如何做好舆情监测？

企业做好舆情监测方法如下：

1、制定预案企业需要结合实际，根据不同类型的舆情事件制定可行且详细的判断标准和预警预案，防范于未然，做到出现舆情危机时，能够有条不紊且有理有据的进行应对。

2、及时沟通舆情监测期间和发生舆情危机时，要保持与政府相关部门、权威机构、专家学者的紧密沟通。同时企业可以借助媒体，最大程度地争取媒体的支持，利用社交媒体、公众号等平台，适时转移目标，发布最及时权威的信息，左右网络舆情的走向，把噪音杂音压下来，使该网络舆情信息关注度逐渐转冷。

3、舆情危机应对培训了解新媒体环境下舆情危机处置的重要性和必要性，进一步掌握处置舆情危机的基本原则和方式方法，提升了舆情应对与危机管理能力，为今后提升组织系统网络舆情宣传与管理水平打下坚实基础。

问题一：舆情分析报告如何撰写？ 一份高大上的舆情分析报告，首先是要全面，其次是深度。从全面的角度来说，应该包括1、舆情概况 2、舆情发展趋势 3、平台分析 4、属性分析 5、重点话题分析 6、舆情小结（舆情建议）。

从深度方面来说，舆情概况应当精炼全面，不是简单的摘要。舆情发展趋势不仅包涵过去时间的走势，还应担包涵未来时间段内可能的走势。平台分析，应当包涵不同平台信息传播情况，必要的时候应当加上媒体传播排行。属性分析，对信息属性进行对比分析，分析负面舆情已经以及未来可能造成的影响，媒体、公众、业内专家等具有代表性人群的看法。重点话题分析，分析监测时间段内出现的对客户价值比较大的信息，对如何利用信息加以分析。舆情小结（建议）可以从负面信息方面尽心分析，提出可实施，具有实际操作意义的解决方案。

红麦舆情在这方面做的比较好，对舆情分析师进行系统培训，定期举办舆情分析研讨，研究舆情分析方面专业知识。因此，舆情分析师团队专业素质较强，经验丰富。

问题二：舆情报告怎么写 蚁坊软件舆情监测研究中心认为需要从以下几个方面入手：

1、 选择舆情事件，一般是热点、重点舆情。

2、 对于相应舆情事件信息进行搜集、汇总。

3、 分析舆情事件背景、舆情来源、舆情发展路径、舆情事件整体热度分析和发展趋势分析。

蚁坊官网热点舆情版块都是针对一些社会事件做的舆情报告范文，可以去适当作为参考借鉴。

问题三：舆情报告怎么写 舆情报告是什么

蚁坊软件认为舆情报告就是针对一个主题，或是一段时间或是一次大事件，来整合与之相关的舆情，并以报告的形式发布。

怎么写舆情报告？

1．舆情报告必须符合客观真实、实事求是的要求

舆情报告必须符合客观实际，引用的材料、数据必须是真实可靠的，切不可采用那些不确定的，非正式渠道来源的信息。

2．舆情报告要做到相关资料和观点相统一

舆情报告是以舆情为依据的，即报告中所有观点、结论都有大量的资料为根据。在撰写过程中，要善于用资料说明观点，用观点概括资料，二者相互统一。 切忌资料与观点相分离。

3．舆情报告的语言要简明、准确、易懂

舆情报告的受众十分广大，它不像市场分析报告那样专业性强，而是大众读物。为了让广大群众都能看懂、读懂舆情报告，它的语言必须要简明、准确、易懂，尽量少地出现一些专业术语。

问题四：舆情报告怎么写？求教 在写舆情报告的时候需从以下几个方面入手：1、 选择舆情事件，一般是热点、重点舆情。2、 对于相应舆情事件信息进行搜集、汇总3、 分析舆情事件背景、舆情来源、舆情发展路径、舆情事件整体热度分析和发展趋势分析。像慧科讯业

问题五：急求！怎样写网络舆情分析报告啊 而且不同的舆情系统监测功能也是有差异的啊，就拿我们用的龙道明易的MediaInsight来说吧，你写报告的时候，先设好关键词的情感分布情况，是分享呢？还是普通描述呢？或是投诉建议之类的，这还具体得看你们是啥产品。然后再看近期你们有没有啥活动啊，都通过什么渠道传播的呀，分不分重点区域啊？就像龙道明易的这样先分情感分布，然后再看活动周期，再往下分析各不同渠道、媒体的投放效果、声量占比、回复/影响人群的反馈情况，同时别忘了分析下竞品近期动作及口碑，最后通过舆情监测系统整合下目标消费者对行业的情绪心态、相关的喜好及不满，来个总结概括，结尾再来段下阶段建议。齐活。

