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網絡輿情監測系統范文1
中圖分類號：TP393文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2011)04-0759-03
The Design of the Detection and Analysis of Public Opinion Intelligent Network System
YANG Qiu-ping
(Dongguan University of Technology, Network Information Center, Dongguan 523808, China)
Abstract: We pay more and more attention to network public sentiment. Especially, the government concerns the net post and net news of emergencies and important events. Then, the special systems for analysis network public sentiment exist. Firstly, this article analysis the systems of network public sentiment, and then finds out their shortages and study the correlative techniques. At last, this article introduces a new way to build a network public sentiment detecting and analysis system.
Key words: intelligent detecting and analysis; network public sentiment; data mining
隨著互聯網的快速發展，網絡媒體作為一種新的信息傳播形式，已深入人們的日常生活。網絡言論活躍已達到前所未有的程度，不論是對國家政策的討論，還是針對國內或國際的重大事件，都能馬上形成網上輿論，這種網絡來表達觀點、傳播思想產生輿論壓力，達到任何部門、機構都無法忽視的地步。
網絡輿情通過BBS論壇、博客、新聞跟貼、轉貼等形式對現實生活中某些熱點、焦點問題等進行反應，其中不乏較強影響力、傾向性的言論和觀點。如果引導不善，負面的網絡輿情將對社會公共安全形成較大威脅。對相關政府部門來說，如何加強對網絡輿論的及時監測、有效引導，以及對網絡輿論危機的積極化解，對維護社會穩定、促進國家發展具有重要的現實意義，也是創建和諧社會的應有內涵。
1 系統價值
1.1 社會效益分析
網絡輿情智能監測與分析系統利用數據挖掘技術實現對網絡輿情的統計分析，并以此作為網絡輿情監測的管理的依據。具體作用表現在以下幾個方面：
1) 系統向決策者提供客觀、準確的輿情信息，有利于決策者做出正確的決策
2) 系統向決策者提供系統的、高效的、綜合的、全面的輿情信息，便于決策者全面的、正確的把握所需的信息, 提高決策效率, 啟迪決策思維
3) 系統能提供各種輿情的趨勢分析信息給決策者
1.2 經濟效益分析
目前，由于互聯網的日益普及，各種輿情的不斷涌現，好的、壞的都有。政府部門、大型機構、社會企業等都希望能盡早識別不良傾向的、帶有煽動或甚至含有社會危害的言論，或者是獲取政策落實、制度實施效果等信息。這些需要揭示了系統建設在帶來巨大的社會價值的同時帶來巨大的經濟效益。
2 同類系統現狀
基于目前的網絡現狀，為數不多的網絡輿情監測系統基本上是采用關鍵詞搜索進行輿情信息檢測，由于關鍵詞搜索的查全率和查準率都不高，因此網絡輿情監測的效果不夠理想,更是無法自動發現新的輿情點。
部分網絡輿情檢測系統只是在企業內部使用，無法適用于政府部門等大型機構，部分系統采用的算法效率低，不能快速對數據進行處理，因而無法滿足超大網絡環境下的輿情檢測與分析，無法做到自學習成長，沒有類似知識庫的自動累積處理功能，必須人工協助處理?；诖朔N情況，提出創建《網絡輿情智能檢測與分析系統》項目來解決這些問題。
3 網絡輿情智能檢測與分析系統簡介
該系統核心部分包括信息獲取、信息處理、前端信息展現幾個部分。實現從網頁獲取數據，利用數據挖掘技術對數據進行清洗、提煉、分析總結，最終形成決策信息并存入數據庫中，提供靈活的前端查詢機制，把信息傳遞給決策人員。
網絡輿情智能檢測與分析系統實現以下目標：1) 對熱點話題、敏感話題識別。2) 實現傾向性分析。3) 實現對輿情主題的跟蹤。4) 自動形成輿情摘要。5) 形成趨勢分析報告。6) 自動識別突發事件及發展趨勢。7) 對敏感內容實現預警。8) 提供輿情分析統計報告提供決策支持。
4 系統關鍵技術研究
4.1 網絡輿情行為模式識別技術
對于“行為模式識別”算法應用最廣和成熟的是防垃圾郵件的“行為模式識別技術”。在垃圾郵件的行為模式識別技術的基礎上，根據網絡輿情的特點，輿情內容內在結構關系、演化規律等基礎信息，收集網絡上典型的熱點話題、敏感話題、政策熱議等方面的適當數量的文章組成行為識別學習訓練庫，利用網上話題的熱度、焦度、敏度、頻度、銳度、歧度、粘度等度量指標作為輿情分析的依據，配以科學的算法，通過對“訓練庫“進行學習及總結、計算，結合網絡輿情信息產生和傳播的典型行為特征，建立網絡輿情行為模式數學統計模型，以此實現網絡輿情的智能發現。
