网络舆情分析系统精选(九篇)

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第1篇：网络舆情分析系统范文

关键词：流星余迹通信；网络结构；混合自动请求重传；时延模型；排队论

中图分类号：TP391.9

文献标志码：A

文章编号：1001-9081（2016）11-3039-05

0 引言

流星余迹通信作为最低限度应急通信保障的一种有效手段，在通信领域中占有重要地位。流星余迹信道突发性强、通信距离远、传输速率低，而且信道具有时变衰落特性[1]，这使得数据传输变得不可靠。在对流星余迹通信系统进行仿真的过程中，如何采用合适的传输机制以保证通信链路中的可靠传输，同时最大化传输效率，减少传输时延，是值得深入研究的一个问题。

自动请求重传（Automatic Repeat Request， ARQ）机制是被广泛应用于无线通信领域的差错控制技术[2]。近年来，将前向纠错控制（Forward Error Correction， FEC）机制与ARQ结合起来的混合自动请求重传（Hybrid Automatic Repeat Request， HARQ）技术得到了广泛研究[3]，并被应用于流星余迹通信系统，极大地提高了流星余迹通信的可靠性和传输效率。研究流星余迹通信系统的时延性能，一个重要的方面就是分析HARQ传输机制对时延性能的影响。

目前，国内外对流星余迹通信中HARQ机制的研究[4-5]不够充分，尤其是关于网络时延性能的研究很少。文献[6-7]分别对流星余迹通信中Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ的性能进行了仿真研究，并从吞吐量、重传率、重传次数、信道利用率等方面进行了对比分析，但没有涉及两种机制下的网络时延性能。文献[8]研究了基本ARQ技术的时延性能，并进行了建模仿真，但研究结果未必适应HARQ机制的特点，而且没有在流星余迹通信的背景下进行研究，缺乏适用性。

本文结合流星余迹通信系统的网络结构以及HARQ传输机制的特点，提出了流星余迹通信中HARQ机制的网络时延模型，立足于单条链路上的数据传输过程，利用排队论的相关理论，建立了基于Ⅰ型HARQ的传输时延估算模型，并引入Ⅱ型HARQ的改进机制，进而提出了基于Ⅱ型HARQ的传输时延估算模型，最后通过仿真对两种HARQ的传输时延性能进行了对比分析。

1 流星余迹通信系统

1.1 流星余迹通信系统的网络模型

一个最基本的流星余迹通信结构由一个主站和一个从站组成，流星余迹通信网络可由许多这样点到点的通信结构组成。主从站之间通信通常采用半双工工作方式，而主站之间通信采用全双工工作方式。根据国内外研究现状，流星余迹通信系统的网络拓扑结构一般包括：单主站星型拓扑结构、多主站环型拓扑结构、树形拓扑结构和混合型拓扑结构[9]。

单主站星型拓扑结构是流星余迹通信系统最常见的网络结构，由一个中心节点和多个子节点构成，中心节点是整个网路的核心，子节点只能与中心节点通信。多主站环型拓扑结构中，主站以环形结构相联，各主站以星型结构与若干从站相联，主站节点通过点到点的链路首尾相联形成一个闭合的环，子节点之间的信息传递必须先经过环形结构。树型拓扑结构是一种层次结构，通常由一个控制级联多个主站构成主干网，节点按层次联接，信息交换主要在上下节点之间进行，相邻节点或同层节点之间一般不进行数据交换。混合型拓扑结构则是两种或两种以上的拓扑结构同时使用。

综合考虑各种流星余迹网络拓扑、通信方式的优缺点，同时结合项目要求，本文所涉及的流星余迹通信系统网络模型设计如图1所示。

本网络结构模型由4个星型网络相互联接构成，每个星型网络由1个主站和4个从站组成，主站与从站可以直接通信，从站之间不能直接通信，必须通过主站实现与其他从站之间的通信。主站与从站之间的通信方式为无线通信，通信信道采用流星余迹信道，主站之间的通信方式为有线通信。各星型网通过主站之间的互联实现网间通信。

1.2 流星余迹通信网络的差错控制要求

首先简要介绍一下流星余迹信道的典型特征。流星余迹信道依赖于流星的突发性而产生，具有明显的间断性和瞬时性[1]。以欠密类流星余迹为例，其发生过程时间极短，通常在几百毫秒到1秒之间； 且信道信道时变性强，变化规律呈指数衰减特征，如图2所示[10]。

考虑到流星余迹信道的这些特点，为了保证数据的可靠传输，提高系统传输效率，流星余迹通信中的差错控制协议应当适合突发、非对称的信道特征，且综合考虑纠错与重传的收益，同时还应适当引入变速率技术[1]。近年来，将FEC与ARQ结合起来的HARQ差错控制协议由于对流星余迹信道具有很强的适用性，被广泛应用于流星余迹通信系统中。

2 HARQ传输机制和时延模型

HARQ传输机制的基本思想是，将ARQ和FEC有效结合起来，即在传统ARQ系统中嵌入一个FEC子系统，就得到了HARQ传输系统。它采用的码同时具备纠错功能和检错功能，其中FEC子系统利用纠错码来纠正经常出现的错误，而ARQ系统只在检测出少数不可纠的错误时才请求重传，这样既减少了重传次数，也确保了信息的可靠传输。实际应用表明，HARQ系统的可靠性比FEC系统强，传输效率也比ARQ系统高[11]。HARQ的系统原理如图3。

2.1 Ⅰ型HARQ传输机制

流星突发通信中的Ⅰ型HARQ的基本原理如下：发送端在探测后，向接收端发送一个能纠错同时能检错的码字序列，接收端接收到码组后首先进行检错： 如果检测没有错误则向发送端反馈确认（ACKnowledgement，ACK）信号，码组传输成功；如果检测到一个或多个错误，接收端尝试确定错误位置并进行纠错，若错误在可纠正的范围内，则通过译码器自动纠正后将码组呈送上层，若无法纠错（即译码失败），则接收端向发送端反馈非确认（Negative ACKnowledgment，NACK）信号并将码组丢弃，发送端收到NACK后重新发送与第一次格式相同的码组，接收端重复上述操作，直到接收端正确接收码组为止。其工作原理如图4[12]。

2.2 Ⅱ型HARQ传输机制

Ⅱ型HARQ机制的基本原理如下：通常采用将信息部分和校验部分分开传送的方式，发送端先将携带信息部分的码组传送给接收端，接收端对接收到的码组进行检错： 如果检测没有错误则向发送端反馈ACK信号，码组传输成功；如果检测出错，则向发送端反馈NACK信号，发送端收到NACK信号后，将携带校验部分的码组传送给接收端，接收端将校验部分与之前收到的信息部分结合起来，并对新的码组进行检错纠错。如果码组没有错误或错误在可纠正范围内，则将正确码组呈送上层；如果码组出错难以纠正，则向发送端反馈NACK信号。发送端第二次收到NACK信号以后，每次重传逐渐增加校验信息，从而使接收端合成的码组纠错能力不断增强，接收端则重复上述操作，直到正确接收码组为止。其工作原理如图5。

3.2 引入改进机制的Ⅱ型HARQ传输时延估算模型

Ⅱ型HARQ机制相对于Ⅰ型HARQ机制主要有两方面的改进[16]：一是采用了自适应变速率思想，二是增加了冗余机制。因此，3.1节所描述的延时估算模型不能完全适用于Ⅱ型HARQ机制。针对于此，本文在3.1节模型的基础上进行以下改进。

首先讨论自适应变速率方法对模型的影响。流星余迹通信中常用的自适应变速率方法主要有两种：一种是自适应编码，根据信道特性自适应地改变纠错编码的速率，即通过改变前向纠错码的冗余度改变信息的传输速率，一般保持调制方式和码元速率不变；另一种是自适应调制，保持码元传输速率不变而改变调制方式，即通过改变码元中的比特数目来改变信息的传输速率。以上两种方法中，码元传输速率均保持不变，在模型中的表现为：分组一次正确传输时间tl和分组重传时间tn保持不变，这一点与3.1节模型相同。由此可知，若分组重传n次，则等效服务时延仍与3.1节模型中相同，可参考式（3）。

