大数据在传媒业的另一个应用领域是网络舆情分析，跟营销关系也很密切。网络舆情怎么测量，跟网下舆情有什么关系?明星范玮琪在新浪微博上“晒娃”被骂，但为什么是范玮琪?她没有王菲有名，粉丝也没有小S多，发个照片怎么就能引起轩然大波?因为新浪有一个数据算法，算了以后范玮琪在那个时段被置顶到热点排行榜，越来越多的人点击到她的页面去看，结果比大阅兵点击率还高，就被部分网民骂了。在这件事中，是服务器影响和改变了舆论。现在的网络舆情是怎样生成的值得关注，我们逐渐从中看到了数据的力量。
以前，我们打100多次电话做一个舆情的调查，很累，现在都是通过大数据来分析。中国人的情绪在微博上是什么反映?基本上，过年的时候高一些，年底放假很高兴，过年的时候兴，地震的时候低一些，每年的趋势大体差不多，有一些特殊时点有些变化。
从新闻传播角度讲，一方面要理解和学习数据的结构，运用大数据服务新闻、舆情分析、后台分析、计算广告和营销效果评估等;另一方面应该思考怎样有限度地使用数据的价值。比如，计算新闻学应用场景数据、舆情分析等提高信息和新闻传播效果，日益得到重视。但大数据的发展还有很多挑战，数据非常多，但不一定完整，不一定准确，背后需要发掘的东西太多，应该告别大数据泡沫，走向真正的数据科学研究。
传媒业的数据已成为社会大数据的重要来源，也是影响市场和管理的重要因素，很大程度上影响到营销、消费、决策。现在，媒体消费行为与商品消费行为是无缝衔接的，媒体大数据的挖掘跟市场营销管理决策紧密关联在一起——消费由消费者接触媒体后产生，并通过媒体实现，消费后会把评论和感受反馈到媒体上。
信息的传播者还会通过搜集相关数据，精准定向广告的受众，测量广告扩散的广度和深度，测算广告对品牌认知、购买行为的影响，用大数据分析电子商务与广告的效果、消费者口碑传播的心理和行为、评论的文本、传播效果等。
找到好问题，体现数据的价值
很多人拿到数据特别高兴，我现在不这样了，数据都好不到哪儿去，拿到数据只是第一步，找到一个特别好的研究问题才是关键。我觉得如果用中国数据，用这些数据去测试一些特别大的问题，这才能体现数据的价值。
做研究有两类，一类是做理论的，他们只写公式，文章里没有数据;我是做实证的，拿数据验证他们的理论，我办公室有三四台戴尔并行服务器，一台一万美元，但我的技术还是比不上今天真正研究大数据的，他们都是既懂统计又懂计算机的人。
很多年前，我在国外做研究时，基本上用的都是中国的数据，有一些电商的数据，比如淘宝的，有家电下乡项目的数据，还有网游的数据。从几年前开始，学术研究中中国的数据越来越多，我就思考，这些数据有没有问题，比如，中国的数据有什么独特之处?有代表性吗?研究结果能不能在全世界通用?这些数据可靠吗?
为什么要用中国的数据，我个人的经验总结，主要是三点原因，第一，美国等国也有类似的数据，但拿不到。我是百度营销研究院的顾问，除了核心数据基本都可以接触到。第二，研究涉及中国或者新兴市场特有的问题，用中国的数据顺理成章。第三，这个问题在中国和国外都有，但在国外验证起来更加困难，或者可能没有条件去验证，但在中国，验证起来特别顺利。
我做过一些经济现象的实证研究，在此讲一下背后的大数据情况。
首先，第一个问题是extortion(敲诈勒索)，很多文章和理论都认为敲诈勒索会影响市场效率，但实证研究很难做。现在线上电商平台越做越大，线上顾客打分、评语很重要，评语会影响其他顾客的购买行为，商家受此影响会改变行为。有些不太好的顾客看到这个机会，就会利用写评论敲诈勒索，写差评要挟店家。
2012年到2013年的时候，差评师很猖狂，我们从淘宝拿到了这方面的数据。当时淘宝派人打入这些差评师的机构，潜入他们的聊天室，分析他们的行为，拿出好几份不同的报告，内容有重合也有不同，这些数据不是特别清晰，也有一些误差。
我们根据这些数据，到差评师买过、评过的女装商品下，分析差评师的留言和行为。第一，我们研究这些差评师选商家时有没有规则，是用一套专门的体系化方式选人，还是随机的?第二，差评师这么做之后，对商家的影响是什么，商家的行为会怎么改变?第三，这种行为导致的经济损失有多少，近期、长期损失是什么?