淄博开展舆情监测答疑解惑

舆情监测是什么？很多人不了解，其实就是当今互联网时代需要对大数据进行监测分析利用的工具或系统。舆情是“舆论情况”的简称，是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的社会管理者及其公政取向产生和持有的社会公政态度，與情通监测系统 他们不仅面向全国服务，而且涉及的行业十分广。 而舆情监测的方式大致分为两种： 一是纯人工监控：简单来说就是通过人工大量在搜索引擎上用关键词进行检索，筛选，查看；但费时又费力，时间成本很大，且搜索筛选的数据也不准备； 二是舆情监测系统：借助专业的舆情工具来进行舆情监控，可以真正的做到24小时全网监控，不需要耗费大量的人工，只需登录系统 设置关键词就可以查看与自身相关的舆情信息。使企业快点摆脱舆情的负面影响，将损失降到低。淄博开展舆情监测答疑解惑

时间趋势，有些工具也可能叫发展趋势、舆情态势，指某个监测主题在某一段时间内的网络信息发展趋势。网络信息瞬息万变，趋势也是跟随着实时变化的。 通过设定的关键词得到趋势数据后，可以直观的了解监测主题的整体舆情发展情况是上升还是下降，总结舆情传播的路径和特征，评估舆情发展阶段、预测未来趋势。 峰值意味着是舆情发展中的关键节点，是趋势分析需要着重注意的点。分析推动传播高峰出现的事件或节点，分阶段了解舆情传播过程。泰安一站式舆情监测公司通过对企业在线和离线的舆情信息进行监测，可以及时发现负面信息，从而采取有效措施保护企业声誉。

竞品/对标企业分析企业的舆情监测与媒体数据分析在竞品和对标企业分析的应用场景分为两个方向，正向对比及反向对比。1、正向对比：对竞品/对标企业的品牌宣传及营销信息进行收集及分析，实时了解竞品动态、竞品宣发专项分析、竞品媒体列表等信息，知己知彼。2、反向对比：收集监看竞品/对标企业的敏感信息，通过案例分析法对敏感事件的发展脉络、应对措施及公众反馈进行复盘，为企业在自身遇到类似事件时提供借鉴。同时，通过对竞品/对标企业敏感信息进行问题属性分类、敏感信息站点梳理等操作，为企业自身提升产品/服务质量、经营媒体关系提供有力支持。

1.网络舆情监测：要想做好舆论管理，首先项就是网络舆情监测工作。只有先做好舆情信息的监测，发现舆情，才能进行舆情管理。 2.舆情信息分析：为了能够多方位的掌握舆情特点，会需要从舆情的滋生来源、传播路径、传播地域、热点话题、重点媒体、情感倾向、演变趋势等多角度进行分析。 3.舆情信息引导：如果需要舆情的发展方向可控，并朝着有利的方向发展，那么积极的引导很关键。如：正面宣传；顺应传播格局变化，重视网络新兴媒体的真实性和舆论影响力；通过以全国道德模范、感动人物等为题材，对被引导进行教育；以身作则，依靠真理、人格等的力量来感召他人等等。 4.舆情信息处置：通常来说，除了可以采用与信息发布者沟通删除、与网站管理部门沟通删除、报请公政新闻办公室，信息化办公室处理外，还要给予必要的正面回应和正式答复，具体则可以根据舆论中心诉求进行针对性回应和答复，从而有效化解舆情。 5.舆情信息总结：即将舆情工作过程进行记录存档，也就是舆情管理工作台账，一方面是为了网络舆情工作规范化标准化，另一方面则是总结经验教训通过对标企业敏感信息进行问题属性分类、等操作，为企业自身提升产品，经营媒体关系提供有力支持。

系统原则分为两个维度。 首先维度是监控系统，简单理解就是“首先时间发现发布在各平台关于公司企业的负面信息，并且在首先时间回复处理”。 第二个维度是舆情处理系统，面对这个维度首先我们要重视它，第二我们要有专门的处理人员或者处理小组。第三，处理人员（小组）要经常的培训和演练。第四，处理人员“小组”中负责线上线下回复的人员要统一，即统一出口原则。 同时我们还应该在这个过程中增加风险风控预防机制，以及信息收集原则，资源支持原则都要在舆情处理系统中所包含。既然舆情已经让所有人都知道了，那我们在首先时间处理解决才是好的。所以需要更多的资源支持和配合。舆情分析是现在很多企业都会进行的一项工作，在进行舆情分析之前我们首先要做的其实是舆情监测。淄博开展舆情监测答疑解惑

在这些渠道上我们可以非常方便地获取大量信息，例如有和个人相关的，和企业相关的，和国家大事相关的信息。淄博开展舆情监测答疑解惑

随着国内移动互联网发展速度放缓，近年来少有新的媒介载体出现，主流舆情厂商在数据获取层面大概率已迫近极限，此前通过大规模获取数据以期在数据量层面取得比对优势的竞争策略将不可持续，当然在此过程中的海量资源与技术投入已经淘汰掉市场上大部分舆情系统竞争者。在这样的大背景下，舆情行业的竞争将更多地由“数据获取-简单分析”的层面转向“深度分析”层面。为提升自家产品在数据分析层面的竞争力，各个厂商的舆情系统中均包含各类分析模块，名称不同但功能相似，如日报/周报/月报等周期性分析报告、竞品对比报告、事件跟踪报告等。然而，受限于中文互联网内容来源的多样性以及中文自然语言处理的复杂性，系统内嵌的舆情分析功能在效果上往往差强人意，无法满足实际生产环境的要求，在大多数应用场景中，舆情数据在分析层面的价值仍旧依赖人工来输出。淄博开展舆情监测答疑解惑