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作者： imtoken钱包最新版下载ios
2024-03-08 04:52:56
舆情分析一般从哪几个方面分析？（附具体案例） - 知乎
舆情分析一般从哪几个方面分析？（附具体案例） - 知乎首发于网络舆情知识科普切换模式写文章登录/注册舆情分析一般从哪几个方面分析？（附具体案例）李知 商业解读｜企业舆情研究｜营销活动分析｜公关口碑维护舆情是大众意见观点信息合集的总称，所以舆情工作主要是监测网上的各种舆情舆论信息，如媒体的议题、观点，网民的意见、建议、褒贬与评价等。一、如何收集舆情数据？互联网时代，信息数据量庞大且传播形式渠道多样化，如何快速收集到海量数据并进行归纳分析，成为舆情工作的难题。目前因为人工采集数据费时费力，大部分还是选择使用识微商情系统之类的舆情监测工具去做一个网络信息收集工作，以减轻负担、提高效率。识微商情收集所有主流新闻、社交、视频等网站和App、博客、论坛等的公开提及。舆情监测工具一般会对收集到的数据做一个基本的分类和梳理，不同的项目对应不同的分析方向。在某个事件发生后，人们会通过各种途径了解到事情的真相，随后表达自己的情绪、立场、观点等。当一种论调得到大家的认同后，舆情甚至可以对事件的走向发生重大的影响。如果可以从这舆情中分析出些什么，得到些什么，那么就可以做出一个正确的决定。舆情分析就是根据特定问题的需要，对针对这个问题的舆情进行深层次的思维加工和分析研究，得到相关结论的过程。所以，如何解读和分析舆情系统数据很有必要。做舆情分析之前首先是要获得数据，其次是根据这些数据做分析。（以下的一些分析项目和数据都是基于识微商情系统）舆情数据收集根据需求，通过关键词来设定监测主题，一般是监测品牌声誉、营销活动、竞争对手、行业动态、某个事件这几个方面。关键词设置：l 品牌声誉：公司、品牌、产品的名称、简称l 营销活动：活动主题l 竞争对手：对手的公司、品牌、产品的名称、简称l 行业动态：业务相关的术语（如做口红的公司监测词可以设置一些“化妆”“唇彩”的相关词）l 某个事件：事件主体、发生了什么设置好监测主题之后，即可获得互联网上所有符合设定的公开信息。二、如何分析舆情数据？打开监测主题的分析面板，可以看到系统提供的分析项目，每个项目已经归纳整理对应数据结果。主题下显示分析时段的部分，也是一个筛选器，可以进行监测时间跨度、平台、信息类型的筛选。识微商情系统界面展示分析数据的可视化图表，也提供分析数据和分析结果（报告）的下载，以下详细介绍各个分析项目是做什么的，以及数据结果如何解读的具体示例（部分图表为系统图，部分根据系统数据自行制作）：（1）重点统计重点统计提供了监测主题下一些重要数据的一个概览，比如相关信息总量、负面信息量、热门传播内容等，这样可以对于当前的情况有一个基本的了解。（2）时间趋势时间趋势，有些工具也可能叫发展趋势、舆情态势，指某个监测主题在某一段时间内的网络信息发展趋势。网络信息瞬息万变，趋势也是跟随着实时变化的。通过设定的关键词得到趋势数据后，可以直观的了解监测主题的整体舆情发展情况是上升还是下降，总结舆情传播的路径和特征，评估舆情发展阶段、预测未来趋势。峰值意味着是舆情发展中的关键节点，是趋势分析需要着重注意的点。分析推动传播高峰出现的事件或节点，分阶段了解舆情传播过程。“山姆涉二选一事件”时间趋势分析：2021年10月22日，家乐福中国第一家会员店开业。当晚22：49“家乐福会员商店”便发出了一份道歉信，“在开业第一天，竞争对手施压供应商回购买空相关商品，使得不少会员消费者无法购买。从会员店筹建到开业，竞对持续向一些品牌施压，如果该品牌供货给家乐福会员店，就下架该品牌在竞对的产品。甚至在开业当天，部分品牌不堪竞对的压力，不得不到现场扫货买断其所有产品，我们还频繁接到品牌不再继续合作的消息。”反对以自身市场地位强迫商家“二选一”此时事件并未引发大规模的关注，网络仅有较小舆情热度波动。10月24日，“第一财经日报”发布对事件的调查报道。盒马X会员店总经理长隐（阿里系花名）表示：从去年10月首店开业至今，盒马X会员店也长期遭遇到上述家乐福会员店所遇到的类似情况，即“二选一”，在上海以外的城市，有部分供应商迫于压力停止了与盒马X会员店的合作。家乐福和盒马的“抱团”吸引了更多网友的关注，10月25日上午，相关话题舆情热度骤升至峰值，随后快速下降，但仍保持在较高水平。（3）情感分析情感分析，也称为意见挖掘或情感 AI，指分析在线文章以确定它们所承载的情感基调的过程。该过程背后的科学基于自然语言处理和机器学习的算法，将文章分类为正面、中性、负面。情感分析有助于找出发帖者对某个话题的态度。情绪分析会展现舆情整体情绪倾向，对网络上新闻媒体、网民的总态度进行正面、负面、中性（或非敏感、敏感）划分。如果监测的品牌、产品或服务的负面评价突然激增，则表明舆情危机可能正在酝酿中。结合时间和信息量维度，还可展示不同情绪的变化过程。如研究在某个事件或者活动发生前后情感变化，可以用来衡量影响力/效果。在情绪分析板块，除了对舆论整体情绪进行展示外，分析不同情绪的推动因素也是重要一环。通过对不同情绪的舆情信息的整理分析，可以获得对应情绪的主要观点态度、传播情况等，全面体现相关舆情在情绪倾向这一维度的情况。通过情绪分析，可以更好地了解客户对品牌/事件/活动的感受，获得有助于改进产品和服务的见解，对客户反馈更敏感，对负面情绪迅速做出反应并扭转局面，实时监测品牌声誉情况。“滴滴被罚事件”前后网络情绪变化：随着滴滴被处罚一同曝光的，是滴滴存在16项违法事实，收集用户、司机的手机截图、剪切板、身份信息、生物信息、职业信息等，还存在严重影响国家安全的数据处理活动。无论前者还是后者都让网友十分愤怒，讨伐之声不断。受处罚事件影响，滴滴口碑急剧下降，正面情绪占比从事前的41%下降到9%，负面情绪从事前的6%上升到43%。（4）话题分析话题分析，指监测主题下被被多数表达的话题内容，可能是某个事件的关键事实、也可能是主流的观点。通过话题分析，可以把握事件声量倾向性、关键词、主要观点，以及其在媒体渠道的传播情况，话题分析模块中，一般从媒体报道和网民言论两方面进行分析，概括总结不同身份视角下的不同舆论声音，全面了解舆情聚焦方向。若媒体报道和网民言论趋同，也可合并划分。在话题划分中，要注意统一划分标准，保证不同话题间的平行关系，避免话题间存在从属、重叠问题，为后续的分析打好基础。“土坑酸菜事件”媒体话题分析：多数媒体以传播3·15土坑酸菜问题为主，相关文章占比达56.1%。央视曝光土坑酸菜问题后，涉事企业如插旗菜业以及关联企业如统一、康师傅、白象和五谷渔粉等纷纷发表声明，成为部分媒体报道的重点，相关文章占比18.4%。针对央视曝光的“土坑酸菜”问题企业，监管部门迅速开展行动，事发地市监部门采取查封措施，市场监管总局也派督导组赶赴湖南开展行动，甚至全国各地监管部门纷纷开展食品安全排查、清查行动，部分媒体对此做出了跟进报道，相关文章占比13.8%。“土坑酸菜”丑闻爆发后，深陷舆论风波中的方便面、调味品、餐饮等关联行业所受到的冲击也引发少数媒体关注，相关文章占比8.2%。其中，又以电商平台与线下超市全线下架酸菜食品、对关联企业的股价影响、对芥菜种植户的影响的关注度较高。此外，还有少数媒体报道文章涉及起底插旗菜业发展史、科普腌制食品的危害和正确制作酸菜的方法等内容，相关文章占比3.5%。“土坑酸菜事件”网民话题分析：自央视3·15晚会曝光“土坑酸菜”现象后，大多数网民在传播这一信息的同时，也对涉事企业无视食品生产安全标准、忽视食品卫生安全的无良行为予以了谴责，相关言论占比62.4%。部分网民对3·15晚会敢于为消费者发声、勇于曝光问题企业的行为表示肯定，并希望更多媒体加入捍卫、监督食品卫生安全问题的队伍，相关言论占比13.7%。据央视曝光的视频显示，“土坑酸菜”仅在国内市场销售，而出口酸菜则采用专业、标准的发酵池制作，国内国外生产的“双重标准”引起了网民的强烈不满，“中国人专骗中国人”“自己人坑自己人”等成为热门词句，相关言论占比8.1%。