数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的应用论文(2)

实用文时间：2021-08-31 手机版

2.1 在舆情质量管理指标的应用

　　(1) 对网络舆情危机应对数据进行分析。在整个网络舆情应对事例系统中, 基础性的关键部分就是舆情危机应对数据。因而, 就可以使用数据挖掘技术, 对舆情应对数据中危机的发生频率和种类的规律进行统计和分析, 从这些网络舆情危机的种类中提取得到危机发生频率最高的事件, 在此基础上, 就可根据这些统计结果与数据申报专项研究课题, 进而同步增加该方面研究投入。

　　(2) 对整体危机管理水平进行评价。在网络舆情危机管理系统中, 可以利用数据挖掘技术对整体的危机管理水平实现综合性的预估和评价。总地说来, 数据挖掘技术可以对已有的网络舆情危机应对处理信息进行分析和筛选, 进而对该类危机处理质量、服务质量、网络舆情危机系统的使用情况等形成全局性的认知和了解, 如此将不仅有利于改善现实危机应对水平, 也有助于对未来的非常规突发情况在第一时间调动应急部署, 做出合理规划。

　　(3) 对管理效果进行分析。在网络舆情危机管理中, 应该对常见的同类网络舆情危机的管理效果进行分析。以在网络舆情危机中职能部门直接或间接地参与到事件数据为依据, 通过应用数据挖掘技术可以对危机处理过的具体情况、应对危机时采用的方法、危机处理后的结果引入过滤、分析等优化集成环节, 从而制定出针对该类网络舆情突发事件的处理方案, 为未来危机发生时的迅捷应对增加了可供参照的应用范例。

2.2 在网络舆情危机管理工作量中的应用

　　研究可知, 职能部门可以通过应用数据挖掘技术, 对影响其应对舆情危机数量的相关因素进行分析和归类提取描述, 有助于该部门及时对现有工作人员按需实施及时变动与合理调整。

　　职能部门关于应对的工作量指标与该部门应对危机的工作质量有着直接的关系, 而其关注和参与的危机数量则能直接体现该部门工作量的执行情况。在对这些数据进行统计和分析时, 部门工作人员还应注意灵活运用数据挖掘技术辨识各类舆情危机数量的增减态势, 从而为政府未来危机的爆发预测积累第一手的丰富素材与依据。

2.3 对网络舆情进行分组聚类方面的应用

　　在应对网络舆情危机系统数据的挖掘中, 比较常见的就是聚类分析技术。在实际的工作中, 根据职能部门的特点和工作要求, 将各类网络舆情危机数据信息建立起不同的特征独具的模型仓库, 对舆情危机事件信息进行深度挖掘。在此过程中, 可以将舆情危机信息作为基础, 以舆情危机事件的爆发时间作为标识, 使用数据挖掘技术在各类网络舆情事件全程涌现的'描述性信息、关键词汇等因子中找出不同舆情危机时间之间的联系, 再依据这些联系节点就能得出不同分组事件的舆情信息和处理结果。至此, 可以把这些规律和舆情事件进行有机紧密结合, 再对舆情危机的运用方法施以适当调整, 即可达到良好的危机应对效果。

2.4 在提供个性化服务中的应用

　　在所有的服务行业中, 个性化服务是最高的标准, 同时也是公共服务发展的终极目标[8]。网络舆情的爆发往往是信息的不对称导致的事态走向趋于严峻。职能部门对网络舆情危机的应对处理需要在专门的系统平台上向网民做出透明化公示。网民希望在最短时间里找到对自己有价值的信息, 由部门定制的个性化服务即能从根本上解决这一问题。个性化服务的核心是培养网民的个人习惯, 利用科学的方式引导网民的使用习惯朝着科学方向转变, 在大数据技术下就能达到这一预设性目标。

　　数据挖据技术在设计衍生个性化服务时主要体现在2个方面, 研究要点可阐析如下。

　　(1) 数据挖掘技术可以满足职能部门工作人员和网民的实际需求, 助其及时找到对自己有价值的信息。

　　(2) 职能部门可以根据舆情危机事件和网民的实际情况, 运用大数据技术提供具有针对性、多样性的信息和服务。

　　实际上, 前者主要强调的是部门工作人员和网民需发挥主观能动性, 而后者则着重强调了智慧政府的建设。在一定程度上, 智慧政府即是未来社会的潮流发展趋势。

3 结束语

　　随着信息化技术的快速发展, 数据挖掘技术的应用领域日趋广泛。数据挖掘技术在职能部门舆情危机应对的信息化和决策支持中具有重要作用。通过运用数据挖掘技术可以最大限度地发挥数字化优势, 对舆情危机的数据信息进行深入的挖掘和分析, 进而提高社会整体的网络舆情危机应对能力。

　　参考文献

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