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目前国内外对于大数据的研究主要集中在技术层面，以计算机科学、信息科学、数学建模为主。研究的内容包括如何实现数据挖掘、数据存储、数据分析这三个方面。而结合本文大数据时代社会舆情传播要素之间的相互作用与传播模式的研究，主要集中在这几个方面：27220
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（1）大数据时代舆情研究的意义和作用。任何一门技术刚兴起的时候，人们首先都是研究它的意义与作用，大数据也不例外。有相当一部分文献是在预测大数据时代来临后，在人们生活方方面面将带来的变化。对于社会舆情领域，李彪在《大数据视域下社会舆情研究的新境界》一文中指出大数据对社会舆情有以下意义：大数据可以完整记录社会舆情和民意，更有利于舆情研究[2]；大数据可以使对舆情的监测和测量达到个体级水平从而成为舆情研究“利器”；利用大数据使得分析网民人际关系成为一种可能。
（2）大数据对舆情传播观念的改变。不同的时代我们需要不同的观念去适应新的环境，那么从互联网时代过渡到大数据时代需要什么观念上的转变呢？倪宁在《大数据时代的传播观念变革》一文中指出，大数据时代应有三大观念转变，分析处理时使用全部数据不再依赖随机抽样[4]；从追求数据的精确性转向数据的多样性和丰富性；了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。周子渊在《大数据时代的传播特征》一文中整理出大数据时代传播发生了以下四点转变，由“业务驱动”转变为“数据驱动”，由“内容为王”转变为“内容为王兼具服务为王”，由“整合”到“整融合”，由“及时性”到“全时性”[5]。论文网
（3）大数据时代舆情研究转向。大数据对传统舆情研究产生了深刻影响，在这种环境下，社会舆情研究也需要进行相关转向，实现学科的调试和适应。在喻国明《传播学研究_大数据时代的新范式》一文中，大数据时代舆情研究，应从单向度的内容研究转向“内容+关系”的多文度的研究[6]；由舆情信息采集转向数据加工、可视化；数据库由简单、有限的数据库转向非结构化的大数据库；舆情研究主体由舆情监控转向分工明确、高度聚合集约的舆情分析。
(4)大数据时代社会舆情的传播模式。陈雪在《社会化复杂网络环境下舆情传播研究》一文中将大数据时代传播模式归为SNS与微博这两类，并且分析了他们个字的特点以及是否交互这特性，得出微博已成为代表节点传播的最新发展方向，也体现出其网络舆情传播的特性[7]。曾润喜在《网络舆情传播阶段与模型比较研究》一文中将网络舆情传播模型分为，网络舆情演变模型、网络舆情传播技术模型两大类，通过各大类中传播模型的分析比较得出小世界网络舆情传播模型的现实合理性更高，对于现实的应用性也更大[8]。
（5）国外基于推特的舆情研究。康奈尔大学的Shaomei Wu在《who says what to whom on twitter》中引进了分类法将twitter用户分为“精英”和“普通”用户，并将精英用户进一步划分为媒体、名人、机构以及博主四类；随后作者研究部类之间的信息流，发现观众注意力虽然高度集中在精英用户，但大部分精英用户产生的信息达到群众需要一个人或更多的中介，作者将其归为（two-step flow）两级传播理论；最后作者发现不同部类的用户强调不同类型的内容，并且不同的内容类型表现出明显不同的特征寿命，从不到一天到几个月不等。
在大数据时代大数据影响着我们生活的方方面面，目前对大数据研究的文献有很多，学者们也从传播学、金融学、心理学、计算机科学等多个领域展开研究。综合上述国内学者相关研究，发现在社会舆情方面的几点不足：对舆情受众研究过少，将网络中传播者发布的内容判定为社会舆情，而忽视了大多数受众的看法；关注点多为社会媒体中的文本信息，对视频声音等内容研究不足；研究的舆情事件局限于一定时间段的社交媒体中的舆情信息，应该将其同历史中相似的舆情事件数据相关联；大数据环境下对舆情事件研究的视角太单一。