同时，视频中涉事企业负责人对酸菜剩菜“双重标准”的解释也刺痛了网民的心，部分网民认为“土坑酸菜”之所以泛滥、猖獗，与监管部门日常监管不严、相关法律条规处罚过轻密不可分，纷纷呼吁加强对涉事企业和相关负责人的惩处，两种相关言论分别占比7.8%、6.2%。此外，还有少数言论涉及对其他腌制品制作流程的担忧、关注如何加强食品安全监管等内容，相关言论占比1.8%。（5）媒体类型媒体类型，指信息传播媒介类型。通过媒体类型分析，可以了解到监测主题下的关注者、参与者、传播者主要分布在哪些渠道及每个渠道的传播趋势。通过对媒体类型的筛选，还可以了解到各个渠道上的情感倾向、话题倾向等多个维度数据。以此为依据，可以选择适合的渠道开展公关或者营销活动。“以岭药业王思聪事件”媒体类型分析：在监测时段（2022年4月10日-23日）内，全网有关“以岭药业风波”事件的信息共计68万余条，相关信息主要集中分布在社交平台，占比78.46%。其次是APP和新闻平台，分别占比12.66%、3.73%。其中，“丁香医生”“睡前消息编辑部”“王思聪”等大V发表相关看法，引发网民积极参与讨论，是舆论信息较为集中分布在社交平台的主要原因。而与社交平台不同的是，APP与新闻平台的内容则以传播事件相关信息的文章为主，相关信息集中于资讯聚合类新闻网站及APP平台。其次，“北京商报”“杭州日报”等媒体的评论性文章也引发了众多媒体及网民的转载与讨论。（6）属地分析属地即IP归属地属地。6月27日，国家互联网信息办公室发布《互联网用户账号信息管理规定》，自2022年8月1日起施行。《规定》提出，在互联网用户账号信息页面展示合理范围内的互联网用户账号的互联网协议（IP）地址归属地信息，便于公众为公共利益实施监督。属地分析将呈现信息的地域分布，进一步了解不同地域间网民对监测主体的关注热度、分析关注人群的地域特征。滴滴被罚事件属地分布：关注滴滴被罚事件的属地热度最高依次为广东、北京、江苏。滴滴市场主要集中在一二线城市，这三地经济发达、互联网用户众多。（7）热门网站热门网站，即根据监测主题下产生信息较多的网站。通过对信息的分布渠道进行分析，了解舆情分布的平台情况，传播什么样的内容。企业可以结合媒体类型，为之后的活动传播渠道规划提供参考。近一天讨论“趣店”的热门网站：今日头条、抖音、公众号是讨论“趣店”最多的平台。从类型上看，前十的站点新闻媒体网站和App居多。（8）热门文章热门文章，即监测主题下获得较多传播的内容。一般从文章标题、信息来源、内容概要进行聚合分析，加入传播时间及转发量等方面考量，展现舆情传播中的热门内容。通过热门文章，方便快速了解监测期内舆情的重点事件或媒体的发文侧重点。“趣店”近一周热门文章：提及“趣店”的热门文章主要集中在该公司近期的一些事件，如直播卖预制菜、被董宇辉拉黑、合作明星解约道歉，或对这些事件发表看法、或深挖事件背后的一些相关内容，如抨击“带血”的酸菜鱼、盘点趣店的发展史等。（9）热词分析热词分析，即监测主题下被频繁使用的词组分析。通过热词分析，可以了解被舆论重点关注的事件关键信息、主流态度/观点等。土坑酸菜事件网民热词分析：“土坑酸菜”对消费者信心方面的影响不容小觑。事件曝光后，网民骂声一片，“恶心”“不会再买”“想吐”“坑”等成为高频热词，酸菜口味方便面一夜之间从“面中经典”变为消费者避之不及的“黑心食品”。（10）信息类型信息类型，即人群发布内容的类型，一般分为原贴、转发和评论。通过分析发文类型的占比情况、随时间各类型信息变化趋势，可以了解到人群对于事件的参与度，在舆情传播中的不同作用。一般评论较多的代表此事有更大的争议性，原贴、转帖占比更大的的代表人们更希望此事得到传播。“趣店”信息类型分析：“趣店”信息类型以评论和转发为主，分别占比35%、38%。这段时间因为趣店被起底靠校园贷发家、收割大学生而备受争议，新业务预制菜又被质疑收割宝妈群体，遭遇网民的抵制和抨击。从各类型信息变化趋势来看，7月26日，随着曾为趣店直播站台的明星傅首尔、贾乃亮的道歉，各类型信息激增，尤其是评论和转发增长特别突出。多数网民通过转发、评论发起相关话题的博文，扩大事件传播范围、推高话题影响力。原帖信息占比27%，多为媒体和自媒体大V对趣店涉足预制菜后引发的一系列争议的传播及表达自身观点。三、总结通过这些项目分析，可让您发现大量可能对品牌、公关、营销策略有价值的信息。如了解大众有什么样的问题、想法、建议，活跃在哪些平台，被哪些“意见领袖”影响。从而找出问题的重点，制定更合适的解决方案，选择合适的渠道，使用能引起大众共鸣的内容。需要注意的是，形成有效的见解需要将各项数据结合起来看，只看某个数据就得出结论容易产生偏差。可以使用过滤器可对信息进行更细致的分类，以获得更深入的见解。分析品牌舆情对企业品牌舆情进行不同维度的整理分析，总结概括监测时间段内品牌舆情的传播情况和特点，进而有针对性地提出相应建议。一般来说，品牌舆情建议可以从品牌宣传推广、敏感舆情的监测和处置、舆论对品牌发展的影响等方面展开。分析事件舆情针对企业舆情事件的舆论焦点展开分析，制定对应的公关应对方案，并对后续的效果跟进监测和分析。分析事件中涉事主体暴露的问题和可取之处，为后续的舆情处置提供总结经验教训。此外，也可结合此前类似的舆情事件展开分析，对此类舆情的爆发特点、传播机制等进行研究分析，了解类似事件的舆情规律。数据来源识微商情，了解更多企业舆情/品牌口碑数据与分析，点击免费获得试用体验>>>原报告地址：发布于 2022-07-28 17:39网络舆情舆情监测舆情分析赞同 121 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录网络舆情知识科普网络舆情的特征、发展、应对等干货内
有哪些好的网络舆情分析平台？ - 知乎
有哪些好的网络舆情分析平台？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册网络舆情社会化聆听有哪些好的网络舆情分析平台？关注者41被浏览89,954关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享13 个回答默认排序艾普思舆情大数据已认证账号 关注“舆情”的概念自2010年前后在国内出现并有零星实际服务落地以来，由不为人知到全民皆晓，舆情的应用范畴由政务领域逐步扩展至企业服务、个人服务、行业研究等领域，而舆情监测系统作为舆情服务的“基础设施”，随着整个舆情行业的发展也经历了多轮变革与迭代。一款优秀的舆情系统，可以为品牌方在消费者洞察、客诉信息收集、宣传效果评估、竞品分析、危机管理等方面提供强有力的支撑。如何准确评估一款舆情系统的优劣？如何从众多良莠不齐的供应商中挑选出有强大技术实力背书的舆情系统厂家？我们建议通过以下六点进行比对：1、 系统是否具备全网抓取能力？能否实现大规模定向采集+自建搜索引擎？2、 系统是否具备跨平台信息展示能力？能否覆盖移动端？3、 系统的自动研判能力、预警准确度如何？分析时是否引入人工智能模型？4、 系统对新兴平台或媒介的反应速度如何？能否快速上线高舆情价值的新载体？5、 报告模块的智能化程度如何？是否支持数据多样化筛选和用户个性化设置？6、 系统的流畅性与操作便捷性如何？欲了解更多，欢迎阅读：艾普思舆情大数据：融媒体变革：舆情监测系统的迭代思路与技术架构艾普思依托部署于华为云上的由超过3000台服务器构成的大规模分布式系统，通过全网搜索+大规模定向采集+自建内部搜索引擎的方式构建舆情系统，日均入库数据超1亿条，多端联动，功能齐备，自主产权，双软认证，登录官网可申请免费试用：网络舆情监控系统_舆情监测全流程服务解决方案提供商_艾普思舆情编辑于 2022-01-21 09:12赞同 61 条评论分享收藏喜欢收起我是一只小小小小鱼即时通讯工具 关注当前网上不少已有的舆情软件种类繁多，如政务舆情监测系统、全网舆情监测平台、大数据舆情监测软件等，但说到哪个舆情软件网上排名好，其实网上并没有很明确的关于这类软件的排行榜单。