面对数亿网民和浩如烟海的网络言论，网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台。那大数据舆情监测是什么？指的是以大数据信息挖掘平台为基础，实现语义挖掘、关键信息抽取和情感倾向性分析，构建互联网数据可视化框架，分析事件趋势特征和相关指标。在上述基础上，针对数据的多维度分析，信息可视化将纷繁抽象的结构化数据表示成为可见的图形图像。同时，通过进行预警评估分级，实时研判舆情，根据舆情预警级别做出相应的处置部署，从而使辅助决策更加具有针对性。

在了解了大数据舆情监测是什么后，我们来看看大数据舆情监测有哪些难点？

一是分析难度大，网页数据、文档数据、音视频数据等非结构化数据量远远超过结构化数据量。传统数据挖掘、分析算法无法适应非结构化数据，难以把控舆情变化发展规律。

二是响应要求高，移动互联网的高速发展导致舆情传播比传统方式快几十倍，“秒”级的传播速率对舆情的捕捉和发现要求更高。三是成本高昂，硬件设备、数据中心等造价高昂，维护成本高，一般用户难以投入和承受。四是个性化差异，用户深处的行业领域不同，传统的舆情平台难以适应所有的用户。如何在通过的基础上、以尽可能低的成本实现个性化需求考验平台的能力。

那在大数据时代，网络舆情应如何做好应对与管理？

首先，大数据时代的舆情监测。大数据舆情监测是为适应大数据时代的舆情和服务而发展起来的，其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪，并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。面对数亿网民和浩如烟海的网络言论，网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台。

其次，大数据时代的舆情研判。通过分析处理整群数据和人工智能技术，结合人工经验，可以对舆情发展态势和影响进行研判。