网络舆情报告精选(九篇)

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第1篇：网络舆情报告范文

该分析报告坚持贴近师生的原则，密切关注学校学生活跃的论坛、贴吧、留言板等网络传播媒介，广泛收集有关学校建设中存在或可能存在的各种问题以及与学校相关的网络报道等信息，及时把握师生的思想动态和网络舆论导向，为学校相关部门及时发现问题、解决问题提供信息参考。

分析报告以某某大学2011-2012年度的网络舆情信息统计为参考，从有关该校的网络论坛发帖及留言中摘录并汇总相关网络信息129条，涉及学校教学、科研、学科建设、学生工作、校园治安、设施建设、后勤服务、校园治安、时事热点评论等多个方面（见表1）：

上述分类根据校园网络信息所涉具体内容的不同，将校园网络信息细化为十类，以此统计为基础，按照校园网络信息所涉利益不同的标准，校园网络舆情类型大体可分为三类，即时政热点类、学校建设类、突发事件类。

1时政热点类

时政热点类校园网络舆情，主要是指与国家发展、民族利益密切相关的，涉及国家政治、经济、文化、外交等领域的重要政策、方针的制定与实施，国内国际重大事件等引发的重大网络舆情。此类校园网络舆情在网络中的持续发酵，充分体现青年学生关心政治、热爱国家和民族的强烈情感。该类校园网络舆情的发生与时政发展联系紧密，存在一定的偶发性，在校园网络舆情中所占比重不大，但往往具有很强的召唤力与凝聚力，社会影响力不容忽视。此类校园网络舆情应对不当，极易演变为校园乃至社会的焦点事件，影响范围扩大。

由表1可见，2011-2012年某校校园网络舆情中时事热点类舆情信息占9.3%，占整体比重不大，内容主要涉及有国家十二五规划、在庆祝清华大学建校100周年大会上的讲话等国家发展大事。

2学校建设类

学校建设类校园网络舆情，其参与主体主要为学生和教师，反映的内容主要涉及学校建设和学生生活，表现出很强的主体特定性、内容局限性和利益相关性。师生往往通过网络就学校建设的得失发表个人观点和看法，这些言论与师生的工作、学习和生活密切相关，通过在校园师生这一特定群体内产生共鸣或分歧，进而引发网络讨论和思考，给校方政策的实施产生一定的压力。此类校园网络舆情应对如果得当，随着师生反映问题的及时解决，舆情影响往往不会突破校园范围；反之，如果学校不予以高度重视，采取拖沓、推诿的应对态度，往往会导致矛盾激化，负面影响突破校园范围。

此次统计结果显示，师生反映的问题涉及学校建设的多个方面，其中尤以后勤服务、教学建设、学生工作三个方面最为突出，呈现出越是与师生利益密切相关的网络信息数量越多的规律。

2.1后勤服务：后勤服务事关学生的衣食住行，学生反映的问题和意见相对集中，又可以细化为食堂问题、校医院、浴池及校内交通四个方面，其中以食堂问题最为突出，占后勤服务类校园网络舆情信息总数的80%（见表2）：

为了深入查找问题根源，将涉及学校食堂问题的校园网络舆情信息作进一步统计，共统计信息40条，经分类和细化，大致归纳为餐饮价格、食用油问题、餐饮卫生、餐饮质量、食堂设施五个方面，其中学生反映最多的是餐饮价格问题，舆情信息总计16条，占食堂问题的40%；其次是食用油质量安全问题，相关舆情信息12条，占食堂问题的30%（见表3）：

除了食堂问题，排在后勤服务类校园网络舆情信息第二位的是校内就医问题，此类网络舆情信息反映的问题相对集中，从学生的网上言论看，主要表现为对校医院的医疗水平和服务态度的质疑和不满，以及对校内低廉就医价格的好评（见表4）：

2.2教学建设：教学建设是学校发展的重中之重，对学生的教育培养和教师队伍建设具有重要意义。学校教学建设工作不断进取的，然而从统计数据看，网络舆情信息也反映出一些教学建设中存在的有关教学质量、考场纪律等问题，可以大致归纳为教风和学风的问题。部分学生学习目的不明确，学习态度不端正，对考试抱有侥幸心理，作弊现象时有发生，网络散布负面言论扰乱了校园学习风气（见表5）：

2.3学生工作：学生工作主要涉及学生思想政治教育、道德教育、行为教育，对学生宿舍的日常管理以及学生就业等方面。统计显示，学生反映的关于学校宿舍管理问题超过三分之一，占学生工作之首，其中较为突出的是部分学生自律意识较差不注意宿舍环境卫生的保持，对学校宿舍卫生监管工作存在一定的抵触情绪（见表6）：

3突发事件类

第2篇：网络舆情报告范文

[关键词]互联网　军事舆情　信息技术　舆情分析

[分类号]G250

1

引言

在军事情报搜集和处理中，公开情报资料搜集是一个很重要的方面。美国中央情报局80％的情报来源于公开材料，德国新闻情报局每天将搜集和处理后的公开情报资料汇总成《每日新闻简报》呈送，以色列情报机关公开承认其所获情报65％来自报刊、广播、电视和学术研究论文等公开渠道，其他许多国家也设立了专门的公开情报搜集机构。网络舆情作为一种新形式的公开情报资料，由于其开放性、及时性以及便捷性等特点，越来越受到情报工作者的重视，甚至很多情报工作者纷纷将网络舆情作为其公开情报资料搜集的第一来源。

军事网络舆情主要是指国内外互联网络媒体中关于军事事件的评论和观点。军事网络舆情作为一种特殊的网络舆情，除了网络舆情所拥有的特点外，还有其自身特殊性。评论和观点往往都集中在一些敏感和焦点问题上，例如中国军费问题、中国军事威胁等。在进行舆情分析与监控时，军事网络舆情将会是最为重要的部分。同时，由于国外一些媒体往往对其民众进行错误引导，军事网络舆情中的许多看法可能偏向负面，在进行分析和监控时就必须注重对这一部分舆情的判别，这对于做好军事情报分析工作至关重要。本文以开发军事网络舆情分析系统MNPOS(NetworkPublic Opinion System in Militaty)为背景，在分析国内主要舆情系统基础上，研究舆情采集、舆情处理和舆情服务的系统架构及其关键技术的实现方法。

