舆情监测系统介绍

舆情监测系统介绍（精选14篇）

1.舆情监测系统介绍 篇一

突发公共事件发生前、中、后均可进行舆情监测，对网络舆情进行实时关注，及时发生社会稳定的不利因素。

常态和非常态，自动搜索关注量较大的新闻和热点，通过对新闻及相关数据的挖掘、分析，及时发现社会安全隐患，及时发出预警信号，达到早发现、早报告、早处置的目的，做好社会安定防控工作。

舆情监测系统通过对热点问题和重点领域比较集中的网站信息，如：网页、论坛、博客等进行24小时监控，随时下载最新的消息和意见。下载后完成对数据格式的转换及元数据的标引。对下载本地的信息，进行初步的过滤和预处理，减少智能分析的工作量。对热点问题和重要领域实施监控，前提是必须通过人机交互建立舆情监测的知识库，用来指导智能分析的过程。对热点问题的智能分析，首先基于传统基于向量空间的特征分析技术上，对抓取的内容做分类、聚类和摘要分析，对信息完成初步的再组织。然后在监控知识库的指导下进行基于舆情的语义分析、倾向性分析，使管理者看到的民情民意更有效，更符合现实。最后将监控的结果，分别推送到不同的职能部门，供制定对策使用。

1.1 互联网舆情监控系统 1.1.1 需求分析

通过对网页、论坛、博客、新闻评论信息的深度搜索和挖掘，实时对突发公共卫生事件的媒体报道和公众舆论信息进行汇聚和统计分析，使市卫生局应急办人员能够随时了解社会公众的声音，每天自动生成舆情监测专报，上报相关领导，为领导决策提供准确、全面的信息。

1.1.2 建设方案 1.1.2.1 网络舆情抓取

自动采集网络媒体发布的网络新闻、BBS论坛信息、博客内容信息，舆情采集用户只需输入一个待采集的目标网址即可实现图文结合采集到本地。网页采集模块在互联网上不断采集新闻信息，并对这些信息统一加工过滤、自动分类，保存新闻的标题、出处、发布时间、正文、新闻相关图片等信息，经过手工配置还可以获得本条新闻的点击次数。以网络论坛BBS为代表的交互性网络站点，往往是一些突发事件的网络舆情爆发点。

1.1.2.2 网络舆情热点自动发现

对重要的热点新闻信息进行分析和追踪，对于突发事件引起的网络舆情，可以及时掌握舆情爆发点和事态。系统会根据新闻文章数及文章在各大网站和社区的传播链进行自动跟踪统计，提供不同时间段（1天、3天、7天、10天）的热点新闻。对每条热点新闻还可以查看新闻相关传播链，了解在某一时间段该热点新闻在哪些站点的传播数量。同样也提供热点帖子、热点专题等功能。

1.1.2.3 多维度关联的舆情展现

自动对每天采集的海量的、无类别的舆情进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成主题词。可支持自动生成新闻专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。

1.1.2.4 舆情分析和统计

1、热点专题统计

热点专题总体分布、重点预警事件总分布、各类重点预警事件分布。

2、站点统计

可统计各采集站点的采集文章数、统计各论坛站点的采集文章数。

3、热点人名

系统自动抽取文章中的人名，并按该人名出现的文章次数进行统计，可查看热点人名的传播趋势。可按日期查询热点词语。

4、热点地名

系统自动抽取文章中的地名，并按该地名出现的文章次数进行统计，可查看热点地名的传播趋势。可按日期查询热点地名。

5、热点机构

系统自动抽取文章中的机构名，并按该机构名出现的文章次数进行统计，可查看热点机构的传播趋势。可按日期查询热点机构。

6、热点词语

系统自动抽取文章中的热点词语，并按该词语出现的文章次数进行统计，可查看热点词语的传播趋势。可按日期查询热点词语。1.1.2.5 舆情专报生成

根据配置的关键词信息，自动定时生成要求格式的舆情专报，提供给领导进行参考。

2.舆情监测系统介绍 篇二

关键词：网络舆情监测,报警系统

1概述

随着互联网信息的不断发展,越来越多的舆论信息主要以互联网为载体进行发布和传播,由于信息量大,来源广泛,因此人工很难在海量信息中获取所需的舆情信息。为了更好的把握舆情走势和获取最新的、有价值的舆情信息,诞生了网络舆情监测系统。

网络舆情监测系统可以实时监测互联网上舆情信息,并根据用户特定需求持续关注。可通过对互联网上舆情信息进行抓取,根据关键词进行分类、判断正负面等分析和处理,以方便了解、把握和分类查看、监测和预警舆情走势及对相关舆论情况进行处理等。能够处理涵盖传统媒体和新兴媒体等绝大多数范围的网络舆情信息,具有抓取范围广泛、处理及时、分析准确度高的特点。

2舆情信息预警

一般的,舆情监测系统的预警功能大多采用的是邮件预警,向预警接收人发送相关预警邮件进行预警提醒。随着对舆情信息的预警提醒要求不断提升,仅有的邮件预警已经不能完全满足用户的需求,因此根据实际工作需要,需要对舆情系统预警功能进行升级改造,扩展舆情系统的预警方式,以便针对舆情信息的尽早做出判断,并做好应对措施。

根据工作需要,舆情监测系统增加了邮件实时预警、系统内弹窗预警、手机客户端预警等功能,同时,系统还支持通过设备向手机发送预警短信,其中系统内弹窗预警和手机客户端预警可播放声音提醒,另外,系统还增加了客户端外置声光报警设备预警。

3报警系统技术实现

3.1手机客户端

手机客户端在满足直接与原系统对接的前提下,可提供用户关注的重要舆情、预警信息的获取和推送。在安全验证方面,手机客户端使用用户身份鉴别,需要使用用户名和密码登录,保证了信息的安全性。在手机客户端上可以接收原系统实时的预警信息,实现手机弹窗和声音提醒,同时还能显示最新的系统信息,支持显示舆情信息的标题、作者、日期、正文和来源网站名称等。手机客户端还支持区分正负面网络舆情信息,正面和负面信息的标题使用不同的颜色表示。此外当客户端接收到新的预警信息的时候还可以设置声音提醒,方便预警接收人员及时查看和处理。

相关技术的关键代码如下:

3.2短信实时预警

在原舆情监测系统基础上新增实时短信预警功能,可支持对接短信设备(短信设备由供应商提供),支持群发短信功能,同时对于短信接收的人数不设数量上限,这样可以方便向多人发送预警信息。预警短信的内容主要包含信息标题和摘要,方便使用人员在最快的时间内接收到最新的网络舆情信息。

相关技术的关键代码如下:

3.3 PC客户端

PC客户端与原系统可以完全融合,提供展示系统重要舆情的功能,同时能够及时获取推送的预警信息。PC客户端可接收原系统实时预警信息,实现声音提醒。PC客户端接收到原系统实时预警信息后具备弹窗提醒功能(类似QQ新消息弹窗模式)。同时PC客户端还可以显示最新系统信息,支持显示信息标题,作者,日期,正文,来源网站名称等信息;PC客户端还支持区分正负面信息,对于正面和负面信息的标题由不同的颜色显示,可以较明显的区别。另外,在PC客户端中也具备设置提示声音的功能,当PC客户端接收到预警信息后,可以设置声音提醒,方便查看和处理。

相关技术的关键代码如下:

3.4声光设备报警

为了更及时的提醒相关人员查看预警信息,系统改造还增加了外置声光报警设备,可以将声光报警设备安装在网络舆情监测系统终端上,与PC客户端结合在一起使用,当PC客户端接收到新的预警信息后,声光报警设备会有灯光闪烁和发出声音提醒工作人员查看新的预警信息。

相关技术的关键代码如下:

通过对以上几个形式的报警功能扩展升级,升级改造后的系统能够从多个角度对系统抓取的预警信息以最快的、最明显的方式通知、展示出来,方便相关值班工作人员在最短时间内了解和把握舆情信息,及时处置。

4结语

3.网络舆情监测的动态变化 篇三

目前从事网络舆情评估的公司已经不下数十家,他们大多数只能对网络舆情估测一个大概程度,并不能对事件的影响力做到相对量化的评估。绝大多数网络舆情监测产品,把文章在媒体上的出现次数作为评估的核心因素,认为文章在越多的媒体上出现,网络舆情指数就越高,并没有对这篇文章的单个影响力做到细化评估。事实上,除了传播的媒体数量,决定网络舆情指数高低的因素还有很多:

单篇文章点击率举个例子,某金融上市公司的管理层在网络上出现了负面信息,链接多达 100多个,后来请公关公司删帖,为了删除某个门户网站的一篇博文,花了近 10万元。而通过万瑞数据舆情监测产品 BrandRating(网络传播效果监测)对该博文进行分析后,发现真实有效的 PV(点击量)不到 10个,相当于每个PV花了 1万元,真是得不偿失。可见,如果不对单篇文章的影响力做有效评估,就很难量化传播效果,也很难得出合理的解决方案。由于万瑞数据能监测中国互联网 70%网民浏览的主流网站的全样本流量,有能力对文章的点击量进行细化,所以 BrandRating在舆情监测中非常有优势。

