉션을 의미합니다. 방대한 양의 정보로 깊이 파고 계산 분석을 통해서만 가치를 창출할 수 있다. 큰 데이터는 매스, 복잡성, 생산 속도, 가치 밀도의 네 가지 측면에서 기존 데이터 형태를 크게 능가하며 매스, 종류, 속도, 가치의 4V 특성을 가지고 있습니다. 많은 누리꾼들이 포럼, 웨이보, 위챗 등을 통해 쉽고 빠르게 의견을 발표했다. 인터넷 여론의 규모와 복잡성이 급속히 상승하고, 매스가 크며, 가치 밀도가 낮다. 그 고유의 특징의 변화는 반드시 인터넷 여론관리의 전환을 요구하여 빅 데이터 시대의 발전에 적응해야 한다. 이러한 요구 사항은 주로 네 가지 "회전" 에 반영됩니다.

감시에서 예측에 이르기까지. 빅 데이터의 핵심과 목표는 예측이다. 복잡한 인터넷 전문가인 바바라 브라질 (Barbara Brazil) 은 "인간의 행동의 93% 는 예측할 수 있다" 고 말했다. 삶을 디지털화하고, 공식화하고, 모형화할 때, 모두가 비슷하다는 것을 알 수 있습니다. 생활은 이렇게 무작위 운동에 저항하고, 더욱 안전하고 규칙적인 방향으로 발전하기를 갈망한다. 인간의 행동은 매우 무작위적이고 우연한 것처럼 보이지만, 매우 쉽게 예측된다. " [1]. 예를 들어 아마존은 우리가 원하는 책을 추천할 수 있고, 타오바오는 우리의 취향을 알고, 사람마다 우리가 아는 사람을 짐작할 수 있다. 전통적인 인터넷 여론 관리는 생성된 여론 정보를 감시하는 것을 출발점으로 하고 있으며, 이러한 명백한 지연성은 인터넷 여론 위기에 대처하는 데 수동적인 위치에 있게 한다. 현재 돌발사건을 처리하기 위한 시간이 점점 줄어들고 있어 전통적인' 금 24 시간' 에서' 금 4 시간' 으로 바뀌었다. 이렇게 짧은 시간 동안 여론 분석과 의사결정이 미처 참여하지 못하자 사건 전체가 폭발효과를 가져왔다. 빅 데이터 시대에는 데이터 상관 관계를 발굴하여 분석을 위해 대량 데이터에 수학 알고리즘을 적용하고, 네트워크 전파 초기에 민감한 뉴스를 미리 모니터링함으로써 네트워크 여론의 진화 과정을 시뮬레이션하여 네트워크 여론의 돌발 가능성과 경향을 예측합니다.

(2) 노드에서 네트워크로. 여론 감시에서 여론 예측에 이르기까지 가장 중요한 빅 데이터 기술은 데이터 마이닝의 관련성이다. 소데이터 시대에는 데이터베이스 및 컴퓨팅 분석 능력의 제한으로 인과관계나 상관관계를 추구하는 데 시간이 많이 걸리고 전통적인 사고 방식과 특정 분야에 내재된 고유 편견의 영향을 받기 쉬우므로 여론 분석 결과의 정확성이 보장되지 않습니다. 따라서 전통적인 인터넷 여론 관리는 여론 내용 모니터링에만 초점을 맞추고, 개별 데이터 노드를 분석하여 얕은 층의 사회적 의미 표현 (예: 네티즌이 말한 내용) 을 파악한다. 빅 데이터는 원본 데이터를 보존하면서 네티즌' 왜 그렇게 말하죠?' 를 기록했다. 빅 데이터 사고에 따르면, 각 데이터는 다른 관련 데이터와 함께 여론 체인에 곱셈 효과를 무한히 형성할 수 있는 노드입니다. 웨이보 핵분열 전파 경로와 마찬가지로, 데이터의 핵분열 관련 상태에는 무한한 가능성 [2] 이 포함되어 있습니다. 방대한 정보의 해체와 재구성을 통해 정부와 기업의 데이터 자산을 완전히 통합하고, 빠르게 발전하는 새로운 기술과 새로운 도구를 이용하여 노드 간의 관계를 설명, 측정 및 계산하고, 데이터의 관련성을 깊이 파헤쳐 편견과 시각맹점을 없애고, 쉽게 간과하기 쉬운 사회 동향을 파악하고, 여론의 추세를 예측한다. 따라서 빅 데이터 시대는 네트워크 여론 관리가 노드에서 네트워크까지 모니터링 시스템을 변경하고 관련성을 파악해 여론 뒤의 사회적 상호 작용, 심지어 네트워크 집단 간의 경계와 상호 관계를 분석해야 합니다.