写的够细、够具体了吧？给我采纳加分啊！！

问题六：舆情分析报告问题？ 兄弟，多瑞科舆情数据分析站就是按月付款的哦，报告还不错，发份给我分享一下

问题七：求大神告知新闻通稿，舆情专报，舆情分析怎么写 舆情专报，舆情分析怎么写

现在网上的信息量十分巨大，仅依靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，需要加强相关信息技术的研究，形成一套自动化的网络舆情分析系统，及时应对网络舆情，由被动防堵，化为主动梳理、引导。这样的系统应该具备以下功能：

首先是舆情分析引擎。这是舆情分析系统的核心功能，包括：1、热点话题、敏感话题识别，可以根据新闻出处权威度、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。2、倾向性分析，对于每个话题，对每个发信人发表的文章的观点、倾向性进行分析与统计。3、主题跟踪，分析新发表文章、贴子的话题是否与已有主题相同。4、自动摘要，对各类主题，各类倾向能够形成自动摘要。5、趋势分析，分析某个主题在不同的时间段内，人们所关注的程度。6、突发事件分析，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。7、报警系统，对突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并报警。8、统计报告，根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可通过浏览器浏览，提供信息检索功能，根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询，并浏览信息的具体内容，提供决策支持。

其次是自动信息采集功能。现有的多瑞科信息采集技术主要是通过网络页面之间的链接关系，从网上自动获取页面信息，并且随着链接不断向整个网络扩展。目前，一些搜索引擎使用这项技术对全球范围内的网页进行检索。类似多瑞科舆情数据分析站系统舆情监控系统应能根据用户信息需求，设定主题目标，使用人工参预和自动信息采集结合的方法完成信息收集任务。

第三是数据清理功能。对收集到的信息进行预处理，如格式转换、数据清理，数据统计。对于新闻评论，需要滤除无关信息，保存新闻的标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等。对于论坛BBS，需要记录帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时，可直接针对服务器的数据库进行操作。

好的舆情分析报告需要有以下特点：

一、热点识别功能

根据新闻出处权威度、 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。

二、主题跟踪功能

实时热点根据对热点问题的信息来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等相关信息元素的跟踪，进行倾向性与趁势分析。

三、倾向性分析功能

根据信息的转载量、评论的回言信息时间密集度，对信息的阐述的观点、主旨进行倾向性分析。

四、趋势分析功能

根据信息的时间、区域分布，转载量与转载网站类型等，对监控词汇和时间、空间的分布关系进行阶段性的分析。

五、信息自动摘要功能

根据监控系统自动抽取的能准确代表文章主题思想的智能摘要，以快速了解文章大意与核心内容，提高用户信息利用效率。

六、预测报警功能

根据信息的语料库与报警监控信息库进行分析，以确保信息的舆论健康发展。

七、事件分析功能

根据对热点信息的倾向分析、趁势分析和整体分析，以监听信息的突发性。

八、 统计报告功能

根据多瑞科舆情数据分析站系统舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可浏览信息的具体内容，做出最佳决策。

问题八：谁可以提供几个舆情分析报告的模板 我用的是深圳多瑞科信息技术有限公司的多瑞科舆情数据分析站，有WORD的，也有EXCEL的形式的，不知道你要哪种形式的哦？

问题九：多瑞科舆情数据分析站报告？ 多瑞科舆情数据分析站系统报告图表是程序自动做的吧，这个要知道是什么图表了，软件能代替人工，何必是折腾自己呢

问题十： 舆情分析报告怎样写 是指 工作报告还是单一 事件报告？如果是单一事件报告，需要以下几点：

1、 者第一次 的日期开始统计互联网上相关内容的帖子、新闻数量、浏览量、传播分析的各种图表、数据。

2、 在于 者每次沟通完毕后的数据变化。

3、 对 者不同态度、处理方式等造成的数据变化。

4、 针对以上条件下的数据变化进行分析，判断那种处理方式对舆论的影响较为积极。5、 改进后对数据的影响。

6、总结性陈述。

①②说法正确，新中国成立后，我国铲除了民族压迫和民族歧视的阶级根源，逐步形成了平等团结互助和谐的社会主义民族关系．但是历史上遗留下来的各民族间的经济、文化等发展不平衡的状况依然存在，难以短期内消除．处理民族关系，我国坚持民族平等、民族团结和各民族繁荣的基本原则，故入选；