文章的公信力单篇文章的影响力,还跟文章的公信力有关。一篇文章是否署名,或者署名人在某媒体的影响力、媒体的性质,以及在某媒体出现的位置等,都决定了文章的公信力。

比如,汶川地震当天,传言北京当天晚上也有地震。笔者首先从 QQ群得知这一消息,然后去网上搜索,发现某个论坛正在讨论,接下来发现某个门户也有这条新闻的报道,接下来又去新华网和地震局相关网站查找。这一反映的流程,恰好反映了这个事件中不同媒体公信力由低到高的走势。从而舆情指数也由低到高排列。

上述例子说明了媒体的动态影响力,但是对署名人在某媒体的影响力没有做细化分析。假设在同一个论坛、同一个版块、同样一个帖子,不同署名人对事件的影响力也大不相同。一个老用户发的一篇帖子,跟新用户发表的帖子,影响力就有很大不同。当然并不是说老用户帖子数量多就把老用户的级别调高,还要看老用户以往发帖内容跟此次舆情事件的关联度有多大,如果关系很小,那么这个老用户就仅仅处于“爆料”或者臆断的层次。但如果该老用户在某一论坛混迹多年,那么他对某一事件的看法很有可能非常深刻,公信力就可以达到专家水平。

由点及面及体此外,地域的差别、与历史某个事件是否产生关联等因素,可能使同一事件的影响力千差万别。假设有两个舆情事件,每一个事件上面的几个元素都完全一样,就是分布的地区不一样。第一个事件集中在某一个地区,而第二个事件集中在北、上、广三个地区。如果分散在北、上、广地区的三个点构成一个面,那么这个事件很有可能会成为一个全国性事件,其影响力要比加法累加的结果大出很多。当然如果这一事件很零散地分散到全球各个国家的各个地区,那么这一事件就很有可能被淹没,影响力几乎为零。

4.国内网络舆情监测系统对比分析 篇四

目前，国内市场上进行网络舆情监测系统的企业如雨后春笋般迅速发展，下面我们主要分析一下现今市面上比较常见的，占有率比较高的几大品牌。

针对国内的几大厂商，不妨先说一下泰一舆情监测软件，这也是我比较看好的一家舆情监测厂商，其本身的舆情监测系统相对于“军犬”“谷尼”“Rank”来说相当出彩，与三大运营商深度合作，100万定向抓取源搜索引擎，采用智能爬虫技术，全网监测新闻、论坛、博客、微博、电视等各类型媒体，全天7*24小时实时抓取，确保信息全面，无遗漏。从客户需求出发，对信息进行全面抓取的同时，及时发现负面信息，并对之做出及时正确的反应，以提升单位、企业形象。

反观其他厂商，对于中科点击旗下“军犬网络舆情监测系统”，该公司从信息采集起家，其主要产品应该是它的“军犬网络信息采集系统”，该系统的短处在文本语意分析方面：只能根据关键词进行关注（敏感）信息的匹配，不能形成舆情热点，功能稍有局限。接着说谷尼国际的舆情系统，总体感觉一般，没有很出彩的地方，文本分析能力也很一般，除了互联网上能看到他们的信息，市场上基本看不到它参与竞争。而Rank则是广告打的非常响亮，实力稍显一般。

5.繁星时代互联网舆情监控系统介绍 篇五

1主要业务功能：

实现全球热门、专业、权威网站（中英文）的信息采集；

实现重点关注的门户网站、论坛、微博、博客的信息采集；

实现热点话题的聚类、敏感话题的追踪、自定义的信息汇聚和数据挖掘技术，获取基于各个行业和领域的舆情信息；

提供舆情信息预警机制，实现主动防御；

实现海量数据信息的存储和索引机制；

2产品优势和特色

信息采集覆盖全球

支持深层数据挖掘

提供信息内容汇聚

提供舆情预警报警

支持海量数据存储

6.网站舆情监测 篇六

各科室：

为加强网络安全领域监测，进一步提升网络安全预警和管控处置能力，结合单位实际，建立网络安全领域监测预警和工作协调机制。

一、组织领导

市公管办网络安全领域监测预警和应急工作协调机制，由市公管办领导班子成员统一领导下，综合科统筹协调落实，各科室共同配合开展工作。

二、工作重点

一是组织开展对单位网络安全信息内容的检查。重点加强对中心网站、微博、微信等环节的涉稳问题发现、研判、记录和处置，从落实网站主体责任、内容审核管理制度、技术管控手段建设、应急处置工作机制等方面加强检查。

二是组织开展网络安全稳定风险隐患专项治理。以全面实施《网络安全法》为契机，深入开展网络安全隐患排查、打击网络谣言、网络侵犯个人信息等系列专项活动。加强网络生态综合治理，维护好网络安全稳定。

三是加强关键信息基础设施保护和网络安全检查。重点检查各科室信息审核、信息发布、安全管理等，摸清关键信息基础设施风险状况，构建一体化防御体系，防止网络安全事件发生。四是强化网络安全监测预警和信息通报。建立网络安全监测预警和信息通报体系，充分发挥信息通报作用，完善通报机制和平台建设，加强社会资源整合。

五是严格贯彻落实网络意识形态工作主体责任。按照“一岗双责”要求，实行层层负责制，按照《关于规范党员干部网络行为意见》有关要求，切实加强对党员干部网络行为的教育、引导和管理。

六是健全重大网络敏感案事件处置的协同联动机制。遇涉公共资源交易敏感突发舆情，启动网络舆情应急联动工作机制，及时与市网信办、协调沟通，制定舆论引导预案，及时有效地引导好涉及本单位网络舆情。

7.舆情监测系统介绍 篇七

国内已有一些舆情指标体系的研究, 这些研究多数建立在舆情分析和网络安全的基础上, 国内外已有一些相关的研究工作, 如基于网络性能度量指标[1], 社会学角度计量社会稳定指标体系[2]等。还有一些系统开发工作, 如:中国传媒大学网络舆情研究所的IRI网络舆情指数和Imonitor舆情系统, 中科院计算所的网络安全舆情指数和天玑监测系统, TRS公司的网络舆情指标体系和网络舆情监控解决方案以及skeye舆情监控系统。

前人的研究[3]一般针对常规社会化媒体来构建舆情指标体系, 然而微博在传播机制、聚合力、影响力等特点与传统社会化媒体有很大的不同, 常规的舆情指标体系和监测工具已不完全适用。因此, 文章针对微博的特点, 提出了专门的微博舆情监测指标体系, 基于该体系实现了微博监控与分析系统, 并通过“A自动化世界活动”实例分析, 验证该指标体系和系统的有效性。

2 微博舆情监测指标体系构建

微博用户及传播的信息具有自由化、隐蔽化、发散化、复杂化等特点, 微博舆情指标的选取要有相对稳定性或具有自动更新机制, 能够在时间上延续和空间上扩展, 从而用于衡量话题/事件的舆情态势进行有效的引导。其定义如下:

定义1:MBPOI={Quantity Index (QI) , Intensity Index (II) , Relation Index (RI) , Polarity Index (PI) , Confidence Index (CI) }

其中QI表示量度指标, II表示强度指标, RI表示关联指标, PI表示情感倾向指标, CI信度指标。

2.1 量度

量度体现了总体演化趋势, 事件持续、舆情参与度等宏观方面的度量。

量度将加入分类模型, 对话题相关信息更有效的过滤, 增加量度的准确度;同时, 引入聚类模型, 有效的发现领域相关热点话题, 提炼关联话题。

2.2 强度

强度体现了舆情热点和行为活跃性分布、涉及话题/事件的重要程度、兴趣热点等方面的度量。

分析的数据来源是将整体数据集中进行过滤、归类获得。强度可以对话题/事件相关博主影响力进行计算, 以确定话题意见领袖;同时, 话题/事件一般有产生、热议、消减的周期, 强度计算将话题周期也纳入计算范围, 进行及时预警。

2.3 关联度

关联度体现了波及的传播关联网络、层次维度, 涉及话题/事件的覆盖面、影响力等方面的度量。

分析来源于整体数据中抽取的用户粉丝和关注信息。关联度可以在网络图中, 增加话题相关博主重要性, 关联紧密度的分析, 并以节点的大小, 弧的粗细来可视化展示。同时, 可将话题相关微博在博主中转博的路径进行勾勒, 以便捷的进行溯源和追踪。

2.4 情感度

情感度体现了情绪倾向和社会状态, 涉及关注、社会心理、和谐等方面的度量。

分析数据来源于话题相关博文和用户发布的博文的评论内容, 文章采取基于How Net1的词粒度语义倾向性分析方法, 建立具有强烈褒贬倾向的词典, 在设定种子情感词后, 使用How Net计算相似度。根据博文中情感词语与词典中词语的语义倾向相似度来判断博文内容和评论的支持度分布。

2.5 信任度

信任度体现了权威性和可信度, 涉及话题/事件的准确、真实、有用性等方面的度量。

信任度的数据来源为话题相关的某一条博文内容发布用户发布站点的相关属性数据。以上属性建立影响力模型, 基于模型判断某条博文的可信度。信任度将建立不同细分领域的影响力模型, 并结合领域专家知识不断调整模型, 以达到对信息可信度的有效判断。

