如何从大数据舆情分析中“提炼”有价值的信息
基于大数据的微博舆情分析方法与实践
基于大数据的微博舆情分析方法与实践近年来，随着互联网的快速发展，社交媒体平台成为人们获取和分享信息的重要渠道。
其中，微博作为一种短文本信息的传播平台，具有实时性、广泛性和开放性等特点，成为研究舆情的重要对象。
借助大数据技术，基于微博的舆情分析方法也得到了广泛应用。
一、基本步骤针对基于大数据的微博舆情分析，基本的步骤包括数据采集、数据预处理、情感分析和舆情可视化四个环节。
1. 数据采集：通过API接口或爬虫技术，从微博平台上获取相关的舆情数据。
数据可以包括微博文本、用户信息、评论、转发等。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗和去重，去除无用信息和噪声，保留需要分析的内容。
同时，对特殊字符、拼写错误等进行修正，方便后续的情感分析。
3. 情感分析：通过文本挖掘和自然语言处理技术，对每条微博进行情感倾向性的分类，判断其是正面、负面还是中性。
情感分析可以使用机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯等，也可以使用词典等规则方法。
4. 舆情可视化：将分析得到的结果以图表、词云等形式展示出来，为决策者提供直观的认识。
可视化结果能够帮助理解舆情的整体趋势和关键信息，更好地指导决策。
二、方法与技术在上述基本步骤的基础上，基于大数据的微博舆情分析方法涵盖了一系列的方法和技术。
以下是其中几种常见的方法：1. 文本挖掘：通过文本挖掘技术，提取微博中的关键词、词频等特征，利用特征向量表示微博文本。
常用的文本挖掘算法包括TF-IDF、Word2Vec等。
2. 情感分类：通过训练情感分类器，将微博文本划分为正面、负面和中性。
常见的情感分类算法有支持向量机、朴素贝叶斯、深度学习等。
3. 社会网络分析：通过分析微博用户的关系网络，揭示用户之间的交互关系和信息传播路径。
社会网络分析可以帮助理解舆情的来源和扩散过程。
4. 话题建模：通过主题模型等技术，识别出微博中的热门话题和关键词，帮助找到关注度高的舆情事件。
三、实践案例基于大数据的微博舆情分析方法已经在许多领域得到了广泛应用。
如何利用大数据进行舆情分析
如何利用大数据进行舆情分析随着信息技术的飞速发展，特别是互联网的普及，大数据的产生和应用已经成为现代社会的重要组成部分。
在这个背景下，舆情分析作为一种新兴的研究领域，受到了越来越多的关注。
舆情分析是指通过对社会公众意见和态度的搜集与分析，以了解公众对某一事件、某个人物或某一组织的看法。
本文将探讨如何利用大数据进行舆情分析，从数据的获取、处理和分析到结果的应用等方面进行详细阐述。
一、大数据在舆情分析中的重要性随着社交媒体和在线论坛的盛行，公众表达意见的渠道日益增多，大量的数据涌现出来。
这些数据不仅包括文字信息，还有图片、视频等多种形式。
大数据的特点主要体现在以下几个方面：海量性：每天产生的信息量巨大，包括社交网络、新闻网站、博客等各类平台上发表的内容。
多样性：信息来源及其表现形式极其丰富，各种格式的信息可以用于舆情分析。
实时性：社交媒体和新闻的快速传播使得舆情发展的动态变化可以被及时捕捉，提供了实时分析的可能性。
价值性：通过对这些海量信息进行处理，可以提取出有价值的信息，从而辅助决策。
因此，运用大数据技术对舆情进行全面、深入的分析对于理解公众心理、制定更有效的政策和营销策略非常重要。
二、舆情数据的获取在进行舆情分析之前，首先要明确所需的数据来源。
常见的数据来源包括：社交媒体：如微博、微信、Facebook、Twitter等，这些平台是用户言论最集中、更新最快的地方。
新闻网站：传统媒体与新兴媒体结合，可以获得专业记者写作的报道和评论。
问答社区：如知乎、Yahoo Answers等用户提问与回答的平台，反映了公众对某一问题或事件的真实想法。
博客和论坛：个人博客和讨论论坛聚焦特定兴趣群体，可以获得比较深入和专业化的意见。