4.2 自動分類和聚類技術[1]
自動分類是指按照已有的分類，把相關信息按照分類的標準進行歸類。聚類則事先沒有定義特點的分類及標準，是在分析過程中利用一定的算法，把類似的內容進行自動劃類并聚合的處理過程。
根據輿情分析的特點，本系統基于統計的自動分類技術，利用向量空間模型來表示輿情分析的文檔。對輿情文檔特征進行抽取和加權、機器學習。在處理過程中，考慮到不同位置出現的語詞的價值不同而給定不同的加權系數。機器學習的方法主要有支撐向量機、最近K鄰居方法和貝葉斯算法[2] 等，可以根據輿情文檔的特點而選擇相應的方法。
輿情文檔自動聚類的關鍵步驟有文檔表示、相似度計算、聚類和給出聚類標識等。常用的聚類方法有單遍聚類法、逆中心距聚類法、密度測試法、圖聚類法等。在網絡輿情分析中，根據輿情分析的目的，選擇那些最具有區分性的特征,而不是大多數文檔都具有的特征來實現自動聚類。
在本系統解決方案中采取了自動歸類和自動聚類相結合的方式，先進行自動歸類，再在各類別之下進行自動聚類。
4.3 內容分析技術
內容分析法是一種對于傳播內容進行客觀，系統和定量的描述的研究方法。其實質是對傳播內容所含信息量及其變化的分析，即由表征的有意義的詞句推斷出準確意義的過程。內容分析的過程是層層推理的過程。隨著信息技術的發展，計算機的性能不斷提高，各種內容分析技術也逐漸成熟，為網絡輿情的深度挖掘分析奠定了很好的基礎。
《內容分析法：媒介信息量化研究技巧》[3]一書提供了系統全面的內容分析研究的操作指南，深入分析了內容分析中的各種常見問題，如測量、抽樣、信度、效度和數據分析中的各種技術。在進行網絡輿情內容分析前，獲取相關網絡輿情數據，經過數據清洗，獲取有針對性的、信息量大、覆蓋全面的、連續的內容樣例，定義分析單元。對數據進行量化處理形成評判記錄和進行信度分析兩部分內容，再根據網絡輿情建立合適的維度，最后進行統計分析，并形成分析結論。
5 系統實現
在系統開發過程中，要建立了若干知識庫，利用垂直搜索、知識發現、自動分詞和抽詞、自動分類和聚類、內容分析等技術，實現對海量網絡信息進行監測、網絡輿情的自動發現和分析。該系統建設的核心是要收集圍繞主題的、足夠量的數據，并經過整理形成規范數據再進行挖掘，輸出有用的決策信息，系統結構圖如圖1所示。
系統涉及五個主要方面：
5.1 數據收集處理
進行網絡輿情分析的前提是獲取基于某個主題的、數量足夠多的、完整的網絡數據。為了解決這個問題，系統建設時考慮通過建立數據收集規則來達到此目的。在數據收集規則時主要考慮要收集的主題、要搜索的范圍、更新頻度、收集要到達的數據量等。
在規則制定后，信息收集組件利用類似“網絡爬蟲”的技術，按照已經設置的收集規則，到網絡上進行數據收集。 數據收集后按照主題歸于相應的數據庫中，以便下一步的數據處理。
5.2 信息處理模塊
需要把收集的數據轉為有用的信息，在收集到相關數據后，先期對已經收集完成的數據進行格式化、數據清洗、信息處理加工等步驟，最終形成規范的、適于統計的數據。然后再利用數據挖掘技術對數據進行挖掘，形成相應的統計信息，便于查詢輸出。下面將就關鍵核心的處理步驟進行說明。
5.2.1 對原始數據的預處理
為了在數據挖掘分析前對數據進行預處理，形成最終有效的待分析數據。首先是繼續數據格式化，利用數據格式化實現對各種網頁格式的數據進行模式化解析，形成系統統一的數據格式；然后進行數據清洗把“臟”的“洗掉”。該處理步驟主要把不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據等不規范的數據進行清洗，去除無效的、重復的數據，形成數量足夠的、時間段連續的、內容圍繞主題的數據，為下一步的深度挖掘做準備。
5.2.2 實現對敏感輿情的報警
為了解決相關管理人員需要及時掌握敏感熱點或大事件的動態，系統特增加了此處理步驟，在此將利用對敏感熱點或大事件的特征進行布控，在布控策略規則中設置需要關注的熱點敏感關鍵字，相關組件將對存儲的內容進行掃描、分析。對匹配上的內容進行預警并產生預警記錄，同時支持手機和郵件的報警方式，及時把相關信息發送給預設的人員。該模塊包括關鍵字匹配組件、報警處理組件。
5.2.3 數據的深度挖掘分析處理
經過預處理的數據還只是數據，并沒有形成有用的信息，所以引入數據挖掘分析處理步驟，以便對數據利用前面介紹的輿情行為模式分析、內容分析等挖掘技術進行深度挖掘及分析，形成系統的核心信息數據，為數據展現提供數據來源。
為了對數據進行挖掘，系統內置的多種數據挖掘算法，實現自動對信息進行分類、總結。具體內容如下：
針對中文信息的處理與分析，系統中的自動分詞組件采用詞典和規則為基礎，綜合利用了基于概率分析的語言模型方法，使分詞的準確性達到99%以上。在語義分析的基礎上，綜合考慮詞頻、詞性、位置信息，實現準確的自動關鍵詞與自動摘要。利用網絡輿情模式識別技術可以自動發現新的網絡輿情模式，便于用戶盡早布防。
為解決自動分類的難題，系統內置自動分類組件通過對訓練庫的學習，獲取每個分類的屬性特征模型，然后使用這一分類體系對未知分類情況的數據進行分類。聚類組件將結構化的數據集合中的數據根據需要統計的主題劃分不同的子集，自動學習形成新的分類，滿足自動擴展分類的需要。
面對收集的海量數據，如何獲取用戶所需的信息這個是一個關鍵問題，系統通過關聯分析、趨勢分析，從海量數據中挖掘關聯規則。同時，利用趨勢分析技術，分析網絡輿論等隨時間的發展趨勢情況，以便實現對輿論環境的監測與不良傾向的預警。
