舆情监测

开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了八篇舆情监测范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！

舆情监测范文第1篇

2011年上半年，本中心共收集整理出97件政务舆情事件，同比增长90.2%（2010上半年51件）。据统计，2011上半年1至4月份舆情事件较为平缓，5、6月份明显反弹，同期相比变动趋势基本一致，不过今年5、6月份增长幅度更加突出。

广东外来务工人员服务管理成为舆情关注点

在上半年发生的典型政务舆情事件中，广东财政补贴机关幼儿园、深圳排查“高危人员”等事件引发的围观最多。其中，广州市新塘镇6・11事件则集中反映出了当前城市化快速推进中加强和改善外来务工人员服务管理的重要性。继6月16日晚到新塘镇派出所召开现场办公会、17日召开市委常委会议研究部署事件处置工作后，6月22日下午，广州市委书记张广宁又赴增城新塘镇大敦村，主持召开加强和改善外来务工人员服务管理工作座谈会，要求大敦村建成村一级社会服务管理的典范。

央企社会责任成为诸多社会矛盾交汇点

今年以来，央企社会责任问题备受舆论关注，如部分央企海外投资巨亏、“瘦身钢筋”流入宁杭高铁、17家央企存在多项违规问题等。尤其是6、7月间发生的中海油漏油事故，让人们央企社会责任的重要性。另外《京华时报》评论还指出：显然，对行政垄断性企业和外资企业的习惯性纵容，才是问题的关键。

据监测，2011年上半年政务舆情事件同比增幅较大，且在今年5、6月份出现明显反弹趋势。东部、中部经济发达地区舆情事件相对较多，部分央企因海外投资亏损严重、国内基础建设屡屡发生质量问题等原因，其社会责任备受舆论质疑。暴力拆迁、违法用地问题依然突出，部分地区公务人员瓜分保障房现象严重损害了政府公信力。3月中旬的南京绿丝带护树活动，5月广州地铁维护方案因一高中生的反对而最终改变等事件为政府与公民之间实现良性互动提供了范例。

宏观经济背景下农业、中小企业困境问题值得关注

4月21日，山东菜农因菜贱血本无归而自杀的“菜贱伤农”实事，反映出的我国农业基础薄弱、农副产品流通体系不健全等深层次问题必须引起高度重视。另外，今年以来，部分地方和行业中小企业融资矛盾突出，浙江温州和珠三角两个地区成为停工停产最严重的地区。这一问题成为上半年政务舆情关注的焦点。工信部自今年3月份以来，先后奔赴江浙和广东调研，考察中小企业的生存状况。

公民参政问政成为舆情新亮点

2011年上半年，江苏南京市民通过自发地在树干上绑上绿丝带，让持续数日的“梧桐让路”之争最终以三号线“移树”工作全面被叫停画上句号。广州高一学生闹市举牌，反对投入9000多万元的地铁翻新计划，地铁公司三度回应并最终改变初衷。事实说明，倘若民意在决策中被积极吸纳，公共管理和服务部门与公民之间能实现良性互动，既能最大程度保证决策的科学性、合理性，起码至少不会出现类似的尴尬。截止发稿时，广州“拇指妹”两个月的奔波也终于有了结果，7月7日，广州建委主任约见“拇指妹”，全面解析光亮工程。

保障房成为新形势下舆论关注新领域

2011年1000万套保障性住房成为硬指标，保障防质量问题、公开分配问题以及屡见报端的公务人员“争食”保障房现象，成为新形势下的一个舆情热点，《人民日报》呼吁：保障房不能成为“翻版福利房”。另外，食品卫生问题政府和社会关注度明显加强，税收问题、政府作假和监管不力类事件也成为政务舆情事件主要爆发点。

舆情监测范文第2篇

当年曾受到李嘉诚剪报启示的王剑波也将公司命名为“东方剪报”，这里是否有对亚洲首富致敬的意义不得而知，但是有一点相当明确的是，如今的“东方剪报”不再仅仅提供传统剪报这一功能，更多的是新闻、广告信息的全面收集、分析、舆情预警。当然，其渠道不再仅仅局限于报刊杂志，而是全方位覆盖广播、电视、网络、微博、微信、移动、户外等全媒体。东方剪报也早已拓宽了“剪报”的字面含义，成为了服务于政府和企业的全媒体舆情监测的利器。而近年来，随着与世博会、国土局信息中心、故宫、三元牛奶、首钢集团、以及沃尔玛等政府部门和极具品牌影响力的世界级公司深度合作，东方剪报已经成长为媒体舆情监测行业翘楚。