抓取这些数据时，可以使用网络爬虫技术进行定向抓取，同时也要遵循相关法律法规，以保护用户隐私。
三、数据预处理获取到海量数据之后，需要对数据进行预处理，以便为后续的分析做好准备。
预处理一般包括以下几个步骤：数据清洗：去除无效或重复的数据，包括广告、垃圾信息等。
社交媒体数据分析中网络舆情分析的方法与效果评估
社交媒体数据分析中网络舆情分析的方法与效果评估随着社交媒体的普及和使用规模的扩大，社交媒体数据分析在舆情分析中变得日益重要。
网络舆情分析是指通过对社交媒体中的言论、评论和互动等数据进行分析，以了解和评估人们对某一特定话题或事件的态度、情感以及情绪。
在社交媒体数据分析中，进行网络舆情分析的方法有很多，下面将介绍其中一些常用的方法。
1. 文本挖掘和情感分析文本挖掘是一种通过自然语言处理技术从大量文本数据中提取有用信息的方法。
在网络舆情分析中，通过文本挖掘可以提取用户对特定话题或事件的评论、观点和情感倾向。
情感分析则是一种对文本情感进行分类的方法，能够判断用户言论中的情感极性，如积极、消极或中立。
这些信息有助于揭示社交媒体用户对于特定事件的态度和情绪。
2. 社交网络分析社交网络分析是一种研究社交关系和网络结构的方法。
在网络舆情分析中，社交网络分析可以帮助我们了解社交媒体用户之间的关系和影响力。
通过分析用户之间的关注、转发、评论等互动行为，可以研究信息的传播速度、传播路径以及意见领袖等关键节点。
这些信息有助于评估网络舆情对公众的影响和传播力。
3. 主题模型主题模型是一种用于发现主题和主题间关系的统计模型。
在网络舆情分析中，主题模型可以帮助我们发现社交媒体上用户讨论的主要话题和关键词。
通过分析大量社交媒体数据中用户的言论，我们可以找到隐藏在大数据中的有用信息，并从中识别出话题的演变趋势和变化。
以上仅是网络舆情分析中几种常用的方法，而方法的选择应该根据分析的目的和需求而定。
同时，在进行网络舆情分析时，也需要对分析结果的效果进行评估，以确保结果的准确性和可靠性。
在评估网络舆情分析的效果时，可以采用以下几个指标：1. 准确性准确性是评估网络舆情分析的基本指标之一。
通过与人工标注的对比，我们可以评估分析方法对网络舆情的正确判断能力。
当然，人工标注是一项复杂和耗时的工作，但它可以作为一个参考标准来评估分析方法的准确率。
大数据技术在舆情分析中的应用与价值探究
大数据技术在舆情分析中的应用与价值探究随着互联网的普及和发展，人们生活中离不开网络和社交媒体，而这些平台每天都会产生海量的数据。
如何将这些数据利用起来，为社会和企业做出有益的决策，一直是一个热门话题。
其中之一便是舆情分析，而大数据技术在这个领域扮演了至关重要的角色。
第一部分：什么是舆情分析？舆情分析是指对公众的观点、态度和情绪进行调查、评估和分析的一项工作。
传统的舆情分析主要采用人工抽样调研的方式，效率较低且成本较高，而且结果也不一定准确。
近年来，随着大数据技术的迅速发展，舆情分析也开始往数字化、自动化的方向转化。
现代化的舆情分析可以利用网络爬虫、自然语言处理等技术，对海量的社交媒体数据进行分析，快速准确的获取人们对于事件或者品牌的评价、影响力等。
第二部分：大数据技术在舆情分析中的应用大数据技术在舆情分析领域中的应用十分广泛。
网络爬虫是其中最常用的技术之一，可帮助分析者获取各大社交媒体平台上的数据，如微博、Twitter、Facebook等。
这些数据通过数据挖掘技术进行分析，可以获取人们的一些关注点、话题热度、情绪分析等信息。
在情绪分析方面，自然语言处理技术被广泛应用。
这种技术可以将人们在社交媒体上的留言、评论等文本材料进行语言学和语义分析，了解情感和情绪方面的细节。
通过分析，可以得出人们对事件或品牌的态度、差评原因等信息。
除此之外，机器学习技术也被广泛应用于此领域。
利用机器学习算法进行模型训练，可以不断提高模型的预测准确度。
通过大数据技术的综合应用，分析者可以获取更加精确的数据、更多的信息以及更高的分析效率。
