网络舆情监控系统

网络舆情监控系统（共9篇）

1.网络舆情监控系统 篇一

网络舆情监测系统评价标准

随着互联网的快速增长，网络舆情监测软件及其服务市场也迅速地发展起来，保守地估计，在中国大陆地区这个市场的总量已经逼近10亿元人民币规模。

市场参与者主要包括四种类型的公司：第一类是拥有网络信息搜索或（中文）文字信息处理等相关技术的软件公司；第二类是公关、广告公司，这类公司是在传统媒体监测业务基础上发展出网络新媒体监测业务；第三类是网络营销服务公司，近几年这类公司增长迅猛，网络社会化媒体的飞速发展是其发展的催化剂；第四类是依托传统媒体延伸出的增值服务。随着网络的发展，不少传统媒体也开始“触网”，并逐步发展出针对网络媒体的新业务，而网络舆情监测是其中的一个方面。例如，人民网舆情监测室。除了以上四类公司之外，还有一类进行网络舆情监测业务的参与者，他们是主管部门或行业机构所属的网络舆情监测机构，但严格意义上讲，此类机构和参与完全市场竞争的公司是不同的，因此，单独另归为一类。

社会化网络媒体的兴起，正在改变传统的信息传播机制。网络传播具有匿名性、速度快、范围大、持续力强、传播渠道多元化、传播效果可测量等特点。一条负面信息从出现到形成舆论热点的周期，从原来的24小时（传统新闻媒体比较典型的更新周期）缩短到现在的4小时（微博热点话题达到第一个传播峰值比较典型的时间周期）。如果不能在这4小时内做出解释、反馈、制定应对策略，就可能出现舆论一边倒的局面，甚至可能发生极具品牌杀伤力的公共危机。由此，也就有了网络舆情监测响应“黄金4小时”的说法。

做出及时、准确应对的前提是，要能够在第一时间了解网络舆情的内容、发生源、关键传播途径等相关信息数据。由此，对于网络舆情监测软件的性能提出相应要求。

如何来评价网络舆情监测软件（系统）的性能呢？个人认为主要着眼于以下三个方面。

评价标准之一：对网络内容监测的准确性。

对于内容的判断是一个关键技术，目前的监测系统还不能做到对内容信息的完全自动判断和处理，在不能保证内容识别百分之百准确率的情况下，往往需要对监测分析的中间产物或不能识别的信息进行一定程度的人工校验和清洗。

中文信息在处理上具有一定特殊性和技术难点。英文每个单词之间用空格或标点符号进行分隔，与英文不同，中文字之间没有空格，由字组成词存在多种可能情况，中文分词是识别的一个难点。

分词难点：一是分词的歧义识别，歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。主要有“交叉歧义”、“组合歧义”、“真歧义”（相关定义参见附录）三类情形。“真歧义”必须要联系上下文才能够确定在文中的具体涵义；二是新词识别，随着时代的发展，中文新词不断涌现，如果没有被收录而要进行自动识别是非常困难的。与之相似的还有专业术语、名称（包括，人名、商标、简称、机构名、缩略语等）等的识别问题。新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。

在分词基础上，中文内容监测还需要对信息自动进行聚类、情感分析、提取摘要，特别是自动根据上下文内容判断情感倾向与危机度、区分正负面。而这正是网络舆情监测的核心工作之一。

为了提高内容识别的准确性，大部分网络舆情监测系统采取了专业化发展的策略，通过面向特定领域的知识、经验和基础数据的积累与不断更新，逐步建立起舆情监测系统在特定领域内的服务特长和功能优势。由此，也就有了舆情监测服务市场的细分化，有的专注于民生与社会动向、有的专注于消费品牌、有的专注于特定行业„„

也有一些监测系统提供全方位的监测服务，这些系统有较好的业务包容性，能够满足网络舆情监测的主要需求，或者能够根据客户需要做到定制化的服务，这类系统通常都会针对新客户有一个系统部署阶段，在部署过程中完成一些定制化的工作。

“专用型系统”与“通用型系统”各有特色，客户在选择时主要评估是否能够充分满足自身需求，同时拥有较好的性价比。两类系统相比较，我个人更看好“专用型系统”未来的发展。主要根据是，网络媒体和内容形式的发展非常迅速，一个好的舆情监测系统必须有一个持续而专业化的服务保障体系为支撑，而“专用型系统”在此方面会有比较明显的优势。另外，“专用型系统”还可以根据特定行业或其他特定领域的特殊需求事先预置一些特色功能，如果设计得当，这些功能会对目标客户有很大帮助和价值，也会成为营销中的主要卖点之一。

准确性方面不同系统的表现差异很大。从市场反馈的情况看，在商用领域，需要分行业进行监测服务的业务积累，在某个行业或细分领域有的系统监测得好、有的系统就不行；同样，在政府管理服务领域，也有数个细分领域，不同系统的表现也是参差不齐。

评价标准之二：网络内容监测时效性。

时效性的高低与软硬件技术和运营设备资源都有密切关系，其中涉及到的专业技术不是本文关注的范畴。这里要指出的是，时效性与前面提到的准确性是紧密相关的。如果系统对内容的判断准确性高，需要的人工干预就少（当然，理想状态是完全不需要人工干预），监测信息处理的时滞就少，监测的时效性自然就会有保障。如果系统需要一定的人工干预，通常情况下，会平均滞后0.5~3天左右。这个时间已经远远超出了前文提到的网络舆情监测及响应“黄金4小时”周期。如果系统的时效性低，就不能对网络突发舆情进行及时监测和应急处理，而这对危机公关服务是非常关键的。

有一些监测系统的结果是依赖于baidu、google等搜索引擎的搜索结果进行再分析（所谓的元数据抓取），而这些大型搜索引擎的数据抓取更新是有自己的特定规律和周期。对于排名靠后的网站，搜索引擎爬虫软件会隔几天，甚至更长时间，才会光顾一次。这种情况下，时效性自然不会有保障。

当然，对于时效性，不同的客户会有不同的要求。有的客户会要求做到“实时监测”，例如提供危机公关服务的公关公司、广告公司和一些关注于民生与社会动向的机构等；也有的客户对时效性要求不是这么高，例如对品牌价值进行评估的服务需求，对特定事件做事后评估的服务需求等等。

通常情况下，时效性高低是网络舆情检测系统定价的一个重要基础，从节约经费的角度出发，客户还是应当选择满足自身业务时效性需求前提下性价比较高的系统和服务，不一定非要求做到“实时监测”。

评价标准之三：网络内容监测全面性。

网络内容监测全面性的概念很好理解，就是系统所监测网站的类别及总量。通常情况下，监测系统不会做全网监测，先不说技术上的困难，仅在运营费用和投入上就是中小规模公司难以承受的。性能优越的监测系统会有选择地进行网络监测，客户关注领域的相关网站、排名靠前的大网站、热点网站是监测的主要对象。

绝大多数号称能够做到“全网监测”的系统都是依赖对搜索引擎的搜索结果进行再分析——元数据抓取。前文已经指出，这种方式可以达到了大覆盖，但牺牲了时效性。

不过在全面性方面也有一些技术问题需要处理，一些主要的内容服务网站、社会化网络媒体和电商网站对于爬虫软件已经做了限制。限制的原因有所不同，内容服务网站、社会化网络媒体（SNS网站、微博等）主要是出于对信息及用户数据的保护和主管部门的特定要求，电商网站（自主平台类）主要为了防范网络商品比价。

综合地看，相对于“准确性”与“时效性”而言“全面性”问题更容易解决，技术因素是一方面，通过加大服务器和带宽等运营资源的投入也能够取得显著地改善。

网络舆情监测软件及其服务市场的发展趋势

网络舆情监测软件及其服务市场具有很大的发展潜力，个人观点在今后5年内这个市场都会保持快速发展势头，年复合增长率在30%以上。

我很赞同计世资讯研究（CCW Research）的观点——“舆情监测分析软件市场未来的发展方向是行业化与服务化”。行业化主要是指软件及服务要与各行业的特点紧密结合，服务化是指舆情监测软件将采用软件运营服务SaaS模式，舆情监测运营服务将成为一种新的发展模式，在降低投入门槛的同时将受到更多客户的青睐。

目前，市场格局还很分散，还没有上规模的运营服务商，这是一个市场空白。近几年云计算技术的快速发展将创造新的发展机会，在通过云计算大幅度提升软件系统效能和服务品质的同时，也有利于催生在这个细分领域内上规模的运营服务提供商。

从服务对象角度看，专业网络舆情监测软件及服务公司主要服务于政府部门、专业服务公司（主要是，公共公司、广告公司、网络营销服务公司）和互联网公司。然而，随着互联网对社会经济发展的快速渗透和融合，越来越多的企业和机构认识到了网络营销、网络舆情的重要性，他们中的一小部分已经开始尝试使用网络舆情监测软件及服务。虽然他们在客户市场中目前所占的比重还不到10%，但是到2018年很有可能占到30%以上的比重。从商业服务角度，网络舆情监测软件及服务与网络营销服务之间存在着密切的联系。对于能够提供品牌监测的软件系统，如果能够把营销评估（营销决策支持）和营销管理工具结合起来，把系统服务延伸到营销管理与营销作业流程中，将具有更大的市场潜力。在这方面市场参与者还较少，做得好的系统很少，未来应该有不错的发展空间。(陈兴跃)附录：

中文分词的歧义类型

（此附录的相关内容来自互联网）

歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。例如：“表面的”，因为“表面”和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面▁的”和“表面的”。这种称为交叉歧义。像这种交叉歧义十分常见，前面举的“和服”的例子，其实就是因为交叉歧义引起的错误。“化妆和服装”可以分成“化妆▁和服装”或者“化妆▁和服▁装”。由于没有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。