2　网络舆情系统比较及军事网络舆情系统特点

2.1

国内舆情系统的主要功能与应用

网络舆情系统中的关键技术，一方面与信息分析的具体功能和解决方案密切相关；另一方面又随网络舆情内容、范围和传播应用不断推陈出新。这些技术包括各种信息采集、特征抽取、数据挖掘、文本分析、自动分类、自动聚类、自动摘要、智能检索等技术。当前的新形态信息交互模式有网络新闻、论坛、博客、维基等，其信息采集技术从早期的静态页面信息获取发展到动态数据库数据获取，从传统的网络蜘蛛发展到可自主调整的高效搜索，从字符串匹配的检索实现发展到知识环境下的智能检索；相应的信息运用多元统计等方法进行分析，其基础聚类分析方法有概念语义空间与相似度、基于支持向量机与无监督聚类相结合的网页分类等；技术上采用决策树、神经网络、朴素贝叶斯、组合分类器、遗传算法、粗糙集、最近邻技术等多种分类方法。

国内一些较典型的网络舆情系统概述分析如下：

・谷尼国际Eoonie互联网舆情监控系统。该系统通过对互联网海量信息自动获取、自动聚类、主题检测和专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪，形成简报、分析报告等结果。运用内容抽取识别、相似性去重等技术获取网络中的热点和敏感话题，根据统计等策略分析不同时间内的主题关注程度和预测发展趋势。该系统在国内的用户有待进一步增加。

・中科点击军犬网络舆情监控系统。它使用强大的采集软件对数千网站进行监控，自动获取舆情信息的热度，并生成报表；同时可获取热点主题的浏览量、回复数，并跟踪发帖人，对舆情信息进行管理、标注和分类，并根据重要性对舆情信息进一步筛选和过滤。其采集性能比较好，但分析处理功能有待进一步提高。

・北京拓尔思TRS网络舆情监控系统。该系统采用多种技术，实现对舆情信息的精准和全面采集，同时综合运用大规模文本智能挖掘技术，实现对海量舆情信息的准确、高效分析和管理。其舆情功能从用户角度来看较为全面。

・北大方正智思网络舆情监控分析系统。该系统褴合互联网搜索及信息智能处理等技术，通过对网络信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦等方法，实现网络舆情监控和新闻专题追踪等功能。其开发比较早，应用也较多，但相关的更新功能相对较少。

2.2

军事网络舆情系统的特点和相关研究

相比较当前市场上通用的网络舆情分析系统，军事网络舆情系统MNPOS对军事类突发事件的网络舆情相关研究更为关注，快速的专题聚焦、敏点发现追踪和倾向分析规则都具有新的特点。而目前的网络舆情分析还没有一个完整的解决模型，研究主要是获取网络舆情话题的一般信息和主题信息，注重获取舆情话题的主题内容，例如作者、发表时间、话题类型等，缺乏对话题评论焦点、情感倾向、事件关系等深层舆情信息的发现，忽视从事军事的群体对话题的情感、事件关系及变化趋势的分析。

传统研究方法没有对大规模军事网络数据进行分析，使得网络舆情系统无法适应网络环境下海量军事数据的特点；只利用简单的统计方法给出话题变化趋势直接作为预警信息，缺少基于知识的推理。存军事领域，网络舆情系统不提供完整的军事类突发事件网络舆情传播理论，大都以管理者需求为牵引而采用具体针对性的技术进行解决，造成技术整体上不具有连续性和系统性，很难形成一套完整的军事网络舆情解决方案，势必影响到军事网络舆情应对策略和方法的实用性、先进性和可靠性。因此，无论是社会科学领域还是工程技术领域，对军事网络舆情的基础理论研究都处于起步阶段，大多数研究成果属于方法上的研究范畴，军事网络舆情的监测与预警工作不够全面和系统化，军事网络舆情的应对策略还不够科学和规范。

3

军事网络舆情系统MNPoS功能及其体系架构

在MNPOS军事网络舆情分析系统中，运用军事知识语料对网络信息采集与提取，提高网络舆情监测分析的智能化程度，解决网页的灵活性和复杂性、内容的动态性和多态性、信息的庞杂性和不完整性所给系统提取军事网络舆情信息带来的困难；运用军事类话题发现与跟踪技术识别出给定时间段内上网媒体的热门话题，分析热门军事话题在不同时段内媒体所关注的程度，对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势，对涉及内容安全的敏感话题及时发现并报告，为网络舆论引导提供支持；运用军事知识倾向性分析技术挖掘出网络文本内容蕴含的深层军事观点、态度等信息，对媒体言论倾向进行符合军情的分析；运用多文档自动文摘技术对军事网络论坛等信息进行提炼概要。

本系统采用模块化的软件设计方法，共分为网络舆情采集、网络舆情处理和网络舆情服务三个功能层面，系统体系架构见图1。

3.1

网络舆情采集

网络舆情采集主要是利用网络蜘蛛的原理进行网

页采集，按照预先设定好的军事主题和网址埘网络上的军事数据进行定点、定主题的抓取，例如新闻、论坛、博客等主题网站。最后将抓取的结果以XML文件格式保存在本地。网络舆情采集是舆情分析处理和提供舆情服务的基础，只有高质量和高效率的网络舆情采集才能保证数据的可靠性和及时性。

3.2　网络舆情处理

网络舆情处理是整个系统的核心，它对所有采集到的数据进行相关处理，主要由网页智能抽取、关键词自动提取、主题自动分类、舆情倾向性分析和敏点舆情标注等组成。首先，基于军事主题和分类知识将采集模块抓取到的XML文件中的主题、内容、作者、时间、来源等存入网络舆情信息库，通过关键词自动提取和主题自动分类将每条记录的关键词和主题分析出来，进行倾向性分析和敏点舆情标注，最后生成自动文摘。另外，在主题分类过程中，若文档不属于任何预设军事主题则进行主题自动聚类处理，自动分析出新的军事主题。

3.3　网络舆情服务

分析结果进入网络舆情服务，并最终展示，包括舆情报告的生成、热点和敏点军事主题的列表显示、统计图表等，供舆情部门的工作人员和决策部门的领导随时进行军事舆情的监控。

MNPOS系统在设计和实现过程中遵循软件工程原则，使用，NET Framework作为基础类库，在此基础上综合运用VB和c#以及ASP技术进行开发，保证技术上的先进。另外，为保证系统的可靠性和可扩展性，采取数据层、事务层和表现层分离的模块化设计原则，分为舆情采集、舆情处理和舆情服务子系统分别进行实现。