点击下方小卡片填写表单，即可免费领取舆情报告，免费试用舆情系统因此，要评估哪个舆情软件网上排名好，主要还是要看舆情公司所提供的功能和价格。因为每个系统的成本是一样的，像舆情这类软件主要是看功能和价格，性价比越高其的口碑和排名自然是不错的。但是要具体到哪个或者哪家舆情软件网上排名好的话，小编觉得可以自行去网上搜索了解下相关的网络舆情监测系统软件，再依据自身的需求进行评估，也可以选择像蚁坊软件这类提供免费试用（免费试用入口）。这里也有为各位整理了一份政务大数据舆情监测服务公司合集。供参考。点击下方小卡片填写表单，即可免费领取舆情报告，免费试用舆情系统政务大数据舆情监测服务公司合集：舆情公司一：人民舆情数据中心主打产品：众云舆情大数据监测平台、舆情研究分析报告等。公司产品特色服务：提供定制化舆情大数据监测平台，支持互联网信息监测、舆情预警、信息来源、热度分析等。舆情公司二：西盈舆情监测主打产品：集约式舆情监测系统、网络信息雷达系统、分行业大数据应用平台等。公司产品特色服务：舆情监测系统可实现对新闻网站、微博、微信、平面媒体、搜索引擎、新闻客户端、论坛、博客、视频网站信息的关注；网络信息雷达系统提供信息全网采集和信息定向采集；分行业大数据应用平台提供成熟的互联网大数据产品和接口支撑。点击下方小卡片填写表单，即可免费领取舆情报告，免费试用舆情系统舆情公司三：蚁坊大数据舆情监测主打产品：鹰眼速读网系统、鹰击早发现系统、鹰领舆情态势系统、舆情分析报告。公司产品特色服务：可提供全网舆情监测、在线社交网络平台监测、舆情预警、舆情分析、舆情报告等服务，舆情产品均可免费试用（免费试用入口>>>）。 点击下方小卡片填写表单，即可免费领取舆情报告，免费试用舆情系统编辑于 2021-06-11 17:48赞同 9添加评论分享收藏喜欢
舆情分析_百度百科
_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10舆情分析播报讨论上传视频分析学术语舆情分析就是根据特定问题的需要，对针对这个问题的舆情进行深层次的思维加工和分析研究，得到相关结论的过程。中文名舆情分析拼 音yú qíng fēn xī方法1内容分析法方法2实证分析法目录1释义2两大方法▪内容分析法▪实证分析法3基本概念▪分期与类型界定▪基本框架4分析比较5图表制作6价值释义播报编辑词目：舆情分析拼音：yú qíng fēn xī两大方法播报编辑内容分析法内容分析法是一种对信息内容作客观系统的定量分析的专门方法，其目的是弄清或测验信息中本质性的事实和趋势。提示信息所含有的隐性情报内容，对事物发展做情报预测。实证分析法实证分析法是通过分析大量案例和相关数据后试图得出某些结论的一种常见研究方法。基本概念播报编辑分期与类型界定对舆情的分析要明确事件或话题本身所处的阶段，一般分为引发期、酝酿期、发生期、发展期、高潮期、处理期、平息期和反馈期等不同阶段 [1]。其次，应该在分析某一舆情热点之前对其进行科学的类型界定。热点事件一般主要分为突发自然灾害事件、生产安全事故、群体性事件、公共卫生事件、公权力形象、司法事件、经济民生事件、社会思潮、境外涉华突发事件等。基本框架针对舆情的影响力、民众利益的关切度和对公共部门形象的破坏程度，舆情分析的观点参数设置与数据分析框架应注意反映如下情况：事件发展概况与脉络，民众的主要观点与情绪是什么，民众处于认知、态度表达还是处于行动阶段；引起民众从认知到社会运动、甚至社会骚乱的程度；组织化程度与有无行动计划性；慎用政治化解读，分析有无明确的利益诉求；有没有对现存社会体制构成巨大冲击；被反华势力支持或利用的可能性有多大；行动的对象目标明确与否，其具体指向是哪些部门甚至现存体制等；舆情分析研究人员要成为“非参与性的观察者”，而要防止成为“非观察性的参与者”，既要保持中立，又要敏锐。分析比较播报编辑一旦确定了舆情研究中将被描述和分析的人或事物，舆情分析人员就可以对这些个人、群体、组织、社区、社会产品、社会现象或社会体制对象的舆情样本进行横向研究，做探索性、描述性或解释性分析，以政策建议为针对性目标做应用性的研究。另外，从时间维度考虑，对于舆情事件与主体的发展变化，可以针对不同人物、组织和群体进行纵向研究。区分舆情分析的不同类型，可以发现：中央部委形象、地方政府形象和企业形象舆情分析侧重发展中亟须解决的焦点问题，一般样本选择比较复杂，特别是网络言论，要运用多种抽样方法；社会热点事件舆情分析要注意题材广泛，但一般来说事件呈发展状态，样本选择需要注意时效性与全面性，需要考虑复杂因素进行综合把握；话题、现象类舆情分析的题材也很广泛，但要注意抽样与分析的尺度，结合对象发展趋势与特点，找准角度进行参数设置，有些网络舆情虽然时效性强，却有很大的研究价值。图表制作播报编辑由于图表与列表能够清晰、直观、简洁、深刻、形象地表现舆情事件，因此其制作的科学规范化特别重要，图灵舆情监测服务平台近期添加的图表功能应证了这一点。首先，一般常见的分析方法有连续接近法、举例说明法、比较分析法和流程图法等，应该根据舆情事件本身的特征科学选择图表，如趋势图、比例饼图、百分比柱图、流程图等，表格的设计则要简洁实用，科学高效；其次，舆情分析图表在数据来源上要注意区分传统媒体、网络论坛、博客、问答网站等；第三，在媒体类型上注意区分媒体历史形态、媒体控制类型与地域类型；第四，分析舆情言论主体的身份特征，如媒体、官员、机构、意见领袖、网民等，进行社会化考察；最后，在对各种观点做具体而微的定性分析时，为研究结果做结论时应该注意材料之间的异同，避免为了结论的独立精确而牺牲材料的丰富性，应该兼顾赞扬、支持、中立、不关心、反对、谴责等不同态度，以防止观点遗漏导致分析结论偏颇，立体化、多层次、客观地反映我国转型期多元化社会的不同利益诉求，为决策和研究提供科学全面的参考。 [1]价值播报编辑有句古语，“防民之口甚于防川”，一句很简单的话却深刻地体现出了民众舆情的重要性。在信息传递极其不便的古代，舆情就相当于一条大江，那么在现代信息高度发达的年代，舆情已经从一条大江变成了汪洋大海，其重要性不言而喻。正是在这样的前提下，舆情分析的价值就凸现了出来。在某个事件发生后，广大群众会通过各种途径了解到事情的真相，随后而来的便是纷纷如雨下的评论，或支持或反对、或理性或感性、或热情参与或冷眼旁观。当一种论调得到大家的认同后，舆情甚至可以对事件的走向发生重大的影响。而一旦有心人可以从这舆情中分析出些什么，得到些什么，那么就可以做出一个正确的决定。舆情分析，就是一个风向标。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000如何写出一篇优质的舆情分析报告？ - 知乎
如何写出一篇优质的舆情分析报告？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册网络舆情如何写出一篇优质的舆情分析报告？关注者137被浏览109,614关注问题写回答邀请回答好问题 3添加评论分享27 个回答默认排序mohodata-梅花数据企业级数据监测解决方案服务商 关注我写舆情报告也有几年了，在这里我分享一下我个人的经验吧，希望能给大家一点帮助。我每次写报告的时候，首先思考的一个问题是如何评判一份舆情分析报告是否优质，我自以为对于读者来说，越具有参考价值，越有帮助，越是优质，所以我常常从这个思路来写舆情分析报告。浏览阅读舆情分析报告的往往是企业公关、市场、宣传方面的人员，他们关注阅读舆情报告，最关心的经常有两点，一是了解舆情事件的走向，例如舆情是怎么发展壮大起来的，事件最后又是怎么收尾的，二是想了解企业在舆情应对中的表现，哪里是值得称道的，哪里又是在踩雷。一份报告能满足这两点需求，我觉得就能称得上是一份优质舆情报告。那么究竟如何做呢，我试着从我自己的报告中阐述一些我的想法。首先一点就是把事情说清楚，这是一个基本但很多报告还是没有做到的点。首先我们自己需要厘清各个要素和各种关系。 以此前的特斯拉女车主维权事件为例，事件当中主要是涉事企业特斯拉和维权女车主两方，而维权方又分为三个要素，一是女车主——当事人；二是另一位维权者——女车主的“战友”；三是女车主的家人。