Discusión sobre la reforma de la gestión de la opinión pública en red en la era del big data
Discusión sobre los cambios en la gestión de la opinión pública en red en la era del big data
La llegada de la era del big data ha tenido un impacto transformador en la vida, el trabajo y el pensamiento humanos. y ha cambiado profundamente el mundo empresarial y el sector público, la gestión y otros campos, el "big data" se ha convertido cada vez más en un impulsor de la innovación en diversas industrias. El actual entorno de opinión pública de Internet en China es complejo, de vez en cuando ocurren crisis de opinión pública de Internet, continúan surgiendo incidentes de opinión pública socialmente candentes e incidentes de opinión pública que involucran a funcionarios y políticos, causando desequilibrios entre la vida socialdemócrata y la estabilidad política y muchos otros. impactos. La opinión pública de Internet está experimentando cambios tremendos en el contexto de los grandes datos. La gestión de la opinión pública de Internet se ha vuelto cada vez más compleja e importante. Cómo aprovechar las oportunidades que brinda la era de los grandes datos para reformar la gestión de la opinión pública de Internet y transformar la opinión pública tradicional de Internet. gestión con una "perspectiva de big data" Pensar, captar con precisión las características inherentes de la opinión pública en línea y sus leyes potenciales en el proceso de evolución, realizar innovaciones en el pensamiento, modelo y tecnología de la gestión de la opinión pública en línea, hacer un buen trabajo guiando al público en línea opinión ante la nueva situación, y fortalecer y mejorar la construcción de contenidos en línea, que tiene importante significado teórico y valor práctico. 1. La era del big data requerirá inevitablemente cambios en la gestión de la opinión pública en línea. El concepto de "big data" se propuso por primera vez en la década de 1980. En 2011, McKinsey & Company publicó los resultados de su investigación "Big Data: The Next Frontier of Innovation". , Competencia y Productividad", haciendo de este concepto El concepto fue ampliamente promovido. El 29 de marzo de 2012, Obama anunció que invertiría más de 200 millones de dólares para lanzar la "Iniciativa de Investigación y Desarrollo de Big Data", elevando la "Estrategia de Big Data" a la categoría de estrategia nacional. En los últimos dos años, los macrodatos han atraído mucha atención de la academia, la industria y los departamentos gubernamentales, y se han convertido en un poderoso vocabulario de frontera en el país y en el extranjero. Big data, también conocido como big data, big data y big data, se refiere a la cantidad de datos involucrados que es tan grande que las herramientas de software actuales no pueden capturar, administrar y procesar en un tiempo razonable. recopilación de datos que deben procesarse en profundidad Sólo mediante la extracción, el cálculo y el análisis podemos crear cantidades masivas de información que genere valor. Big data supera en gran medida las formas de datos tradicionales en términos de volumen, complejidad, velocidad de producción y densidad de valor, y tiene características de 4V: volumen, variedad, velocidad y valor. Un gran número de internautas expresan sus opiniones de forma cómoda y rápida a través de foros, Weibo, WeChat y otros canales. La escala y la complejidad de la opinión pública en línea están aumentando rápidamente. El volumen es enorme pero la densidad de valor es baja. Es inevitable que la opinión pública en línea realice cambios en la gestión para adaptarse al desarrollo de la era de los big data. Estos requisitos se reflejan principalmente en cuatro "turnos". (1) Pasar del seguimiento a la predicción. El núcleo y el objetivo del big data es la predicción. Barabasi, un investigador experto en redes complejas, cree que "el 93% del comportamiento humano es predecible. Cuando digitalicemos, formulemos y modelemos la vida, descubriremos que en realidad todos somos muy similares. La vida es tan resistente al movimiento aleatorio y deseosa de A medida que avanzamos en una dirección más segura y regular, el comportamiento humano parece muy aleatorio y accidental, pero es extremadamente fácil de predecir” [1]. Por ejemplo, Amazon puede recomendarnos los libros que queramos, Taobao conoce nuestras preferencias y Renren puede adivinar a quién conocemos. La gestión tradicional de la opinión pública en línea toma como punto de partida el seguimiento de la información de opinión pública ya generada. Este retraso obvio la coloca en una posición pasiva a la hora de responder a las crisis de opinión pública en línea. En la actualidad, cada vez queda menos tiempo para afrontar las emergencias, desde las tradicionales "24 horas doradas" hasta las "4 horas doradas". Todo el incidente ya ha ocurrido. En la era del big data, al extraer correlaciones de datos y aplicar algoritmos matemáticos a datos masivos para su análisis, podemos comenzar a monitorear información confidencial en las primeras etapas de la difusión de la red y luego construir modelos para simular la evolución de la opinión pública de la red, de modo que la red puede La posibilidad y la tendencia de las emergencias de opinión pública se vuelven predecibles. (2) De los nodos a las redes. Para lograr el objetivo de pasar del seguimiento de la opinión pública a predecir la opinión pública, la tecnología de big data más crítica es explotar la correlación de datos.