交叉歧义相对组合歧义来说是还算比较容易处理，组合歧义就必需根据整个句子来判断了。例如，在句子“这个门把手坏了”中，“把手”是个词，但在句子“请把手拿开”中，“把手”就不是一个词；在句子“将军任命了一名中将”中，“中将”是个词，但在句子“产量三年中将增长两倍”中，“中将”就不再是词。这些词计算机又如何去识别？

如果交叉歧义和组合歧义计算机都能解决的话，在歧义中还有一个难题，是真歧义。真歧义意思是给出一句话，由人去判断也不知道哪个应该是词，哪个应该不是词。例如：“乒乓球拍卖完了”，可以切分成“乒乓▁球拍▁卖▁完▁了”、也可切分成“乒乓球拍卖▁完▁了”，如果没有上下文其他的句子，恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个词。

2.网络舆情监控系统 篇二

互联网时代是人类历史上一个空前伟大的技术革命时代。现代信息技术、通讯传播技术、网络技术等众多现代化的传播技术已渗透到社会生活的各个领域。互联网广泛性、即时性、开放性、共享性和互动性的特点及丰富多彩、方便实用的应用形式决定其日益成为反映社情民意的重要阵地, 网上热点层出不穷, 网络舆情对国家事务、公共事务决策的影响力也日益加大。历史原因曾使中国长期处于封闭状态, 国内关于舆情的研究起步较晚, 目前迫切需要提升与之相应的理论和技术支持。舆情分析与监测是信息深加工, 以往“剪报”式低价值粗加工的信息服务, 虽可按主题范围搜集, 但提供的结果仅局限于单一的信息内容, 传统的单一线性收集方式已不能够满足人类大脑发散思维的需要。

二、网络舆情监测引导的技术支撑

在浩瀚的网络中, 政府如果仅仅依靠人工完成网络海量信息的收集和处理是不现实的。而Web数据挖掘能快速、准确的获得有价值的网络信息, 利用历史数据预测未来的行为以及从海量数据中发现知识。它克服了普通数据库管理系统无法发现数据中隐藏的关系和规则及根据现有数据预测未来的弱点。Web数据挖掘的出现为自动和智能的把互联网上的海量数据转化为有用信息和知识提供了条件。可有效地从Web获取并分析相关舆情, 达到监测、辅助决策和引导的目的, 为网络舆情预警提供了极大的帮助。

(一) Web数据挖掘

Web数据挖掘由传统数据库领域的数据挖掘技术演变而来。数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取出人们感兴趣的、可信的、隐含的、明显未知的、新颖的、有效的、具有潜在用处的信息的过程[1]。随着互联网的蓬勃发展, 数据挖掘技术被运用到网络上, 并根据网络信息的特点发展出新的理论与方法, 演变成网络数据挖掘技术。Web数据挖掘是指对目标样本进行分析提取特征, 以此为依据从Web文档和Web活动中抽取人们感兴趣、潜在的有用模式和隐藏的信息, 所挖掘出的知识能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制等方面。

根据挖掘对象的不同, 可将Web数据挖掘技术分为三大类[2]:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。Web内容挖掘是指从Web上检索资源, 从相关文件内容及描述信息中获取有价值的潜在信息。根据处理对象的不同, Web内容挖掘分为文本挖掘和多媒体挖掘。Web结构挖掘的目标是Web文档的链接结构, 目的在于揭示蕴含于文档结构中的信息, 主要方法是通过对Web站点的结构进行分析、变形和归纳, 将Web页面进行分类, 以利于信息的搜索。结构挖掘的重点在于链接信息。Web使用挖掘是从服务器访问日志、用户策略、用户对话和事物处理信息中得到用户的访问模式和感兴趣的信息, 利用这种方法, 可以获知Web使用者的行为偏好, 从而预测其行为。

(二) Web挖掘过程

Web数据挖掘依然遵循数据挖掘的研究思路, 挖掘过程分为四个阶段:数据收集、数据预处理、模式发现和模式分析 (如图1所示) [3]。

1. 数据收集。

网络信息的收集是网络舆情监测的源头, 其广度和深度决定了监测效果。对于明确主题的舆情信息采集, 可以采用搜索引擎方法。由于各个现存搜索引擎索引数据库的构造方法不同, 其索引数据不尽完整, 所以应将多个单搜索引擎搜索结果进行整合、调用、控制和优化。搜索中可以以宽度优先、深度优先或启发方式循环地在互联网中发现相关信息, 可将网络空间按域名、IP地址或国别域名划分为独立子空间详细搜索;或以信息类型为划分, 如HTML格式、XML格式、FTP文件、Word文档、newsgroup文章和各种音、视频文件等。舆情信息检索结果可按不同维度展现, 包括按内容分类、舆情分类、相关人物、相关机构、相关地区、正负面分类等。每个维度下把搜索结果自动分类统计展示, 以便短时间内检索到精确信息。

2. 数据预处理。

因原始Web访问数据的文件格式是半结构化的, 包含不完整、冗余、错误的数据, 需进行提取、分解、合并, 转化为适合挖掘的格式, 保存到关系型数据库表或数据仓库中, 等待进一步处理。数据预处理可改进数据质量, 提高后续舆情挖掘过程的精度和性能。对采集到的舆情进行初步加工处理, 如格式转换、数据清理、数据统计, 对于新闻评论, 需过滤无关信息, 保存新闻标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容和评论数量等。对于论坛, 需记录帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等, 最后形成格式化信息。条件允许时甚至可直接对网站服务器的数据库进行操作。

3. 模式发现。

利用数据挖掘的算法可发现用户聚类、页面聚类、频繁访问页组、频繁访问路径等隐藏的用户访问模式。若在挖掘用户浏览模式过程中发现选择的数据或属性有偏差, 或挖掘技术达不到预期结果, 需根据反馈结果不断重复以上过程, 通过数据挖掘, 创建和更新用户模式库。模式发现可应用许多相关领域的方法, 但需针对Web数据挖掘的特点做出相应的改进。

统计分析。通过分析会话文件, 可对页视图、浏览时间和浏览路径长度进行各种不同的描述性统计分析 (频繁访问页、频率、均值、中间值和访问量的时间分布等) , 提高网络舆情挖掘的效率和质量。

路径分析。发现站点中最常被访问的路径及其他相关路径信息。信息采集过程中的静态数据可采用该技术, 采用图的方法来分析Web页面间的路径关系。G= (V, E) , 其中:V是页面的集合, E是页面之间的超链接集合, 页面定义为图中的顶点, 而页面间的超链接定义为图中的有向边。顶点v的入边表示对v的引用, 出边表示v引用了其他的页面, 这样形成网站的结构图, 从中可确定最频繁访问路径, 此路径指向的信息极有可能就是互联网上的“热点”和“焦点”。

关联规则。挖掘的是客户的不同浏览事务所涉及的大量数据中项集间的联系规律。利用该算法可从纷杂的网络信息中找出促使网络舆情产生、变化的内在因素, 帮助揭示舆情的变动规律, 挖掘出影响因素间的相互关系。

序列模式。挖掘出交易集间有时间序列关系的模式, 由此确定用户将来访问趋势和模式。在舆情信息汇集和分析的基础上, 可将社会运行接近负向质变的临界值的程度进行早期预报, 提前发现不良事件的苗头, 尽早梳理, 快速应对, 达到预防和控制作用。

分类。先从数据中选出已分类的训练集, 运用分类技术, 建立分类模型, 对未分类数据分类。分类模型由分类器或分类函数确定相应类别, 分类模型类别可由特征化了的属性集合描述。分类发现可描述特殊群体的公共属性。在网络舆情研究中, 可根据自身需求对大量的网络信息初步筛选, 进行分类、分组, 如设置“民生问题”、“突发事件”、“公共安全”、“经济危机”等。然后有针对地进行数据选择, 进行数据集合, 缩小挖掘范围, 避免盲目搜索。从而得到更精确、更有价值的信息。

聚类。聚类和分类的主要目的都是对Web对象归类, 不同之处是聚类未事先定义好主题类别, 需将Web对象特征化后归类分析, 使同类的对象具较高相似度, 而不同的类中对象差别较大[4]。

预测分析。利用历史数据中找出的变化规律, 建立专用模型, 通过此模型对未来数据的种类及特征等其他方面进行预测, 得出未来可能出现的结果。提前预测, 提前防范意外, 为后续工作做好准备, 预测关心的是精度和不确定性, 通常利用预测方差来进行度量。

偏差分析。指发现数据库中的异常数据, 其检验的基本方法是寻找观察结果与参照之间的差别。偏差分析可以对网上虚假信息和不良信息进行及时批驳, 在纠正偏差中使造假和诽谤不攻自破;可以准确及时地挖掘提取与热点事件相关的真实信息, 以形成网上正面舆论导向。

4. 模式分析。

模式分析主要是为了从模式发现算法找到的模式集合中筛选出有趣的模式。精确的分析方法通常由Web挖掘的具体应用来控制。模式分析的形式可以是类似SQL的知识查询机制, 也可以把Web使用数据装入数据仓库, 以便执行OLAP操作。另外, 可视化技术在视图分析中被广泛应用, 数据模型中的变量特征、操作子模式都可用图形化的工具标识, 这对揭示数据中内在本质及分布规律起到很强的作用。

三、网络舆情监测引导系统

为加强对网络信息的控制能力, 特别是动态信息的监测, 有必要利用Web数据挖掘技术建立一套网络舆情监测系统, 实现对舆情采集、监测和预警的信息需求, 为使用者全面掌握群众思想动态, 做出正确舆论引导, 提供分析依据。网络舆情监测引导系统以信息资源管理制度和安全保障体系为支撑, 基于软硬件、数据管理平台, 依托搜索引擎和Web数据挖掘技术。该系统包含四个功能模块:Web舆情采集模块、Web舆情预处理模块、Web舆情挖掘分析模块、Web舆情辅助决策模块 (如下页图2所示) 。