在监测期间，特斯拉官方共作出5次回应，这些都需要清晰地表达清楚，尤其特斯拉的回应不能漏，不能只选择最受关注的回应表述就完事了，这会让读者上下文联系不起来。 此外在企业回应的时候，尤其多企业回应的时候，可以提炼要素用于对比参照，像之前我做薯片致癌事件的舆情报告的时候便是如此，还有特斯拉事件当中，维权方和涉事方的声明各执一词，有许多出入，我便把这些整理出来。其实这也是从公关人员角度出发，方便读者能准备把握公关回应的要素有哪些，怎么来说。 总而言之，有条理有次序的把整个舆情事件展现出来，让读者第一眼能看出重点，就很不错。接下来是对舆情的分析。现在对各自舆情分析工具很多，但内容上大同小异，舆情趋势图、情感倾向图、媒体分类、区域分类、热词云图、活跃媒体分布、传播媒体行业分布等等，此外公开平台有百度指数、微信指数、微博指数等等。这些一方面能够体现舆情事件的热度走势，另一方面也能体现舆情结构。比如这起事件主要是在哪里传播的（微博、豆瓣还是抖音、贴吧），哪些新闻获得更多的阅读和转发、哪些词汇被反复提及（尤其是负面词汇）等等。以我们监测的滴滴抽成事件和腾讯张军事件为例，两家活跃媒体差别就很大客观讲，这些图表可以让舆情数据生动形象，但要避免为了形象而形象，重要的还是服务内容，服务舆情核心。最后，我想强调一点，就是对于舆情的表述、公关的应对，一定要冷静，克制，否则容易被打脸。比如特斯拉维权事件，事件爆发时不少人跟着一路踩，我也见到不少公众号文章笑称特斯拉没有公关，陶总后台有多硬等等。但客观讲，特斯拉的企业文化融入到特斯拉的公关当中，陶总的回应很符合特斯拉的企业风格，而她最初的采访也有被媒体断章取义的成分。（不过被断章取义也是她的责任）在舆情分析、尤其对企业危机应对的分析，应该更多地站在企业的角度来考虑，他是怎么做的，他的回应有什么不妥，他的应对是基于企业自身哪方面的考虑等等。在一起舆情事件中，大多数人天然会站在消费者、维权者的角度来看，但是舆情报告的读者是会站在企业的角度来考虑的。另外专业人做专业事，如果你没有很多危机公关的经验，又想更多去评论危机应对的表现，可以尝试多邀请知名的公关专家作出点评，我们梅花数据近几年的危机公关报告基本都有邀请业内专家作出点评，给出的评价中肯又切中要害。这能给报告提升不少参考价值。大致想到的就这么多了，希望有所帮助。发布于 2021-05-20 14:25赞同 948 条评论分享收藏喜欢收起艾普思舆情大数据已认证账号 关注舆情分析报告为企业开展舆情监测、口碑建设、营销策划等工作提供重要参考依据。常规舆情报告类型包括日报、周报、月报、季报、半年报、年报等周期性报告，分析维度涵盖基础数据统计、数据内容分类、数据调性判断、信息溯源分析等。日报：响应企业对于舆情信息及时、高效呈现的核心诉求，报告的具体内容、形式及提交时间可按需定制。周报：综合一周舆情基础数据，包括声量走势、情感属性、媒介站点排序、作者排序等，以及对当周重点事件进行复盘，便于企业了解品牌宣传效果、被动提及舆情表现、消极舆情发展始末等，为下一阶段品牌宣传或舆情应对提供建设性意见。长周期报告（月报/季报/年报等）：对数据内容、品牌重点事件、企业分支机构/业务线/产品线、竞品舆情表现、行业舆情/监管动态等进行交叉分析，分析维度包括但不限于品牌周期内热度/美誉度、新闻或自媒体平台交互数据、社交渠道数据表现等。除常规舆情报告外，舆情分析师可以根据企业需求，为其量身定制专项分析报告，深度赋能企业线上品牌管理。专项报告基于特定对象的舆情数据，以深度报告特有的分析方法为手段，类型包括但不限于负面专项、竞对专项、品宣活动专项等。事件专项：明确事件线索及主体，分析事件传播路径、信息倾向性，评估事件影响，为品牌形象修复或后续宣传提供针对性意见。活动专项：提取目标群体画像，洞察其行为倾向、兴趣爱好、消费水平等，提升营销/品宣/公关的精确度。结合活动背景，分析其宣传平台、覆盖群体、媒体结构、参与者反馈等，评估活动传播效果。竞对专项：通过与竞品的舆情数据对比，洞察企业在行业中的舆情表现；盘点梳理竞品相关重点事件，建立案例数据库，为品牌发展提供大数据参考。艾普思舆情咨询师团队拥有丰富的政企用户服务经验，可针对不同行业及用户量身定制各类型舆情报告及其他数据分析报告。欲更多了解我们，欢迎登录艾普思咨询官网：网络舆情监控系统_舆情监测全流程服务解决方案提供商_艾普思舆情编辑于 2021-11-23 11:58赞同 101 条评论分享收藏喜欢
大数据的舆情分析与决策方法 - 知乎
大数据的舆情分析与决策方法 - 知乎切换模式写文章登录/注册大数据的舆情分析与决策方法Bruce互联网行业 产品经理一、大数据舆情背景互联网+时代的来临，移动互联网技术的快速发展，并且在各个领域中应用，为其他行业的发展提供了技术支持。随时随地发布新闻、了解咨询、关注国计民生以及发表个人观点和看法成为新常态。舆情的发生、发展、演化及传播等特点发生着翻天覆地的变化，与之相应的舆情监测、分析和决策方法日益成为公司部门关注的焦点。利用信息技术、舆情监测等方面理念、理论及方法对网络舆情的演化发展进行了大量研究，提出面向大数据的网络舆情监测：发现舆情主题，分析情感倾向，设计主题，传播趋势;采用数据挖掘技术在事前、事中和事后分三个阶段对舆情进行分析，对其风险进行评价，预测其发展趋势，及时提出预警。由此可见，时代在进步，技术在发展， 工作模式、工作方法的革新势在必行。过去在网络舆情处置中采用过“遮、掩、封、堵、删”等极端手段，随着“大数据+移动互联网”的蓬勃发展，这些方法和手段往往会使问题复杂化，增加问题的神秘感，激发民众的好奇心，给敌对势力以大肆渲染和炒作的借口。不如敞开胸怀，正视问题，走入民众，主动发声，参与互动， 利用大数据，依靠新技术，“治理+智理”，在解决问题过程中不断提升解决问题的能力。 提出面向大数据的舆情监测、分析和决策新理念，新方法。按照图1的逻辑流图展开，面向大数据，分数据流和控制流两方面。以数据流将舆情的处理分为三个部分，舆情监测，舆情分析和舆情决策。 图1 逻辑流程图二、面向大数据的舆情监测网络舆情监测的数据是决策者进行数据分析和决策处置的基础。依靠新兴信息技术多角度广泛采集舆情数据，建立和完善舆情数据库、知识库和案例库。 舆情监测的总体思路由事件驱动向数据驱动转变。 有舆情事件发生，针对事件监测舆情的演化，从中发现潜在的舆情风险和工作中的不足。按照图2所示流程展开监测。图2 面向大数据的网路舆情监测流程涉警舆情数据主要来自三个方面:(1)内部舆情集散地：官方微博、微信公众号、门户网站及政务网等。 (2)外部舆情集散地：微信、微博、论坛、 贴吧以及新闻媒体等网站。 (3)自媒体发言人：头条号、百家号、微信公众号等自媒体号。 舆情监测分两个方法:被动舆情监测：事件已发生，根据舆情动态，监测词，通过舆情监测系统对舆情集散地，发现热点，提取主题，分析情感倾向。主动舆情监测：事件未发生，设计并抛出舆情主题，引发讨论，将被动化为主动。 图3 舆情监测方案循环系统 网络舆情数据多为非结构性的多元异构数据。舆情监测的步骤为数据采集→数据预处理→数据存储。信息检索和分析要求建立关键词倒排索引;文本处理需要进行切分词处理，建立词库;语义分析要求建立语义语料库，词性标注库;情感倾向性分析需要建立情感词库等。而案例数据库是进行舆情分析和决策的基础; 通过知识挖掘建立的知识库，舆情分析方法库和舆情决策方法库是舆情智能决策的基础。 将抓来的网页进行粗略处理或者不处理直接保存在本地，用非关系型数据库进行管理，如NoSQL数据库 HBbase，采用的文件系统随之需改为分布式文件系统， 如HDFS。数据存储模式的改变，导致数据处理手段和方法随之改变，大数据对数据处理分析的扩展性、可靠性及时性要求不断提高，需采用各种先进的大数据处理技 术。考虑到采集平台的存储计算能力、可扩展性以及后期维护的方便性，可采用当前流行的开源分布式采集、 存储、计算和处理框架，如建设基于Hadoop的分布式计算平台，可管理不同类型的数据，包括分布式文件系 统HDFS、并行编程框架MapReduce、内存流式计算引擎 Spark、大数据引擎Pig等。 