做到上面的內容還只是實現了系統的一部分，系統另外提供對新的知識的自動發現。利用自動分類與聚類等技術基礎，對知識進行挖掘并匯總分析，能實現對新的網絡輿情的發現及獲取發展趨勢。同時把結果合并到系統已有的知識庫，達到不斷擴展知識庫的要求。
有時候用戶會要對特定的事件或輿情進行跟蹤，為了解決此問題，通過系統提供的對象跟蹤組件，利用用戶在系統中設置的需要特別跟蹤的對象的特征，在分析過程中對涉及該對象的數據進行特別分析和處理，形成該對象的信息鏈存儲到數據庫中，在數據展現時可以通過圖表等方式展現對象跟蹤鏈的相關信息。
5.3 海量數據的存儲
網絡輿情數據量是海量的，如何提高查詢的反饋速度是另外一個重要的問題，系統通過建立全文索引技術，對存儲在數據倉庫中的數據建立合理的索引，使數據查詢輸出時提高輸出速度及準確性，特別是針對重要的關鍵字進行檢索時能大大的提高查詢速度。
除了全文索引，數據管理系統的選擇是另外一個重點?？疾炷壳耙呀洺墒斓臄祿旃芾硐到y，發現Oracle是最合適的。所以本系統就采用Oracle作為數據存儲的數據庫系統，同時可以利用其提供的多維查詢技術，實現Olap的查詢要求。
5.4 數據快速，準確的展現
有了海量的、有用的信息，如何把這些數據展現給用戶？在本系統主要考慮對關鍵字的查詢輸出、輿情新關鍵字挖掘查詢、輿情報告的輸出、報警信息的查詢、各種統計報表的輸出。
對于輸出的技術要求，在數據輸出時系統利用Oracle系統的Olap技術結合系統提供的查詢頁面框架，可以實現用戶從多個角度對各類數據的查詢，在頁面處理上目前市面上已經有相關的成熟的技術可以作為參考，相信不會有技術難點。
針對輸出的內容，系統內置了部分統計報表，這些報表是基于網絡輿情分析專家在輿情檢測與分析方面的專業知識進行設計，能滿足大多數用戶的需要。為了滿足個性化的查詢輸出，同時系統支持用戶自定義適合自己的統計報表。
5.5 通過系統管理功能保證系統正常運行
為了滿足個性化的管理要求，系統提供系統設置、角色管理、用戶管理、數據備份等功能，支持定義常用的網頁結構及識別規則的定義，用于在數據獲取后的格式化分析。解決網頁結構識別規則定義、報警關鍵字設置、報警記錄接收手機號或郵箱設置、系統管理用戶權限管理等內容。
6 小結
該文先介紹了目前網絡現狀、同時就同類分析產品的不足進行了描述。另外著重從《網絡輿情智能檢測與分析系統》的兩個重點部分進行描述，從最核心的技術與模塊組成來闡述系統是如何實現的。
參考文獻：
[1] Han J,Kamber M.數據挖掘：概念與技術[M].Morgan Kaufmann,2000.
網絡輿情監測系統范文2
中國行業信息化最具成長力企業獎
中科點擊（北京）科技有限公司由林博士聯合中科院多位搜索引擎領域的專家、社科院博士以及新華社、人民網、經濟日報社資深媒體人士，共同組建而成。公司專注于網絡輿情行業，研發網絡輿情監測系統，并提供網絡輿情解決方案，
中科點擊（北京）科技有限公司（以下簡稱中科點擊）由林博士聯合中科院多位搜索引擎領域的專家、社科院博士以及資深媒體從業人員，共同組建而成。林博士早期曾就職于Google和AOL，是Google和AOL搜索引擎的核心算法工程師。
中科點擊公司所開發的軟件產品統稱為“軍犬軟件”（英文名：ADSoft，軍犬軟件為公司的注冊商標）。中科點擊專注于網絡輿情行業，研發網絡輿情監測系統，提供網絡輿情解決方案，所研發的軍犬網絡輿情監控系統也是目前唯一能全面監測藏、維、彝、蒙十余種少數民族語言的軟件系統。
軍犬網絡輿情監控系統，是由中科點擊自主研發的一套網絡輿情監控系統和網絡輿情辦公系統，它集成了輿情監測、輿情采集、輿情智能分析、輿情處理、輿情預警、輿情搜索、輿情報告輔助生成、輿情短信自動提醒、動態圖表統計分析等多種功能。它不僅能夠基于語義自動識別情感、自動分析信息是否為“負面”消息，還能提供360度的輿情專業詞典，從各個維度深度透析相關信息。其特有的“輿情漏斗”算法，實現了把互聯網“讀薄”的目標，大浪淘沙般萃取輿情，并透過圖表分析趨勢，掌握相關事件的潛在變化規律。軍犬網絡輿情監控系統可在“第一時間”對境內、境外網站，各種網絡載體（如新聞、論壇、博客、微博）進行“一站式”全面布控監測。通過對海量數據的智能分析，系統可以“穩、準、狠、快”地把互聯網讀懂、讀薄。
網絡輿情監測系統范文3
關鍵詞：輿情、風險監測、質量安全
1、引言 近年來，隨著新媒體的迅猛發展, 我國網絡輿情的影響日益巨大。自2008年以來， “三聚氰胺”， “一滴香”、“瘦肉精”事件以及近期出現的“搖搖車”、“電梯事故”等一系列質量安全問題的出現，都在社會中產生了巨大的負面影響，產品質量安全的網絡輿情的數量和影響持續上升，對政府輿論應對能力提出新的挑戰,加強產品質量安全網絡輿情監控管理研究的現實需求十分迫切。
當前國內在國內質檢數據較為封閉的環境下，與互聯網的聯動和應用也預示著質檢行業在大數據時代中的一種嘗試。
2、輿情檢索技術 網絡輿情監測系統是一項復雜而龐大工程，它涵蓋了幾乎所有的互聯網領域的基本技術，但從系統的功能實現上看，輿情監測系統的關鍵技術是由數據采集和關鍵信息提取技術構成的。
2.1 數據采集 網絡爬蟲是當前主流網絡搜索引擎使用的技術，也是輿情監測工具中處理網頁獲取、網頁跟蹤、網頁分析、網頁搜索、網頁評級和結構/非結構化數據抽取以及后期更細粒度的數據挖掘等方方面面的主要工具。
網絡爬蟲的實現方式是通過訪問網頁中的超文本鏈接，自動抓取互聯網內部的程序或者腳本。
