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舆情监测是什么?如何做好舆情监测
2017-09-13    点击频次:    发布人:恩讯舆情监测中心
   

 舆情监测中心数据显示:近年来大数据不时地向社会各行各业浸透,为每一个范畴带来革新性影响,并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。这一时期,互联网社交互动技术的不时开展创新,人们越来越习气于经过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策,每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿以至几千亿条,这些数量宏大的社交数据构成了大数据的一个重要局部,这些数据关于政府搜集民意动态、企业理解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。
     互联网曾经成为搜集民意、理解政府和企业工作效果的一个十分有效的途径。但是由于缺乏对互联网发帖等行为的必要监管措施,在舆情危机事情发作后,难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息,经常形成舆情危机事情处置工作的被动。于是,注重对互联网舆情的应对,树立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时期政务工作的重要内容之一。
    在此背景下,舆情监测及剖析行业就是为顺应大数据时期的舆情监测和效劳而开展起来的。其主要专注于经过海量信息采集、智能语义剖析、自然言语处置、数据发掘,以及机器学习等技术,不连续地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息,及时、全面、精确地控制各种信息和网络意向,从浩瀚的大数据宇宙中开掘事情苗头、归结言论观念倾向、控制公众态度心情、并分离历史类似和相似事情停止趋向预测和应对倡议。
大数据在舆情监测上的应用价值

舆情监测

(一)大数据价值的中心:舆情预测
    传统网络言论引导工作的起点,是对已发作的网络舆情停止监测开端。但是这种方式的局限在于滞后性。大数据技术的应用,就是发掘、剖析网络舆情相关联的数据,将监测的目的时间点提早到敏感音讯停止网络传播的初期,经过树立的模型,模仿仿真实践网络舆情演化过程,完成对网络突发舆情的预测。
(二)大数据价值的条件:舆情全面
大数据技术要预测舆情,首要条件是对各种关联的全面数据停止剖析计算。传统数据时期,剖析网民观念或舆情走势时,只关注网民跟帖态度和心情,无视了网民意理的变化;只关注文本信息,而较少关注图像、视频、语音等内容;只察看言论部分变化,无视其他群体的言论变化;只解读网民文字内容,而无视复杂多变的社会关系网络。从舆情剖析角度看,网民仅仅是信息海洋中的“孤单僵尸”,犹如蚁群可以涌现高度智能,而单个蚂蚁如附热锅四处乱窜。
    大数据时期,打破了传统数据时期片面化、单一化、静态化的思想,开端平面化、全局化、动态化研讨网络舆情数据,将看似无关紧要的舆情数据归入剖析计算的范围。
(三)大数据价值的根底:舆情量化
    大数据预测舆情的价值完成,必需树立在对已发掘出的海量信息,应用数学模型停止科学计算剖析的根底之上,其前提是各类相关数据的量化,即一切舆情信息皆可量化。但数据量化,不同等于简单的数字化,而是数据的可计算化。要在关注网民行动的同时,统计持此意见的人群数量;在解读网民行动文字内容的同时,计算网民互动的社会关系网络数量;关于网民心情的变化,可经过量化的指标停止标识等。
(四)大数据价值的关键:舆情关联
    数据背后是网络,网络背后是人,研讨网络数据实践上是研讨人组成的社会网络。大数据技术预测舆情的价值完成,最关键的技术就是对舆情间的关系停止关联,将不再仅仅关注传统意义上的因果关系,更多关注数据间的相关关系。按大数据思想,每一个数据都是一个节点,可无限次地与其他关联数据构成舆情链上的乘法效应--相似微博裂变传播途径,数据裂变式的关联状态包含着无限可能性。

舆情监测

大数据时期的舆情监测瓶颈
    目前,各地舆情监测工作的主要手腕仍以人工检索为主,虽然也运用了市面相对成熟的相关搜索软件停止辅助搜索,但搜索舆情的技术仍采用传统的二维搜索方式,即主题关键词和网络平台二维坐标,由舆情员对采集的信息停止二次加工成舆情产品。
    但搜索的舆情信息结果多为一级文本信息,关于深层次的多级舆情信息,如新闻、微博后的评论,网民的社会关系,网民针对某一事情评论反映出的心情变化,以及网民怂恿性、行动性的行动、暗示等数据无法深度发掘,仍靠人工采集和剖析判别。受制于舆情员的学问程度和价值判别的不同,极有可能招致有价值的舆情信息丧失,无法精确及时预测舆情走势,大大降低了舆情监测工作的效率、精确性,增加了有价值舆情信息发现的必然性和投机性,为严重突发事情的舆情预测埋下隐患。
大数据背景下舆情监测的完成
    对大数据的采集加工是整个舆情监测的根底,控制数据抓取才能,经过“加工”完成数据的“增值”是舆情监测剖析的必备技艺。恩讯舆情监测系统因配置本人研发不同于爬虫技术的抢先采集技术,用户不但能够监测各种正文信息,还可配置系统采集获取某些主题的最新回复内容,并获取其细致信息,如查看数,回复数,回复人,回复时间等。许多网站构造复杂或采用了Frame或采用了JavaScript动态写入内容或采用了Ajax技术实时自动刷新内容,这些都是普通爬虫技术很难处置或无法处置的。关于采集监测到的信息,系统能够自动加以分类,以负面舆情,与我相关,我的关注,专题跟踪等栏目分类呈现,让用户能够直奔主题,最快找到本人需求的信息。
    对趋向的研判则是大数据时期舆情监测的目的。往常人们可以从浩如烟海的数据中发掘信息、判别趋向、进步效益,但这远远不够,信息爆炸的时期请求人们不时加强关联舆情信息的剖析和预测,把监测的重点从单纯的搜集有效数据向对舆情的深化研判拓展。恩讯舆情监测系统对检测到的负面信息施行专题重点跟踪监测,重点首页停止定时截屏监测及特别页面证据保管。监测人员能够对系统自动辨认分类后的信息停止再次选择和分类,并能够基于工作需求轻松导出含有剖析数据图表的舆情日报周报,减轻舆情数据剖析,统计作图的冗(rǒng)杂度。关于某些敏感信息,系统还可经过短信和邮件及时通知用户,这样用户随时都可远程控制重要舆情的动态。
    大数据时期需求大采集,大数据时期需求大剖析,这是数据爆炸背景下的数据处置与应用需求的表现,而传统的人工采集、人工监测显然难以满足大数据背景下对数据需求及应用的请求。恩讯舆情监测平台胜利地完成了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容剖析和自动报警的功用,有效地处理了传统的以人工方式对舆情监测的施行难题,加快了网络言论的监管效率,有利于组织力气展开信息整理、剖析、引导和应对工作,进步用户对网络突发舆情的公同事件应对才能,增强互联网“大数据”剖析研判。
    综上,依据李克强总理提出的“打造透明政府回应政府和公信政府”请求,为净化开展变革网络言论环境,分离本身在市级宣传部网络舆情中心指导岗位工作多年的舆情管控经历,王剑波总经理提出借助最前沿的网络舆情大数据发掘技术和行业内顶尖级专家智库及丰厚的媒体资源,推出“六升两降”舆情闭环一键式纯政府工作形式效劳法,极力为开展变革舆情管控工作增光添彩。

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