互聯網輿情監控分析精選(九篇)

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第1篇：互聯網輿情監控分析范文

關鍵詞：支持向量機；信息特征識別；網絡輿情

中圖分類號：TP393.09 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）02-0119-02

1 引言

網絡輿情研判是有效掌控網絡、促進社會主義和諧社會建設的重要手段[1]。當前，信息處理領域內的一個重要的研究方向是網絡輿情研判，它具有非常深遠的實用價值。分類挖掘技術作為研究互聯網信息研究的一種新興統計學習理論，它能夠有效的從互聯網中獲取相關的輿情信息，通過分析后，最終達到監控和預警的目的，對監管部門管理和處置互聯網中的涉警輿情提供幫助[2-4]。本文將在計算動詞理論聚類算法中引入支持向量機技術，通過分析計算動詞決策樹的趨勢后，來對互聯網信息進行分類和挖掘，實現網絡中的輿情偵測、繼而探索輿情源頭、網絡輿情的接收者及特征，最終得到輿情在互聯網中的傳播方式，并對輿情帶來的影響進行評估及其發展趨勢做出研判。

3 基于支持向量機技術的網絡輿情信息動詞決策樹的趨勢分析

在互聯網分析中引入聚類分析，就是對互聯網數據進行歸類、分組、匯總，得出群體的聚類特征并形成屬性知識。而趨勢分析則是對前面會聯網數據聚類分析后所得到的屬性知識為研究對象，接著設計出解決此問題的決策樹，以揭示出問題發展的趨勢，為預測和把握未來發展方向提供幫助。計算動詞決策樹的過程是：首先從研究對象屬性類型的根點選取，其次選取根節點的下一個葉子節點N，接著找到此節點N的最佳決策屬性，然后通過計算動詞增益和計算動詞熵來訓練節點，最后判斷是否把訓練樣本進行了最佳分類，得到就結束，否則繼續找最佳決策屬性。

4 基于支持向量機技術的網絡輿情研判方法

（1）在支持向量機技術的支持下，對新聞、論壇/BBS、博客、即時通信軟件等渠道傳播的網絡輿情進行采集，運用聚類分析、主題檢測與跟蹤、自動摘要等定向分析技術，可以得出網絡輿情傳播者的感情、想法、觀點、立場和意圖等主觀的特征表現。最終實現用關鍵字布控、語義分析來達到識別敏感話題的目的。（2）熱點話題、敏感話題瞄準與追蹤。目前國內外大多采用了文本聚類技術――文本關鍵字詞作為文本特征，分析新發表文章、貼子的話題是否與已有熱點或敏感主題相同，并對發表的話題和發信人發表的文章的觀點、傾向性進行分析與統計。（3）研究發現當前的網絡輿情的研判和預警效果并不理想。主要原因是缺乏統一全面的、全方位多層次的網絡輿情預警信息系統，無法滿足當前用戶所期望的需求；此外各大廠商之間缺乏合作和協調，難以形成有效的合力。所以網絡輿情分析及研判技術還有更大的發展空間。（4）除市場環境及用戶需求沒有邊界等特殊因素外，怎樣將計算技術與處理內容結合，怎樣設計具體的分析引擎和自動信息采集，怎樣構建輿情分析庫、屬性知識儲備庫，怎樣對收集的信息進行與判斷、篩選和預處理形成格式化信息，怎樣加強專家與系統結合、人機結合來提升輿情判斷的準確性等到都是當前解決問題的最重要環節。

5 結語

支持向量機理論建立在統計學習理論的VC維理論和結構風險最小原理基礎上，它作為一種新的機器學習方法，能夠依據有限的樣本信息，在模型的復雜性和學習能力之間尋求最佳折中，在解決模式分類問題上具有近似最優，而且在沒有問題域相關知識屬性時所設計的機器依然具有較好的性能。文中提出一種基于支持向量機技術的網絡輿情研判方法，具有突出的小樣本學習方法，借助它強大的泛化能力，實現了高效的從訓練樣本到預報樣本的“轉導推理”，在網絡輿情信息處理中具有良好的性能，即較低的誤檢率和漏檢率，這都充分表明了基于支持向量機技術對網絡輿情研判處理及相關問題有良好的應用前景。

參考文獻

[1]李敏.互聯網輿情監控系統設計與實現[D].上海：復旦大學，2009.

[2]王偉，許鑫.基于聚類的網絡輿情熱點發現及分析[J].現代圖書情報技術，2011（03）：74-79.

[3]周黎明，邱均平.基于網絡的內容分析法[J].情報學報，2005（05）：594-599.

[4]趙曙光.提高自媒體時代突發事件的輿論引導能力[J].政工研究動態，2012（15）：22-24.

[5]Vapnik V著，張學工譯.統計學習理論的本質[M].北京：清華大學出版社，2000.

