大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的信息/数据，而在于通过对信息/数据进行专业化处理来实现其价值。大数据的专业化处理需要具备硬件和软件两方面的条件。在硬件方面，主要是云计算平台等计算资源的配备，这些工作都已经不存在技术障碍。随着大数据上升为国家战略，政府大力推动“互联网+”行动，中国很快就将拥有极为丰富的计算资源。而软件方面的工作进展却相对滞后，很有可能成为诸多领域的大数据应用的瓶颈。

如前所述，前所未有的信息高速增长的同时也带来了前所未有的信息污染，这是大数据晴空中飘来的乌云。虚假错误信息的泛滥、网络谣言的滋生和传播、偏态传播特性的客观存在、民意伪造者的暗地操纵，使数据源受到污染，并且在某些方面污染还将越来越严重。大数据舆情研究从起步开始，就必须要面对这些敌人。大数据的另一个重要特征—价值密度低—还将越来越凸显，从互联网上获得有价值的舆情信息不是越来越容易，而是越来越难，这大大提高了舆情数据专业化处理的难度。

就大数据舆情研究而论，数据专业化处理的关键在于数据挖掘和数据分析的水平，它们决定数据加工的质量。当前首先要解决的问题，是如何在汉语语境下对不同属性、不同类别的舆情数据进行有效的挖掘和分析；同时，除了语义识别、情绪识别等功能之外，数据挖掘、分析工具还需要有很强的“抗污染能力”和“真伪识别能力”，因此这项工作将极具挑战性。目前对于舆情挖掘和分析模式的研究还处在摸索阶段，相关工具的开发也只是刚刚起步。可以预见，舆情挖掘和分析工具的研发是未来几年的重点攻关方向。

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