網絡輿情監測管理范文第1篇
功能和服務
輿情監測系統的數據是經過清洗、過濾、抽取、分析和挖掘的，輿情監測系統的主要功能并不只是提供簡單的輿情信息搜索，而是具有全網搜索、定向監測、自動發現，自動預警，趨勢分析，自動分類等功能，具有豐富的統計結果。
而互聯網搜索引擎只能提供相關的搜索服務，要靠人工主動去搜索，搜索結果出于商業利益的驅動，摻雜很多的不合理的因素，準確性、可用性不強。全面性和及時性方面完全不能滿足輿情監控的需要。
采集范圍和深度
輿情監測系統所采集的信息范圍主要是定向的，是用戶關注的特定區域、特定領域的網站，針對這些網站可以做到全面采集和精準采集。雖然baidu/google等互聯網搜索雖然采集范圍廣泛，但是針對具體的輿情載體，采集深度不夠，采集不全面。
目前搜索引擎的數據采集采用的是廣度優先策略，會根據url地址進行重復采集的控制。對于論壇、貼吧等輿情載體不會按照主貼、跟帖、翻頁的方式進行精確采集，采集深度滿足不了輿情監控應用的需要。
西盈網絡信息雷達系統專門針對西盈網絡輿情監測(監控)系統和西盈競爭情報系統開發而成的，深度挖掘技術超越了google等以智能化和廣度見長的搜索引擎爬蟲系統。
更新速度
輿情監測系統用戶可以自己設置采集的更新頻率，對于輿情高發的載體網站可以做到分鐘級的更新，這一點互聯網搜索引擎是無法達到的?；ヂ摼W搜索引擎的采集周期一般都是數天或者數周，甚至會出現漏采，無法采集的情況。
采集的網站種類
輿情監測系統可以做到對新聞，論壇，博客，貼吧等輿情載體的全面采集，尤其是針對論壇(包括跟帖)，貼吧等這些“草根”網站(這些媒體往往是輿情高發區域)，實現全面、迅速的輿情采集的同時，可以實時更新信息的點擊數，回復數，轉載數等等。而互聯網搜索引擎大多是采集新聞網站，而對于論壇，貼吧、博客等等往往無能為力，更無法提供輿情分析需要的統計數據 。 采集數據的有效性
互聯網搜索引擎所采集的數據，往往是沒有經過過濾的，甚至充斥著大量的廣告等垃圾信息。這些信息往往可以作為輿情的并不多。而輿情監測系統所采集的數據全部都是有效的，和用戶相關的，真正稱之為輿情的數據。
輿情信息儲存和利用
輿情監測系統的信息是儲存在用戶本地的，可以進行歸檔，分析利用以及作為應用系統的數據來源，但是針對互聯網搜索引擎中的數據，用戶沒有任何干預的手段，只能通過其固定的檢索服務進行訪問。
相關信息的數量
百度和谷歌等互聯網搜索引擎雖然擁有絕對多的數據量，但是對于和用戶相關的輿情信息，由于其沒有定向采集全面，深度等優勢，其收錄數量就會大大低于輿情監測系統。另外，輿情監測系統集成了互聯網搜索引擎的元搜索功能?？梢哉隙鄠€搜索引擎的搜索數據。
總結
成功的輿情監測系統是主動告知用戶google等搜索引擎中或收錄或沒有收錄的與“我”相關的輿情信息。重大事件及時預警，并提供量化的統計分析數據助力輿情分析，通過自動生成輿情報告等方式輔助輿情工作。
網絡輿情監控系統解決方案
方案背景
據中國互聯網信息中心調查，截至2009年12月31日，中國網民達到3.84億人，全國互聯網普及率28.9%，手機網民規模達到2.33億。網絡媒體已被公認為是繼報紙、廣播、電視之后的“第四媒體”，網絡成為反映社會輿情的主要載體之一。網絡環境下的輿情信息的主要來源于新聞評論、BBS、博客、聚合新聞(RSS)，網絡輿情表達快捷、信息多元，方式互動，具備傳統媒體無法比擬的優勢。
由于互聯網具有虛擬性、隱蔽性、發散性、滲透性和隨意性等特點，越來越多的網民樂意通過BBS論壇、博客、新聞跟貼/轉貼等渠道來表達觀點傳播思想。如果引導不善，負面網絡輿情將對社會公共安全形成威脅。對相關部門來說，加強對網絡輿論的及時監測、有效引導，以及對網絡輿論危機的積極化解，對維護社會穩定、促進國家發展具有重要的現實意義，也是創建和諧社會的應有內涵。對企業來說，準確掌握產品和市場情況，監控競爭對手和行業動態，是企業市場、行銷決策的重要支撐。 方案內容
系統介紹
易觀網絡輿情監控系統，整合互聯網信息采集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題檢測聚焦，傾向性研判等，實現用戶的網絡輿情監測和新聞主題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。
系統結構圖
系統組網圖
系統功能
1) 深度多渠道網絡信息采集，為用戶提供監控源配置功能，可以對監控源的優先級進行配置調整。
2) 完善的信息預處理機制：超鏈分析，編碼識別，URL去重，錨文本處理，垃圾信息過濾，內容去重，關鍵字抽取，正文抽取等。
3) 強大的索引分詞機制，對輿情信息實施雙重過濾，具有自動分類、自動聚類、相似性排重功能，系統能夠自動完成熱點發現。
4) 熱點輿情：系統自動識別出熱點焦點事件，以輿情形式分新聞、論壇和博客三種類別呈現。及時發現網絡熱點信息。
5) 專題追蹤：生成專題報道對網絡話題進行專題化的偵測和追蹤，如兩會、奧運會，對專題話題形成系統性的掌握和監控。