1.Web舆情采集模块。系统应能根据用户信息需求, 设定主题、关键词目标, 通过人工参与和自动信息采集结合来完成信息收集任务。根据不同舆情专题需要输入不同的待采集的目标网址, 自动采集新闻信息, 统一加工过滤、自动分类, 保存新闻标题、出处、发布时间、正文、新闻相关图片等信息, 支持多媒体数据采集, 可自动解析RSS的XML文件, 抽取网页的链接、标题、时间等信息, 支持网页快照功能等。高效、全方位的网络舆情采集, 最大限度地保证信息的时效性、可用性和全面性, 从而为决策分析提供事实依据和数据参考。

2.Web舆情预处理模块。围绕集中管理、分布存储、跨平台发布、实用性, 覆盖舆情监测引导系统的整个生命周期, 保证系统的可扩展性、灵活性和稳定性。

3.Web舆情挖掘分析模块。利用关联规则、聚类、分类、预测、时序模式和偏差分析等多种技术对收集来的舆情进行分析和处理, 提高舆情研判的准确性及内容分析的确定性, 为舆情引导做准备。其功能包括:热点话题、敏感话题识别。图2网络舆情监测引导系统的总体架构即可根据信息出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等, 识别给定时间段内的热门话题, 通过关键字布控和语义分析, 识别敏感话题。倾向性分析, 即对于每个话题、每个发信人发表的文章的观点与倾向性进行分析与统计, 了解舆情可能的发展趋势。主题跟踪, 即跟踪某个热门主题回复、跟帖、修改、阅读等情况, 为管理者及时了解该主题的舆情发展状态。自动摘要, 即对各类主题、各类倾向能形成自动摘要, 供决策参考。趋势分析, 即分析某个主题在不同的时间段内, 人们所关注的程度, 并对未来作出科学预测。突发事件分析, 即对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析, 获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势。

4.Web舆情辅助决策模块。对可能的突发事件、内容安全性、敏感话题及时发现并报警。通过舆情预警、舆情监测、舆情报告和发布个性化信息等手段, 为管理者和工作人员提供经过舆情分析处理后的有针对性的结果生成报告, 并提供指定条件对热点话题、倾向性进行浏览、检索, 达到辅助决策, 引导舆情向积极健康的方向发展的目的。

四、结论

网络舆情监测与引导是个复杂的技术和管理过程, 必须充分利用Web数据挖掘技术的优势, 建立完善网络舆情监测引导系统, 进一步提升信息化、自动化和智能化, 自觉地把互联网的优势转化为推进社会治理的现实动力和强大合力。

摘要：网络舆情监测与引导是个复杂的技术和管理过程, 必须充分利用Web数据挖掘技术的优势, 建立完善网络舆情监测引导系统, 进一步提升信息化、自动化和智能化, 自觉地把互联网的优势转化为推进社会治理的现实动力和强大合力。

关键词：网络舆情,监测引导,Web数据挖掘

参考文献

[1]Jiawei Han, Micheline Kamber.数据挖掘:概念与技术[M].北京:机械工业出版社, 2001:3.

[2]Raymond Kosala, Hendrik Blockeel.Web mining research:A survey SIDKDD Explorations, 2000:7.

[3]W Hseush, C Pu.A Practical Technique for Asynchronous Transaction Processing[C].In Proc.Of the 15th Inter.Conf, on DistributedComputing Systems, 1995:110-117.

3.高校网络舆情监控体系的构建研究 篇三

关键词：高校；互联网；舆情；监控

中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）16-0086-03

一、引言

随着互联网在全球范围的飞速发展，网络媒体已经成为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的第37次互联网发展状况调查报告显示，截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，互联网普及率为50.3%。网民的上网设备正在向智能终端集中，智能终端成为拉动网民规模增长的主要因素。在众多网民中，高校学生由于数量较大、知识丰富、思维活跃，成为所占网民比例非常大、影响也极为广泛的一个群体。随着高校信息化建设的不断加速，网络已经渗透到高校各个角落，在高校学生的学习、生活中扮演着极其重要的角色。从互联网时代兴起的留言跟帖、BBS论坛、博客，到后来兴起的QQ群、微博，再到最近兴起的微信群，各种互联网媒介层出不穷，作为新兴的交流工具走进了普通民众特别是大学生的学习生活，个人言论自由权利因此得到了极大的发挥。特别近年来，手机、即时通讯软件迅猛发展，使得通过互联网进行的信息交流和观点发表变得即时、方便甚至时尚，因而受到了大学生的热烈追捧。即时通讯工具的便捷、互联网媒介的日益丰富，大学生群体思想活跃、乐于表达意见，由此形成的网络舆情成为影响大学生世界观、人生观和价值观形成的重要力量。因此，对高校网络舆情进行研究，成为当前高校教育行政部门、学生主管部门以及信息技术部门面临的重要课题。

二、高校网络舆情的特点

1.网络舆情的含义

王来华[1]在《舆情研究概论》中，对舆情的定义是：在一定的社会空间内，围绕中介性社会事项的发生、发展和变化，作为社会主体的民众对作为客体的国家管理者产生和持有的社会政治态度。简言之，舆情就是民众的社会政治态度。还有观点认为，舆情是由个人以及各种社会群体构成的公众，对自己关心或与自身利益密切相关的各种公共事务所持有的多种情绪、意愿、态度和意见交错的总和[2]。而且随着社会的发展和民众表达意愿、诉求机制的不断完善，舆情所涉及的内容越来越宽泛，不仅局限于社会政治、国家方针、政策措施，同时对自己关心的社会热点和突发事件都表现出极大的关注，并通过各种媒介进行表述。

2.高校网络舆情的特点

高校大学生有着较高的文化素质，对政治以及社会事务抱有极大的热情，参与性强[3]，往往对国家政治和社会热点有自己独特的看法和见解，互联网在传播信息方面的优势，使得大学生表达情感、意见、建议更加便捷，以上因素形成了高校网络空间中的舆情。因此高校网络舆情可以理解为在高校网络这一特定的空间中，高校学生对自己关心或者自身利益密切相关的各种事务所持有的情绪、态度、意见、建议的总和。

一是表达的自由性。互联网颠覆了关于传统表达的理论，由于互联网在信息传播技术方面所具有的独特优势，使得他很难使用传统法制进行规范和限制。互联网作为新型媒体，是一个开放、共享的平台，每个人都可以成为信息的制造者和接受者。高校学生可以利用门户网站、论坛、贴吧、博客、微博、微信等方式，自由地表达对某一事件的看法，互联网让高校学生的舆情表达变得自由与直接。

二是表达主体的隐匿性。在传统的舆情表达中，人们考虑到自身角色和言行之间的关系，往往在舆情表达上受到了限制。网络提供给人们的是一个虚拟的空间，舆情表达主体往往以匿名或者化名的身份出现。因此在网络空间中，大学生的信息表达可以摆脱身份、性别、年龄、学历等诸多因素的限制，使得不能通过传统方式表达的意见、建议、态度、情感能够得到充分的表达。这种充分表达的背后，一方面体现了表达主体的隐匿性，另一方面，使大学生群体摆脱了道德的束缚，很容易导致舆情表达的非理性。这种非理性的情感宣泄，很容易在网络上蔓延，非理性的表述，也很容易在网络上进一步失真、放大。

三是影响的扩散性。互联网具有信息传播范围广、传播速度快等特点。加上高校学生在网络中表现活跃，使得高校网络舆情表达呈现出传播速度快、影响广泛的特点。由于每个学生都可以成为信息的发布者和信息的传递者，因此高校网络舆情会呈现出时效性强、信息渠道广泛、信息量庞杂、影响广泛等特点。但高校网络舆情影响持久力低，如能早期发现则相对易控制[4]。

三、高校舆情监控系统的基本功能

单纯依靠人工从海量的舆情数据中获取有用信息是无法完成的，因此有效利用舆情监控系统等技术手段，以实现舆情信息的自动收集、分类、分析、预警。

1.高校网络舆情监控系统特点和存在的问题

舆情监控系统共同的特点：基于自然语言理解技术，按照话题组织内容，将众多话题自动分类、分析，并进行动态展示、跟踪、评估其发展趋势。系统实现对各大搜索引擎、新闻门户、博客、论坛、微信公众号等多种信息载体的监控。实现对重大事件、突发事件、危机事件、民众诉求、正面报道等的监控。

存在的问题主要有：高校舆情监控系统采集数据的覆盖范围不够，互联网是一个巨大的空间，海量的数据是其最大的特点，大部分舆情监控系统对主流的网站进行监控，但网络中每一个区域都受到不同人的关注，任何一个空间的缺失都将导致监控失败；舆情深度加工与智能处理不足[5]，舆情监控系统收集的信息无法直接使用，必须经过大量的人工处理、分析才能形成可用的舆情简报。同时无法对舆情发展趋势给出可用的参考信息； 舆情主题中垃圾信息太多，由于汉语语法有着自己独特的特点，语义多议性，导致在某一监控的主题中不相关的垃圾信息过多，增加了人工处理的成本 ，基于中文信息处理和文本挖掘的热点发现算法需要进行一点提高完善。

2.高校网络舆情监控系统主要功能

由于高校网络舆情涉及海量数据的采集与分析，单纯依靠人工无法完成，因此使用网络舆情监控系统是高校舆情监控部门的重要技术手段，网络舆情监控系统主要由采集子系统、分析子系统、检索子系统组成，如图1所示，通过使用网络舆情系统，能够对事件的来源、热度、传播范围、传播趋势进行准确的分析。