第2篇：互聯網輿情監控分析范文

〔關鍵詞〕網絡輿情監測；高校圖書館；信息服務

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

〔中圖分類號〕D669 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕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環境下，每個人都成為了網絡的生力軍，網民不再單純的是信息的接受者，不再僅僅處于信息鏈條的末端，不再單純的被動接收信息，而是成為整個信息網上的一個結點，可以是信息的者，也可以是信息的傳播者，還可以是信息的存儲者和利用者，因此，網絡作為信息交流和知識共享的最好平臺，被公認為是繼報紙、廣播、電視之后的“第四媒體”，成為反映社會輿情的主要載體之一。

1 網絡輿情的定義

當前學者對輿情概念的認識有狹義廣義之分。

狹義上，王來華認為輿情指在一定的社會空間內，圍繞中介性社會事項的發生、發展和變化，作為輿情主體的民眾對國家管理者產生和持有的社會政治態度［1］。

廣義上，張克生認為輿情指國家管理者在決策活動中所必然涉及的，關乎民眾利益的民眾生活（民情）、社會生產（民力）、民眾中蘊涵的知識和智力（民智）等社會客觀情況，以及民眾在認知、情感和意志的基礎上，對社會客觀情況以及國家決策產生的主觀社會政治態度（民意）［2］。簡而言之，廣義的輿情，就是指民眾的全部生活狀況、社會環境和民眾的主觀意愿，也就是通常所說的“社情民意”。

劉毅著的《網絡輿情研究概論》是國內在網絡輿情研究理論方面的第一本專著。他認為輿情是由個人以及社會群體構成的公眾，在一定歷史階段和社會空間內，對自己關心或自身利益密切相關的各種公共事務所持有的多種情緒、意愿、態度和意見交錯的總和［3］。而網絡輿情是通過互聯網表達和傳播的各種不同情緒、態度和意見交錯的總和。

總結前人的觀點，筆者認為網絡輿情就是通過互聯網圍繞中介性社會事項的發生、發展和變化，作為輿情主體的網民表達和傳播各種情緒、態度和意見的總和。主要通過BBS論壇、博客、新聞跟帖、轉帖等實現并加以強化。

2 網絡輿情的特點

網絡輿情具有輿情所具備的特點外還具備自身的特點。

2.1 網絡輿情的場所特點

Web2.0以用戶參與網站內容制造，更加注重交互性為特點引導起互聯網革命，使互聯網變為“可寫可讀互聯網”，每個人都參與信息供稿。網絡輿情在這種背景下應運而生，主要通過以下手段實現：發播各類信息的網站，網頁，以及論壇，留言板，BBS，博客，SNS社區以及新興的微博等交互式欄目。依靠網民的瀏覽，發帖，跟帖和轉載形成人氣，可以迅速集中地反映公眾的意見和言論，是民間輿論或者民意得以展現。

2012年2月第32卷第2期高校圖書館如何參與網絡輿情監測工作Feb.，2012Vol.32 No.22.2 網絡輿情發展的階段性

一般網絡輿情的發展可劃分為4個階段：輿情議題發展階段、輿論平穩向消退發展階段、網絡輿情爆發階段、控制和引導階段。有關網絡言論能否成為網絡輿情，很大程度上由議題的敏感性和活躍性所決定的。在網絡輿論發展的第二階段是網絡輿論由潛性輿情向顯性輿情轉化的關鍵階段，為網絡輿論引導提供了良好的時機。如果在輿論處于潛輿論的時候進行適當的引導，容易得到較好的效果；而引導顯輿論的困難程度，則遠大于潛輿論。

2.3 網絡輿情具備互聯網的特性

言論的匿名性：每一個網絡用戶在互聯網上均可以有自己所設計的任何一種身份出現。這樣輿論人可以在完全公開、完全沒有后顧之憂的情況下，盡情闡述自己的觀點和意見。交流的平等性：言論的匿名性導致了意見交流的平等性。過程的速成性：與傳統輿論相比，網絡輿論的形成過程更加迅速。網絡的傳播特性使網絡輿論能夠在非常短的時間，在全球范圍內聚集起相當數量的人群。

網絡輿情的主要傳播途徑：電子郵件及新聞組；即時通訊工具，如QQ、MSN、飛信等；電子公告板（BBS論壇）、聊天室；博客、微博；維客、聚合新聞、播客等。

3 網絡輿情工作的主要需求者

市場上對于網絡輿情監測有需求的主要是企業和政府。企業進行輿情監測的目的主要有了解用戶使用公司的產品或服務的反饋情況了解用戶的需求和產品或服務需要改進的地方、出現危機是民眾的態度以便做好應對動作、競爭對手的動態等。政府進行網絡輿情監測主要了解個別政府官員的違法亂紀行為；涉及司法系統法制建設等；涉及部分政府部門公共政策公共產品城管隊伍等；群眾最關心、最直接、最現實的衣食住行等系列民生問題；涉及社會收入分配等；涉及國家利益、國家安全、民族自豪感；重要或敏感國家地區的突發性事件等。

4 網絡輿情監測工作

中國石油大學李子儒認為對不良網絡輿情預警是十分重要的，它不僅關系到社會公平公正和民主政治的建設，而且也關系到社會的和諧與穩定［4］。

據筆者實際工作了解，社會上一些做網絡輿情監測的企業將不良網絡輿情定位負面輿論，主要分為4個等級：紅色等級（危險）、橙色等級（亞危險）、黃色等級（可控）和綠色等級（安全）。不同的網站因為其日均IP訪問量、日均PV瀏覽量、網站受眾范圍、類型的不同，具有不同的權重。不同權重的網站其輿論影響力也是不同的，所以要對網站進行分析管理，劃分為核心監控陣地、重點監控陣地和普通監控陣地。根據輿論所屬的陣地、訪問量、回復量、轉載量和是否出現在首頁重要板塊來確定負面輿論所屬的等級。

