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大数据时期网络舆论宣传面临的挑战与机遇

2018-01-09庞道宁

青年时代 2017年34期
关键词:大数据思维机遇新时期

庞道宁

摘 要:当世界开始进入科技化大数据时期开始,大数据已经成为了实施网络数据分析的工具,大数据思维也成了着世界步入大数据时代,用大数据特点分析网络数据、运用大数据思维思考问题成为全新的思维模式,网络舆论宣传在这个大数据时期面临的不仅仅是挑战,也代表着机遇。本文以大数据的特点为切入重点,分析大数据时代背景下网络舆论宣传具体面临着哪些挑战和机遇。

关键词:大数据;新时期;网络舆论宣传;大数据思维;挑战;机遇

一、前言

大数据做为一个全新的名词概念和思维概念在2013年开始被引入中国,经过几年来的发酵,大数据的蔓延速度和蔓延范围已经远远超过了想象,大数据已经深入到各个领域。数据本身只是记录数字信息的载体,也是数据信息的总和,但是量变是会引起质变的。网络舆论宣传在这个信息大爆炸的时代,挑战与机遇并存,困难和机会也并存。

二、大数据和大数据时期的基本特点

(一)大数据的特点

对于大数据来说,是有非常广泛的使用和应用范围,可以说大数据可以应用于社会各个行业和各个领域,从宏观上来讲,大数据可以涉及到国家宏观调控政策,从微观上来讲,涉及到企业的经营盈利状况。在上世纪九十年代就有权威的信息专家预言,未来的军事发展需要以大数据为重点依托点;大数据这个概念首次在国家层面提出是在2010年《规划数字的未来》的报告中,从此大数据这个概念开始不断补充扩展,成为今天的信息化发展的标志。大数据时代下数据集成达到一定高度,大数据成为一个相对发展的概念,是对数据集成的高度总结和概括。

(二)大数据时期的基本特点

大数据时期的数据是多样的、兼容并包且变化发展,十分迅速,数据存储模式已经从传统模式TB演变为现在的PB,数据的最大存储量成倍增长。不仅数据存储的载体复杂多样,而且数据的传播方式、存储平台和数据的呈现方式也是多样的,这和人们日益多样的需求息息相关。举例来说,雨后春笋般涌现的新媒体就是大数据时期数据储存和传播模式发生改变的真实反映,社交网络有微博、博客,信息传递方式有微信、QQ等等。而数据表现形式的变化是指数据大量生成之后出现的某种现象或者某种趋势的突变,例如股市,一旦有大量的资金进入到股市,股市的数据就会显示为上涨状态,而一旦有大量的资金撤出,股市就表现为下跌状态。

三、网络舆论宣传在大数据时期面临的挑战

(一)对数据的处理能力和存储能力提出挑战

1.对数据的处理能力提出挑战

实现数据的最优处理是网络舆论实现更好宣传的核心内容,但是现代的数据处理模式和处理能力依然没有实质性的进展,如何对无结构规律和无组织规律的数据进行处理仍然是一个难题。其主要表现就是在开展网络舆论宣传时所使用的搜索引擎数据处理能力有限。以2014年首次开放大数据搜索的搜索引擎百度为例,虽然宣称此搜索引擎具备数据存储和数据分析、数据挖掘的能力,但从官方所公布的信息来看,百度只具备信息开放搜索也就是数据开放搜索的能力,对数据的处理能力和分析能力依然存在局限性的。

2.对数据的存储能力提出挑战

多样且復杂的数据也就意味着在对网络舆论宣传数据进行对比分析时,要配套使用大量的处理数据技术和数据处理软件,也就是说在对数据进行分类、提取数据、对数据进行转换并分析和呈现结果时都要使用不同的技术和软件,而对这些数据进行存储时,就需要大量的存储空间。而且在数据不断增加的同时,能否实现安全储存也是对数据库的新要求。以一条新闻为例,不同的网站会对同一条新闻进行重复报道,但是新闻内容、阅读点击量和更新时间都不相同,这就要求数据存储库有足够的存储空间和存储能力。

(二)信息多样化带来的挑战

1.信息泄露风险

我们能够在网络大数据时期的舆论宣传中获得大量的信息,但是也意味着其他外部势力也能够获得这些信息,所以掌握信息主动权至关重要。但不能因噎废食,需要综合治理。数据传输平台是多样的,传播载体也是多样的,人们正是利用了这种多样性让信息浏览少了各种限制,但是个人信息很容易泄露。举例来说,现在的骚扰信息和骚扰电话不断增多,因为我们在不经意间就泄露了自己的联系信息。再举例来说,根据我们在电脑上的浏览记录浏览习惯,很多非法网站能够定位出浏览地区、性别、收入状态等多样的用户信息,向用户推送非法内容,导致用户面临经济损失风险。

2.可视化技术带来的风险

可视化技术一直在网络舆论宣传中具有很大的冲击力,也具备很大的研究价值。虽然这种研究方式所表现出来的视觉形式的研究,具体表达方式就是图形化,图形这种表现方式能够很好的进行信息踹到和沟通,这种技术和表达方式也为当今的网络舆论宣传带来了的挑战。可视化意味着更多信息的精确传达,网络恐怖主义、网络威胁的存在导致可视化技术存在着风险和问题。