三、面向大数据的舆情分析针对事前、事中及事后的网络舆情大数据，其分析流程为:统计、计数→聚类、分类→学习、识别→回归、预测。舆情大数据分析需结合统计方法、机器学习方法以及人工智能算法进行数据挖掘和知识发现，给出各个阶段的舆情风险评价，提供互动查询、图表可视化和分析报表服务，为决策提供参考，具体流程可参考图3。 网络舆情大数据分析逻辑框图(一)中文分词和词频统计 舆情分析的核心是自然语言处理，主体是文本数据挖掘，中文分词统计是网络舆情大数据分析的基础，是热点发现，建立倒排索引的关键技术，比如可以对同一时段舆情主题进行分词统计，当前热点便一目了然。对同一主题一个时段内的关注量进行统计可以发现本主题的热度变化。以“雅思”为关键词进行搜索，2019年1 月22日—2月14日为监测时段，时段内出现了一个大的热度波动。继续统计与之相关度高的搜索词频如图。 进一步了解热词相关度，反映了雅思及其相关关键词之间的紧密程度，关键词“报名”“雅思报名官网”“官网”反映出网民时段内对学习雅思、报名等参与较多。 除了数字显示外还可以将词频以词云的形式更为直观地显示，根据1data监测系统，利用pagerank改编的算法，绘制的有关“雅思”的词云。 词云以不同大小和形状非常直观地显示关键词的词频，给人以强烈的视觉冲击。 (三)情感倾向性分析 首先对抓取的舆情数据进行分词处理，然后结合情感语料数据库和情感分析算法对切分后的语料进行情感计算、分析，并进行情感标注。通过聚类和分类得出个体情感倾向和群体情感倾向，以便进一步发现个体情感异常和群体情感异动，以便及时采取措施，疏导负面舆情。根据1data监测系统，利用情感深度学习模式，绘制的有关“雅思”的情感分布图如下。 (三)舆情风险评价 对网络信息发布者进行用户画像，包括年龄、性别、地域、使用终端等信息，用户画像便于对高舆情风险人群进行动态跟踪监视;建立风险评价指标体系、风险评价模型，根据动态舆情数据，对事前舆情隐患风险、事中舆情恶化风险以及事后舆情衍生风险进行评价，并适时给出舆情风险预警。 (四)趋势分析预测 通过对采集到的时序网络舆情数据运用线性回归分析、决策树回归分析、隐马尔可夫预测、深度学习等方法进行回归预测分析，可给出网络舆情的演变趋势，为风险预警和处置决策提供参考。 (五)大数据分析工具 EXCEL内置的财务统计函数可以做一些统计分析， 如计数、相关性分析、线性回归等，如果能灵活应用 VBA可以大大扩充Excel的统计分析功能;SPSS、SAS是专业的统计分析、数据挖掘工具，功能强大，接口丰富， 编程简单，但成本高昂，不便集成到网络舆情系统中; Matlab是通用的数学数值计算、模拟仿真软件，其统计 分析、机器学习及人工智能方面有很丰富的函数支持， 而且可视化效果也很好，是算法研究的有力工具;R语言是专业的开源大数据统计分析工具，有非常丰富的数据挖掘包，而且方便与第三方函数库和算法库集成，可视化也是其一大优势，是网络舆情大数据分析的首选工具;Python作为一门胶水式的开源编程语言，近年来以其编程简单、功能强大受到各行业青睐，其有很强大的数据挖掘、机器学习和人工智能工具包，而且升级速度很快，是网络舆情大数据分析的理想选择。 四、面向大数据的舆情决策(一)舆情专家决策 一是充分利用大数据技术和人工智能技术，做好对重点网站、重点人群的舆情监测，及时发现问题，评价风险，提出预警。同时，积极参与到各焦点话题的讨论中，发帖子、发微博、发微信、写文章、写段子，引导舆论导向，为网络注入正能量;二是充分利用移动互联网平台，进行网络民意调研，改变过去走街串巷式的、专门问卷式的调研，学会从网民对各类事件、各种话题所发表的图、文、声、像等多媒体意见的分析中挖掘提炼对观点、情感和态度。 (二)舆情智能决策 海量异构舆情数据为舆情智能决策的知识挖掘提供了丰富的资源，以机器学习技术为核心的舆情智能决策是未来工作的重要发展趋势。网络舆情智能决策的逻辑框图如下，是决策支持系统和专家系统的合体，建设各种各样的知识库是智能决策的基础，各类机器学习方法是智能决策的主要手段。 网络舆情智能决策支持系统结构框图 建立知识库，采用搜索引擎技术建立理论、政策及相关法律智能咨询系统，提供便民服务。按照预设，到指定舆情集散地、重点人物微博、微信采集多媒体数据，识别舆情主题，分析情感倾向，建立主题识别知识库、情感识别知识库、决策模型库，决策知识库，最终实现政策解读专家系统，机器人聊天交流系统，决策建议推送系统。其中决策建议推送可以结合微信公众号、以及电子邮件等多种方式展开。 发布于 2019-02-26 18:39大数据社会化聆听数据分析赞同 16918 条评论分享喜欢收藏申请
大数据时代舆情的内涵与分析方法--传媒--人民网
大数据时代舆情的内涵与分析方法--传媒--人民网
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人民网>>传媒>>传媒期刊秀：《青年记者》>>2019年7月上
大数据时代舆情的内涵与分析方法
李彪
2019年11月21日15:22 |
小字号
来源：《青年记者》2019年7月上
人类社会进入一个以网络社会为特征的社交网络时代,普罗大众成为新闻信息的发布者、传播者，社会的信息生产不再由专业的大众传媒机构垄断。这一过程深刻改写着舆论的生态，促使传统舆论概念的改变，同时在研究方法上也出现了革新。
舆情的概念与内涵
（一）从舆论到舆情：舆情的概念与内涵演进。在所有舆论概念中大家比较认同的是孟小平有关舆论的定义，其认为：“舆论是公众对其关切的人物、事件、现象、问题和观念的信念、态度和意见的总和，具有一定的一致性、强烈程度和持续性，并对有关事态发展产生影响。”①这个概念兼顾了舆论的主体（公众）、舆论的客体（关切的人物、事件、现象、问题和观念）与舆论的本体（信念、态度和意见），还强调了舆论的一致性、持续性和强烈程度等，是比较完善和严格的舆论概念。
网络时代来临后，舆论这一概念被逐步弱化，被“舆情”所取代。舆论到舆情仅一字之差，舆情中的“情”，一是强调网络时代舆论变化的速度，“情”字凸显舆论是变动的；二是强调网络时代舆论具有很大的感性特征，即其中夹杂着大量的情感与情绪。网络表达短文本、口语化，使舆情表达出现了最大的变化就是情感因素和感性元素的增多，因此，“情”的第二个含义是情绪或情感。
基于此，舆情是指在一定的社会空间和历史时期内，围绕中介性社会事项（可以是人、事，也可以是价值、观念、制度、规范）的发生、发展和变化，作为舆情主体的民众对相关社会事项的群体性情绪、意愿、态度和意见的总和，由于网络是舆情的主要表达平台，舆情必须是表达出来的言论。
（二）舆情的类别。目前对舆情的划分比较多元，按照内容可分为政务舆情、经济舆情、社会舆情、民生舆情、文体舆情等；按照关涉主体可分为公权力舆情、企业舆情、事业单位舆情、个体舆情等；按照预警级别可分为红色舆情、橙色舆情、黄色舆情与绿色舆情等；按照发生的范围可分为国际舆情、全国舆情、省区舆情、城市舆情、县级以下舆情等；按照发源地可分为媒体首发舆情、网民爆料舆情等。在日常的舆情分析操作中，中国人民大学舆论研究所一般按照内容将舆情划分为社会民生、反腐倡廉、文化教育、涉警涉法、社会安全、时事政治、灾害事故、企业财经、公共卫生等类别。只要存在内在一致性，各类舆情划分范围不交叉，能互斥、穷尽即可。
舆情软件系统平台：舆情大样本定向分析法
目前关于舆情分析的研究方法花样迭出，但概括起来主要有以下两种基本类别，一是大样本定向分析，即利用大型舆情软件系统平台来实现；二是小样本多元分析，即通过最新的研究方法进行局部样本的数据采集和分析。