2.2 通用型爬蟲與主題性爬蟲介紹 當前主流的網絡爬蟲技術主要分為通用型網絡爬蟲技術和主題性網絡爬蟲技術。通用型網絡爬蟲的主要目標是大量采集信息頁面[1]，有較高的網絡覆蓋率，但其盲目的抓取會下載大量的垃圾頁面，浪費網絡資源。
主題型爬蟲以自定義的主題信息為出發點抓取信息，基于此假設：如果網頁U與主題相關，并且頁面V到網頁U通過一個超鏈接進行連接，那么抓取頁面V的主題相關度比從網頁中隨機抓取的頁面相關度要高。[2] 與通用型爬蟲不同之處在于主題型爬蟲可專門面向某一特定主題進行搜索，對于質檢行業所關注的產品、標準、項目有更好的適應性。
2.3 主題型爬蟲的工作方式 主題型爬蟲的運行過程大致為：
1. 將搜索到的頁面和各種信息項放到一個信息集合項中；
2. 分析每個信息項，將其中的基本信息單元作為索引，并形成索引庫。同時建立一個存儲Web頁面的metadata數據庫。
3. Web瀏覽器將用戶通過瀏覽器的查詢請求通過HTTP協議傳到搜索引擎，搜索引擎利用索引庫找到相關文檔并返回Web頁面，或者將URL列表以及相應的摘要反饋給Web瀏覽器的用戶查詢界面。
4. 用戶獲得Web頁面摘要信息或者信息項的列表，若想查看其中具體的內容，則點擊標題訪問，瀏覽器在matadata數據庫的支持下通過HTTP協議從信息的原始位置取回Web頁面或其他信息。
2.4 主題型爬蟲的爬行策略 實現主題型爬蟲最常用的策略是PageRank和HITS算法，其共同點是根據頁面與主題的相似程度來確定主題的相關度，并根據主題的相關度來評估子網頁的重要性。[3]
RageRank算法可以得出網頁的重要程度，進而對其權威性進行評價。
HITS算法也是一種通過網頁鏈接來評估網頁重要性的算法。相較于PageRank算法，HITS算法在網頁鏈接與用戶需求主體的關聯性上有所改進。
3 質量輿情系統架構設計研究 質量輿情系統統是一個分布式互聯網數據搜集與挖掘系統，系統的模塊分為6層：數據抓取、數據預處理、數據提取、數據索引、數據檢索、API/Web service與平臺展示。
3.1 數據預處理 預處理包括網頁噪音去除和語義分析。
噪音去除：
對抓取到的數據進行噪音去除，包括網頁周邊廣告和版權聲明。對保留的有效內容，逐句做正負面判定，以及品牌、屬性詞條的露出標注。并將預處理后的信息入庫保存。
語義分析：
1， 智能語義分析：基于基礎的分詞詞典、正負面詞典、15個領域的知識庫和句法分析算法，可以自動的對網絡信息進行實體、屬性識別以及正負面判定，從而實現了海量信息下的口碑分類與危機識別。
2， 半結構化信息的自動提取：可以自動提取互聯網網頁中的有用信息，保存到結構化的數據庫中實現方便的查詢，如網絡論壇中的分樓、帖子作者、時間、點擊數、回復數等。
3， 海量文本的分類與聚類：可靈活的為各種分類體系訓練相應的分類器，適應應用場景中多變的分類需求?；贚DA改進算法的聚類結果，可以充分挖掘語義層的關聯，進行大規模的文本聚類，并進一步應用到互聯網內容傳播中的話題管理與新話題發現。
4， 內容關聯性分析：基于FSP、卡方、Word2Vec等各種算法開發的內容關聯性分析，適合各種不同應用場景中的關聯發現需求，產品-屬性、產品-競品、產品-廣告匹配，等等。
5，分詞與領域內命名實體識別：常規自動發現互聯網新詞、領域內新詞、以及領域內的命名實體識別，從而在應用中更為準確的定位目標實體。
3.2數據提取 提取出網頁中內容的結構化數據并入庫保存，供報告統計和前臺查詢時使用。結構化數據包括文章的作者、時間、站點、點擊、回復、閱讀、評論、點贊等。動態指標數據可以根據需求做定期更新。對于頁面中的互動內容，如論壇的分樓回復、新聞下評論、可以做精細化提取為作者、時間、回復內容?；觾热菪枰鶕军c做定制開發，目前覆蓋熱門100個論壇，以及4大門戶的新聞評論。
3.3數據索引 為了提供快速的關鍵詞檢索，系統采用倒排表作為文本內容的索引。為提高效率，系統索引分為三級。當日內的數據放在一級索引里，本周數據放在二級索引里，本周前的數據放在三級索引里。每日抓取回的數據每小時都會更新到一級索引里。當抓取內容進入索引后，就可以提供對外的查詢。
3.4數據檢索 用戶在平臺上做監測關鍵詞配置后，系統的數據檢索模塊會定期對后臺的索引進行檢索，篩選出來符合平臺配置的文章，放到平臺上提供展示和統計篩選。對于有特殊需求的客戶，比如危機預警客戶，可以定制平臺數據更新頻次和時間點，從而實現平臺更頻繁更新。
數據檢索的過程既包括文本內容的檢索，也包括對于內容的元數據的關聯，比如，檢索出論壇文章后，同時關聯出文章的作者、時間、點擊、回復等信息。
3.5 平臺信息展示與API數據接口 系統通過Web 服務的方式，呈現監測對象的相關數據，并按照時間、站點、正負面、作者等維度進行數據篩選。并在數據基礎上統計出熱門話題、負面話題、熱詞云圖等數據統計結果。
4 結束語 我國的質檢行業面臨的市場化的挑戰，而當前質檢行業對信息技術手段的利用離現代企業管理還有差距。輿情監測系統能夠幫助質量監管部門獲取當前市場上最關注的的質量問題。我國的質檢行業面臨的市場化的挑戰，而當前質檢行業對信息技術手段的利用離現代企業管理還有差距。輿情監測系統能夠幫助質量監管部門獲取當前市場上最關注的的質量問題。通過網絡輿情監測系統，利用計算機網絡技術的優勢，系統、科學、高效的分析和預警質量信息，是質量監管部門維護社會穩定，保護企業形象的基礎保障。但是對于怎樣挖掘更深入的信息，怎樣對挖掘的信息進行風險等級評價，依然需要深入研究。
參考文獻 ［1］ 王桂梅.主題網絡爬蟲關鍵技術研究［D］.哈爾濱工業大學，2009.
