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银河棋牌:预测与风险防范

时间:2020/4/14 13:14:37   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要:如果说舆情大数据的第一阶段是对已经发生的事情进行准确的分析,那么第二阶段就是对未来事件进行分析和预测,从而防范和化解各领域的重大舆情风险。目前,在互联网大数据的帮助下,可以在一定程度上准确、直观地测量和呈现民意动态、群体行为、社会态度、公众情绪、社会认知等。滴滴、美团、携程等电商...
如果说舆情大数据的第一阶段是对已经发生的事情进行准确的分析,那么第二阶段就是对未来事件进行分析和预测,从而防范和化解各领域的重大舆情风险。

目前,在互联网大数据的帮助下,可以在一定程度上准确、直观地测量和呈现民意动态、群体行为、社会态度、公众情绪、社会认知等。滴滴、美团、携程等电商平台的大数据可以部分反映当前的经济形势、中国人的活动轨迹、行为模式和消费能力等。微信、微博等网民的互动和内容数据可以反映出社会在各个领域和话题上的价值判断和心态变化。通过对这些互联网大数据的挖掘和整合,可以为防范重大风险提供强大的数据支持。

例如,人民网上民意数据中心,网络大数据分析的基础上,提供了舆论监测预警和应急响应建议超过200党和政府机构和国有企业,包括中央互联网信息办公室、最高法律,公安部、教育部等。当交通主管部门和城市计划标准化管理的网络总线预订,人民将邀请网络使用数据移动旅游平台的画肖像的司机和乘客特别巴士,,以便准确地掌握所涉及的利益相关者网络总线的要求预订,做出正确的决策,减少网络的冲击总线预订改革。

目前,通过对媒体、论坛、博客、微博、微信、短视频、音频等各种网络平台的数据进行综合捕捉和挖掘,再通过语义分析、关联分析等方法进行预测,可以在一定程度上把握这些规律。例如,国外一些研究机构通过社交媒体数据成功预测了流感爆发,从而使政府部门和医疗机构能够提出应对措施。早在2008年,谷歌公司就开发了“谷歌流感趋势(GFT)”软件,利用谷歌庞大的用户搜索数据,提前1-2周预测美国流感病例的变化趋势。虽然结果中的误差受到了质疑,但它为大数据预测开辟了道路,也为相关领域提供了启示。2013年,美国部分研究人员利用Twitter数据进行自动过滤,保留流感相关记录,并通过无监督算法将流感的时空信息结合起来进行预测。预测结果与实际数据的相关系数为0.97。

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