12月16日，第二屆輿情監測理論與實踐研討會在華中科技大學舉辦，來自全國高校、部門、企業、在內的80余名專家學者、業內人士，圍繞國內外輿情監測研究與實踐的最新進展，大數據輿情監測的標準化、智能化等問題展開了廣泛討論。網絡輿情中的情感數據挖掘與智能分析成為熱議話題。本刊整理部分專家精彩觀點和研究，以饗讀者。 湖北省網信辦網絡輿情處副處長李峰巍說，近年來，各地黨委在輿情應對中，從被動到主動，越來越得心應手。輿情重心在情，這個情是對群眾的感情，本著以群眾為出發點的工作原則，輿情工作就不會偏離正確的軌道。 中國人民大學新聞學院教授匡文波指出，微信群成為新輿情主平臺，數據獲取的不完整、數據的、對策研究的不可操作性是當前網絡輿情監測面臨的數據困境。引導必須重視到達率，如果不占領手機終端，一切與輿情應對效果都是零。在輿情應對上要避免陷入“子貢陷阱”（當一個人的口碑很差時，大家寧可相信是真的），“要通過塑造公信力贏得而不是讓網絡看上去很和諧”。 國家大數據專業委員會秘書長彭鐵元認為，隨著理政能力現代化的不斷增強，我國輿情整體呈現逐漸降低態勢，但輿情態勢從平時的靜默狀態到突然爆發的時間越來越快，輿情引發群體感情撕裂擴大化，輿情化逐漸凸顯。新時代應實現輿情監測由傳統的監測方法向輿情預測轉型，由事發引導向引導前置轉型，大數據技術為這種轉型提供了可能和動力。 華中科技大學新聞與信息學院系主任余紅教授指出，社會結構張力矛盾促使社會怨恨情感醞釀積累，是熱點輿情演化的內源動力機制。在熱點輿情事件，絕大多數參與者與導火索事件沒有直接利益關系，其輿情參與行為主要是借導火索事件怨恨情感，緊張狀態。鑒于此，必須樹立基于“善治”的社會輿情治理體系，搭建良好的公與的輿情互動機制，加強專業構建負責的引導模式，培育成熟的社會化參與主體，讓和在良性的互動中構建彼此信任。 人民網輿情中心常務副秘書長單學剛介紹，隨著互聯網上評論文本的爆炸式增長，迫切需要計算機幫助用戶加工整理這些情感信息，情感分析研究在用戶決策（如購物）、輿情監測（如事件走勢）、信息預測（如股市、）等方面具有重要的應用前景。情感挖掘首先需要對情感信息進行抽取，然后進行識別。在情感歸類上，目前一般可分為“高興”“喜好”“”“厭惡”“悲傷”“恐懼”“驚訝”七個類別。現階段關于情感分析方法主要有基于詞典和基于機器學習兩種方法。 大學電子工程系教授黃永峰認為，因情感詞的模糊性、歧義性，段落主題多樣性、情感豐富性等原因，傳統的文本情感計算的精準度難以提升，他們正在構建以二元情感常識庫、對象評價屬性知識庫為基礎的二元情感認知計算引擎，讓計算機理解自然語言和人類溝通方式，基于數據認知和推理產生并評估結果，通過人機交互和結果修正不斷自主學習和認知演進，探尋網絡下的情感認知機理，構建網絡評論的情感分析系統。 沃民高科（）股份有限公司董事長齊中祥認為，人們的正負情緒可以通過社交網絡相互，輿情工作應實現從輿情角度轉向情報思維轉變，從關注中國到覆蓋全球轉變，從實時監測轉向動態預測轉變，從關注事實轉向情緒管控轉變。社會分析要以人為本，全面分析人的社交、態度、愛好、情緒變化、信息等關鍵信息，才能勾勒出社會變化的全景圖，為國家相關決策提供支撐。