6) 分站/分類瀏覽：對系統中輿情可以按網站和不同的分類進行瀏覽。同時可以對顯示的輿情進行操作(設置影響、入簡報、專題、收藏、刪除)。
7) 趨勢分析：來源載體/站點分布、單個/多個關鍵詞熱度曲線圖、主題/關鍵詞熱度的整體趨勢、文章轉載量日均/總體趨勢分析、輿情信息的地域分布、網民檢索行為分析。
8) 突發事件分析：對突發事件進行預警，跨時間、跨空間綜合分析，獲知事件發生全貌。 9) 多種輿情檢索方式：可按網站、類別、時間段、關鍵詞等條件進行專項化全文檢索，并可生成查詢時間和次數、關鍵詞查詢頻率等查詢統計數據。另外還將結合檢索關鍵詞，隨時補充全文檢索庫中的關鍵詞，有機結合個人操作習慣，可在檢索結果中進行二次檢索。
10) 輿情統計報告：根據輿情分析引擎處理后生成報告，用戶可通過瀏覽器瀏覽，根據指定條件對熱點話題、傾向性進行查詢，并瀏覽信息的具體內容，提供決策支持。
11) 統計報表：系統生成各種形式的報表。報表包括圖表和數據表格，圖表包括餅圖、折線圖、直方圖等，如總量圖、趨勢圖等;數據表格是對輿情信息的數理統計，以數字的形式記錄各項輿情數據。另外用戶可以自己需求定制報表模版，比如日報、周報、月報等。
12) 輿情報警系統：對突發事件、涉及內容安全的敏感話題及時發現并報警，系統提供多種報警方式。
系統特點
1) 精準全面的網絡輿情采集，能夠對論壇、博客、新聞評論等內容進行全面、精確的采集和及時的更新，為輿情分析提供強有力的數據保障。
2) 多維度實時監測、過濾網絡輿情信息，采集到本地的文章會自動標注并分析，具有趨勢圖直觀展現。
3) 專業的輿情辦公平臺，用戶可以根據實際工作需要，將需要關注的信息定制到系統，用戶可以隨時調出自己需要的資料，直接追蹤關注事件的傳播源頭，把握傳播動態，系統自動生成輿情報告，節省用戶人力。
4) 專業的輿情分析顧問服務，基于易觀深厚的互聯網行業背景以及對網絡輿情深刻的認識，協助用戶進行輿情監控設計，對用戶背景、行業特征及需求做深度調研，給出最適合用戶的輿情監控方案。
5) 豐富的輿情項目開發實施經驗，有專業的輿情實施隊伍和資源，提供從輿情監測規劃、輿情系統選型、輿情項目實施、輿情工作開展到輿情干預的一體化的輿情系統解決方案。
6) 擁有成熟的輿情產品，可以根據用戶要求定制，需求牽引及時，在保證效果的同時提供良好的用戶體驗。
商業價值
幫助客戶全面、及時、精準、專業、高效獲取網絡輿情并為己所用;
第一時間獲取客戶相關的正負面新聞、泄密信息、領導相關報道、近期輿論熱點等，健全危機事件預警機制防患于未然;
協助企業客戶準確掌握產品和市場情況，監控競爭對手和行業動態，為企業市場、行銷決策提供支持支撐服務。
附件1：
“網絡游戲未成年人家長監護工程”實施方案
“網絡游戲未成年人家長監護工程”是一項在政府部門、人民團體指導下，社會和家長參與，網絡游戲經營單位具體實施的社會行動，旨在加強家長對未成年人參與網絡游戲的監護，引導未成年人健康、綠色地參與網絡游戲，構建和諧家庭關系。該工程自2011年3月1日起全面實施。
一、“家長監護工程”的主要內容
(一)網絡游戲經營單位建立專門的服務頁面，公布專線咨詢電話，開通專門受理渠道，介紹受理方式。
(二)家長需要了解、引導、控制孩子游戲活動的，由家長向網絡游戲經營單位提供合法的監護人資質證明、游戲名稱賬號以及限制措施等信息。限制措施包括：限制每天或每周玩游戲的時間長度，限制玩游戲的時間段，或者完全禁止。
(三)網絡游戲經營單位按照家長要求對未成年人的賬號采取限制措施，并持續跟蹤觀察，及時反饋該賬號的活動，為家長提供必要協助，制止或限制未成年人的不當游戲行為。
二、實施“家長監護工程”的具體要求
各網絡游戲經營單位要做到“四有”，即有專人負責、有專線電話、有專區設置、有季度報告。
(一)專人負責
1. 要指定專門的負責人，并將指定負責人及聯絡方式向所在地省級文化行政部門備案;
2. 培訓專門服務人員對“家長監護工程”提供專業咨詢解答和服務支持;幫助家長了解被監護人游戲行為，提供家長與被監護人進行溝通的建議;
3. 服務人員要持續跟蹤每個申請，及時與家長溝通情況，反饋該賬號的活動，了解未成年人參與游戲的狀況，為家長提供必要協助。
(二)專線電話
1. 開通單獨的專線服務電話(區別于普通服務熱線)，提供咨詢解答和受理服務;
2. 在原有的客服電話中提供轉接到專線服務電話的鏈接;
3. 要提供多種服務渠道，確保家長可選擇最便利的方式提出服務申請(傳真、網絡申請、電子郵件、信函郵寄、上門申請等)。
(三)專區設置
1. 在網站設置“家長監護工程”專區，在主要運營產品網站的顯著位置設置進入該工程頁面的鏈接方式; 2. 專區要有對工程情況、申請條件、處理流程、可采取的監護結果等事項的說明;
3. 要在專區顯著位置設置監護服務申請入口、受理方式(家長監護專線);
4. 專區要預設好問題和答案，或展示虛擬案例操作流程及結果，供家長閱覽和參考;
5. 專區要設置服務申請進度查詢;
6. 專區要登載《未成年人健康參與網絡游戲提示》(附件2)，引導未成年人健康地玩游戲、玩健康的游戲。
