不到3個月前，一場刷爆網絡的“羅一笑事件”通過從“全民獻愛心”到“痛批帶血的營銷”再到“官方介入處理后網民質疑法律”的多次反轉，向我們展示了當今傳播環境的復雜、多變和強大的影響力。隨著互聯網的發展以及DT時代的到來，人們對信息全面性、精準性、客觀性的要求越來越高，如何以“大數據觀”變革傳統新聞事件分析思維，滿足企業、政府甚至個人日益增長的需求，已成為一個新的議題。
傳統新聞事件分析方式局限性日漸明顯
在傳統技術手段下，監測的對象被簡化為獨立的信息元，并且由于受到數據庫和計算分析能力的限制，對于因果關系和相關關系的追尋結果并不理想，得到的信息多為一級文本信息，而對于深層次的多級信息，如新聞、微博后的評論，網民的社會關系，網民針對某一事件評論反映出的情緒變化，以及網民煽動性的言論、暗示等數據無法深度挖掘。在信息爆炸與社交媒體崛起的當下，傳統新聞事件分析方式顯然已不能滿足企業及政府用戶的需求。
大數據技術下的新聞事件分析變革
互聯網時代下，用戶自主生成內容使網絡內容生產者數量呈幾何級增長，用戶與網站之間雙向交互，用戶與用戶之間也在進行多渠道、多層次的立體交互，因此產生了大量的深層相關關系的信息。而大數據技術在挖掘海量數據、分析數據方面的優勢契合了這一發展的需要，成為當代新聞事件分析領域的變革性技術。
因此，能將大數據技術深度應用于新聞事件分析的大數據產品則成為當前市場關注的焦點。此前由中譯語通發布的一款“譯見”大數據分析平臺則成功地實現了針對互聯網海量新聞數據自動實時抓取、內容分析和報警的功能，并通過可視化處理技術為用戶輕松導出分析數據圖表及報告，被廣泛應用于政企用戶對新聞事件進行實時、全面掌控的過程中。
從“分析”到“預測”，大數據為新聞事件分析提供新方向
大數據對新聞事件分析的影響遠不僅如此，“預測”本身就是大數據的一個重要應用。信息爆炸的時代要求人們不斷加快關聯信息的分析和判斷，留給突發事件的處理時間越來越少，從傳統的“黃金24小時”已變為“黃金4小時”，因此，趨勢“預測”已成為新聞事件分析的新方向。
通過對當前事件信息挖掘、整理和分析，加之與龐大的10年歷史數據庫的對比分析，譯見平臺能在事件進行網絡傳播的初期就提前開始抓取海內外相關信息，然后建立模型，實現對事件的傾向性預判，為政企等用戶進行更深層次的分析研判及決策提供可能。
大數據時代的到來對人類的生活、工作與思維產生變革性影響，新聞事件分析領域僅是其中之一，了解更多大數據垂直行業領域應用請關注微信公眾號(譯見大數據：yeesight譯云：globaltone2103)
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