大数据舆情监测靠谱吗

时代在进步，技术在发展， 工作模式、工作方法的革新势在必行。过去在网络舆情处置中采用过“遮、掩、封、堵、删”等极端手段，随着“大数据+移动互联网”的蓬勃发展，这些方法和手段往往会使问题复杂化，增加问题的神秘感，激发民众的好奇心，给敌对势力以大肆渲染的借口。不如敞开胸怀，正视问题，走入民众，主动发声，参与互动， 利用大数据，依靠新技术，“治理+智理”，在解决问题过程中不断提升解决问题的能力。提出面向大数据的舆情监测、分析和决策新理念，新方法。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。大数据舆情监测靠谱吗

互联网+时代的来临，移动互联网技术的快速发展，并且在各个领域中应用，为其他行业的发展提供了技术支持。随时随地发布新闻、了解咨询、关注国计民生以及发表个人观点和看法成为新常态。舆情的发生、发展、演化及传播等特点发生着翻天覆地的变化，与之相应的舆情监测、分析和决策方法日益成为公司部门关注的焦点。利用信息技术、舆情监测等方面理念、理论及方法对网络舆情的演化发展进行了大量研究，提出面向大数据的网络舆情监测：发现舆情主题，分析情感倾向，设计主题，传播趋势;采用数据挖掘技术在事前、事中和事后分三个阶段对舆情进行分析，对其风险进行评价，预测其发展趋势，及时提出预警。德州品牌推广舆情监测一体化舆情处理系统，面对这个维度首先我们要重视它，第二我们要有专门的处理人员或者处理小组。

国内舆情行业发展至今已逾10年，头部舆情系统提供商始终保持着高速的系统迭代速度，在信息获取与呈现方面做到了与时俱进。就“舆情监测”这一单一需求而言，一款成熟的舆情系统已经可以基本满足。然而“舆情监测”只是整个舆情需求链条上的一环，在此基础上更为深入的需求便是“舆情分析”。“舆情监测”这一需求是对海量文本数据的基础应用，相对简单，服务门槛较低，对于使用者而言服务附加值也较低，只能提供告知价值。相较之下，“舆情分析”对应着数据的更深层次应用，即通过对数据的深入分析获取更多的附加价值，如描述性价值、诊断性价值、预测性价值等。

网络舆情存在个人情绪化，存在非理性行为。 在论坛、博客、微博、新闻、报纸等非受控渠道是目前发表个人观点的主要方式。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的蔓延，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。对于这样的舆论性相当集中的地方，那么就需要对其中的内容进行预警，舆情预警就是针对从互联网得到舆情数据，通过舆情分类算法对其内容进行分类处理，将分类的结果首先时间推送出来，达到预警的目的。进而能迅速得到新的社会舆情事件。从舆情处置的角度来讲，越早获知舆情通知，越有充足的时间加以应对，舆情发酵到不可收拾的概率就越低。

企业可以借助舆情监测对营销活动效果、媒体关系维护、危机/客诉管理等方面的工作成效进行考核。1、营销活动效果：评估新闻发布量、重点媒体占比、标题提及率、潜在触达量、媒体交互率、正面评论率等指标。2、 媒体关系维护：借助舆情监测工具评估媒体影响力、报道偏好、媒体转载关系等，建立媒体维护清单。同时，监测分析清单媒体报道频次、报道倾向性等指标，以实现对媒体关系维护的考核。3、危机/客诉管理：对监测到的敏感信息按照区域、敏感信息类型进行交叉分类，以实现子单位在危机/客诉管理方面的对比考评。同时，也可引入竞品指标进行对比分析。通过对客户对产品和服务的评价和反馈进行监测，可以了解客户需求，从而加强与客户的关系。泰安信息化舆情监测

使企业快点摆脱舆情的负面影响，将损失降到低。大数据舆情监测靠谱吗

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。大数据舆情监测靠谱吗