互联网舆情监控分析精选(九篇)

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第1篇：互联网舆情监控分析范文

关键词：支持向量机；信息特征识别；网络舆情

中图分类号：TP393.09 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）02-0119-02

1 引言

网络舆情研判是有效掌控网络、促进社会主义和谐社会建设的重要手段[1]。当前，信息处理领域内的一个重要的研究方向是网络舆情研判，它具有非常深远的实用价值。分类挖掘技术作为研究互联网信息研究的一种新兴统计学习理论，它能够有效的从互联网中获取相关的舆情信息，通过分析后，最终达到监控和预警的目的，对监管部门管理和处置互联网中的涉警舆情提供帮助[2-4]。本文将在计算动词理论聚类算法中引入支持向量机技术，通过分析计算动词决策树的趋势后，来对互联网信息进行分类和挖掘，实现网络中的舆情侦测、继而探索舆情源头、网络舆情的接收者及特征，最终得到舆情在互联网中的传播方式，并对舆情带来的影响进行评估及其发展趋势做出研判。

3 基于支持向量机技术的网络舆情信息动词决策树的趋势分析

在互联网分析中引入聚类分析，就是对互联网数据进行归类、分组、汇总，得出群体的聚类特征并形成属性知识。而趋势分析则是对前面会联网数据聚类分析后所得到的属性知识为研究对象，接着设计出解决此问题的决策树，以揭示出问题发展的趋势，为预测和把握未来发展方向提供帮助。计算动词决策树的过程是：首先从研究对象属性类型的根点选取，其次选取根节点的下一个叶子节点N，接着找到此节点N的最佳决策属性，然后通过计算动词增益和计算动词熵来训练节点，最后判断是否把训练样本进行了最佳分类，得到就结束，否则继续找最佳决策属性。

4 基于支持向量机技术的网络舆情研判方法

（1）在支持向量机技术的支持下，对新闻、论坛/BBS、博客、即时通信软件等渠道传播的网络舆情进行采集，运用聚类分析、主题检测与跟踪、自动摘要等定向分析技术，可以得出网络舆情传播者的感情、想法、观点、立场和意图等主观的特征表现。最终实现用关键字布控、语义分析来达到识别敏感话题的目的。（2）热点话题、敏感话题瞄准与追踪。目前国内外大多采用了文本聚类技术――文本关键字词作为文本特征，分析新发表文章、贴子的话题是否与已有热点或敏感主题相同，并对发表的话题和发信人发表的文章的观点、倾向性进行分析与统计。（3）研究发现当前的网络舆情的研判和预警效果并不理想。主要原因是缺乏统一全面的、全方位多层次的网络舆情预警信息系统，无法满足当前用户所期望的需求；此外各大厂商之间缺乏合作和协调，难以形成有效的合力。所以网络舆情分析及研判技术还有更大的发展空间。（4）除市场环境及用户需求没有边界等特殊因素外，怎样将计算技术与处理内容结合，怎样设计具体的分析引擎和自动信息采集，怎样构建舆情分析库、属性知识储备库，怎样对收集的信息进行与判断、筛选和预处理形成格式化信息，怎样加强专家与系统结合、人机结合来提升舆情判断的准确性等到都是当前解决问题的最重要环节。

5 结语

支持向量机理论建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上，它作为一种新的机器学习方法，能够依据有限的样本信息，在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，在解决模式分类问题上具有近似最优，而且在没有问题域相关知识属性时所设计的机器依然具有较好的性能。文中提出一种基于支持向量机技术的网络舆情研判方法，具有突出的小样本学习方法，借助它强大的泛化能力，实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”，在网络舆情信息处理中具有良好的性能，即较低的误检率和漏检率，这都充分表明了基于支持向量机技术对网络舆情研判处理及相关问题有良好的应用前景。

参考文献

[1]李敏.互联网舆情监控系统设计与实现[D].上海：复旦大学，2009.

[2]王伟，许鑫.基于聚类的网络舆情热点发现及分析[J].现代图书情报技术，2011（03）：74-79.

[3]周黎明，邱均平.基于网络的内容分析法[J].情报学报，2005（05）：594-599.

[4]赵曙光.提高自媒体时代突发事件的舆论引导能力[J].政工研究动态，2012（15）：22-24.

[5]Vapnik V著，张学工译.统计学习理论的本质[M].北京：清华大学出版社，2000.

第2篇：互联网舆情监控分析范文

〔关键词〕网络舆情监测；高校图书馆；信息服务

DOI：10．3969／j．issn．1008－0821．2012．02．019

〔中图分类号〕D669 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008－0821（2012）02－0071－02

How the Library Should be Involved in the Network Monitoring Public WorkYu Huixin1 Ruan Jianhai2

（1．Faculty of Computer and Information Science，Southwest University，Chongqing 400715，China；

2．Library，Southwest University，Chongqing 400715，China）

〔Abstract〕In the web2.0 environment,the network to become one of the main carrier of public opinion.By analyzing the definition of public opinion,features,network monitoring public opinion work who needs,network monitoring public opinion,the main method used and the current problems,combined with the advantages of the library,giving a opinion on how the library should be involved in the network monitoring public work.

