謝邀。

我的理解是，實際上題主想問的是，大數據在應對突發(fā)事件社會輿論方面有哪些作用。以下略作分析。

隨著互聯(lián)網技術和應用的發(fā)展，互聯(lián)網數據在體量、復雜性和產生速度等方面發(fā)生了巨大變化。互聯(lián)網的開放性使得網絡輿情的數據規(guī)模急速增長，多媒體的發(fā)展使網絡輿情的數據形態(tài)包括了文本、圖片、音頻和視頻等，呈現(xiàn)出多樣性特征。

此外，各種觀點互動頻繁，輿論多元且多樣，網絡輿情變化快速。各種因素共同作用，使得網絡輿情數據越來越呈現(xiàn)出大數據特征。大數據中蘊含著海量信息、知識和智慧，借助有效組織和使用大數據的工具和技術，將會極大提升人類的決策能力。毋庸置疑，輿情研判工作也需要在大數據分析的思路下有所創(chuàng)新。

大數據分析技術對于互聯(lián)網數據效用的提升，關鍵在于對互聯(lián)網數據之間的關系進行識別。為了對網絡輿情進行研判，需要匯集海量的互聯(lián)網數據，這些數據涉及到人類社會生活的各個方面，是對人類現(xiàn)實社會的一個投影。

目前，基于大數據輿情研究還處于探索階段，諸多相關處理技術還未形成統(tǒng)一模式。有研究者通過對已有輿情預警系統(tǒng)模型的歸納并結合大數據處理相關技術和決策支持系統(tǒng)相關理論，提出將大數據輿情分析與決策支持流程劃分為數據搜集與存儲、數據分析和決策支持三個模塊，其中數據搜集與存儲和數據分析模塊在原有的輿情分析系統(tǒng)基礎上增加了大數據存儲和分析技術，在決策支持模塊增加了專家知識庫。

利用該模型，不僅可以從數據挖掘和分析的視角來使用大數據，以助力輿情研判工作，還可以在輿情處理中整合專家知識庫，將大數據分析與輿情研判人員的經驗相結合，實現(xiàn)輿情研判人員的主導作用與技術輔助功能的互動耦合，即實現(xiàn)人與機器的良性互動機制，從而提升互聯(lián)網數據的效用。

當然，在實踐中還需要不斷對人與機器的互動機制進行優(yōu)化和創(chuàng)新，以更好地發(fā)揮互聯(lián)網數據在輿情研判中的效用。從現(xiàn)有的實踐來看，由于受限于當前語義分析技術的精確度和速率，語義支持的缺失仍然是普遍存在的問題，同時對大規(guī)模數據分析的支持也較弱。因此，要不斷創(chuàng)新網絡輿情大數據分析思路，借助大數據技術使輿情研究的視角更加多元化。

一是繞開語義分析的技術瓶頸，以大數據分析的視角，增強互聯(lián)網數據中結構信息和其他元數據的使用;

二是突破抽樣分析的思維，用大數據方法分析收集到的全體數據;

三是將搜索數據、點擊數據、人際關系數據、網民個人特征數據、相關社會數據等關聯(lián)起來進行分析，深度挖掘出有價值的輿情。

只有這樣，才能從單向度的內容研究轉向“內容+關系”的多維度研究，改變僅注意網民話語表達的單向度研究視角，在話語這類外在社會表達的淺表層面以外，進一步分析網民群體的社會行為、社會心理和社會訴求。