舆情分析技术是用于舆情信息分类和判断，按照关注的人物、地域、单位、事件、主题等要素进行舆情分类，并对敏感舆情的传播情况包括传播源头、发布人、传播媒体、传播内容、传播路径进行抽取和分析，提供各类统计数据和图表，掌握舆情事件在网络中传播的全貌。

（1）分类技术：系统内置一套较为科学和完整的舆情分类体系，通过自动分类技术，对用户关注的敏感信息和国计民生的各个重点领域进行实时监控，及时发现负面、有害信息。

（2）敏感信息分析技术：负面敏感信息分析是本系统最重要的功能之一，通过预警功能在第一时间将负面或敏感信息告知用户。支持对负面信息分等级预警，参考关注度和负面内容来划分四个预警等级（初级、中级、高级、特级）。系统还提供对有害信息原始网页快照存留来提供证据存取。

（3）热点发现与跟踪热点自动发现：自动识别热点新闻事件，发现网民的关注焦点和热点，提供1天、3天、7天等时间序列的符合用户精确度要求的分类热点排序。

（4）热点自动追踪：对热点信息进行持续追踪，通过趋势分析图和传播路线图等技术展示热点事件的传播趋势。

（5）专题分析技术：专题分析技术用于分析舆情事件或热点事件在网络中的传播情况。根据用户设定的专题条件，自动聚合该专题的相关信息，并对传播媒体、每日传播情况、传播全过程进行分析。

（6）炒手分析技术：通过对发布者网络发言倾向、发言的网友关注情况和媒体关注情况的综合分析，对发布人进行打分，分析出疑似炒手和关注炒手。

（7）导控技术：导控技术又称为信息探针，用于追踪舆论的传播影响力和检验处置结果。传播影响力的指标包括：各时段点击数增减情况、各时段回复数增减情况、转载量、搜索引擎快照搜录情况；处置结果检验包括原文删除、快照删除。

（8）趋势分析及预警：根据结构化信息分析关注热点话题在不同的时间段内社会的关注程度，对舆情事件多维度的综合分析，以多种方式展现主题事件关注趋势，获知事件发生的全过程并以此为基础预测事件的发展趋势。

（9）提供实时信息预警机制，可将短时间内发生的突发热点事件以及敏感新闻通过短信、邮件或者弹窗方式通知用户，并帮助用户快速制作出关于此热点事件的统计简报。

（10）舆情统计分析动态生成日报、周报、月报，同时为用户提供强大的自定义统计报表，可自己定义监测范围、监测时段、监测对象、图表显示方式（可定义横坐标、纵坐标以及图形）等，以生成不同报表满足多种个性化需求。

四、建立高校网络舆情突发事件应急预案

除使用舆情监控系统等技术手段外，高校还应配套完善的高校网络舆情突发事件应急预案等工作制度。二者相结合才能快速妥当处置高校突发重大网络舆情，有序引导网络舆论，减少和消除突发重大网络舆情对学校造成的负面影响，切实提升应对网络媒体的能力，营造建设和谐稳定校园和推动高校全面健康发展的良好网络舆论环境。

高校网络舆情突发事件应急预案应包括舆情安全防御体系架构图（如图2），明确各部门责任分工，同时按照统一领导、分级负责、及早防范的原则，制定处理程序及办法。建立以网络舆情工作小组为核心的网络舆情安全防御体系，处理各种网络舆情突发事件。其中管理部门包括学校办公室、党委宣传部、保卫处、后勤管理处、信息网络中心、学生管理部门、校团委等。院系包括各院系主管领导、班主任、学生干部、学生党员。技术处理团队包括舆情监控人员、IT学生助理、校内论坛站务。技术处理团队负责日常监控、研判预警，结合使用网络舆情监控系统等技术手段，发现舆情信息后立即上报网络舆情工作小组，网络舆情工作小组根据信息涉及到的范围具体要求相关管理部门和院系处理，并根据情况由班主任、学生干部、学生党员进行安抚，由技术团队进行网络舆论的引导。网络舆情工作小组将事件过程定时向领导层汇报以提供决策支持。

五、结束语

建立高校网络舆情监控体系，应深刻认识到高校网络舆情的特点，同时高度重视高校网络舆情信息，坚持正确的价值导向，树立服务学校全局和学生工作的思想。学校管理层可通过网络舆情分析，准确了解学生的呼声和要求，为学校制定管理制度与管理决策提供科学依据，有助于保障学校决策的合理性与科学性，维护校园的和谐稳定。

参考文献

[1]王玉华.舆情研究概论[M].天津：天津社会科学院出版社， 2003：10-20.

[2]刘毅.网络舆情信息理论体系的构建研究[D].天津：天津外国语大学，2007.

[3]董亚倩.高校网络舆情演变规律及安全评估指标体系构建研究[D].淄博：山东理工大学，2012.

[4]曾润喜.高校网络舆情的控制与引导[J].实践研究，2009[11]：79-80.

[5]焦小刚.网络舆情监控系统存在的问题及策略[J].网络天地，2015[19]：1-2.

4.网络舆情系统分析复习资料 篇四

1.舆情：就是舆论的实际情况，又称为社情民意，是公众的意愿和态度，包括公众对各种政治和社会现象及问题的认识或看法，是群众心理、情绪、意见、要求和思想的综合表现。2.网络舆情：是指在互联网背景之下，众多网民对社会（现实社会、虚拟社会）各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪表现的总和，简言之，即网络上的社情民意。3.网络舆情的传播特征:（1）现代传播技术的发展，大大改变了媒介传播的方式和格局。（2）随着全球卫星系统的发展和成熟以及个人电脑的普及和网络信息传输速度的迅速提高，一个以网络媒体为主、其他媒体为辅的全球大众传播格局正在形成。4.网络舆情的形成过程：

从网络舆情形成的结构特征来看，网络舆情的形成是一个“线性过程”，网络舆情形成的每个阶段环环相扣。网络舆情形成的线性过程：公共事务发生——刺激性信息传播——个人情绪态度和意见的形成——网络互动——网络舆情的形成与表达 5.网络舆情的形成模式（1）渐进模式

<1>一般情况下，网络舆情的形成会呈现出一个渐进的过程。

<2>在社会矛盾的形成和积累之下，指向某种矛盾的舆情在暗暗地滋生和积累，经历有无到有、由弱到强、由隐匿到公开的过程，最终可能会以某一公共事务为导火索而在网络上爆发出来。（2）突发模式

<1>网络舆情形成的突发模式在体现“刺激——反应”机制时更为明显，其刺激物就是突发事件，网路上民众的舆情就是反应物。

<2>突发事件一经发生，便在网络上迅速传播，激起公众的强烈反应，舆情表达集中且剧烈。

6.网络舆情的形成动因

（1）外部动因：外部动因包括社会环境作用力合网络空间的舆情空间作用力。

（2）内部动因：内部动因则包括利益需求和心理作用力，其中，公众自身的利益需求是舆情形成的动力源头。7.网络舆情的评估指标

（1）舆情评估是一项需要综合考虑多方面因素和变量的系统工程。

（2）网络舆情评估四个一级指标：传播扩散、民众关注、内容敏感、态度倾向。

<1>传播扩散指标（一级指标）：是影响网络舆情信息安全的重要指标之一，它用来刻画某一具体的舆情事件或细化主题的相关信息在一定统计时期内通过互联网呈现的传播扩散状况。

网络舆情信息流量变化（二级指标）

1）网络舆情信息流量变化是指在一定的统计时期内某一舆情信息通过互联网不同的数据源通道形成的报道数、帖子数、博文数等相关信息总量的变化值，它总是通过WEB页面数的变化来呈现的。

2）通过WEB页面在不同的统计期内的数值从而形成的在一段较长时间内连续的WEB页面变化走势，能帮助评估者挖掘出舆情波动点所在的时间等重要时期，便于发现舆情信息态势的变化规律。

<2>民众关注指标（一级指标）：用来刻画在一段统计时期内民众对国家各方面舆情信 1 息的关注情况，有助于从海量的舆情信息中捕捉和发现民众关注的热点所在，通过密切关注该舆情信息的爆发和演化规律，以确保舆论安全。1）论坛通道舆情信息活性（二级指标）累计发布帖子数量（三级指标）、发帖量变化率、累计点击数量、点击量变化率、累计跟帖数量、跟帖量变化率、累计转载数量和转载量变化率。2）新闻通道舆情信息活性（二级指标）累计发布新闻数量（三级指标）、发布新闻数量变化率、累计浏览数量、浏览量变化率、累计评论数量、评论量变化率、累计转载数量、转载量变化率。3）博客通道舆情信息活性（二级指标）累计发布博文数量（三级指标）、发布博文数量变化率、累计阅读数量、阅读量变化率、累计评论数量、评论量变化率、累计转载数量、转载量变化率。4）其它通道舆情信息活性（二级指标）

其他通道：主要包括即时通信软件(QQ、MSN)、电子邮件、手机短信平台等。其它通道舆情信息活性值（三级指标）<3>内容敏感指标（一级指标）

1）网络舆情信息内容敏感是指某一特定的网络舆情信息内容可能造成的危害程度。2）网络舆情信息内容敏感性（二级指标）3）网络舆情信息内容敏感程度（三级指标）<4>态度倾向指标（一级指标）1）态度倾向指标用以刻画针对某一特定的网络舆情信息，民众所持有的观点态度(即民意)倾向。

2）网络舆情信息态度倾向性（二级指标）3）网络舆情信息态度倾向程度（三级指标）8.网络舆情的评估流程 网络舆情评估的流程，大体包括三个基本环节：舆情收集和整理——舆情分析和研判——舆情总结和报告