③说法错误，民族间经济文化发展不平衡状况依旧存在，故排除；

④说法错误，民族差别不能被消除，排除；

故选：A

通常来说搜舆情最快的两大主要方式分别为搜索工具搜索和舆情网站搜索。

1搜索工具：如搜索引擎百度搜索、谷歌搜索、360搜索、搜狗搜索；新闻搜索工具百度新闻搜索、头条新闻搜索、网易新闻搜索、搜狐新闻搜索；社交媒体搜索工具社交媒体搜索、微信搜一搜、抖音搜索、知乎搜索等。优势在于无需付费，信息获取成本几乎为零。劣势在于重复干扰信息过多，难以保证时效性和全面性，需要耗费一定的人力和时间成本。

2舆情网站：原理和搜索工具一样，也是基于关键词进行检索，如识微商情监测网、鹰眼速读网等。优势在于能够实现真正意义上的“第一时间”掌握舆情，无需人工，一次监测主题设置即可实现围绕关键词相关舆论信息的及时、全面、准确掌握，既能覆盖全网，又能实现24小时实时搜集，还能自动全面综合分析，将收集到的信息进行分类、可视化展示。劣势在于需要一定的预算。

一、情感建模

随着人工智能技术的发展，人机交互方式越来越向着人类自然交互方向发展，但传统的人机交互方式是机械化的，难以满足现在的需求。情感计算技术的引入，可以让机器像人一样的观察、理解和表达各种情感特征，就能在互动中与人发生情感上的交流，从而使得人与机器交流得更加自然、亲切和生动，让人产生依赖感，故情感计算及其在人机交互中的应用将是人工智能领域里一个重要的研究方向。

情感建模则是情感计算的重要过程，是情感识别、情感表达和人机情感交互的关键，其意义就在于通过建立情感状态的数学模型，能够更直观地描述和理解情感的内涵。

对于情感模型而言，由于其对情感描述方式的不同，可以分为维度情感模型、离散情感模型和其他的情感模型，但在目前的情感建模研究中，维度情感模型的应用更加广泛。

二、维度情感模型

维度空间论认为人类所有情感分布在由若干个维度组成的某一空间中，不同的情感根据不同维度的属性分布在空间中不同的位置，且不同情感状态彼此间的相似程度和差异可以根据它们在空间中的距离来显示。在维度情感中，不同情感之间不是独立的，而是连续的，可以实现逐渐、平稳的转变。

21、一维情感模型

该模型用一根实数轴来量化情感，认为人类情感除了其独特分类不同外，都可以沿情感的快乐维度排列，其正半轴表示快乐，负半轴表示不快乐，并且可以通过该轴的位置可以判断情感的快乐和不快乐程度。

当人受到消极情感的刺激时，情感会向负轴方向移动，当刺激终止时，消极情感减弱并向原点靠近。当受积极情感的刺激时，情感状态向正半轴移动，并随着刺激的减弱逐渐向原点靠近。

情感的快乐维度是个体情感的共有属性，许多不同的情感会借此相互制约，这还可以为个体情感的自我调节提供依据，但多数心理学家认为情感是由多个因素决定的，也因此产生后来的多维情感空间。

22、二维情感模型

该模型从极性和强度两个维度区分情感，极性是指情感具有正情感和负情感之分，强度是指情感具有强烈程度和微弱程度的区别。这种情感描述比较符合人们对客观世界的基本看法，目前使用最多的是VA二维情感模型，该模型将情感划分为两个维度，价效维度和唤醒维度，如下图所示：

价效维度的负半轴表示消极情感，正半轴表示积极情感。唤醒维度的负半轴表示平缓的情感，正半轴表示强烈的情感。例如，在这个二维情感模型中，高兴位于第一象限，惊恐位于第二象限，厌烦位于第三象限，轻松位于第四象限。每个人的情感状态就可以根据价效维度和唤醒维度上的取值组合得到表征

23、三维情感模型

在三维情感模型中，除了考虑情感的极性和强度外，还有其他因素考虑到情感描述中。PAD三维情感模型是当前认可度比较高的一种三维情感模型，该模型定义情感具有愉悦度、唤醒度、和优势度三个维度，其中P代表愉悦度，表示个体情感状态的正负特性；A代表唤醒度，表示个体的神经生理激活水平；D代表优势度，表示个体对情景和他人的控制状态。