(3) 정성에서 정량으로. 여론 분석가나 해독자는 자신의 경험과 시각에서 전통적인 인터넷 여론 관리 과정에서 정성 분석을 할 때 반드시 분석 결과에 개인적 가치관과 이념의 주관적 인장을 띠게 되고, 심지어 다른 여론기관이 같은 여론 사건에 대해 서로 모순되는 결론을 내리게 된다. 빅 데이터 시대에 모든 메타 데이터는 양적 상관 관계를 통해 귀중한 정보로 변환 될 수 있으며 여러 번 사용할 수 있습니다. 모든 사용은 혁신이며, 큰 데이터는 인터넷 여론의 양적 관리의 힘의 원천이 된다. 데이터의 관련성이 일부 데이터의 잠재적 가치를 결정하지만, 신기술, 새로운 소프트웨어의 출현으로 수학적 분석을 통해 데이터의 가치를 변환할 수 있습니다. 여론에 대한 다차원 해석과 새로운 심오한 견해의 폭로는 여론 분석의 결과를 전면적으로 객관적으로 만들어 전통적인 인터넷 여론 관리를 크게 뛰어넘었다. 그러나 데이터의 정량화는 단순한' 디지털화' 와 같지 않고 데이터의 계산성이다. 훈버그는 이를' 디지털화' 라고 부른다. 현상을 수량화할 수 있는 형식으로 변환하고 표 작성 및 분석할 수 있는 과정 [3] 을 말한다. 디지털화' 는 태도와 정서를 분석 가능한 형식으로 바꿔 인터넷 여론에 관한 정보를 심도 있게 분석할 수 있다. 페이스북, 트위터, QQ, 웨이보, 위챗 등과 같은 일부 소셜 미디어는 큰 데이터의 보물에 앉아 있으며, 일단 자체 데이터베이스가 깊이 활용되면 거의 모든 소셜 영역, 모든 사용자에 대한 모든 동적 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다.

(d) 샘플에서 전체로. 전통적인 인터넷 여론 작업 모델에서는 수집된 여론 관련 데이터가 샘플 정보일 뿐, 구축된 데이터베이스 구조가 단일하고 데이터 양이 제한되어 있습니다. 데이터 소스는 일반적으로 주요 네트워크 사이트의 샘플링 또는 데이터 수집을 기반으로 하며, 소규모, 구조화 또는 클래스 구조화된 데이터만 분석할 수 있습니다. 표준은 다양하며 여러 영역에서 사용하기가 어렵습니다. 동시에 샘플 분석은 결과의 정확성을 보장하지 않습니다. 분석 방법과 조작에 문제가 없더라도 샘플링 과정의 어떤 실수라도 여론 분석 결과를 사실과 멀리 떨어뜨릴 수 있다. 큰 데이터의 양이 어마하여 TB 급에서 PB, 심지어 ZB 급까지 뛰어올라 사회 민의를 완벽하게 기록하며 인류의 생존 흔적과 심리적 변화의 기록자가 되었다. 샘플링의 목적은 가능한 한 적은 양의 데이터를 사용하여 가능한 한 많은 정보를 얻는 것이지만, 큰 데이터는 모든 데이터, 적어도 대량의 데이터를 파악하는 데 기반을 두고 있습니다. 데이터 처리 기술이 급속히 발전함에 따라 전통적인 여론 관리 사고와 방법을 바꾸고 샘플링의 관성을 바꿔야 한다. 빅 데이터 기술을 사용 하 여, 네트워크 여론 자동 분석 시스템을 구축, 24 시간 자동 검색 및 수집 대상 여론과 무관 한 것 같지만, 내부 관련 정보를 수집할 수 있습니다. 수집 페이지를 캡처한 후 자동으로 정보 분류, 키워드 자동 획득, 컨텐츠 분석 및 경고 자동화 샘플이 거의 전부로 확대되어 여론 분석 결과가 더욱 객관적이고 믿을 만하다.

