当前位置:主页 > 网络舆情监测系统 >

网络舆情监测:舆论监督如何应用于竞选活动?

发布时间:2020-07-13 17:25   浏览次数:次   作者:admin

社会倾听的舆论监督如何应用于竞选活动?社会大数据如何影响竞选活动?

2016年美国总统大选前一天,多数民调显示希拉里·克林顿是胜利者,特朗普的当选让人大吃一惊。在众多政治预测中,人工智能系统莫格拉(MoglA)独树一帜,根据从谷歌(Google)、脸书(Facebook)、YouTube和推特(Twitter)上超过2000万个数据点收集的数据,成功预测特朗普获胜。它表明,社会大数据分析对今天的竞选活动至关重要。

网络舆情监测

1,社会大数据的舆情监测成功预测特朗普获胜

在众多政治预测中,人工智能系统莫格拉(MoglA)独树一帜,根据从谷歌(Google)、脸书(Facebook)、YouTube和推特(Twitter)上超过2000万个数据点收集的数据,成功预测特朗普获胜。它表明,网络舆情监测系统分析对今天的竞选活动至关重要。

政治是为所有人服务的,而现在的社交媒体正是人们表达他们对不同事物的想法和互动的地方。政治选举总是要想办法与选民沟通,取悦选民。例如,我们可以通过广告、街头演说、与选民沟通等方式,为候选人塑造更好的形象,传播思想。今天,通过社会大数据,人们的行为和思想可以被仔细而具体地掌握和分析。我们能否认这个“虚拟的地方”是目前正在进行选举的地方吗?

2,社会大数据与舆情民意监测中的传统民调

在政治选举中,民意测验在影响选民决定和候选人策略的不同阶段一直发挥着重要和工具性的作用。在大数据时代,仅靠传统民调不足以提供令人信服和全面的分析。我们必须将这些数据与社会大数据相结合,以更准确地分析选民情绪。

传统民调与社会大数据的主要区别在于主动性和被动性。在传统的民意调查中,信息是通过主动采访受访者,通过电话和网络进行的问卷调查来收集的。这些方法为受访者提供问题和答案选项,并依赖他们的回答进行意向分析。另一方面,社交大数据被动地访问和监控用户在社交媒体平台上的开放性和互动性行为,解读用户的真实意图。

3,如果从准确度上比较两种投票方法的利弊,其实两者都有其独特的优势和局限性。因此,两者应相辅相成,提供更好的预报。

传统民调的抽样精度和数据真实性都比较低,难以克服障碍。从统计学的角度来看,只要被调查者的特征与调查设定的总体研究目标相一致,一定数量的被调查者就可以将意向作为一个整体进行总结。

然而,存在大量不同的样本导向特征,如性别、收入、文化程度、年龄、居住区域等。当样本特征更加多样化时,分析中出现错误的可能性就越大。即使抽样是准确的,数据的真实性也无法轻易解决,因为传统的民调假设所有数据都是真实的,但事实上,受访者的回答可能包括反驳、谎言和拒绝,这些都没有经过分析。其他因素,如访问机构的位置、面试官的提问方式等,也会影响受访者回答的真实性。

网络舆情监测系统

网络舆情监测大数据可以弥补传统民调在抽样准确性和数据真实性方面的局限性。以社会大数据为调查对象,收集大量样本数据,跟踪调查对象在一定时期内的网络社区行为,有助于解决抽样和数据准确性不足的问题。

然而,网络平台上的用户分布可能并不代表整个社会,而且大多是年轻人。此外,被动监测大数据收集到的答案通常不如传统问卷调查得到的答案清晰。因此,最终数据分析不可避免地会引起对表示和歧义的关注。

因此,同时采用传统民调与社会大数据分析相结合的方式,是最大限度地发挥两者优点,弥补其不足的最佳选择。这种结合将使未来的民意调查更能代表真实情况。传统的定性研究方法可以帮助我们发现