网络舆情引导与危机处理

舆论的产生来源于客观信息反映，通常和社会价值观，和人们关注的社会焦点问题紧密相连。在传统媒介中，受众往往只能被动接受信息，无法及时参与讨论，其舆论产生的社会影响力相对较小。随着网络科技的发展，互联网载体的丰富，人们不仅可以借助论坛、贴吧、博客、微博等网络渠道，对社会热点事件，公开发表意见，表明态度倾向，同时还可以提出诉求和要求。当一些有影响力的问题及事件，通过网络媒介迅速传播及发表，会引起网络受众的高度关注
形成舆论焦点。信息受众的个体相对于事件发展的主观意识，经过交流，形成了主体网络舆论的意见，并形成主体相对一致的主导意见，这就标志着网络舆论的发展形成。下面我们就来看一下网络舆情如何引导的！


 

大数据时代，网络舆情产生速度快，数据体量大，而且异常复杂。

在新的网络舆情环境下，我国的网络舆情引导受到了前所未有的挑战，同时大数据也为网络舆情引导带来了新的机遇。在新形势下，应积极树立大数据理念，深入挖掘和合理利用大数据在网络舆情引导中的价值，创新网络舆情引导思维，抓住网络舆情的本质特征，探索网络舆情演变的内在规律，尽快建立起适应新形势的网络舆情引导机制。

大数据使网络舆情预测成为现实。对已经出现的网络舆情予以监测，这是网络舆情引导的传统做法，也是以往网络舆情管理的起始。但是利用大数据技术，可以对网络舆情中具有关联的数据进行挖掘并加以分析，使敏感信息在网络上传播的初始阶段就被监测到。在此基础上通过模型对网络舆情变化趋势进行仿真，使网络舆情预测成为现实。
 

大数据使网络舆情分析更为全面。实现网络舆情预测，至关重要的是对数据的相关性进行全面分析。而在传统的网络舆情引导中，由于数据库的缺乏和计算分析能力有限，往往难以全面分析网络舆情，得出的结论也有失偏颇。大数据环境下，对网络舆情的分析由静态化向动态化转变，由片面化向立体化转变，由单一化向全局化转变。利用大数据技术解构海量信息，并对这些信息加以重构，对网络数据的相关性进行深度挖掘，可以全面科学地分析并预测网络舆情的发展趋势。

大数据使网络舆情实现量化管理。

使网络舆情得以量化，是利用大数据对网络舆情进行科学预测的前提。网络舆情信息量巨大，而被挖掘出来的网络舆情信息需要进行量化，在此基础上再建立数学模型对信息数据进行计算和分析。数据的量化指的是数据是可计算的，一是在密切关注网民态度与情绪变化的同时对其采用量化指标加以标识，二是对网络言论所持某一观点的人群数量进行统计，三是透过网络信息文字内容来对网民互动的社会关系网络数量进行统计。

大数据使网络舆情相互关联。网络信息是网络背后的网民所传达出来的信息的集合，因而对网络数据进行研究，实质上是对由人所组成的社会网络进行研究。要实现网络舆情预测，离不开对网络舆情之间的关系进行关联这一尤为重要的大数据技术。在大数据时代，每个网络数据都被看作是一个节点，能够在舆情链上与其他关联数据不受限制地产生乘法效应，这种关联如同数据裂变，会扩大至全体网络数据，使舆情分析更为准确。

重构大数据时代网络舆情引导战略。

牢牢把握新契机，充分发挥大数据所具有的不可比拟的优势，重构大数据时代网络舆情引导战略。在大数据技术的帮助下不断提高网络舆情引导的预见性，进一步增强网络舆情引导的目的性。通过数据分析来了解网民群体的言论和心理特征，预测网络舆情变化趋势。加强政府网站建设，针对网络舆情特征有针对性地加以引导。挖掘数据信息，对数据的价值进行转化，使网络舆情引导的价值得以实现，使网络舆情引导具有更高的公信力。发挥主流媒体的作用，积极与社会公众进行沟通，使网络舆情引导及时有效。

那么危机又应该如何处理?下面继续看!

• 首先是对于时间上的要求，危机发生的时候，往往所有的消费者都在期望着证实和结果，这时候反应迅速及时，减少影响消费者的范围降低负面消息给他们的印象。
• 其次就是要正确的使用传播渠道，危机从哪些传播渠道来，解决危机最好也从哪些传播渠道去，将负面的危机转化为正面的宣传才是解决负面危机的核心，企业大可再利用更为强大的传播渠道进行负面消散。
• 第三是真诚和承担的原则，面对既成的失误和错误，真诚可以让人们对你以后的行为信任，不至于全部否认你的品牌，如果做作甚至造假，那么小可影响到企业市场损失，大可严重到政府机关介入，甚至威胁企业生存。

作为网络舆情传播延伸阶段的流行语很容易成为一段时期的普遍社会心理，影响和改变着人们对社会的基本态度和看法，需要经过较长时间的、持续的反向传播积累才能加以抵消或转变。因此，在网络舆情引导上要重视舆情热点之后的传播效果分析，应尽量避免具有负向影响作用的流行语，使人们能够客观地看待舆情产生和发展过程.

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