(四)季度報告
各網絡游戲經營單位要在每季度末向所在地省級文化行政部門提交“家長監護工程”情況報告。報告內容包括咨詢數量、申請數量、受理與完成情況、重點案例分析、疑難問題說明，對于工程實施過程中出現的問題提出意見或建議。
三、強化信息公開和社會監督
網絡輿情監測管理范文第2篇
隨著互聯網的快速發展，網絡媒體作為一種新的信息傳播形式，已深入人們的日常生活。網友言論活躍已達到前所未有的程度，不論是國內還是國際重大事件，都能馬上形成網上輿論，通過這種網絡來表達觀點、傳播思想，進而產生巨大的輿論壓力，達到任何部門、機構都無法忽視的地步?？梢哉f，互聯網已成為思想文化信息的集散地和社會輿論的放大器。網絡輿情是通過互聯網傳播的公眾對現實生活中某些熱點、焦點問題所持的有較強影響力、傾向性的言論和觀點，主要通過BBS論壇、博客、新聞跟貼、轉貼等實現并加以強化。當今，信息傳播與意見交互空前迅捷，網絡輿論的表達訴求也日益多元。如果引導不善，負面的網絡輿情將對社會公共安全形成較大威脅。對相關政府部門來說，如何加強對網絡輿論的及時監測、有效引導，以及對網絡輿論危機的積極化解，對維護社會穩定、促進國家發展具有重要的現實意義，也是創建和諧社會的應有內涵。
系統概述
Goonie網絡輿情監控分析系統依托自主研發的搜索引擎技術和文本挖掘技術，通過網頁內容的自動采集處理、敏感詞過濾、智能聚類分類、主題檢測、專題聚焦、統計分析，實現各單位對自己相關網絡輿情監督管理的需要，最終形成輿情簡報、輿情專報、分析報告、移動快報，為決策層全面掌握輿情動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。
功能特點
·自定義URL來源及采集頻率
Goonie網絡輿情監控分析系統用戶可以設定采集的欄目、URL、更新時間、掃描間隔等，系統的掃描間隔最小可以設置成1分鐘，即每隔一分鐘，系統將自動掃描目標信息源，以便及時發現目標信息源的最新變化，并以最快的速度采集到本地。
·支持多種網頁格式
Goonie網絡輿情監控分析系統可以采集常見的靜態網頁(HTML/HTM/SHTML)和動態網頁(ASP/PHP/JSP)，還可以采集網頁中包含的圖片信息。
·支持多種字符集編碼
Goonie網絡輿情監控分析系統采集子系統能夠自動識別多種字符集編碼，包括中文、英文、中文簡體、中文繁體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。
·支持整個互聯網采集
Goonie互聯網輿情監控系統元搜索模式是以國內知名互聯網搜索引擎的結果為基礎并利用Goonie采集器直接面向互聯網定制內容進行直接采集，用戶只需要輸入搜索關鍵詞就可以了。
·支持內容抽取識別
Goonie網絡輿情監控分析系統可對網頁進行內容分析和過濾，自動去除廣告、版權、欄目等無用信息，精確獲取目標內容主體。
·基于內容相似性去重
Goonie網絡輿情監控分析系統通過內容相關識別技術自動判別分類中文章的關系，如果發現描述相同事件的文章自動去除重復部分。
功能描述
1、熱點話題、敏感話題識別
Goonie互聯網輿情監控系統可以根據新聞出處權威度、發言時間密集程度等參數，識別出給定時間段內的熱門話題。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、輿情主題跟蹤
Goonie互聯網輿情監控系統分析新發表文章、貼子的話題是否與已有主題相同。
3、自動摘要
Goonie互聯網輿情監控系統對各類主題，各類傾向能夠形成自動摘要。
4、輿情趨勢分析
Goonie互聯網輿情監控系統分析某個主題在不同的時間段內，人們所關注的程度。
5、突發事件分析
Goonie互聯網輿情監控系統對突發事件進行跨時間、跨空間綜合分析，獲知事件發生的全貌并預測事件發展的趨勢。
6、輿情報警系統
Goonie互聯網輿情監控系統對突發事件、涉及內容安全的敏感話題及時發現并報警。
7、輿情統計報告
網絡輿情監測管理范文第3篇
1. 網絡輿情是社會輿情的延伸
有生活就有社會輿論。社會輿論主要是人民大眾對于社會事件的觀點和看法, 如果這些觀點形成一種趨勢, 就可謂是輿論。對輿論進行了解不僅可以促進社會的和諧發展, 同時也可以對人們關切的問題或者是群眾的利益等方面的問題進行解決。網絡的發展給輿論搭建了平臺, 人們可以充分運用網絡的便捷性來對事件進行評論。在虛擬的網絡空間中, 法律的約束程度相對較弱, 網民的行為和語言等僅僅受到自身道德的約束。因此, 其自律性是優化網絡環境的關鍵。在網絡上發表評論要遵守一定的原則, 對于他人的隱私或者是和社會發展趨勢相背離的言行以及一些過于偏激的語言等要盡量避免。輿論是社會發展的方向標, 不能收到某種利益的趨勢來制造假的輿論。隨著社會的發展, 網絡輿論越來越成為一種新的趨勢。
2. 高校網絡輿情檢測的主要內容