둘째, 빅 데이터 시대의 인터넷 여론 관리 개혁의 효과 전망

빅 데이터 시대의 인터넷 여론 관리를 바꿀 수 있는 새로운 기회를 포착하고, 새로운 도전을 맞이하며, 빅 데이터 시대의 인터넷 여론 관리에 대한 새로운 요구 사항을 충족합니다. 인터넷 여론 관리의 변화와 혁신은 새로운 시대의 인터넷 여론 관리의 업그레이드와 전환을 실현하는 좋은 관리 효과를 가져올 것이다.

(a) "화재 예방" 관리를 실현하다. 전통적인 인터넷 여론 관리는 데이터 관련성을 파악할 수 없고, 여론의 미래 추세를 정확하게 예측할 수 없기 때문에' 소방식' 관리 모델을 채택하고 있다. 정부는 일반적으로 여론이 발생하거나 이미 여론의 위기가 형성된 경우에만 정보 발표, 여론 유도, 호소 만족 등과 같은 조치를 취한다. , 그래서 "화재" 효과를 얻을 수 있습니다. 이런 모드에서 정부는 종종 수동적으로 인터넷 여론의 소용돌이에 빠져 인터넷 여론을' 적' 으로 보는 편견을 형성하고 있다. 이런 곤경에서 벗어나기 위해 정부는 항상 인터넷 여론에 대해' 통제',' 지도',' 응답' 을 시도하며 우월한 자세로 네티즌과 여론표현을 지배하고 주도하고 있다. 그러나 인터넷 여론에서 네티즌의 주도적 지위가 보장되지 않으면 인터넷 여론은' 감압밸브' 의 기능을 상실하고 인터넷 여론의 문제도 근본을 해결하지 못할 것이다. 빅 데이터 시대에 정부는 인터넷 여론 관리의 사고와 모델을 바꾸고, 빅 데이터 기술을 적용하여 인터넷 여론에 대한 상관 분석, 등급 분류, 클러스터 분석 및 추세 분석을 실시하여' 소방' 관리에서' 방화' 관리로의 전환을 실현할 것이다. 도화선' 과' 감압밸브' 의 균형점을 찾아야만 인터넷' 여론장' 의 역할을 발휘하여 인터넷 여론위기를 요람에서 말살할 수 있다. 예를 들어, CIA 는 대량의 데이터를 포착하여 테러리스트를 추적하고 사회적 감정을 감시합니다. 아랍의 봄에는 얼마나 많은 사람들이, 어떤 사람의 입장이 온화함에서 급진으로 바뀌는지, 누가 유해한 행동을 할 수 있는지를 큰 데이터를 통해 분석했다.

(2) 인양' 함성'. 빅데이터는 인터넷의 공유성과 개방성에서 비롯되지만,' 디지털 격차' 의 존재는' 정보 가난한 사람' 을 네트워크 밖으로 격리시킨다. 인터넷의 발전으로 인해 이 부분의 비율이 점점 낮아지고 있지만, 불균형 확대는 무시할 수 없는 집단이 있다는 것을 의미하며 어떠한 데이터도 제공할 수 없다는 것을 의미한다. 인터넷을 충분히 활용할 수 있는 사람이라도 어떤 경우에는 여론의 약자가 되거나 여론의 주류에서 이질적인 사고로 인터넷에서 목소리를 내지 않기로 선택할 수 있다. 물론, 이 선택은 능동적이거나 수동적일 수 있다. 미국 철학자 에릭 호버가 말했듯이, "한 나라에서 가장 활발하지 않은 사람은 중층이다. 그들은 떳떳한 사람이고, 도시에서 일하고, 농촌에서 농사를 짓는다. 그러나 그들의 운명은 사회 스펙트럼의 양끝에 있는 소수의 사람들, 즉 최고와 최악의 사람들에 의해 지배된다. " [4]. 기술 체계만으로 구축된 대형 데이터 플랫폼만으로는 실제로' 모든 데이터' 를 얻을 수 없는 것은 분명하다. 인터넷 여론 관리를 개혁함으로써 어떤 집단이나 어떤 규모를 대표할 수 있는' 침몰 소리' 를 인양해야 한다. 따라서 빅 데이터 시대의 인터넷 여론 관리가 직면 한 기회와 도전을 종합적으로 생각하고 명확히하고, "빅 여론" 개념의 구축을 통해 인터넷 여론 관리의 작업 개념과 모델을 변경하면 "침몰 한 목소리" 를 인양하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어, 여론 서비스와 사회 조사를 결합하여 인터넷 여론 관리와 기술을 묶는 대신 현장 조사와 직접 자료 수집에 초점을 맞추면 불완전한 여론을 얻거나 오도적인 결정을 내리는 것을 피할 수 있습니다.