天津社科院劉毅指出做好網絡輿情監測分析是有效引導網絡言論的前提［5］。

目前網絡輿情監控分析主要采用人工監測和運用輿情軟件監測兩種方法進行。人工監測方法主要流程是：監測員接到任務，通過對專題的分析、查找關鍵詞、確定關鍵詞，然后對搜索引擎、門戶網站、論壇貼吧、微博等網站等進行查找、搜集信息，經過多次的關于這一個專題的監測，總結出核心監控陣地、重點監控陣地和普通監控陣地，以后的監測主要針對這些網站進行，不同的陣地監控的頻率也不同，最后匯總監控到的信息，撰寫監測報告。人工監測的方法的優點是搜集的信息精確；缺點是監控的頻率低，容易漏掉信息。人工監測主要適合與對專題進行監測分析。運用輿情監測軟件是現在主要的監控方法，市場上有很多公司開發了輿情監測軟件，這些軟件通過融合最新的海量信息搜集、全文搜索和數據挖掘技術24小時監控成千上萬的網站、論壇、微博輿情和博客，幫助用戶及時、全面的掌握各種信息。輿情軟件監測的優點是監測的范圍廣、信息搜集全；缺點是信息的相關性小。總結上述情況，好的輿情監測分析應該是運用輿情監測軟件和人工監測相結合，運用輿情監測軟件搜集信息，然后人工進行篩選、匯總、撰寫分析報告。

5 網絡輿情監控存在的主要問題

5.1 相關部門在掌握輿情方面，存在巨大的困難

華中科技大學紀紅則從輿情信息的角度提出要科學地搜集和分析網絡輿情、掌握網上輿論主動權［6］。而目前無論是政府還是一部分企業，對于網絡輿情監測，沒有專業的人員，不能及時掌握輿情信息。有些選擇外包給專門做網絡輿情監測的單位，有些甚至任其隨意發展。

5.1 缺乏專業人員

網絡輿情監控員大多數缺乏專業知識背景，各種學歷各種專業人員混雜，只要掌握基本電腦操作的，再經過做輿情監測的公司簡單的培訓，就可以上任工作，導致搜集的輿情有漏報、相關性小、延時報道等問題的出現。

5.2 缺乏理論指導

市場上眾多輿情監測公司，缺少專業的信息服務人員，沒有相應的理論指導。一些有實力的公司選擇與高校合作，從高校專業人員中獲取理論幫助，制定科學完善的輿情監測指標體系、計算出合理的輿情指數。而大多公司只是憑經驗進行監控，撰寫分析報告，使得報告的精準度降低、相應體系沒有科學的根據。

6 高校圖書館如何參與網絡輿情監測工作

高校圖書館應該適應市場需求，擴大信息服務內容高校圖書館信息服務工作。圖書館充分利用自己的優勢參與到輿情監測工作中來。

6.1 完善的工作機制、技術和方法

建設專業的重大事件輿情數據庫，一方面豐富了館藏資源；另一方面有利于總結網絡輿情的特點、借鑒成功經驗。建立與完善危機輿情應對方案，完善網絡輿情工作的工作機制、技術和方法。推動各館資源共享，打造輿情監測專業平臺。

6.2 雄厚的理論基礎指導輿情監測的實踐工作

圖書館信息服務工作有其成熟的理論基礎，多年實踐工作經驗，應參與輿情監測工作，充分發揮自己的優勢，拓展信息服務工作內容。

6.3 豐富的信息服務專業人力資源

圖書館有大量的信息服務專業人員，他們是具有合理的知識結構和能力的信息資源檢索與開發人才，長期從事信息服務工作的圖情人員具有善于通過檢索、觀察、閱讀發現隱性、連帶的新信息能及時、全面、準確的獲取輿情信息；通過思考、歸納概括、發現本質、找出規律應對網絡輿情監測工作。

總之圖書館充分發揮自己的人力資源、信息資源、理論基礎優勢，適應市場需求，參與到網絡輿情監測中來將大有作為。

參考文獻

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［4］李子德.論和諧社會視野中不良網絡輿情的預警［J］.中國石油大學學報，2008，(4):37-39.

第3篇：互聯網輿情監控分析范文

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〔2〕人民網輿情監測室.網絡輿情熱點面對面〔M〕.北京：新華出版社，2016.

〔3〕中國互聯網絡信息中心.第38次中國互聯網絡發展狀況統計報告〔EB/OL〕.（2016-08-03）.〔2016-11-23〕.http：//.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201608/t20160803_54392.htm.

〔4〕蒲紅果.網絡輿論引導與輿情應對〔M〕.北京：新華出版社，2013.