4 仿真与分析

为了验证流星余迹通信中HARQ的时延性能，本文在C++仿真环境下分别对不同分组正确传输概率和分组时间长度下的两种HARQ机制延时性能进行了仿真，并作了对比分析。

4.1 仿真场景设置

仿真场景设置为流星余迹通信网络中主站到从站通信过程，链路采用欠密类流星余迹信道，余迹持续时间1s，信道中的噪声类型采用高斯白噪声，Ⅰ型HARQ采用固定速率，Ⅱ型HARQ自适应方式采用三档变速率，调制方式分别采用BPSK、4QAM和16QAM，依据文献[1]，上述仿真场景对应的主要实验参数设置如表1。

4.2 仿真结果分析

通过仿真分别得到了两种HARQ传输时延随分组传输正确率和分组时间长度的变化规律，如图6和图7所示。

图6比较了Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ在不同分组传输正确率下的传输时延。从图6中可以看出，随着分组传输正确率的提高，Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ的传输时延均呈现下降的趋势。Ⅱ型HARQ的整体时延均比相同条件下Ⅰ型HARQ的小，当分组传输正确率较小时，Ⅱ型HARQ的传输时延比Ⅰ型HARQ小得多，随着分组传输正确率的不断提高，两者差距才逐渐缩小。这是因为Ⅱ型HARQ的冗余机制能使传输码组的纠错能力不断增强，在链路条件不好的条件下仍能保持较高的传输效率，说明在分组传输正确率较低的情况下，Ⅱ型HARQ的优势比Ⅰ型HARQ更突出。

图7通过改变分组时间长度，得到Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ传输时延的比较结果。两种传输机制的时延均与分组时间长度呈正相关。在分组时间长度较小时，Ⅱ型HARQ的强纠错能力不能得以体现，两者的分组传输时延相差不大。随着分组时间长度的增加，由于Ⅱ型HARQ能有效提高传输正确率，从而提高传输效率，其传输时延比Ⅰ型HARQ有了很大改善。

通过分析可知，在流星余迹通信中，Ⅱ型HARQ的传输时延性能比Ⅰ型HARQ有明显优势，Ⅱ型HARQ对流星余迹通信系统具有更好的适用性。

5 结语

本文以流星余迹通信为背景，针对HARQ传输机制下的网络时延性能，主要做了以下几个方面的工作：

1）结合流星余迹通信系统的特点，分析了HARQ传输机制的工作原理，并建立了网络时延的构成模型。

2）从排队论的角度出发，提出了流星余迹通信中Ⅰ型HARQ的传输时延估算模型。模型充分考虑了流星余迹通信的特殊性和HARQ传输机制的特点，对流星余迹通信理论的研究具有一定的参考价值。

3）以Ⅰ型HARQ传输时延估算模型为基础，引入自适应传输与冗余机制的优化特征，改进建立了Ⅱ型HARQ的传输时延估算模型。

4）对两种HARQ的传输时延性能进行了仿真，对比分析了Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ的传输时延随不同参数的变化规律。仿真结果表明，在流星余迹通信系统中，Ⅱ型HARQ的时延性能优于Ⅰ型HARQ。

下一步的工作将是把本文的结论应用于更复杂的流星余迹通信网络中，提出更有效的延时估算方法。

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第2篇：网络舆情分析系统范文

关键词：Web挖掘；文本分类；粮食舆情；舆情分析

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）10-2426-03

粮食是人类生存之本，粮食安全问题已经成为世界范围内关注的最重要的问题之一。粮食信息数据量大、市场供求信息不明确、技术保障不到位等因素对我国粮食安全敲响了警钟。2009年初中国爆发了几十年来最严重的一场旱灾，国内市场充斥着粮食供应可能趋紧并有可能大量进口粮油产品，以及全球粮油价格将由中国的大量进口而出现暴涨等网络言论并造成了一定的影响。

因此如何引入新的技术手段对粮食情报信息实现有效监管，如何在海量的粮食网络资源信息中，快速有效地挖掘蕴含有巨大潜在价值的粮情知识和信息，同时过滤掉大量无用的或不相关的粮情内容，准确地定位所需要的信息并自动分类，以保证粮食安全，已成为一项重要而迫切的研究课题。该文就基于Web挖掘在粮食情报分析中的应用进行了一些讨论，并提出了一个基于Web挖掘的粮食舆情分析系统的框架。

1 粮食舆情系统模型设计

1.1 Web挖掘简介和粮食舆情分析难点

Web挖掘是从大量Web文档集D中发现隐含的模式W。如果将D看作输入，P看作输出，则Web文本挖掘的过程可看作从输入到输出的映射，即F：CP。网络舆情是公众利用互联网表达或传播的对热点事件和问题的看法和所持观点的较有社会影响力的态度。利用Web挖掘技术进行主题追踪的舆情分析成为近年研究的热点。任海果研究了主题事件的追踪技术，实现了对热点事件的发现、演化和趋势分析[1]。Federico Neri等研究了1000个关于意大利公共广播服务意见的Facebook网贴，得到了观众关注度和兴趣度，并在开源情报信息和Web挖掘中得到应用[2]。Wang等利用垂直搜索技术收集互联网上关于食品质量和安全的网络信息，搭建了食品安全的网络舆情分析系统，满足了对食品安全网络舆情的有效监管[3]。但由于粮食信息的特殊性和复杂性[4]，使得粮食舆情信息的采集不够全面，现有分析系统的分析不够深入，总体来说粮食网络舆情挖掘扔存在着一下难点：

1） 粮食舆情影响因素复杂。粮食舆情受多种因数的影响，和粮食直接相关的有粮食产量、销售价格、产地、供求关系等因数，此外还有气象条件、病虫害的等间接影响着粮食安全，目前对粮食安全因素的挖掘不够全面。

2） 粮食舆情信息的存储位置和方式复杂，没有统一的系统来采集各种形式的粮食信息。如粮食产业信息资源，如灾害史、产量信息、气象条件等，并发存储在各家统计机构、管理机构、经营机构的网络环境中，并且没有统一的数据表示形式，没有开发出联合采集各家机构和组织中粮食数据的采集或者存储方法和策略，不利于粮食舆情信息的整合和关联分析。

3） 粮食舆情信息牵涉面广，没有融合各方面信息处理方面的优势。在粮食信息处理方面，没有实现统计学、模式识别、人工智能以及人工神经网络等多种分析方法融合的决策策略。

4） 没有提出预测和预防模型。现在的网络舆情分析往往注重于热点的发现，没有为热点事件建立等级级别区分管理和提供预防，同时对于发现的灾难事件，没有定量的分析灾害危害的严重程度和预警级别。

利于舆情分析技术实现对粮食舆情信息的监控和管理成为一项紧迫的课题。为了解决以上问题，该文设计了一个粮食舆情分析架构模型。

1.2.2 舆情信息预处理模块

舆情信息预处理模块的主要功能是：对采集到的相关网页进行去噪处理，如对广告、注释等噪声数据进行清理，然后用统一的结构化的格式进行文本表示，然后利用分词技术、特征提取技术、权重计算技术等进行特征选择，构建粮食数据仓库，利用分类器实现文本的分类。文本分类技术是整个预处理模块的核心，其步骤描述如下：

本模型主要包括以下三个方面功能：

第一、通过对粮食舆情主题检测进行热点、敏感信息的发现，并针对特定的粮食安全主体，如粮食价格、供求关系、气象条件等各个主题跟踪技术处理，同时设计融合各方面因素的分析策略，及时发现安全隐患，并提供预警信息。

第二、对特定粮食安全事件的公众所持观点和关注度的分析，掌握事件发生、发展和加强的可视化时间序列，开发基于区域性舆情的分别汇总，提供实时的空间和时间的网络舆情趋势信息保障，有利于决策者实施适当的措施。

第三、利用灾害预测、分析和预防的决策系统，对多发性的、危害严重的灾害构建主动分析、及早预测和及时预警的机制，提供相关、相近主题的预防措施经验。同时针对灾害引起的其他方面的问题进行关联分析，比如旱灾有可能引起局部供求关系失衡，灾害的严重性导致价格波动的范围等建立定量的数据分析方法发现彼此存在的联系。

2 结论

利用Web挖掘技术实现对粮食信息的监测，有利于充分海量的粮食网络信息资源，能够及时发现粮食热点事件，为粮食安全提供预警服务。该文着重分析了当前粮食方面舆情分析系统存在的不足，提出了解决方案，构造了一个较完善的粮食舆情分析架构。通过各种算法的编码和改进，实现本文所构建的系统是进一步研究的方向。

参考文献：

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[5] 孙立伟，何国辉，吴礼发. 网络爬虫技术的研究[J]. 电脑知识与技术，2010（15）：4112-4115.