(3)' 거짓 여론' 을 간파하다. 현재 주목받고 있는 인터넷 여론은 영화스타학자, 영화스타기자, 영화스타상인, 영화스타정치인을 중심으로' 위선여론' [5] 이 되고 있다. 중대한 민감한 사건이 발생한 후 일부 인터넷 관리자와 영향력 있는 여론기관은 자신이 주관적으로 생각하는' 유해 정보' 를 신속하게 차단하고, 선택적으로 민정 보고서를 편성하여 일방적이고 거짓된' 의사 여론' 으로 의사결정자의 정세에 영향을 미치는 판단을 내리며 자신의 이익에 맞는 결정을 내리게 했다. 일부 이익집단은 자신의 인터넷 대변인을 정성껏 육성해 누리꾼들이 내용과 방향을 생각하도록 유도했다. 그 결과, 주요 사건과 문제에 대한 이들 의견지도자들의 견해가 인터넷에서 널리 퍼져 있고, 다른 이질적인 의견들이 침수되어 진실에 대한 인식이 크게 달라졌다. 여론이 각종 이익집단의 정치와 경제력에 의해 조작될 때, 그것은 독립성을 잃었다. 위선민의가 일단 발견되면 민의기관은 공신력을 잃을 수 있다. 전체 네트워크를 기반으로 한 완전하고 정확하며 빠른 정보 수집은 여론 분석 보고서에 직접적인 자료와 순수한 사실을 제공하여 진실하고 포괄적인 여론을 얻음으로써 누리꾼들이' 왜' 를 모른 채' 무엇' 을 공정하고 객관적으로 이해할 수 있게 해 인터넷 여론을 유도하는 데 도움이 된다. 동시에 인터넷 여론 관리의 체제와 메커니즘을 변화시켜 여론 관리의 독립성을 유지하고,' 거짓 여론' 을 효과적으로 간파하고,' 잡음' 과' 소음' 을 없애고, 빅 데이터 시대의 인터넷 여론이 진정으로 현실 세계의' 거울' 이 되게 한다.

(4)' 맹인이 코끼리를 만지다' 와' 정보섬' 을 극복하다. 방대한 정보의 무한한 성장과 누리꾼의 제한된 관심과 분석능력 사이의 갈등은' 데이터 폭발' 과' 지식 부족' 의 괴현상을 야기하며 여론의' 맹인이 코끼리를 만지는 효과' 를 가중시켰다. 빅 데이터 시대에 온라인 미디어는 정보의 개방성과 보급의 편리성을 촉진시켰으며, 공공 사건에 대한 사람들의 참여는 전례 없는 수준에 이르렀다. 하지만 전파와 개인화된 전파의 부각과 정보 조각화에 초점을 맞추면서 사건에 대한 포괄적이고 깊은 관심과 분석이 점점 어려워지고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 개인화명언) (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언 누리꾼의 비이성적이고 설레기 쉬운 특징이 인터넷 여론의 극단화, 감정화로 이어졌고, 인터넷' 집단극화' 가 확대됐다. 빅 데이터 시대의 여론 모니터링은 전통적인 인공과 소프트웨어로 할 수 없는 인터넷 여론 정보 수집을 바탕으로 한 것으로, 샘플은 모든 것으로 확대되었다. 빅 데이터 기술을 이용하여 인터넷 여론 자동 분석 시스템을 구축하여 데이터 출처 부족으로 인한 중요한 정보 모니터링 누락을 방지하고' 맹인이 코끼리를 만지는 것' 현상을 없애는 데 도움이 된다. 동시에, 정보 응용 프로그램 수준이 고르지 않기 때문에, 정부의 다른 부서와 기업 사이에 "정보 섬" 문제가 있습니다: 부서 수, 정보 시스템 수, 각 시스템은 자체 데이터베이스, 응용 프로그램 소프트웨어 및 사용자 인터페이스를 가지고 있으며, 완전히 독립적이며 데이터의 상호 연결을 방해합니다 [6]. 빅 데이터 시대의 인터넷 여론 관리 작업 방식을 바꾸고, 여론 산업 기술 표준을 통일하고, 데이터 공유를 실현하고, 인터넷 여론 서비스 연합을 구축하고, 정부, 기업, 미디어 및 사회력을 총괄하고, 인터넷 여론의 다원적 통치를 실현하며,' 정보의 외딴 섬' 문제를 해결하는 데 도움이 된다.

