舆情预测是企业长治久安的重要因素,对于公司的产品、价值和服务有着深远的意义。企业的呼叫中心掌握着所有客户与产品的数据信息,企业需要对这些数据进行分析预测来制定企业目标及发展策略。除了呼叫中心的数据外,企业对外的网站、微信公众号、微博等也是获取用户数据资源的重要渠道,这些渠道直观地展现了客户的意愿与想法,针对这些交互内容,企业与用户之间可以进行多渠道、多层次的沟通并关注舆情的变化。

预测是大数据技术的一个重要应用。无论是在市场环境还是社会环境中,我们都可以针对同一主题的海量数据进行分析,经过特有业务流程的数据挖掘和建模后,可以得到相应的预测模型,从而预测将来的发展趋势。如奥巴马竞选团队就在2012年竞选的多个环节运用了大数据技术,特别是在实时监测选民意向、预测投票情况方面,竞选团队每晚都会使用特制的模拟大选的模型根据实时监测的选民意向模拟大选,并在第二天上午根据模拟结果为各州重新分配竞选资源。这种对舆情的实时监控和预测对奥巴马2012年总统连任起到了重要作用。

我们日常需要分析的数据按照来源不同,大致可以分为以下几类:以自媒体内容为代表的用户原创数据,如发表的文章和评论数据;各种经营活动中产生的运营数据,如销售记录、在线服务内容数据、医疗记录等;感知数据,如各种可穿戴设备获取的数据。其中,用户原创数据对舆情监测的重要性已经非常明显。与用户原创数据相比,感知数据和运营数据似乎与“舆情”没有直接联系。但是,舆情从来不是孤立存在的,任何事物都是有关联的,舆情的发酵、转向源于现实社会的事件和环境,舆情的发展又会影响现实活动。感知数据、运营数据跟人们日常生活具有同构性,甚至直接记录着人们的举动和身体变化。如可穿戴设备可以检测使用者的心跳、体温、血液含氧量等数据,并通过模型分析使用者的情绪变化;对位置移动、购买行为的相关数据的监测以及基于这些数据对个人行动的预测,更是已经投入到实际营销活动中了。(www.daowen.com)

根据这些感知数据和运营数据可以获知人们日常生活、态度和情绪的变化,根据企业产品和业务流程走向,就可以结合其他数据源进行舆情预测。数据源从用户原创内容扩展到感知数据、运营数据,必然会带来舆情预测整体质量的提高。从这个意义上来说,大数据给舆情研究带来的不仅是准确、即时、动态的舆情监测,还带来了无限可能。