3 微博客实时监控分析系统

在微博舆情指标体系的基础上, 文章实现了微博客实时监控分析分布式系统, server负责分配站点、调度URL、抽取与分析任务分配等以实现采集分析系统的负载均衡, client端实现其具体监控与分析功能, 图2为系统client的模块设计, 由微博用户登陆模块、采集模块、抽取模块、中文信息处理模块、分析模块组成。

文章采集时使用Http Client2和Heritrix3开源工具, 将网页下载的同时以ARC文件形式保存到本地, 本地ARC文件作为备份, 用于系统评测。信息抽取模块采用x Path定位html网页中所需的内容, 对html树进行进行抽取, 实现对各个站点以可配置的形式对微博内容定向抽取有价值信息, 使用了JS异步加载模式, 无法直接获得, 文章实现了Json插件用于处理动态页面内容。

分析模块以微博舆情指标体系为理论, 在中文信息处理处理模块的基础上进行, 中文信息处理模块包括分词、名词短语识别、共指消解、语义相似度计算[9]等, 使用哈工大自然语言处理工具进行内容识别与预处理, 识别内容将作为指标体系分析五种方法的数据输入, 由各分析算法进行处理, 具体处理方法在第2节已做详细介绍。

4 微博舆情指标体系实例分析

根据用户单位的具体微博活动主题监测的需求, 选取A公司自动化活动为主题做实例研究。A公司在新浪设有官方微博, 本次实验在微博监测分析指标数据选取时, 选取新浪微博数据作为量度、情感度、关联度的分析源, 强度的数据源则有主流的11个微博网站构成, 网站列表在图5中有所展示。

本次实验收集2011年3月1日至2011年8月2日时间段内11个微博网站的话题相关数据, 其中, 在新浪微博中A公司自动化相关的微博和A公司自动化世界官方发布的微博数据量, 如图3所示。

4.1 量度分析结果

量度分析相关话题发布内容的总量, 量度分析结果如图4所示, A公司自动化世界3月入驻的新浪微博, 评论数值在3月下旬比转发和微博量高出很多, 5月上旬量度达到顶峰, 相关的微博和评论出现了井喷的异常现象, 随后量度值降低。通过查阅采集数据不难发现这是由于5月10-12日有A公司自动化世界活动, 相关博主纷纷发布展会参会心得体验, 公司官方博主也加强与粉丝的互动;6月下旬的评论和转发量度升高幅度较大, 通过分析发现这段时间A公司自动化世界发布了一些用户感兴趣的工厂照片并发起了一个有奖投票, 增加互动获得较多的转发和评论。

该指标为企业微博营销管理措施提供了有效的实时跟踪和效果反馈功能。

4.2 强度分析结果

强度分析话题各个微博站点中出现的强度分布, 图5为截止到2011年8月2日所有监控站点微博相关信息量。统计图表明A公司自动化世界活动话题强度分布, 有效话题统计依次为新浪微博、腾讯微博和搜狐微博, 百度i贴吧虽然信息量较多, 但以水贴为主, 去噪后有效信息较少。同时部分站点话题强度基本为零, 如同学网、做啥、嘀咕等。

该分析结果可以为A公司自动化世界活动下一步官方参与互动, 设置官方微博的站点提供有效的支持。

4.3 情感度分析结果

情感度分析话题中的大众博文中体现的总体舆情倾向, 图6可看出5月份自动化世界活动期间中立情感度值更高, 用户对A公司自动化活动多是客观的描述, 包括各界媒体的报道、活动的通知以及活动情况的互相转述等信息。其次用户是正面评价居多反映出此次活动的新引力, 以及对A公司自动化世界的认可, 如“大爱自动化世界”, “太专业了, 希望有一套”等信息。同时包括极少量的负面信息, 如“为什么没有我, 恨死了”等信息。

该分析结果可以直接为自动化世界提供清晰的整理出意见和建议, 并及时解决负面话题进行危机公关。

4.4 关联度分析结果

关联度分析构建出话题相关博主的社会化网络关联, 分析其核心任务和核心群体。分析结果可以清晰的分析出话题相关的意见领袖和核心群体, 便于公司自动化世界活动对此类用户增加公关互动, 使得营销策略得意迅速推广。

5 结束语

文章提出的微博舆情监测指标体系, 与其他传统舆情指标体系相比, 微博舆情监测指标体系融合了多层面和多粒度指标, 各项熵值指标相互融合又相对独立, 共同标识事件、活动、话题的微博舆情态势。同时, 在该体系的基础上实现微博监控分析系统, 系统智能的采集微博数据并自动分析统计指标结果。最后以A公司自动化世界为实例初步验证该舆情指标体系的有效性和可行性。

下一步, 指标体系将融合社会学、传播学的领域专家构建模型支持, 精细化舆情指标的计算方法, 并融入微博监测与分析系统, 更好的为个人、企业、国家提供全方位把握微博舆情的分析指标与系统支持。

参考文献

[1]Salim Hariri, Qu Guangzhi, Tushneem Dharmagadda, et al.Impact analysis offaults and attacks in large-scale networks.IEEE Security&Privacy.2003, 1 (5) :49-54.

[2]阎耀军.社会稳定的计量及预警预控管理系统的构建[J].社会学研究, 2004 (3) :54-60.

[3]Kanagasabi Rajaraman, Ah-Hwee Tan.Topic Detection, Tracking, and Trend Analysis Using Self-Organizing Neural Networks.Lecture Notes in Computer Science, 2001 (LANI2035) :102-107.

[4]http://rp-www.cs.usyd.edu.au/~aquigley/3dfade.

[5]S.A.Golder, D.Willkinson, B.A.Huberman.Rhythms of Social Interaction:Messaging within a Massive Online Network[J].3rd International Conference on Communities and Technologies, 2010, 10 (6) :583~593.

8.突发事件网络舆情监测的研究进展 篇八

国外研究进展

“舆情”全称为“舆论情况”，是指民众对社会管理者及各类组织所持有的社会态度。这是一个中国特有的概念。在国外亦称之为“民意”、“公众意见”。“公众意见”的概念最先由法国卢梭提出，这个词最早出现在1781年《牛津英语大辞典》中。

随着20世纪90年代互联网的大规模应用，以BBS为载体的网络舆情开始走上历史舞台。从研究内容的角度进行划分，国外学者对网络舆情的研究可分为三个主要方面。

关于舆情主体的研究。Kesson s提出“群体极化”理论，认为作为舆情主体的全部群内成员初始意见具有分散化特征，根据群体辩论结果，群民会形成极端意见。德国思想家Habermas研究了网络民众基于论坛的行为方式，分析得出网民群体会产生同一群体同质化、不同群体异质化及群民易呈现严重的极化等现象。

关于舆情调控与管理的研究。美国研究人员Randolph提出“网络宣传就是人们根据一定的思想，实现管控私人、群体的意见与观点的有计划、有目的的过程”。美国学者Noelle Neumann·E认为“政府使用新型的媒体方式，实现了全球市场的沟通与交流，造成了网络舆情管控的不稳定性、不合理性”。Gronlund K认为“当今社会包括很多由具有差异且互不影响的社会子单元组成的网，管理机构为保障自身利益可将他们进行统一管理”。

特定突发事件的网络舆情研究。1997年，美国学者McCoy M.E Dark根据新闻修正理论分析了震惊世界的“黑色联盟事件”的危机传播过程。该事件最初并未得到主流媒体关注，而是由地方性媒体进行报道，后通过网络扩散为具有全国影响力的事件。非主流媒体及网络对该事件的扩散作用首次挑战了具有全国影响力的传统、主流媒体的权威地位。1993年，Singer和Endreny分析了15种媒体对突发事件的报道方式和内容，发现报道内容较少涉及突发事件预警及恢复等内容。

国内研究现状述评

在国内，当网络舆情作为舆情在网络环境下的新产物进入公众视野后，受到学术界的关注。近些年，国内学者对网络舆情开展了大量的研究，主要包括：梳理厘清网络舆情的概念及内涵、归纳辨析网络舆情主体的基本特征、总结分析网络舆情产生及其演化规律、深入剖析网络舆情传播的形态。从研究内容上来划分，可以归纳总结为以下五个方面。

网络舆情概念内涵及学术脉络研究。在网络舆情内涵的研究中，许多学者梳理并对比分析了网络舆情、舆论、民意和网络舆论等相关概念。如刘毅（2007）在《网络舆情研究概述》一文中，从词源学的视角分析了舆情、舆论、网络舆论的异同点，并认真梳理了舆情民本思想的发展路径；姜胜洪（2009）则对舆情、民意和舆论等内涵进行了界定，认为它们均表达了“民众的意愿”，但舆论的政治倾向更强，舆情则是一种随意意见表述的汇集；赵路平，许鑫等（2011）认为网络舆情与公共危机传播有必然的联系，它们密不可分，在公共危机动态传播过程中常常伴有高频率的信息互动，而舆情恰恰是这种信息互动的结果，公共危机管理应该密切关注这种互动，建立科学合理的舆情研判机制。

网络舆情的特征和要素研究。作为网络舆情研究的基点，有关其特征和要素的研究几乎散布于所有的相关研究论著中，比较典型的有《网民的网络舆情主体特征研究》（毕宏音，2008）、《网络舆情研究概论》（刘毅，2007）、《网络舆情的基本特点》（曹劲松，2009）、《2007年BBS跟贴凸显六大网络舆情特点》（李野，2008）等。其中，代表性的观点认为网络舆情作为一种特殊舆情形式，具有一般社会舆情的组成要素，如主体、客体等，同时网络赋予了其新的特点，如丰富性、多元性、愤青化等。