第三部分：大数据技术在舆情分析领域中的价值大数据技术在舆情分析领域中有着十分重要的价值。
首先，大数据技术的应用可以提高舆情分析的精度和效率。
采用机器学习算法进行分析，不仅可以快速地分析数据，还可以获得结果的可靠性和准确性较高。
其次，大数据技术的应用可以为企业带来更多的商业价值。
通过舆情分析，企业可以了解其品牌在社交媒体上的声誉和影响力，也可以及时发现消费者的需求和反馈，从而做出更优秀的市场决策。
网络舆情时空动态分析与挖掘
网络舆情时空动态分析与挖掘随着互联网的普及和社交媒体的快速发展，网络舆情成为了一个越来越重要的话题。
网络舆情时空动态分析与挖掘是一种利用大数据技术和人工智能算法来分析和挖掘网络舆情的方法。
网络舆情时空动态分析与挖掘主要是通过对互联网上的各种信息进行收集和分析，来了解和解读人们的意见和情绪，并根据这些信息提取出有价值的信息和观点。
通过这种方法，我们可以更好地了解社会的热点问题、民意动向和舆论走向。
在进行网络舆情时空动态分析与挖掘之前，首先需要建立一个庞大的数据集，这个数据集包括了互联网上的各种信息，如新闻文章、微博微信、博客评论等。
然后，我们需要运用各种数据挖掘和分析技术，对这些数据进行处理和分析，找出其中的规律和趋势。
在进行网络舆情时空动态分析与挖掘时，有几个关键的步骤是必须要进行的。
首先是数据收集，这是整个分析过程中最关键的一步，因为只有获得了足够的数据，才能进行后续的分析和挖掘工作。
其次是数据清洗和预处理，这是为了去除数据中的噪声和重复信息，并对数据进行规范化和标准化。
然后是特征提取和特征选择，这是为了从海量的数据中提取出有意义的特征，用来描述和分析舆情事件。
最后是建立模型和进行数据分析，这是为了通过机器学习和数据挖掘算法来进行舆情的分类和预测。
网络舆情时空动态分析与挖掘不仅可以用来分析和挖掘网络上的舆情事件，还可以用来预测和预警舆情的发展趋势。
例如，我们可以通过对过去一段时间内的舆情数据进行分析，来预测未来一段时间内的舆情走向。
这对于政府和企业来说，是非常有价值的信息，可以帮助他们及时采取措施来应对舆情事件。
此外，网络舆情时空动态分析与挖掘还可以用于舆情事件的监测和干预。
通过对网络舆情的监测，政府和企业可以更好地了解公众的声音和情绪，及时调整政策和策略。
同时，通过对网络舆情的干预，政府和企业可以通过宣传和引导舆论，来改变公众的态度和行为。
然而，网络舆情时空动态分析与挖掘也面临一些挑战和风险。
数据挖掘技术在舆情分析中的应用
数据挖掘技术在舆情分析中的应用在当今信息爆炸的时代，舆情的产生和传播速度之快让人应接不暇。
从社交媒体的热门话题到新闻报道的评论区，人们的观点和情绪以各种形式迅速传播。
如何从海量的数据中准确地提取有价值的信息，理解公众的态度和情感倾向，成为了政府、企业和社会组织等面临的重要挑战。
数据挖掘技术的出现，为舆情分析提供了强大的工具和方法。
数据挖掘技术是一种从大量数据中发现潜在模式、关系和知识的过程。
它融合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的知识和方法，能够对复杂的数据进行深入分析和处理。
在舆情分析中，数据挖掘技术可以帮助我们从海量的文本数据中提取关键信息，发现舆情的热点和趋势，预测舆情的发展方向，从而为决策提供有力的支持。
首先，数据预处理是数据挖掘在舆情分析中的重要步骤。
由于舆情数据来源广泛，格式多样，质量参差不齐，需要进行一系列的预处理操作，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
数据清洗主要是去除噪声数据、重复数据和缺失值，保证数据的准确性和完整性。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，统一数据格式和编码方式。
数据转换则是将数据转换为适合挖掘的形式，例如将文本数据转换为数值型数据。
数据规约是通过压缩数据量来减少挖掘的时间和空间复杂度，例如采用抽样技术或特征选择方法。