〔Key words〕network monitoring public opinion;university library;information service

在Web2.0环境下，每个人都成为了网络的生力军，网民不再单纯的是信息的接受者，不再仅仅处于信息链条的末端，不再单纯的被动接收信息，而是成为整个信息网上的一个结点，可以是信息的者，也可以是信息的传播者，还可以是信息的存储者和利用者，因此，网络作为信息交流和知识共享的最好平台，被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”，成为反映社会舆情的主要载体之一。

1 网络舆情的定义

当前学者对舆情概念的认识有狭义广义之分。

狭义上，王来华认为舆情指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，作为舆情主体的民众对国家管理者产生和持有的社会政治态度［1］。

广义上，张克生认为舆情指国家管理者在决策活动中所必然涉及的，关乎民众利益的民众生活（民情）、社会生产（民力）、民众中蕴涵的知识和智力（民智）等社会客观情况，以及民众在认知、情感和意志的基础上，对社会客观情况以及国家决策产生的主观社会政治态度（民意）［2］。简而言之，广义的舆情，就是指民众的全部生活状况、社会环境和民众的主观意愿，也就是通常所说的“社情民意”。

刘毅著的《网络舆情研究概论》是国内在网络舆情研究理论方面的第一本专著。他认为舆情是由个人以及社会群体构成的公众，在一定历史阶段和社会空间内，对自己关心或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［3］。而网络舆情是通过互联网表达和传播的各种不同情绪、态度和意见交错的总和。

总结前人的观点，笔者认为网络舆情就是通过互联网围绕中介性社会事项的发生、发展和变化，作为舆情主体的网民表达和传播各种情绪、态度和意见的总和。主要通过BBS论坛、博客、新闻跟帖、转帖等实现并加以强化。

2 网络舆情的特点

网络舆情具有舆情所具备的特点外还具备自身的特点。

2.1 网络舆情的场所特点

Web2.0以用户参与网站内容制造，更加注重交互性为特点引导起互联网革命，使互联网变为“可写可读互联网”，每个人都参与信息供稿。网络舆情在这种背景下应运而生，主要通过以下手段实现：发播各类信息的网站，网页，以及论坛，留言板，BBS，博客，SNS社区以及新兴的微博等交互式栏目。依靠网民的浏览，发帖，跟帖和转载形成人气，可以迅速集中地反映公众的意见和言论，是民间舆论或者民意得以展现。

2012年2月第32卷第2期高校图书馆如何参与网络舆情监测工作Feb.，2012Vol.32 No.22.2 网络舆情发展的阶段性

一般网络舆情的发展可划分为4个阶段：舆情议题发展阶段、舆论平稳向消退发展阶段、网络舆情爆发阶段、控制和引导阶段。有关网络言论能否成为网络舆情，很大程度上由议题的敏感性和活跃性所决定的。在网络舆论发展的第二阶段是网络舆论由潜性舆情向显性舆情转化的关键阶段，为网络舆论引导提供了良好的时机。如果在舆论处于潜舆论的时候进行适当的引导，容易得到较好的效果；而引导显舆论的困难程度，则远大于潜舆论。

2.3 网络舆情具备互联网的特性

言论的匿名性：每一个网络用户在互联网上均可以有自己所设计的任何一种身份出现。这样舆论人可以在完全公开、完全没有后顾之忧的情况下，尽情阐述自己的观点和意见。交流的平等性：言论的匿名性导致了意见交流的平等性。过程的速成性：与传统舆论相比，网络舆论的形成过程更加迅速。网络的传播特性使网络舆论能够在非常短的时间，在全球范围内聚集起相当数量的人群。

网络舆情的主要传播途径：电子邮件及新闻组；即时通讯工具，如QQ、MSN、飞信等；电子公告板（BBS论坛）、聊天室；博客、微博；维客、聚合新闻、播客等。

3 网络舆情工作的主要需求者

市场上对于网络舆情监测有需求的主要是企业和政府。企业进行舆情监测的目的主要有了解用户使用公司的产品或服务的反馈情况了解用户的需求和产品或服务需要改进的地方、出现危机是民众的态度以便做好应对动作、竞争对手的动态等。政府进行网络舆情监测主要了解个别政府官员的违法乱纪行为；涉及司法系统法制建设等；涉及部分政府部门公共政策公共产品城管队伍等；群众最关心、最直接、最现实的衣食住行等系列民生问题；涉及社会收入分配等；涉及国家利益、国家安全、民族自豪感；重要或敏感国家地区的突发性事件等。

4 网络舆情监测工作

中国石油大学李子儒认为对不良网络舆情预警是十分重要的，它不仅关系到社会公平公正和民主政治的建设，而且也关系到社会的和谐与稳定［4］。

据笔者实际工作了解，社会上一些做网络舆情监测的企业将不良网络舆情定位负面舆论，主要分为4个等级：红色等级（危险）、橙色等级（亚危险）、黄色等级（可控）和绿色等级（安全）。不同的网站因为其日均IP访问量、日均PV浏览量、网站受众范围、类型的不同，具有不同的权重。不同权重的网站其舆论影响力也是不同的，所以要对网站进行分析管理，划分为核心监控阵地、重点监控阵地和普通监控阵地。根据舆论所属的阵地、访问量、回复量、转载量和是否出现在首页重要板块来确定负面舆论所属的等级。