网络舆情的形成、演变规律和影响研究。中山大学周如俊认为网络舆情的形成需要外界的刺激因素，亦可称之为舆论诱因，这些诱因主要来源于社会矛盾和社会冲突、公众意见的传播与延伸以及突发事件的强烈刺激。传统舆情演变的研究分为结构流派、法则流派、程序流派三种，这三种流派的理论及方法是对网络舆情形成演变进行研究的基础。国内学者利用传统方法并结合网络环境的特殊性。分析网络舆情的形成规律及演化机制，将网络舆情演化划分为舆情潜伏、舆论场形成、影响力形成和舆论消退等多个阶段或时期。如郑萍、薛冰的三阶段划分方法，他们认为网络舆情的时期可以用话题的分布情况进行划分，最开始的时候是网络舆情话题的形成并汇集，然后会出现网民广泛的争议和辩论，最后在出现意见领袖后各方意见趋同；张威认为网络舆情的阶段可以从网民参与的角度进行划分，第一阶段是“刺激信息”的出现引起网民的重视，第二阶段是舆论领袖的介入引导舆论方向，第三阶段是网民认可舆论方向并且意见趋同。

网络舆情的新兴媒介和主体研究。伴随着网络新型媒介的出现。关于博客、微博、即时通信等Web2.0新型媒介中的网络舆情应用研究成为热点。许多学者对网络舆情与Web2.0新媒介的结合状况、应用情况及相互关系进行了研究，具有代表性的著作有《新浪微博的网络舆情分析研究）x张岚岚，2011）、《浅析微博对网络舆论模式的影响》（何铭，2012）、《Web2.0时代的网络舆情应对与研判》（李新洲，2012）等。另外，对网络舆情传播主体的研究得到了广泛的关注，许多学者分析了网民的心理及行为特征。如罗娟（2011）以邓玉娇事件为例，系统剖析了网络舆情热点事件中网民的各种行为方式及相应的行为动机和影响效应。

网络舆情的管控监测研究。研究网络舆情的最终目的是为了舆情的监测和管控，以便政府能够快速、科学、合理的引导舆情发展方向，避免因网络舆情导致的群体性突发事件，从而实现研以致用。因此，对网络舆情的管控监测研究是网络舆情研究的重中之重。有关这方面的研究，最早出现在2006年，王丽平提出了政府进行网络宏观管控和网络立法的重要性，并建议有效的舆情管控应该从培养网络论坛的“意见领袖”和强化网络把关人意识这两方面人手；中国人民公安大学吴绍忠对网络舆情的预警机制进行了研究，认为网络舆情预警应分为四个等级，具体可分为11个指标，并依此构建了网络舆情预警体系。复旦大学陶建杰认为网络舆情的应急处置应具有全局观，有必要建立联动应急管理机制，主要关注监测、预警、应对等三个环节，这样才能有效对网络舆情进行有效的监测，从而实现管控网络舆情危机的目的。

现有研究评述及未来研究方向

目前国内外学术界对网络舆情已经开展了大量研究，取得了一定的成果，但仍需进一步深化与拓展，表现在：对网络舆情基本概念的界定尚未形成共识；研究层次大多数仍处于零散的理论探索和实践讨论阶段，尚未形成完整的理论体系；研究视角偏重于建立预警机制的重要性、预警体系建设思路等理论性问题，有关网络舆情监测、预警与应对机制的实施细节方面的研究较为薄弱；研究方法主要依靠理论推演的规范性研究，缺乏运用语义分析方法提出网络舆情动态监测策略方面的研究。

微博、微信等新兴社交媒體被广泛应用。据报道，2016年第二季度微博的月活跃用户为2.82亿，2016年微信的日登录用户达到5.7亿，这些新兴媒体为网络舆情传播提供了平台。合理的监测和管控这些平台，是管理网络舆情的有效方式。而国内对这两种媒体，尤其是微信对网络舆情传播影响的研究相当缺乏，未来的研究可以聚焦这两种媒体，应借助情报分析方法和理念，以及自然语言处理、数据挖掘、人工智能等技术，从话题的趋势分析、热点话题发现及其热度评估、敏感话题发现及其影响评估等方面。定量的分析突发事件网络舆情的动态监测机制。

9.金融保险舆情监测 篇九

网络舆情监测的目的

随着信息时代和国际经济一体化的发展，我国金融市场体系日益多样化。加快我国金融市场的发展，改善微观经济运行机制，促进宏观经济运行调控已刻不容缓。金融投资者、决策者需要了解同行相关企业或竞争企业的发展动态和下一步市场重点。通过全媒体监测方式，把平面、广播、电视、网络、博客论坛等所有媒体对金融行业、企业的发布文章信息收集起来，形成专门数据，制作媒体监测分析报告，真实地记录行业、企业的媒体舆情状况，有利于制定、调整媒体策略，合理开支宣传推广费用；为此，我们建议将网络舆情监测纳入企业管理工作内容，以节省费用，提高效率。

监测内容

1，行业资讯，行业正负面舆情监测，行业重要记事，金融领域特别是关于金融政策或金融走势的热词媒体表现和社会关注情况。

2、企业自身正负面媒体舆情。

3、本企业和竟企的产品现状、市场占有率与其发展态势。

4、本企业广告投放、会展等大型活动的社会关注和反响情况，持续跟进，总结，升华，为企业公关提供宝贵经验。

服务对象

银行类企业 融资类企业

投资类/咨询金融企业

证券类企业 相关政府部门（财政部、地方财政局等）

建设特点 快速

分布式异步高并发爬虫技术，24小时全方位采集； 重点网站优先采集，实现分钟级获取；

平台运行于云服务器群之上，无论性能速度都极其强大 准确

针对用户关切，准确提取文本主题和关键词，过滤无关信息和噪音信息； 智能语义检索，敏感话题自动提取分析，实现信息精确推送 全面

新闻、博客、微博、微信、贴吧、论坛等各大网站全网搜索，一网打尽，覆盖所有媒体形式； 通过向主流搜索引擎进行搜索补充，保证了信息收集的全面性。便捷

客户购买产品服务后即可立即使用，无需复杂的软硬件安装调试；

通过浏览器登录平台系统，或下载手机客户端进行操作，使用方便，随时随地查看最新动态。

效果体现

10.网络舆情监测与搜集研究 篇十

时间:2014-09-05 23:42:00 作者:张梅贞 周小情

来源:青年记者

● 张梅贞 周小情

网络舆情监测与搜集，是运用各种方法监测、搜集、汇总网络舆情信息的工作。它既是网络舆情工作的开端，也贯穿网络舆情工作的全过程。

在当前信息高度饱和的背景下，新闻的生命周期大约是4～6个小时，如果不能尽早报送并及时拿出应对方案，舆情处置工作会陷于被动，没有舆情监测与搜集，其他舆情处置工作就会陷入“巧妇难为无米之炊”的尴尬境地。因此，舆情的监测与搜集工作至关重要。

政府网络舆情监测的重点领域

网络舆情的划分应当按照经济、政治、文化、社会和生态文明五个层面展开，其中，舆情相对集中，表现较为突出的领域如下：

1.重大决策部署类舆情信息

重大决策部署类舆情信息，主要包括重大问题决策、重要会议及讲话、重要干部任免、重大项目投资决策和大额资金使用等。

这类舆情信息由上而下，主要包括媒体、公众对重大决策部署的意见和建议，在时间上相对集中，因此舆情监测与搜集也相对集中。舆情路径为：新闻类网站首发，各大论坛和微博转发，微博舆论场中的意见领袖和公众积极参与。因此，新闻跟帖、论坛和微博是监测重点。

2.社会热点类舆情信息

社会热点指在一段时期内人们普遍关注的重点问题或事件。社会热点问题主要反映在六大关系上：官民、警民、城乡、劳资、贫富和医患。此类议题指在一段时期内民众普遍关注的社会事项，如：医疗卫生、公共安全、公共教育、社会就业、权力腐败和通货膨胀等。此类舆情首发舆论场主要集中在微博及论坛，如天涯社区的“天涯杂谈”、凯迪社区的“猫眼看人”，和新浪微博、网易微博等微博平台。

3.经济发展类舆情信息

经济发展类舆情主要包括和经济发展密切相关的重大决策或问题，如中央关于经济问题的重大决策、通货膨胀、国企改革、宏观经济环境、金融环境等。此类舆情要重点关注社会各界，尤其是研究机构、专家学者等的分析评价。在场域上，首先关注新闻类网站的跟帖及财经类网站的论坛，其次重点关注一些微博意见领袖发表的言论。

4.重大突发事件类舆情信息

根据2006年1月国务院颁布的《国家突发公共事件总体应急预案》的规定：“根据突发公共事件的发生过程、性质和机理，突发公共事件主要分为自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。”①

重大突发事件根源于社会民生经济问题，往往对社会产生很大的冲击，甚至影响社会秩序与安定，舆情一旦扩散开来会造成难以挽回的影响。重大突发事件主要指向三个方面：一是指向事件本身，关注事件的起因、经过和发展；二是指向政府，政府部门的处理态度和措施直接影响公众的矛头指向；三是指向社会制度、体制等更深层的原因。

