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舆情监测在网络舆情应对中的作用

时间:2019-09-24 00:25

来源:未知作者:admin点击:

  目前,网络舆情的形成方式突出表现为四类:一是突发性公共事件的发生,引起公众关注,并在各类网络平台上对该事件进行议论、揣测和分析。二是政府出台的具有争议性的政策引起的讨论和质疑。三是地方政府的不当行为或官员的不当言论引起的公众网络发声或围观。四是部分的诉求不能满足时,在网上发声,希望获得援助或渲泄感情引起的舆论。

  5. 文本总结:指从文档中抽取关键信息,用简洁的形式对文档内容进行摘要和解释;

  文本挖掘,是指从大量文本集合中发现隐含的模式。网络文本挖掘是对网上大量文本进行表示、特征提取、内容总结、分类、聚类、关联分析、语义分析以及利用网络文本进行趋势预测等。文本挖掘的主要技术包括:

  近年来,我国互联网迅猛发展,网站、微信、微博、博客、社区论坛等媒体新领域的快速发展,极大地丰富了信息的传播方式。同时,中国经过30余年改革开放的发展,取得了巨大成就,但也进入了社会矛盾的多发期,舆情热点事件不断增多。

  1. 特征提取:是指关于文本的元数据,分为描述性特征(如文本的名称、日期、大小、类型等)和语义性特征(如文档的作者、机构、标题、内容等);

  网络舆情的主要特点。一是传播范围广、操作方便、速度快、影响大。舆情监测 意义二是互联网的开放性、虚拟性和隐蔽性,带来意见表达的便捷性和随意性。任何一个社会公众都可以少有顾忌地发表意见建议和利益诉求,或者宣泄自己的不正常心态,特别是在官方消息不确切、言词模糊的情况下,加大了网民自己的主观揣测,促使了不实信息的制造和传播,甚至被人利用,出现动机不良的网络舆论引导。三是网络舆情具有易变性和非稳定性。舆情作为公共情绪,它既有感情又有思想,它会随着事件以及事件处置情况发展而变化,从而带来极大的不确定性。四是参与群体类别不断扩大。

  3. 文本聚类:文本聚类的目的通常是将文档集C分成一些簇的集合,使这些簇间的相似性最小,簇内的相似性最大;

  6. 趋势预测:是指通过对Web文档的分析,得到特定数据在某个历史时刻的情况或将来的取值趋势。

  2. 文本分类:指在给定的分类体系下,根据文本的内容确定文本所属类别的过程;

  从而第一时间应急响应,舆情分析,通过对海量网络舆论信息进行实时的自动舆情采集,并识别其中的关键舆情信息,舆情监视,及时通知到相关人员,舆情监测是对互联网上公众的言论和观点进行监视和预测的行为。舆情汇总,网络舆情监测系统是针对互联网这一新兴媒体,这些言论主要为对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点。为正确舆论导向及收集网友意见提供直接支持的一套信息化平台。

  具体上讲,舆情监测是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术,通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦,实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求,形成简报、报告、图表等分析结果,为客户全面掌握群众思想动态,舆情监测在网络舆情应对中的作用做出正确舆论引导,提供分析依据。

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