新媒体时代，大数据技术方兴未艾，面对互联网上的海量信息，借力大数据强化网络舆情分析研判，有效预防突发事件发生，对舆情工作者亦是有益尝试。
大数据的核心作用是预测，大数据舆情分析研判是舆情工作者通过收集分析互联网上关于社会热点或网民关注焦点事件的大量消息报道，发掘背后隐藏关系，进而预测事态发展趋势，为舆情事件处置提供决策参考。
预测不是预知，更非先知，大数据舆情分析研判也是通过对现有数据分析运算而推出结论，对事件发展趋势的预测与数据数量、质量和分析模型等密切相关。在舆情事件处置中，应树立依靠而非依赖数据的指导思想，避免数据独裁，这一点我们要有清醒认识。
互联网上海量数据的存在是大数据舆情分析研判的基础，但是面对纷繁浩杂、真伪难辨的网络信息，需要舆情工作者秉持来源广泛、时效性强、数量大的原则收集筛选各类数据，客观反映事件真相。
数据来源要广泛。大数据舆情分析研判所需数据，不仅要来自官方舆论场还应包含民间舆论场，既要有正面赞扬更要有负面批评。网络舆情数据按网民参与度可分为消息数据和互动数据。消息是网上关于事件的各类报道，来源广泛、真假难辨，此类报道通常会将网民聚焦到事件本身，引发关注，是突发事件的“导火索”，也是分析事件起因的重要线索。互动数据是网民对社会热点事件情感意愿的体现，是社情民意的真实反映，是突发事件的“催化剂”，也是研判舆情发展趋势的基础，是舆情分析的核心，收集数据时，应特别关注贴吧、论坛、新闻跟帖、微博、微信等互动数据的采集。
数据时效性要强。现在每天互联网上的数据以GB甚至TB级规模增加，总量超乎想象，这就需要收集舆情数据时把握好数据的时效性。对于数据时效性，通常根据舆情事件的性质、规模、影响力等因素综合分析。
数据量足够大。现在网上各类消息满天飞，真伪难辨，错误的消息数据会严重影响舆情分析质量。辨别消息真伪的关键是看消息间逻辑关系是否合理，假消息通常与其他消息没有联系或联系不紧密，不能与之构成合理的消息链，这就要求舆情工作者应收集尽量多的数据，数量大到能多维度反映事件真相，内在逻辑关系能让假消息原形毕露。
大数据舆情产品的价值来源于数据分析。数据本身并不产生价值，对数据开发利用才会产生巨大价值。好的数据分析技术或模型会透过消息表象全方位揭露隐藏于消息背后的微妙关系，国内有学者形象指出：如果把大数据比作石油，那么数据分析技术就是勘探、钻井、提炼、加工的技术，只有掌握大数据的关键技术才能将资源转化为价值。
一个科学高效的舆情数据分析模型应尽量减少人为干预，用简单算法分析尽量多的数据，相对于算法参数设定的主观性，数据本身是客观存在的。
云计算、物联网、4G网络等新技术的发展为大数据舆情分析模型的建立提供了有益帮助。基于云计算的舆情分析，能同时分析更多数据，揭露更多隐藏价值，使预测更准确，决策更合理。
大数据必将给全社会的工作、生活、学习带来巨大变化，政府管理部门应未雨绸缪、提早应对，加强法律法规建设，构建完善的监督管理体系，指导规范大数据产业健康发展。现阶段可以统筹推进鼓励发展、明确使用、保障安全三个层面的法律法规建设工作。
鼓励发展。政府应高度重视大数据产业化工作，加强顶层设计，制定国家层面的大数据战略规划，出台鼓励政策，加强基础平台建设，构建国家数据中心，强化技术和人才支撑。明确各方定位，引导政府决策数据化，推动政务信息公开向政务数据公开的转变，鼓励社会、企业等数据持有者公开数据，确保数据的流动性和可获取性。
明确使用。大数据时代，随着数据被不停的收集分析，社会运行更加透明。就大数据舆情而言，包含了太多的个人兴趣爱好、行为特征等隐私数据和对社会热点事件发展趋势的预测等敏感信息。这就需要我们对大数据舆情的用途、使用方式、使用范围、使用部门等做出明确的法律规定。
保障安全。安全是互联网发展的最大挑战。大数据时代，数据作为最大财富，政府应强化数据安全保护，制定出台适合国情的大数据法律体系，建立数据保密与风险管理机制，明确在数据收集、存储、传递、使用、买卖阶段的操作规范，加大对破坏数据服务器、存储设备等的处罚力度。健全完善个人隐私保护法规，严厉打击非法买卖个人信息等数据犯罪行为。