3.信息高速变化的不可控性

首先,在大数据时代,进行网络舆论宣传的网站很容易被危险势力当成攻击目标,在就对网络风险预警机构和网络舆论宣传网站提出了挑战。虽然美国在可视化技术研究方面领先,但是对计算机可视化技术的保护技术还不成熟,需要进一步的研究;其次,信息高速发展变化,让网络舆论宣传不得不缩减设计和制作周期,这就对数据处理技术在处理实时数据的能力提出了新的要求,就目前的数据处理技术来看,虽然能够进行数据分布处理,但远远不能满足当下数据处理需求;此外,信息高速变化也就意味着更多垃圾信息的产生,这就对我们的信息处理和垃圾信息过滤能力提出了新的挑战。虽然目前的搜索模式是半封闭式的,但是如果数据化时代不能对信息实施高效管理,网络舆论宣传用户粘性就会下降。

四、网络舆论宣传在大数据时期面临的机遇

(一)海量数据信息

1.丰富的舆论宣传素材

当今的数据时代背景下,大量的数据信息意味着可以利用的数据增加,获取数据的数据源也不断增加,数据存储等级也在上升。据不完全统计,2005年全球范围内可利用数据是150EB,而到2010年全球范围内增长到1200EB,预测数据量增速40%,如此庞大的数据内容,包括文本、图片、视频等多方面的数据信息,而每个数据信息代表着不同的数据内容,这些数据为网络舆论宣传提供了丰富的素材。endprint

2.网络硬件快速发展

如何更好的获取信息资源是进行的建立网络舆论宣传的重要内容,网络硬件是网络舆论宣传的技术支撑,而日益膨胀的数据信息为网络硬件提出更高要求,只有在短时间内容内储存和传递大量的数据才能为网络舆论宣传提供理论支持,这就促使着网络硬件不断更新换代。如果已建立的网络硬件设施并未发挥预想作用,不完备的数据库导致数据无法精确显示。目前不网络硬件快速发展,为信息获取提供了重要保障。

3.高频率的信息发布能力

想要提升网名用户的忠诚度,就要从多方面满足用户需求。相对于传统信息时代来讲,大数据时代的舆论宣传数据库具有高频率发布信息能力,能够从多渠道、多方向为网络用户提供大量的信息数据,版面不同,信息价值量不同,从多个层面满足用户信息获取需求。

(二)多样化的数据信息

1.信息呈现方式的多样性

武慧媛在2016年第3期的《中国记者》上撰文说:网络新闻传播朝着可视化方向发展,一是基于大数据时代信息呈现方式的多样性和实时性[1]。大数据时期信息发布平台多样化,信息呈现方式也多样化,而很多网络信息平台为在市场竞争中获得更多用户支持开始用开放数据源的方式和核心数据共享的方式进行竞争,而多样的信息呈现方式为网络舆论宣传提供了更多的数据源获取渠道,这对网络舆论宣传而言意义重大。

2.数据获取方式的多样性

大数据时代下的网络舆情具有数据传播迅速、数据形态多样化、数据信息开放、数据容量大的特征[2]。数据源包括多方面的表现形式,如搜索引擎、新闻网、新浪微博等网络数据获取平台,也包括源手机短信、数字通话、监控数据等。多样性的数据获取方式让数据的获得方式更简单,不受时间地点和设备的限制,而此基础上的网络舆论宣传更加的生活化和简单化,宣传内容更加的深入人心,效果更好。

3.信息发布平台的多样性

现在的网络舆论宣传平台更加多样,这就为网络舆论宣传提供了更多的空间。这种信息传播方式是双向的,而且大多数信息发布平台都能够发布多媒体信息,内容展现方式是多样的、大量的,这也为网络舆论宣传进行设计和制作时提供了更大的空间。

(三)数据高速变化的机遇

随着世界步入大数据时代,用大数据特点分析网络数据、运用大数据思维思考问题成为了一种趋势,网络舆论宣传作为一种紧紧依靠网络数据而发展起来的宣传形式[3]。大数据对于数据管理系统平台的主要挑战可以归纳为volume(数据量大)、velocity(数据的产生、获取和更新速度快)和variety(数据种类繁多)3个方面[4]。对于舆论宣传而言,如何能够高效获得实时信息和目标信息是进行舆论宣传必须要面对的问题。网络舆论宣传是具有实时性的,快速的更新舆论信息才能实现精准宣传从而提升网络用户关注度。在对网络用户进行实时性研究的同时,也要深入挖掘用户需求。而大数据的出现,数据高速变化,能够推动大数据时期对群体目标信息进行实时性研究,对于网络舆论宣传进行内容决策提供了便利。

五、总结

现在的大数据之所以备受各个领域的关注,从本质上来说是通过理念创新的方式深入挖掘事物之间的因果关系。对于网络舆论宣传而言,要充分利用大数据思维深入理解事物之间的因果关系,如何将挑战化为机遇。只有不断更新网络宣传理念,才能为网络舆论宣传提供更好的方法。

参考文献:

[1]張嘉珅.网络新闻可视化传播的两种形式[J].军事记者,2016(7):61-61.

[2]李新刚.大数据时代网络舆情的研判与引导[J].网络安全技术与应用,2016(12):81-81.

[3]施畅.大数据时代下网络舆论宣传的挑战与机遇[J].科教导刊,2015(1x):30-32.

[4]陈世敏.大数据分析与高速数据更新[J].计算机研究与发展,2015,52(2):333-342.endprint

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