셋째, 빅 데이터 시대의 인터넷 여론 관리의 변화 경로

빅 데이터가 모든 업종에 혁명적인 영향을 미쳤을 때, 전 세계는 아직 이 산업 혁명을 위해 준비가 되지 않았다. 그러나 중국은 영미 등 선진국에 비해 빅데이터 시대 전야에 가깝다. 중국의 인구와 경제 규모는 중국의 대데이터 규모를 세계 최대 규모로 결정짓는데, 이는 중국이 시대적 맥박을 잡고 개혁을 진행할 수 있는 드문 기회를 제공한다. 이런 맥락에서, 큰 데이터도 전통적인 여론 관리에 깊은 영향을 미쳤다. 인터넷 여론 관리 개혁이 원하는 효과를 거두고 시대 발전 요구에 적응하려면 사고 이념, 방법 수단, 체제 메커니즘, 기술 지원, 인재 건설 등에서 시작해야 한다.

여론의 관념을 세우다. 빅 데이터 시대의 인터넷 여론 관리의 변화는 큰 여론 이념을 세우는 데 있다. 이곳의 여론은 두 가지 의미를 포함한다. 첫째,' 대데이터관' 을 강조하는 것은 네트워크 데이터 플랫폼의 개방성과 이용성을 충분히 실현하는 것이다. "모든 것을 수량화할 수 있다" 는 큰 데이터 논리에 따라 새로운 연관 데이터의 생성은 일반적으로 새로운 분석 결과를 가져옵니다. 따라서' 대데이터관' 을 형성하고 데이터의 동적 공유를 실현해야만 정보 조각화를 효과적으로 방지하고' 맹인이 코끼리를 만지는 것',' 정보섬' 등의 현상을 최소화할 수 있다. 둘째, 온라인 및 오프라인 데이터의 통합을 강조하십시오. 인터넷 민의와 사회조사의 결합이 부족하면 민의의 진실성을 낮추고 의사결정을 오도할 수 있다. 예를 들어, 공휴일 조정 방안의 선택에 대해 민의기구가 조직한 인터넷 투표 결과는 다르다. 그들이 한 여론 분석 보고서도 실제 민의와 다르다. 따라서 진정으로' 대여론' 을 파악하고' 침몰한 목소리' 를 인양해야 정확한 결정을 내리고 보다 안전하고 효율적인 사회를 건설할 수 있다. 큰 여론의 개념을 수립하기 위해서는 먼저 데이터 동적 분석을 실현하고, 데이터 독점을 깨고, 표준을 통일하고, 데이터를 즐기고, 고립된 여론기관이 문을 닫고 일방적이거나 잘못된 여론 분석 보고서를 작성하는 것을 방지해야 한다. 둘째, 온라인상의 모든 방면의 데이터를 통합하고, 인터넷 여론과 사회 동태의 깊은 관계를 발굴하고, 인터넷 여론 관리와 사회 통치의 밀접한 연계를 실현하고, [7] 을 동시에 추진해야 한다. 마지막으로, 여론 캡처, 경보, 판단, 의사 결정 및 평가를 포함한 인터넷 여론 관리의 모든 측면을 개선하고 혁신하여 여론 관리 기능을 위기 처리에만 국한되지 않고 의사 결정을 지원하는 역할을 합니다.