重大突发事件舆情的传播路径有以下几种：第一，由传统媒体或记者介入曝光、调查、报道；第二，拥有众多粉丝的微博意见领袖转发，推动舆情事件走向高潮；第三，伴随着事件的发生，谣言和流言流传，影响舆情走向；第四，当事人深谙互联网信息扩散之道，雇用网络推手公司，联合推动舆情爆发。

5.意识形态类舆情信息

意识形态类舆情信息，主要包括宣传思想文化工作、社会思潮和敌对势力网上颠覆渗透活动等三类信息。宣传思想文化工作领域包括理论武装、新闻出版、文化艺术、思想道德建设和对外宣传等诸多领域；社会思潮领域重点加强对高等院校，社科机构和社会上论坛、讲座等方面的舆情搜集。西方敌对势力对我国实施意识形态渗透，国内一些别有用心者受境外势力的扶植和影响，利用网络鼓吹西方价值观，错误解读国家政策，这些都需要重视。对意识形态类舆情信息的监测，既要对国内的一些网络社区论坛、某些人的微博进行重点监控，也要对境外敌对网站进行全天候监控。

6.重要境外涉华类舆情信息

搜集境外涉华舆情信息对于中国的国际传播和国际形象至关重要。境外重要涉华舆情信息主要包括：境外各主流媒体对我国重大决策、重大事件，我国主要领导人重要活动、重要讲话的重要报道和评论；涉及我国西藏、新疆、台湾等问题的报道和评论等。

针对此类网络舆情，主要监测境外敌对网站，要对其实行全天候、全网式舆情监测。

7.互联网发展类舆情信息

在互联网领域，主要监测和搜集互联网业界发展动态、国外互联网发展和管理的经验、国际互联网管理法规、互联网新技术和新业务的发展情况、国内互联网管理动态、电子商务、电子政务、互联网疆界的保护、网络黑客、网络水军、网络犯罪、网络色情、网络游戏等方面的舆情。重点监测和搜集新技术、新业务和新应用对社会生活、宣传思想的影响。

网络舆情监测的重点对象和搜集方法

1.网络舆情监测的重点对象

除了按类别监测和搜集网络舆情外，还要监测和搜集一下重点对象的言论，主要包括：意见领袖、维权人士、网络水军、媒体记者、娱乐圈名人、知识分子、新闻线人、政府官员、异见分子和敌对势力等。

（1）意见领袖

意见领袖，由传播学者拉扎斯菲尔德于20世纪40年代首次提出。他在二级传播理论中发现了意见领袖的作用，认为信息的传播模式是按照 “媒介—意见领袖—受众”的方式进行，即观念总是先从广播和报刊传向“意见领袖”，然后再由这些人传达到那些人群中不太活跃的人群。②

网络传播中的意见领袖有可能原本就是现实社会中的意见领袖，也有可能是在网上获得影响力的网民。一旦他们介入某个话题，可以加快话题扩散速度并扩大影响。例如，2012年8月，湖北十大校花评选大赛中，组委会表示将对选手的外形进行测量，其中“两乳不下垂且距离大于20厘米”。这一标准一公布即引发争议，各大媒体纷纷报道。杨澜随后在微博中怒批，这条微博在新浪和腾讯的微博平台共计被转发5000多次，评论3000多次。随后，多家媒体将其放在新闻标题里报道，这些报道随后被多家知名网站转载。可以说，杨澜作为知名媒体人士和意见领袖，大大地推动了这件事情的传播，扩大了其影响力。

（2）维权者

主要是指在中国现行法律允许的范围内，要求法定权利得到保障，反抗权利被侵犯，并无明显政治性要求的群体。他们的行动方式主要是法律诉讼、媒体曝光、上访、游行

示威等。主要有法律维权者、公益维权者和商业维权者，在网络媒体上非常活跃。

（3）网络水军

网络水军即受雇于明确的组织或个人,利用网络进行炒作的网络人员,这一定义既包括网络公关公司又包括发帖回帖的不固定人群,网络水军区别于其他网络行为的根本特征是付费,即网络水军将自己在网络上的传播权利让渡给受雇者,是一种商业行为。③

网络水军以注水发帖或在网络上发表言论来获取报酬，有专职和兼职之分。网络水军始于商业领域，已经渗透到政治领域和文化领域。他们除了利用网络进行炒作外，还有部分网络水军使用了诽谤、诬陷、抹黑等手段，攻击竞争对手、编造轰动事件、混淆公众视听等。

例如近年两大乳业巨头的商业诽谤案暴露出乳业、媒体与网络公关市场的积弊。行业巨头之间利用网络、媒体进行炒作，甚至雇用网络打手对竞争对手进行恶意攻击。从“伊利QQ星性早熟事件”到“圣元性早熟事件”，一次又一次的恶意攻击，严重损害了中国乳业品牌的形象。

2.网络舆情监测与搜集方法

目前，网络舆情的监测与搜集方法，主要通过技术手段搜索和人工搜索两种方法实现，此外，报送机制是对技术搜索和人工搜索手段的重要补充。

随着数字技术的成熟以及数据挖掘工具的不断完善，舆情搜集软件通过关键词等技术自动获取信息，会大大提高舆情搜集工作的效率。然而，目前的舆情搜集软件还存在很多问题，70%的舆情监测与搜集工作都是靠人工搜索来完成的。

（1）百度高级搜索

在关键词搜索上，可以选择“新闻全文”或“新闻标题”两种搜索方式，新闻条目会显示该新闻在网络上的转载量。另外，“百度新闻搜索”中的“高级搜索”性能稳定，功能强大，是一个多条件的组合搜索。

（2）奇虎搜索引擎

奇虎搜索是国内较强的论坛与博客搜索工具，在舆情监测中使用较多。奇虎搜索具有时间选择灵活、定点搜索方便、论坛博客搜索功能可靠等优点。

（3）谷歌搜索

谷歌是国际上最流行的功能强大的搜索引擎，在舆情监测中，谷歌比较擅长阅读定

制和外媒消息搜索。它经常使用的包括“网页搜索”、“新闻搜索”、“博客搜索”、“财经搜索”、“论坛搜索”。谷歌目前的主要问题是系统不稳定。

3.监测与搜集指标

舆情爆发要考虑三个因素：一是与社会因素相关，如前文列举的七类容易产生网络舆情的事件；二是事件本身具有争议性；三是舆情信源本身。鉴于此，形成的监测与搜集指标如下表:

【本文为2014年湖北省教育厅人文社会科学项目“媒体人微博对网络舆情的引导性研究——基于网络第三方介入力量视角”（编号：14G465）阶段性成果】

注释：

①《国家突发公共事件总体应急预案》，新华网，http://news.xinhuanet.com/politics/2006-01/08/content_4024011.htm

②付永利: 《网络意见领袖影响力研究》，河南大学硕士学位论文，2010年

③李彪 郑满宁：《微博时代网络水军在网络舆情传播中的影响效力研究》，《国际新闻界》，2012年第10期

（作者单位：武汉长江工商学院文法学院）

11.舆情监测系统介绍 篇十一

对桥梁结构进行综合检测的最终目的是为了使桥梁管理人员对桥梁结构的当前状况有一个正确的认识。这就要求管理系统具有实时监测和智能化的自行评估的功能。

一、桥梁健康监测新概念

桥梁健康监测的基本内涵即是通过对桥梁结构状态的监控与评估,为大桥在特殊气候、交通条件下或桥梁运营状况严重异常时触发预警信号,为桥梁维护潍修与管理决策提供依据和指导。为此,监测系统对以下几个方面进行监控:

1、桥梁结构在正常环境与交通条件下运营的物理与力学状态;

2、桥梁重要非结构构件(加支座)和附属设施(如振动控制元件)的工作状态;

3、结构构件耐久性;

4、大桥所处环境条件;等等。

与传统的检测技术不同,大型桥梁健康监测不仅要求在测试上具有快速大容量的信息采集与通讯能力,而且力求对结构整体行为的实时监控和对结构状态的智能化评估。

然而,桥梁结构健康监测不仅仅只是为了结构状态监控与评估。由于大型桥梁(尤其是斜拉桥、悬索桥)的力学和结构特点以及所处的特定环境,在大桥设计阶段完全掌握和预测结构的力学特性和行为是非常困难的。大跨度索交承桥梁的设计依赖于理论分析并过风洞、振动台模拟试验预测桥梁的动力性能并验证其动力安全性。然而,结构理论分析常基于理想化的有限元离散模型,并且分析时常以很多假定条件为前提。在进行风洞或振动台试验时对大桥的风环境和地面运动的模拟也可能与真实桥位的环境不全相符。因此,通过桥梁健康监测所获得的实际结构的动静力行为来验证大桥的理论模型、计算假定具有重要的意义。事实上,国外一些重要桥梁在建立健康监测系统时都强调利用监测信息验证结构的设计。

