舆情分析该怎样做？

　　由于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。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。

　　舆情分析系统的核心技术在于舆情分析引擎，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、自动摘要等计算机文本信息内容识别技术。这些技术一向是国内外信息工作者关注的领域。文本检索会议(TREC)、情报检索专业组会议(SIGIR)、文本检测与跟踪会议(TDT)等都是展示此类技术最新研究成果的最主要的国际会议和论坛。其中基于关键词统计分析方法的技术相对比较成熟，但在其有效性方面还有很大的提高空间。

　　近年来，专家学者一直在研究更加有效的方法，其中基于语义的内容识别方法是当前研究的重中之重，虽然也取得了较大进展，但仍存在很多问题和困难需要克服。为了增加我国网络信息控制能力，我们必须迎难而上，加强相关技术的研究。

网民情绪是一种社会化情绪，是网民在网络互动和传播途径中逐渐形成的相对稳定的情绪体验。网民情绪是围绕公共事件，在个体情绪表达基础上，通过个体之间或群体之间的互动传播、相互影响形成的共同情绪体验，它将个体情绪的多样性以及群体的社会化情绪体验融合在一起。

面对如今的信息时代，网络的飞速发展需要相应的管理制度保驾护航，及时收集与分析网民的情绪是政府做出正确决策和解决社会矛盾的重要前提。

网民情绪的分类：

网民可通过多种方式包括文字、、表情、数字、音视频等来表达情绪观点。从表现内容上看，内容可能存在区别，情绪特征却似有共同性，如焦虑、愤怒等是跨越阶层、年龄界限的普遍网络情绪。

网民情绪无论是积极、消极或中性，其情绪掩盖下表达的都是一种诉求，具体可分为情感诉求、利益诉求、社会公正诉求、政治诉求四大层次。

①情感诉求是最低层级的诉求层次，该诉求下，有两种情形，一是网民矛头并不指向事件是否被解决，而是单纯的发泄内心情绪。二是希望自己的态度可以得到响应，期待被诉求的相关官方，能给弱者网民说法。

②利益诉求往往是舆情关键点，是最为复杂、最有难度的。利益诉求不仅仅期待“情感”得到回应，更期待实质问题得以解决。

③社会公正诉求，这类诉求是在具体舆情事件的基础上，同时又超越了具体事件，具有社会化的普遍性。利益输送、官商勾结、损害公共利益等诸多不公，在舆情事件中都可以找到影子。舆情事件一旦处置失当，不但与网民无法达成共识，而且有可能在更大层面上刺激社会情绪，进而导致舆情事件的无序发酵。

④政治诉求是最高层次的诉求，是网民希望行使权力、参与规则制定的体现。信息公开、权力问责等诉求。

社会热点事件的相关舆情分析维度：

舆情来源分析：为了能够了解舆情的滋生渠道，第一时间发现和干预舆情，对舆情来源进行分析必不可少。

舆情传播路径分析：为了能够掌握当下的舆情现状，方便下一步采取舆情应对措施，这个时候就需要进行舆情传播路径分析。

舆情传播声量分析：当舆情滋生后，就需要对舆情进行评估，以合理安排舆情应对工作。而通常情况下，就是对舆情传播的声量进行分析。

舆情传播地域分析：为了能够从整体上了解和掌握舆情带来的影响，舆情传播地域分析同样重要。

滋生话题分析：为了能够科学分析舆情热点事件所带来的影响，就需要对衍生话题进行分析。

舆情情感倾向分析：不论是对于企业还是各级政府部门来说，舆情滋生后，最重要的就是及时处理负面舆情，将危机造成的影响带来的损失最小化，因此就需要对网民和媒体的正面、负面、中立等舆情信息进行准确识别分析。