(b) 인터넷 여론의 지도 전략을 바꾸다. 여론지도 업무를 잘 하려면 적시성, 적정성, 유효성을 잘 파악해야 한다. 그러나, 현재 많은 곳과 부처들은 인터넷 여론을 어떻게 이끌어야 하는지에 대해 여전히 정확한 인식이 부족하다. 그들은' 시간' 중' 금 4 시간' 을 잘 파악하지 못하고 인터넷 여론이 실제 품질을 이끌어낼 수 있도록 보장하는' 온도' 와' 효율성' 을 파악하지 못했다. 빅 데이터는 자신의 특성상 인터넷 여론의 지도 전략을 바꾸는 데 도움이 되며,' 봉쇄',' 타조 전술' 을' 인터넷 안내, 인터넷 어디로 쓰러지는가' 로 바꿔' 위선여론' 이 생존토양을 잃게 한다. 따라서 큰 데이터 우세를 충분히 발휘하여 여론의 지도 능력을 높여야 한다. 첫째, 큰 데이터를 이용하여 인터넷 여론지도의 예견성과 목적성을 높이다. 데이터 수집 및 상관 분석을 통해 네티즌의 의견 경향 분석 모델을 구축하고, 네티즌의 선호도와 특성을 이해하고, 정부 웹 사이트와 공식 웨이보를 구축 및 보완하며,' 말하고, 말하고, 접지하고, 실제적인 일을 할 수 있다' 는 의견지도자를 키우고 기른다. 두 번째는 데이터의 가치 전환을 통해 인터넷 여론의 가치 지도를 실현하는 것이다. 관련 데이터를 충분히 수집할 수 있도록 차트 등 데이터 시각화 기술을 활용해 사건의 전과결과를 밝히고, 데이터를' 발성' 시키고, 네티즌에게' 그 사실을 알다',' 그 까닭을 알다' 는 등 360 도 무사각으로 사건의 전후를 이해하고' 맹인이 코끼리를 만지는 현상' 을 근절했다. 셋째, 여론지도의 공신력을 높이다. 한편, 신구 언론의 상호 작용을 강화하고, 각자의 장점을 발휘하고, 대중과 소통하고, 헛소문과 소문을 해결하고, 시효성과 권위성의 이중 보장을 실현한다. 한편, 여론 분석가가 데이터를 처리하는 과정에서 경험 선호도의 영향을 받지 않도록 해야 하며, 큰 데이터가 일부 기관과 개인이 여론을 더 쉽게 조작할 수 있는 수단이 되는 것을 방지해야 합니다.

(c) 빅 데이터 여론 관리 시스템 메커니즘을 개선합니다. 현재 온라인 여론 관리의 제도적 메커니즘은 아직 완벽하지 못하며, 많은 지역에는 체계적인 규범의 여론 대응과 처리 관리 제도가 없다. 여론 분석 예측 수단이 낙후되고 위기 대응 체계가 부족하며 여론관리기관의 미비 불안정, 다두관리 등의 문제가 흔하다. 빅 데이터 여론 관리의 제도적 메커니즘을 개선하는 것은 근원에서 인터넷 여론 관리 과정의 문제와 어려움을 해결하는 데 결정적인 역할을 한다. 따라서 인터넷 여론 관리를 효과적으로 하고 인터넷 여론 업무의 규범화와 과학화 수준을 높이기 위해 우리나라는 빅데이터 여론 관리의 체제와 메커니즘을 신속하게 구축하고 보완해야 한다. 첫째, 인터넷 여론의 다중 관리를위한 상호 작용 메커니즘을 수립한다. 국가는 대데이터 발전 전략 계획, 산학연구의 결합, 정부, 기업, 사회, 시민이 공동으로 노력하여 합력을 형성하여 * * * 통치를 실현할 것이다. 둘째, 인터넷 여론관리의 기관 설정을 바꾸고, 과거 지도팀이나 임시사무실을 임시로 설립하거나 홍보부서를' 소방대' 로 수동적으로 여론위기에 대처하는 방식을 바꾸고, 정상화된 기관 설정과 전문가의 배치를 통해 인터넷 여론관리를 전문화하고 세밀하게 한다. 다시 한 번, 명확한 책임 메커니즘을 세우고, 데이터 입법 과정을 가속화하여 정부 부처, 기업 미디어, 인민단체를 포함한 각 부문의 권리 의무를 명확히 한다. 인터넷 신부서가 주도하는 빅 데이터 여론 관리 시스템을 구축함으로써, 멀티 헤드 관리의 국면을 변화시키고, 정부 최고정보관 책임제를 확립하다. 마지막으로, 빅 데이터 네트워크 여론 관리의 자원 보장 메커니즘을 개선하다. 빅 데이터 시대에 인터넷 여론 관리의 변화는 초기 비용이 높고 단기적인 이익이 크지 않은 등 자금, 기술, 물자, 인력 등의 자원 투입을 늘려야 한다.