还应看到,桥梁健康监测带来的将不仅是监测系统和对某特定桥梁设计的反思,它还可能并应该成为桥梁研究的“现场实验室”。尽管桥梁抗风、抗震领域的研究成果以及新材料新工艺的出现不断推动着桥梁的发展,但是,大跨度桥梁的设计中还存在很多未知和假定,超大跨度桥梁的设计也有许多问题需要研究。同时,桥梁结构控制与健康评估技术的深入研究与开发也需要结构现场试验与调查。桥梁健康监测为桥梁工程中的未知问题和超大跨度桥梁的研究提供了新的契机。由运营中的桥梁结构及其环境所获得的信息不仅是理论研究和实验室调查的补充,而且可以提供有关结构行为与环境规律的最真实的信息。另外,桥梁振动控制与健康评估技术的开发与应用性也需要现场试验与调查。

二、健康监测系统设计

1、监测系统设计准则。显然,监测系统的设计应该首先考虑建立该系统的目的和功能。上节所述的桥梁健康监测三方面的意义也正是桥梁健康监测的目的和功能所在。对于特定的桥梁,建立健康监测系统的目的可以是桥梁监控与评估,或是设计验证,甚至以研究发展为目的;也可以是三者之二甚至全部。一旦建立系统的目的确定,系统的监测项目就可以基本上确定。另外,监测系统中各监测项目的规模以及所采用的传感仪器和通信设备等的确定需要考虑投资的限度。因此在设计监测系统时必须对监测系统方案进行成本一效益分析。成本-效益分析是建立高效、合理的监测系统的前提。

根据功能要求和成本一效益分析可以将监测项目和测点数设计到所需的范围,可以最优化地选择并安装系统硬件设施。因此,功能要求和效益-成本分析是设计桥梁健康监测系统的两大准则。

2、监测项目。不同的功能目标所要求的监测项目不尽相同。因此,对于大跨度余支承桥梁,须要较多的传感器布置于桥塔、加劲梁以及缆索/拉索各部位,以获得较为详细的结构动力行为并验证结构设计时的动力分析模型和响应预测。另外,在支座、挡块以及某些连结部位须安设传感器拾取反映其传力、约束状况等的信息。

目前,某些监测系统以开发结构整体性与安全性评估技术为目的之一。结合桥梁问题研究的监测系统虽不多见,但有些系统也有监测项目是专为研究服务的。与理论研究相关的监测项目可以根据待研究问题的性质来确定。从目前桥梁工程的发展状况看,以下几方面的问题可以借助桥梁健康监测进行深入研究或论证。

(1)抗风方面:包括风场特性观测、结构在自然风场中的行为以及抗风稳定性。

(2)抗震方面:包括研究各种场地地面运动的空间与时间变化、土一结构相互作用、行波效应、多点激励对结构响应的影响等。通过对墩顶与墩底应变、变形及加速度的监测建立恢复力模型对桥梁的抗震分析具有重要的意义。

(3)结构整体行为方面包括研究结构在强风、强地面运动下的非线性特性,桥址处环境条件变化对结构动力特性、静力状态(内力分布、变形)的影响等。这对于发展基于监测数据的整体性评估方法非常重要。

(4)结构局部问题:例如边界、联接条件,钢梁焊缝疲劳及其他疲劳问题,结合梁结合面(包括剪力键)的破坏机制,等等。索支承桥梁缆(拉)索和吊杆的振动与减振、局部损伤机制等也值得进—步观察研究。

(5)耐久性问题:桥梁结构中的耐久性问题尚有许多问题须要深入研究。缆(拉)索与吊杆的腐蚀、锈蚀问题尤须重视。

(6)基础:大直径桩的采用也带来一些设计问题,直接套用原先用于中等直径桩的计算方法不很合理。借助桥梁监测系统调查大直径桩的变形规律、研究桩的承载力问题,也是设计部门的需要。

三、桥梁健康监测意义

1、监控与评估。桥梁健康检测的基本内涵是通过对桥梁结构状态的监控与评估,为工程在特殊气候、交通条件下或运营状况严重异常时发出预警信号,为桥梁维护、维修与管理决策提供依据和指导。为此,监测系统通常对以下几个方面进行监控:①桥梁结构在正常环境与交通条件下运营的物理与力学状态;②桥梁重要非结构构件和附属设施的工作状态;③结构构件耐久性;④工程所处环境条件等等。

2、设计验证。由于大型桥梁的力学和结构特点以及所处的特定环境,在大桥设计阶段安全掌握和预测其力学特性和行为特性是非常困难的。因此,通过桥梁健康检测所获得的实际结构的动静力行为来检验大桥的理论模型和计算假定具有重要意义。不仅对设计理论和设计模型有验证作用,而且有益于新的设计理论的形成。

12.舆情监测系统介绍 篇十二

一、舆情监测？

随着互联网的快速发展，企业、事业、政府单选择一家合适的舆情监测厂商是多么的重要。网络媒体作为一种新的信息传播形式，已深入人们的日常生活。网友言论活跃已达到前所未有的程度，不论是国内还是国际重大事件，都能马上形成网上舆论，通过这种网络来表达观点、传播思想，进而产生巨大的舆论压力，达到任何部门、机构都无法忽视的地步。可以说，互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。

二、舆情监测的几大方式

目前传统舆情厂商有软件的也有账号，但是有软件有账号的不一定能提供报告，舆情监测无非就是监测→舆情→分析→预警→危机处理。

软件监测：传统软件厂家只卖软件，大多针对政府公安部门，不提供报告服务。

SAAS账号：多数提供账号的公司也OEM他家软件，也卖一些报告，没有技术核心。

服务报告：一般公司有舆情报告服务，多数购买他家软件，加上人工分析。

三、如何选择合适的舆情监测软件

1：定位自己是企业、事业、政府那种单。

2：定位购买软件、SAAS、报告、根据自身购买能力。

3：综合选择有自助知识产权，服务保障有利的厂家。

四、国内Top 10 舆情监测厂家分析

No 1.邦富互联网舆情监测系统：邦富舆情监控系统基于网页智能采集技术，可达到每5分钟更新一次的分钟级更新频率，同时目前系统可支持对上万个网站同时进行舆情采集与分析，采用了多线程并发指令执行体系结构、增量实时索引、智能分词、相关性分析和模糊匹配等多项先进技术。但该系统监测功能方面相对较弱。主要以SAAS账号为主，在南方政府宣传部门使用居多。

No 2.美亚舆情监测系统：该系统主要依托其“搜索云平台“，即云计算中心数据可，提供的在线SaaS软件服务的服务型平台。用户无需购置和建设专用系统，无需安排专人运维管理，只需购买美亚柏科专业的”搜索云平台"服务，即可方便在不同的终端上查看专为您定制的最新的舆情信息。依靠政府背景在公安网监部门销量还不错，可是在业内软件实用性一般。

No3.阳光安吉舆情监测系统：北京阳光安吉(Sunshine Angel)是一家专注于网络信息采集、数据挖掘、搜索引擎核心技术、自然语言处理等领域的科学研究与软件应用开发的互联网技术企业；阳光安吉云监测平台是公司代表核心产品之一。北京阳光安吉舆情监测公司主要业务:舆情监测、媒体监测、品牌监测、竞品监测,提供专业的舆情监测、舆情分析和舆情报告。公司成立于2008年，先后获取了国家高新企业技术认证、国家双软认证等资质；公司一直致力于舆情监测相关技术的研发与创新，为政府、企业和个人提供互联网信息的监测与咨询服务。是唯一一家较早较全面以软件、SAAS、报告为一体的舆情监测公司。软件灵活度相对较高，适用于公安、宣传、事业、各大企业单位。

No 4.军犬网络舆情监控系统：军犬舆情监控系统以强大的网络舆情信息采集、舆情智能分析与应对、舆情预警、舆情报告生成等16项核心功能组成，专业提供网络舆情

监测、网络舆情监控服务。舆情监测也是其主要业务，也有很强的专业性。在同类软件中，销量还行。主要提供舆情系统建设应用，军队、公安部门使用。

No5.本果舆情监测软件：本果舆情监测软件适用于公安、检察、司法、宣传等政府部门应用的网络舆情监测软件；并针对企业提供信息咨询和网络舆情监测服务。北京本果信息技术有限公司（简称“本果”）是全球中文信息监测领域的领衔企业，始终致力于网络舆情监测系统的研发、信息采集和数据挖掘技术的创新。百度推广做的还不错，相信贡献了不少银子吧。

No 6.红麦舆情监测系统：系统利用自有爬虫技术，根据预定的监控关键词抓取重点媒体、论坛、博客、微博等网站里的舆情信息，并对危机信息及时报警。系统利用分类、去重、相似性聚类、情感分析、提取摘要、自动聚类等处理，配合专业分析师生成详细的舆情分析报告，提供舆情监测预警作用。

No 7.锐安舆情监测系统：锐安科技互联网舆情监测分析系统，依托海量信息抓取、搜索、数据、文本分析等技术，监测全网和指定的新闻、论坛、贴吧、博客、微博、社交、境外等类型网络媒体信息，能主动发现有害敏感信息、捕获舆情热点并进行预警；通过对所获取信息的挖掘、聚类、分析，系统自动生成舆情报告，能实现对敏感、负面信息及舆情热点话题的持续追踪及传播趋势研判，为用户发现敏感信息、掌握舆情热点、把握舆情动态、应对舆论危机提供自动化、系统化、科学化的信息支持，公安部第三研究所背景。

No 8.西盈网络舆情监测系统：西盈舆情监测系统及时发现与“我”相关的舆情信息，负面信息、重大舆情及时预警；提供定性定量的舆情研判分析，准确研判具体舆情或者某一舆