（1）舆情的收集与整理

舆情信息的收集，也就是进行舆情艘搜寻、调查和采集。

应该组织专人或委托专门机构，建立健全舆论信息网络。

<1>舆情的收集

①抓住关键渠道收集网络舆情信息

a.中央重大政策和改革措施的出台所引发的舆情，以主流媒体、政府重点新闻网站为主要挖掘渠道。

b.与社会民众切身利益相关性较强的政策、做法所引发的舆情,以权力部门的相应网站为主要挖掘渠道。

c.国内外要闻、重大事件的跟踪报道、热点评论等，以新闻网站为主要挖掘渠道。d.社会热点问题以及突发事件，以虚拟社区的热门版块和BBS跟帖为主要挖掘渠道。

e.小道消息、谣传、各种议论的集散地，蕴含着倾向性、苗头性的舆情信息，并通过转载扩大影响，以个人网页为主要挖掘渠道。

f.社会思潮以及理论动态舆情，以学术类理论网站和社科类言论网站为主要挖掘渠道。②把握有价值舆情点收集网络舆情

舆情热点、舆情焦点、舆情兴奋点、舆情波动点、舆情重点、舆情诱发点 ③不同阶段采取不同方式收集网络舆情信息

舆情酝酿阶段、舆情初现与发展阶段、舆情形成与外显阶段

<2>舆情的整理

经过搜集而获得的原始舆情信息和样本通常是繁杂无序且真假混合的，因此需要进行整理。整理的过程就是信息和信息样本的组织过程，目的就是使信息从无序变为有序，成为便于分析评估的形式。（2）舆情的分析与研判

<1>对调查获取后的舆情，应该组织专人或委托专门机构进行分析和评估。舆情分析的 重点是舆情发展的未来态势，包括舆论发展的方向、强烈程度，以及对社会政治、经济、文化等的影响，尤其是对社会稳定是否存在着潜在危险。

<2>舆情研判的标准是看舆情的发展是否符合舆论引导的目的。（3）舆情的总结与报告

最后，对舆情分析资料进行归纳总结，写出舆情评估报告。9.网络舆情的评估方法（1）内容分析法

<1>内容分析法是情报学中一种对文献内容作客观系统的定量分析的专门方法，其目的是弄清文献中本质性的事实和趋势，揭示文献所含有的隐形情报内容，对事物发展作情报预测。

<2>基本的做法是把媒介文字、非量化的有交流价值的信息转化为定量的数据，建立有意义的类目分解交流内容，并以此来分析信息的某些特征。（2）比较分析法

运用比较方法对网络公共事件进行分析，意味着突破地域和时间的制约，对同一地区的不同事件进行比较，对不同地区的事件进行比较，对不同时期的同类事件进行比较。通过对已成型舆情评估案例的分析，对比目前需要评估的舆情，比较二者间的异同之处。（3）抽样分析法

<1>科学抽样时进行舆情事件分析重要的前期环节，结合互联网传播的特点，科学的抽样规范与否直接影响舆情分析结论的可靠性。

<2>样本的选取，媒体信息从体裁上分为报道与评论，抽取样本应该以评论为主；从地区上分为全国性媒体、地方性媒体与境外媒体；从体制上分为体制内媒体与商业化媒体；从文章来源上分为原创与转载。另外重大涉外舆情事件还要关注境外媒体。10.网络舆情的评估技术（1）单体化技术

<1>网络舆情采集与提取技术：梅雪等人(2007)通过全自动生成网页信息抽取Wrapper的方法在一定程度上实现了动态网页数据的抽取与集成，具有一定的处理准确率以及抽取效率。

<2>网络舆情话题发现与追踪技术：段建国等人(2007)在此思路的基础上进行改进，实现了话题发现与追踪：即将文本聚类问题转换为话题特征聚类问题，并依据事件对语言文本信息流进行重新组织与利用脚。

<3>网络舆情倾向性分析技术：唐慧丰、徐琳宏、李艳玲等人(2007)致力于网络舆情文本的倾向性分析技术：通过判断网络环境下倾向性特征词的特点和类型，并进行语气极性判别和标注，从而构建一个面向互联网的倾向性语气词典，建设一定规模的标准数据集，为中文倾向性分析的深入研究提供支持。

<4>多文档自动文摘技术：张姝（2007)、刘茂福、张瑾(2008)在一定程度上实现了网络舆情信息自动生成报文，并能通过浏览器进行浏览和信息检索。（2）系统化技术

<1>互联网舆情监测Beehoo系统。该系统由中科院计算所网络重点实验室设计并开发，3 目前己推出3．0版本。

<2>方正智思舆情预警辅助决策支持系统。该系统由北大方正技术研究院(2005)设计开发。该系统由舆情规划、舆情收集、分析处理、舆情预警四个环节组成，主要针对离线的网页数据进行舆情自动分析和预报，分析规划舆情监控内容，形成了一个具有生命特征的周期往复的社情民意反馈系统。<3>网络舆情分析系统。北京理工大学列络与分靠式计算实验室(2008)正在进行网络舆情分析平台的研发工作，现己完成了逻辑模型和框架的设计。<4>TRS网络舆情监测系统。北京拓尔思信息技术股份有限公司正在进行TRS网络舆情监测系统的研发工作，现已完成了逻辑模型和框架的设计。

<5>网络舆情分析模式。谢海光等人(2006)通过探索网络舆情形成和发展的基本特点，提出了舆情热点(热度)、重点(重度)、焦点(焦度)、敏点(敏度)、频点(频度)、拐点(拐度)、难点(难度)、疑点(疑度卜粘点(粘度)和敝点(散度)等十个分析模式和判据基本结构。<6>网络舆情指数分析体系。南京大学秦州副教授(2005)以近年来网上重大矿难报道数量绘制出网络舆情环境下的“矿难舆情指数曲线”，探索了基于网络上特定主题WEB页面数绘制网络舆情指数体系的可行性。<7>网络信息采集与分析模式。北大李晓明教授(2003)提出了一个利用计算机技术、针对某一特定主题，对互联网上海量信息进行采样收集与分析的模型。该模型包括样本空间的选取、主题特征的提取、目标参量的设置、网页收集、数据后处理几个模块。需要强调的是，模型在目标参量设置上提出“主题强度参量体系”，对样本空间的网页从宏观统计和变化过程，绝对数量和相对数量，总体信息和独立信息这三个维度进行分析。

11.网络舆情引导：就是政府针对网络舆情进行干预和调控，以抑制网络舆情对公共决策的负面影响，促进网络民主舆论健康发展。（1）建立应对处置机制，及时控制网络舆情 <1>建立舆情处置机构 <2>建立快速应对机制 <3>建立新闻发布制度 <4>建立后续联动处理机制

（2）加强网络评论队伍建设，理性引导网络舆情（3）加强与传统媒体互动，形成主流舆论强势

<1>从理论上来说,网络传播的特点使任何人在网络上都有传播信息的可能。但实践证明并不是所有的人都会去接受网上已发布的所有的信息。

<2>发挥主流媒体的传播优势来引导舆情更显其重要性。（4）发挥“意见领袖”作用，引导网民自我教育 <1>“意见领袖”(opinion leader)又称舆论领袖,通常指在信息传递和人际互动过程中少数具有影响力、活动力,既非选举产生又无名号的人。

<2>政府需要找到恰当的方式,与网络“意见领袖”进行沟通,引导他们理解党和政府的方针政策,理解政府解决种种复杂问题的基本思路和实际操作,让网络上的“意见领袖”多一些建设性意见,少一些破坏性意见。这样,通过网民引导网民,用网民自己的声音引导、感染网民,实现网民自我教育、自我引导,往往能够达到事半功倍的效果。12.言论自由与政府干预

（1）我国《宪法》第 35条明确规定:“中华人民国和国公民有言论、出版、集会、结社、游行、示威的自由。”从民主角度出发，言论自由是民主的前提。（2）约翰•密尔顿在其论著《论言论自由》中首先提出言论自由的主张，认为言论自由是“一切伟大智慧的乳母。”

4（3）按照《宪法》的规定，每一个公民都有利用互联网的权利和自由，中国政府支持互联网的发展和广泛的应用。但同时任何自由都并非没有边界，每一个公民又要自觉地遵守法律和秩序，维护国家的、社会的和集体的利益。13.政府干预言论自由的目的

从理论上说，政府干预言论自由只能是为了两个目的：一是为了保障言论自由这一公民基本权利的有效实施；二是当言论自由的价值与宪法保障的其它价值发生冲突时的一种取舍，如为了社会公共利益或者国家利益的 ,或者是为了保障第三人的正当权利。14.“集体性的自决”

（1）宪法保障言论自由的价值不是让个人可以无所顾忌地表达其私人偏好，也不是为了个人的自我表达或者个性体现，而是为了实践民主政治的要义——“集体性的自决”。

（2）国家应该拓展网络公共讨论的空间，把各方的意见都呈现给公众，确保公众听到所有应该听到的声音来保证公共辩论的强健。15.政府应积极地有所作为

（1）如果政府对所有言论都放任自由，不予以任何干预，那么强势者的言论势必压倒甚至淹没弱势者的声音，一部分人的言论自由非但没有得到保护反而受到了压制，即所谓的“沉寂化”效应。

（2）政府应当在某些情况下积极地有所作为，通过制度安排和政策手段保障平等的言论机会。在这个意义上，政府可以是言论自由的朋友而不是敌人。16.我国政府近年网络舆论管理措施