網絡輿情監測系統范文4
對于市場公關人員常常面對以下這些問題
1.營銷帖、blog、論壇、wiki、新聞等內容如何快速及時的得到反饋？
2.正在做某個品牌的營銷活動如何得到一個效果評估？
3.如何及時了解消費者動態信息，競爭對手在做什么，行業動態如何？
4.最終能否得出一份客觀、公正的報告，給老總？
5.出現了負面信息從而將會導至一場大災難，而你卻無從所知，對于事件的第一時間獲取，跟蹤？
如果你正遇到以上這些問題，不妨看一下iMonitor是怎么做的：
1. iMonitor是一家獨立的第三方網絡口碑(輿論)監測平臺包括博客論壇新聞在內的所有形式的媒體
2.對設定的關鍵詞比如品牌名稱、子品牌、營銷活動、地區、競爭對手的關鍵詞進行監測
3.系統每天將發送兩次日報郵件給指定郵箱每周每月系統都自動生成統計分析報告
4.對于監測到的原始信息也可以一一導出到EXCEL表格中同時還可以查看或導出指定日期的信息
5.獨有的首頁臨測功能比如營銷活動上了某個新聞網站的首頁我們將第一時間監測到并將該網站網頁保存下來以備查詢
6.系統將自動對所監測的信息進行定性的判別最后自動得出信息是負面信息還是正面信息(這是基于機器的判別，準確率在60%左右)
網絡輿情監測系統范文5
[關鍵詞]輿情信息 增值 模式 研究
一、當前信息工作的主要難點
1.技術系統閾限。
新媒體時代，海量信息突破人腦篩選研判的極限，而諸多偶發性因素使社會輿情更加復雜多變，這就需要通過技術創新，完善相關信息的收集渠道和方法，提高輿情信息監測分析的工作效率。目前，信息技術已被廣泛應用在輿情監測和研究領域。專業的輿情監測系統，能通過對網絡各類信息匯集、分類、整合、篩選等技術處理，形成對網絡熱點、動態、網民意見等方面的實時跟蹤統計。輿情分析師在此基礎上對事件進行傾向性統計與關注度趨勢分析，可以為決策者提供科學化的信息服務。
人工智能的輿情系統，能夠對突發事件、涉及內容安全的敏感話題進行跨時空分析和預警，但由此也衍生出“技術萬能”的工作惰性。實際上，輿情系統的智能化水平，在語義識別、情感辨析方面存在較大的“瓶頸”閾限，在應對各類輿情事件的場域變量和約束條件方面，難以適應市場環境和用戶需求無界等因素。只有將專業人士的寶貴經驗、邏輯推理規則與系統結合，才能更好的實現人機結合，建立一條從事實認定到價值判斷直至應對處置的“全程高速公路”。
2.采集信源失真。
是否能夠有效進行輿情研判，關鍵在于輿情信息的收集和監測。面對復雜嚴峻的輿情態勢， 各級政府部門開始組建自己的輿情信息隊伍，建立專門的抓取渠道，并設計出科學的搜集流程，形成通暢的、可靠的輿情匯集系統。但是，這類由政府部門自身成立的信息機構，主要收集匯編群眾對本地區、本部門工作的反饋，側重于“聽民意”而不是“問民意”，甚至會“報喜不報憂”，僵化為對本部門、單位、系統的決策印證。
在信息采集的過程中，信源受采集主體主觀因素的影響和客觀條件的限制，會造成采集到的信息失真、過時、失效。主觀因素有：決策者長官意志制約，信息采集者取舍不當或定向采集，查證信源不規范、文本核對不嚴謹等。客觀條件主要指采集信息的方法誤差，比如：抽樣的偏差，計量的誤差，調查問卷的設計不當，數據匯總失誤等。凡此種種，都會制約輿情工作的分析深度和實用程度。
3.研判能力薄弱。
網絡時代，媒體格局以及輿論生態的變化，顯著改變著各級決策者對信息的需求。信息數據無限性和決策者關注能力有限性之間的矛盾，為輿情信息及衍生服務提供了很大的發展空間。在“一切皆可量化”的數據時代，決策者要想準確把握民意、避免誤判，就必須通過第三方對輿情信息進行立體化、全局化、動態化研究，通過挖掘、分析輿情關聯數據，對各種信息加以對照比較，從中提煉出與決策信息，為管理職能的正常履行提供必要的條件。
對輿情信息的把握和研判，對于輿情管理至關重要。因其專業化的要求越來越高，研判難度也越來越大。目前輿情報告主要不足在于：輿情信息研判一般化、同質化傾向較為嚴重，對輿情信息缺乏深度分析，對網絡輿情的發展態勢缺乏預見性，能影響領導決策的信息分析欠缺，服務地方黨政部門的功能不足。在運用多種形式進行輿情分析等方面，我們的輿情服務淺嘗輒止，不僅缺乏連續性、系統性，還缺乏針對性和實效性，與政府和社會的需求都有較大的差距。
4.工作機制滯后。
合理運行、高速運轉的工作機制，是推動輿情信息工作科學合理運行的重要前提。面臨輿情攻防新形勢，需要相關職能部門根據決策機構的工作部署和形勢發展需要，通報輿情信息需求要點，對輿情信息進行科學篩選、深度提煉、量化統計，共同探求規律性的東西，進一步理順管理體制和工作機制，使輿情信息工作沿著為決策服務的方向有效運轉。
輿情信息工作是一種群體勞動，這種勞動的組織形式又與工作機制的運行緊密連在一起。目前，輿情的引爆點和傳播渠道正在從互聯網轉向移動互聯網，輿情信息在新舊媒體之間出現了快速的跨界傳播和強烈互動。輿情傳播渠道之間的互動效應又導致本地輿情外溢、境外輿情倒灌，傳統的內宣和外宣之間的界限逐漸模糊。輿情信息工作被輿情發展推著走，工作機制滯后導致對輿情信息雙向互動、多頻共振估計不足，給信息研判和利用帶來相當難度。