4 MNPOS系统中军事舆情分析关键技术研究

MNPOS军事网络舆情分析是系统核心模块，其质量和效率直接影响到整个系统。

4.1

MNPOS军事主题信息采集

MNPOS主题信息采集由下载器从互联网上读取军事网页并保存到本地，分析器运用军事语料和相关正则表达式提取其中所有超链压人一个URL队列，之后从该队列中顺序读取URL并下载，该过程循环进行直至将指定网站的网页抓取完毕。程序关键在于多线程管理和链接地址的分析，目前C#提供了良好的多线程管理机制和对正则表达式的支持，为开发多线程程序提供了极大的方便。

MNPOS军事网页信息抽取，首先选择相应的抽取规则进行智能抽取，将相应的内容抽取出后进行数据清洗，去除重复记录和信息，合并相同标题不同内容的信息，最后将清洗后的数据存人军事舆情数据库。该处理过程包含在包装器中，对于用户来说是透明的。另外，在规则生成部分采用军事专家模式，即对网页的结构进行分析，然后手工进行规则的提取，因此，所生成的规则比较精确，对于相应军事网页的抽取质量和精确度较高。

4.2 MNPOS军事舆情分类和倾向分析

将处理后的信息分入预先设置好的军事分类，对于网络舆情服务具有至关重要的作用。分类模块主要采用KNN和SVM分类法，其中的特征选择结合了信息增益、互信息和a2统计等方法和军事主题分类概念库，采用目前分类质量较高的一些开源程序进行改造，将其集成到系统中保证分类质量。

MNPOS军事舆情文本分类分为两个过程：①训练过程，决定分类机的质量。首先由军事专家完成训练集的挑选，然后在预处理过程中进行参数选择、训练后进行参数调整等。②根据训练过程所生成的分类机进行分类，其中最重要的是预处理和分类进程，预处理是对待分类文本进行数据清洗和特征表示的过程，本系统的训练和分类进程采用SVMCLS 2.0开源程序。

舆情倾向性分析是根据舆情内容判断该舆情是正面还是负面的一个过程。常用的方法有基于机器学习和基于语义理解等，目前MNPOS系统采用基于机器学习的方法。系统中设计有六个类别(美国对售、中国反导试验、中美军事关系、中印关系、中国航天发展、中国武器装备)，以其中的“中美军事关系”举例，可以将该类的文本根据其内容分为正面和负面两类，然后再训练出两个分类器：“中美军事关系正面”和“中美军事关系负面”，六个类别即可生成12个分类器，然后对这些待分类文本进行分类，并且在数据库相应字段内用1和0来分别标注正面和负面信息。这种方法实现起来较为简单，而且准确率较高，不足是在构建训练集时需要大量军事专家进行手工编制，实现中充分利用军事信息管理学科的优势和成果来构建倾向性分类训练集。

4.3 MNPOS军事敏点舆情标注

第3篇：网络舆情报告范文

通过对上述网络舆情监控系统的功能分析及技术分析，可以归纳出网络舆情分析系统的一般模型应由网络舆情采集模块、舆情预处理模块、舆情分析模块、舆情服务模块四大功能模块组成。各模块具体分析如下：

1.网络舆情采集模块。根据特定的应用需求及舆情规划，采用自动采集由于人工干预相结合的方式进行网络舆情信息的采集，采集技术有信息雷达技术、基于模板的信息抓取技术等。

2.网络舆情预处理模块。对采集到的信息在进行分析之前进行预加工处理，包括编码的转换、自动过滤无效信息、自动消重及自动分类聚类等，以便为下一步进行有效的舆情分析做准备。

3.网络舆情分析模块。对采集到的舆情信息分类聚类后识别负面报道、热点和敏感话题；分析舆情信息的倾向性；分析舆情信息发展趋势；对各类主题、各种倾向性形成自动摘要；对负面报道、热点和敏感话题及时发现并自动报警。

4.网络舆情服务模块。根据预期分析结果生成舆情报告并进行舆情推送，同时提供全方位的舆情检索以供有关领导和部门人员进行舆情检索，启动相应的应急处置方案等。

二、网络舆情监控分析软件的发展趋势

基于前面的比较分析，我们发现网络舆情监控的难点主要在于舆情信息的收集和舆情分析挖掘两个方面，由此对我国网络舆情监控分析软件在未来的发展趋势展望以下几点：

1.构建优效的网络舆情采集工具。舆情信息的采集要做到全面而准确，网络舆情的获得不仅要从门户网站、论坛、博客及评论等媒介中获得，微博、微信等均是网络舆情产生、传播及扩散的重要来源；同时现有的网络舆情监控系统大多集中于中文信息的获得，有效的舆情采集工具应该能够支持多语言信息的采集。

2.构建有效的网络舆情分析挖掘工具。舆情分析的难点目前主要有以下几个方面：热点和主题发现、热点与主题跟踪、敏感问题监控、褒贬分析、突发事件信息的及时分析、定位等。面对海量的信息环境，如何保证舆情分析的及时性与有效性是舆情分析与挖掘需要解决的大问题。

三、结语

第4篇：网络舆情报告范文

关键词 网络文化安全；网络舆情；预警；智能分析

中图分类号TP393 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2011）57-0213-02

0 引言

随着计算机网络技术及其应用的迅速发展，以数字内容为标志、以互联网为主要载体、以开放、多元、虚拟、交互为特征的网络文化，成为文化传播的主要形式之一。互联网在为人们提供大量的有用信息，给学习、生活带来便利的同时，也带来制造和传播不良甚至非法网络信息等新问题。在 Internet 普及的过程中，网民们积极参与网络讨论、自由表达个人观点、自主传播思想文化，从而形成网络舆情，网络舆情是社会舆情的直接反映。由于网络的开放性和虚拟性，决定了网络舆情具有直接性、突发性和偏差性等特点[1]。网络舆情的广泛传播常常导致现实社会有关事件的放大升级，甚至对事件的发展和结果产生巨大的影响力。针对网络文化中存在的安全威胁，实现对网络文化内容的有效监管，加强对网络舆情的及时监测和有效引导，成为当前亟待解决的问题。