（1）建立了以法规为主体的互联网政策框架体系（2）高度重视对互联网信息发布的管理（3）整顿互联网信息发布者（4）铁腕管制网吧经营

（5）行政指导：网络评论员引导网络舆论（6）安装技术软件对互联网内容进行管制 17.我国网络舆情管制特点

（1）网络舆情管制重管理轻权利

（2）我国政府对互联网信息的管理主要采取了政府主导型管理模式，强调政府在管理中的主导作用，政府通过强有力的法律手段和行政手段直接干预和管理互联网。

（3）我国现行的网络相关规范,大部分是政府从方便管理的角度制定的，内容大多是对网络从业者或者网民课以义务。（4）在法律责任部分强调的都是网络经营者或网民违反相关规定时应承担的责任，如罚款、停业甚至判刑，鲜见对网络从业者或者网民权利进行保护相关规定。18.网络舆情监管模式创新：从管制到治理

西方国家的互联网管制措施一般都遵循三个原则：（1）保护言论自由的原则（2）禁止不良信息传播的原则（3）行业自律的原则 19.网络舆情应对之策

（1）适当调整管理思路，从“维稳”到“促和（2）完善网络治理的法律规制（3）加强行业自律（4）“问计于民”，积极采纳网民的意见和建议

（5）重视网络监督，厉行官员问责制，提高政府公信力

5（6）突发事件迅速反应，危机管理泰然自若，“尽早讲、持续讲、准确讲、反复讲” 20.备注：关于“四讲”

国务院新闻办把突发公共事件的舆论引导策略，概括为“四讲”，即：

（1）尽早讲，政府要尽快抢占信息发布制高点，第一时间表明对事件的态度及应对措施；（2）持续讲，向公众不断披露事件进展情况；

（3）准确讲，发布信息真实全面，争取公众的认可；（4）反复讲，采取各种方式对公众进行答疑解惑。

这是对近年来突发事件经验教训的深刻总结。

案例：汶川大地震与王家岭矿难 21.特别关注:突发事件的应对

（1）有学者已经把“危机管理”称为“危机沟通管理”。

5.网络舆情监控系统 篇五

日前，记者从有几大软件下载站中获悉，瑞频人民舆情网络微舆情监测系统在华军软件园、天空软件站、非凡软件站、多特软件站、360软件管家等网站下载站的下截用户量已经突破15万人次，成为国内舆情业用户下载量最高的软件。

据了解，瑞频人民舆情网络舆情监测系统凭借基于舆情监测模式，系统运行在个人PC机上，不需要有特定的数据库、中间件和服务器，给用户带来极大的便利，用户在面对突发事件或日常巡查敏感信息时，利用自己个人电脑就可以在几分钟后完成相关舆情信息的监测扫描。用户不仅可以全网监测新闻、论坛、博客、贴吧、网页，同时还可以监测新浪微博、腾讯微博、凤凰网微博等，全面满足各用户对网络舆情数据监测、统计分析、传播溯源、媒体关注排行、网民关注排行等应用数据的监测处理。

6.网络舆情监控系统 篇六

随着网络舆情的重要性越来越凸显，政府和企业对舆情监测的需求不断上升，这推动了舆情监测市场进入高速成长期。看到这块不断做大的蛋糕，大批投机者纷纷进入舆情监测市场。截止2013年底，全国共涌现出800多家舆情软件企业，这个数量还在不断增长，预计2014年会突破2000家。由于互联网应用形式日新月异，对信息采集和分析的要求越来越高，很多舆情软件产品无法给用户带来有效的监测效果。目前，市面上95%以上的产品把精力花在界面展示上以迷惑客户，而对于具有难度的核心采集和分析技术缺乏热情去研究，导致行业还处在技术严重滞后、市场竞争激烈、质量良莠不齐的状况。在此，本文根据中国政府采购网、各地政府采购网以及部分媒体信息汇总，列出当前舆情监测市场最具影响力的十大舆情监测系统品牌，供各地政府企事业单位采购时参考：

Top1.拓尔思网络舆情监测系统。TRS公司是中文全文检索的创始者，在企业和互联网搜索、内容管理和文本挖掘等领域具有领先的技术和产品，在大中华地区拥有3000多家企业级用户，是非结构化信息处理技术领域的领导企业，也是中国最大的搜索技术和内容管理技术供应商。由于其起步较早，积累了大量高端客户，虽然每年的项目数量不多，但项目金额较大，在业界具有广泛的影响力。

Top2.快页舆情监测管理系统。快页舆情监测管理系统支持论坛、新闻、博客、贴吧、WAP网站和微博、QQ群、微信、元搜索等多种收集信息，实现全天候无遗漏监控。因此，对于互联网上传播的正、负面消息，都可以及时准确掌控，使您能在第一时间做出处理，维护贵单位(政府机关、部门单位、公司企业、医疗机构等)在社会中的良好形象。快页的优势在于其采集方式比较丰富，覆盖的媒体类似最多，其在华东市场具有较高的影响力。

Top3.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。2013，得益于网络推广，其销售额增长较快。

Top4.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，其在华南地区市场占有率较高。

Top5.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。其从事舆情行业较早，产品架构较老，采集以C/S方式，管理以B/S方式，部署较复杂。

Top6.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。

Top7.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。

Top8.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； Top9.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。他们在用户自建舆情监测平台方面较弱。美亚长期在公安行业耕耘，具有一定的行业优势。

7.网络舆情监控系统 篇七

本文结合网页信息采集、中文信息处理以及web内容挖掘等技术设计构建了高校网络舆情监控预警系统, 实现了热点话题的推送与跟踪, 舆情内容的筛选和判定, 以及公共危机和热点事件的检测预警功能。

2 系统功能设计分析

高校网络舆情监控系统需要对互联网上各类信息, 如:各大网站、百度贴吧、微博、校内BBS等进行24小时监控, 随时采集话题性强、时效性新的各类消息和意见, 在对收集到的数据进行格式转换、内容清洗过滤、关键词提取等预处理后, 利用文本分类、聚类等方法对处理后得到的舆情信息进行分析、挖掘, 实现热点信息的发现和跟踪。此外, 系统通过与用户的交互界面, 将舆情分析结果反馈上报给高校网络监管人员, 以帮助他们及早发现舆情信息, 实现对高校重大舆情事件的及时响应。系统模块主要包括以下部分:

2.1 舆情信息采集

舆情信息采集模块是整个系统数据分析的信息源, 指的是抓取Web网页和存储相关数据, 即通过网页的链接地址来寻找网页。从网站的初始页面开始, 舆情信息采集模块抓取网页内容, 并且获得当前网页的全部链接URL放到有序的待采集队列里。完成初始页面的抓取后, 舆情信息采集模块依次取出队列中的URL, 在抓取网页内容的同时, 获取它所指向的链接URL放到待采集的队列里。上述过程一直循环, 直到整个网站的全部网页都被采集完为止。

2.2 信息预处理

除正文内容外, Web页面包含广告链接、版权信息等其他大量信息, 因此, 信息采集模块抓取到的数据含有大量噪声。另外, 与传统结构化数据相比, web文档中的数据结构较为复杂, 难以直接处理。因此, 信息预处理模块是信息采集后的关键步骤, 主要工作包括:读取采集到的Web信息数据后, 首先对数据进行页面清洗与内容提取以去除文本中的无关信息, 然后对文本进行分词索引, 通过特征和关键词提取技术提取有效的关键信息为舆情信息分析模块提供数据资源。

页面清洗的主要工作是对网页的注释、导航、广告和版权说明等噪声信息去噪, 达到在Web页面中划分出精确的信息单位的目的, 然后通过内容提取将复杂的Web数据格式转化成具有固定模式、操作性强的信息。常用的Web信息提取方法有基于规则的提取方法, 基于应用本体的提取方法等。文本分词是将网页中连续的字词序列以一定的规则重新分割成词的序列的过程。常用的分词算法有基于字符串匹配、基于理解和基于统计的分词方法, 其中, 基于统计的分词方法具备识别能力强、分词准确率高及便于实施等优势, 更适合网络舆情监控预警系统的研究要求。特征与关键词提取是指从分词后的文档中提取有效的关键信息, 达到减少数据维数的目的。常用的特征抽取的方法包括基于词性和词义的特征提取方法。

2.3 舆情信息分析

舆情分析模块是系统中最为关键的处理模块, 主要利用文本分类和聚类等方法对预处理的舆情数据信息进行分析、挖掘, 以实现热点信息和敏感话题的发现、跟踪。

热点信息发现的算法本质上属于文本聚类算法, 其实现目的是通过对预处理的文档按照话题进行聚类, 以获取聚类中心, 也就是舆情热点。热点事件跟踪是为方便用户跟踪自己所关心的热点事件而进行的操作, 首先由用户将已获得的热点样本信息以系统学习的方式交给系统, 然后系统通过文本挖掘技术对不断获取的信息进行分类, 判断其是否为用户感兴趣的内容。在判断的同时, 系统也通过用户的反馈信息不断地修正系统的学习算法, 使得交给用户的信息越来越接近用户感兴趣的内容。本质上来说, 热点事件跟踪是一种特殊的二元分类问题。敏感话题识别就是通过分析话题参与规模、评论观点对立度等相关因素统计某个主题在不同的时间段内被人们所关注的程度。如果参与讨论某个话题的学生数量较多, 并且评论对立度较大, 则其容易成为敏感话题, 在满足了规模和对立度的阈值后, 就会触发预警系统。

2.4 舆情预警上报

舆情预警与上报模块的主要功能为:通过系统的用户交互界面将舆情分析模块交付的热点信息和敏感话题等信息以图表、排行榜等方式反馈给高校网络监管人员;针对某一网络舆情信息, 系统将其安全级别划分为安全、较安全、临界、较危险、危险等五个级别, 必要时系统将对危险事件自动触发预警机制。监管人员通过舆情信息的直观展示和预警提醒对热点话题和敏感信息实施在线分析, 确定舆情在网站中的发展变化, 以达到及早发现、及时响应高校重大舆情事件的目的。

3 总结

为充分利用高校网络舆情信息, 全面了解和正确引导高校学生的思想言论, 本文设计构建了高校网络舆情监控预警系统, 在采集和预处理相关网页信息后, 实现热点与敏感话题的推送与跟踪, 并进一步分析判定舆情内容的观点与安全级别, 这对及时采取有效措施干预高校重大事件, 缓解舆论压力, 建设和谐校园提供了有效的技术手段。

摘要：针对高校传统舆情监控与预警手段的不足, 本文设计构建了一个基于中文信息处理与挖掘技术的高校网络舆情监控预警系统, 系统结合相关技术实现了互联网信息的采集、识别分析、热点推送与预警功能, 为高校监测和解决公共危机和热点事件提供了技术手段。

关键词：高校舆情,监控,信息挖掘

参考文献

[1]李彦丽.高校网络舆情的管理与引导[J].信息系统工程, 2011 (2) :90-92.