二、信息增值開發的主要模式
1.廣譜監測與重點篩選結合。
正確決策的出臺，離不開信息工作的高度組織化與科學化，合理的信息構架將極大的豐富決策內容。由于傳播技術的進步以及傳播環境的日漸放開，信息呈現“爆炸”態勢，但真正有價值的信息被大量垃圾信息所淹沒，受眾往往面對龐雜的信息茫然無措。信息環境的污染和信息垃圾的產生，不僅妨礙了決策效率，還會導致決策失誤或是難以作出最佳決策。毫無疑問，不合理的信息架構會嚴重影響決策的時效性和科學性。
鑒于輿情信息工作有較強的目的性和指向性，從堅持廣度和深度兩方面，不斷進行更大范圍和更深層次的開發，可以使信息不斷增值。具體到某項工作或事件中，應遵循“廣譜監測，重點篩選”的點面結合原則。廣譜監測，是指信息搜集部門要多渠道、全方位地搜集原始材料，在輿情信源上進行廣譜覆蓋，保證服務對象對信息的量的需求；重點篩選，是指信息部門搜集到原始信息后，在領會決策意圖的基礎上，通過更加靈敏高效的監測方式、工作機制對垃圾信息和冗余信息進行去重處理，確保信息精準高效。
2.靜態反映與動態變化結合。
信息工作為決策服務。準確、全面、及時的信息報送，既是進行科W決策的基本前提，也是檢驗既定政策方案有效性的重要依據?！办o態反映”是指輿情信息在事件演繹過程中留下的“痕跡”，其最基本的特征是具有“記憶性”；“動態變化”是信息不斷發生改變的過程，其最大特點是前后狀態不同。如果說“靜態反映”特指信息狀態具有“記憶性質”的話，那“動態變化”就指的是對信息狀態的“加工”過程。信息狀態所發生的各種改變，都是通過“動態變化”來實現的。
輿情信息利用效率的標志是信息利用后引發的決策效益，這決定了輿情信息工作是貫穿于用戶解決問題過程的信息服務，是動態的全程服務，是面向增值的服務。具體到輿情信息增值開發的方向，從靜態反映的層面看，要注重信息的整體分析，客觀反映事物的本來面目，在篩選取樣、研判分析環節要實事求是，尤其注意辨析輿論場里的“小眾聲音”，為決策者提供真實情況；從動態變化的層面看，要注重信息的系統綜合，對信息的處理要注意反映事件作為過程而存在的動態變化，反映出不同時期不同條件下事件的不同變化，使之具有普遍意義和代表性，這樣才能準確反映事件的基本情況。
3.一般分析與專業研判結合。
輿情信息是向決策者提供的具有一定研判深度的信息，它是輿情分析師對相關問題進行綜合分析后得出的具有規律性的認識。一般分析與專業研判的區別在于，一般分析是確立服務對象和決策方向后，獲取的具有專門指向性和一定深度的信息，但對輿情事態的呈現及演繹缺少深入挖掘和研究；專業研判通過分析問題產生的深層次原因及其未來的發展趨勢，對當前存在問題或發展趨勢提出的合理化建議。相比一般分析，專業研判重在整理、研究，需要付出更大的成本，因為這需要智力、時間和精力的綜合付出，是加倍的腦力勞動。
輿情信息增值不要局限于信息本身，應在一般分析基礎上，遵循“研究深入透徹，方案切實可行”的縱橫交錯原則進行二次乃至多次提煉。研究深入透徹，是指要認真研究決策動因，研究與之相對應的方方面面，然后進行綜合分析，明了問題的實質，找尋問題解決的方案；方案切實可行，是指擬定的應對方案要與實際結合，既能促使原有問題的解決，又能不產生新的問題。有些輿情信息通過不斷提煉加工，會出現多次增值，這就要求對各類輿情信息進行系列開發和連續開發，抓住對全局有較大影響的重要問題，在正負反饋的往復信息環流中服務領導決策。
4.均衡對等與有效反饋結合。
信息的不完善存在于決策設計、制定、執行、評估和反饋的各個階段，由此導致的決策偏差主要體現在兩個方面：一是在決策設計還不完善的時候，許多信息還沒有收集和得以確認的時候，就需要立即決策，并付諸執行；二是決策者在決策過程中不能面面俱到，使決策在執行中出現偏差，難以達到決策初衷。“果斷地拍正確的板”，這是決策的理想狀態，但由于不可預知的因素的影響，這些決策在執行層面難以貫徹始終。這就要求決策者不僅要科學決策、慎重決策，還要研究決策執行過程中的影響因素，進行細致的比較分析，找出解決辦法。
考慮到輿情信息對各類決策的“糾偏”意義，其升值開發應該遵循“均衡對等、有效反饋”的原則。各類信息中，總是已知因素多，未知因素少，即使是已知因素，也往往是簡單的現象外現，并不反映事物的本質。決策者要想為準確預測未來發展趨勢尋找信息依據，就必須保持輿情信息均衡，在政策設計中完善信息鏈，在政策執行中進行跟蹤優化研究，通過有效反饋確保決策能夠發揮更大的效用，取得最大的社會效益。
三、輿情信息服務的發展趨勢
1.行業調研，預測趨勢。
隨著中國進入經濟新常態，企業將面臨更多嚴峻挑戰，市場信息顯得尤為重要。信息服務可以在輿情和商情之間靈活切換，結合行業現狀，為企業引進和提供最前沿的行業市場商情和企業管理資訊。一般而言，多數市場信息只是碎片化的反映微觀活動。如果對同類信息進行篩選提煉，就能發現對行業趨勢、宏觀信息有一定影響的共性問題，從而使原有的信息大幅度增值。