政府部門在進行民意體察時, 往往采用了解網上輿情的方式。因為, 通過網絡輿情可以實現更加廣泛地了解人民的基本態度。對于高校來說, 對網絡輿情的關注可以更好地了解學生以及教師的基本要求, 進而根據相關的需要來進行更賤完善的管理。對于高校網絡輿情來說, 對其進行監測主要可以從以下幾個方面來進行:
首先, 社會穩定類。很多人都說高校就是社會的縮影, 社會的發展現狀以及發展趨勢都會從校園的相關方面來體現。校園一直以來都是社會的重要組成部分, 高校的管理對社會的發展也會起到至關重要的作用。因此, 高校的師生和管理者需要具有較強的社會意識。要培養學生們積極的思維, 否則就會出現一些對社會發展不利且危害性較大的事件, 影響社會的穩定性。
其次, 學校聲譽類。學校的聲譽和形象是學校得以生存和發展的重點。高校需要對自己的文化和辦學理念等方面加強重視, 在此基礎上還要不斷創新。但是近年來, 在學校的論壇上或者是其他的交流平臺上會出現很多有損學校發展的言論, 對教師以及學生等進行誣蔑, 對學校的發展進行詆毀, 這對高校的發展帶來了較為嚴重的影響。因此, 高校的管理者在進行高校網絡輿情的監測時, 要重點對學校的聲譽等方便進行監管。避免出現影響教學秩序的惡性行為。
再次, 校園安全類。隨著教育制度的改革, 高校的擴招成了一種較為普遍的趨勢。由于學生人數的不斷增加, 產生的時間也會相對增加。因此, 校園的安全就成了每個高校成員關注的重點。如果出現了建筑物質量問題、校園擁擠問題以及中毒、火災等現象, 不僅會引起師生的恐慌, 對于學校的發展也不利。這些問題和現象會在高校的網絡輿情中找到, 因此, 要對其進行有效地監測和引導, 打造一種安全溫馨的校園環境。
另外, 管理決策方面也應該引起重視。高校的管理模式和管理措施直接影響著師生的積極性, 因此, 高校在進行基礎設施建設以及學科的改革和發展中所做的決策要充分符合師生的利益。
3. 高校網絡輿情的監控與引導策略
高校網絡輿情不僅關系到高校的穩定與發展, 一旦處理不好, 甚至會形成引發群體性事件的輿情危機, 直接影響到社會的穩定。
3.1 建立專業化的網絡政工隊伍。
高校網絡輿情監測以服務學校的穩定和發展為宗旨, 為學校領導和師生之間搭建信息傳遞的通道。高校應成立網絡輿情監控組, 組建一支以輔導員、思想政治理論課教師、團學干部為主的、政治可靠、知識豐富、數量充足并熟悉網絡語言特點和規律的網絡政工隊伍, 從事網絡輿情信息監測工作, 負責網絡輿情的日常監測, 圍繞熱點問題主動撰寫貼文, 有效引導網上輿論, 并定期對網絡輿情進行分類整理, 提供輿情監測分析報告。
3.2 設立新聞發言人制度。
在今天多元化的大眾傳播環境里, 信息不透明、不公開在受眾心目中就極易被認為“有貓膩”?？梢? 公開、快速、暢通的信息渠道是引導網絡輿論的必要法寶。通過新聞發言人, 實事求是地把真相和事實及時告訴師生, 發布辟謠信息, 把公眾關心的相關動態信息和突發公共事件的應急預案、預警信息及應對情況通過手機和網絡等方式及時、快捷地告知公眾, 不僅有助于提高高校工作的透明度, 更有利于突發事件的解決和化解, 從而有效地穩定局面, 安定人心。
3.3 加強網絡行為規范教育。
以知名專家為主體, 舉辦網上網下具有高關注度和參與度的大學生喜愛的專題講座、品牌論壇, 使校園網絡成為弘揚主旋律的重要陣地, 成為宣傳科學理論、傳播先進文化、塑造美好心靈、弘揚大學精神的重要陣地, 成為推動素質教育的平臺、師生溝通交流的橋梁、獲取知識信息的寶庫。
結論
高校網絡輿情作為社會輿情的一個新領域, 它反映并影響著一定范圍的社會輿情的生成與發展。高校網絡輿情信息的監測與處理需要采取及時、敏感、穩妥、高效的措施, 否則將直接影響到高校校園的穩定, 影響到社會局面的穩定與和諧社會的構建。因此, 高校網絡輿情不僅需要高校重視之, 研究之, 引導之, 而且需要引起各級政府的關注、配合與支持。
參考文獻
[1]祝華新, 胡江春, 孫文濤.2007中國互聯網輿情分析報告[J].今傳媒, 2008 (02) .
網絡輿情監測管理范文第4篇
關鍵詞：高校輿情,監測系統,應對機制,論述
在這二十一世紀當中網絡技術已經成為了一項必不可少的互聯網交流技能, 當今的大學生更是這一個群體當中的使用者。近些年來據有關數據統計顯示我國政府已經多次對輿情信息的處理產生一定的危機心理和不信任的心理。近些年當中雖然網絡技術發展的十分壯大, 但是我國高校對于網絡輿情信息發現的并不夠及時, 在反應和處理方面都顯得十分的滯后?，F如今的高校大學生是利用網絡較多的一個群體, 正因為這一點高校也將會成為輿情事件發生最為集中的一個地點。為了防止輿情信息對社會和校方造成的不良影響, 就一定需要對一些不良輿情信息及時的進行阻止, 從根本上維護校園網絡的安全性。
一、系統體系結構
在現如今的高校網絡輿情系統當中主要分布著三部分板塊, 分別是校園網絡輿情信息采集模塊、互聯網輿情信息采集模塊以及網絡輿情分析預警模塊, 這三大模塊共同組成了網絡輿情系統。這種完整的網絡輿情結構可以對一些輿情信息及時的進行處理, 確保信息能夠在第一時間通過互聯網終端的形式傳輸到平臺當中。在這三種輿情模塊當中預警模塊是較為重要的一個環節, 在對互聯網信息終端進行輸入詞匯的時候, 一旦出現了一些有關于輿情信息的關鍵詞, 預警模塊就會及時的進行阻止或者是向信息終端進行信息的傳輸, 這樣可以確保在第一時間使得高校發現輿情信息并且采取正確的措施。
