（黄钧波）6月9日，代表澳门易研方案及珠海横琴博易数据的张荣显博士，在汕头大学举行了题为“重新认识大数据与网络舆情分析”的专题讲座，向观众介绍了大数据的发展现状和在网络舆情分析上的应用。
张荣显博士从事研究教学工作二十年，范畴涵盖民意调查、公众咨询、数据挖掘、网络挖掘及电子政务研究等，曾在澳门大学、香港浸会大学、葡萄牙里斯本大学任教。
大数据是什么？
在互联网日益进步的今天，大数据开始被越来越多地提及，可实际上大数据究竟是什么呢？
大数据简而言之，就是巨量资料，意思是传统数据处理软件不足以的大或复杂的数据集的术语。“大数据是未来12项颠覆性技术的脑脊液”，它具有数据容量庞大、处理速度快、信息多样性和不确定性，四大特点，张显荣介绍说。
大数据在如今多用于商业领域，通过对顾客的行为数据的计算，预测商业趋势，提前采取应对措施。
大数据在网络舆情分析的应用
面对复杂的网络信息环境，学术界对动态数据的获取、不同语境下的语意分析、情感分析，以及大数据对多变项的分析能力，存在很多疑问。针对此，张荣显博士提出，当前学术界及业界有必要对大数据重新认识，尤其是不少人对网络舆情大数据的诸多误解。张荣显提到网络舆情数据具有非结构化（没有有规律的数据）、来源多样性、快速、海量和不确定的特征。需要利用先进的网络技术把数据结构化，整合，筛选，处理，才能得出可视化的结果。
以当前的技术水平，网络数据的采集、清洗、结构化、索引、分词、关键字搜索等等技术问题，都已经可以通过机器解决，利用机器演算法、语意分析技术和自动化情感分析，就可以快速地挖掘舆情的传播来源、传播声量、传播路径、社会网络关系等信息。
网络大数据的面临的挑战
网络大数据并非无所不能，张荣显表示，“当前处理网络舆情大数据还面临着3大挑战：覆盖度、测量和解释。”大数据处理还无法精确预测热点舆情的发展趋势，分析结果流于单变量分析及往往以主观判断做结论，也容易把事物相关关系当成因果关系，在数据采样方面也存在着代表性不足的缺点。
他举了谷歌流感预测失败的例子，谷歌利用搜索引擎的相关数据数据对流感流行趋势进行预测，在前几年它的预测数据与美国疾病预防中心的官方数据比较接近，但是在2013年预测数据偏差高达两倍，后来这个项目也停止了在网上发布结果。这其中的原因就是没有处理好数据覆盖度的问题，因为存在一些看似与流感相关，实质没有关联的数据。
他还指出，不能过于依赖“关键字”，这容易造成概念化不足，布林逻辑设定的缺失等问题。
解决措施
张荣显及其带领的博易数据团队经过多年努力，研发出网络大数据挖掘平台（DiVoMiner）,从线上及线下对数据进行采集、结构化、清洗，方便研究人员能够利用平台数据或自有数据扩充数据库，建立研究者专属的数据库；同时透过机器学习及人工编码方式，让研究人员在平台上执行科学严谨的内容分析法，具有驾驭数据、设定研究类目、实时编码、控制质量及进行统计分析的能力。
他强调研究网络舆情，应该回归到理解舆情的分布、方向及其强度、潜伏性、重要性及稳定性的本质，将5W1H，亦即What、Who、When、Where、Why及How还原，并可通过交叉及相关的统计分析，才能更好地理解事件的面貌，达到到快、广及深的效果。
张荣显指出，总括来讲，研究网络舆情，需讲求科学性，对数据及分析的质量予以更多的关注，摒弃Garbage in, Garbage out（垃圾进，垃圾出）的套路，以Data in, Value out（数据进，价值出）为目标，力图让数据发挥它的最大价值。