（一）舆情软件系统平台的基本原理。近年来，舆情监测手段层出不穷，但舆情监测的底层方法没有根本的改变，即均通过网络爬虫程序来实现数据采集。基本原理如下：一是构建需要监测的样本库（包括微博、微信公众号、论坛、贴吧和网站等）作为监测数据源；二是通过网络爬虫进行数据抓取并下载到本地服务器；三是在本地服务器进行数据的消重和聚合；四是对“清洗”过的数据进行图像等智能化、直观化呈现。舆情监测软件监测微博中的数据，需要向新浪申请有偿的API（Application Programming Interface，应用程序编程接口），方可访问并抓取数据（不然会对网络爬虫关闭）。舆情监测软件可以7×24小时对互联网信息实时监测、采集，并对获取的信息进行全面检索及自动消重，进行舆情主题演化分析、时间趋势分析、话题传播分析。目前国内比较大的舆情监测软件服务商有拓尔思、方正舆情、谷尼舆情和美亚舆情等。
（二）舆情软件系统平台的发展趋势。近两年出现了新的趋势，即从舆情软件开发发展到云平台搭建。舆情监测主要是基于单体的监测软件而展开的，将软件产品放置到客户的本地服务器中，软件商为其提供后期的软件升级和支持服务。这种服务模式存在一定的弊端，由于各自为战，服务器较为分散，数据采集和分析都比较零散，不利于展开大规模的数据处理和集约化输出。而大数据与云计算时代来临，软件服务逐步被搭建云数据平台所替代，客户可以通过网页或客户端远程访问，并可以通过一定的权限定制关键词，进而实现舆情数据的抓取和直观化呈现数据结果。
（三）舆情软件系统平台的缺陷。一是舆情监测的效度和信度问题难以验证，目前舆情监测最大的问题是无法论证自己的有效性，各家有各家的“黑盒子”，相对并不透明，手段和算法的不同势必造成监测结果的偏离，到底谁家更准确，难有定论，依然有“盲人摸象”之虞；二是数据源的多寡一定程度上决定了舆情监测的精准度。目前舆情监测均是以样本库作为数据搜索源，不是基于全网进行舆情信息采集，实际上只是样本量较大的局部数据，可能因数据源不全面而造成重要信息监测缺失，最终影响数据监测结果；三是在消重聚合环节，计算机还暂时无法取代人工，目前舆情监测软件最大的区别在于后台的数据处理能力，但目前高层次的信息处理如情感判别和影响力评估等，计算机还不能完全取代人工；四是网络爬虫自身的弊端也在不断呈现，主要是关系数据越来越重要，而爬虫爬取的数据主要是碎片化的信息数据，关系数据往往被忽略，另外越来越多的网站对爬虫程序持不太友好的态度，一旦识别出来直接封闭端口，并且越来越多的社交网站如微信、豆瓣等不开放自己的数据抓取端口，很难抓取这些新兴的社交平台的数据。
舆情小样本多元分析法
在现实舆情分析研究中，不可能完全依靠舆情软件平台进行数据抓取，一般由研究者根据研究对象的情况，进行必要的抽样，利用python、R语言进行数据抓取，借助各种方法进行舆情分析。概括起来，目前主要有以下三种小样本分析方法。
（一）基于关系的分析：社会网络分析（SNA）。随着社交平台崛起，“关系”逐步在虚拟网络空间中成为一种基础性资源和底层构架，“没有一个自我是孤零零的岛屿，每个人都存在于关系网络之中，而这个网络比过去任何时候都来得更复杂、更流动”②。舆论信息基于社会关系网而传导，而社会网络分析方法恰恰是描述社会关系网并将之直观化的重要工具，近几年，社会网络分析已成为舆论分析的重要工具和手段。
另外，传统舆论调查方法的局限性进一步显性化，正如弗里曼（Freeman）指出的，“在过去的30年中，经验社会研究主要由抽样调查控制着。但是，如人们常常指出的那样，调查是一种社会学的绞肉机，它把个体从其所在的社会情境中抽离出来，并确保研究对象之间不存在联系”③。舆论抽样调查有一个基本假设前提――人的“属性数据”会决定人的言论和行为，但在关系网络崛起的今天，人的言论与行为越来越受到其所在的社会关系、社会阶层等“关系数据”的影响。社会网络分析是测量与调查社会系统中各部分（点，node）的特征与相互之间的关系（连接，tie），将其用网络的形式表示出来，然后分析其关系的模式与特征的一套理论、方法和技术。描述和测量行动者之间的关系或分析通过这些关系流动的各种有形或无形的东西如信息、资源等的方法，主要有图论、社会计量学和代数方法。图论适用于描述小型传播群体的核心关系和团聚力等特征；社会计量学适用于研究结构等价性和“块模型”关系；代数方法适用于对角色和位置关系的分析。在研究视角上可以大致分为两种：关系取向和位置取向。关系取向主要研究的是社会行动者的社会联结――密度、中介性、强度、对称性、规模等；位置取向主要关注的是社会行动者之间社会关系的模式化，不同行为个体在结构地位上是否一致，强调用“结构等效”来理解人类行为。社会网络分析目前主要使用的是Gephi、UCInet、Pajek、NETminer、MultiNet、NodeXL等软件，其中用得最多的是Gephi、UCInet等。
（二）基于文本的分析：词频与语义网分析。舆论是由各类词语构成的信息文本，文本内词的多寡、词与词之间的联系可以凸显信息文本的价值观、语意结构和社会诉求等，因此近年来很多研究者将词频分析、词与词之间的关系网分析等方法引入舆情分析之中。
1.词频分析法。分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段文本成功地进行中文分词，可以达到计算机自动识别语句含义的效果。词频分析是对舆情文本中重要词汇出现的次数进行统计与分析，是舆情文本语义挖掘的重要手段，也是文献计量学中传统的和具有代表性的一种内容分析方法。其基本原理是通过词出现频次的变化来确定舆情关注的热点及其变化趋势。至少在认知层面上，某关键词被提及的次数越多表示表达者的诉求越集中与迫切。词频分析可以实现微博与微博聊天分析、新闻文本分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析。
词频分析的基本步骤是首先对文本进行分词，分词的基本前提是必须有一个相对比较完备的“字典”，“字典”的词容量越大，分词的精准度也就越高；分词后计算关键词的数量，即为词频。词频分析的工具目前越来越多，尤其是一些线上的工具，比较出名的有图悦、纽扣词云、腾讯文智、新榜词云词频分析、Excel词频分析工具、易词云等，国外比较出名的在线工具是Tagxedo、WordArt、Wordle等。近年来，随着各种编程语言的出现，利用Python语言进行词频计算的研究越来越多，一般使用Python中jieba包的中文分词工具（https://pypi.org/project/jieba/）对对象文本进行分词与词频计算。
2.社会语义网。社会语义网只是一种说法，主要是将各个高频词之间通过社会网络分析工具连接起来，形成一个高频词关系网，进而推测话语文本的主要表达逻辑及关注热点。具体来说有以下几种不同的分析方法与手段。
一是共词分析，共词分析的基本原理是通过对一组词项在一篇文本中共同出现的次数统计，并以此对这些词进行聚类，反映出这些词项之间的关联强弱，进而分析这些词项所反映文本的主题结构。一般来说，一个词项对在同一篇文本中出现的次数越多，则表明该词项对的关系越紧密；一个词项对在大量文档中出现次数越多，则说明该词项对与文本之间的关联性越强，共词分析采用一套结构图可以有效地展示词项之间的关联。一般来说，点的大小代表词频，节点越大词频越高，连线的粗细代表两词之间共现的次数，共现次数越多连线越粗。
二是聚类分析。基本思想是将变量按相似程度归于同一群组，“物以类聚”，是共词分析中比较常用的统计方法。根据一些能够测量多个变量指标之间相似程度的统计量，以此为划分依据，可以将各种不同相似度的变量聚合成不同的类别，再将它们的亲疏关系用谱系图的方式表现出来。在聚合的不同类别中，同一类别之内的变量彼此的相似度愈高愈好，而不同类别之间变量彼此的相似度愈低愈好。高频关键词聚类分析是对文本中高频关键词亲疏关系的分析，体现出高频关键词相似性和相异性的分析图谱，通过图谱可以进一步挖掘作者意图和社会语义等深层次信息。
三是词的多维尺度分析。主要通过测量对象之间的距离来展现数据结构，运用低维空间中对象所处的特定位置，通过观察这些对象之间的平面距离，可以了解它们之间的相似性。通过多维尺度分析，可以帮助研究者挖掘数据中的深层结构，通过软件绘制的平面图，能够清晰地揭示出数据中的隐藏联系。在多维尺度分析的结果中，被分析的对象呈现点状分布的特点，图中点与点之间的距离代表它们之间的相似程度，同时将相似度高的和关联性高的对象聚集成一个类别，处在中间位置的对象，代表该对象的核心地位。