其次，文本挖掘技术在舆情分析中发挥着关键作用。
文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支，它主要针对文本数据进行处理和分析。
在舆情分析中，大量的舆情数据是以文本形式存在的，如新闻报道、社交媒体帖子、论坛评论等。
通过自然语言处理技术，对这些文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，将文本转换为可计算的形式。
然后，利用词频统计、关键词提取、文本分类、情感分析等方法，挖掘文本中的关键信息和情感倾向。
词频统计是最简单也是最基础的文本挖掘方法，它通过计算文本中各个词的出现频率，找出高频词，这些高频词往往能够反映文本的主题和重点。
关键词提取则是在词频统计的基础上，通过一定的算法和规则，提取出能够代表文本主要内容的关键词。
利用大数据技术进行舆情分析研究
利用大数据技术进行舆情分析研究在互联网时代，人们的信息获取渠道变得更加方便快捷，很多人会在网络上表达自己的观点和情感。
因此，舆情分析已经成为了解社会动态和人民群众情感的重要窗口。
而大数据技术的出现为舆情分析研究提供了更加高效和精准的方法。
一、大数据技术在舆情分析中的应用1.数据收集与处理舆情分析的第一步是收集数据，并对数据进行处理，以得出更加准确的信息。
使用传统方法，例如人工搜索和分类，耗时且容易出现漏洞。
然而，使用大数据技术，包括网络爬虫、云计算和自然语言处理等高效的方法，可以更快速地、更全面地搜集和处理信息。
2.情感分析舆情分析的第二步是进行情感分析。
情感分析是指对数据中表达的情感进行分类，以便识别出对某个事件的正向或负向态度。
大数据技术可以有效地分析大量的数据，并自动将数据进行分类。
同时，自然语言处理技术可以帮助情感分析工具更好地识别人民群众对事件或问题的态度。
3.影响力分析舆情分析的另一个重要领域是影响力分析。
通过对数据中的影响力标记，可以识别哪些人民群众对该事件更感兴趣，哪些观点更有影响力。
使用大数据技术的人工智能技术，可以快速识别出重要的数据点，以确定对舆情的影响。
二、大数据技术的优势1.更快速和更准确的搜集数据使用大数据技术收集数据可以大幅加快处理速度，使数据准确度大幅提高。
相对于人工搜索和分类，大数据技术可以更好地捕捉事件走向，而且不容易因为感情、偏见等成分被影响。
2.寻找隐含关联以及预测舆情分析最宝贵的价值，是在高频重复性的事情中发现新奇与特异性。
大数据技术能够根据收集的数据，找到那些隐藏在数据之中的关联关系，生成预测模型，为决策提供重要的参考。
3.实时数据分析随着互联网和社交媒体的不断发展，舆情也越来越快速地发生改变。
这就需要舆情分析工具能够很快获得最新的信息，并提供实时数据分析。
大数据技术提供了高效实时数据分析的能力，确保决策者能够及时获得最新的信息。
三、大数据技术面临的挑战1.数据安全数据在舆情分析中扮演着至关重要的角色。
大数据 数据解析方法
大数据数据解析方法随着大数据时代的到来，数据解析成为了各行各业的重要环节。
数据解析是指对大量的数据进行处理、分析和提取有价值信息的过程。
本文将介绍几种常见的大数据数据解析方法。
一、文本挖掘文本挖掘是一种通过对大量文本数据进行分析和挖掘来获取有价值信息的方法。
它可以从文本中提取出关键词、实体、主题等信息，帮助人们理解文本背后的含义和关系。
文本挖掘可以应用于舆情分析、情感分析、信息检索等领域。
二、数据挖掘数据挖掘是一种通过对大规模数据进行分析和探索来发现隐藏在数据中的模式、规律和关联的方法。
它可以帮助人们发现数据中的异常、趋势和规律，从而做出更有针对性的决策。
数据挖掘可以应用于市场营销、风险管理、推荐系统等领域。
三、机器学习机器学习是一种通过让计算机从数据中学习和改进自身性能的方法。
它可以通过建立模型和算法，让计算机自动从数据中发现规律和模式，并根据这些规律和模式做出预测和决策。
