近日，许多主流内容产品，像微博、公众号、小红书、抖音、今日头条等都更新了显示IP属地的功能，即用户发布的评论信息后，会显示他的IP属地。

在这个大规模生产、分享和应用的数据时代，互联网是一个巨大的舆论生态体系，每分每秒都在进行着海量的信息交换，尤其是随着自媒体的蓬勃发展，不夸张地说，任何个体都可以进行随时随地的信息输出，这就令人们在各自的信息提取系统中，形成一种动态的、交互的、甚至没有限制的交流模式。

在这种背景下，纷繁复杂的真实社会状况对应的信息传播系统中，就必然出现不对称的传播现象，事情属于甲，说的却是乙，听到的是丙，最后指向丁。此类乌龙事件，虚假信息以讹传讹的手法，也充斥着我们的眼球。总有人试图浑水摸鱼，误导观众，在不透明的网络世界中坐收渔利。因此在大数据环境下网络舆情具有以下几点特征：

1.量大且类型复杂。在大数据时代，网络信息纷繁复杂，产生的数据形式和来源也多种多样，涵盖了文本、音频、图片、视频等不同类型的数据，使网络舆情信息变得更加复杂。

2.价值密度低。目前许多数据仍处于“孤岛”状态，单一或少数领域的大数据不仅价值有限，而且还存在片面性风险。大量的不相关信息中，需要沙里淘金。

3.传播速度快。大数据是一种以实时数据处理、实时结果导向为特征的解决方案，要求网络舆情信息处理更加迅速。

从各大平台显示IP属地的公告来看，这次指向性比较明确，都是为减少冒充热点事件当事人、恶意造谣、蹭流量等不良行为，确保传播内容的真实、透明。网络水军、造谣滋事、蹭流量无下限炒作，包括境外势力制造分裂言论等等网络公害对网络生态的破坏有多深，大家有目共睹，以惨烈结局收场的受害事件一再发生，对立情绪的蔓延破坏消耗着社会善意。

因此，树立大数据理念，深度挖掘并利用大数据价值，探索网络舆情的发展规律，各平台显示IP属地对网络舆情引导至少存在以下三方面的积极作用：

1.让网络舆情预测成为可能

对已经出现的网络舆情予以主动跟踪监测，进而根据走势加以干预，这是网络舆情引导的传统做法，也是以往网络舆情管理的起始。而利用大数据技术可以对网络舆情中具有关联的数据进行挖掘并加以分析归纳，总结出网络舆情产生、发展的规律。在此基础上对网络舆情进行模型化处理，使预测成为可能。

2.可量化管理网络舆情内容

对网络舆情内容进行量化管理是利用大数据对网络舆情进行科学预测的前提。时下的网络舆情信息量巨大，而被挖掘出来的网络舆情信息需要进行量化处理，在此基础上再建立数学模型对信息数据进行计算和分析，一是在密切关注网民态度与情绪变化的同时对其采用量化指标加以标识；二是对网络言论所持某一观点的人群数量进行统计；三是透过网络信息文字内容来对网民互动的社会关系网络数量进行统计。

3.大数据可深究网络舆情内在关联性

在大数据时代，每条网络数据都被看作是一个节点，能够在舆情链上与其他关联数据不受限制地产生乘法效应，这种关联会以指数级的方式对内容进行扩散。因此，对于网络舆情内在关联性的研究可以使舆情分析更为准确。

由此，IP属地功能不仅有以上三种积极作用，还在一定程度上帮助用户提升鉴别力，维护平台秩序，起到净化网络的效果，这符合建立清朗网络空间的要求，也顺应了广大网友的期待。

光点科技表示：充分发挥大数据的优势，深度挖掘、利用数据内容，通过数据价值提升网络舆情引导的价值，促使社会进步发展。

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