1 网络文化安全预警系统模型构建方法

要保障网络文化安全，实现全面、准确、及时地掌握网络舆情，必须依靠科学的方法体系，运用信息化手段，构建网络文化安全监管系统，网络文化安全预警系统是其重要组成部分。

首先必须明确网络文化安全预警系统的性质和类型，采用科学的研究方法才能建立符合需求的应用模型，进而实现系统安全、可靠、有效的应用目标。

Internet安全对象不是一般的系统，而是开放、人在其中、与社会系统紧密耦合的复杂巨系统， Internet安全过程不是一般工程化的过程，而是一个时时处处有人参与的、自适应的、不断演化的、不断涌现出新的整体特性的过程[2]。因此，在建立网络文化安全预警系统时是由人、机和环境构成的人机系统，应采用“人网结合、人机结合”的模式，运用钱学森提出的综合集成方法[3]，将各行专家的经验、知识与先进的数据挖掘、检测与阻断、模式识别、趋势分析等处理技术结合起来，充分发挥各自优势，建立基于“专家群体+数据信息+计算机技术+专家经验知识”的系统应用模型。图1为运用综合集成方法构建网络文化安全预警系统的理想参考模型。

2 网络文化安全预警系统总体框架

互联网技术的发展日新月异，威胁网络文化安全的网络犯罪日益趋向智能化、技术化，要保障网络文化安全，必须综合运用互联网技术、信息处理技术、人工智能技术及数据挖掘等技术。运用综合集成方法构建的网络文化安全预警系统模型分为支撑层、数据层、分析层和应用层四个层次，具体框架如图2所示。

3 网络文化安全预警系统模型分析

3.1 支撑层

支撑层由Internet和计算机软硬件平台构成，利用互联网技术，为系统上层提供海量数据源和信息处理平台。

3.2 数据层

数据层实现信息采集的功能，利用网络爬虫对互联网信息进行实时监控和采集，并进行有效的过滤和存储，建立网络舆情信息库。

信息采集是网络舆情分析的基础，采用纵向横向结合的采集方式，满足实时网络信息和互动信息源定点提取的需要。定向采集保证监控的深度和实时性，主要实现对新闻、论坛、评论、博客等设定站点板块的信息采集。全网采集主要通过搜索引擎进行广度采集，保证监控的覆盖面。对采集到的信息需要进行必要的预处理，如格式转换、数据清理、主题提取、相关性判断等，最后形成格式化信息，存储在数据库中。

3.3 分析层

分析层作为系统模型的核心层，主要利用人工智能和数据挖掘等技术实现对舆情信息的智能分析，生成舆情分析报告提交给决策机构实现智能辅助决策。

1）自动摘要

自动摘要是通过智能手段为文档自动形成摘要的技术，是进行信息抽取的重要形式，融合了数据挖掘和机器学习技术[4]。用户无需查看全部文档内容，通过该智能摘要即可快速了解文档核心内容，提高信息利用效率。主要采用基于统计与基于理解的方法，对舆情信息中各类主题、各类倾向形成自动摘要。

2）热点发现

根据舆情信息出处的权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题，利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。

3）主题跟踪

由于主题具有实时动态性，所以主题跟踪是一个动态学习过程。针对热点话题，实时地进行信息跟踪，分析网络上新发表的新闻文章和论坛帖子，关注话题是否与已有主题相同或类似。

4）趋势分析

通过对某个主题在不同的时间段内被关注的程度进行跟踪，可以获取舆情随时间的发展变化趋势或规律，以及地域信息分布，从而提供阶段性的分析，实现对舆情环境的监控和预警，进行适时控制和疏导。

5）倾向性分析

对每个主题，将各种信息进行自动聚合并利用文本聚类和观点挖掘技术对信息阐述的观点、主旨进行倾向性分析，判别信息的发展趋势，从而明确公众对相关热点事件所持的态度和倾向，以便帮助政府职能部门及时了解社情民意，做出及时反馈。

6）舆情分析报告

将智能分析的结果形成简报、报告、图表等智能舆情报告，为相关职能部门快速、全面掌握网络舆情爆发点和事态发展趋势，做出正确舆论引导，提供可信的分析依据。

3.4 应用层

应用层是人机交互层，一方面用户可以通过一定的软件环境对舆情信息的采集及舆情分析过程加以指导；另一方面则将舆情分析结果以直观、简洁的形式展现给用户，便于用户深入理解舆情信息，同时，提供信息检索功能，用户可以针对系统预设关键词进行定制查询，并能够根据指定条件对热点话题、关键信息及倾向性进行查询，采用多种检索方式，可以有效提高信息检索的准确率。

更为重要的是，应用层将结合智能决策系统实现对舆情信息的智能决策。针对热点信息与突发事件进行监测分析，构建趋势预测模型，根据知识库存储的先验专家知识进行推理判断，形成最终的舆情分析结果，进而实现舆情预警。同时，对每次舆情预警进行必要的评价，优化预测模型的参数，调整和完善知识库存储的知识，使预测意见更接近实际情况，提高舆情分析的准确率。

4 结论

本文针对Internet安全对象的特点，运用综合集成方法构建了网络文化安全预警系统模型。该模型采用纵向横向相结合的采集方式，保证了对互联网海量信息监测的深度、广度和实时性，运行人工智能、数据挖掘等技术和智能决策系统对舆情信息进行智能分析和智能决策，发现网络热点问题并实时跟踪，从而实现对网络文化安全态势的预报和对危机的快速反应，通过舆情评价模块将有助于完善系统模型，提高预警的准确率。

参考文献

[1]张虹.基于统计分析和知识挖掘的网络舆情管理决策平台研究[J].科技信息，2011(7)：495，502.

[2]何德全.互联网时代信息安全的新思维[J].科学中国人，2003(1)：14-15.

第5篇：网络舆情报告范文

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6篇：网络舆情报告范文

以近年来在中国兴起并急剧发展的舆情监测和分析行业为例，即通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、微博、平面媒体等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。

互联网如今已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动，因此，北信源舆情分析专家建议应该重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系。

舆情服务应对大数据挑战

在国内市场中，舆情分析类产品很多，产品水平也参差不齐。要选择优秀的产品首先需要选择技术背景雄厚的生产厂商。北信源经过十几年的发展，拥有专门的数据管理部门和专业分析团队，专业的技术人员对信息的鉴别力、萃取力、掌控力处于全国的领先水平。