机器学习可以应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域。
四、数据可视化数据可视化是一种通过图表、图形和可视化工具展示数据的方法。
它可以将大量的数据转化为直观、易于理解的图形，帮助人们更好地理解数据的含义和趋势。
数据可视化可以应用于数据报告、数据分析、决策支持等领域。
五、统计分析统计分析是一种通过对数据进行统计和分析来揭示数据背后规律和关系的方法。
它可以通过概率论、假设检验、回归分析等方法，对数据进行整理、描述、推断和预测。
统计分析可以应用于质量控制、市场调研、实验设计等领域。
六、网络爬虫网络爬虫是一种通过自动化程序从互联网上收集数据的方法。
它可以自动访问网页、提取网页内容，并将提取到的数据保存下来。
网络爬虫可以应用于舆情监测、竞争情报、商品价格比较等领域。
七、自然语言处理自然语言处理是一种通过计算机对人类语言进行分析和处理的方法。
它可以识别和理解自然语言中的词汇、句法和语义，帮助计算机与人类进行有效的交互。
自然语言处理可以应用于机器翻译、智能客服、情感分析等领域。
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如何从大数据舆情分析中“提炼”有价值的信息?在开始介绍干货的时候，我们先了解舆情的含义，简单来说就是人民大众对社会各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。
从而衍生出我们需要分析的对象—社会化媒体（Social Media）。
而我们今天要研究的是对社会化媒体分析的一个重要手段——社会化聆听（Social Listening）。
我们将以汽车行业的一个实操案例，来讲述如何使用社会化聆听（工具）来对社会化媒体大数据进行分析。
“大数据”一直是最近几年全球很火的概念。
搜索关键词“big data”/”大数据“，从下图Google Trends的最近5年的热度趋势图和热度搜索地域分布可以看出，在这5年中，中国在大数据方面的热度一路攀升，“居高不下”。
然而，即使这样，大数据（分析）对于绝大部分人来说仍停留在概念层面，或者是给人很“高大上”、不接地气的印象，因为这个词似乎和“技术”、“编程”紧密联系在一起。
其实不然，经过这几年的发展，大数据应用已经触手可及，比如笔者上面用到的谷歌趋势，以及互联网从业者很熟悉的百度指数、新浪舆情通、微指数等，都是一些大家触手可及的大数据分析工具。
借助这些工具，我们只需要在了解业务知识的情况下，就能完成一些大数据趋势分析、事件（传播）分析、用户画像分析等。
在本文中，笔者将会介绍大数据分析主要的处对象—社会化媒体（Social Media），以及对社会化媒体进行分析的重要手段——社会化聆听（Social Listening）。
最后，笔者将以汽车行业的一个实操案例，来讲述如何使用社会化聆听（工具）来对社会化媒体大数据进行分析，虽然“隔行如隔山”，但“隔行不隔理”，其他领域的读者也可以借鉴这种分析思路和方法，来帮助自己在产品设计/运营、市场调研中达成目标。
以下是本文的主要内容及行文结构：1什么是社会化媒体？社会化媒体(Social Media)，也称社交媒体，是互联网信息中的绝对主体，它通常用来描述我们发布在微博、微信、博客、淘宝、Facebook、Twitter、Instagram和Snapchat等平台上的内容。
1.1社交媒体/社会化媒体到底是什么？如果用一大堆令人生厌的属于来定义这个词汇，只会使事情变得更复杂，可能获得清晰理解最好的方式是将它分拆成简单的词汇。
首先，让我分别来看看“社会化”和“媒体”各自的含义如何：“社会化”/“社交”：意指通过分享信息和接受信息来和其他人进行互动。
“媒体”：意指进行交流的工具或载体，如互联网（而电视、收音机和报纸是更传统的媒体形式）好的，从这个两个分开的词汇，我们能给出“社会化媒体”一个基本的定义：社会化媒体是一种基于互联网应用的交流载体/工具，它可以使个人通过分享信息和消费信息来和他人进行互动。