二、系統主要功能模塊
1) N utch搜索引擎與校園網信息采集。簡而言之N utch是一個開源的Java實現W eb的搜索引擎, 這種搜索引擎具有著十分重要的作用和功能, 不僅僅可以為人們提供特定的網頁數據還能夠實現網絡爬蟲和網絡輿情過濾的作用。Lucene是一個搜索庫, 可以進行一個大量的信息搜索, 這個功能可以幫助高校當中的有關部門進行輿情信息的搜索工作, 還可以在一些應用程序的運行和使用當中起到至關重要的作用。對于數據庫信息的采集一定要全面, 因為全面的信息不僅僅能夠為學校的輿情信息提供更多的分析和發展平臺, 還能夠在準確度上滿足高校輿情發展的需要。
2) 元搜索引擎與互聯網信息采集。元搜索引擎與其他搜索引擎有著不同之處, 與搜索引擎是建立在其他搜索系統之上的一個搜索引擎。從整體上來講, 元搜索引擎起到一個掌控全局的作用, 它可以通過互連網技術去搜索及采集其他搜索引擎搜索到的信息, 并對這些信息進行匯總, 在匯總的過程當中可以將一些重復的或者是沒有用的信息過濾掉, 最終將篩選好的信息反饋給用戶, 這就是元搜索引擎的最具亮點之處。通過對元搜索引擎特點的分析可以發現, 如果在高校當中可以有效的利用元搜索引擎進行網絡輿情信息的掌控和管理可以在很大程度上增加信息來源的廣度和寬度, 這對于輿情信息的采集工作是非常有幫助的。
3) 文檔分析與中文分詞。文檔分析是互聯網輿情檢索的基礎, 文檔分析會在很大的程度上對分詞有著幫助, 在所有的分詞模塊當中文檔分析是先覺得條件, 無論在哪一個信息采集當中, 都需要首先進行文檔分析, 然后對其進行中文分詞。分詞環節能夠對后期中文分詞的效率和準確度奠定著一定基礎。
4) 信息引擎與檢索。索引文件的建立主要是為了針對網絡輿情信息的反饋與檢索, 在系統當中一般都會為校園當中的互聯網建立多個具有數據來源的索引文件, 這樣這些建立起來的文件最終會成為一個可以對網絡輿情信息進行檢測的輿情分析和預警模塊, 在需要對文件進行索引的時候該系統便會主動的選擇正確的模塊并對輿情信息進行檢測, 最終將索引的一些文件進行篩選并將多個文件合并成一個文件, 這樣做的目的主要是為了減少索引的時間和搜索文件的數量, 可以在很大程度上提升檢索的工作效率。
5) 信息預警。在校園網絡互連網當中系統對于搜索引擎當中的關鍵詞是可以進行預警的, 并且這種網絡輿情的預警方式也是現如今用處較為廣泛的一種方式。在對特征庫當中的關鍵詞進行索引之后, 通過關鍵詞就會獲得與之相關較為新的消息, 通過這個消息然后再與數據庫當中的歷史記錄相比對就會發現輿情信息, 這樣便會得到輿情信息的相關結果。在經過對現有輿情信息分析之后, 有關工作人員會利用先進的短信端技術使得輿情信息的最新發展動態在第一時間傳輸到短信端口, 發送到監測人員的手中, 最終監測人員就可以利用輿情信息監測平臺對已有的輿情信息進行監測, 從而獲得最近的輿情動態信息。
三、應對機制研究
雖然現如今網絡技術十分的發達, 無論是在技術上還是在速度上, 網絡輿情的反映都是十分迅速的, 盡管如此筆者也建議高校當中的有關部門也要建構起合理的架構模塊, 這樣對于輿情信息的發生和蔓延都能夠給予更好的控制和掌控。對于高校網絡輿情信息有關人員不僅僅要對其進行防范和檢測, 還要對其建構起正確的架構系統。面對于輿情信息的發生特點, 這種傳播快速度快并且突發性強的輿情信息高校一定要給予高度的重視?？梢粤罡咝．斨械囊恍┎块T形成應急小組, 這支網絡輿情應急響應隊伍的人員組成都是高校內部的一些領導, 需要他們之間的密切配合。一旦發生任何的高校網絡輿情危機, 這支隊伍都應該迅速的做出反應, 并且在第一時間進行輿情應急預案, 多個部門和小組之間可以同時的進行工作, 力爭將網絡輿情信息控制在可以掌控的范圍之內, 并且要將技術工作與思想工作同時開展, 為了防止輿情信息的發展奠定堅實的基礎。
四、結束語
綜上所述, 筆者簡單的介紹了一些關于現如今高校網絡輿情監測系統的建構以及應對機制的問題, 筆者認為在這個信息化飛速發展的時代當中, 對于現如今高校網絡輿情技術應當有著一定程度的創新。本文當中對搜索引擎以及預警系統的工作方式進行了簡要的分析, 這些方式和方法都能夠在第一時間對高校網絡輿情信息進行監控和防止, 確保對網絡輿情信息的控制, 進而能夠為促進高校的發展和未來建設奠定堅實的基礎。
參考文獻
[1]宋光慧, 聶炎, 郭建康.基于Nutch的校園網信息檢索系統的研究與實現[J].中國教育信息化, 2013.
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[3]張偉哲, 申文博, 張宏莉.加強網絡管理構建型網絡輿情系統[J].信息網絡安全, 2010.