对大数据的采集加工是整个舆情分析服务的基础。掌握数据抓取能力与舆情解读能力，通过“加工”实现数据的“增值”，是舆情分析的必备技能。北信源网情监测平台采用多线路、加密隧道方式作为互联网上公开信息的采集通道，通过自主研发的爬虫系统，从网上自动获取页面信息。北信源舆情搜索引擎使用信息采集技术对全球范围内的网页进行检索，通过中文语义特性并结合舆情结构特点而构成的元数据搜索技术，能够提高信息采集的针对性，同时扩大采集范围的广度，提升舆情搜索的精准度。另外在采集的速率上，北信源网情监测平台通过“云计算”技术在互联网不同位置可任意部署监测工作站PC机，实现非重点网站的定时监测、重要网站及链接全天候监测。并根据网页及链接的重要度，做到对最重要的网站数据分钟级的采集更新。

如何对复杂大数据进行解释是舆情服务的关键。数据分析的模式是否科学将直接影响数据分析的质量，决定了舆情产品的可用性。基于数据分析，能否提炼出独到、高质量的观点，在凌乱纷繁的数据背后找到更符合客户要求的舆情产品和服务，并进行针对性的调整和优化，这是大数据时代舆情最大的变量。北信源舆情分析引擎，涉及的最主要的技术包括文本分类、聚类、观点倾向性识别、主题检测与跟踪等计算机文本信息内容识别技术。以数据挖掘为核心技术， 应用不同的建模基础，包括关联规则、序列模式、频繁序列、决策树分类、神经元网络、线性回归、Logistic回归、K-Means聚类、模糊聚类、异常检测等多种数据挖掘算法，结合相应的数据挖掘模型可视化方法，用预测模型对舆情数据进行预测评分。

对趋势的研判是大数据时代舆情分析的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测能力，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。北信源舆情监测与分析平台从情报检索与分析技术基础上发展起来，除了能够跟踪、协助解决关联舆情，还能够辅以经过分析后的决策参考。

舆情面临变革

大数据时代的大舆情充分反映数据爆炸背景下的数据处理与应用需求，这是大数据时代最大的舆情变革。北信源网情监测与分析管理平台成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能，有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题，加快了网络舆论的监管效率，有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作，提高用户对网络突发舆情的公共事件应对能力，加强互联网“大数据”分析研判。并能够协助用户建立起舆情监测应对体系：

快速发现：实践表明，在互联网舆情出现后4小时内是控制舆情的黄金时间，被称为“黄金4小时”。

第7篇：网络舆情报告范文

凭借网络走红的“凤姐”如今活跃于各大综艺节目，其雷人语录成了这起网络炒作事件强有力的推助器。像她一样凭借网络炒作爆红的丑星，还有在湖南卫视2010年《快乐男声》比赛以男扮女装成名的“伪娘”刘著，2003年在清华北大BBS上发个人照片成名的“芙蓉姐姐”史恒侠……

丑星背后的网络炒作

“我9岁博览群书，20岁达到顶峰。现在都是看社会人文类的书，如《知音》、《故事会》……往前推300年，往后推300年，总共600年没有人超过我。”此语出自重庆姑娘罗玉凤之口。

身高1. 46米的罗玉凤，曾在上海地铁站发过成千上万份征婚传单，誓嫁1.76～1.83米的清华经济硕士帅哥。她因此一炮而红，被网友称为“凤姐”。

就在罗玉凤大红大紫的时候，有网友提出“炒作”的质疑。很快就有网媒爆出，凤姐征婚事件是某网络营销策划机构的炒作。

本报记者在调查中发现，确有一家名为“首席网络营销策划机构”的网站在该公司的典型案例中公开宣称：为罗玉凤个人品牌做详细的网络营销策划事件并执行，在互联网很多媒体报道并引起传统媒体的跟踪报道!

顺着“首席网络营销策划机构”这一线索，记者搜索到几百家网络推手公司。“中国的网络营销正在进入‘黄金时代’，2009年整个中国的网络营销增长了约20%。”北京大学新闻与传播学院副院长陈刚教授表示。

在陈刚看来，网民具有消费属性，有消费者聚集的地方，就有营销的土壤。热闹的网络红人和无处不在的网络推手，其实只是蓬勃发展的网络营销业的一个缩影。

网络推手的受益者们

“网络推手”招聘启示提出了具体要求和薪资待遇。“每个回帖：0.1～0.4元，每篇原创文章：5～10元，工资每日支付；要求：上网熟练，平均每天工作投入约1～3小时，具体根据效率自定，熟悉论坛操作……”

记者从兼职网上找到了上述兼职信息，并按照网站所介绍的方法，注册成“三打哈网”的兼职推手。接到的第一个任务是“淘宝软文发帖”，具体要求为：1.将帖子在与女性、时尚、服装相关的各大论坛。2.帖子必须为主题，必须人工发帖，机器群发无效。3.48小时以内被删帖子无效！4.总推广预算费用100元，发两帖1元钱，共需100个帖。

记者通过网络推手了解到，该工作的技术方法主要是发帖和删帖。而删帖，如果有确凿证据表明是虚假诬陷，往往与网站或论坛正常沟通后就可以达到无偿删除。如果是确凿的负面消息，申请删除就需支付费用。

删帖常用办法，一种是直接删帖，一种是沉帖。前者主要是靠与论坛版主等具有删帖权限的管理者的关系，再支付一定的费用即可，目前各家删帖公司并没有统一报价，删掉一条信息，从几百元到上万元不等。“沉帖”是通过论坛或搜索引擎的关系使其将相关帖子后移，挪到十几页后，网民就没耐心向后点击了。

在“网络推手贴吧”，本报记者结识了从业3年的专职网络推手——28岁的张星。他告诉记者，他现在所在团队共18人，是由两家推手公司合并而成。网络推手处于产业最末端，以承接分派的任务为主，“主要是干力气活儿，如果有人带的话每个月可以挣到1000元～2000元。”

张星告诉记者，很多“网络推手”公司的负责人都是早年在各大论坛比较活跃的网友，因为介入一些热点事件，获得了媒体关注，才创办“网络公关”公司。舆情监测、危机处理、评论维护、搜索引擎优化、事件营销、口碑营销等都是当前较为普遍的网络公关内容。

以凤姐的案例为例，除前期包装需要当事人交纳费用外，当炒作人物成为社会话题，就可以考虑植入广告，或代言产品了。收入一般当事人和公司五五分成。

网络舆情升值潜力巨大

《中国互联网状况》白皮书调查数据显示，中国现有上百万个论坛，2.2亿个博客用户。2009年，中国约有2.3亿人经常使用搜索引擎查询各类信息，约2.4亿人经常利用即时通信工具进行沟通交流。中国将在未来5年使互联网普及率达到45%。