天津社科院刘毅指出做好网络舆情监测分析是有效引导网络言论的前提［5］。

目前网络舆情监控分析主要采用人工监测和运用舆情软件监测两种方法进行。人工监测方法主要流程是：监测员接到任务，通过对专题的分析、查找关键词、确定关键词，然后对搜索引擎、门户网站、论坛贴吧、微博等网站等进行查找、搜集信息，经过多次的关于这一个专题的监测，总结出核心监控阵地、重点监控阵地和普通监控阵地，以后的监测主要针对这些网站进行，不同的阵地监控的频率也不同，最后汇总监控到的信息，撰写监测报告。人工监测的方法的优点是搜集的信息精确；缺点是监控的频率低，容易漏掉信息。人工监测主要适合与对专题进行监测分析。运用舆情监测软件是现在主要的监控方法，市场上有很多公司开发了舆情监测软件，这些软件通过融合最新的海量信息搜集、全文搜索和数据挖掘技术24小时监控成千上万的网站、论坛、微博舆情和博客，帮助用户及时、全面的掌握各种信息。舆情软件监测的优点是监测的范围广、信息搜集全；缺点是信息的相关性小。总结上述情况，好的舆情监测分析应该是运用舆情监测软件和人工监测相结合，运用舆情监测软件搜集信息，然后人工进行筛选、汇总、撰写分析报告。

5 网络舆情监控存在的主要问题

5.1 相关部门在掌握舆情方面，存在巨大的困难

华中科技大学纪红则从舆情信息的角度提出要科学地搜集和分析网络舆情、掌握网上舆论主动权［6］。而目前无论是政府还是一部分企业，对于网络舆情监测，没有专业的人员，不能及时掌握舆情信息。有些选择外包给专门做网络舆情监测的单位，有些甚至任其随意发展。

5.1 缺乏专业人员

网络舆情监控员大多数缺乏专业知识背景，各种学历各种专业人员混杂，只要掌握基本电脑操作的，再经过做舆情监测的公司简单的培训，就可以上任工作，导致搜集的舆情有漏报、相关性小、延时报道等问题的出现。

5.2 缺乏理论指导

市场上众多舆情监测公司，缺少专业的信息服务人员，没有相应的理论指导。一些有实力的公司选择与高校合作，从高校专业人员中获取理论帮助，制定科学完善的舆情监测指标体系、计算出合理的舆情指数。而大多公司只是凭经验进行监控，撰写分析报告，使得报告的精准度降低、相应体系没有科学的根据。

6 高校图书馆如何参与网络舆情监测工作

高校图书馆应该适应市场需求，扩大信息服务内容高校图书馆信息服务工作。图书馆充分利用自己的优势参与到舆情监测工作中来。

6.1 完善的工作机制、技术和方法

建设专业的重大事件舆情数据库，一方面丰富了馆藏资源；另一方面有利于总结网络舆情的特点、借鉴成功经验。建立与完善危机舆情应对方案，完善网络舆情工作的工作机制、技术和方法。推动各馆资源共享，打造舆情监测专业平台。

6.2 雄厚的理论基础指导舆情监测的实践工作

图书馆信息服务工作有其成熟的理论基础，多年实践工作经验，应参与舆情监测工作，充分发挥自己的优势，拓展信息服务工作内容。

6.3 丰富的信息服务专业人力资源

图书馆有大量的信息服务专业人员，他们是具有合理的知识结构和能力的信息资源检索与开发人才，长期从事信息服务工作的图情人员具有善于通过检索、观察、阅读发现隐性、连带的新信息能及时、全面、准确的获取舆情信息；通过思考、归纳概括、发现本质、找出规律应对网络舆情监测工作。

总之图书馆充分发挥自己的人力资源、信息资源、理论基础优势，适应市场需求，参与到网络舆情监测中来将大有作为。

参考文献

［1］王来华.舆情研究概论：理论、方法与现实热点［M］.天津：天津社会科学院出版社,2003:5-8．

［2］张克生.国家决策：机制与舆情［M］.天津：天津社会科学院出版社,2004:17-19．

［3］刘毅.网络舆情研究概论［M］.天津:天津人民出版社,2007:53-54.

［4］李子德.论和谐社会视野中不良网络舆情的预警［J］.中国石油大学学报，2008，(4):37-39.

第3篇：互联网舆情监控分析范文

>> 新媒体视野下提高高校团干部网络舆情引导能力研究 自媒体时代下网络舆情对大学生理想信念教育的影响研究 自媒体时代网络舆情“媒体审视”误区与引导 新媒体视域下高职院校舆情传播特点及引导对策 自媒体时代高校网络舆情传播及引导机制研究 高校学生自媒体使用现状下的网络舆情引导策略研究 自媒体时代高校网络舆情引导 新媒体视域下大学生网络舆情状况调查与分析 自媒体时代大学生舆情监引导研究 自媒体视阈下提升高校辅导员网络舆论引导能力探讨 试论自媒体视域下高职英语教学的优化研究 自媒体视域下高校学生党建工作模式创新研究 自媒体视域下的高校学生心理健康教育创新研究 新媒体视域下高校学生道德教育建设及引导机制研究 新媒体视域下大学生教育引导策略研究 自媒体时代大学生网络舆情的现状及引导对策 自媒体时代大学生舆情监控与引导研究 网络媒体监督与舆情引导 新媒体视域下高校心理危机舆情监控机制探究 自媒体环境下的涉警舆情引导探析 常见问题解答 当前所在位置：.