(4) 빅 데이터 네트워크의 여론 관리 방법 및 기술을 혁신하십시오. 빅 데이터 시대가 도래함에 따라 인터넷 여론 관리는 다양한 관련 소프트웨어의 광범위한 응용 및 빅 데이터 기술의 지원 플랫폼에서 주로 첨단 기술을 채택해야합니다. 현재 대표적인 중국 여론 모니터링 및 수집 소프트웨어에는 TRS 인터넷 여론 정보 모니터링 시스템, 북경대학교 설립자 지적 여론 모니터링 시스템, 군견 네트워크 여론 모니터링 시스템, 음악 네트워크 여론 모니터링 시스템 등이 있습니다. 또한 데이터 모니터링 기술, 데이터 마이닝 기술, 데이터 스토리지 기술, 데이터 분석 기술, 데이터 보안 기술 등 대규모 데이터 기술 지원 플랫폼의 다섯 가지 초석을 개선하고 혁신해야 합니다. 동시에,' 기술 만능' 의 오해에 빠져서는 안 되고, 맹목적으로 기술에 의존해서는 안 되며, 빅데이터의 강력한 예측 기능을 믿고' 데이터 독재' 를 초래하여 데이터의 노예가 될 수는 없다. 따라서 인터넷 여론 관리는 또 다른 방법과 수단에 의지하여 서로 보완하고 함께 노력해야 한다. 법은 가장 큰 강제성과 권위성으로 가장 효과적인 관리 및 통제 수단이 되었다. 법과 도덕은 상호 연관되어 있으며, 엄청난 복잡성과 특수성을 지닌 가상 공간에서는 교육과 자율이 중요한 위치에 배치됩니다. 예를 들어, 미국, 영국, 캐나다 등과 같은 유럽 및 미국 선진국. 사용자 자율성, 자기관리를 제창하여 네티즌의 미디어 소양을 높이고 자기통제 능력을 강화하다. 또한, 우리는 한국과 싱가포르를 모방할 수 있으며, 행정 수단으로 인터넷 사용자에게 국가 관련 부서에서 발급한 허가를 받아야 정부가 엄격하게 통제하는 정보에 액세스할 수 있도록 요구할 수 있다.

(5) 빅 데이터 시대의 인터넷 여론 관리 인재를 양성하다. 빅 데이터 시대의 인터넷 여론은 사회말 표현, 사회심리 묘사, 사회관계 제시, 사회호소예측 등에 대한 분석 연구와 같은 다차원 연구를 형성할 것이다. 인터넷 여론은 진정으로 다학과 교차 사회과학이 될 것이며 인재에 대한 종합적인 요구가 매우 높다. 우리나라 교육의 학과 구분과 양성 체계는 객관적으로 배양된 인재를 국경을 넘나들기 어렵게 한다. 다른 말로 하자면, 진정으로 이 업종에 진입하는 문턱은 매우 높다. 이 때문에 각국은 데이터 과학자의 양성에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있다. 예를 들어, 미국은 엄격한 비즈니스 교육 및 전문 자격 인증을 통해 차세대 데이터 과학자를 양성하기 위해 대학에서 빅 데이터 기술을 연구하는 과정을 개설했습니다. 20 13 년 9 월, 중국 인적자원 사회보장부, 인민망은' 인터넷 여론 분석가 직업훈련 프로그램' 을 가동했고,' 인터넷 여론 분석가' 는 공식적으로 공인된 직업이 됐다. 하지만 우리나라의 기존 여론 직원들의 수준은 여전히 심각하게 뒤쳐져 있으며, 많은 여론 기관, 특히 지방정부에는 전문 데이터 처리 및 분석 팀과 전문 인터넷 여론 관리 부서가 없다. 빅 데이터 시대를 깨고 인터넷 여론 관리의 인재 병목 현상을 바꾸기 위해 단기간에 채용과 채용을 통해 데이터 마이닝과 분석 인재를 도입할 수 있고, 양성과 온라인 교육을 의뢰하여 기존 전문가의 역량을 강화하고, 서비스 구매를 통해 빅 데이터 여론 관리의 고품질 인재를 단기간에 대여할 수 있다. 장기적으로, 우리는 네트워크 여론 관리에 필요한 인재 목록을 체계적으로 빗어 내고, 데이터 마이닝 및 수학적 모델링에 정통하고, 학습 능력, 분석 능력 및 지식 수준이 높고, 통계, 사회학, 컴퓨터 과학, 커뮤니케이션, 경영 및 기타 분야의 복합 인재를 포괄하고, 대규모 데이터 네트워크 여론 관리 전문가 팀을 구성해야합니다.

변쇼가 빅데이터 시대 인터넷 여론 관리 변혁을 논술한 내용이다. 더 많은 정보는 글로벌 아이비리그가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다.