行業調研屬于類智庫的信息服務，可以結合輿情服務的渠道優勢，將政府統計部門、工商部門、行業協會、海關及其他合作機構作為重要信息渠道，通過定性調查、定量調查等相結合的方式，以政策、細分行業與市場、渠道、對標企業、用戶等維度為研究對象，最終推導出更接近于市場真實情況的信息數據和研究成果，從而全面準確地評估行業動態和發展趨勢，提出相應的決策建議和解決方案，直接服務于企業的細分市場戰略。
2.輿情研判，服務決策。
科學決策需要適量、適時的信息支持。信息結構失衡會對決策公正性造成影響，不利于公共決策發揮最大成效。在海量的網絡信息環境下，決策者面臨的問題不是信息匱乏，而是信息過載和信息噪音。光怪陸離的輿論生態信息龐雜，往往會令決策者陷入茫然D挫的“無力感”。決策者一旦錯判真實的公眾意愿，極有可能作出偏離科學軌道的盲目決策，導致公共決策的非代表性。
網絡輿情作為社情民意的集中反映，是各級政府平衡社會各方利益時的重要考量要素。在重大決策中，高質量的輿情信息服務可以幫助決策者辨識“微時代”網絡空間的思維方式、社交方式、情緒色彩，避免輿論場產生理解偏差或是價值誤判。輿情信息服務的質量貴在研判，在主動發現和捕捉初發性、苗頭性信息的基礎上，進行更大范圍的類比分析和深入研究，分析得越深入參考價值越大，盡量多開發對超前決策有參考價值的傾向性信息，以更好地發揮參謀助手作用。
3.數據整合，推動變革。
在具體的輿情信息服務中，用戶需求的“無界”與智能技術的“低能”經常構成沖突，用戶對輿情數據的挖掘、整合有更高的期望和要求。信息的效用取決于信息的有用性，體現于信息的有效性。數據整合，不是技術與信息的物理結合，不是把智能技術僅僅作為輿情服務的工具，而是強調要利用智能技術完善豐富信息架構，優化服務模式，推動當前以輿情監測系統為中心的服務結構發生根本性變革，從而使輿情信息服務的智庫作用真正落到實處。
輿情大數據的整合，在未來是整個輿情生態系統的變化，而不僅僅是技術的變革。信息有用，只是說明信息的潛在價值；信息效用，是指信息發揮作用，其價值得以實現的情況。作為政府和企業的資訊挖掘者和提供者，輿情服務機構需把握未來幾年大數據在公共及企業管理領域發展的重要方向，充分整合政府和企業的數據資產，通過搭建關聯領域的數據庫、輿情基礎數據庫等，完善服務單位的決策流程和參考體系，構建并優化輿情信息增值開發的新模式。
4.戰略規劃，創新管理。
研究輿情信息的開發模式，不僅是社交媒體時代創新輿情管理的現實需要，也是構建輿情引導新格局的必然選擇。在智庫階段，輿情大數據的搜集、分析和挖掘，不僅是以輿情服務為主體的數據呈現，還要把輿情信息工作放在整體中去考慮，放在戰略層面加以考量研判，充分發揮信息的利用程度和利用效益，通過領導者決策轉化為現實效能，如此才能體現信息服務的價值。
信息大爆炸正深刻改變人們的生活、工作和思維方式，也深刻影響社會輿情管理。站在規劃的高度，需要社會管理者做好輿情信息增值開發的頂層設計，通過信息的析取、重組與研究來形成針對用戶問題需要的價值信息開發；站在方法論的角度，需要輿情信息工作者注意到被反映事件、事物的綜合因素，加強管理目標、管理模式、數據平臺、支撐技術等方面的協同創新。
網絡輿情監測系統范文6
一、新型媒體格局下網絡輿情的現狀
當前，我國網民規模已經超過10億人，互聯網普及率達到70%以上。其中，我國手機網民規模達8億人，網民使用手機上網的人群占比提升至88%。這些數據充分說明了中國已經進入信息網絡社會，我們面對的世界已經不是被時空阻隔的世界，而是一個瞬息萬變、真正多元化的信息網絡世界，以知識和信息為原動力的技術傳播速度和傳播范圍，達到了人類歷史上嘆為觀止的境地。
網絡的繁榮是一把“雙刃劍”，既能讓人開闊眼界、增長知識，又能傳播不實信息，潛移默化地對網民產生影響。在互聯網上，任何人都可以在微信、微博、博客、BBS論壇、留言板或者社區網站等自己的觀點和言論。但是由于部分網民還不夠成熟，對的言論缺乏一種理智的思考，往往不考慮所的輿論的真實性以及會對社會、對企業產生的影響，就妄加評論，隨意轉發，加之一些別有用心的人故意在網上散布一些虛假、灰色、庸俗、暴力的言論，擾亂了網絡信息傳播的規范性、真實性，給社會和企業帶來了一些負面的影響。
隨著國有企業在市場經濟大潮改革中的不斷深入、經濟結構的不斷調整、發展方式的不斷轉變，深層次的矛盾隨著利益格局的改變會逐漸凸顯。個別企業甚至面臨勞動關系緊張、職工收入分配不均、勞動環境差、職業病危害比較嚴重等問題。有些矛盾若不及時解決或得到有效疏導，就會產生敏感話題或爆發危機事件，導致網民在網站、論壇、博客、微博、微信等進行各種評論、評議，甚至散布謠言、蠱惑人心、惡意攻擊，對企業生產經營和聲譽帶來很大影響，給企業造成不可估量的經濟損失。如何積極應對網絡輿情、引導輿論，為企業發展創造一個良好的輿論環境，是國有企業當下面臨的一個既棘手又迫在眉睫的重要問題。