（三）基于情绪的分析：情感计算。情感计算是主体对某一客体主观存在的内心喜恶倾向的计算方法。主要由情感倾向方向和情感倾向度两个方面来衡量。情感倾向方向也被称为情感极性，可以理解为用户对某客体表达观点所持的态度是支持、反对还是中立，即通常所指的正面情感、负面情感、中性情感；情感倾向度是指主体对客体表达情感时的强弱程度，不同的情感程度往往通过不同的情感词或情感语气等来体现。为了区分情感程度的差别，一般采取给每个情感词赋予不同的权值来体现。
目前，情感计算方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典，英文的词典有很多，中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典，还有哈尔滨工业大学信息检索研究室开源的《同义词词林》可以用于情感词典的扩充。基于机器学习的方法则需要大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。文本情感分析的分析粒度可以是词语、句子，也可以是段落或篇章。
舆情分析方法的发展趋势
（一）“文本+关系+情绪”的多元耦合分析。社交平台文本通常采用短文本形式，并且用户发文具有随意性，其语言的规范性非常低，不论用词还是语法常常有悖于标准的语言规范，由此带来文本表示的高维、稀疏、噪音等特性。这使得传统的文本分析方法难以直接应用，对这类社会化网络短文本如何进行有效建模和分析是未来舆情监测的难点与重要方向。另外，社交平台用户通过互相关注建立起来的网络关系是一种典型的社会网络，该社会网络既是用户社会关系与兴趣偏好的体现，又是舆情信息传播的通道。如何将社交平台的文本分析与用户的社会关系分析有机融合，进行语义分析和网络结构分析，是未来舆情分析不能回避的问题。
（二）“地理位置+社会关系网”的综合研判。地理位置数据的特点是多源、异构、高维、动态，这些特点使得地理位置大数据模式多变且关联复杂，使得其各种信息（特别是物理空间信息与社会空间信息）的关联映射成为必须。这方面的相关工作主要包括实体提取、主题建模、基于位置信息的搜索等。经过地理位置大数据信息的关联映射和融合阶段之后，需要对其有效表示才能进行进一步高效的群智认知及实际应用分析。张量（Tensor）作为一种有效的多源异构大数据一体化的表示方法，也得到了广泛关注。鉴于深度学习和张量在大数据表示中的优异表现，近年来陆续提出了一些基于张量的深度学习方法，如波尔斯曼机、张量递归神经网络、深度张量神经网络等。
（三）“动态化+实时化”结构演进分析。社会关系网络结构是舆情信息传播的载体，但由于社会关系网中的个体不断进出，社会关系网络具有高度的动态演化性，直接影响和制约着舆情信息传播过程。大量研究表明社会关系网络结构的动态演化性是由结构的微观变化决定的。对群体行为本质规律的理解离不开对社会关系网络结构动态演化微观机理的深入认识。对微观结构演化认识的匮乏割裂了社会关系网络结构和信息传播之间的动态关联，无法更好地认识群体行为的本质，做到精准化舆情预警。因此，建立社会关系结构的微观动力学模型，进而对其结构进行动态把握和演化，是未来舆情预警研究的关键。
注释：
①孟小平：《揭示公共关系的奥秘――舆论学》[M]，中国新闻出版社，1989年版，第8-9页
②Lyotard，J.The Postmodern Condition， University of Minnesota Press，1984，p131
③刘军：《社会网络分析导论》[M]，社科文献出版社，2004年版，第34-35页
（作者为中国人民大学新闻学院副教授、中国人民大学新闻与社会发展研究中心副主任）
(责编：赵光霞、宋心蕊)
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汇总篇：舆情分析报告撰写要素、切入方法整理 - 知乎
汇总篇：舆情分析报告撰写要素、切入方法整理 - 知乎切换模式写文章登录/注册汇总篇：舆情分析报告撰写要素、切入方法整理舆情监测小蚂蚁网络舆情监测和舆情分析报告打工人-蚁坊软件eefung一份完备的舆情分析报告应该涵盖哪些内容？社会热点、突发事件舆情分析从何入手，涉及哪些舆论现象？分析报告的主要结构是怎样的？本文将对舆情分析报告的撰写结构、常见舆论现象、切入方法进行汇总整理，同时提供近期疫情、民生相关热点舆情研判，以期为有舆情分析报告撰写与应对回应等方面需求的工作人员作一定参考。一、舆情分析报告的基本组成舆情报告的结构大致说来可分为事件（主题）概述、舆情分析、小结几个部分。其中事件概述部分应将报告主题进行凝练概括，相关事件的时间、涉及相关方等基本信息保障准确、客观，使事件详情、来龙去脉尽可能清晰呈现，此环节应重视的是事实核查与概括。特别的，在新闻媒体对事件有报道的情况下，参考媒体表述作事件概述是一种方法，但由于新媒体环境下媒体素质有参差，故报道信息仍需甄别选用，在采集选用信息时应注意避免含有撰写人倾向性的措辞表述。一般来说，舆情分析部分占据分析报告大部分篇幅，是最为主要的部分，其中涉及到的舆论热度、舆论情绪、信息变化、平台分布、传播现象等为较常见的分析对象，接下来本文所提到的撰写要素、方法整理也大多围绕这一部分展开。小结部分可作为对事件整体舆情的概括或启示，基于报告主题、分析详情起收尾定调、强调作用。二、舆情分析的切入方法及构成要素以下首先从热点事件最直接明显的舆情表面现象着手、再到舆情构成层面中的各个主体细分和场域差异、时间维度中的整体舆论演化区分这几个层面作相应拆解。1、舆情表观：热度变化、舆论现象>> 舆情报告中，如何分析舆情热度变化的原因？“在总览事件在整个互联网的热度规模时，我们讨论的是相对热度，其规模主要与媒介资源的分布、网民关注的程度差异相关。比如说，同时段内可横向对比是否出现同类事件引起舆论共振（加强效果）、是否有特大突发事件抢夺关注（削弱效果）。”>> 舆情报告中，如何结合网络传播现象做研判？“落实到操作层面，在将网络传播现象作为舆情报告重点内容进行分析时，首先要关注的是舆情事件特有的传播现象是什么—特别是某负功能传播现象出现的原因，其次针对各类网络传播现象带来的不良影响甚至重大危害提前预警，最后是综合评估网络传播现象并反思如何制定长效的应对策略。”>> 常见舆情爆发因素、推动力、载体分析“网络舆情成为相关部门、企业了解社会民生民情、公众意见、企业宣传及负面的重要渠道。清晰的了解常见舆情爆发的因素、推动力、载体，才可能使网络舆论发挥其真正应有的作用，更好的分析和了解舆情发展的规律、原因，及早应对，避免负面舆情的扩散和次生舆情的发生。”>> 网络传播环境中舆论失焦的产生因素及防范治理“严利华等人在《突发事件中的舆论失焦现象及其启示》一文中指出，舆论失焦是指由于网络发展，公众知情权、话语权提升，事件中舆论难以被一方主导，使得舆情演变的主体脉络呈现多极化发展，以至逐渐偏离事件的中心议题。>> 舆情热点事件中的舆论站队现象分析“舆论站队现象作为一种普遍的特征性状态在网络舆情热点事件当中时有出现。它是指基于某一问题的主要矛盾之处网民所形成的态度鲜明的观点对立。”>> 舆论倒逼在形成过程中呈现怎样的特点以及舆论倒逼的引导“在舆论演化的过程中，因为自媒体的传播影响力以及网民参与意识的强化，时常会导致新闻媒体被动的参与报道以及官方的滞后回应，进而形成舆论倒逼现象。”2、舆情结构：信息主体、传播主体、舆论场>> 网络舆情研判要素分析“当下，互联网的普及应用，以前所未有的速度、广度和深度改变着人们的生活方式、思维方式和观念认知，推动社会快速发展，深刻影响着社会经济、政治、文化等多层面的发展。”>> 舆情报告中，如何结合信息主体做分析？“一种看待舆情的简化思路 要解答这类问题可将网络舆情的产生过程进行简化，网络舆情如何产生？最基本的即是由于信息在传播者、受众方（传受双方）之间流动、反馈的相互作用。”>> 舆情报告中，如何分析传播主体？