有些人正是从庞大的网络世界看到了商机，发现可以用利益组织网友有目的地发言，进而改变舆论的原生态，产生很强的媒体效果。

南京大学教授、博士生导师、中国网络学会会长杜骏飞对本报记者说，中国网络舆情所形成的新路向是：首先是在互联网时代，民众有了更多自由言论的空间；其次，因为自由言论，国家意志很难通过传统媒体形成舆论一致，因此公民意见本身可能会成为舆论主体；再次，由于搜索引擎的发达以及网站新闻转载的丰富性，导致社会或公民舆论可以成为公共知识。最后，公共知识的存在，形成心理学上所说的群体压力，这个压力最终导致各种类型危机的被感知和被响应。

网络舆情被赋予价值，并被商业运作，近几年初现端倪。网络舆情究竟价值几何，因其生态环境的复杂目前难以估值，但是庞大的升值潜力昭示，网络舆情的价值不可限量。

真假舆情专家提出破解之法

杜骏飞作为《2009中国网络舆情报告》主编曾于今年4月18日在本书研讨会上与各方专家探讨了真假舆情的问题。

虽然“推手公司”凤凰财智传媒公开表示，网络推广并不存在控制舆论的现象，也不具备这个能力，能够引起网民关注并引起轰动的多半是说到了网民的心里。

杜俊飞和与会专家还是指出：“网络舆情的失真也常常是不可避免的。这就希望所有的监测机构、媒体在对待网络舆情的时候，一定要慎重，要有自己额外的实证，这样得出的结论可能会公正客观。”

第8篇：网络舆情报告范文

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9篇：网络舆情报告范文

关键词：“互联网+”；高校网络舆情；思想政治教育

随着以互联网为代表的新媒体的快速发展和遍及，网络正逐步使我们的生活方式、思维方式以及价值观念发生变革，已经成为反应社会舆情的重要载体。2016年8月3日，中国互联网络信息中心（CNNIC）《第38次中国互联网络发展状况统计报告》显示：截至2016年6月，我国网民规模达7.10亿，上半年新增网民2132万人，增长率为3.1%。我国互联网普及率达到51.7%，与2015年底相比提高1.3个百分点，超过全球平均水平3.1个百分点，超过亚洲平均水平8.1个百分点。我国网民仍以10-39岁群体为主，占整体的74.7%：其中20-29岁年龄段的网民占比最高，达30.4%，学生依然是中国网民中最大的群体，占比25.5%，互联网普及率在该群体中已经处于高位，他们是网络的亲历者和推动者。我国正处于社会发展转型期，各种新的问题与矛盾不断涌现，对于网络舆情的引导已经上升到国家安全与治理的高度。然而，怎样在“互联网+”领域下探索一种新的理念方式来更科学有效地做好高校网络舆情工作，已经成为广大高校思想政治教育工作者必须重视和面临的重要领域和崭新课题。本文旨在通过对“互联网+”视域下高校网络舆情发展脉络进行梳理，明晰高校网络舆情的现状与问题，探寻“互联网+”视角下的高校网络舆情的发展规律，从而为后续的网络思想政治教育工作提供理论指导和借鉴。

一国内外研究现状

（一）国外研究现状

国外对舆情的研究较早，但是由于英美话语体系中没有用来表达“舆情”的专门词汇，且对于舆论、民意、民情等词也并未进行严格的区分，所以一般都用“publicopinion”表述。19到20世纪，国外公共舆论的研究主要集中于民意调查。到20世纪后期，伴随着互联网的发展，JeremyLipschultz[1]认为在网络时代，对政治表达自由的最大威胁不是来自于政府的权力，而是对信息的控制和操纵。西方对于网络舆情的研究多是集中于网络舆论方面，且都是与政府、民意相关，其研究成果大多是宏观层面，由于国情的不同，其理论并不能完全符合我国网络舆情的现状，尤其是我国高校的实际情况。

（二）国内研究现状

笔者通过在中国知网中，对“高校网络舆情”、“高校网络舆情与思想政治教育”为篇名进行数据统计整理，发现关于这方面的论文研究在2007年之前处于空白状态，2007年至2013年间，逐年增多，2014年至今，数量剧增。这说明高校网络舆情等方面的内容越来越受到相关学者的重视。但是，通过分析发现，虽然高校网络舆情的研究已经兴起，并日趋成熟，但是对于在“互联网+”视域下，高校网络舆情与高校思想政治教育相关方面的论文占据其中的比例不高，二者的研究目前仍处于相对分离的状态，缺少有深度和广度、有学术价值的创新性理论成果。

二主要研究观点

（一）理论性观点

纵观网络舆情的发展脉络，关于网络舆情研究已初具规模并形成一定理论体系。而在“互联网+”领域下关于高校网络舆情与思想政治教育相关研究却呈现出零散化、碎片化的特点，并没有形成相应的理论体系。总体而言，“互联网+”领域下高校网络舆情的研究主要集中在以下几个方面。

1.关于“互联网+”领域网络舆情与高校网络舆情的内涵研究

目前，我们无法查证“网络舆情”这个词是谁第一次提出的。谭伟[2]提出“网络舆论就是在互联网上传播的公众对某一焦点所表现出的有一定影响力的、带倾向性的意见或言论”。丁柏铨[3]把网络舆情的概念简化为网络环境中形成或体现的舆情即民意情况。网络舆情虽然属于舆情中一种比较特殊的类型，但其本质仍然是舆情，反应的依然是民意状况。随着网络舆情的发展，人们的认识也不断深入。中山大学周如俊、王天琪[4]认为，网络舆情从书面上理解，就是在互联网上传播的公众对某一焦点、热点问题所表现的有一定影响力、带有倾向性的意见或言论的情况。以上定义虽不太相同，但究其本质是一致的：都是以互联网为载体；都与现实紧密相关；都是公众情绪和意见的集合等。从现有文献的整理来看，学界对于高校网络舆情的定义尚未形成统一的认识。王健[5]认为，高校网络舆情是特指与高校有关工作相联系的网络评论或观点。吴勇、王玉良[6]认为，高校网络舆情是在高校网络中传播的师生对于某一焦点事件的具有倾向性的看法。这里将网络舆情的载体局限于校园网络，且主体是高校师生。郑苏法[7]认为，大学生作为网民中的特定多数人群，高校网络就是大学生在互联网上对其所关心的特定的中介性事项所持的社会政治态度。综上，学术界对于高校网络舆情理解的差异主要在于对其载体和主体的理解不同。