第3篇：网络舆情分析系统范文

工作中存在的不足网络舆情监测工作是指网络信息工作的部门或人员在特定时期或者在特定的事件中对公众在互联网上发表的言论和意见进行监视、收集、分析、整理及预测的行为，这些言论被称为网络舆情。

当前的网络舆情监测工作平台主要是基于信息采集、整合技术和智能处理技术，通过对互联网海量信息的自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现对用户的网络舆情监测，并由相关部门形成舆情工作报告、舆情信息简报等，为舆论引导提供可靠的分析依据。

进入大数据时代，网络舆论呈现的新特点，促使网络舆情监测工作暴露出诸多不足之处，这为网络舆情监测工作带来了诸多挑战。

网络舆论信息格局发生变化，舆情分析质量亟待提高。据人民网权威的《2016年中国互联网舆情分析报告》显示，在2016年，伴随着移动互联网应用不断向社会各层面渗透，网络舆论的格局发生了很大变化，如网民结构与社会人口结构趋同，网民产生代际更新导致网络流行议题和文化热点发生转换，微博、微信平台化，专业自媒体步入兴盛等。在这样的变局下，网络舆情监测工作面临着新的挑战。然而，有些部门的舆情信息收集工作仍然停留在报刊、门户网站、BBS、微博等开源信息的收集阶段，并未将新闻客户端、微信、直播等平台打通，难以保证舆情信息分析的全面性以及舆情热度指标的准确性。《2016年中国互联网舆情分析报告》还对近五年来参与当年最具网络关注度的20个舆情热点事件讨论的320万微博用户样本进行了分析，发现关注新闻事件和聚焦热点话题的网民发生了代际交替，在性别方面，女性的比例明显上升；在地域上，三、四线城市用户增长迅猛。受众层面发生的这些变化，也将在舆情监测工作中体现出来。然而在目前的舆情监测工作中，相关信息部门的舆情信息报送在内容上只是就事论事、停留在现象层面，对受众的成分、热点事件的社会背景以及事件背后所反映出来的社会问题没有进行细致深入的研究分析；在形式上，网络舆情监测工作的报送还停留在工作动态报告或者事件日志等形式的报送上。这样就造成了网络舆情信息的价值作用降低、服务能力减弱的问题。

热点事件话语体系不可控，舆情预警能力亟待增强。纵观近年来发生的热点公共突发事件，可以发现，在以大数据为基础的社交平台上，公众的话语体系呈现出了一些全新特征，如舆论主体的匿名性、参与渠道的多元化、生成议题的自发性、交流观点的无界性、汇集意见的实时性、发展趋势的不确定性等。这些特征与舆论话语体系在传统媒体的呈现完全不同，网络舆论热点事件话语体系的不可控性大大增强。

在社交媒体平台上，自媒体呈现出来的话语体系最为庞杂。许多舆情信息不仅包含结构化数据，还涉及大量非结构化数据，若对其准确性、真实性逐一核查，既耗费人力又耗费时间。就内容而言，较多负面、虚假舆情具有较强的隐蔽性，单纯以关键词或主题词进行搜索容易产生误判、遗漏。话语体系的不可控性增加了舆情监测工作的难度，这要求工作人员必须具备过硬的专业敏感性以及较强的网络操作技能。但是目前大多数舆情监测工作部门的信息工作人员缺乏专业化的训练，舆情信息工作水平参差不齐。就舆情监测平台系统来说，对于舆情信息的跟踪分析灵敏度较低，在有些热点事件的处理上没有按照公共突发事件的分类标准进行准确的分级，从而导致网络舆情信息的分析判断力体现不出其应有的情报价值，预警能力也随之削弱。

舆情监测的技术体系落后，人机不协调问题亟待解决。网络舆论的实时性及其发展的不确定性要求网络舆情监测必须迅速、及时，但很多单位部门的舆情监测平台的方法技术体系滞后，部分单位采用了网络监控系统、有害信息过滤系统等方式进行网络舆情监测，而有些单位为了节省舆情监测设备的成本，甚至将网络舆情监测工作依托于人工网页搜索及浏览的“人工盯梢”方式上，这成为监测工作的一大阻碍，监测工作出现疏忽错判也在所难免。排除资金、人力等客观因素，现阶段的网络舆情监测工作中技术方法体系的不足主要归因于“人机不协调”。机器与人工的协同分工模式不成熟、机器的辅助力量不够，导致人工智能技术在预测监测体系中分析情感、预测走势、检查效果等方面应用还稍显粗浅、机械，而在需要人工进行的高级维度分析、提出应对策略等层面，机器的应用又显得粗糙以及同质化。

人工智能为网络舆情监测带来的三大变革

网络舆情监测要适应大数据时代人工智能的要求，就必须顺势而为，积极进行变革，主要包括网络舆情监测技术体系的变革、网络舆情监测研究范式的变革以及网络舆情监测管理思维的变革三个方面。

网络舆情监测技术体系的变革。将人工智能技术应用于网络舆情是为了更好地对舆情进行分析研判，通过直观、简明的方式描述网络舆情信息的产生，进一步推导信息传播主体的态度倾向性、情绪感染性以及初衷、意图等，从而预测网络舆情信息的发展趋势。

如果说在“小数据”环境下，网络舆情监测工作还可以依托于“人工盯梢”的方式来完成，那么在“大数据”环境下，当数据的量级达到了EB甚至ZB级别后，以人工监测来把握舆情脉络已成为不可能完成的任务。而那些隐含在网络舆情信息中的观点、态度及情绪的表达，更难以从泛滥成灾的信息碎片中被真正发掘出来。加之海量信息的不共享所带来的“信息盲区”，更使得舆情信息分析不够严谨，易偏离实际，而这些问题都需要依托搭建智能化的网络舆情监管平台来解决。在平台上可以通过三种人工智能技术实现数据分析与人工智能研判相结合，再借助如眼动仪、脑电仪等受众检验仪器对网络舆情信息进行综合化分析。三种主要的人工智能技术主要包括：一是Web挖掘技术，该技术把互联网与数据挖掘技术结合起来，对网络上结构化数据如文字言论，以及非结构化的数据如视音频、图像等信息进行采集，完成信息前期处理的第一步；二是语义识别技术，该技术是利用采集到的信息，通过对语句中的关键词进行词义推断处理以及句子语法结构的分析，从而将复杂信息简单化，这是对采集的信息数据做进一步识别推断的过程；三是TFDF信息聚类技术，该技术主要提升数据信息的分析和分类速度，使网络舆情监测工作的处理更加及时，反应更加灵敏，提高采取措施的时效性。

人工智能技术的介入将有利于对信息进行挖掘、采集、分类、整理，从而找寻出最核心的关键性数据。在此基础上，还可以运用人工神经网络预测模型，对网络舆情的性质、发展趋势进行正确描述，并提出相应的对策。

网络舆情监测研究范式的变革。人工智能和大数据对网络舆情监测工作及其研究产生了颇为深刻的影响，舆情监测的研究范式从多角度发生了转向。

第一，舆情监测工作视角的转向：从单一化到多元化。在社交媒体平台上，受众的角色首先发生了转向，由信息的被动接收者转变为信息的参与者和传播者。这一转向给网络舆情监测工作带来了新的挑战，当受众是单纯的信息接收方时，网络信息的可控性强，舆情监测工作形式单一，把关相对容易。而受众角色发生变化以后，网络信息传播的不可控性大大增加，信息传播速度加快，信息传播呈现多元化特征，把关难度增加，网络舆情监测工作也从单一转向多元化，还需要对信息进行疏导、研判处理。

第二，研究视角的转向：从内容研究转向“内容+关系”研究。传统的网络舆情信息研究最重视的是受众借助网络进行的话语表达，其研究视角主要集中在内容层面。随着人工智能技术的介入，这一单向视角将发生转变，潜藏在内容层面背后的网络受众心理、行为、动机、诉求等多方面因素都将被关注到。借助人工智能技术及大数据分析技术，网络舆情信息的研究视角将透过内容层面深入到关系层面，转向对网络受众社会心理描绘、社会关系呈现、社会话语表达等多维度的研究。

第三，研究重点的转向：由舆情监测转向舆情预测。当前的网络舆情监测工作主要通过对当下网络舆情的动态信息进行随机采样来收集、整理、分析，更多的是关注已经发生的事件在过去及当下的动向，对未来的发展预测难以兼顾。而借助人工神经网络预测模型，通过自然语言处理、模式识别及机器学习等人工智能技术，可以对网络舆情的性质、发展趋势进行正确描述，再结合大数据分析处理整群数据来实现预测功能。比如，著名的搜索引擎公司谷歌通过关注用户搜索中的“流感”关键词来预测实际流感发生的时间，往往可以提前两三个周对流感的爆发进行预报及预防。