網絡輿情監測管理范文第5篇
隨著互聯網的飛速發展,尤其是當今“自媒體”時代的到來,每位網民都能夠針對社會中的現象、問題表達自己的看法、意見及情緒,對網絡輿情產生了巨大影響。據中國互聯網信息中心發布的第36 次統計報告顯示,截至2015年6月,我國網民數量已達6.68 億。因此,在線下發生的事情,很快會被網民傳到網上,線上線下逐漸形成一體化,一方面網上輿情可以真實反映民眾對于各類熱點事件的看法,另一方面互聯網也成為突發事件報警的一個平臺,互聯網輿情監測工作愈發具有重要意義[1]。然而,當前網絡數據量大,人工整理輿情不僅效率低下,而且容易錯過預警的最佳時間,而輿情的自動分類監測是實現網絡輿情監測的重要途徑。
當前,國內在網絡輿情研究方向相對比較薄弱,輿情的分析工作不夠智能。其中一個重要原因是網絡數據作為一個動態的海量數據源,每天都有成千上萬的新詞匯、新表達方式出現,給原本相對困難的中文分詞產生了較大阻礙[2]。本文以互聯網上微博、貼吧、論壇、新聞評論等信息作為對象,通過網絡爬蟲及時獲取數據信息,將獲取的信息利用文本分類算法進行自動分類,對網絡輿情進行實時監測。同時,本文提出對獲取的數據信息進行結構化的設想,通過提取事件的時間、地點、發生事項等要素,并采用權重設計,按照事件的影響力和重要度,設置閾值對突發性事件進行自動預警。實驗證明,該分類方法在網絡輿情自動采集和監測方面有較好效果。
1 相關工作
網絡輿情監測涉及機器學習、數據挖掘、數理統計以及自然語言處理等多學科領域知識,目前已取得一系列研究成果[3]。
楊濤等[4]提出一種網絡輿情熱點追蹤方法,并給出了一個基于輿情熱點動態監測的算法,可以較好地抓住當下熱點事件。但是,由于其只針對熱點輿情,不能起到輿情全面監測的作用,故存在一定局限性。黃笑迪[5]等圍繞現有的網絡問政平臺,結合政府部門的需求,給出了一種基于政府網站的輿情監測體系。該體系包括4個指標,輿情總體指標、問政排名指標、受眾指標和互動指標,并人為對其按照重要性進行排序,能夠在實際工作中幫助政府部門做好輿情監測工作。但是由于其研究對象局限于政府網站,因而不能完全反映網民觀點,也不能做到針對突發事件及時預警。
美國TDT系統提出了一種話題監測與跟蹤的輿情監測方法,該項技術能夠在互聯網的海洋數據中找出定向的數據信息,并能夠自動追蹤給定方向的輿情信息及相關的外延話題,在當前定向監測領域有很好的應用,然而該系統對于未知突發信息的監測效果不佳[6]。
此外,國內以企業級搜索平臺為核心的輿情管理系統提供商邦富公司專門為政府開發了一套網絡輿情監控系統,該系統提供了包括熱點識別、傾向性分析與統計、主題跟蹤、趨勢分析、突發事件分析在內的多項功能,能夠大大提高監測效率。然而該系統基于模式匹配,需要人工根據監測目標的變化定期更改設置,智能性較差。
由上述分析可知,目前網絡輿情自動監測工作有了一定的進展,但各種方法中也存在一定不足。本文針對現有不足,以實用性為原則,以微博、貼吧、論壇、新聞評論等信息作為對象,研究一種基于文本自動分類的網絡輿情監測方法。實驗顯示,該方法的監測準確性較高,而且在監測信息量擴大、分類增多的情況下,其召回率呈上升趨勢,因此本方法尤其適用于大規模網絡輿情監測。
2網絡輿情自動分類
本文從網民發布的信息入手,通過網絡爬蟲及時爬取相關信息,按照本文設定的基于KNN算法的分類方法,自動進行分類,從而實現輿情自動分類。事先按照客觀需求劃定分類,并將各類表示成向量模型,新增的信息根據算法自動進行劃分。
2.1 數據采集
本文通過網絡爬蟲針對微博、貼吧、論壇、新聞評論等信息進行及時抓取,但由于網頁中內容繁雜,需要采集的有效信息只是其中一小部分,大量的干擾信息會影響采集工作實效。因此,將數據采集分為兩個階段,一是通過爬蟲爬取數據,二是對爬取的數據進行過濾。在過濾階段,專門制定了基于微博、貼吧、論壇、新聞評論格式的網頁內容過濾規則,確保獲取出高精度的源數據。
2.2 輿情分類
輿情分類的本質是文本信息的分類,本文采用基于KNN算法的分類方法,該算法的主要思想是將存在較多相同屬性的信息劃為一類,而網絡輿情信息正具有此特性,同一時間同一主題的輿情信息往往具有相同的特性[7]。
2.2.1 訓練文本與新采集文本的特征向量表示
在對采集好的輿情信息進行分類之前,需要將客觀需要的分類進行特征向量表示。首先,按照客觀需要的分類,給予一定數量的訓練文本,訓練文本中的數據可以根據需要定期增減;其次,將作為訓練文本的信息利用分詞工具進行分詞,并選取有代表性的特征項;最后,將各分類表示成特征向量,如式(1)所示。
其中,ti為該分類的特征項,wi為該特征項ti的權重,此處特征項與權重都根據訓練文本計算取得,即對各類中的文本分詞進行權重計算,取出現頻次最高的前n個實詞作為該分類的特征項,權重則根據各特征項出現的頻次計算。
對新采集的文本進行過濾后,將其表示成特征向量形式,如式(2)所示。
此處特征項與權重參照訓練文本的值,在后續計算不同類的相似度時,所采用的值選取對應類的值。
2.2.2 相似性計算與自動分類
將訓練文本與新采集文本分別表示成特征向量Vi、Vj后,根據KNN算法,兩者的相似性可通過公式計算出來,如式(3)所示。
根據計算結果,選出與Vj最為相似的k條文本數據,此處k的值需要根據實驗結果進行調整。對于已經計算出來的k個文本,根據公式分別計算該新采集文本屬于各類的權重,如式(4)所示。