第4篇：互聯網輿情監控分析范文

隨著以社會媒體為主的Web 2.0的發展和深入，以及移動終端等新媒體的普及，社會輿情的傳播途徑急劇擴張。網絡成為反映社會輿情的主要載體之一，網絡輿情影響力正積聚放大，對公共事務和政策的影響日漸深入。同時網絡技術更新網絡輿情信息來源不再局限與新聞評論、博客、貼吧等，隨著微博、即時通信工具的廣泛應用，現在新聞在網上的呈現與傳播不是以小時計，而是以分秒計，近乎于實時。短時間內就可能將突發事件傳播、發酵為有著重大輿論影響的事件。贏得時間就贏得了話語權，就贏得了輿論引導的主動權。把握好“黃金時間”是成功處置突發事件的第一道關口。因此，高校建立自己的互聯網輿情監測分析系統[1-3]，運用高科技手段對互聯網敏感內容進行24小時不間斷地自動監測和分析，可以提高信息收集和研判的效率和水平，進一步做好對廣大師生的輿論引導工作，從而更好的維護高校形象[4， 5]。

1 需求分析

現代高校管理工作中，有一部分重要的工作是對在校師的關注的重要信息能夠及時掌握，并能做出正確的引導。現有的收集信息的方式是通過網絡搜索引擎、網頁瀏覽的傳統手工信息收集方式已經無法滿足當前輿情監督工作的要求。手工方式監測范圍主要集中在幾大門戶網站、論壇、微博等，覆蓋面窄，難以較全面地收集到目標信息。效率低，及時性差，根本無法及時發現敏感信息，且無預警機制，突發事件容易造成被動局面。信息統計難以存檔，形成規范統計數據，更不可能有規范的數據進行分析，為高校輿論引導管理工作提供分析依據。因此建立一個擁有通過網頁內容的自動采集處理、專題聚焦、敏感詞過濾、統計分析等功能的輿情監測系統，可以實現高校對自己相關網絡輿情監督管理的需求，為高校管理層全面掌握廣大師生的輿情動態提供了信息保障，并能讓高校管理層對發生的輿情事件做出正確輿論引導。

2 系統功能設計

互聯網輿情監測分析系統分析為系統管理、信息采集、分析處理、信息服務等功能模塊，提供全方位輿情監測服務

2.1 系統管理模塊

提供基于WEB平臺標準網頁模式的管理工作界面，使用人員通過瀏覽器即可方便地進行各種操作控制與遠程管理。提供多頻道分類和多個監控專題設置，支持無限分類和無限站點加入。支持用戶自定義站點描述、起始URL、抓取深度、更新時間等各種參數配置。具備用戶管理和權限分配功能，針對不同用戶提供不同操作權限和個性化操作界面。

2.2 信息采集模塊

該模塊可以對境內外多種監控網站類型的靜動態網頁采集，包括新聞門戶、BBS、RSS、博客、貼吧、微博及其他類似結構網站。可以對監控專題的信息采集，可針對特定事件在設定時間內進行專門采集。可以自動對信息源進行24小時不間斷的實時監控能力，信息從出現到被檢索到的時間間隔應為分鐘級，對新信息進行實時更新和增量索引。對采集的信息提取摘要和關鍵字段信息，并按指定格式分字段存入全文庫相應位置，便于根據需要進行數據統計。

2.3 信息分析處理

系統對采集入庫的數據以下核心技術進行智能分析，對原始數據進行加工處理，關鍵數據提取，形成原始輿情庫。對各類主題能夠形成自動摘要。可以自動在搜索結果條目下顯示摘要信息。這些“摘要”幫助用戶迅速了解搜索結果的主要內容，提高工作效率。使用自動分類技術，基于用戶配置的關鍵詞，將收集的信息自動分類，以樹型結構的方式進行展現，結構清晰便于輿情工作人員第一時間找到有價值的信息，并實現對敏感信息的有效監控。由于網絡轉載的現象，網絡上存在大量的重復信息，可根據文檔內容的匹配程度確定是否重復，對重復信息自動判斷和區分，大大節省用戶時間。提供了敏感字庫，同時可根據用戶需求對敏感詞庫進行設定，信息采集器在運行過程中自動識別信息內敏感詞，對于包含敏感詞的信息系統提供“不入庫”、“入庫待審”、“入庫已審”等幾種處理方式。系統采用基于語義的文本傾向性研究方法，對新聞、評論、論壇、博客、微博中的信息進行整句和整篇情感分析，在計算機層面先進行研判再展現給系統用戶。可以利用內容主題詞組和回貼數進行綜合語義分析，識別敏感話題。

2.4 信息服務模塊

通過對采集入庫的數據進行智能分析，根據各分類每天采集的信息生成曲線圖形式的分析報表，可按每日、每周、每月、每季統計信息的更新情況。通過系統自動分類，根據預設的專題事件關鍵詞系統自動生成專題報道，集中展示相關專題信息，統計出時間發展趨勢。對于采集得到的重要敏感內容，經過網絡安全管理人員處理生成輿情簡報，為學校相關領導決策提供數據依據。可實時預警敏感內容發生，對已有的敏感內容信息庫，通過配置預警參數，對增長異常的事件、突發事件、涉及內容安全的敏感話題及時發現并通過頁面提示、電子郵件和手機短信等形式報警，通知學校相關管理人員采取措施處理。

第5篇：互聯網輿情監控分析范文

實際上，騰訊從1998年開始，經過16年的時間，從一個簡單的CS模型打造出了整體的超大規模計算設施的基礎，我們從中設計出一個海量數據運算的方法論，在其上呈現出騰訊各種各樣的產品。這個強大的后臺就是騰訊云。