“在网络舆情研究报告中，传播主体一直都是分析的重点内容，传播主体的传播内容、传播策略不仅对事件传播热度的变化产生一定的作用，而且对事件舆情的演化和走向带来较大的影响，甚至还会影响网络舆论的反应以及网络话题的聚焦。”>> 网络舆情传播过程中，意见领袖的特征及作用分析“网络成为人民话语表达的重要渠道，网络舆论成为社会舆论的集中地，民意在网络上得到自由的表达。在网络世界，意见领袖作为人际传播中经常发布信息并且对接受者产生影响的重要组成部分，在网络舆情事件的传播过程中扮演了中介角色，起到了不容忽视的作用。”>> “两个舆论场”在网络舆情事件舆论传播分析中的应用“在网络舆情事件的舆论传播中，我们常常看到官方媒体和网民在表达方式、态度立场、情绪传递等方面的碰撞，这种碰撞或表现为截然对立的自说自话或实现着难能可贵的同频共振。实际上，任何一起重大公共话题，都会存在由官方媒体和网民两大不同主体所构成的两个不同舆论场，并展现出不一样的传播效果。”3、时间维度：舆论周期、回应及时性>> 在舆情报告中如何结合舆情发展周期做研判？ ——以谣言传播事件为例“进行舆情研判应掌握网络舆情事件的科学分期。以一般社会热点舆情事件为例，基本可以分为发生期、发酵期、发展期、高涨期、回落期、反馈期 6 个阶段。”>> 舆论引导“时、度、效”原则——政务舆情回应如何把握“时”？“《国务院办公厅关于在政务公开工作中进一步做好政务舆情回应的通知》要求，提高政务舆情回应实效。对涉及特别重大、重大突发事件的政务舆情，要快速反应、及时发声，最迟应在 24 小时内举行新闻发布会，对其他政务舆情应在 48 小时内予以回应，并根据工作进展情况，持续发布权威信息。该要求与 “时、度、效” 当中的 “时” 这一原则密切契合，其中体现着 “首因效应”“黄金 4 小时” 等的舆论传播规律。”三、近期热点舆情研判参考>> 疫情流调信息舆情风险研判分析“确诊病例的流调信息，关乎防疫大局，也关乎个人的尊严和隐私。出于恐惧病毒传播、自我安全防护、猎奇窥私等心理，公众往往对流调信息格外敏感。经过流调之后，与病例相关的一切信息即进入网络公共空间形成舆论焦点，刺激网民强烈关注和话语表达，在疫情流量信息生成与演化这一复杂的生态系统中，暗含着一定的网络舆情风险。”>> 上海本轮疫情的主要舆情敏感点以及舆情“脱敏”对策分析“随着上海本轮疫情防控越来越面临着复杂严峻的现实考验，网络舆情热度也 “水涨船高”，并伴生出多个舆论敏感点。这一背景下，如何有效进行疫情舆情 “脱敏”、防止舆情走向不可控地步显得尤为重要。”>> 高校疫情防控舆情风险感知及如何有效化解舆情风险“疫情发展到现在已经有三年多的时间，三年内不少高校在防控期间都出现过相关舆情风险。这些舆情风险在一定程度上共性明显。这种共性既表现在舆情风险的触发议题上，也表现在舆情风险的传播机制上，还表现在舆情风险形成的群体特征上。”（部分文字、图片来自网络，如涉及侵权，请及时与我们联系，我们会在第一时间删除或处理侵权内容。电话：4006770986 邮箱：zhangming [at]http://eefung.com 负责人：张明）发布于 2023-06-15 10:45・IP 属地湖南舆情报告舆情监测网络舆情监测与研判（书籍）赞同 3添加评论分享喜欢收藏申请
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如何做好舆情研判工作
来源：学习时报2022-11-21 10:37
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作者：袁遐
习近平总书记指出，要加强舆情跟踪研判，主动发声、正面引导，强化融合传播和交流互动，让正能量始终充盈网络空间。那么如何才能做好舆情研判工作？
什么是舆情研判？舆情研判可划分为外部和内部两个层次的研判。外部研判是指针对社会舆情的研判，从意识形态和事件发展两个层面展开：从意识形态层面而论，舆情研判是对社会舆情内涵的公众情绪、价值判断和利益诉求的分析；就事件发展层面而言，舆情研判就是对某一具体舆情事件发展进程的预测，通过两个层面分析的结合，来研判舆情事件产生的根由、发展变化的趋势，评估可能出现的结果和造成的影响。内部研判是指对行政部门舆情应对能力的研判，包括对应对资源、应对措施和应对成效的研判。在面对舆情危机时，行政部门首先要研判自身应对舆情可以调动的资源有哪些，统筹自身的人力资源、物力资源和行政权限的配置，通盘考量可协调配合的其他部门与媒体资源，通晓己之所长所短、内外优劣；在此基础上，结合外部研判的结果，研判应当在何时于何种平台之上，针对性采取何种方式的应对举措；同时，预估应对举措的成效，并在采取应对举措后及时研判公众与媒体的反响和回馈，根据研判结果适时调整应对方略，制定下一步应对举措。
舆情研判的内容是什么？做好舆情研判工作首先要明确研判的内容，简而言之包括定量分析和定性分析两部分，无论外部研判和内部研判都要做到定量分析与定性分析相结合。在外部研判中，定量分析是依据舆情事件的平台数据对舆情序时发展趋势的量化分析，定性分析是在定量分析的基础上对舆情纵深发展态势的具象化分析。在内部研判中，定量分析的关键在于做好舆情应对资源的管理台账，本部门本系统在应对舆情时有多少可运用的人力、物力资源，在权限范围内有多少可联通协调的外机关与媒体资源，在部门主要业务的垂直领域内拥有多少官方账号和平台资源，这些资源的硬性约束决定了本部门可以应对的舆情压力的上限及可调动力量的边界，进而决定了应对舆情可采用的方式方法。
如何开展舆情研判工作？做好舆情研判工作，重在制度化建设。舆情研判并非凭空再造一个研判部门，而是扎根于数据支撑、信息支撑、组织支撑和流程支撑的行政“肌体”上的决策“神经系统”，舆情研判工作有效开展的前提就是“肌体”能够支撑起“神经系统”的运转。一要强化数据支撑，做好舆情应对的预案建设，建立健全舆情事件的分级分类制度，完善舆情的监测机制。二要强化信息支撑，积极打破沟通壁垒，建设坦诚而高效的信息沟通机制，明确信息沟通与发布的载体和渠道，不断丰富沟通工具的应用场景，不断加大与公众的互动力度，加强干部媒介素养培养和媒介运用实践力度，提升融媒体时代信息汇集与分析的能力。三要强化组织支撑，对舆情应对组织进行专业化和扁平化建设，提升舆情决策层级，减少从决策到执行的中间环节，加强对决策制定与执行的监督考评力度，保障研判工作的高效、专业，确保研判对策的落实执行。四要强化流程支撑，构建从监测、响应到预警、应对再到考评、总结的完整闭环流程，实现对舆情事件生命周期和舆情应对工作的全方位覆盖，确保研判工作的连续性和系统性。通过强化四个支撑，可使舆情研判工作以数据和信息为依据，以组织和流程为依托，真正发挥制度建设强有力的支撑作用。
做好舆情研判工作，关键在常态化运行。开展好舆情研判工作，一方面要把研判工作贯穿流程首尾，在监测环节发现舆情信号就要研判舆情的发展趋势和态势，决定是否需要采取预警响应；在应对环节根据数据和信息的定量定性分析就要研判后续的发展趋势与态势，决定可采取的应对策略、措施和可能取得的成效；在总结环节应根据公众反响和相关法律法规规定，对应对的整体质效和责任单位、责任人员应受奖惩进行研判，总结经验、改进不足。另一方面要把舆情应对的组织建设成常态化自主搜索监测舆情信号、自主研判采取应对举措的任务自驱动型组织，保障研判工作的独立性和专业性。以制度化建设支持常态化运行，保障舆情研判工作分析有据、执行有依、落实有力，进而让舆情研判发挥其应有的功效。
舆情研判的成果应该如何运用？舆情研判成果主要用于应对和考评两个层面。在应对层面，做到实时研判、事事研判，依据研判成果采取具体应对策略和举措，未经研判不乱作为。在考评层面，既要对应对行为本身进行监督检查，研判其合法性与合理性；又要对涉事单位、人员和行为进行追溯审查，研判责任的归属与分配；还要对舆情事件的结果与反响进行追踪分析，研判应对质效，从而为应对行为决策、责任追究、绩效考评和制度机制的完善提供依据。（袁遐）
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