本文阐明《大数据时代的舆情分析与应用》一书的研究对象与研究意义，同时对大数据舆情分析与大数据舆情应用等领域进行文献调研，论证本研究的科学性和创新性；在进行充分的文献研究基础上，提出本研究的目的与研究内容。

本文首先对“京津冀协同发展”战略进行全面分析，为政策舆情分析提供基础。其次选取情绪和主题这两个典型的舆情分析指标，进行大数据舆情分析实证。选取这两个指标的理由是，在重大决策和公共政策舆情中，情绪代表了公众对政策的态度，主题代表了公众对政策感兴趣的议题，都对政府实践部门具有重要参考意义。

我国重大决策实施之前,都要进行社会稳定风险评估，本文首先梳理了以往学界关于社会风险、风险感知以及二者之间的关系的研究成果；然后构建了社会稳定风险评估体系、风险感知词库，进行了相关测量和分析，分析了社会风险感知和情绪的关系；为以后使用大数据技术进行重大决策社会稳定风险评估提供理论基础和计算公式。

习近平同志在中共十九大报告中指出，在“决胜全面建成小康社会”阶段，“要紧扣我国社会主要矛盾变化”“防范化解重大风险”。风险由不利事件发生概率和发生后所造成影响构成，风险事件的发生意味着风险的可能性变成了现实性，是潜在的危险转化成了现实的损失。社会稳定风险是发生社会不稳定事件的可能性，社会不稳定事件是社会矛盾与社会冲突外在的爆发形式。本文使用定量方法测量网络情绪代表的网络拟态环境和现实中的社会稳定事件之间的关系，这是本书的重要研究创新。本文将国外使用过的先进方法结合我国实际，同时也对社会冲突理论、风险框架分析理论等进行创新推进，实际测量线上线下社会稳定事件的关联性，为政府部门利用大数据舆情监测线下社会稳定风险事件提供证据支持。

本文将基于“京津冀协同发展”的案例实证，探讨重大决策社会稳定风险大数据舆情评估机制的必要性与可行性。在此基础上，从评估主体、评估程序和评估内容等方面探索大数据舆情评估机制建立的路径。