厚积薄发的东方剪报

媒体舆情监测，是互联网时代的产物。百度百科上有如下通俗定义：整合媒体信息和互联网采集技术及信息智能处理技术，通过对海量信息自动抓取剪辑、分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的媒体舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成剪报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握自身资讯、竞争对手、行业动态，做出正确的传播与舆论引导，提供分析依据。

在海量信息汹涌的互联网时代，媒体舆情监测可谓生逢其时。一条负面信息如果处理不当，可能引发品牌形象的坍塌或摧毁，造成不可估量的损失。因此，不论是政府部门还是企业都已经意识到媒体舆情监测的重要性。东方剪报在信息咨询产业积蓄多年的能量在这一大时代下蓬勃爆发了。

屈指算来，东方剪报已经有十五年的历史了。

“在公司最初成立的那几年，尽管一直在关注着信息咨询，尽管也在做着信息收集等相关剪报工作，但更多的精力放在其它地方，也是因为，公司成立最初那几年，媒体舆情监测的理念还不像现在这样被广为人知。但庆幸的是，我们的公司尽管在最初那几年没有扩大规模，但却一直保持着信息收集和分析人员的积累，因此，在这一行业开始蓬勃发展的时期，我们可以迅速跟进，快速出击。”王剑波毫不讳言公司曾经的蛰伏期。或许，也正是那几年的蛰伏期，让他能够积累深广的人脉资源，以及明晓了他对信息咨询行业无法割舍的情怀，因而，他和他的东方剪报能在舆情监测大环境爆发之时，抓住机遇。

几年间，东方剪报的服务对象有政府也有企业和机构，服务的行业涉及金融、IT、通信、体育、教科文卫，服务范围有国际重大赛事监测也有公益事业和社会责任。它帮助政府舆情预警，也帮助企业品牌传播，它做好媒体舆情监测本身，也专注深挖跨媒体多模态全媒体舆情信息大数据内核的理论研究，同时更致力于全媒体舆情信息的个性化服务。

让东方剪报在媒体舆情监测行业崭露头角的案例不能不提的是世博会的舆情监测与剪报服务。众所周知，世博会是一次国际盛事，也是中国向国际社会全方位展示自己实力的一次绝好机会。中国又是首次举办此次盛会，在媒体监测，特别是舆情预警方面自然也会以国际化高标准严格要求。因此，在媒体舆情监测服务商的招标过程中，东方剪报竞争对手的实力都不容小觑，每一个参与招标的舆情监测公司从实力到战绩都有着辉煌的记录。“那段时间，真的是压力很大，想要打赢这一仗不容易，毕竟，这是一个国际化盛会。”王剑波回忆着，“只有全媒体监测，才能把握舆情！”东方剪报在业内首先提出了这一响亮口号。“我们除了拥有自主研发的搜索引擎系统，遍布全国的线下剪报人员也成为此次招标成功的关键。如果只从搜索引擎上摘引信息，难免会遗漏很多线下信息，而在很多线下信息还没上网的情况下，线下信息员的剪报工作尤其重要。”东方剪报遍布全国，网点密布的线下信息员，成为世博会招标过程中的优势和亮点。而这也是东方剪报打造中国全媒体舆情监测个性化服务第一品牌的一张王牌。

世博会的舆情监测，招标成功只是刚刚开始，在长达五个多月的世博会运行期间，王剑波和他的团队真可谓把心提到了嗓子眼，一刻也不能放松。网上通过自主研发的搜索引擎系统日夜不停地全网采集，线下信息员从读报识别到扫描采集，从现场拍摄到实时采编，及时信息，不遗漏每一个信息点。在世博会试运行期间，东方剪报及时收集参观者的信息反馈：世博场馆内的饭菜过于昂贵、场内指示标志不明晰等等状况及时反馈给了组委会。组委会根据东方剪报提供的媒体舆情数据与分析报告，迅速调整服务。在长达五个多月的世博会舆情监测中，王剑波和他领导的团队打了一次漂亮的战役。也充分证明了，东方剪报已经拥有了服务国际化盛会的实力，不论是在规模还是在时间上，都能经受得住考验。