网络舆情监测管理思维的变革。在以人工智能技术为支撑的网络舆情监测平台出现之前，相关舆情监测部门的管理者往往由一人或几人的小团队组成，在监测信息数据量级不大的情况下，这种小作坊式单打独斗、面面俱到的舆情监控管理思维可以基本满足需求。但是随着人工智能技术的发展及大数据时代的到来，这种小作坊式的舆情监测体系面临瓦解。当前，商业化运营的软件监测团队多达几百家，这些监测软件服务商通过开发相应的舆情监测软件为政府部门、企业主体以及科研院所提供服务，进行简单的舆情信息数据采集及分类处理工作。在数据开源的情况下，这些软件服务商的竞争逐渐由粗放型、低层次化向数据处理的优化、人机互动、机器算法的精进等层面转变。

在以上变化的基础上，舆情监测的管理思维也必须转向，组建一支人员分工明确、高度聚合集约的舆情分析团队势在必行。舆情管理的思维变革依托于人工智能监控系统改变团队的组织结构及管理方式，通过智能化的舆情监测系统代替低效的人工操作，其专业性要求颇高，而最佳处理模式就是专业化团队加人工智能技术。按照这样的管理思维，未来舆情监测团队的分工将更加明确，行业内部集约聚合程度将进一步提高，行业有机化程度也将逐步增强。

第4篇：网络舆情分析系统范文

[关键词]公安机关 网络舆情预警 对策

[中图分类号]TN915.08

[文献标识码]A

[文章编号]1672-5158（2013）05-0157-02

一、对公安机关网络舆情预警的释义

舆情是指在一定的社会空间内，围绕中介n生社会事件的发生、发展和变化，民众对社会管理者产生和持有的社会政治态度。网络舆情是舆情的一种，它的特殊之处在于它的产生、传播的载体都是网络，是广大网民的态度、意见和言论的总和。21世纪是信息网络时代，随着科学技术的突飞猛进，社会信息化的快速发展，以信息技术为主要标志的高新技术革命已经引起了社会各个领域的深刻变革。公安机关传统的警务运作方式在信息化的潮流中遇到了前所未有的挑战，为了顺应这种潮流，公安机关的工作信息化是一场必然的警务革命，是警务力量增长的强大动力。“情报信息主导警务”已成为不能回避的课题，这是保证警务决策科学化，提高警务工作效率的必由之路。要切实做到情报信息主导警务，其关键在于对情报信息进行的综合分析与研判，它是将浩繁的零次情报、一次情报、二次情报转换生成综合、预测性情报的过程。

众所周知，公安机关直接与公民接触，相对其他政府部门能够及时、全面、准确地搜集和分析群众的思想动态、心理情绪、愿望心声及倾向性的社会动态等，在当前舆情信息研判工作的范围不断扩大，规模、水平不断提升的情况下，该项工作理应成为警务参谋活动中极为重要的一环。这是公安机关正确决策、化解矛盾、维护稳定的重要前提，归根到底是公安机关在构建和谐社会新形势下做好群众工作的一项基本功。然而，由于历史或其它原因，公安各相关部门的舆情分析系统还各自独立的，或者还停留在人工处理的阶段，导致公安内部的舆情分析重复劳动、效率不高、共享率低。为达到舆情分析高效及时准确的目的，以及各舆情分析部门或者人员信息共享，必须建立新的舆情分析系统。推动舆情预警制度化，构筑起强大的舆情预警网络，将触角深入到社会各个角落和最基层群众中。此系统可对各种信息，经分析研判后，生产出标准化的人、事、物（涉案）、组织（涉案）、地点（涉案）等信息的情报产品。通过舆情预警调查研究，掌握尽可能多的第一手资料，为社会预警机制的构建提供支持。

二、对国内外网络舆情预警成果的透视

（一）对国外网络舆情研究的扫描

现代西方的研究大多从网络本身的作用和给现实社会带来的改变出发，阐述网络的优势和作用。美国学者彼特？鲁塞尔在《全球脑》中描绘了这样一个全球脑：电脑和网络储存的信息和知识将影响人类的智力，也最终影响人们的体验。著名的网络社会学家卡斯特尔（MmmelCastles）认为，网络社会中“信息”和“知识”首次成为社会发展的核心要素，社会的个体间、个体与组织间、组织间，透过网络沟通而更加频繁的互动起来，从而形成已初具雏形的网络化社会，进而卡斯特尔用“流动空间”这一概念具体阐释了网络社会空间在结构上的变化，通过这一概念解读网络社会基于信息和技术的职业重组和分工，以及由此凸现的文化冲突现象成为卡斯特尔网络社会观的主体内容。约翰？哈格尔（JohnHagen）和阿瑟？阿姆斯特朗则在《网络利益》中首先把网络社区的虚拟性加以突出，认为所谓“虚拟社区”，就是一个供人们围绕某种兴趣或需求集中进行交流的地方，它通过网络以在线方式来创造社会和商业价值。这种观点的核心是：虚拟社区是由具有共同兴趣及需要的人们组成，可以借助网络与想法相似的陌生人分享一种社区的感觉。斯坦福大学网络与社会研究中心创始人法学教授劳伦斯？莱斯格（Lawren CeLeSsig）指出“我们有各种理由相信单凭网络空间本身自由的承诺将无法兑现。单靠它自己，网络空间会变成一个理想的控制工具”，这说明单凭网络本身不能将理想转化为现实。他主张政府的适度管理，认为网络空间的自由绝非一来源于政府的缺席“自由，在那里跟在别处一样，都来源于某种形式的政府控制”。凯斯·桑斯坦认为网络自由使信息随时获取成为可能，由此产生的“量身定制”现象会造成信息窄化，其结果使社会趋于分裂，各种仇民群体更容易相互联系和影响，这与民主社会的多元化特征是相悖的。作者认为，在这种情况下“政府介入以提供一个多元的环境具有合法性和必要性。桑斯坦倡导创建公共论坛，将改善的力量诉诸于大众媒体和政府管制，并主张以“民主的商议”为原则衡量政府管制言论的范围。

（二）对国内公安网络舆情预警研究成果的判断

1、寻求在网络舆情引导上打出“组合拳”。学界普遍认为，公安部门要注意疏导结合，提高自身的社会公信力，实现虚拟人现实化管理，掌握网络舆论对手有关信息、资料、特点，对于影响重大的负面网络舆情，经多次正面引导无效的，可以采用与网民面谈对其帮助教育的人性化做法，慎用处罚措施。2、明晰舆论引导手段。一是提出议题、设置话题，引起或转移公众对某一事件、主题或议题的注意力；二是借助时间、空间手段，设置重点宣传的优势地位；三是发挥言论作用，组织讨论，引起更大的关注：四是建立主流论坛，以主流、权威声音引导舆论，同时利用技术手段过滤的方式，对偏激言论进行清理。3、构建网络舆情搜集系统工程。主要由两部分组成：一是日常性的舆情搜集工作，即对网络舆情进行持续的、稳定的、系统的、日常的跟踪与搜集，并在此基础上建立网络舆情信息库；二是针对某一突发事件、某一舆论危机或某一特定任务进行的舆情搜集活动。

综上所述，国内外关于网络舆情的研究已经从多角度展开，就国内公安部门层面来看，对网络舆情应对的研究，主要从媒体宣传和信息搜集的角度开展，就是从危机管理的视角出发，不断强化自身工作，及时更新相关制度，提升服务理念，构建公安机关网络舆-预警的事前、事中、事后应急管理的联动机制，发挥起“社会稳定器”的作用，努力维护人民群众合法利益。