以騰訊云為核心，騰訊打造了一云多端的業務模型，前端連接了我們的QQ、微信平臺以及各類移動App的應用等。這樣的業務模型能夠把我們的智能設備使用數據、網絡輿情信息等全部匯集到騰訊云平臺上，進行整體分析，從而開展“互聯網+”方面的業務。

下面，分享一下五個場景，來談一下在國家應急廣播發展中如何應用“互聯網+”思維和技術：

第一個場景是為應急廣播打通緊急公益信息的推送通道。目前，QQ月活躍用戶數有8億，微信月活躍用戶數達到6億。通過龐大的用戶擁有量，我們可以在突發事件發生時，為應急廣播提供一個很好的信息傳播渠道。在騰訊云平臺的支撐下，我們可以做毫秒級推送，幫助應急信息觸摸到不同的移動終端。

第二個場景是利用騰訊大數據平臺實現人群分布和人流量的監控。例如，通過QQ和微信的使用情況，可以得出上海外灘的人流量熱力圖，從而為擁擠事件的預警提供一個參考。再例如，四川蘆山地震后，利用QQ和微信數據得出的一個熱力情況，可以幫助我們知道當時有多少人處于災區，需要救援。

第三個場景是將騰訊的輿情分析能力應用在應急領域。現在，大家都喜歡發微博，喜歡拍照發朋友圈，在這種情況下，我們就有可能根據輿情的情況了解到災難的發生。

第四個場景是QQ物聯網在應急方面的應用。現在我們的智慧終端越來越多，比如說智慧手環、人體監測設備、溫度濕度探測器等，當災難發生的時候，比如大樓里發生火災，可以通過樓內部署的智能終端了解里面的溫度、熱度以及目前的情況，讓我們的人員實時了解樓里的災害情況。

第五個場景是人臉識別。大家知道，騰訊從做社交媒體開始，跟頭像、照片就是分不開的。現在騰訊后臺擁有相當量級的黃種人人臉識別庫，這個識別庫的社交媒體人臉識別率能達到99.5%，身份證人臉識別率能達到99.9%。這么高的識別率可以協助打拐、尋親等，我們可以將打拐平臺對接騰訊人臉識別庫，通過照片比對找到丟失的孩子。

第6篇：互聯網輿情監控分析范文

關鍵詞 網絡輿情；研究現狀；研究特點

中圖分類號TU 5 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2013）92-0018-02

2005年發表在《新聞記者》上的《互聯網虛假信息的控制與網絡輿情的引導》可視為開啟我國網絡輿情研究的標志性文獻。其后短短8年時間，我國網絡輿情研究迅速發展，其研究內容、研究手段、研究力量、研究模式呈現出新的特點。

1 網絡輿情研究內容逐步細分化

互聯網的日漸普及使其作為“第四媒體”的地位和影響更加突顯，網絡輿情隨之受到社會各領域的廣泛關注和重視，其研究內容逐步深入和細分化。

從理論研究來看，既有網絡輿情一般性概念的界定和比較研究，也有網絡輿情形成、發展規律和特點的研究，并且隨著社會學、政治學、管理學、傳媒學等傳統學科的引入，網絡輿情理論研究的視角更加多樣，學科交叉和融合性研究更加頻繁。

從應用研究來看，由于網絡輿情本身在一定程度上是社會現實的反映，而社會是復雜多樣的，因此網絡輿情充滿了多樣性，這一點決定了網絡輿情應用研究同樣具有多種需求、多種視角。除了通常有關社會管理、政治治理等方面的網絡輿情研究外，還出現了經濟網絡輿情研究、政法網絡輿情研究、農業網絡輿情研究、教育網絡輿情研究、軍事網絡輿情研究等分支，更有高校網絡輿情研究、企業網絡輿情研究等更細分支，研究成果如湖南大學網絡文化研究中心唐亞陽負責的《中國教育網絡輿情發展報告（2011）》、武漢大學語言與信息研究中心蕭國政主持完成的“2012年中國教育熱點網絡輿情報告”、人民網輿情監測室的《2012年企業網絡輿情報告》、《2012年央企網絡聲譽管理研究報告》等。網絡輿情研究細分化的另一個重要體現是出現了大量專門性研究刊物（內刊）。有的側重某一行業或領域，如人民網主辦的《網絡輿情·三農內參》、正義網主辦的《政法網絡輿情》、中國交通報社網絡信息中心主辦的《交通網絡輿情》等，有的是地域性的，如中國人民大學新聞學院和北京市互聯網宣傳管理辦公室合辦的《首都網絡輿情》、山東省省委宣傳部下屬大眾網主辦的《大眾輿情參考》等。從應用研究的重點看，網絡輿情研究的對策性成分增加，實踐應用性大大增強，內容更加具體，網絡輿情分析、網絡輿情監控、網絡輿情應對、網絡輿情管理等方面內容明顯增多。