具体来说，社会化媒体是人们彼此之间用来分享意见、见解、经验和观点的工具和平台，现阶段主要包括社交网站、微博、微信、博客、Facebook、Twitter、Instagram、论坛、淘宝、优酷和豆瓣等等。
社会化媒体在互联网的沃土上蓬勃发展，爆发出令人眩目的能量，其传播的信息已成为人们浏览互联网的重要内容，不仅制造了人们社交生活中争相讨论的一个又一个热门话题，更进而吸引传统媒体争相跟进。
值得一提的是，社会化媒体与传统媒体（电视、报纸和广播等）最显著的不同点在于：社会化媒体的传播过程中，社会大众可以参与发布和散播消息。
1.2社会化媒体的一般特征假使你正在纠结于是否应该将某个网站划入“社会化媒体”这一类别，那么你可以看看，该网站是否符合以下特征中的至少三种。
（1）个人账户如果一个网站允许访问者创建他们自己能够登入的账户，那么，这是一个良好的开始—社交互动即将发生！没有个人账户，你就难以与他人在线上互动和信息共享。
（2）个人资料页面社会化媒体关乎人与人之间的交流沟通，那么，个体的个人资料页面对于展现个体来说是很有必要的。
通常说来，一个涉及用户信息的资料页面会包含如下内容：头像、个人简介、个人网站、近期推送信息、个人推荐，以及近期的参与的活动，等等。
（3）好友、粉丝、兴趣社群和标签个体会用他们的账号去和其他用户产生联系，比如相互加好友，关注感兴趣的人，建立基于兴趣爱好的社群，以及因加入社群和关注账号形成的个人标签。
（4）信息推送当用户和社会化媒体上的其他人发生联系时，他们基本上会说：“我想从这些人这边获取信息”，而这些信息正通过私信或Instant Messaging实时推送给他们的。
（5）个性化设置社会化媒体通常给用户留了足够的空间去进行个性化设置，自定义自己的个人资料，组织自己的好友或者粉丝，管理他们能看到的各种信息流，甚至能设置（不）希望他们看到的信息。
（6）通知任何告知用户特定消息的APP或者网站毫无疑问是在玩弄社会化媒体的把戏。
用户可以选择关闭或是开启这些通知，并可以选择接收他们想要的通知类型。
（7）信息更新、保存和发布如果一个网站或者APP允许你在有/无账号的情况下发布几乎所有形式的内容，那么，它就是社会化的。
而你发布的内容可能是文本形式的信息，一张上传的图片，一个YouTube视频，或者是一个可以跳转到某篇文章的超链接。
（8）“点赞”和“发帖”选项在社会化媒体中，我们发生互动最常见的两种形式是：通过“喜欢/点赞”的选项来表达认可和赞许；能够“发帖”功能来分享我们的观点。
（9）评论、评分和投票系统除了点赞和发帖功能，许多社会化媒体的网站或APP都可以社区中的各种UGC信息进行评论、评分和投票。
思考一下，你最喜欢的那些购物网站或者电影评论论坛，它们就运用了这种社会化媒体特征。
1.3社会化媒体的类别正如上文所提及的，社会化媒体基本可以囊括现今互联网世界的所有网站，它的分类版图如下：如上图所示，社会化媒体基本可以分为论坛、即时通讯、社区网站、视频分享、维基百科、音乐社区等17个类别，每个类别下又有若干个网站/应用，可以看到，社会化媒体这个大家庭的体量是极其庞大的！1.4社会化媒体的重要性1.4.1我们无往不在社会化媒体的枷锁之中法国18世纪伟大的启蒙思想家让-雅克·卢梭有一句名言：人是生而自由，却无往不在枷锁之中。
自以为是其他一切的主人的人，反而比其他一切更是奴隶。
放在现今数据爆炸、信息质量良莠不齐的互联网时代，我们或许可以把“自由”理解为选择信息和阅读信息的权力的自由。
然而，只要我们身处互联网社会化媒体的“信息洪流”之中，我们就无可避免的被它上面泛滥的信息所“裹挟”，也就是说，社会化媒体上的信息对现实世界中的每个人都有重大影响，我们每时每刻都间接的受到来自他人的影响。
值得注意的是，社会化媒体给我们构建了一个不同于现实社会、却和现实社会保持着千丝万缕的联系的虚拟社会（Virtual Society/Virtual Community/Artificial Society/Virtual Social）。
