潍坊互联网舆情监测合作

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。通过对企业舆情的监测，能够及时了解行业动态，从而增强企业的竞争力。潍坊互联网舆情监测合作

网络舆情的信息量过大，不易于进行数据分析。 互联网每天产出大量的信息，而这样的环境正是民众抒发民意的主要场所，当然也是搜集信息的重要地方。而对于这样大量的数据信息，以往传统的人工收集方式已经不能满足数据分析的需要，互联网舆情分析系统就是通过计算机技术，扩大范围的去收集、分析、概括民意，为用户提供多方面的网络舆情信息，这就是舆情分析需要做的事情。舆情分析就是针对从互联网得到的舆情数据，通过舆情聚类算法得到一个个话题，并分析话题下的舆情数据间的相互的关系、事件发生的先后、并对后期的事件动态发展做一个趋势分析。特殊事件跟踪需要设置相应的专题来做具体的分析判断，从而确定事件动向。潍坊互联网舆情监测合作通过舆情监测，可以了解到行业相关的产业动态、法律法规、行业政策等。

网络舆情设计的问题敏感化。 由于现实生活的种种压力，对于现在的生活情况，部分人民会有不满情绪。同时针对现在社会的一些坏问题，易于进行跟踪搜索等行为，对于任何涉及司法或民众息息相关的内容很容易增加其敏感性，如“雪乡宰客事件”，“高铁扒门”等 当前所面临的网络舆情形式极其严峻，针对网络舆情存在的特点，需要有针对性的进行分析。对舆情信息进行深入分析和挖掘，对网络上的敏感话题，舆情动态等信息及时去掌握，同时对恶性行为实时有效地加以控制，对网民理性地加以引导，尽量去做到“阴小恶，扬小善”，促进网络社会更加和谐进步。

1.网络舆情监测：要想做好舆论管理，首先项就是网络舆情监测工作。只有先做好舆情信息的监测，发现舆情，才能进行舆情管理。 2.舆情信息分析：为了能够多方位的掌握舆情特点，会需要从舆情的滋生来源、传播路径、传播地域、热点话题、重点媒体、情感倾向、演变趋势等多角度进行分析。 3.舆情信息引导：如果需要舆情的发展方向可控，并朝着有利的方向发展，那么积极的引导很关键。如：正面宣传；顺应传播格局变化，重视网络新兴媒体的真实性和舆论影响力；通过以全国道德模范、感动人物等为题材，对被引导进行教育；以身作则，依靠真理、人格等的力量来感召他人等等。 4.舆情信息处置：通常来说，除了可以采用与信息发布者沟通删除、与网站管理部门沟通删除、报请公政新闻办公室，信息化办公室处理外，还要给予必要的正面回应和正式答复，具体则可以根据舆论中心诉求进行针对性回应和答复，从而有效化解舆情。 5.舆情信息总结：即将舆情工作过程进行记录存档，也就是舆情管理工作台账，一方面是为了网络舆情工作规范化标准化，另一方面则是总结经验教训舆情发展的分析研判信息只是数据，不加以分析无法对舆情应对工作提供应有的价值。

企业的舆情监测在品牌/营销传播分析领域主要有以下几个应用方向：1、企业线上品牌形象评估，包括品牌形象传播力、品牌美誉度、搜索声誉等多个维度。2、产品/服务线上声誉分析，即通过加强消费者评论/口碑型数据的监测，对企业产品或服务的线上声誉进行持续跟踪，由客关部门快速响应客户问题及诉求，产品/服务部门根据客户需求优化产品或服务，以实现线上声誉的的动态正循环。3、营销活动效果专题分析：企业会有大量的品牌宣发、新品上市、门店开业等专项营销活动，对营销效果的考核及复盘是整个营销活动的重要组成部分。通过对企业的舆情信息进行监测，可以及时预警企业面临的各种风险，从而采取有效措施避免风险。聊城一站式舆情监测哪家好

在这些渠道上我们可以非常方便地获取大量信息，例如有和个人相关的，和企业相关的，和国家大事相关的信息。潍坊互联网舆情监测合作

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，多方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。潍坊互联网舆情监测合作