三、公安机关网络舆情预警的对策选项

公安机关开展网络舆情预警管理有利于防止社会危机的产生，正确预警危机性事件。不仅对相似案例有借鉴作用，而且有利于防患未然、缓和社会矛盾。

（一）完善网络舆情预警收集机制

作为网络舆情最前沿机制——预警收集机制，它使网络舆情干预处置得到了前移，在事件潜藏隐患，或出现苗头性问题的时候，就对事件发出预报、预测及提供预先处理的建议和行为。它由主监视器、预测预警、处置的预防、预警和评估等部分组成，共同支撑着这个机制的大厦。网监管理让预警机制有了更多施展空间，本着“分类管理、分级负责、属地管理”的宗旨，对在预警体系内获取的警源监控相关数据资料，进行信息化处理后，统一规范，统一口径，让系统内各监控网点实现共享信息，推动通过互通情报，让网络舆情更好的处于各个节点的监控之中，让非政府组织和公众的热情和活力得到充分释放，成为预警监控更好的扩充途径。目前尽管对网络舆情来说，还不能彻底精确地进行预测，但是通过网监平台，可以充分的利用计算资源，挖掘、分析海量的监控信息和数据，运用到各类预测方法，就能通过推导，更好更准确的预测网络舆情的每个环节和变化过程。将警示信息快速并多元化的向全社会进行是公安机关网监管理的便利条件，让公众感受到有关的服务和帮助的温馨。从预警突发网络舆情的角度来说，通过对各机构和部门协调勾连，及时做出预防处置判断，有的放矢地制定预案，并能精准的评估和预判预警级别、预警范围，就能够确保给将来的网络舆情应急处置给予非常详细而又完整的第一手资料。

（二）完善网络舆情预警应急响应机制

应急响应机制将准则性的东西渗透到网络舆情预警的全过程，并进行制约。一旦网络舆情苗头出现后，首先是从预测机制中获得信息素材，参考评估预判的结果，梳理好突发事件的性质、考量所处的环境、以及社会可预见的反响，其次，紧急调度网格平台中的应急资源，汇总各个平台维度中的应急资源储备现状，摸清应急资源可用数量、维护细节以及调配率，在底子摸清后，就要根据事态发展评估的情况，选择适用应急预案，匹配应急资源的调配和分布，提出有针对性的应急状态方案、处置方针和补充规定等，并对网监平台进行充分的利用，从而统一指挥应急处置，在此基础上，做好各部门的分工，对各类应急资源置于系统的总调度范围内，全面推进危机干预工作，有效处置网络舆情事件。

（三）完善网络舆情预警善后处理机制

善后处理中，要建立健全应急资源补偿机制，对应急管理中消耗的系统内、和系统外各种资源，要按照政策法规制度做好补偿安排，让应急预警管理能够可持续，各方面参入者能够有能力处置以后的突发预警事件；突发事件整个过程是：首先是发现事件，其次是事件的发展，最后是事件的灭亡，而应急管理总结恰好是对这一过程进行全面的总结，并对事件所发生的原因进行详细分析，有效的对应急管理进行实施方面的明确，并实行奖惩的制度；突发网络舆情应急管理的始终，要始终贯穿褒奖和问责这两个抓手，对有关责任人和机构置于老百姓的监督之下，公平公正公开抓褒奖和责任追究，让法制的光芒和规范化的管理以及人性化的亲和贯穿到突发事件应急管理全过程；同时，应急管理机制有效性评估要步步跟进，既要评估各种制度，也要评估它的运行规范，评估要面面俱到，并在突发事件应急管理善后处理的环节，向社会公众和媒体透明公开，同时要建立完善监督、举报及信息反馈路径，让善后处理的有始有终。

（四）完善网络舆情预警评估机制

在讨论应急网络舆情预警管理构建的进程里，突发网络舆情事件应急管理评估是个绕不开的话题，在突发网络舆情事件的预警中随处都能找到它的身影。由于网监管理具有共享性和立体性的特点，由于有了应急管理评估机制的参人，准确、客观的评判预警管理进程的每个步骤和细节，通过统一协调，步调一致，指挥到位，到每个节点上，不但能够提高公安机关的办事效率，也能营造全社会公众各阶层全面参入的氛围，进而还能在集中力量办大事中，不断的总结经验，汲取教训，完善已有的预警管理机制，最终建立成熟的模式，就是以公安机关为轴心，辐射全社会加入的网络舆情应急管理体系。

参考文献

第5篇：网络舆情分析系统范文

[关键词]大数据；舆情分析；图书馆；增值

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.12.127

[中图分类号]G252.65 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）12-0-02

0 引 言

近两年来，大数据已经成为全民关注的一个名词，各行各业纷纷投身大数据的热潮，政府部门也相继启动各种大数据项目。而当前现有数据中心技术不能完全满足大数据的需求，这就有可能会引发IT界的技术革新、架构重构等问题。目前舆情服务正在进行行业规范和整合，基于大数据的舆情分析，利用大数据技术可以精准地掌握各项事态的发展，从而有利于得出正确结论，作出精准预测。 这样的形势为图书馆信息服务的发展带来了机遇和挑战，将基于大数据的舆情分析与传统的图书馆信息服务相结合，可以挖掘用户潜在的知识需求，拓展图书馆信息服务的渠道，衍生出新的信息增值服务，达到图书馆资源、服务、用户三者之间的有机结合，推动行业的发展。

1 大数据与舆情分析

1.1 大数据的概念

大数据这一概念是在2011年5月首次提出的，但是到目前为止人们对于大数据的概念、内涵等有着多种的定义与理解，并未形成一个统一的规范。通过比较不同的概念会发现，尽管各种定义在对大数据的内涵的具体表达中会有所不同，但普遍存在这样一个共识：大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。下面笔者从大数据的内容和应用上谈一下自己的认识。

首先，大数据从内容上包含了三种类型的数据，即结构化、半结构化与非结构化数据。结构化数据是指能够用统一的逻辑结构表示的数据，如数字、符号等，反之则为非结构化数据，如邮件、视频、论坛帖子等。而半结构化的数据与上面两种不同，它虽然是结构化的数据，但结构变化很大，无法在数据库中简单地建一个表与之对应，如智能设备、社交网站等会产生大量的半结构化与非结构化数据。在当前这样一个网络社会中，人们所面对的信息更多的半结构化与非结构化的数据，对这些数据的分析是传统数据挖掘工具的短板，也正是基于大数据技术的新型企业的优势。

其次，从大数据的应用上来说，大数据技术并不是静态地存储与展示数据，而是动态地对数据进行高速、实时分析。如在对图书馆用户需求分析的过程中，可以结合用户往日的阅读行为、查询记录等，运用大数据技术实时预测出用户的需求。在实际应用中，大数据的应用往往与云计算相结合，云计算所特有的高速、分布式处理技术、云存储技术等是大数据技术对海量数据进行挖掘的基础和依托。

1.2 舆情分析

舆情分析就是对某个问题相关的舆情进行深层次的分析研究，最终得到相关结论的过程。举例来说就是，当一件事情发生后，人们通过网络、电视、报刊等途径了解事情发生的详情，随之对其进行抨击，或同情、或感性、或理性的评论，对这些评论进行分析、汇总，识别其中的关键信息，作出有利于事态发展的正确决定。舆情的收集渠道有多种，如报刊、门户网站、论坛、微博等。

传统舆情分析，依赖随机采样，采用模式识别、自然语言处理等技术，来得出相关结论，作出态势预测，具有单一化、静态化的缺点。而基于大数据的舆情分析，在传统的基础上，采集更多的相关数据，对所有的舆情信息进行量化，可以得出超出人类经验的精准化结果。如中国足球队在时隔15年后再次进入12强的机率，传统分析为32.7%，而结合了专业数据、队员信息、天气情况等各项指标的大数据分析，结果则为86.2%。

2 图书馆信息增值服务

图书馆信息服务实质上就是实现信息的传播、交流、增值的过程。图书馆为用户提供了纸制的、网络的文字、图像、视频等信息，用户对这些信息筛选、整理，使这些信息成为自己需要的有用信息，同时对这些信息分析、研究、判断，使其效用与价值得到更大的发挥，从而实现信息的增值。

具体来说，信息的增值主要包括三个方面：一是量的增值；二是质的增值；三是信息的使用价值。在实际工作中，对大量同类微观信息的分析、加工，就可以获得潜在的宏观信息，通过量的积累，来产生质的变化，微观信息就会得到增值。同时在信息的增值过程中，随着信息反映出来的新问题，人们需要及时作出新决策，在新的经营决策中实现信息价值的再利用，也就是信息的二次增值。

对于图书馆的信息增值服务，图书馆工作人员要在传统图书馆对信息产品简单的供给和接受模式基础上，开展更多个性化、差异化的服务。图书馆拥有海量的纸质资源与数字资源，如何将这些资源共享，利用基于大数据的舆情分析来增强信息的价值和创造力，实现图书馆资源信息的增值？下面笔者从3个方面来进行简要探讨。