8.网络舆情监控系统 篇八

【关键字】网络追逃 微博 微舆情

微博是微博客（MicroBlog）的简称，是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取的平台。“微舆情”一词源于微博这个新兴的传播空间，作为网络新平台，它是“网络舆情”的一种具体形式。舆情研究学者曾润喜对“网络舆情”的定义为：由于各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该事件的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合。本文对“微舆情”的界定借鉴曾润喜对“网络舆情”的定义：由于某一事件的刺激产生的，通过微博传播的，人们对于该事件的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合。

根据腾讯科技推出《2010全球微博客排行榜》。本文选取国内具有代表性的微博网站——新浪微博（随时随地分享身边的新鲜事儿）作为研究的对象。采用内容分析的方法，通过对仇子明事件发展中微博的分析，探索网络“追逃”事件中微博舆情的特点。

7月27日 晚上22:12，新浪微博博主“冒安林”的消息拉开了“网络追逃”事件的序幕。此消息在新浪网微博上引起了较大关注。截止28日凌晨，冒安林的微博消息有139人发表评论，并表示将继续“关注”此事。此消息也在一夜间被大量转载。网络微博成为仇子明被“网络追逃”事件的第一揭露者。

28日，南方都市报记者纪许光向遂昌县公安局核实了“通缉”事件的真假。是日一篇题为《经济观察报记者报道公司交易内幕遭警方网上通缉》的报道在南方都市报中登出，“网络追逃”正式从微博走入大众眼帘。新浪微博对仇子明事件的关注度急剧上升。各个阶层都在关心仇子明的状态，并在微博中表达了自己的立场。截止8月10日，新浪网有关仇子明的微博数量为11280条。围脖们对“网络追逃”事件讨论的焦点主要集中在以下4个方面：

1.守护舆权

事件被揭露的第一天，微博中的舆情集中在对“舆论监督权”的维护。

五岳散人：这次浙江丽水遂昌县公安局对记者所下的黑手，背后到底有没有其他原因不好说，但这并非是对于一个记者的通缉，而是对于舆论监督的一次通缉，如果此事继续发展下去而令其得逞，关在他们拘留所、将来站在被告席上的，就不是一个记者，而是舆论监督本身被审判。（新浪微博，五岳散人，2010-7-28 10:32）

五岳散人，真名姚博，现在《中国日报》工作。这则评论后来被多家传统媒体和个人转载。五岳散人以这则犀利的评论成为仇子明事件中的“意见领袖”之一。他的矛头指向了下“通缉”令的遂昌县公安局。一方面，将仇子明报道上市公司的黑幕定性为“舆论监督”，另一方面直接将对记者的通缉等同于对舆论监督的通缉。在他们看来，记者行使的不过是正当的舆论监督功能。

微博客们在微博中大声疾呼：“对新闻自由，对人权，对良知与正义的通缉！我们不能视而不见！ (新浪微博，郑昌俊 2010-7-28 10:35)”、“这不是兔死狐悲的义愤，而应该是捍卫所有人的权利，不但是同行。（新浪微博，五岳散人，2010-7-29 14:16）”

记者被“通缉”的直接影响，就是让许多网民，对中国舆论监督的环境表现出失望和消息的态度。有微博客发出感叹：中国的舆论监督本身就是“泥菩萨过江”，自身难保（新浪微博，孙鉴，2010-7-28，11:46）。

2.质疑“公权力”

公权力是人类共同体（国家、社团、国际组织等）为生产、分配和提供“公共物品”（安全、秩序、公交、通讯等）而对共同体成员进行组织、指挥、管理，对共同体事务进行决策、立法和执行、实施决策、立法的权力。在网民们坚持守护舆论监督权的同时，对于“公权力”的质疑也称为焦点之一。

阿忆：让内地权力机关懂得新闻监督的意义，需要20年，让它们懂得真正的新闻监督必须以宽容记者为前提，需要40年。在这个过程中，有社会责任感的记者将首先受到严惩，绝大多数记者便低头去做娱记。 (新浪微博，2010-7-28 02:07)

有微博客认为，此次事件是“公权力”腐败所致，是公权力干涉了新闻自由和舆论监督。

挥一挥衣袖2007：岂止是对于舆论监督的一次通缉？通缉记者这件事绝非是公安局一家敢做主的，这里面肯定还有复杂的当地政府背景，而能对政府公关的都是些什么人？这种利益纠结交错在一块，法律自然只能沦落成当权者手中的工具了。(新浪微博，2010-7-28 12:04)

3.质疑“记者”

7月29日下午2点，浙江省丽水市公安局责令遂昌县公安局撤消了对仇子明的“网络追逃”令，并向仇子明表示道歉。仅仅36小时，“记者被通缉”事件从消息曝光，到通缉撤销，已走完了全过程。对记者通缉已经撤销，但真相依然“在逃”。围脖们转而关注：仇子明参与周氏兄弟的四人会议，到底是“采访”还是“密谋”，仇子明始终没有表态。这引起了部分网友对记者的质疑。

王志安：通缉门事件中的仇子明，行为可能还真不一定单纯，希望新闻同僚继续调查此事，还原事实真相，也希望仇子明能公开接受采访。（新浪微博，2010-8-5 12:08）

偶然思考：仇子明被网上通缉和仇子明本人是否存有其他动机，是两件事情，一码归一码。前者是商业和政府的连横对媒体人或者任何个体进行无法律依据的行动，伤害到言论、伤害到个人；后者如果真是动机问题，那是从业者的操守问题，这与郎咸平的方法“先攻后捞”相同，这需要大家评说或者纳入法律程序。（新浪微博， 2010-8-5 14:50）

4.质疑体制

对体制的质疑，主要表现在两方面。一方面表现在，媒体在面对记者遭遇时的应对机制；另一方面，表现在整个社会法治系统对记者的保护。南京大学新闻学院教授杜俊飞在微博中分别针对这两方面做了一些总结：

杜俊飞：经济观察报的声明晚了一点。它现在应该做的是：1、抓紧时间系统化、科学化取证，并保护好证据。2、不放弃对被刑拘的温某的救援，他是诉讼的基石；3、保护好其余的新闻线人；4、区分凯恩股份和丽水警方的作为，以及正当性与不正当性之间的界限；5、以组织之力保护好当事人记者；6、正式成立危机管理组。（新浪微博，2010-7-28 20:29 ）

范以锦：姑且不说这是正当的舆论监督， 即便报道失实就该抓吗？“损害商业信誉罪” 有严格的界定。这个口子一开不得了， 谁要是报道经济领域出了点毛病， 就有可能涉嫌犯罪。 我们还能当记者吗？(新浪微博，2010-7-29 10:06)

“微舆情”特点

纵观事件始末和“围脖”关注的焦点，“微舆情”有以下一些特征：

1.主体多样

传统的舆论监督，主体一般默认为大众传媒。网络的兴起，打破了大众传媒在舆论监督上的势单力薄。特别是微博的低门槛和易流通，让社会各阶层都以网络为平台，参与到舆论监督的行列中。

具体到“网络追逃”事件的微博主体，大致可以分为五类：第一类是与事件无关的普通的网民“围脖”；第二类是与事件有关的当事人，如仇子明（白衣渡江）、浙江吴女士（被捕者翁安林之妻）等；第三类是媒体人(包括记者、媒体单位)，如新浪财经、闾丘露薇、华东特种兵安安（新浪财经中心徐安安）等；第四类是学者、专家等，如杜俊飞、律师周京等；第五类是比较特殊的普通网民，如网络评论红人“五岳散人”，这些人具有意见领袖的特征。

相比传统媒体，微博主体在舆论监督的过程中是更具有联系性、依托性。此事件最先由普通网民冒安林引起，他是整个事件的“揭露者”；五岳散人凭借对事件的关注和其犀利的评论，无意中成为意见领袖，使“舆情”出现一个小高潮。当事人的微博中关注的是事态的发展和自身的命运，媒体人的微博力图挖掘真相，学者、专家的介入，适当地弥补了“舆情”的权威性。

2.焦点多变

微博中，微博客们利用先进的3G技术，每时每刻都在更新对事态的关注。同一个话题中，往往会出现众多的隐性或潜在话题。承上文所述，微博主体的多样性，使得消息来源和看待问题的视角也呈现出不断变化的特点。

“网络追逃”事件中，最开始大家关注的焦点是“记者被通缉”，普遍的视角是记者由于正常的舆论监督被打压。当事件发展到两大家族企业之争，仇子明牵扯到一个神秘的“四人會议”时，关注的焦点，又转向了仇子明以及记者的道德操守。仇子明参与周氏兄弟的四人会议，到底是“采访”还是“密谋”，仇子明始终没有表态。这引起了部分网友对记者的质疑。一直到8月4日，事情有了平息的势头的时候，众多“围脖”们仍不忘继续追问事情的真相。