另外，还有APA三维情感空间模型，该模型采用亲和力、愉悦度和活力度三种情感属性，能够描述绝大多是情感。

24、其他多维情感模型

除了以上三种情感模型外，还有更复杂的情感模型。心理学家Izard的思维理论认为情绪有愉悦度、紧张度、激动度和确实度4个维度。愉悦度代表情感体验的主观享乐程度，紧张度和激动度代表人体神经活动的生理水平，确信度代表个体感受情感的程度。

心理学家Krech认为情感的强度是指情感具有由弱到强的变化范围，同时还以紧张水平、复杂度、快乐度3个指标来进行量化。紧张水平是指对要发生的事情的事先冲动，复杂度是对复杂情感的量化，快乐度是表示情感所处的愉快和不愉快的程度，故可以从这四个维度来判断人的情感。

另外，心理学家Frijda提出了情感具有愉快、激活、兴趣、社会评价、惊奇和复杂共6个维度的观点，但高维情感空间的应用存在较大难度，因此在实际中很少使用。

维度情感模型是用人类情感体验的欧氏距离空间描述，其主要思想是人类的所有情感都涵盖于情感模型中，且情感模型不同维度上的不同取值组合可以表示一种特定的情感状态。虽然维度情感模型是连续体，基本情感可以通过一定方法映射到情感模型上，但对于基本情感并没有严格的边界，即基本情感之间可以逐渐、平稳转化。维度情感模型的发展为人类的情感识别、情感合成和调节提供了模型基础。

三、离散情感模型

离散情感模型是把情感状态描述为离散的形式，即基本情感类别，如喜、怒、哀、乐等。 较为著名的是由心理学家Ekman提出的六大基本情感类别：愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶，其在情感计算研究领域得到广泛应用。Plutchik从强度、相似性和两极性三方面进行情绪划分，对出8种基本情绪：狂喜、警惕、悲痛、惊奇、狂怒、恐惧、接受、憎恨。还有其他的一些心理学家提出了对基本情绪的不同分类。

离散情感模型较为简洁明了，方面理解，但只能描述有限种类的情感状态，而维度情感模型弥补了离散情感模型的缺点，能够直观地反映情感状态的变化过程。

四、其他情感模型

除了较常用的维度情感模型和离散情感模型外，一些心理学家还提出了其他基于不同思想的情感模型，如基于认知的情感模型、基于情感能量的概率情感模型、基于事件相关的情感模型等，从不同的角度分析和描述人类的情感，使情感的数学描述更加丰富。

41、OCC情感模型

该模型是针对情感研究而提出的最完整的情感模型之一，它将22种基本情感根据其起因分为三类：事件的结果、仿生代理的动作和对于对象的观感，并对这三类定义了情感的层次关系，可以描述特定情感的产生条件和后续发展。OCC模型给出了各类情感产生的认知评价方式。同时，该模型根据假设的正负极性和个人对刺激事件反应是否高兴、满意和喜欢的评价倾向构成情感反应。

在模型中，最常产生的是恐惧、愤怒、高兴和悲伤这4种情绪。尽管OCC模型传递函数并不是很明确，但从广义上看，其具有较强的可推理性，易于计算机实现，因此被广泛应用于人机交互系统中。

42、隐马尔可夫模型情感模型

该模型有三种情感状态，分别是感兴趣、高兴、悲伤，并且可根据需要扩展到多种情感状态。在模型中，情感状态是通过观测到如情绪响应上升时间、峰值间隔的频率变化范围等情感特征得到的，并通过转移概率来描述情感状态之间的相互转移，从而输出一种最可能的情感状态。

该模型适合表现由不同情感组成的混合情感，如忧伤可以由爱和悲伤组成。另外，还适合表现由若干单一的情感状态基于时间的不断交替出现而成的混合情感，如爱恨交织的情感状态就可能是爱恨两种之间循环。该模型的不足之处在于，对于相同的刺激，其感知结果是确定的。

43、分布式情感模型

该模型是针对外界刺激建立起来的一种分布式情感模型，整个分布式系统是将特定的外界情感事件转换成与之相对应的情感状态，过程分为以下两个阶段：

1、由事件评估器评价事件的情感意义，针对每一类相关事件，分别定义一个事件评估器，当事件发生时，先确定事件的类型和信息，然后选择相关事件评估器进行情感评估，并产生量化结果情感脉冲向量EIV。

2、对EIV归一化得到NEIV，通过情感状态估计器ESC计算出新的情感状态。事件评估器、EIV、NEIV及ESC均采用神经网络实现。

附：学习书目

《情感计算与情感机器人系统》吴敏 刘振焘 陈略峰