1.4.2通过社会化媒体中来观察现实世界中的客观信息在这个虚拟社会中，我们还是能看到很客观的信息，如下图所示，主要分为四类信息：（1）文本描述人物节点的个人资料刻画事物的描述对事件、行为的描述（2）网络结构个体和个体、个体和组织之间的社会网络关系传播过程中的网络结构（3）时空信息已标记的时空信息，需要从内容中识别的时间和空间信息（4）操作行为阅读、转发、评论、收藏、点赞/喜欢、打赏、签到然后，透过这些由社会化媒体散播开来的信息，我们得以在没有亲身经历的情况下，可以通过社会化媒体去感知这个客观世界，而且在掌握相关常识的情况下，我们的个人理解跟现实的偏差不会太大。
因此，我们可以透过社会化媒体来观察世界，借助这些根源于现实、但经过传播者主观思考重构的信息，我们可以发现一个能更全面的反映人与社会之间的交互关系的世界。
1.5通过社会化媒体来感知现实世界中的公众主观信息其实，社会化媒体上最具有价值的信息还是能反映人们情绪、情感、意识和精神等精神方面的主观信息，这些对于从事商业活动的经营者来说价值非常大。
一般说来，社会化媒体上会传播这样几类主观信息，如下图所示：由此，透过社会化媒体，我们也可以感知到对商业社会价值意义更大的个体/群体的主观信息。
既然社会化媒体中的信息这么有价值，那么，问题来了，我们如何通过社会化媒体来获知这些信息呢？这就引出下一个话题——社会化聆听（Social Listening）！2利用社会化聆听（Social Listening）获取社会化媒体上的重要信息2.1什么是Social Listening？在社交网络年代，我们的每一条发布、每一个评论，每一次转发，每一次点赞，都反映了我们的习惯，喜好和消费习惯。
通过社会化媒体去倾听目标消费者的需求和意见已经成为了今天品牌运营者的必修之技。
企业们通过捕捉网络上与品牌/产品/营销事件相关的关键词，去监测消费者都对品牌/产品/营销事件说了什么的行为，被称作社会化聆听（Social Listening）。
说的通俗一点，社会化聆听（Social Listening）就是指倾听目标消费者和潜在消费者主动在网上晒出的内容。
在实践中，它的意思是在社会化媒体（社交网络，论坛和博客等）上捕捉提及品牌的内容，有趣的品牌话题，竞争对手以及所有对你品牌有意义的话题。
2.2Social Listening对于企业的重要性由于社会化聆听的数据源于社会化媒体，所以这些数据信息有语义和关系双重属性，所以更加能从中发现基于社会化媒体中个体不经意见流露的真实行迹，所以对于社会化媒体来说，它的样本对象不是个体，而是行为本身。
从本质上来讲，社会化聆听调研是在一个开放式的命题下，可以得出更加的宏观趋势分析，更加洞察到趋于感性行为的辨析，它主要的工作会花在数据处理和非结构化的数据分析负面。
那么社会化聆听会在哪些方面帮助品牌和公司呢？Broadsuite Media Group的首席执行官Daniel Newman在其发表的《Social Listening Enables Social Business》一文中曾总结为市场概览、竞品分析、消费者情绪识别、售前支持、购买信号、客户服务与关系维持，但笔者以为，还可以加上2条：“发掘意见领袖”。
这类意见领袖能够在企业的营销事件中发挥极强的传播力，能在大范围内影响其他消费者的购买意向/购买行为“用户画像”。
捕捉那些谈论品牌/产品/营销事件的用户的相关用户信息下面，笔者将结合汽车行业的营销实践，来讨论社会化聆听是如何帮助企业实现其目标的。
2.2.1市场概览（Market Overview）通过社会化聆听，品牌可以更简单地获取对他们新产品和服务的目标市场的洞察，了解各个主要对手的市场影响力概况。
比如，当一个汽车制造商考虑开发一款新车系时，他们可以通过倾听多个平台（新浪微博、汽车之家、易车网等）的用户UGC（User-Generated Content）去了解竞争厂商类似已上市车型的购买者对此款车的吐槽和希望这类车应有的新功能，以作为打造新车的有力参考。