3.信息情绪化

微博中表现出来的“舆情”信息，用中国古老的俗语来形容是“公说公有理婆说婆有理”。通过第一部分的舆情焦点，可以看出，大部分“围脖”在发表评论时，都表现出情绪化的特点。这种情绪化体现在：第一，事件未水落石出之前，定性事件。比如大风细雨的“官商勾结”、“欺压百姓”，事件的真相虽然一直未有一个明确的结果。但是，在仇子明未表示是“采访”还是“密谋”之前，过早下结论反应出“围脖”的情绪化。第二，将自己纳入受害者行列。许多“围脖”在评论此事时，轻易地就将自己置于舆论监督的受害者之席，五岳散人的评论便是一例。这种“被伤害”的情绪，散落在微博中很常见。第三，信息的随意性。把关人和相对严格的编审制度的缺失，使网络言论往往表现出随意性的特点。微博中的信息大部分都是公众的义愤填膺之语或一时兴起，措词、语调和感情表现出较强的随意性和主观色彩。

9.网络舆情监控系统 篇九

北京融汇画方科技有限公司 2012.09 版权声明

北京融汇画方科技有限公司版权所有,并保留有对本文档及本声明的最终解释权和修改权。

本文档中出现的任何文字叙述、文档格式、插图、照片、方法、过程等内容,除另有特别注明,版权均属北京融汇画方科技有限公司所有,受国家有关产权及版权法保护。任何个人、机构未经北京融汇画方科技有限公司的书面授权许可,不得以任何方式复制或引用本文档的任何片段。

画方科技是北京融汇画方科技有限公司的注册商标,受商标法和有关国际公约的保护。

免责条款

画方科技公司在本文中尽可能提供确定的信息,但不会为信息的完整性和正确性承担责任。除非有书面协议,本文所述画方科技公司的产品信息并不代表任何保证或正式的承诺。更多的资料可以向画方科技公司索取。

支持信息

本资料将定期更新,如欲获取最新资料,或更多画方科技相关产品信息、解决方案以及其它网络、信息安全相关的软、硬件产品信息,敬请访问画方科技公司网站:http://,或发送电子邮件到product@huafoun.com,或致电画方科技垂询。

北京融汇画方科技有限公司

地址:北京市海淀区花园路13号汗太华大厦三层 邮编:100021 电话:86-10-84928311 传真:86-10-84828038 目录 1背景(4 2系统概述(4 2.1产品理念(4 2.2工作流程(5 2.3产品意义(6 3产品功能(6 3.1舆情规划(6 3.2舆情信息采集(6 3.3舆情信息加工(7 3.4元搜索功能(8

3.5舆情专题(8 3.6舆情分析(9 3.6.1舆情分布图(9 3.6.2舆情趋势图(9 3.7舆情报告(9 3.8分级权限管理(9 3.9用户管理(9 3.10关键字管理(10 3.10.1事件关键字管理(10 3.10.2领导人关键字管理(10 3.10.3色彩关键字管理(10 3.11手工添加舆情(10 3.12舆情报警(10 3.13智能终端(11 4系统特点(11 1背景

当今,互联网世界已经渗透到现实社会的各个角落。极大的扩大了人类实践活动的范围。且互联网世界的开放性和匿名性使得人们更亲睐于通过网络来表达自己的内心世界,更直接更坦诚的发表观点。在互联网快速发展的今天,网络媒体已经成

为一种信息的主要传播途径,其开放、虚拟的特性让言论达到了前所未有的活跃程度。在论坛、博客、微博等非受控渠道是目前发表个人观点的主要方式。

我们在受益于互联网世界的同时,也会为因此产生的网络忧患而担忧。互联网是先进文化供给与传播的重要手段,是反映社会舆情的主要载体之一,是网络舆情产生的聚集地,却也是危机事件引发的根据地。对于公众关注的事件很快就会形成网上舆论,个别人在其中煽风点火,极易造成网络非理性情绪蔓延,进而产生严重的不良影响,对相关部门造成巨大的舆论压力。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。

2系统概述

画方科技舆情监测系统一共包括三个模块:网络舆情采集系统、舆情分析引擎和舆情应用服务系统。提供相关舆情、负面舆情、预警信息、热点信息的发现、主题事件监测、分类监测、舆情监管、统计分析、辅助决策支持等多层次、多维度的舆情信息服务。根据用户的网络舆情监测和定向追踪等信息需求,形成简报、报告、图表等分析结果,从而帮助用户及时掌握舆情动向。为领导和舆情工作部门提供信息参考和决策支持。

对不同政府、企业和行业监管等职能部门而言,舆情监测的需求既有通用性,也有个性化的特点存在,画方科技舆情监测系统具有极大的扩展性,凡是需要对舆情、口碑关注的政府、企业、高校和其他组织机构都可以通过本系统进行量身打造,建立适合自己的舆情监测体系。

2.1产品理念

“及时发现”是舆情监测系统的核心功能,效果是舆情监测系统的灵魂 ⏹定向采集和全网搜索相辅相成,按照舆情的传播规律构建立体监测体系,疏 而不漏

⏹管线架构,舆情漏斗分析模型,分析粒度粗细可控

⏹技术结合实践,千锤百炼,功能设计实用至上

⏹在舆情监测领域,普遍存在着产品功能与客户需求之间的差距,很多公司回 避这个难点,不再提倡舆情监测的概念,而是当做一个大而全的管理系统去 做。我们认为,现阶段,舆情工作的重点仍然是舆情监测,提供及时、全面、准确的舆情监测是舆情监测系统的灵魂。不抓住这一灵魂,也就失去了舆情 监测在现阶段存在的意义和作用。因此,我们做舆情的产品理念就是:按照 舆情的传播规律构建监测体系,立体监测、及时更新、准确分析、合理展现。真正起到舆情监测的作用,提高舆情应对和管理的质量和效率,为舆情管理 和领导决策服务。2.2工作流程

(1信息采集系统从互联网上采集新闻、论坛、博客、评论等舆情信息,存储到采集信息数据库中。

(2舆情分析引擎负责对采集信息进行清洗、智能研判和加工,分析结果保存在舆情成果库中。舆情分析引擎依赖于智能分析技术和舆情知识工程。

(3舆情服务平台把舆情成果库中经过加工处理的舆情数据发布到Web界面上并展示给用户。

(4用户通过舆情服务平台浏览舆情信息,通过简报生成等功能完成对舆情的深度加工和日常监管工作。

2.3产品意义

科学的进步及在科研领域的应用,解决了天气无法预报的难题;技术的发展及信息化工具的诞生使网络舆论提前发现成为可能;

3产品功能 3.1舆情规划

针对组织关注的板块不同,对采集范围及关键字进行整体规划,分类管理;能够结合当前热点话题及舆情动态,实时调整舆情采集点;3.2舆情信息采集

信息采集是舆情工作的首要任务,互联网传播特点和网民行为特征要求系统全面获取网络信息,信息时效性要求系统及时采集到网络信息。

系统内置数千个影响程度大、传播面广、网民参与度高的网站,从广度和深度全面抓取信息;1各大门户网站:由资讯性质网站和网络媒体构成,如新浪网、雅虎网、网 易、搜狐网……

2各大行业网站:由行业性质网站构成,如行业资讯网站、政府门户网站、行业企业网站……

3交互性质网站:有各种形式的论坛、贴吧、BBS、留言板构成,如水木清 华BBS、天涯、新浪BBS……

4各大搜索引擎网站:同步百度和Google的搜索结果。5各种微博:网易、天涯、腾讯、新浪、凤凰网……

6境外网站:星岛环球网、星岛日报、联合早报、韩国联合通讯社…… ◆优先级信息采集,对不同影响力的网站配置不同优先等级,优先级高的网站 优先采集信息,从信息源影响力角度确保重要舆情及时传递;◆信息采集形式全面,不同舆情源采用不同采集方式保障采集实时性;3.3舆情信息加工

系统按照各信息源表现出的网页形式呈现采集信息,网页上包含大量的广告、图片、链接,这些不是舆情关注的价值信息,还给系统的高效运行、检索增加负担。同时数据呈现按照各自信息源排列规则出现,需要系统分别去识别标题、来源、作者、发布时间、正文等,要求对信息预处理形成统一格式供后续的决策分析。预处理包含超链分析、编码识别、URL去重、锚文本处理、垃圾信息过滤、关键字抽取、关键信息提取、正文抽取、自动摘要;

◆双重过滤机制

网络舆情监测分析系统产品白皮书 网查阅，兼容性好且保证信息查阅的方便性。

4、舆情简报方便：支持舆情简报 HTML、自定义简报格式，支持简报生成 word 格式，方便日常舆情简报的编辑、打印上报。

5、系统管理（高安全性）USB-KEY 认证方式保证只有持有管理 KEY 的人员才能 ： 登录系统进行管理，这样防止因为用户名密码的泄露而造成管理上的漏洞。

6、功能管理（高开放性）：整个系统基于开放式的模块管理方式，用户可以完 全自定义系统主模块位置、名称，可以自行开发新的应用并通过 “模块管理” 功能无缝集成。

7、展示管理（高灵活性）：用户也可以按照自己的工作习惯任意调试子模块的 位置和名称，舆情展示界面可以自由拖拽。用户可以方便的构建一个个性化 的舆情系统。

8、舆情信息自动采集：支持定时计划采集，支持 1 小时粒度自动采集，保证非 工作时间内信息的收集正常运行，定义方式灵活、策略丰富、智能化程度高。

9、敏感内容自动分析：能对定义目标的链接标题及文章内容进行自动分析，涉 及敏感信息会自动分类，同时进行敏感信息报警。

10、舆情专题自动聚类：支持对热门、敏感的舆情进行自动聚类，可自定义舆情 专题，并对舆情专题进行一周趋势分析，对关注舆情的热度进行跟踪。