〔2〕人民网舆情监测室.网络舆情热点面对面〔M〕.北京：新华出版社，2016.

〔3〕中国互联网络信息中心.第38次中国互联网络发展状况统计报告〔EB/OL〕.（2016-08-03）.〔2016-11-23〕.http：//.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201608/t20160803_54392.htm.

〔4〕蒲红果.网络舆论引导与舆情应对〔M〕.北京：新华出版社，2013.

第4篇：互联网舆情监控分析范文

随着以社会媒体为主的Web 2.0的发展和深入，以及移动终端等新媒体的普及，社会舆情的传播途径急剧扩张。网络成为反映社会舆情的主要载体之一，网络舆情影响力正积聚放大，对公共事务和政策的影响日渐深入。同时网络技术更新网络舆情信息来源不再局限与新闻评论、博客、贴吧等，随着微博、即时通信工具的广泛应用，现在新闻在网上的呈现与传播不是以小时计，而是以分秒计，近乎于实时。短时间内就可能将突发事件传播、发酵为有着重大舆论影响的事件。赢得时间就赢得了话语权，就赢得了舆论引导的主动权。把握好“黄金时间”是成功处置突发事件的第一道关口。因此，高校建立自己的互联网舆情监测分析系统[1-3]，运用高科技手段对互联网敏感内容进行24小时不间断地自动监测和分析，可以提高信息收集和研判的效率和水平，进一步做好对广大师生的舆论引导工作，从而更好的维护高校形象[4， 5]。

1 需求分析

现代高校管理工作中，有一部分重要的工作是对在校师的关注的重要信息能够及时掌握，并能做出正确的引导。现有的收集信息的方式是通过网络搜索引擎、网页浏览的传统手工信息收集方式已经无法满足当前舆情监督工作的要求。手工方式监测范围主要集中在几大门户网站、论坛、微博等，覆盖面窄，难以较全面地收集到目标信息。效率低，及时性差，根本无法及时发现敏感信息，且无预警机制，突发事件容易造成被动局面。信息统计难以存档，形成规范统计数据，更不可能有规范的数据进行分析，为高校舆论引导管理工作提供分析依据。因此建立一个拥有通过网页内容的自动采集处理、专题聚焦、敏感词过滤、统计分析等功能的舆情监测系统，可以实现高校对自己相关网络舆情监督管理的需求，为高校管理层全面掌握广大师生的舆情动态提供了信息保障，并能让高校管理层对发生的舆情事件做出正确舆论引导。

2 系统功能设计

互联网舆情监测分析系统分析为系统管理、信息采集、分析处理、信息服务等功能模块，提供全方位舆情监测服务

2.1 系统管理模块

提供基于WEB平台标准网页模式的管理工作界面，使用人员通过浏览器即可方便地进行各种操作控制与远程管理。提供多频道分类和多个监控专题设置，支持无限分类和无限站点加入。支持用户自定义站点描述、起始URL、抓取深度、更新时间等各种参数配置。具备用户管理和权限分配功能，针对不同用户提供不同操作权限和个性化操作界面。

2.2 信息采集模块

该模块可以对境内外多种监控网站类型的静动态网页采集，包括新闻门户、BBS、RSS、博客、贴吧、微博及其他类似结构网站。可以对监控专题的信息采集，可针对特定事件在设定时间内进行专门采集。可以自动对信息源进行24小时不间断的实时监控能力，信息从出现到被检索到的时间间隔应为分钟级，对新信息进行实时更新和增量索引。对采集的信息提取摘要和关键字段信息，并按指定格式分字段存入全文库相应位置，便于根据需要进行数据统计。

2.3 信息分析处理

系统对采集入库的数据以下核心技术进行智能分析，对原始数据进行加工处理，关键数据提取，形成原始舆情库。对各类主题能够形成自动摘要。可以自动在搜索结果条目下显示摘要信息。这些“摘要”帮助用户迅速了解搜索结果的主要内容，提高工作效率。使用自动分类技术，基于用户配置的关键词，将收集的信息自动分类，以树型结构的方式进行展现，结构清晰便于舆情工作人员第一时间找到有价值的信息，并实现对敏感信息的有效监控。由于网络转载的现象，网络上存在大量的重复信息，可根据文档内容的匹配程度确定是否重复，对重复信息自动判断和区分，大大节省用户时间。提供了敏感字库，同时可根据用户需求对敏感词库进行设定，信息采集器在运行过程中自动识别信息内敏感词，对于包含敏感词的信息系统提供“不入库”、“入库待审”、“入库已审”等几种处理方式。系统采用基于语义的文本倾向性研究方法，对新闻、评论、论坛、博客、微博中的信息进行整句和整篇情感分析，在计算机层面先进行研判再展现给系统用户。可以利用内容主题词组和回贴数进行综合语义分析，识别敏感话题。