其中,Vj表示新采集文本信息的特征向量,Cj表示根據客觀需求劃分出的類,Vi表示根據KNN算法計算出來的最相似的訓練文本,I(Vi,Cj)表示指示函數,即當Vi屬于類Cj時,指示函數值為1,不屬于則為0。之后,根據上述計算結果,判斷新采集文本所屬類別情況。然而,本文提出的網絡輿情分類以實用性為原則,對于網上沒有分析價值的數據采取舍棄處理,故此處的權重指標根據實驗結果設置了一個閾值,低于該閾值的的文本,則舍棄。
3 網絡輿情分析與預警
根據本文的自動分類方法,通過采集網民發表信息并自動分類,可以形成不同類別的輿情模塊,然后根據需求對各模塊中的信息進行匯總。同時,系統可以對采集到的數據進行形式化處理,自動抽取時間、地點、發生事項等要素,直接推送給相關決策部門,方便其提取數據并分析民意。此外,監測模塊中的突發事件分類還可以提供突發事件預警功能,根據分類后的數據條數,設置需要報警的參數構成,實現自動預警。
4 實驗分析
為了分析這種網絡輿情監測方法的效果,本文定義了量化指標,并通過不同分類、不同數據源進行多次實驗。
4.1 量化指標
為了對該輿情分類的效果進行分析評估,本文提出了準確率(Precision Rate)與召回率(Recall Rate)兩個評估指標,計算方法如式(5)、式(6)、式(7)所示。
4.2 實驗過程
為了進一步分析該網絡輿情監測方法的效果,本文依托現有爬蟲工具,通過多次隨機抽取某一時間段的數據進行實驗分析。將所有網絡輿情分為思想反應、問題傾向、工作動態、對策建議共4類進行實驗,得出的實驗數據如表1所示。
(單位:%)
根據實驗數據可以發現,無論是準確率,還是召回率都不具有參考價值。故在此基礎上將分類進行具體化,不再使用“思想反應”等抽象的分類,同時增加類別,如股市證券類、十三五規劃、涉警突發事件等具體類別,并逐步增加類別數進行實驗,得出一組實驗數據如表2所示。
(單位:%)
實驗發現,涉警突發事件這一分類,由于該類的特性,其數據源能夠在短時間內集中出現,并且特征詞相對單一,能夠得到較好的實驗結果,對于該類事件的及時預警能夠起到較好的作用。
4.3 實驗結論
通過上述實驗可知道,要想輿情監測起到較好效果,客觀需求的分類應做到盡量細化;并且,隨著分類數的增加及其覆蓋范圍的拓廣,實驗的召回率會進一步提升。
5 結語
隨著互聯網的快速發展,網上數據量迅猛增加,依靠人工開展輿情監測已難以實現。本文提出基于自動分類的網絡輿情監測方法,能夠從海量互聯網數據中有效監測到各類輿情主體信息,并且隨著監測類別的不斷增多,其召回率進一步提升,能夠較好地實現全面監測,尤其在敏感突發輿情監測上,其有較好的實用價值。
摘要：當前互聯網快速發展,網絡社會與現實社會逐漸同步,網上網下事件的關聯性提高,網絡輿情也越來越能夠及時反映現實社會中發生的事情。因此,網絡輿情監測不僅能夠了解民意,為相關決策部門制定方案提供參考,而且能夠通過大數據分析,對突發事件進行及時預警。以互聯網上微博、貼吧、論壇、新聞評論等信息作為對象,以實用性為原則,研究一種基于文本自動分類的網絡輿情監測方法。該方法通過網絡爬蟲抓取互聯網上的信息,并采用基于KNN算法的文本自動分類方式完成網絡輿情自動分類,最后通過實驗驗證了該方法的實用性。
關鍵詞：文本分類,KNN算法,網絡爬蟲,輿情監測
參考文獻
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網絡輿情監測管理范文第6篇
1網絡輿情監測分析的主要工作內容
網絡輿情報告是針對某個主題或者某一時間段的輿論信息, 以報告形式客觀真實地展現媒體與網民的評價看法與態度反饋。在輿情監測分析實務中, 是輿情監測分析的重要組成部分, 是各類輿情中心常態化運行的重點工作內容, 也是政府機關輔助決策咨詢, 掌握輿情的重要依據與來源。從這一角度出發, 輿情監測分析工作包括以下方面。
1) 選題方面。選題是輿情信息編寫有效成功的重要前提, 選題范疇來源于監測分析的輿情信息。根據輿情工作任務目標, 比如各領域、行業、單位關注的輿情側重點各有不同, 選題對象的側重點必然有所區分。比如涉軍網絡輿情主要是針對有關軍隊、軍事、軍人的網絡信息, 在選題上主要包括:有關黨、國家和軍隊戰略決策等重大問題。比如軍隊改革;部隊訓練及建設管理中的經常性或熱點問題。這些往往表現為圍繞涉軍新聞、事件、問題與個案, 產生集中性、持續性或突發性的輿情信息。一般可以根據時間、數量、主題與關注程度等維度指數, 結合社會與軍隊現實情況, 從熱點、突發、預警等輿情統計信息中綜合分析, 完成題目的選擇。
2) 內容方面。 (1) 主題鮮明。網絡輿情信息非常龐雜, 來源于新聞、論壇、微博、微信等, 需要通過分類分層, 提煉聚合輿情要點, 在內容上做到主題鮮明、層次分明。 (2) 內容準確, 全面客觀。輿情分析結果須客觀真實地反映網上言論狀況, 有什么說什么, 是什么說什么, 輿情分析樣本盡量準確全面。輿情分析包括定量與定性分析, 其中定性分析多依賴于人工主觀判斷, 是對樣本中的態度、觀點等的分離、歸納和提煉。所以, 監測分析對象應盡量全面廣泛, 避免以偏概全、引入較多分析人員的主觀判斷, 造成分析結果偏離實際。同時, 在材料選擇上, 可充分運用對比、說明、注釋性背景材料, 解釋、烘托和深化輿情信息主題。 (3) 數據統計。輿情監測分析涉及大量數據統計。比如計算新聞評論的轉載量, 統計帖文、新聞的回復數、點擊數, 反映網民對某一事件的關注熱度;按照各個無交集觀點項計算網友言論分布。也可以利用“網上調查”進行數據統計。這些工作的關鍵環節是整理和分析大量輿情信息, 通過一定的統計指標體系與技術方法, 揭示評價輿情的特征與發展規律。
