舆情智库可以基于数据分析实现“服务前移”，在保证公共产品和服务的正常供应的同时，准确把握服务对象的个性需求和价值期望。如何建好舆情智库，可从以下四个方面发力。
公共服务本质上属于以服务形式提供的公共产品。随着经济社会发展水平的提高，人民群众期待获得更高质量的公共服务。在公共服务管理服务体系及具体服务流程再造方面，舆情智库可以基于数据分析实现“服务前移”，在保证公共产品和服务的正常供应的同时，准确把握服务对象的个性需求和价值期望。如何建好舆情智库，可从以下四个方面发力：
1、服务与行业结合
舆情服务行业化主要是指舆情服务要与各行业的特点紧密结合，有针对性地做好舆情软件开发及衍生服务。从实践来看，成功的舆情系统建设和应用，必须充分考虑互联网新媒体的传播特点、行业特征（分类标准和行业知识库建设）、应急联动等多种因素。对不同的行业和职能部门而言，互联网舆情监测系统有极大的扩展性，应根据行业特点深入知识库的应用和建设，进一步发展文本挖掘和分析技术，如：语义分析，构建一个面向行业的倾向性语气词典，建设一定规模的标准数据集，可大大提高语义分析的准确性。
舆情服务与行业的结合程度，取决于两者资源和数据整合的进度。在实际服务中，舆情机构可依托行业基础实施舆情大数据共享工程，进行安全评估、研判预警、处置反馈、形象修复等方面的研发和整合。凡是需要对社情民意关注的部门，都可以通过本系统建立舆情数据库、事件案例库以及行业知识库，改变以往监测服务平台仅仅沦为监测工具的困境，以一种创新的舆情数据分析整理模式，结合行业实际诉求，进行数据可视化，综合研判分析，为用户科学决策提供有力依据。
2、技术与内容结合
在具体的舆情服务中，用户需求的“无界”与智能技术的“低能”经常构成冲突，用户对智能技术的研发有更高的期望和要求。目前，主流的舆情监测系统多采用云数据平台，即由原来的软件服务商搭建数据平台，客户通过网页或客户端远程访问，通过设置关键词实现舆情数据的抓取和直观化呈现。遗憾的是，这些系统虽然可以进行大规模的数据处理和集约化输出，但其数据分析能力仍然有限。比如：舆情系统只能出具简单的监测专报，而在趋势分析、观点提炼以及处置建议方面还依赖成熟的舆情分析师。
技术与内容结合，不是把智能技术仅仅作为舆情服务的工具，而是强调要利用智能技术来营造一种新型的服务环境。该环境应能支持信息获取、资源共享、多重交互、自主探究、协作学习等多方面要求的服务方式与学习方式，使当前以舆情监测系统为中心的服务结构发生根本性变革，从而使舆情分析师的智库作用真正落到实处。智能技术与舆情服务结合所要达到的目标，就是要落实大批舆情智库人才的培养。
3、专家与系统结合
对网络舆情的准确研判，对于网络舆情管理至关重要。目前的技术手段存在两个极端，或是完全凭借经验研判，或是依靠计算机技术研判，研判精度缺乏有效评估，专家系统工具与舆情数据库的交互能力非常薄弱。如果能够建立专家系统与舆情数据库管理系统的直接通道，使专家系统在舆情应对过程中的任一点都可以与数据库直接交互，则既能强化舆情数据库的查询能力， 又可为舆情数据库提供研判能力， 并由此构造出基于规则的大规模舆情知识库。
人工智能的专家系统与舆情数据库进行耦合，能够最大限度运用舆情专家的宝贵经验和逻辑推理规则，应对各类舆情事件中的场域变量和约束条件，有效规避决策风险。具体而言，专家和系统结合，就是要适应市场环境和用户需求无界等因素，将文本分类、文本聚类、文本摘要、倾向性分析等结合语料库和知识库，更好的实现人机结合，提高舆情系统的智能化水平，建立一条从事实认定到价值判断直至应对处置的“全程高速公路”。
4、数据与应用结合
舆情与大数据结合的关键是应用。大数据与传统数据相比，最主要的变化在于数据维度的变化，包括数据采样的维度以及时间的维度。对于舆情监测来说，在采样维度上会变得更宽，数据输入的参数非常多，而由于舆情的时效性特点，时间维度相对有限。要实现舆情领域的大数据分析，首先需要通过系统采集完成足够多的数据积累，足够找出数据之间的规律，从而为应用分析奠定基础。
数据与应用的结合，必须依托具体的应用领域，完善丰富底层架构。业界对大数据总结出四大特点：数据量大、类型多、速度快、价值高。舆情大数据的应用，在未来是整个舆情生态系统的变化，而不仅仅是技术的变革。在智库阶段，舆情大数据应通过自己积累沉淀实现自我表达。数据的搜集、分析和挖掘，都是为了以舆情业务为主体的数据呈现，只有贴合舆情实际进行数据呈现，才能体现大数据的价值。
舆情智库显见的意义在于，将社会治理过程中的真实需求高效地收集起来并进行有效的整合，进而实现政府与公众的良性互动。由于舆情智库在数据积累、分析建模、趋势预测等方面具有专业优势，可以预见会在政府公共服务领域发挥重要的决策支撑作用，甚至能够为公共服务提供方式带来革命性影响。