2.4 信息服务模块

通过对采集入库的数据进行智能分析，根据各分类每天采集的信息生成曲线图形式的分析报表，可按每日、每周、每月、每季统计信息的更新情况。通过系统自动分类，根据预设的专题事件关键词系统自动生成专题报道，集中展示相关专题信息，统计出时间发展趋势。对于采集得到的重要敏感内容，经过网络安全管理人员处理生成舆情简报，为学校相关领导决策提供数据依据。可实时预警敏感内容发生，对已有的敏感内容信息库，通过配置预警参数，对增长异常的事件、突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并通过页面提示、电子邮件和手机短信等形式报警，通知学校相关管理人员采取措施处理。

第5篇：互联网舆情监控分析范文

实际上，腾讯从1998年开始，经过16年的时间，从一个简单的CS模型打造出了整体的超大规模计算设施的基础，我们从中设计出一个海量数据运算的方法论，在其上呈现出腾讯各种各样的产品。这个强大的后台就是腾讯云。

以腾讯云为核心，腾讯打造了一云多端的业务模型，前端连接了我们的QQ、微信平台以及各类移动App的应用等。这样的业务模型能够把我们的智能设备使用数据、网络舆情信息等全部汇集到腾讯云平台上，进行整体分析，从而开展“互联网+”方面的业务。

下面，分享一下五个场景，来谈一下在国家应急广播发展中如何应用“互联网+”思维和技术：

第一个场景是为应急广播打通紧急公益信息的推送通道。目前，QQ月活跃用户数有8亿，微信月活跃用户数达到6亿。通过庞大的用户拥有量，我们可以在突发事件发生时，为应急广播提供一个很好的信息传播渠道。在腾讯云平台的支撑下，我们可以做毫秒级推送，帮助应急信息触摸到不同的移动终端。

第二个场景是利用腾讯大数据平台实现人群分布和人流量的监控。例如，通过QQ和微信的使用情况，可以得出上海外滩的人流量热力图，从而为拥挤事件的预警提供一个参考。再例如，四川芦山地震后，利用QQ和微信数据得出的一个热力情况，可以帮助我们知道当时有多少人处于灾区，需要救援。

第三个场景是将腾讯的舆情分析能力应用在应急领域。现在，大家都喜欢发微博，喜欢拍照发朋友圈，在这种情况下，我们就有可能根据舆情的情况了解到灾难的发生。

第四个场景是QQ物联网在应急方面的应用。现在我们的智慧终端越来越多，比如说智慧手环、人体监测设备、温度湿度探测器等，当灾难发生的时候，比如大楼里发生火灾，可以通过楼内部署的智能终端了解里面的温度、热度以及目前的情况，让我们的人员实时了解楼里的灾害情况。

第五个场景是人脸识别。大家知道，腾讯从做社交媒体开始，跟头像、照片就是分不开的。现在腾讯后台拥有相当量级的黄种人人脸识别库，这个识别库的社交媒体人脸识别率能达到99.5%，身份证人脸识别率能达到99.9%。这么高的识别率可以协助打拐、寻亲等，我们可以将打拐平台对接腾讯人脸识别库，通过照片比对找到丢失的孩子。

第6篇：互联网舆情监控分析范文

关键词 网络舆情；研究现状；研究特点

中图分类号TU 5 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）92-0018-02

2005年发表在《新闻记者》上的《互联网虚假信息的控制与网络舆情的引导》可视为开启我国网络舆情研究的标志性文献。其后短短8年时间，我国网络舆情研究迅速发展，其研究内容、研究手段、研究力量、研究模式呈现出新的特点。

1 网络舆情研究内容逐步细分化

互联网的日渐普及使其作为“第四媒体”的地位和影响更加突显，网络舆情随之受到社会各领域的广泛关注和重视，其研究内容逐步深入和细分化。

从理论研究来看，既有网络舆情一般性概念的界定和比较研究，也有网络舆情形成、发展规律和特点的研究，并且随着社会学、政治学、管理学、传媒学等传统学科的引入，网络舆情理论研究的视角更加多样，学科交叉和融合性研究更加频繁。

从应用研究来看，由于网络舆情本身在一定程度上是社会现实的反映，而社会是复杂多样的，因此网络舆情充满了多样性，这一点决定了网络舆情应用研究同样具有多种需求、多种视角。除了通常有关社会管理、政治治理等方面的网络舆情研究外，还出现了经济网络舆情研究、政法网络舆情研究、农业网络舆情研究、教育网络舆情研究、军事网络舆情研究等分支，更有高校网络舆情研究、企业网络舆情研究等更细分支，研究成果如湖南大学网络文化研究中心唐亚阳负责的《中国教育网络舆情发展报告（2011）》、武汉大学语言与信息研究中心萧国政主持完成的“2012年中国教育热点网络舆情报告”、人民网舆情监测室的《2012年企业网络舆情报告》、《2012年央企网络声誉管理研究报告》等。网络舆情研究细分化的另一个重要体现是出现了大量专门性研究刊物（内刊）。有的侧重某一行业或领域，如人民网主办的《网络舆情·三农内参》、正义网主办的《政法网络舆情》、中国交通报社网络信息中心主办的《交通网络舆情》等，有的是地域性的，如中国人民大学新闻学院和北京市互联网宣传管理办公室合办的《首都网络舆情》、山东省省委宣传部下属大众网主办的《大众舆情参考》等。从应用研究的重点看，网络舆情研究的对策性成分增加，实践应用性大大增强，内容更加具体，网络舆情分析、网络舆情监控、网络舆情应对、网络舆情管理等方面内容明显增多。

