面向大数据的网络舆情异常数据监测与应用研究

作     者：夏一雪 袁野 张文才 兰月新 Xia Yixue;Yuan Ye;Zhang Wencai;Lan Yuexin

作者机构：中国人民武装警察部队学院河北廊坊065000 吉林省公安厅交警总队信息技术处吉林长春130022 

出 版 物：《现代情报》 (Journal of Modern Information)

年 卷 期：2018年第38卷第6期

页      面：80-85页

核心收录：

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 040203[教育学-应用心理学] 04[教育学] 

基　　金：河北省科技计划项目"大数据环境下涉警舆情风险建模与预警机制研究"(项目编号:16455602) 国家社会科学基金青年项目"公共安全视角下网络舆情风险建模与对策研究"(项目编号:15CXW015) 全国统计科学研究重点项目"舆情大数据环境下突发事件民意监测与评估研究"(项目编号:2017LZ37) 河北省统计科研计划重点项目"大数据环境下网络舆情数据分析与决策支持研究"(项目编号:2016HZ09) 河北省高等教育教学改革研究与事件项目"面向大数据的虚拟情报作战室构建与教学实践研究"(项目编号:2016GJJG239) 

主　　题：大数据 网络舆情 异常数据 监测 预测 

摘      要：[目的/意义]通过对网络舆情数据的动态监测和异常感知,及时预警舆情异常,为政府掌握舆情决策的先动优势提供理论模型和可行思路。[方法/过程]分析大数据环境下激增、波动等网络舆情数据异常现象,明确舆情趋势预测、动态感知异常等异常数据监测机理。基于此,首先运用Gompertz模型进行舆情趋势区间预测,其次定义偏离度进行数据异常评级,并确定预警等级,实现异常数据的及时捕捉和快速预警。[结论/结果]通过实例验证,证明了模型可行性,可以为政府舆情引导程度提供度量依据,也为编制智能化的舆情监测软件提供算法支持。