3 基于大数据的图书馆信息增值服务的实现

3.1 树立“大数据思维”，拓展用户主体

大数据时代带给人们的不仅是先进的技术与工具，更重要的是一种新的思维模式――大数据思维。大数据关注的从来都不是局部、单线的的信息来源，而是尽可能多地拓展收集信息源，这样最后得到的结论才能更精准。同样，基于大数据的理念，图书馆应将服务用户延伸到社会的各个领域，如政府、企业等，将服务内容延伸到舆情分析、预警，决策制定等事件处理的各个环节。

3.2 打造信息资源舆情监测分析平台，实现数据价值最大化

图书馆工作人员应将大数库技术与云计算技术结合，为政府和企业打造共享数据平台，从而实现数据的互联互通以及对舆情的实时监测分析。这样就能够解决各系统之间的“孤岛”状态，从数据收集、挖掘到数据提取、报表等，将各个系统数据、技术共享，实现信息数据价值的最大化。

下面笔者简单描述一下数据平台的具体实现方式。数据平台利用物理服务器，搭建若干虚拟机，并基于NAS、IP SAN、FCS SAN等技术，架构虚拟化存储体系。同时在此云平台的基础上，架构舆情监测分析系统。如图1所示，平台底层为基础资源服务（IaaS），主要包括虚拟存储、虚拟服务器等；中间层为平台即服务（PaaS），主要为平台提供大数据服务及相应的技术组件完成舆情监测分析的功能，如网页爬虫组件、舆情分析组件、日志服务等；最上层为软件即服务（SaaS），为用户提供舆情应用服务。

图1 信息舆情监测分析平台

3.3 以用户为导向，提升深层服务能力

图书馆应当利用用户阅读的行为偏好，对用户进行行为分析。在大数据时代，用户行为数据主要由5个活动步骤产生：阅读服务需求、阅读活动信息采集、阅读模式选择、阅读活动开展以及用户阅读反馈。图书馆应根据用户阅读活动的生命周期，对行为数据进行采集、分析、决策等。同时在采集数据时应尽量减少采集的盲点，提高采集数据的精桷性、及时性。通过对用户行为数据的舆情分析，就可以勾勒出每一个用户的“数字剪影”，洞悉用户的需求，从而为用户提供个性化、深层化的服务。

当前智能手机已经成为大量用户的必备工具，所以图书馆还应在手机APP端作好文章，拓展采集数据的广度和深度，增强数据的可用性。

4 结 语

笔者预见，随着大数据应用的深入，图书馆必将迎来新的发展。当然，图书馆信息服务的发展离不开专业人才的参与，而目前图书馆行业的人才结构仍有些传统和单一。因此图书馆还应重点加强对数据人才的培养和引进，积极参与技术研发，为行业的发展打好坚实的基础。总之，图书馆作为提供公共服务资源的部门，必须承担起信息传播的责任，通过对数据的生产、分析、解读，探索出一条为用户提供多元化信息服务的发展之路。

主要参考文献

[1]张毅，赵雅洁.论大数据在图书馆管理与服务中的应用[J].图书馆工作与研究，2015（9）.

[2]唐涛.基于大数据的网络舆情分析方法研究[J].现代情报，2014（3）.

第6篇：网络舆情分析系统范文

关键词：企业；网络舆情；监控工作；研究

一、网络舆论概念和特点：

网络舆论就是人民群众通过网络了解国家事务，广泛、充分地交流和发表意见、建议，对国家政治、经济、法律、文化、教育、行政等活动进行褒贬与评价。它的形成是依赖网络的各种功能而实现的。

（1）网络舆论的广泛性。 网络舆论的主体具有广泛性：相对于报刊、电台、电视台，网络提供的用于舆论监督的媒介资源不仅廉价易得，平台广阔畅通，而且几乎是用之不竭的。网民们可以在互联网上对众多事件进行大规模的讨论、批评和建议，，从而产生强烈的社会反响。

（2）网络舆论监督具有及时性。网络传播不受时间和空间的影响，世界上任何一个地方一旦发生新的情况，不必等待印刷，也不必等待发行，立即就可在网上，世界每个角落的人们可以立即获悉。人们只需打开页面，就可获得充分的新闻信息，所以大大加速了其传播的高效性和及时性。人们足不出户就可以在网络上直接参与到最近发生的事件的讨论中，网友的发帖、看帖、转帖几乎可以同时进行，信息的反馈十分及时。

二、企业加强舆情监控工作的重要意义：

舆情在很大程度上市一些关心民众切身利益的事情所引发的。随着媒体、互联网的盛行，人们的认知程度已经非常广泛，对事物的吸收程度很快速。往往有关企业某一事件发生，就会以很快速度在一定的时间范围和空间范围内引发民众的思考和评论。舆情所呈现的广泛影响性以及信息传播快速性、内容的偏差性在客观上已不是企业再沿用传统思维去化解的危机。如果再套用传统概念在舆情产生时，以堵塞言论、封闭信息等方式，只能造成不良舆论继续发酵、升级，让事态演变的不可挽救。

舆情监控工作可以为企业的工作决策提供依据和指导，及时化解新闻危机，帮助企业提升社会民众对工作实施效果的满意度。维护企业在社会中的良好形象。

三、企业中在新闻舆情管控上存在的问题：

（1）在宣传工作方面，过度依靠传统媒体资源，对以互联网为平台的新媒体系统缺乏足够认识与重视。在舆情工作中存在“报喜不报优”的现象。对事件问题类的舆情动态涉及较少。并且传播方式僵化、沟通渠道单一成为制约企业良性舆情管理的关键因素之一。新媒体通过扁平化传播系统可将信息、观点迅速大量汇聚，构建了基于个人通信终端的大口碑传播系统，而当下企业在进行舆情管理的时候对“人人皆媒体”的传播环境认知不足，很容易成为这些“自媒体”的质疑对象。

（2）是在企业机构设置中没有专业舆情管理机构或舆情管理机构不成系统。且舆情信息工作人员专业能力不足。很多企业舆情工作人员都是坐在办公室通过互联网简单的把舆情信息检索出来。他们既没有运用专门网络信息技术进行信息采集分析，也没有深入了解社会实际情况。这些舆情信息只是信息员凭感觉找到的。在处理舆情信息时手段也简单、粗放。会埋下重大新闻危机风险的“种子”一旦遇到影响严重的舆情事件发生，防控处置工作不到位，后果将会不堪设想。

四、企业舆情监控工作的工作对策

（1）指导思想上，企业必须将舆情管理从舆情消防员、救火队的角色定位中摆脱出来，不能仅仅等舆情事件爆发之后采用一些堵塞传播渠道、删除传播内容的方式来解决问题，而应在平安无事时进行常态化企业品牌建设，采取沟通的话语姿态，保持国有大型企业利国利民正面品牌形象。同时要不断进行与企业相关关键词的议题准备，建设企业品牌传播议题数据库，并将各类议题不断发送到各种媒介渠道中，保持与大众的沟通。

（2）工作方法上，企业要更加深入地将科学的调查分析方法引入舆情管理体系，充分发挥社会调查、数据挖掘、相关性分析等科学分析方法作用，从外宣内容设计与储备、内容的内部测试、媒体渠道的组合、社会效果的反馈等环节保证企业良性、长效的品牌建设；从负面舆情事件数据库建设、舆情应对中的内容准备、舆情内容的传播机制挖掘、舆情事件带来的教训与应对上保证在负面舆情爆发的时候与社会大众的沟通。

五、企业在舆情监控工作中的具体措施。

（1）加强官方媒体建设，建立具有快速反应能力的信息机制。面对此起彼伏的网络舆论事件，企业别是国有大型企业比较重视官方网站、报纸、杂志的传播价值，发挥其信息公开的作用。同时也在不断推动传统媒体探索传播改革，重建传统媒体公信力，特别调整传统宣传手法和话语模式，建立基于亲民、普适价值的话语体系，在此基础上致力于不断完善更具亲和力、更能够实现舆论引导的信息机制。

（2）不断提升与媒体沟通能力。一旦出现有关企业的敏感不实信息，企业可与媒体有效沟通，控制虚假、等信息的扩散；同时与媒体的良好关系也保证企业的正面形象可以通过各类媒体向社会传播。

