疫情舆论大数据分析（大数据网络舆情分析）

疫情防控的关键武器:大数据!十个关键知识点和一本书等你GET!

Storm：Storm是一个实时计算框架，与Hadoop不同，Storm是对实时新增的数据进行逐条处理，保证数据处理的时效性。Spark：Spark是一种通用的大数据计算框架，与Hadoop相比，Spark更擅长大数据的计算，而Hadoop则更擅长大数据的存储以及资源调度。

注意疫情防控，读《红楼梦》等经典著作，看《平凡的世界》等经典影视剧；坚定两个信念，即我们的政府一定有能力带领全国人民打赢这场防疫阻击战；新型冠状病毒感染的肺炎疫情一定会尽早结束；坚决做到‘三不’，即不串门、不集会、不聚餐。

面试真题主要侧重于考察学生的学科素养和基础知识，例如在疫情防控战中如何识别虚假信息，以及编制检索式、计算查重率和查准率等。对于大大三的学生，建议提前准备，包括阅读论文、学习知识点、总结背诵万能话术，以及使用电子工具对内容进行分类整理。此外，了解论文阅读技巧和培养自学能力也是备考的关键。

你舍得花钱买书吗？（读好书绝对是学习编程的最佳捷径。你一定会说，现在电脑书籍真他XX的贵，没法子，谁让知识和技术在人家的脑袋，在人家的书里呢；等你写书时可以把价格定低一点，记着还有好多没钱但想买书的兄弟很困难呀。

疫情三年与社会偏见

疫情三年期间，社会偏见成为理解诸多社会现象的重要线索，未来若开展大规模研究，应鼓励社会科学家参与该维度的分析。以下从社会偏见的形成、表现及研究价值展开阐述：社会偏见的形成背景疫情三年间，社会偏见的产生与信息传播环境、公众认知局限及国际舆论压力密切相关。

疫情的丧钟为资本主义体制下傲慢与偏见的政客和资本集团而鸣。疫情不仅是对不同社会制度的检验，更是对人性、治理能力与价值观的深刻拷问。

工厂招聘中的年龄歧视、容貌歧视等问题，并非疫情之后才出现的新现象。这些歧视现象的存在，反映了社会对某些群体的偏见和刻板印象。虽然疫情可能对就业市场造成了一定的冲击，但歧视现象的存在更多是与社会的文化、价值观等因素有关。因此，不能简单地将这些问题归咎于“人心变坏”。

最坏的时代：疫情下的危机与挑战生命与健康的威胁：截至2020年4月3日，全球多国确诊病例激增，美国累计确诊278492人，意大利119827人，中国82882人。疫情直接威胁人类生命安全，医疗资源紧张、死亡率攀升成为普遍问题。社会秩序的冲击：疫情导致经济停滞、失业率上升、教育中断。

在疫情初期，由于信息传播渠道的不畅和公众对疫情认知的有限，导致了许多误解和恐慌。一些在武汉的人对病毒的存在知之甚少，而外界则因为信息的不对等，对从武汉返回的人员产生了过度的反应和偏见。这种信息传播的不畅和误解，不仅加剧了社会的恐慌情绪，也影响了疫情防控工作的顺利开展。

疫情过后感觉“乱世”，是多重压力叠加下社会心理与客观环境共同作用的结果，具体成因如下：集体心理创伤与慢性压力疫情期间，健康威胁、经济波动与生活秩序紊乱使人们长期处于“警戒状态”。即使疫情缓解，对失控的恐惧和对未来的不确定感仍未消散，导致情绪易烦躁、易怒。

如何看到大数据的“利”与“弊”?

〖A〗、大数据的“弊”数据质量问题：大数据记录了过多的数据信息，但其中不一定全是被需要的，关键信息内容可能只占很低比例，这就容易造成数据质量低下、难以利用的情况。例如，在社交媒体上，每天会产生海量的用户动态、评论等信息，但其中真正有价值、能用于市场分析或用户研究的信息可能只是少数。

〖B〗、大数据时代的利与弊 利：海量数据的优势：大数据提供了庞大的数据量，这些数据蕴含着丰富的信息和价值，能够为企业和科研机构提供更为全面、深入的洞察。企业运营的革新：大数据技术使企业能够更精准地把握市场脉搏，优化产品设计、生产、市场推广等各个环节，提升运营效率。

〖C〗、智能化进程中，大数据的核心价值在于数据的价值化。借助数据的辅助决策，企业能够做出更为精准、合理的商业决策；同时，通过智能体的训练，大数据还能够助力实现具体的任务执行，推动企业智能化改造。对于中小企业而言，大数据为其提供了与大企业竞争的新舞台。

疫情大数据推送的数据来源于哪里

大数据技术实现疫情数据的实时采集与动态更新数据来源广泛：疫情期间，大数据技术通过整合医疗机构、疾控中心、交通部门、社区等多渠道数据，实时采集确诊病例、密切接触者、疫情传播链等信息。例如，确诊人员同行航班查询、同行车次查询等功能，均依赖大数据对海量出行数据的实时分析。

疫情大数据推送的数据来源于三大运营商的数据。大数据分析指的三大运营商的大数据分析，依据个人用户的手机曾经和哪些城市或者是哪些城市的某个区域的基站上进行过信令和数据的交互。疫情防疫大数据分析 大数据分析基本是准确的，但是会有一定程度的扩大。

电话排查。大数据排查一般是根据手机信号获取的，并不是靠身份证登记的。目前大数据排查的方式主要有三种：第一种则是根据手机信号，通过追踪疫情发生地所停留过10分钟以上的手机号来定位出可能对风险人员，而这也是最常用的排查方式，同时具有很高的真实性和准确度。

疾控中心的信息主要来源于上级疾控部门或行政部门发送的协查函（包括密接、次密接、一般接触者、重点风险人员等）、大数据推送的重点地区涉疫人员名单，以及对病例或密接的流调。疾控密接专班人员在收到协查函后，需要立即完成流调或信息核实工作。

数据来源：行程码数据来源于通信大数据行程卡，由中国信通院联合三大电信运营商（中国电信、中国移动、中国联通）提供。通过分析手机“信令数据”（即手机与基站之间的通信信号），可精准定位用户前14天内到过的所有地市信息。应用场景：行程码主要用于疫情防控期间的出行管理。

大数据的应用

〖A〗、大数据已广泛应用于体育、机器设备、医药等多个领域，推动各行业信息化与智能化发展。具体应用如下：体育领域 运动员表现分析：通过植入运动器材的传感器技术，实时抓取比赛数据（如速度、力量、心率等），结合常规软件无法处理的复杂数据集，追踪运动员训练及生活状态。

〖B〗、大数据现在广泛应用于各个领域，其主要应用领域包括： 商业领域 商家通过大数据分析消费者的购买行为和习惯，制定更为精准的营销策略。用于市场趋势的预测、风险评估以及客户关系管理等。 医疗健康领域 有助于疾病的预防、诊断和治疗。

〖C〗、生命监测：佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠。能源消耗：大数据与智能物联网设备相结合，使智能电表可以调节能耗，从而实现有效的能源利用。物流：大数据可简化物流流程，使其在严格的时间表内平稳运行。