網絡輿情研究內容的細分化一方面反映了社會各領域、各行業、各團體對網絡輿情研究的現實需求，同時也反映了網絡輿情研究自身還處于初步發展階段，更多內容有待深入研究。

2 網絡輿情研究手段趨向技術化

網絡輿情的即時性、海量性、動態性特點決定了信息網絡技術手段在網絡輿情研究中的重要作用。特別是近年來，我國網民數量劇增，網絡熱點事件頻發，網絡輿情影響增大，由此對網絡輿情研究提出了更加迫切的現實需求，而單純依靠人工進行網絡輿情搜集、分析已經很難滿足這種需要。另一方面，信息技術特別是信息挖掘技術、自然語言處理技術及云計算技術的發展為網絡輿情研究提供了有力的技術支持。社會需求加上技術推動使網絡輿情研究手段快速發展，出現專門用于網絡輿情分析、預警、監控的軟件，如方正智思輿情輔助決策支持系統、樂思網絡輿情監測系統、軍犬網絡輿情監測系統等。這些技術手段得到研究機構和人員認可，并在研究中得以運用，極大地提高了工作效率，促進了網絡輿情研究的量化分析和科學性。

3 網絡輿情研究力量日益組織化

網絡輿情對政治、經濟、社會、軍事等產生重要影響，由此引發政府部門、研究機構、企業社團等組織的廣泛關注。在此背景下，網絡輿情研究力度加大，研究力量也由最初的單個、分散、自發狀態向有組織的、團隊化方向發展。幾年內迅速發展為數百家相關研究機構，如天津社會科學院輿情研究所、華中科技大學輿情信息研究中心、人大――方正輿情監測研究基地、上海外國語大學中國國際輿情研究中心、遼寧石油化工大學輿情信息研究基地、陜西省社會輿情研究中心、北京交通大學網絡輿情安全研究中心、新華網網絡輿情監測分析中心等。這些研究機構有的是高校科研院所獨自成立的，有的則是其與政府共建成立的，還有的是與企業聯合成立的。總之，網絡輿情研究力量出現加速組織化的趨勢。

4 網絡輿情研究模式呈現商業化

網絡輿情研究的源動力是社會需求，自媒體時代的到來使網絡輿情具有易發、突發、放射、難控的特點，更加劇了這種現實需求。無論是政府還是企業社團，都迫切需要能夠正確引導網絡輿情，防范、管控網絡輿情危機，以避免危及自身形象和利益的事件發生、蔓延。需求與利益驅動刺激了網絡輿情研究模式的商業化。

網絡輿情研究的商業化主要表現在3個方面：一是研究成果的商業化，一些研究機構大量開展有償服務，進行訂單式、專題式網絡輿情研究，為用戶提供針對性的網絡輿情分析、研究報告和相關對策；二是研究手段的商業化，網絡輿情研究發展的一個重要特點就是研究手段越來越借重信息技術，由此產生了網絡輿情研究相關分析監控軟件。這些軟件大多是信息技術公司開發出來然后再出售給相關研究機構，或者雙方開展一種商業化的合作，網絡輿情研究軟件的商品屬性更加直接明顯；三是研究組織的企業化。一些研究組織本身就是企業或企業的部門機構，其研究活動和目的自然具有商業性。比如從事網絡輿情研究相關軟件開發的信息技術公司，廣義上講也屬于網絡輿情研究力量，其本身就是企業性質。還比如人民網輿情監測室，作為上市公司人民網的下屬機構，其《網絡輿情》刊物的出版發行模式具有典型的商業化特點。

網絡輿情研究的商業化一方面推動了網絡輿情研究的迅速發展，另一方面也不無隱憂，如何在商業化的運作下保證網絡輿情研究的客觀性和公正性是當前不容回避的現實問題。

參考文獻

[1]黃淑敏.我國網絡輿情研究領域論文的計量規律分析.廣州廣播電視大學學報，2011，4.

第7篇：互聯網輿情監控分析范文

關鍵詞：大數據 民航輿情 輿情監測

中圖分類號：F56 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）04（b）-0012-02

近年來大數據技術不斷地向社會各行各業滲透，為每一個領域帶來變革性影響，并正在成為各行業創新的原動力。輿情監測及分析就是為適應大數據時代的輿情監測和服務而發展起來的。我國民航處于發展的快車道上，2016年民航客運量突破4.8億人次，居全球第一位。航空業也是一個浸泡在數據中的行業，通過對民航各類數據進行挖掘，尋找數據之間的聯系，確立數據之間相關關系的規律，可向民航業各個部門提供多方面的數據服務，從而更好地提供航空運輸服務。

1 大數據和輿情監測

1.1 新時代下的大數據

大數據（Big Data）：或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。通過門戶網站、自媒體、社群渠道、大眾傳媒等，用戶與網站之間雙向交互，用戶與用戶之間的多渠道、多層次交互，不僅可以深層次挖掘數據之間的聯系，而且還可以進一步確立數據之間相關關系的規律[1]。

1.2 HADOOP技術特點

Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。此外，Hadoop依賴于社區服務，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。是一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算平臺。它主要有以下幾個優點：（1）高可靠性；（2）高擴展；（3）高效性；（4）高容錯性；（5）低成本。Hadoop技術特點允許使用辦公室的舊電腦就行組網，便于建立工作網絡。

1.3 大數據下的輿情監測

輿情監測是大數據的一個重要應用。數據的合理整理分析能夠挖掘數據之間的關系，通過大量數據走勢的分析和合適的算法可以進行發展趨勢預測。借助大數據的這一特點可進行輿情監測和呈現，進而提供參考措施，使網絡輿情能夠快速發酵。國內外已經有很多機構開始進行大數據下的輿情監測研發并取得一定成果[2]。航空業在這一領域起步較晚，可開發潛力巨大。