第7篇：网络舆情分析系统范文

[关键词]舆情信息 增值 模式 研究

一、当前信息工作的主要难点

1.技术系统阈限。

新媒体时代，海量信息突破人脑筛选研判的极限，而诸多偶发性因素使社会舆情更加复杂多变，这就需要通过技术创新，完善相关信息的收集渠道和方法，提高舆情信息监测分析的工作效率。目前，信息技术已被广泛应用在舆情监测和研究领域。专业的舆情监测系统，能通过对网络各类信息汇集、分类、整合、筛选等技术处理，形成对网络热点、动态、网民意见等方面的实时跟踪统计。舆情分析师在此基础上对事件进行倾向性统计与关注度趋势分析，可以为决策者提供科学化的信息服务。

人工智能的舆情系统，能够对突发事件、涉及内容安全的敏感话题进行跨时空分析和预警，但由此也衍生出“技术万能”的工作惰性。实际上，舆情系统的智能化水平，在语义识别、情感辨析方面存在较大的“瓶颈”阈限，在应对各类舆情事件的场域变量和约束条件方面，难以适应市场环境和用户需求无界等因素。只有将专业人士的宝贵经验、逻辑推理规则与系统结合，才能更好的实现人机结合，建立一条从事实认定到价值判断直至应对处置的“全程高速公路”。

2.采集信源失真。

是否能够有效进行舆情研判，关键在于舆情信息的收集和监测。面对复杂严峻的舆情态势， 各级政府部门开始组建自己的舆情信息队伍，建立专门的抓取渠道，并设计出科学的搜集流程，形成通畅的、可靠的舆情汇集系统。但是，这类由政府部门自身成立的信息机构，主要收集汇编群众对本地区、本部门工作的反馈，侧重于“听民意”而不是“问民意”，甚至会“报喜不报忧”，僵化为对本部门、单位、系统的决策印证。

在信息采集的过程中，信源受采集主体主观因素的影响和客观条件的限制，会造成采集到的信息失真、过时、失效。主观因素有：决策者长官意志制约，信息采集者取舍不当或定向采集，查证信源不规范、文本核对不严谨等。客观条件主要指采集信息的方法误差，比如：抽样的偏差，计量的误差，调查问卷的设计不当，数据汇总失误等。凡此种种，都会制约舆情工作的分析深度和实用程度。

3.研判能力薄弱。

网络时代，媒体格局以及舆论生态的变化，显著改变着各级决策者对信息的需求。信息数据无限性和决策者关注能力有限性之间的矛盾，为舆情信息及衍生服务提供了很大的发展空间。在“一切皆可量化”的数据时代，决策者要想准确把握民意、避免误判，就必须通过第三方对舆情信息进行立体化、全局化、动态化研究，通过挖掘、分析舆情关联数据，对各种信息加以对照比较，从中提炼出与决策信息，为管理职能的正常履行提供必要的条件。

对舆情信息的把握和研判，对于舆情管理至关重要。因其专业化的要求越来越高，研判难度也越来越大。目前舆情报告主要不足在于：舆情信息研判一般化、同质化倾向较为严重，对舆情信息缺乏深度分析，对网络舆情的发展态势缺乏预见性，能影响领导决策的信息分析欠缺，服务地方党政部门的功能不足。在运用多种形式进行舆情分析等方面，我们的舆情服务浅尝辄止，不仅缺乏连续性、系统性，还缺乏针对性和实效性，与政府和社会的需求都有较大的差距。

4.工作机制滞后。

合理运行、高速运转的工作机制，是推动舆情信息工作科学合理运行的重要前提。面临舆情攻防新形势，需要相关职能部门根据决策机构的工作部署和形势发展需要，通报舆情信息需求要点，对舆情信息进行科学筛选、深度提炼、量化统计，共同探求规律性的东西，进一步理顺管理体制和工作机制，使舆情信息工作沿着为决策服务的方向有效运转。

舆情信息工作是一种群体劳动，这种劳动的组织形式又与工作机制的运行紧密连在一起。目前，舆情的引爆点和传播渠道正在从互联网转向移动互联网，舆情信息在新旧媒体之间出现了快速的跨界传播和强烈互动。舆情传播渠道之间的互动效应又导致本地舆情外溢、境外舆情倒灌，传统的内宣和外宣之间的界限逐渐模糊。舆情信息工作被舆情发展推着走，工作机制滞后导致对舆情信息双向互动、多频共振估计不足，给信息研判和利用带来相当难度。

二、信息增值开发的主要模式

1.广谱监测与重点筛选结合。

正确决策的出台，离不开信息工作的高度组织化与科学化，合理的信息构架将极大的丰富决策内容。由于传播技术的进步以及传播环境的日渐放开，信息呈现“爆炸”态势，但真正有价值的信息被大量垃圾信息所淹没，受众往往面对庞杂的信息茫然无措。信息环境的污染和信息垃圾的产生，不仅妨碍了决策效率，还会导致决策失误或是难以作出最佳决策。毫无疑问，不合理的信息架构会严重影响决策的时效性和科学性。

鉴于舆情信息工作有较强的目的性和指向性，从坚持广度和深度两方面，不断进行更大范围和更深层次的开发，可以使信息不断增值。具体到某项工作或事件中，应遵循“广谱监测，重点筛选”的点面结合原则。广谱监测，是指信息搜集部门要多渠道、全方位地搜集原始材料，在舆情信源上进行广谱覆盖，保证服务对象对信息的量的需求；重点筛选，是指信息部门搜集到原始信息后，在领会决策意图的基础上，通过更加灵敏高效的监测方式、工作机制对垃圾信息和冗余信息进行去重处理，确保信息精准高效。

2.静态反映与动态变化结合。

信息工作为决策服务。准确、全面、及时的信息报送，既是进行科W决策的基本前提，也是检验既定政策方案有效性的重要依据。“静态反映”是指舆情信息在事件演绎过程中留下的“痕迹”，其最基本的特征是具有“记忆性”；“动态变化”是信息不断发生改变的过程，其最大特点是前后状态不同。如果说“静态反映”特指信息状态具有“记忆性质”的话，那“动态变化”就指的是对信息状态的“加工”过程。信息状态所发生的各种改变，都是通过“动态变化”来实现的。

舆情信息利用效率的标志是信息利用后引发的决策效益，这决定了舆情信息工作是贯穿于用户解决问题过程的信息服务，是动态的全程服务，是面向增值的服务。具体到舆情信息增值开发的方向，从静态反映的层面看，要注重信息的整体分析，客观反映事物的本来面目，在筛选取样、研判分析环节要实事求是，尤其注意辨析舆论场里的“小众声音”，为决策者提供真实情况；从动态变化的层面看，要注重信息的系统综合，对信息的处理要注意反映事件作为过程而存在的动态变化，反映出不同时期不同条件下事件的不同变化，使之具有普遍意义和代表性，这样才能准确反映事件的基本情况。

3.一般分析与专业研判结合。

舆情信息是向决策者提供的具有一定研判深度的信息，它是舆情分析师对相关问题进行综合分析后得出的具有规律性的认识。一般分析与专业研判的区别在于，一般分析是确立服务对象和决策方向后，获取的具有专门指向性和一定深度的信息，但对舆情事态的呈现及演绎缺少深入挖掘和研究；专业研判通过分析问题产生的深层次原因及其未来的发展趋势，对当前存在问题或发展趋势提出的合理化建议。相比一般分析，专业研判重在整理、研究，需要付出更大的成本，因为这需要智力、时间和精力的综合付出，是加倍的脑力劳动。

舆情信息增值不要局限于信息本身，应在一般分析基础上，遵循“研究深入透彻，方案切实可行”的纵横交错原则进行二次乃至多次提炼。研究深入透彻，是指要认真研究决策动因，研究与之相对应的方方面面，然后进行综合分析，明了问题的实质，找寻问题解决的方案；方案切实可行，是指拟定的应对方案要与实际结合，既能促使原有问题的解决，又能不产生新的问题。有些舆情信息通过不断提炼加工，会出现多次增值，这就要求对各类舆情信息进行系列开发和连续开发，抓住对全局有较大影响的重要问题，在正负反馈的往复信息环流中服务领导决策。

4.均衡对等与有效反馈结合。

信息的不完善存在于决策设计、制定、执行、评估和反馈的各个阶段，由此导致的决策偏差主要体现在两个方面：一是在决策设计还不完善的时候，许多信息还没有收集和得以确认的时候，就需要立即决策，并付诸执行；二是决策者在决策过程中不能面面俱到，使决策在执行中出现偏差，难以达到决策初衷。“果断地拍正确的板”，这是决策的理想状态，但由于不可预知的因素的影响，这些决策在执行层面难以贯彻始终。这就要求决策者不仅要科学决策、慎重决策，还要研究决策执行过程中的影响因素，进行细致的比较分析，找出解决办法。

