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大数据环境下,如何迭代舆情的研究方法?
  • 2020-10-01 15:44

编者按传统的舆论是基于简单的信息收集和整理。然而,在数字时代,数据量巨大,冗余信息复杂。随着信息和数据形式的不断更新,舆情的研究方法也需要迭代。目前舆情研究方法存在哪些问题?复杂的数据环境对研究方法提出了哪些新的要求?让我们一起看。

现有的研究方法存在哪些问题?

“大数据”成了时代的热门词汇。社会学家说它是一座蕴藏着大量信息的富矿,但统计学家认为复杂的结构给数据分析带来了巨大的挑战,从中提取有用的信息就像大海捞针。

与传统数据类型相比,分析大数据的难度不言而喻。

如何利用好这些数据,高效地提取有价值的信息,是当今丰富的数据中需要探讨的话题。

大数据舆情分析面临着数据量大、维度多样、结构复杂等问题。研究对象也从受众个体发展到受众之间复杂的网络关系、传播与接受,甚至夹杂着时空维度等场景信息。但现有的研究仍以定量统计和词频分析为主,难以深入挖掘大数据的潜在价值。

不同维度的数据需要专业的分析方法,进而创新舆情研究的思维方式。基于丰富的舆情分析理论和经验,科学的研究方法可以使舆情研究更加有力。

对大数据的科学分析有助于研究人员开阔视野,从更广阔的角度切入研究。根据不同的研究意图,构建复杂的模型进行测试,深入因果推理,可以实现舆情研究的数据化和动态化,也可以增强趋势判断的可扩展性和科学性。

采用科学的研究方法,融入大数据模型,也是互联网环境下舆情研究的发展趋势,为更全面、立体地把握舆情动态奠定了科学基础。

科研方法的三个“用武之地”

笔者结合日常实践,梳理了科学舆情研究方法在大数据层面的具体应用。

1.基本统计分析方法:把握舆论全貌

基本的统计分析方法是掌握舆论全貌的重要依据。

舆论的发展是一个分阶段的动态过程。通过对数据中包含的维度进行基本的统计计算,可以得到横向截面和纵向发展的双向描述,进而把握舆论全貌。

首先,横向比较横截面数据,描绘当前的民意。

比如国际传播的研究,首先要了解国际舆论。通过统计给定时间内的舆情数量和规模、情感倾向、话题细分等数据,可以快速勾勒出基本轮廓,方便研究者了解一定时间段内的静态舆情特征。

二是纵向比较时间序列数据,动态跟踪舆情态势。

为了深入研究国际舆论,有必要对基础统计进行长期跟踪。通过不断积累同口径的数据序列,可以追踪其发展趋势,通过时间序列模型预测舆情的发展趋势。

2.传统定量研究方法:推进舆情研究

传统的定量研究方法是提升舆情判断的重要保障。

舆情判断是指通过特定方法研究判断舆情信息的特点、趋势和走向的专业性工作。大数据舆情的判断需要传统的量化研究方法,利用相关性分析探索不同变量之间的相互作用,利用回归分析探索变量之间的相关性,预测变量的发展趋势。

一方面,将相关性分析应用于舆情研究,适用于区分看似无关的信息之间的潜在相关性,可以从复杂的数据中找到可以影响全局的不确定关系,从而确定如何准确判断复杂环境下的舆情态势。

2018年6月23日,泰国青年足球队被困山洞,7月10日获救。这一事件引起了全球媒体和公众的广泛持续关注。在分析该事件时,笔者发现传统媒体报道与社交平台上的热点话题之间存在关联,两个舆论场之间复杂的渐变关系还原了舆论的触发和影响机制。

另一方面,将回归分析应用到舆情分析领域,可以探索相关变量之间的因果关系和发展趋势,找到舆情演变规律的模型。通过建模和分析,不仅可以判断不同问题、国家和媒体之间的关系,还可以进一步探索相关舆情的未来趋势。

例如,用各国媒体对新冠肺炎肺炎疫情的报道进行建模,可以从宏观角度把握国际舆论,直观展示各国媒体叙事之间的关系,找出媒体报道与国际舆论之间的相互影响,找到国际舆论的演变路径。

3.定量文本分析方法:深度挖掘舆情

定量文本分析方法是深度挖掘舆情的重要帮助。

大数据背后隐藏着深刻的信息,肉眼难以识别,尤其是面对大量的文本数据,传统的分析方法很难直接获得全面的信息。

以往的文本分析方法分析周期长、研究时间长、人工工作量大,难以满足舆情研究中求速度、求完善的现实要求。因此,需要使用定量的文本分析方法来处理几十万甚至几千万的文本。

在实践中,作者总结了一些适合舆情研究的定量文本分析方法:

LDA主题模型算法

LDA(潜在狄利克雷分配)是统计学中常用的降维分析方法,即对复杂文本数据中包含的维数进行降维。通过算术分类,将具有相同特征的文本识别为一组,实现文本主题的机器分类。这种算法常用于提取子主题。

该方法可以大大缩短文本处理时间,通过计算对文本内容进行分类,提高舆情子话题的抽取效率。

文本位置估计模型

文本位置估计模型是政治学领域中一种成熟的算法,其目的是通过计算文本中包含的政治词汇特征来判断文本的左右倾向。舆情研究可以借用这个算法的原理,通过计算词频、词距、词间共现关系等信息来计算具体文本的相对位置,从而判断研究对象态度的差异。

比如通过分析中美关系的舆论,可以直观地看到中美受众表达的不同立场,根据文本立场距离判断未来的发展趋势。

基于社会网络分析法的词语共现关系分析

如前所述,文本中还隐藏着复杂的词汇网络。探索文本的共现网络是还原语境的重要途径。

以往的分析方法大多将文本拆分成短语,计算中使用的矩阵往往忽略了连接在一起的句子的整体意思。运用社会网络分析方法,可以描述词语之间的距离和联系,在一定程度上探究其出现的语境,还原破碎的文本。

数据舆情时代研究方法的三大变化

把握民意脉搏,了解民意走向,是信息社会了解民意的重要因素。数据舆情是数据和舆情相结合的产物,也是顺应时代要求而出现的。从业者迫切需要理论联系实际,吸收科学分析方法,提高数据处理和舆情判断能力。

1、加强数据挖掘能力

数据是一切分析的原材料,没有数据就很难煮饭。

数据舆情行业的研究以数据积累为目的,需要长期挖掘和存储,注重日常数据的挖掘和积累,不断拓展数据边缘。建立庞大的数据仓库,提高数据使用效率,是发展数据舆情的首要条件。

2.提高数据分析能力

在掌握了大量数据之后,分析能力就成了挖掘舆情的一大难题。

在舆情研究领域,数据分析能力体现在掌握和运用科学研究方法的能力上。为了进一步提高舆情分析的效率和质量,加强量化判断与舆情工作的深度融合,增强数据分析能力,是数据舆情发展的必要条件。

3.加强数据合作和共享

数据是一种取之不尽、用之不竭的可再生资源,研究者在日常工作中根据自己的专业和视角有不同的数据形式。

因此,加强基于行业实践的合作机制是提升数据舆情和舆情数据的大势所趋。

(人民网)


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