二、國有企業應對網絡輿情的五個不同層次
為營造良好的輿論氛圍，占領網絡輿情引導的制高點，近幾年許多國有企業都做了很多有益的嘗試，探索出許多行之有效的辦法。隨著企業管理層對輿情工作的日益重視，和對輿情管理工作投入的不斷加大，企業應對網絡輿情管理的能力也在不斷提高。具體表現為以下幾個層次：
第一層：刪帖稀釋，被動應對。企業對網絡輿情視為敵情，面對危機如洪水猛獸，急于快速平息事件，不惜代價進行刪帖圍堵。這種應急方式雖然僅能解一時之困，但容易積累網民更多的誤解和不滿，甚至刪帖行為一旦被曝光，會衍生出更多不可預測難以應對的危機。在“人人皆媒體”的網絡環境下，刪帖行為其實已經失去作用。而且“兩高”司法解釋已明確規定，網絡公關公司刪帖行為是非法經營，這樣的方式早已難以為繼。
第二層：反向炒作，誤導輿論。企業對輿情反映的問題存在僥幸心理，為了應對輿情危機，除了“圍、堵、截”的方式進行隱瞞或刪減外，還一味在公關手段上下功夫，借助公關公司進行反向網絡炒作，實行軟文營銷、網絡水軍等手段，試圖挽回不利的影響。這樣的炒作一旦過頭，擊穿公眾道德底線，必將透支品牌信譽，使企業處境更加困難。
第三層：積極回應，直面輿情。在經歷大量經驗教訓的基礎上，經過更多的輿情管理專業培訓，一些企業的危機應對意識與能力在實踐中得到提高。企業普遍通過新聞媒體、微博等渠道有針對性地回應公眾質疑，在態度真誠、切實解決問題、巧避鋒芒、后續跟進、修復影響等方面，都有了很大的進步。如央視“3?15”晚會之后，蘋果、大眾、江淮汽車、周大生等一些被點名的企業，大多數都在第一時間發出公告聲明，向社會大眾率先發聲作出聲明，防止負面輿情進一步擴散，對企業品牌造成更大的傷害。
第四層：超前預警，制度管控。在應對網絡危機輿情面前，預警前置遏制矛盾升級，可以變被動為主動。不少企業在積極提高危機應對能力的同時，已經將工作重心向前擴展，強化了輿情預警的工作，并積極建立健全危機輿情管理體系，通過監測、預警、應對、修復等環節，建立起上下銜接的組織體系，形成有效的監控預警機制和事后評估問責機制，全面有效地化解網絡輿論危機。不少大型國企在建立輿情應對團隊、開展輿情應對研究、定期邀請專家授課、組織案例分析研討、舉辦輿情處理專項培訓等方面作出了很多努力，取得了明顯的成效。
第五層：化危為機，助推管理。許多企業已經意識到，從輿情“消防員”的角色跳出來，采用溝通的話語姿態，進行常態化企業品牌建設是輿情管理的最終之道。同時，不斷將更科學的調查方法引入輿情管理體系，在企業的經營和管理創新中，正確實施輿情管控，能夠提高企業管理水平，有效維護企業穩定和品牌形象。充分利用主流媒體通過宣傳典型、展示形象等方式正面引導輿論，進一步樹立了企業的良好形象，為推進企業改革發展提供了良好環境。
三、強化網絡輿情管理的長效機制
隨著新媒體的快速發展，社會公眾信息交流的模式快速轉變，在對國有企業的輿情管理工作提出挑戰的同時，也帶來了新的機遇。只要準確把握新媒體的傳播規律，敏銳把握網絡輿情的新變化，不斷提高應對網絡輿情的能力，才能在創新輿情管理、營造良好發展環境方面有所作為。
（一）建立源頭防控機制，提高主動應對能力
國有企業必須與時俱進，不斷轉變觀念，積極應對新媒體時代的到來，規范企業信息披露以及新聞制度，加強對企業高管和中層管理人員進行網絡輿情與企業危機公關知識的培訓，引導企業管理人員理性對待公眾監督，掌握與公眾和媒體打交道的語言藝術及其技巧，坦誠面對各類媒體的評論，不回避、不隱瞞、不消極應對，并充分發揮“主場優勢”，積極引導媒體和公眾關切的正面反應。在重大事件發生時，快速、準確、透明地在主流媒體權威信息，占領網絡輿情高地，使小道消息無法在論壇、QQ群里蔓延傳播，主動引導輿論，放大正面聲音，稀釋、中和、平衡負面輿論，維護企業品牌形象。
（二）構筑管理工作機制，提升隊伍素質能力
成立企業網絡輿情應對領導小組，統籌規劃企業網絡輿情管理工作。從根本上重視輿情工作，加強對輿情防控工作的組織領導，構建一個“大輿情”防控格局，在機構建設、人員配備、資源整合、物質投入、宣傳規劃等方面做到統籌安排，加強領導，落實責任，將機構設置、人員配備、工作經費等納入企業的編制和預算。努力組建一支政治強、業務精、網絡通的高素質輿情監測員隊伍，構建輿情工作人員的激勵和發展機制，在工作、學習、生活和培養使用上，為他們創造更多的條件。
（三）搭建輿情監控機制，提升反應處置能力
建立一套網絡輿情監測系統，對企業在網絡媒體上的輿情進行全天候監測，隨時掌握網絡輿論的導向、特點和趨勢，把握輿情走勢，判斷輿情風險，收集相關信息，進行分類處置。一是做好輿情監測記錄，發現輿情，進行分級定性，做好輿情跟蹤記錄，及時向輿情應對領導小組匯報。二是對輿情反映的情況進行調查，挖掘輿情根源，形成報告及時報送輿情應對領導小組，做到早發現、早報告、早處置，重點跟蹤，分級處置，把問題解決在萌芽狀態。