情专题的发展变化趋势；自动生成舆情报告和各种统计数据，提高舆情工作的质量和效率，辅助领导决策。

No 9.谷尼舆情监测系统：谷尼互联网舆情监控系统是一套利用采集检索技术、文本挖掘技术、知识管理方法，通过对互联网海量舆情信息自动获取、抽取、分类、聚类、溯源等，最终形成舆情预警、舆情简报、舆情专报、分析报告、传播路径、舆情溯源等舆情产品，为客户全面掌握舆情动态，做出正确舆论引导提供分析依据。

No 10.人民网舆情监测：在互联网影响力日益增大的今天，各级党政机关、企事业单位和学术机构都越来越重视互联网舆情的监测、研究和引导，互联网业已成为了党和政府治国理政的重要新平台之一。人民日报社所属的有关机构自2006年起就开始探索智能搜索引擎和网络舆情研究，并于2008年正式组建人民网舆情监测室（人民日报社网络中心舆情监测室）。主要向政府提供监测性报告分析。

五、国内Top 10-15 舆情监测厂家分析

No 11.TRS舆情监测系统：TRS，国内全文检索业的老大，现在已经上市，地位没的说，但是网络舆情监测并非主业。因为它的全文检索系统做的非常有名，所以它以自己的检索功能为根基，针对不同用户开发相应的需求，横跨很多行业，和很多公司都是竞争对手。对于舆情产品，它宣称敏感词库上万，但是它的缺点在于文本处理功能不强，而舆情系统重要的就是文本处理和语意分析功能，所以效果不是很好。其对信息的正负面标示和中科天玑的正负面标示一样，没有太大意义（我会在其他文档里论述）。而且它的采集功能也非常一般（模板抓取），对于客户的响应速度也不高，所以综合实力一般稍强。

No 12.优捷信达舆情监测系统：优捷信达互联网舆情监测分析系统-慧眼ViewScope通过融合最新的海量网络信息搜集、处理、存贮、全文检索、中文处理和文本挖掘技术，可以7×24小时实时监控成千上万的新闻、论坛、博客、微博、视频的最新舆情信息，帮助用户及时、全面、准确地掌握网络动态，了解自身的网络形象、提高自身的公关应变能力和重大事件处置能力。一个新进入舆情市场的公司。

No 13.方正舆情监测系统：方正电子政务公司为方正集团下属子公司，专门面向政府办公，其下信息智能部负责网络舆情监测产品。和中科天玑相仿，方正电子政务网络舆情监测产品也建立在研究机构之上，其整套产品来自北大方正技术研究院，特别是文本分析系统WISE知识处理系统是由技术研究院里数个博士领衔开发，文本处理功能很强，不过在全网的采集上，稍有缺憾。该公司数据采集属于模板抓取，据说模板库已经上万，基本涵盖国内外所有重点或者一般站点。方正的市场优势在于很早进入，紧贴客户需求，并且多行业发展，且均取得较好的业绩，市场占有份额较大。当然还和方正的品牌效应和方正集团与政府机关良好的关系有关。

No 14.Rank舆情监测系统：Rank舆情监测系统实时监控和采集Internet网站内容，过滤、分类和排重等智能化处理，并准确提取文章标题、摘要相关数据，以直观的图表、简洁的文章列表等形式表现出来，采用云处计算技术，海量抓取、海量分析、海量存储。舆情监测是其公司业务之一，因此在舆情监测专业性有一定劣势。

No 15.乐思舆情监测系统：深圳的一家技术型公司，公司规模应该不是很大，从他们业务就能看出来，因为他们只做网络信息采集以及采集延伸出来的监测。他们在采集上面的确是独树一帜，和绝大部分的舆情监测软件的采集方式都不一样，这也是他们最大的亮点。

13.舆情监测系统介绍 篇十三

第一章 总则

第一条为妥善处置群众关心的药品安全热点问题，及时回应社会关切问题，正确引导舆论，依据《中华人民共和国突发事件应对法》、《中华人民共和国药品管理法》及其实施条例等法律法规制定本办法。

第二条本办法适用于规范、指导各部门、各镇食药所的药品安全舆情监测、预警及处置工作。

药品安全舆情，指媒体报道或反映的、可能或已经引起公众普遍关注的药品安全相关信息。

第三条皋兰县药品药品安全委员会办公室(以下简称县安委办)统一领导全县药品安全舆情监测、预警及处置工作。药品安全舆情仅涉及一个食药所的，由该镇食药所及相关监管部门处置，县安委办予以督促指导。

第二章 舆情监测制度

第四条药品安全舆情监测：县安委办不定期登录本地有影响的网站论坛，及时捕捉可能影响社会稳定的药品安全舆情动向，对收集到的重要敏感信息，认真分析研判、梳理汇总。

第五条药品安全舆情报告：认真整理网民反映的药品安全信息论坛，及时上报，保证涉及的部门在第一时间得到网络言论情况，争取工作主动。

第六条 舆情引导：发现情况后，在上报的同时，积极引导舆情向正确、健康方向发展；对群众有疑惑、有怨言的药品安全舆情多做解疑释惑、化解矛盾工作，防止以讹传讹，影响扩大。

第七条 舆情协作：按照“政府负总责、部门各负其责、企业是第一责任人”的原则，及时通报情况，通过部门间的快速协作，使舆情得到及时的正面疏导和解决。

第三章 舆情分析制度

第八条来源分析。在第一时间监控和药品论坛等主流网站上的所有舆论信息，对这些新闻或帖文进行分析与判断。确定其在舆情事件中可能存在的潜在价值。

第九条真伪分析。由于信息来源复杂，舆情分析与研判人员必须剔除虚假舆情，排除其对真实舆情的干扰，防止出现虚报、瞒报现象，达到透过现象看本质的目的。

第十条指向分析。通过进行定性与定量的分析与统计，进行舆情的基本研判，提供处置措施和咨询参考意见。

第四章 舆情处置制度

第十一条药品安全舆情反映的问题涉及两个以上食药所，或虽然发生在一个食药所，但带有普遍性、问题严重，需要在全县层面处置的，由县安委办会同有关部门处置。其中，对于仅涉及单个环节或部门业务的，由县农牧、工商、等部门按职责归属归口处理；对于涉及多个环节、重大的综合性药品安全舆情，由县安委办协调有关部门处置。

第十二条各镇食药所应当建立药品安全舆情监测制度，主动、密切监测舆情。有关镇食药所获知药品安全舆情后，应及时按照第三条分工原则积极主动处置，并及时通报相关信息；对于重大药品安全舆情及其处置情况，应当及时报告县安委办。第十三条处置药品安全舆情，应当迅速调查核实、研究处置措施，及时、准确发布有关信息，主动、正确引导舆论。一般情况下，应当在重大药品安全舆情出现后24小时内发布首次信息，需要部门协商或专家论证的，应在48小时内发布首次信息，迅速回应社会关切，有关具体处置情况可根据工作进展动态发布。

第十四条牵头镇食药所应与相关方面密切联系，加强协作，及时沟通情况，统筹协调信息发布。有关镇食药所发布舆情处置信息，涉及其他地方的，应当事先征求意见，一般情况下，反馈意见应当在12小时内回复，需要部门协商或专家论证的，可在24小时内反馈。

第十五条各食药所要积极配合新闻媒体的采访工作。对职责不清或职责交叉的，避免以职责归属为由拒绝采访或简单地推给其他部门，应先妥善回应媒体，并及时根据情况通报移交有关部门或提请食安办协调处理，同时说明已采取的具体措施。第十六条县安委办负责指导、协调、监督各镇食药所、各部门舆情处置工作。有关镇食药所未及时处置、或处置不当的，县安委办发出督办通知。

第十七条各镇食药所、各有关部门应当建立舆情处置专家咨询组织。在舆情发生后，科学分析研判舆情，及时对信息发布的时机、形式、主体、内容口径，以及正确引导舆情的措施等提出建议。

第十八条各镇食药所在处置药品安全舆情工作中有下列行为之一的，视情节和危害后果，依法依纪追究责任：

(一)未及时、准确发布信息的。

(二)相互推诿、延误舆情处置的。(三)发现重大药品安全舆情未及时报告和妥善处置的。(四)未执行本办法其他规定的。

各镇食药所、各有关部门药品安全舆情处置工作，由县安委办会同县监察部门考核，并通报结果。

第十九条舆情处置中涉及药品安全信息公布时，按照《皋兰县药品安全信息公布管理办法》执行。

第二十条本制度自发布之日起施行。

14.高校网络舆情监测关键技术研究 篇十四

关键词：高校BBS,网络舆情,监测,热点分析

1 概述

随着互联网的普及和高校信息化的建设,各大高校都拥有自己的BBS网络,学生在网络上进行交流,发表自己的观点和意见,表达思想等,舆情的影响和规律都不容忽视。然而,对敏感和突发事件的不实言论和恶意煽动,会误导和欺骗学生,扩大学生的不满情绪,影响和破坏校园的和谐稳定。因此,有必要对高校BBS网络涉及意识形态安全的议题和言论进行有效地监管。采用数据挖掘技术,对互联网舆情进行分析、整理,才能建立起全面、有效、快速的舆情监测预警机制,使高校网络得以健康、快速的发展,成为当前研究和应用的热点。