网络舆情研究内容的细分化一方面反映了社会各领域、各行业、各团体对网络舆情研究的现实需求，同时也反映了网络舆情研究自身还处于初步发展阶段，更多内容有待深入研究。

2 网络舆情研究手段趋向技术化

网络舆情的即时性、海量性、动态性特点决定了信息网络技术手段在网络舆情研究中的重要作用。特别是近年来，我国网民数量剧增，网络热点事件频发，网络舆情影响增大，由此对网络舆情研究提出了更加迫切的现实需求，而单纯依靠人工进行网络舆情搜集、分析已经很难满足这种需要。另一方面，信息技术特别是信息挖掘技术、自然语言处理技术及云计算技术的发展为网络舆情研究提供了有力的技术支持。社会需求加上技术推动使网络舆情研究手段快速发展，出现专门用于网络舆情分析、预警、监控的软件，如方正智思舆情辅助决策支持系统、乐思网络舆情监测系统、军犬网络舆情监测系统等。这些技术手段得到研究机构和人员认可，并在研究中得以运用，极大地提高了工作效率，促进了网络舆情研究的量化分析和科学性。

3 网络舆情研究力量日益组织化

网络舆情对政治、经济、社会、军事等产生重要影响，由此引发政府部门、研究机构、企业社团等组织的广泛关注。在此背景下，网络舆情研究力度加大，研究力量也由最初的单个、分散、自发状态向有组织的、团队化方向发展。几年内迅速发展为数百家相关研究机构，如天津社会科学院舆情研究所、华中科技大学舆情信息研究中心、人大――方正舆情监测研究基地、上海外国语大学中国国际舆情研究中心、辽宁石油化工大学舆情信息研究基地、陕西省社会舆情研究中心、北京交通大学网络舆情安全研究中心、新华网网络舆情监测分析中心等。这些研究机构有的是高校科研院所独自成立的，有的则是其与政府共建成立的，还有的是与企业联合成立的。总之，网络舆情研究力量出现加速组织化的趋势。

4 网络舆情研究模式呈现商业化

网络舆情研究的源动力是社会需求，自媒体时代的到来使网络舆情具有易发、突发、放射、难控的特点，更加剧了这种现实需求。无论是政府还是企业社团，都迫切需要能够正确引导网络舆情，防范、管控网络舆情危机，以避免危及自身形象和利益的事件发生、蔓延。需求与利益驱动刺激了网络舆情研究模式的商业化。

网络舆情研究的商业化主要表现在3个方面：一是研究成果的商业化，一些研究机构大量开展有偿服务，进行订单式、专题式网络舆情研究，为用户提供针对性的网络舆情分析、研究报告和相关对策；二是研究手段的商业化，网络舆情研究发展的一个重要特点就是研究手段越来越借重信息技术，由此产生了网络舆情研究相关分析监控软件。这些软件大多是信息技术公司开发出来然后再出售给相关研究机构，或者双方开展一种商业化的合作，网络舆情研究软件的商品属性更加直接明显；三是研究组织的企业化。一些研究组织本身就是企业或企业的部门机构，其研究活动和目的自然具有商业性。比如从事网络舆情研究相关软件开发的信息技术公司，广义上讲也属于网络舆情研究力量，其本身就是企业性质。还比如人民网舆情监测室，作为上市公司人民网的下属机构，其《网络舆情》刊物的出版发行模式具有典型的商业化特点。

网络舆情研究的商业化一方面推动了网络舆情研究的迅速发展，另一方面也不无隐忧，如何在商业化的运作下保证网络舆情研究的客观性和公正性是当前不容回避的现实问题。

参考文献

[1]黄淑敏.我国网络舆情研究领域论文的计量规律分析.广州广播电视大学学报，2011，4.

第7篇：互联网舆情监控分析范文

关键词：大数据 民航舆情 舆情监测

中图分类号：F56 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）04（b）-0012-02

近年来大数据技术不断地向社会各行各业渗透，为每一个领域带来变革性影响，并正在成为各行业创新的原动力。舆情监测及分析就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。我国民航处于发展的快车道上，2016年民航客运量突破4.8亿人次，居全球第一位。航空业也是一个浸泡在数据中的行业，通过对民航各类数据进行挖掘，寻找数据之间的联系，确立数据之间相关关系的规律，可向民航业各个部门提供多方面的数据服务，从而更好地提供航空运输服务。

1 大数据和舆情监测

1.1 新时代下的大数据

大数据（Big Data）：或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通过门户网站、自媒体、社群渠道、大众传媒等，用户与网站之间双向交互，用户与用户之间的多渠道、多层次交互，不仅可以深层次挖掘数据之间的联系，而且还可以进一步确立数据之间相关关系的规律[1]。

1.2 HADOOP技术特点

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。此外，Hadoop依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。它主要有以下几个优点：（1）高可靠性；（2）高扩展；（3）高效性；（4）高容错性；（5）低成本。Hadoop技术特点允许使用办公室的旧电脑就行组网，便于建立工作网络。

