一、课题来源与背景： 广东省2015年度自然科学基金项目，编号：2015A030313315。 网络舆情的载体是传统媒体和互联网，每天都产生着海量信息，反应了社会工作的观点和态度，并可能引发社会工作的行为，甚至诱发社会安全事件。因此，网络舆情及其诱发的社会安全事件政府信誉和社会心理往往造成严重影响，后果十分严重。如何提升网络舆情的识别能力，预测网络舆情可能引发的社会安全事件，并及时采取预警行动是我国各级政府不同行业管理部门重要工作内容。

    二、技术原理及性能指标： 随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。 1. 大数据技术在网络信息获取平台开发中的应用研究 过去，政府在进行公共管理时，只关注政府内部的数据，由于掌握的有用信息有限，而且缺乏实时性，致使政府的决策常常滞后于危机的出现，从而造成较大损失。社会化数据实时性的特点，使得政府通过社交媒体大数据分析平台能够第一时间获得来自于广大网民群体的第一手信息。同时，社交媒体的开放性使得越来越多的人们愿意通过这种渠道去表达自己的个人想法。庞大而全面的信息将会成为政府在进行网络舆情时了解真实的社情民意的有利渠道。大数据将有效提升政府网络舆情工作的效率。 2. 大数据技术在网络舆情监测预警系统中的开发应用 大数据挖掘与服务网络舆情的实现路径是有规律可循的。大数据技术的核心技术是数据挖掘技术。要使数据挖掘技术有效助力网络舆情监测与引导，首先应根据网络舆情演化规律，构建适用于网络舆情挖掘分析的相关模型和技术方法，使之满足网络等复杂系统中不同舆情对象间的复杂关系分析，从而为网络舆情挖掘线路与进程提供理论基础，实现一般数据挖掘模型和技术方法与网络舆情挖掘与分析的有机融合。

    三、技术的创造性与先进性： 本研究的创新体现在以下两个方面： 1. 在理论创新方面，通过剖析网络舆情发生、发展、衰退的演化过程，发现网络舆情发展变化的规律；分析网络舆情的演化规律；总结和凝练中国情境下网络舆情的内在机理。 2. 在实践应用方面，通过探究网络舆情的演化规律，分析不同主题网络舆情之间的转换关系，探究网络舆情诱发公共安全事件的演化机理，总结中国情境下的网络舆情演化模式；通过开发设计网络信息平台的应用，可以供网络舆情管理部门和政府相关部门借鉴使用，辅助决策。

    四、技术的成熟程度，适用范围和安全性： 数据挖掘技术在网络舆情监测与预警管理系统的实际应用，可以从三个方面入手： 1. 网络舆情关联分析。 2. 网络舆情级别划分 3.网络舆情聚类 五、应用情况及存在的问题 社会化数据与以前采集的静态的、事务性数据完全不一样，它具有实时性和流动性。人们在社会化媒体上通过交流、购买、出售和其他日常生活活动以免费的方式提供着大量信息。这些数据由每个网民的微行为汇集而成，蕴含着巨大的价值，这将带来政府在网络舆情方面的变革。

    然而，我国各级政府网络舆情管理工作中，存在以下问题，影响了舆情管控工作的水平和能力的提升： 1. 舆情信息源整合不够，信息采集质量不高。对于舆情预警系统来说，信息源多样，以微博、社交网络、即时通讯为载体的“微内容”是主要的信息来源，现有舆情监测手段的信息源明显不够，对各类信息源的整合力度不大，不能实现全网采集，制约了舆情预警的效果。采集算法较为简单，信息采集呈现重复性、非相关性和表层化，导致采集的信息多为重复的、非相关的、浅层的，甚至是虚假的信息； 2. 舆情分析过程缺乏智能性，信息分析深度不够。现有舆情预警系统在信息处理方面，要么是将收集的信息经过简单整理后交给工作人员进行人工定性分析和经验判断，要么是借助舆情字典和统计学进行分析判断，导致获取的信息多为统计层面的相关数据,没有深入挖掘数据背后隐含的深层知识,更无法涉及舆情信息的语义层次，系统智能化程度不高； 3. 舆情预警研判功能偏弱，无法满足决策支持。现有的舆情系统进行预警时多为自动舆情分析报告和人工经验相结合的方式，鲜有设置科学系统的预警研判指标体系，从而导致提供的预笼结果的不可预料性和不科学性，无法保证危机预警决策的效果。

    六、历年获奖情况： 无。