2.关于“互联网+”领域高校网络舆情的特点研究

对于高校网络舆情特点的研究，理论学界对此的看法纷繁复杂.陈喜玲[8]认为，高校网络舆情是在大数据背景下的一种信息的集合，他实际上是一种矛盾的综合体，由于网络本身固有的特征，使得高校网络具有自由性，同时在一定程度上也是可控的；网络信息传播速度较快，高校网络舆情就具有了交互性但也具有即时性；舆情主体的隐匿性但舆情内容却具有外显性。毕宏音[9]认为，受中国传统文化的影响和西方各种理论思潮的冲击，网络舆情中网民心理呈现出渴求新知、猎奇探究、彰显个性、娱乐时尚、减压宣泄、跟风从众、追求平等、渴望创新、自我实现九大心理特征。曾润喜[10]认为，高校网络舆情除具有网络舆情的一般特点外，还具有突发性、情绪化、影响广、易控制的特点。通过对已有论述的总结，虽然学界对网络舆情的特点看法不一，但大多数都是从网络舆情的主体、载体、传播途径、形成过程等方面进行归纳的。

3.关于“互联网+”领域高校网络舆情的成因研究

对于高校网络舆情的形成原因，学者们也有各自的看法。李新萌[11]将成因大致归为两大类，一是常规诉求渠道不畅通，也就是说学校的报纸、意见箱、官方各种媒体等没有给处在敏感年龄段的学生提供良好的诉求渠道，学生在遇到各种困难与利益诉求时只能转向非常规的渠道，即网上的论坛、贴吧等，极易在网上产生共鸣，形成网络舆情。二是学校的各项事物对学生产生的刺激。学校的各项规章制度、教学计划、教学任务等与学生产生各种冲突。一些学生在网络上聚集起来发表意见、表达情绪，就会产生网络舆情。袁富红[12]从三个方面分析网络舆情的成因：一是社会因素：当今社会的物质文明与精神文明的发展并不是很协调，物质的高速发展带来的却是精神生活的相对滞后。高校是社会中思想开放自由的一个领域，高校学生又是在网民中占绝大多数的群体，他们很容易受到社会各种思想潜移默化的影响。二是网络传播媒体因素。当今社会对于传统媒体的监管机制发展较为成熟，但是对于网络媒体，监管难度大，为了达到利益最大化，一些网络媒体忽视道德底线，传播不良思想。三是学生自身因素：当今高校学生多是90后、00后，他们思想开放、张扬个性、期望得到关注，尤其在网络环境中，他们容易忽视网络伦理道德，责任意识淡薄，喜欢放大焦点，加大高校网络舆情发生的概率。通过梳理发现，对于高校网络舆情的成因，学者们普遍认为主要是，国内国际政治经济形势的影响、高校诉求机制不健全、大学生心理特点、高校网络监管力度欠缺、网络思想政治教育落后等。[13]

4.关于“互联网+”领域高校网络舆情的发展规律研究

网络舆情的发展具有一定的周期性规律，不同的学者对此有不同的划分。有学者认为，可以分为三个阶段，分为大学生对公共事件的筛选与认知、意见的互动与整合、行为示范效果的形成三个过程。[14]还有学者认为，包括四个阶段，一是网络公共事件或公共热议话题的产生，二是网络事件意见产生及其舆论场的形成、三是网民意见在互动中趋同并产生主导性舆论，四是网上网下多方消解逐步释放舆论压力。[15]部分学者还认为可以分为五阶段，一是“议程设置”引发热门话题，二是“沉默的螺旋”引发强势意见，三是网络传播引发“放大效应”，四是负面消息引发“刻板印象”，五是“二次生成”引发舆情扩散。[16]

（二）实践性观点

1.关于“互联网+”领域高校网络舆情影响的研究

对于“互联网+”视域下高校网络舆情影响的研究，通过文献梳理，大部分学者都是持有全面客观的观点，都认为其具有两面性。秦健[17]认为，既要关注高校网络舆情的负面效应，包括热点问题的催生效应、偏激言论的放大效应、社会阴暗面的腐蚀效应，还要肯定其正面影响，包括“安全阀”功能、“监视器”功能、“大熔炉”功能。刘燕、刘颖[18]认为，积极正面的网络舆情能够客观地反映社会的变化，对大学生的世界观、人生观、价值观有着积极导向作用，大学生在这种网络舆情的影响下会潜移默化规范自身行为。李伟东、刘敏姬[19]认为，网络舆情自身存在的一些特点，如果控制不当对于和谐校园的建设以及高校的管理工作也提出了挑战。

2.关于“互联网+”领域高校网络舆情管理工作现状的研究

由于“互联网+”领域是一个新兴的领域，高校网络舆情的管理工作还处于起步阶段，各项工作制度与体系都还没有完善。钟涨宝[20]认为，我国高校网络舆情管理主体不明确，对于舆情信息的管理基本处于“谁建网站谁负责”的局面，没有建立专门的高校网络舆情管理机构。冼季夏、顾慕娴、吴宏宇[21]认为，我国大多数高校均未建立完善的网络舆情预警、引导与分析研判机制，这样良莠不齐的网络舆情会对高校学生的人生观、价值观带来负面[影响。郑恒毅、王健卉、李学静[22]认为，由于资金、技术设备等问题，国内仅有极少数高校采用网络舆情安全监控系统，大多数仅仅是从制度约束等方面入手，是在舆情产生之后采取的补救措施，而没有在舆情发生的源头就作出预警监控。

3.关于“互联网+”领域高校网络舆情与思想政治教育的研究

高效网络舆情对大学生的思想和行为有着重要的影响，白璟、安涛[23]认为，高校网络舆情对大学生的思想政治教育工作有两方面的影响，一是网络舆情是学生思想变化的“晴雨表”，关注高校网络舆情可以及时了解学生的思想动态，从学生利益诉求出发，适时调整教学和管理工作。二是由于网络舆情自身存在的特点，导致大学生发表言论的隐匿性和自由性大大提高，给学校的管理工作造成负面影响，加之不良舆情的传播，冲击了大学生的人生观和道德观，使高校思想政治教育的有效性大大降低。王昊[24]认为，网络舆情的发展及其自身特点，给高校思想政治教育工作带来极大挑战，因此，高校思想政治教育工作者要根据其特点和发展规律，提高工作的实效性，避免网络舆情的负面影响，进行有针对性的工作。廖扬平[25]认为，高校的主要功能在于育人，思想政治教育功能的发挥有利于网络舆情的形成、发展和传播，同时，网络舆情也蕴含着思想政治教育的导向等功能，其目的在于警示，而不在于惩罚。