3) 形式方面。堅持形式為內容服務, 提高輿情報告的科學化、標準化與自動化水平。在輿情報告中, 可以根據不同監測對象和特點, 選擇文案結構和方式, 包括輿情綜述輿情走勢與特征分析、媒體報道與網絡言論傾向性分析、關注度排行榜、輿情應對效果與經驗分析等。不同的監測分析對象, 輿情報告的側重點也并不相同。在明確服務對象或確定選題后, 選擇適當的報告形式。比如, 全國性輿情分析強調全面性與深度, 地方性輿情側重找準問題, 鎖定網絡與媒體信息來源。同時, 可以利用比較、分布、構成與關聯等圖表分析模型表現與印證輿情走勢、輿情來源分類和觀點分布等, 提高網絡輿情數據的可理解與可視化程度。
2網絡輿情監測分析的下一步工作與發展
充分利用新技術與新方法, 增強網絡輿情監測的主動性, 及時準確掌握網絡輿情信息動態, 才能做好輿情監測分析工作。TRS、百度輿情等市場上的輿情系統具備一定功能, 但需要根據實際情況與問題改進完善, 才能更好地滿足實踐需求。根據實際工作與經驗, 需要在以下幾個方面改進加強。
1) 增進輿情數據指標的科學化。指標是在評價某些研究對象所確定的評價依據和標準, 包括指標名稱和數值[2]。比如, 對某一話題、事件進行某階段的統計, 包括信息出現的總量、瀏覽數量、回帖數量、來源站點數量等。以此為基礎監測分析某話題的關注熱度。網絡輿情指標構建需要綜合以下方面: (1) 主題性。具體的輿情工作有較明確的服務對象, 一般具有特定主題、行業或領域性質[3]。比如, 涉警輿情、醫藥行業輿情等。網絡輿情監測的目的是及時識別問題與風險, 因此設定的指標應對各類信息做出靈敏的響應。同時, 利用主題詞表、知識庫等提高既定監控目標信息的篩選分析效果。 (2) 可靠性。指標的選取要有相對可靠性與穩定性, 保證指標的使用在時間上有延續性。 (3) 系統性。網絡輿情監測分析工作十分復雜, 涉及多個方面, 構建指標一定要全面完整, 彼此有機地形成整體, 覆蓋工作流程, 從多層次多角度揭示網絡輿情的特征。 (4) 可理解性。數據指標要盡量便于理解與說明, 為工作簡報撰寫等工作提供必備的數據支持。
2) 擴展輿情信息的廣度與深度。輿情信息來源不斷趨于多樣化, 從傳統的新聞網站、論壇, 發展到微博、微信等社會化網絡應用。網絡輿情監測不可能捕獲全網信息, 但零星而起的網絡言論會在不同網站、網頁、網民群體之間迅速釀成熱點。準確把握輿情態勢, 防止監測分析片面化, 需要增加信息來源范圍, 不斷擴展信息采集的廣度與深度。在信息來源的廣度上, 網絡應用類型與站點數量就顯得非常重要。比如, 涉軍網絡輿情采集包括, 軍事網站及主流媒體軍事頻道發布的軍事新聞及網民跟帖;軍事論壇中, 網民的各類貼文;軍事博客與網民回帖;微博和微信等社交媒體應用。其中, 微博相對數據開放, 與傳統博客類似選擇其中部分微博。微信主要限制在個人通訊范疇, 但可以采集微信公眾號信息。擴大采集范圍可能會帶來大量無關數據, 可以在采集器上做出一定限制和過濾規則, 減少采集到過多無關信息。在信息深度上, 解決一些網站需要用戶登錄、頁面分頁分層、網頁自動探測、用戶密碼、驗證碼等問題。
3) 提高輿情監測分析的自動化程度。一般輿情系統都包含自動聚類、分類等數據挖掘通用功能, 提高了輿情分析的自動化程度[4], 但各類功能的針對性不強, 大量工作在實際中仍需繁瑣的手工完成, 難以滿足輿情報告撰寫等實際需求。所以, 需要結合實踐特點, 制定和拓展結構化的模板和定制化的功能, 提高輿情分析工作的效率。比如, 利用輿情報告模板、圖形圖表模板、觀點分類功能等進一步減少手工工作。同時, 可以利用不同站點、不同類型的網頁信息, 交叉驗證輿情信息, 增強網絡信息的自動融合, 提高輿情分析的準確性與及時性。在工作流程上, 實現網絡輿情信息采集、整理和分析自動化, 才能從繁雜的信息收集和整理中解放出來, 集中精力進行輿情分析和報告撰寫工作, 提高工作水平和效率。
4) 提升輿情信息內容分析的語義化與技術水平。信息內容分析是網絡輿情工作的關鍵。大多系統都是基于詞語匹配完成聚分類任務, 以此實現既定的輿情內容分析功能。但意義關聯的近義詞、同義詞與相關詞的詞形不同, 必然在準確率與召回率方面存在不足, 比如輿情話題追蹤、觀點分類的性能會受到明顯限制。而且內容相同或相近的新聞、帖文必然出現在不同網站頁面。準確關聯匯聚這些信息, 是全面準確把握輿情整體狀況的重點前提。廣泛利用信息, 需要開發利用一定的算法, 整合語義知識庫, 才能綜合提高輿情信息的語義關聯化程度, 加強對網絡輿情狀況的判斷。所以, 輿情監測分析的語義與智能化水平亟待加強。一個方法是基于語義知識提高分析的準確程度;再一個是利用當前的最新技術。比如, 深度學習方法在很多領域已經證明了其有效性, 綜合利用word2wector、深度神經網絡等提升內容分析的準確程度。
摘要：在概述網絡輿情監測分析的基礎上, 從輿情報告角度闡述輿情監測分析的主要工作內容與要求, 探討輿情監測分析中待解決的問題與改進發展的方向。
關鍵詞：網絡輿情,輿情分析,輿情監測
參考文獻
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