La llegada de la era del big data requiere que la gestión de la opinión pública en red adopte tecnologías más avanzadas, lo que se refleja principalmente en la gran cantidad de aplicaciones de diversos software relacionados y la dependencia de plataformas de soporte de tecnología de big data. En la actualidad, los más representativos entre el software de recopilación y seguimiento de la opinión pública en línea de China incluyen el Sistema de seguimiento de la información de opinión pública en Internet TRS, el Sistema de seguimiento de la opinión pública Zhisi del fundador de la Universidad de Pekín, el Sistema de seguimiento de la opinión pública en línea Military Dog, el Sistema de seguimiento de la opinión pública en línea Lexi, etc. . Además, se deben mejorar e innovar los cinco pilares de la plataforma de soporte de tecnología de big data: tecnología de monitoreo de datos, tecnología de extracción de datos, tecnología de almacenamiento de datos, tecnología de análisis de datos y tecnología de seguridad de datos, para que los big data puedan servir a la gestión de la opinión pública de la red. sin exceder Nuestro control. Al mismo tiempo, no podemos caer en el malentendido de que "la tecnología es omnipotente" y superstitizar y confiar ciegamente en la tecnología, y mucho menos creer en la poderosa función de predicción de los macrodatos, lo que conduce a una "dictadura de datos" y a convertirnos en esclavos de los datos. Por lo tanto, la gestión de la opinión pública en línea también debe depender de otros métodos y medios que se complementen entre sí y tengan el mismo efecto. El derecho se ha convertido en el medio más eficaz de gestión y control debido a su máxima coercitividad y autoridad. El derecho y la moral están entrelazados. En un espacio virtual altamente complejo y particular, la educación y la autodisciplina ocupan un lugar importante. Por ejemplo, los países desarrollados de Europa y Estados Unidos, como Estados Unidos, Reino Unido y Canadá, han promovido la autodisciplina y la autogestión de los usuarios para mejorar la alfabetización mediática de los internautas y fortalecer sus capacidades de autocontrol. Además, también podemos seguir el ejemplo de Corea del Sur y Singapur al utilizar medios administrativos para exigir a los usuarios de la red que obtengan una licencia emitida por los departamentos nacionales pertinentes antes de poder acceder a información estrictamente controlada por el gobierno. (5) Cultivar talentos de gestión de la opinión pública en línea en la era del big data. La opinión pública de Internet en la era del big data formará investigaciones multidimensionales, como análisis e investigaciones sobre la expresión del discurso social, la descripción psicológica social, la presentación de las relaciones sociales y la predicción de las demandas sociales, etc. La opinión pública de Internet se convertirá verdaderamente en una ciencia social que se cruza con múltiples disciplinas y tiene altos requisitos para la amplitud de los talentos. La división de materias y el sistema de formación de la educación china dificultan objetivamente que los talentos formados crucen fronteras. En otras palabras, el umbral para entrar verdaderamente en esta industria es muy alto. Por esta razón, varios países están prestando cada vez más atención a la formación de científicos de datos. Por ejemplo, Estados Unidos ha creado cursos especialmente sobre tecnología de big data en las universidades para cultivar la próxima generación de científicos de datos a través de una rigurosa formación empresarial y profesional. certificación de calificación. En septiembre de 2013, el Ministerio de Recursos Humanos y Seguridad Social de la República Popular de mi país y el Diario del Pueblo en Línea lanzaron el "Programa de Formación Profesional de Analista de Opinión Pública en Línea", y el "Analista de Opinión Pública en Línea" se convirtió en una profesión oficialmente reconocida. Sin embargo, el nivel del personal de opinión pública existente en nuestro país todavía está muy por detrás. Muchas organizaciones de opinión pública, especialmente los gobiernos locales, no cuentan con equipos profesionales de procesamiento y análisis de datos ni departamentos especializados en gestión de la opinión pública en línea. Para superar el cuello de botella de talentos de la reforma de la gestión de la opinión pública en línea en la era de los big data, en el corto plazo, se pueden introducir talentos de análisis y extracción de datos mediante la contratación, el reclutamiento, etc., y los talentos profesionales existentes se pueden fortalecer mediante la confianza. formación, formación online, etc., y mediante la compra de servicios. Arrendamiento a corto plazo de talentos de alta calidad para la gestión de la opinión pública big data. A largo plazo, es necesario clasificar sistemáticamente el catálogo de talentos necesarios para la gestión de la opinión pública en línea y cultivar y fortalecer talentos que dominen la minería de datos y el modelado matemático, además de tener una alta capacidad de aprendizaje, capacidad analítica y conocimiento. Se reclutarán talentos integrales en ciencia, comunicación, gestión y otras disciplinas a nivel nivel, que abarca estadística, sociología, informática y tecnología para crear un equipo de talentos profesionales en la gestión de la opinión pública de redes de big data.
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