考虑到舆情信息对各类决策的“纠偏”意义，其升值开发应该遵循“均衡对等、有效反馈”的原则。各类信息中，总是已知因素多，未知因素少，即使是已知因素，也往往是简单的现象外现，并不反映事物的本质。决策者要想为准确预测未来发展趋势寻找信息依据，就必须保持舆情信息均衡，在政策设计中完善信息链，在政策执行中进行跟踪优化研究，通过有效反馈确保决策能够发挥更大的效用，取得最大的社会效益。

三、舆情信息服务的发展趋势

1.行业调研，预测趋势。

随着中国进入经济新常态，企业将面临更多严峻挑战，市场信息显得尤为重要。信息服务可以在舆情和商情之间灵活切换，结合行业现状，为企业引进和提供最前沿的行业市场商情和企业管理资讯。一般而言，多数市场信息只是碎片化的反映微观活动。如果对同类信息进行筛选提炼，就能发现对行业趋势、宏观信息有一定影响的共性问题，从而使原有的信息大幅度增值。

行业调研属于类智库的信息服务，可以结合舆情服务的渠道优势，将政府统计部门、工商部门、行业协会、海关及其他合作机构作为重要信息渠道，通过定性调查、定量调查等相结合的方式，以政策、细分行业与市场、渠道、对标企业、用户等维度为研究对象，最终推导出更接近于市场真实情况的信息数据和研究成果，从而全面准确地评估行业动态和发展趋势，提出相应的决策建议和解决方案，直接服务于企业的细分市场战略。

2.舆情研判，服务决策。

科学决策需要适量、适时的信息支持。信息结构失衡会对决策公正性造成影响，不利于公共决策发挥最大成效。在海量的网络信息环境下，决策者面临的问题不是信息匮乏，而是信息过载和信息噪音。光怪陆离的舆论生态信息庞杂，往往会令决策者陷入茫然D挫的“无力感”。决策者一旦错判真实的公众意愿，极有可能作出偏离科学轨道的盲目决策，导致公共决策的非代表性。

网络舆情作为社情民意的集中反映，是各级政府平衡社会各方利益时的重要考量要素。在重大决策中，高质量的舆情信息服务可以帮助决策者辨识“微时代”网络空间的思维方式、社交方式、情绪色彩，避免舆论场产生理解偏差或是价值误判。舆情信息服务的质量贵在研判，在主动发现和捕捉初发性、苗头性信息的基础上，进行更大范围的类比分析和深入研究，分析得越深入参考价值越大，尽量多开发对超前决策有参考价值的倾向性信息，以更好地发挥参谋助手作用。

3.数据整合，推动变革。

在具体的舆情信息服务中，用户需求的“无界”与智能技术的“低能”经常构成冲突，用户对舆情数据的挖掘、整合有更高的期望和要求。信息的效用取决于信息的有用性，体现于信息的有效性。数据整合，不是技术与信息的物理结合，不是把智能技术仅仅作为舆情服务的工具，而是强调要利用智能技术完善丰富信息架构，优化服务模式，推动当前以舆情监测系统为中心的服务结构发生根本性变革，从而使舆情信息服务的智库作用真正落到实处。

舆情大数据的整合，在未来是整个舆情生态系统的变化，而不仅仅是技术的变革。信息有用，只是说明信息的潜在价值；信息效用，是指信息发挥作用，其价值得以实现的情况。作为政府和企业的资讯挖掘者和提供者，舆情服务机构需把握未来几年大数据在公共及企业管理领域发展的重要方向，充分整合政府和企业的数据资产，通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，完善服务单位的决策流程和参考体系，构建并优化舆情信息增值开发的新模式。

4.战略规划，创新管理。

研究舆情信息的开发模式，不仅是社交媒体时代创新舆情管理的现实需要，也是构建舆情引导新格局的必然选择。在智库阶段，舆情大数据的搜集、分析和挖掘，不仅是以舆情服务为主体的数据呈现，还要把舆情信息工作放在整体中去考虑，放在战略层面加以考量研判，充分发挥信息的利用程度和利用效益，通过领导者决策转化为现实效能，如此才能体现信息服务的价值。

信息大爆炸正深刻改变人们的生活、工作和思维方式，也深刻影响社会舆情管理。站在规划的高度，需要社会管理者做好舆情信息增值开发的顶层设计，通过信息的析取、重组与研究来形成针对用户问题需要的价值信息开发；站在方法论的角度，需要舆情信息工作者注意到被反映事件、事物的综合因素，加强管理目标、管理模式、数据平台、支撑技术等方面的协同创新。

第8篇：网络舆情分析系统范文

关键词：网络舆情；监测引导；Web数据挖掘

中图分类号：C93 文献标志码：A 文章编号：1673—291X（2012）28—0227—03

一、时代背景

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、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、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。

第9篇：网络舆情分析系统范文

〔关键词〕网络舆情；AHP；模型构建；危机预警

〔中图分类号〕G201〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2013）01-0171-06随着网络媒体的发展及民众网络参与度的提高，如何去应对影响日益增大的网络舆情，已经成为企业经营发展的一个重要课题[1]。虽然企业网络舆情的重要性日益体现，但相对于政府类网络舆情，其研究进展不但相对落后，且并未形成一个系统的研究体系，同时对相关的理论研究存在不足，或者直接套用政府类舆情的理论，这也造成了虽然开发出不少企业舆情监控软件，但其效果却往往差强人意。本文则是通过对企业舆情信息的理论研究，建立完善的企业网络舆情评估体系，构建系统化的评估模型，进而实现企业网络舆情的应对。

1企业网络舆情指标层次结构

该体系按照企业网络舆情的特点，分为传播扩散、信息特质二个评估维度[2]。每个维度都进一步细分为不同的衡量维度层，每层包含不同的衡量因子。评估体系采用不同分层，不但脉络清晰，能很好的体现出每层之间的关系，而且每层因子均可量化。因此该模型相较于已有研究，不仅构建相对完善，而且能够为进一步评估模型的建立和测度提供数据支持[3]。

1.1传播扩散维度

作为评估体系的第一个维度，传播扩散衡量的是与企业相关的网络舆情信息在传播媒介和受众反应方面的发展规律。包含传播媒介、受众反应和扩散强度3个二级维度。

1.1.1传播媒介

传播路径指的是企业网络舆情信息通过何种渠道在网络体现和传播。作为舆情信息的载体，不同的渠道所传递的信息具有的重要性各不相同，而对重要性的衡量则是判断舆情信息是否值得应对及如何应对的重要组成部分。针对企业网络舆情信息的特点，可以将其进一步细分为：（1）相关的官方、非官方组织网络信息平台，如12315消费者网。（2）大型门户网站，如新浪、雅虎等。（3）传统媒体性网站，如人民网等。（4）大型网络社区，如天涯、猫扑、百度贴吧等。（5）个体性网络平台，如博客、微博客等[4]。

1.1.2受众关注度

受众关注度刻画一定时期内网民对与企业相关的舆情信息的关注情况，包含累计发帖数量、累计跟帖数量、累计点击数量、累计转载数量4个四级指标。通过对4个四级指标的衡量可以判断网民对某舆情信息的兴趣度、关注点，跟踪并研究该舆情信息的扩散和发展规律。

1.1.3受众诉求

由舆情的概念可以看出，其体现的就是人们对某一事件的态度。它反映了受众对某一舆情信息的态度倾向，是衡量舆情信息危害程度的重要指标。一般而言，受众对某一舆情信息存在支持、中立、反对、模糊等观点，各种观点也会在网络中产生讨论和碰撞。而通过对受众舆情观点的监测，企业可以初步判断某舆情信息的受众总体态度倾向，为进一步的舆情分析提供支持。

1.2信息特质纬度

对舆情信息自身的特征的衡量也是评估体系的重要组成部分。该纬度包含信息敏感度、信息主题类型和动机3个二级维度。

1.2.1信息敏感度

企业网络舆情信息敏感度指的是某一特定舆情信息内容可能对企业产生危害的程度，该指标的衡量主要凭借评估者的主观判断。一般而言，可以将舆情信息分为如下几个方面：相关舆情信息密切关乎时下社会热点、相关信息能引起受众一定程度关注、相关信息对受众触动不大等。