三研究评价与展望

“互联网+”领域高校网络舆情研究是伴随着网络技术的应用与发展而产生的，高校网络舆情进入学界视野的研究也仅仅只有10年，目前对于高校网络舆情的研究成果也不是很多。以下笔者主要从研究成果及研究中的不足之处来进行较为全面、客观的评价。

（一）已取得的成果

首先“互联网+”视域下高校网络舆情的基本理论研究取得突破性进展。众多学者分别从不同的角度对高校网络舆情的相关理论进行系统全面的论述，并形成了自己的理论体系。钟涨宝、聂建亮对高校网络舆情的特点、产生原因等基本理论方面的阐述恰恰论证了这一点。其实，“互联网+”视域下高校网络舆情多角度研究成井喷式发展。多角度研究主要体现在高校网络舆情参与者的心理特征分析、通过分析网络舆情各个时期的特点与成因，提出有针对性的引导策略等。例如孙静的《网络参与者心理特点与疏导》、陈强和王雅蕾《高校突发事件网络舆情泛化现象研究》等。再次，网络舆情的发展对高校管理工作者也提出了新的要求与挑战。最后，新媒体、自媒体、微时代背景下的高校网络舆情的研究也具有时代特色，随着越来越多年轻学者的加入，为高校思想政治教育工作开辟了新的篇章，同时也为和谐校园的建设提供了理论基础。因此，学术方面的成果是值得肯定的。

（二）研究中的不足之处

第一，对高校网络舆情的概念把握不够明确。通过文献梳理，笔者发现众多学者并没有对高校网络舆情的概念有一个明确的界定，其争议主要在于主体和载体不够明确。对于“学生主体论”，有学者认为舆情传播的主体在于学生，载体是整个互联网，指出，高校网络舆情是在校学生对于互联网上传播的某一热点问题所表现出来的有一定影响力的带有倾向性的意见和言论的总和。还有学者认为，舆情传播的主体虽然是学生，但载体却是校园网络，指出，高校网络舆情是在校学生对于校园网络中传播的发生在校园中的相关事项的看法或意见。对于“师生主体论”，一部分学者认为，是高校师生在互联网上公开表达的对某种校园事件或社会现象或问题的具有一定影响力的共同意见。另一部分学者认为，是高校师生在校园网络上针对学校发生的各项事件的情绪表达的总和。总体而言，这两大争议矛盾较大，随着互联网的发展，还需要更多研究与论证。第二，对高校网络舆情的研究视角有待深入。现有的研究主要集中在网络舆情理论本身，近几年会有涉及到教育学方面，对高校思想政治教育相关工作提供了理论依据和新的要求与挑战。但是单一的研究视角不利于高校网络舆情的深入研究与发展，不同学科都有其独特的视角，为高校网络舆情的发展会提供一种全新的观点。今后高校网络舆情的研究可以和多学科相交融进行，比如心理学、社会学、法学等学科。随着互联网技术的发展，还要将大数据相关知识运用其中，从而促进高校网络舆情的深入研究。第三，对高校网络舆情的主客体建设不完善。目前，高校对于网络舆情管理工作责任主体意识不明确，并没有形成专门的网络舆情监管部门，往往都是在舆情出现之后，尤其是灰色舆情产生影响之后，学校才开始开展工作，但是各部门之间分工不明确，相关部门没有及时把握舆论的话语权，互相推诿现象时有发生，导致应对措施缺少实效性和连贯性。另一方面，高校网络舆情的客体建设也不完善。所谓客体，就是指高校网络舆情的管理观念、方式和体系。目前很多高校管理者并没有对网络舆情的预警、应对和引导形成完善的有体系的管理方式，随着互联网的发展，传统的“堵”“删”等强硬措施越来越不能适应高校网络舆情的发展形势。

（三）对未来研究的展望

第一，拓宽研究视角，注意与其它学科相融合。任何一门学科都有其各自的特点和特定的研究方向，但是每一门学科都不是独立的个体，只有多门学科相联系，才能避免单一学科研究的狭隘性与局限性。对于“互联网+”视域下的高校网络舆情研究同样如此，我们要积极借鉴其他学科的研究成果，再此基础上完善高校网络舆情的相关理论知识，与时俱进，从而形成一个不断地开放、融合与创新的研究领域，以充实和完善该领域的相关体系建设。第二，丰富研究方式，借助大数据技术。随着互联网的发展，“大数据”这一概念应运而生，要求高校管理者要运用网络思维和大数据技术来进行网络舆情的相关工作，做好高校网络舆情的预测、数据监测、收集、分析与研判。在大数据时代，掌握数据抓取能力与舆情解读能力，通过加工实现数据的增值，将是未来舆情分析的必备技能。而当前的大数据技术，为高校实现网络舆情引导工作由监测向预测转型提供了技术保障。因此，高校要加强大数据技术平台的建设，加强与相关科研院所的合作，引进培养大数据处理人才，健全大数据技术人才体系，这将是未来值得关注和研究的重点。第三，创新研究平台，顺应“微时代”发展。随着网络通讯技术的快速发展，微信已经成为人们必不可少的沟通交流工具。人们逐渐从QQ、微博等交流平台转向微信平台。大学生永远是体验网络新生事物的主力军，所以高校网络舆情的发展在微信上会有最直观最全面的体现。

微信是“互联网+”领域下开展大学生思想政治教育的又一主阵地，因此，今后高校管理者要牢牢把握好微信舆论话语权，创新传播形式，结合大学生的实际切实做好微信舆论的宣传引导工作，实现此研究的科学性与学术价值性。第四，转化研究范式，定性与定量研究相结合。研究范式是一门学科存在和发展的关键所在，它既决定了一门学科的存在价值，也关系到一门学科的发展空间。[26]笔者通过现有的文献资料梳理，发现在高校网络舆情的研究中尚未形成成熟的研究范式，只是在以往经验基础之上的研究，因而提出的对策也仅仅停留在纸上谈兵阶段，缺乏有效性措施，对于定性研究方法特别是案例分析法运用较少。因此，对于“互联网+”视域下的高校网络舆情要加强实证主义研究，研究范式多元化，才能为高校网络舆情的分析、管理与引导工作带来新的突破。

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