2 飛速發展的民航業與互聯網緊密結合

據中國互聯網絡信息中心數據顯示，截至2016年12月，中國網民規模達7.31億，相當于歐洲人口總量。其中，手機網民6.95億，增長率連續三年超過10%。伴隨著互聯網+移動通信的飛速發展，我國進入了嶄新的“微時代”。微政務、微電影、微視頻、微營銷等新名詞與新傳播的方式層出不窮。新時代意味著新模式，這一浪潮也給民航業帶來巨大的機遇與挑戰。

2.1 民航發展迅速，業務開展廣泛

我國民航在近25年的發展可謂突飛猛進，90年代初期民航實現旅客周轉230.48億人公里，開辟437條航線，其中國內航線385條。而到2015年，全民航旅客周轉量翻了30倍，實現旅客周轉7270.7億人公里，年復合增速達到15%。總航線達到3142條，其中國內航線2652條。2016年我國民航客運更達4.8億人次。在客貨運、快遞輸送、器官捐獻、搶險救災、主題飛行等方面取得了豐碩的成果。全民航無論在絕對量還是航線版圖都實現了全面提升。

2.2 互聯網輿情對民航業影響越來越大

之前民航業因較高的安全要求和相對較小的受眾，基于互聯網的運營開發一直有限。隨著民航的快速發展，航空運輸在民眾中的逐步普及，民航業已經開始在互聯網領域努力耕耘，從運行到營銷到公關均已與互聯網有效結合，網上推出的各類活動越來越豐富多彩。與此同時，廣大乘客在互聯網上對民航業的關注也越來越多，各類消息轉發極快、影響極大[3]。如2016年10月16日成都雙流機場一航班起飛后飛錯方向事件，剛發生不久官方尚未給出通告就被網友大量轉發，使得當事公司處理比較被動。2016年10月11日的虹橋機場飛機險撞事件中，當事航空公司的及時處理和介入就使得事件處理較為順暢，提升了航空公司在乘客心中的形象。

3 大數據下的民航輿情監測應用

結合大數據下的輿情監測可從以下幾個方面對民航運行提供服務和參考。

（1）民航行業動態采集。論壇、微博、微信、新聞評論是目前網民在互聯網上發表個人意見和想法的主要陣地。網民發表個人意見有幾個特點：一個是網民的數量極為龐大；另一個是網民發表信息幾乎沒有門檻，再者是現行媒體運行機制相互轉發較為便捷。以上均導致了信息傳播速度極快，其形成的輿論力量深刻影響各行各業，民航作為重要的交通運輸服務行業也深受影響。民航應做到相關信息實時入庫，并能保證發現信息的全面性。深刻了解民航行業動態，通過監測行業政策，業界動向，統計信息等，提供決策信息、幫助把握民航脈搏。

（2）口碑監測。通過監測民航方面的輿情情況、熱門話題等了解民航相關單位、崗位乃至個人的大眾口碑狀況。可監測各類正文信息，通過配置系統采集獲取相關主題的最新回復內容，并獲取相關詳細信息，如查看數、回復數、回復時間等，對大眾對于相關話題的反應熱度、及時性進行有效了解。之后將檢測到的信息加以分類，尤其是負面輿論進行歸類匯總，以便發現問題、處理問題、改進問題。做到掌握輿情風向，實時收集分類整理民航相關評價信息，做好民航口碑檢測工作。

（3）民航熱點追蹤及乘客行為研究。在行業動態采集的基礎上，對于民航熱點敏感信息，及時通知相關運行單位或管理部門，這樣可及時遠程掌握重要輿情的動態，便于相關部門及時響應，及時開展工作。通過了解受眾傾向和目標受眾的關于民航話題的傾向和喜好，民航宣傳及銷售部門可合理規劃投放內容，貼近受眾，促進大眾對于民航業的了解更深。

（4）民航危機公關。通過及時監測潛在負面關鍵詞或篩選特定主題的負面信息，及時掌握危機動態，找到相應重要傳播點，進行定向溝通，可對出現的危機進行一定程度的控制、處理和正向引導。在各類公關危機處理中掌握主動權。這些都需要相P單位做到密切關注事態發展，并且制定切實可行的危機預警及處置方案。

（5）民航運營活動方案優化。通過監測評估民航相關信息傳播效果，對各類運營活動進行分析評價，結合不同種類客戶的反應為各類公關活動、主題活動、商業推廣、航線促銷等提供有效的優化建議，給出合理的價格區間、推廣時間、推廣方式乃至合適的形象大使、代言人等。

（6）他國民航業一線消息分析。監測他國民航消息、掌握國際，情報通過監測競爭品牌的熱門話題，媒體報道等，及時掌握他國民航業的最新動向，積極學習國外先進運行方式及理念，提升我國民航服務能力，同時對國外民航出現的問題進行深入學習，避免相關情況發生在國內。

4 結語

該文分析了大數據下我國民航輿情監測應用的發展前景，提出大數據未來應用在民航業中的潛力。通過將民航網絡、輿情監測與互聯網大數據應用充分結合，可為民航提供專業的數據分析和反饋，使得各單位可以及時了解行業動態，了解行業口碑，優化運營方案乃至進行有效的危機公關處理，從而更加高效地提供優質的航空運輸及相關服務。當然如果每個公司都來開展數據工作會出現成本攀升和資源浪費等問題，但是隨著市場的發展和成熟，可以通過專業數據公司提供訂制服務的方式逐步完善服務。

參考文獻

[1] 劉葉婷，王春曉.“大數據”，新作為――“大數據”時代背景下政府作為模式轉變的分析[J].領導科學，2012（128）：6-8.