舆情发展趋势分析：分析舆情的发展变化趋势，以便于掌握舆情发展的脉络，做出有效的预测，防止二次或次生舆情的滋生。

以上是社会热点事件相关舆情分析的几个维度介绍。但是俗话说得好“工欲善其事，必先利其器”，因此也就会用到一些专业的网络舆情分析工具，在此可推荐可免费试用的识微商情监测系统，集全网舆情监测、预警、分析服务于一身。

网络舆情大数据要根据信息导向和主流价值观进行分析。

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、主题监测、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，做出正确舆论引导，提供分析依据。

需要舆情分析可以联系上海蜜度，新浪舆情通是上海蜜度信息技术有限公司研发的政企舆情大数据服务平台。 新浪舆情通以中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，724小时不间断采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源，每天采集超过14亿条数据。

做一份比较专业的舆情分析报告的方法：尊重客观事实，切勿加入太多主观倾向；全面搜集研究对象，尽量搜集够多的素材支撑；用专业的数据说话等。

网络媒体已经成为信息传播的主要途径，其开放、虚拟的特性让言论达到了前所未有的活跃程度。对于网络上的社会新闻信息、民生息息相关的生活新闻热点等等，网民易于将其扩散分享，同时会对关心的内容加以自己的观点看法。而对于舆情信息处理来讲，对于大量的信息，其中重复性、掺杂性相当高，很难与对此进行分析处理，传统手工根本无从下手。

想要处理舆情信息离不开舆情的大数据服务平台，而新浪舆情通就非常靠谱。新浪舆情通的系统平台24小时不间断服务，根据客户需求进行全网数据的获取、清洗、监测、分析、预警，同时通过数据挖掘与分析模型减少人为因素对客观数据分析结果的影响，保证舆情数据的及时性、准确性、全面性。 专业舆情服务团队则根据客户具体需求提供更加个性化的人工服务，包括：内容分拣、要闻推送、简报制作、专业报告定制等舆情服务。

　　互联网舆情分析涉及的数据比较庞大，依靠人工进行互联网舆情分析不太现实，所以现在都是利用互联网舆情分析系统来协助。互联网舆情分析系统是怎样来分析网络舆情的，一起来看看。

　　1、做好全网舆论的监测收集，网络舆情分析，毫无疑问是需要对全网的舆论进行分析，为此企业可以通过互联网舆情分析对全网舆论进行实时监测，提高舆情信息的收集与整理效率。

　　2、网络舆情分析主要是对相关舆论话题的影响力、影响层面、传播动态、网民情绪等几个方面入手进行分析。

　　3、另外，在网络舆情的分析过程中还需要对媒介的传播情况进行分系统析，主要指的是舆情的传播途径、扩散速度、传播效果、传播受众等几个方面。

　　互联网舆情分析平台解决方案

　　俗话说“工欲善其事，必先利其器”，企业的互联网舆情分析工作亦是如此，通过借助专业的互联网舆情分析平台来开展互联网舆情分析工作成为了越来越多企业的选择。主要指的是采用互联网舆情分析平台，自动监测与分析挖掘舆情滋生源头、发布作者的影响力、发布媒体、影响地区分布、转发量、评论量、网友的情感和态度。互联网舆情分析系统还可将监测和分析过程中的数据、信息自动生成统计图表、简报，并支持一键导出，为互联网舆情分析工作助力。

清博舆情系统对信息智能处理用了：中文分词技术、自然语言处理技术、中文信息处理技术、自动对信息进行智能清洗、关键词提取聚类统计、语义分析情感研判、相似性判断等，会对抓取的文章通过自然语言处理等技术进行文本分析，将文章的情感属性分为正面、中立、负面三个维度；技术后台有一个庞大的舆情情感词库，根据文章中敏感词语出现的频次、位置等维度进行综合的评估，依据正负面情感词库、大量的文档语料库及特殊的句法分析，先判断文章中每句话的情感倾向性是积极的正面、消极的负面或是纯叙述的中性，并赋予分值。最后以所有句子的情感值综合计算结果作为该文章的最终情感值，情感分值按区间分为正面、负面、中性。