1.3 大数据下的舆情监测

舆情监测是大数据的一个重要应用。数据的合理整理分析能够挖掘数据之间的关系，通过大量数据走势的分析和合适的算法可以进行发展趋势预测。借助大数据的这一特点可进行舆情监测和呈现，进而提供参考措施，使网络舆情能够快速发酵。国内外已经有很多机构开始进行大数据下的舆情监测研发并取得一定成果[2]。航空业在这一领域起步较晚，可开发潜力巨大。

2 飞速发展的民航业与互联网紧密结合

据中国互联网络信息中心数据显示，截至2016年12月，中国网民规模达7.31亿，相当于欧洲人口总量。其中，手机网民6.95亿，增长率连续三年超过10%。伴随着互联网+移动通信的飞速发展，我国进入了崭新的“微时代”。微政务、微电影、微视频、微营销等新名词与新传播的方式层出不穷。新时代意味着新模式，这一浪潮也给民航业带来巨大的机遇与挑战。

2.1 民航发展迅速，业务开展广泛

我国民航在近25年的发展可谓突飞猛进，90年代初期民航实现旅客周转230.48亿人公里，开辟437条航线，其中国内航线385条。而到2015年，全民航旅客周转量翻了30倍，实现旅客周转7270.7亿人公里，年复合增速达到15%。总航线达到3142条，其中国内航线2652条。2016年我国民航客运更达4.8亿人次。在客货运、快递输送、器官捐献、抢险救灾、主题飞行等方面取得了丰硕的成果。全民航无论在绝对量还是航线版图都实现了全面提升。

2.2 互联网舆情对民航业影响越来越大

之前民航业因较高的安全要求和相对较小的受众，基于互联网的运营开发一直有限。随着民航的快速发展，航空运输在民众中的逐步普及，民航业已经开始在互联网领域努力耕耘，从运行到营销到公关均已与互联网有效结合，网上推出的各类活动越来越丰富多彩。与此同时，广大乘客在互联网上对民航业的关注也越来越多，各类消息转发极快、影响极大[3]。如2016年10月16日成都双流机场一航班起飞后飞错方向事件，刚发生不久官方尚未给出通告就被网友大量转发，使得当事公司处理比较被动。2016年10月11日的虹桥机场飞机险撞事件中，当事航空公司的及时处理和介入就使得事件处理较为顺畅，提升了航空公司在乘客心中的形象。

3 大数据下的民航舆情监测应用

结合大数据下的舆情监测可从以下几个方面对民航运行提供服务和参考。

（1）民航行业动态采集。论坛、微博、微信、新闻评论是目前网民在互联网上发表个人意见和想法的主要阵地。网民发表个人意见有几个特点：一个是网民的数量极为庞大；另一个是网民发表信息几乎没有门槛，再者是现行媒体运行机制相互转发较为便捷。以上均导致了信息传播速度极快，其形成的舆论力量深刻影响各行各业，民航作为重要的交通运输服务行业也深受影响。民航应做到相关信息实时入库，并能保证发现信息的全面性。深刻了解民航行业动态，通过监测行业政策，业界动向，统计信息等，提供决策信息、帮助把握民航脉搏。

（2）口碑监测。通过监测民航方面的舆情情况、热门话题等了解民航相关单位、岗位乃至个人的大众口碑状况。可监测各类正文信息，通过配置系统采集获取相关主题的最新回复内容，并获取相关详细信息，如查看数、回复数、回复时间等，对大众对于相关话题的反应热度、及时性进行有效了解。之后将检测到的信息加以分类，尤其是负面舆论进行归类汇总，以便发现问题、处理问题、改进问题。做到掌握舆情风向，实时收集分类整理民航相关评价信息，做好民航口碑检测工作。

（3）民航热点追踪及乘客行为研究。在行业动态采集的基础上，对于民航热点敏感信息，及时通知相关运行单位或管理部门，这样可及时远程掌握重要舆情的动态，便于相关部门及时响应，及时开展工作。通过了解受众倾向和目标受众的关于民航话题的倾向和喜好，民航宣传及销售部门可合理规划投放内容，贴近受众，促进大众对于民航业的了解更深。

（4）民航危机公关。通过及时监测潜在负面关键词或筛选特定主题的负面信息，及时掌握危机动态，找到相应重要传播点，进行定向沟通，可对出现的危机进行一定程度的控制、处理和正向引导。在各类公关危机处理中掌握主动权。这些都需要相P单位做到密切关注事态发展，并且制定切实可行的危机预警及处置方案。

（5）民航运营活动方案优化。通过监测评估民航相关信息传播效果，对各类运营活动进行分析评价，结合不同种类客户的反应为各类公关活动、主题活动、商业推广、航线促销等提供有效的优化建议，给出合理的价格区间、推广时间、推广方式乃至合适的形象大使、代言人等。

（6）他国民航业一线消息分析。监测他国民航消息、掌握国际，情报通过监测竞争品牌的热门话题，媒体报道等，及时掌握他国民航业的最新动向，积极学习国外先进运行方式及理念，提升我国民航服务能力，同时对国外民航出现的问题进行深入学习，避免相关情况发生在国内。

4 结语

该文分析了大数据下我国民航舆情监测应用的发展前景，提出大数据未来应用在民航业中的潜力。通过将民航网络、舆情监测与互联网大数据应用充分结合，可为民航提供专业的数据分析和反馈，使得各单位可以及时了解行业动态，了解行业口碑，优化运营方案乃至进行有效的危机公关处理，从而更加高效地提供优质的航空运输及相关服务。当然如果每个公司都来开展数据工作会出现成本攀升和资源浪费等问题，但是随着市场的发展和成熟，可以通过专业数据公司提供订制服务的方式逐步完善服务。

参考文献

[1] 刘叶婷，王春晓.“大数据”，新作为――“大数据”时代背景下政府作为模式转变的分析[J].领导科学，2012（128）：6-8.