第8篇：互聯網輿情監控分析范文

1.1重大事件。所有的重大事件的發生都會在很短的時間內迅速在網絡上傳播開來，與事件發生有關的各個報道，新聞，各方面的消息和熱點都會在各個網站上鋪天而來，在短時間內就會出現大量的評論，跟貼和發帖等等。

1.2突發事件。量變到質變的過程是突發事件產生的一個重要階段，例如“日本大地震后我國的搶鹽事件”，在發生初期，并沒有引起太多人的關注，只是在民間出現了許多的“謠言”，但其迅速擴散，就會影響到廣大群眾，并有可能造成整個社會的恐慌。

1.3國家的經濟工作和重點工作。網絡上的主流的意識形態還是需要各個新聞媒體來傳播，需要政府和組織來引導，繼而形成被大眾所接受的健康向上的主流輿論，政府部門要引導人民群眾，最大限度地在廣大人民群眾中形成共識，來統一不同領域，不同階級中的意識和信念，形成了社會的主流言論。

1.4一些關系國際民生的重大政策的改革更容易引起人們的廣泛關注，形成網絡輿情熱點事件。

1.5和大多數人民自身利益密切相關的事件。因為輿情的一個重要作用就是人民群眾對自身利益的訴求表達的一個重要渠道。在群眾利益受到傷害時，他自然需要一個平臺來尋求幫助和進行訴求，網絡就是這樣一個很好的輿情平臺。

2網絡輿情監測系統的設計

網絡輿情監測系統包含三個層次，自下而上分別為信息采集層、信息挖掘層、信息服務層。每一層為其上一層提供基礎數據，以及為進一步分析奠定基礎。

2.1輿情信息采集層。信息采集層的基本任務是從數據格式多種多樣的網頁中采集出其蘊含的豐富的、各種各樣的輿情信息。采集層的最下層為信息采集的目標網站，如新浪、網易、搜狐、新華網、人民網、鳳凰網、貓撲、天涯社區等；中間層包含爬蟲管理模塊、預處理模塊、分類存儲模塊，爬蟲管理模塊主要采用網絡爬蟲技術獲取互聯網上的輿情信息；最上層將采集的文本信息分為Web內容信息、Web結構和使用記錄信息兩部分內容。

2.2輿情信息挖掘層。開展輿情信息深度挖掘，發現的熱點問題、分析其態度傾向、處置構成危害的敏感信息是互聯網輿情信息挖掘層的主要任務。它通過分析輿情信息采集層提供的數據，能夠檢測網絡話題、分析民眾的態度傾向、監測網絡敏感信息、評估輿情態勢等，為輿情信息服務層服務相關部門提供客觀依據，是輿情信息處理的核心內容。主要包含文本信息預處理模塊、網絡話題檢測模塊、輿情傾向性分析模塊、敏感信息監控模塊。

第9篇：互聯網輿情監控分析范文

互聯網金融模式下，保險公司的服務將改變傳統服務模式，充分做到“以客戶為中心”，直接參與、雙向互動，通過網絡進行實時咨詢，客服人員在線解答。保險公司通過完善平臺功能，增強客戶體驗，可以更有效的進行資料獲取和個體情況分析。同時，保險服務的內容也將發生改變，可以包括保障計劃、給付到期提示、保全、理賠等。

二、互聯網金融對保險風險評估技術的影響

互聯網金融模式下，保險公司對出險規律、產品定價、保費厘定、壽險的壽命分布規律、產險的出險事故損失額度分布規律等有了更準確的評估和計算。同時，風險評估也將體現個性化差異，對于投保的個體，互聯網保險將依據個體差異制定差別化的保單，風險評估和控制精細化到每個投保人，而不是一概而論的風險評定。

三、互聯網金融對保險信用構筑的影響

首先，在互聯網金融模式下，保險機構的信用度將出現分化，一些保險公司保持較高透明度的同時，也存在一些保險公司的透明度較弱。其次，在這種新的金融模式下，客戶的信用資料將更易于采集。六、互聯網金融對保險監管的影響互聯網金融模式下的將在保險監管中得到廣泛應用。保險公司可以利用云計算、大數據技術進行輿情監控，促進聲譽風險管理;也可以進行風險暴露分析與監測，增強預防風險的能力;也可以對客戶信息進行更為全面地分析，最大限度降低逆向選擇。

為了應對互聯網金融風險，保險監管的模式也應該發生轉變。首先，保險監管文化與理念的變革，要做到實時監管，信息監管，互動監管;其次，保險監管內部組織架構需要改革，例如搭建互聯網保險監管架構、明確互聯網保險監管模式、引進IT技術人才，制定互聯網監管規則等;第三，保險監管原則和方式需要改變，可以采取統一監管規則、屬地化管理和互動委托監管;第四，監管合作與協調越發重要，需要更多的與銀行、證券監管合作需要與國外監管進行合作協調;第五，可以采取全流程監管，即“關鍵字”審核，事中、事后評價和實時投訴等。

四、小結