在目前的校园网络舆情监测应用中,还没有比较成熟的网络舆情产品,因此,针对高校BBS网络的特点,结合高校网络舆情监控机制和引导策略,开发高校网络舆情监测平台有很大的现实意义和应用价值。

2 舆情热点分析方法

2.1 网络舆情的形成

网络舆情的形成主要是通过网站以多种形式集中报道,以及网民通过新闻跟帖、论坛上贴等手段来实现,从网络舆情形成的结构特征来看,网络舆情的形成过程是一个“线性过程”,网络舆情形成的每个阶段都是环环相扣的,如图1所示。

2.2 主题关注度分析

主题关注度是指过去某一时间段内,舆情主题被关注的程度,用该主题的相关帖子回复数或与该主题的相关网页数进行衡量[1]。在进行舆情分析时,要统计某一主题或事件被关注的程度,首先要明确事件或话题本身所处的阶段;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。

2.3 主题热度分析

主题热度分析即在某一时同段内相对更加被关注或集中关注的舆情主题,用该主题的关注度进行衡量。统计所有舆情主题的关注度,在某一时间段内,对所有设为热点的主题按关注度的降序进行排列,生成某一时间段内的热点主题排行榜。排在榜首的主题网民的关注度最高,也就是热点问题所在。

3 网络舆情监测关键技术

网络舆情监测技术主要集中在两个方面,一是话题检测与跟踪技术(Topic Detection and Tracking),二是文体倾向性分析技术(Sentiment Classification)技术。主题检测与跟踪作为舆情分析的重要技术手段,是近十年自然语言处理和信息检索领域的热点研究课题[2]。要对高校网络舆情进行监测,就是运用网络爬虫、文本挖掘和文本情感分析技术,实现热点话题发现、话题跟踪、关联分析、敏感信息监测的功能。

3.1 主题爬虫技术

3.1.1 网络爬虫的分类

网络爬虫也叫网络蜘蛛,是一个按照一定的规则自动提取网页的程序,这种技术可以检查站点上所有的链接是否有效,并把相关的数据保存下来,成为搜索引擎[3]。

通用网络爬虫首先把网络上的HTML文档使用超链接连接起来,就像织了一张网,爬虫程序从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL列表,顺着这张网,不断的抓取网页,将内容抽取出来,直到满足系统的停止条件为止。

聚焦爬虫技术是根据一定的网页分析算法地过滤与主题无关的链接,保留有用的链接放到待抓取的队列中,通过一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的URL,重复以上步骤,直到满足程序的停止条件。

3.1.2 爬行算法

基于主题的聚焦爬虫搜索策略主要有人工预选策略、过滤策略、启发式搜索策略。人工预选策略是由人工预先浏览各个站点,从中选出与主题相关的网站,然后再用爬虫程序对这类网站进行持续的访问;过滤策略是将爬虫抓取下来的网页,先进行过滤,删除与主题不相关的页面,保留相关页面;启发式策略是考虑特定问题可应用的知识地优先选择合适的操作算子,尽量减少不必要的搜索,以搜索效率。下面介绍比较有代表性的算法Fish Search算法。

Fish Search算法是模拟自然界中的鱼群的行为来进行最优搜索,依据自然规律,鱼群总是朝一个方向流动来寻找食物并繁殖,子代鱼群的数量和强壮程度取决于能找到的食物的数量。在Fish Search算法中,每一个URL看作是一条鱼,当一个Web页面被抓取后,它包含的新的UEL也同时被解析出来。其中,有用的URL的数量取决于该页面是否与主题相关以及它本身包含的链接数量。当增加一个文档,鱼就繁殖一定数量的后代,若文档相关也就是指鱼儿找到了食物,可以繁殖出更多的后代,则再增加此文的链接深度;若文档不相关,鱼就越来越少,后代也越少。在某一方向上经过几条链接仍未找到相关文档,就表明此鱼已死,就不再沿着这个方向进行查找了,将此URL加入到完成队列中。若一条鱼读取文档的时间过长,说明该鱼已进入污染区,则尽量少沿着这条URL搜索,以免出现死循环。

Fish Search算法不像传统的搜索算法按照URL在父页面中出现的顺序来依次搜索,而是动态的根据网页的搜索深度值来决定搜索的顺序,实现了可能的主题相关网页优先搜索。该算法的不足之处在于相关度的计算过于简单,容易使算法过早陷入局部最优的陷阱,导致整体回报率不高[4]。

3.2 文本挖掘技术

3.2.1 文本表示

文本表示包括两个方面的问题:文本的表示和计算,文本的表示是指文本特征的提取,计算指权重的定义和语义相似度的定义。

目前,文本的表示通常采用布尔模型、向量空间模型、潜在语义模型和概率模型文本表示模型,用某种特定结构去表达文本的语义。

3.2.2 文本相似度计算

目前,关于文本的相似度并没有一个统一的定义,都是基于具体应用的,通常习惯用模型和公式来表示相似度。相似度的计算不能单纯依靠词语的相近或句子段落的相似,因为不同领域的知识属性对相似度也有一定的影响,因此,相似度的计算还包含语义的理解。目前对文档相似度的计算主要有内积、Dice系数和余弦系数等。

在向量空间模型中,文本表示成以词为元素组成的向量,每个词根据频率tf与逆文本频率idf被赋予一定的权值,然后通过向量元素间的余弦角的计算得到文本与文本的相似度,其定义如下:

其中,a,b是文本向量,m为文本集中的特征词数,waj为词在文本中的权值。

3.2.3 文本聚类和分类

文本聚类通常对已有的文本集合进行聚类,文本聚类技术是主题检测技术的基础,它的目标是将文档集合分成若干个簇,要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大,而不同簇之间的相似度则尽可能的小。

经过多年研究,聚类算法已经很成熟,主要可分为五类:以k-means为代表的划分方法,利用同一聚类中的对象相似度高,不同类的对象相似度低的特性进行分类;将类别看作是在层次的层次聚类方法,有两种分类方法:整合法和分裂法;主要考虑数据空间的密度、连通性和边界区的基于密度的方法;将数据的分割方法转换成对空间的分割的基于网络的算法;在高维空间进行聚类的核聚类算法等。

不管采用哪一种聚类算法,文本聚类的流程如图2所示,主要有以下步骤:

(1)将原始文本进行预处理,抽取词条,词条选择等其他处理;

(2)抽取文本特征,建立模型,例如向量空间模型、概率模型等其他模型;

(3)将维度进行约减,需要用到的算法有层次算法、划分算法等其他算法;

(4)得到聚类结果。

3.2.4 关键词和摘要提取

由于网络上的文档信息量比较庞大,如果直接对全文进行检索,其检索的速度会很慢,而且检索的效率不高,经常检索出无关的内容。因此为了提高检索质量和效率,必须对文档建立关键词和摘要。关于关键词自动提取的方法主要有主要包括基于统计、基于语义理解和基于机器学习三种方式。

关键词的抽取过程非常复杂,设计思路是首先建立一个通用的主题词表,然后基于这个主题表对处理后的页面文档进行主题词的抽取工作,主题词的抽取过程主要包括预处理、选择候选词、计算关键词权重、输出关键词等几个主要步骤。

4 实验结果

用统计的方法来计算舆情主题被关注的程度,在某个时间段内,用此主题有关的新闻数量、相关帖子数量等来统计关注度。我们以学校BBS论坛上一段时间内为例,其统计的主题关注度列表如表1。

从图表数据中可以看出,校园BBS论坛中,在2012-7-1至2012-8-31这段时间内,关于奥运会的话题关注度最高,可能的原因是奥运会是四年举办一次,大学生大多喜欢体育运动。其次是考研的话题。

如果我们限定一个时间段,也就是在同一时间段内,统计出某话题的关注度,然后进行排序,关注度最高的那个话题,就是最热门的话题。我们以2012-5-1至2012-7-31日这个时间为例,统计出各个话题的关注度,列表如2所示:

从上面的图表中可以看出,在2012-5-1至2012-7-31日这个时间段内,学生对兼职的关注度最高,这可能与暑假快要来了,大家都利用这个机会进行实践锻炼,以充实学生生活,在今后走上工作岗位打下基础,积累经验。

5 结束语

本文立足于高校网络舆情监测的实际需求,研究了高校舆情监控系统的关键技术:网络爬虫、文本挖掘等多种信息技术。在多种技术的支撑下,开发出一套适用于高校BBS网络的舆情监测平台,实现了对新闻的实时跟踪,校园热点话题的监控、敏感信息的监测等功能是可以是实现的,这项研究还需要进一步深入。

参考文献

[1]林兴发,肖照.基于大学生BBS论坛的舆情热点分析——以武汉大学珞珈山水论坛为例[J].现代商贸工业.2010(18):188-189.

[2]Pimwadee Chaovalit,Lina Zhou,Movie Review Mining:a Comparison between Supervised and Unsupervised Classification Approaches,In Proceedings of the 38th Hawaii International Conference on System Sciences,2005.

[3]PINKERTON B.Finding what people want:Experiences with theweb crawler[A].Proceedings of the SecondWorld2WideWeb conference[C].Chicago,Illinois,1994.

[4]曾元显,关键词自动提取技术与相关词回馈[J].中国图书馆学会会报,1997,11(59):20-23.