第8篇：互联网舆情监控分析范文

1.1重大事件。所有的重大事件的发生都会在很短的时间内迅速在网络上传播开来，与事件发生有关的各个报道，新闻，各方面的消息和热点都会在各个网站上铺天而来，在短时间内就会出现大量的评论，跟贴和发帖等等。

1.2突发事件。量变到质变的过程是突发事件产生的一个重要阶段，例如“日本大地震后我国的抢盐事件”，在发生初期，并没有引起太多人的关注，只是在民间出现了许多的“谣言”，但其迅速扩散，就会影响到广大群众，并有可能造成整个社会的恐慌。

1.3国家的经济工作和重点工作。网络上的主流的意识形态还是需要各个新闻媒体来传播，需要政府和组织来引导，继而形成被大众所接受的健康向上的主流舆论，政府部门要引导人民群众，最大限度地在广大人民群众中形成共识，来统一不同领域，不同阶级中的意识和信念，形成了社会的主流言论。

1.4一些关系国际民生的重大政策的改革更容易引起人们的广泛关注，形成网络舆情热点事件。

1.5和大多数人民自身利益密切相关的事件。因为舆情的一个重要作用就是人民群众对自身利益的诉求表达的一个重要渠道。在群众利益受到伤害时，他自然需要一个平台来寻求帮助和进行诉求，网络就是这样一个很好的舆情平台。

2网络舆情监测系统的设计

网络舆情监测系统包含三个层次，自下而上分别为信息采集层、信息挖掘层、信息服务层。每一层为其上一层提供基础数据，以及为进一步分析奠定基础。

2.1舆情信息采集层。信息采集层的基本任务是从数据格式多种多样的网页中采集出其蕴含的丰富的、各种各样的舆情信息。采集层的最下层为信息采集的目标网站，如新浪、网易、搜狐、新华网、人民网、凤凰网、猫扑、天涯社区等；中间层包含爬虫管理模块、预处理模块、分类存储模块，爬虫管理模块主要采用网络爬虫技术获取互联网上的舆情信息；最上层将采集的文本信息分为Web内容信息、Web结构和使用记录信息两部分内容。

2.2舆情信息挖掘层。开展舆情信息深度挖掘，发现的热点问题、分析其态度倾向、处置构成危害的敏感信息是互联网舆情信息挖掘层的主要任务。它通过分析舆情信息采集层提供的数据，能够检测网络话题、分析民众的态度倾向、监测网络敏感信息、评估舆情态势等，为舆情信息服务层服务相关部门提供客观依据，是舆情信息处理的核心内容。主要包含文本信息预处理模块、网络话题检测模块、舆情倾向性分析模块、敏感信息监控模块。

第9篇：互联网舆情监控分析范文

互联网金融模式下，保险公司的服务将改变传统服务模式，充分做到“以客户为中心”，直接参与、双向互动，通过网络进行实时咨询，客服人员在线解答。保险公司通过完善平台功能，增强客户体验，可以更有效的进行资料获取和个体情况分析。同时，保险服务的内容也将发生改变，可以包括保障计划、给付到期提示、保全、理赔等。

二、互联网金融对保险风险评估技术的影响

互联网金融模式下，保险公司对出险规律、产品定价、保费厘定、寿险的寿命分布规律、产险的出险事故损失额度分布规律等有了更准确的评估和计算。同时，风险评估也将体现个性化差异，对于投保的个体，互联网保险将依据个体差异制定差别化的保单，风险评估和控制精细化到每个投保人，而不是一概而论的风险评定。

三、互联网金融对保险信用构筑的影响

首先，在互联网金融模式下，保险机构的信用度将出现分化，一些保险公司保持较高透明度的同时，也存在一些保险公司的透明度较弱。其次，在这种新的金融模式下，客户的信用资料将更易于采集。六、互联网金融对保险监管的影响互联网金融模式下的将在保险监管中得到广泛应用。保险公司可以利用云计算、大数据技术进行舆情监控，促进声誉风险管理;也可以进行风险暴露分析与监测，增强预防风险的能力;也可以对客户信息进行更为全面地分析，最大限度降低逆向选择。

为了应对互联网金融风险，保险监管的模式也应该发生转变。首先，保险监管文化与理念的变革，要做到实时监管，信息监管，互动监管;其次，保险监管内部组织架构需要改革，例如搭建互联网保险监管架构、明确互联网保险监管模式、引进IT技术人才，制定互联网监管规则等;第三，保险监管原则和方式需要改变，可以采取统一监管规则、属地化管理和互动委托监管;第四，监管合作与协调越发重要，需要更多的与银行、证券监管合作需要与国外监管进行合作协调;第五，可以采取全流程监管，即“关键字”审核，事中、事后评价和实时投诉等。

四、小结