一条信息可能发生的奇迹

在东方剪报的网站上，有着这样一句醒目的话：“我们每期提供的信息哪怕只有一条被您采用，您就有可能作出一次成功的决策 ；我们每期提供的信息哪怕只有一条被您采用，您就有可能避免一次决策的失误”。这并非危言耸听，有实例为证——

2008年，国产奶粉遭遇一次严重的信任危机，北京三元集团委托东方剪报为其做“三元媒体报道每日适时监测”。东方剪报立即启动了红色危机预警。

2008年9月20日，《生活报》记者笔误，错误报道了一则“发现蒙牛、伊利、光明、三元等知名品牌企业生产的液态奶含有三聚氰胺”的消息。当日下午4点27分，该文章刚在网络发出，4点30分，东方剪报媒体监测中心就监测到了这一负面报道信息。当日正好是周末，监测人员立即通过电话向三元报告了这一舆情信息，很快引起了三元领导层的高度重视。他们果断的采取了紧急措施，《生活报》于2008年9月22日（星期一）在头版公开向三元及大众做了“诚恳致歉”，并重新刊登了正确的文章。东方剪报的危机预警，帮助三元挽回了一次严重的舆论损失。

同时，东方剪报媒体监测分析专家组也高质量地完成了“中国应对‘问题奶粉’期间三元媒体监测分析报告”等任务。为此，三元有关领导亲自打电话给王剑波，表达了“衷心的感谢”。

一条信息从发出到被监测到，仅仅不过三分钟时间，就在这如此短暂的时间，狙击了一条会带给企业致命冲击力的信息。

类似案例还有霸王洗发水。2010年11月，霸王集团因为香港凤凰卫视发端曝光的洗发水含致癌物质事件而成为众所周知的危机舆情事件。东方剪报接受委托对其进行全媒体监测并做舆情分析报告。东方剪报舆情科技研发中心采用“人机结合”模式，使得客户信息得以全面快速准确的把握。在某次监测过程中，监测人员细心地发现了人民日报的一则题为：“‘网络打手’如何翻云覆雨，操纵网上舆论？”的新闻——这并不是专门为为霸王写的文章。但在这篇文章中人工甄别到了一句：霸王洗发水是网络打手“受害者”的话，舆情分析人员敏锐地将此提炼为：“人民日报为霸王说了公道话”，成功地将霸王洗发水品牌从备受网民指责的品牌转化为网络暴民口中的受害者，可谓绝地反击，峰回路转。而这些服务，已经不再局限于舆情监测，同时将服务外延到品牌服务中，可谓一次令人惊艳的危机公关。

2011年，故宫相继遭遇“十重门”、“盗窃门”“错字门”等重大负面信息的包裹中，一时间，故宫成为众多网民口诛笔伐的对象，平日高大上的形象遭受严重的伤害，基于此，故宫委托东方剪报为其做舆情监测，东方剪报为其提供了完整的舆情分析监测分析月报，成功地将故宫从负面信息包抄的境遇中突围。

……

东方剪报自主研发的N讯技术在国内也属于领先水平，并获批国家知识产权。从硬实力的N讯产品到多年经营遍布全国各个角落的信息剪报员，以及核心员工敏锐的信息判断力，东方剪报在媒体舆情监测过程中总是能带给客户惊喜。

从媒体人到舆情先行者

东方剪报最近几年战绩不俗，它的创建人王剑波逐渐走进大众视野，并引起业内瞩目。

王剑波是重庆人，豪爽耿直重义气也成为他身上浓重的性格特征，按照王剑波自己的话说，他是工农兵学商各个领域的工作都做过。六十年代出生的他，赶上过上山下乡务过农，做过工人，也曾经当过兵，后来成为重庆某中学的政治教员，而此时又纵横商海。不安于现状的他在中国经济改革的浪潮下，抛下家乡所积累的安稳生活，来到北京打拼。写得一手好文章的他很快在传媒业找到了自己的一席之地。他曾经担任过国务院扶贫办《中国地区开发》杂志社副社长、人民日报《情系中华》执行主编。主持并策划过多项大型主题报道。在担任《情系中华》执行主编之时，成功策划报道华人华侨100系列，也就是在此次大型人物报道过程中，他得以采访长江实业集团总裁，亚洲首富李嘉诚先生。如前所述，也是在那次会面之时，他无意中看见李嘉诚桌上的剪报集锦，成为他创办东方剪报信息服务公司的诱因。

“那次采访前后历经两个多小时，李嘉诚先生非常平和亲切，一点也没有所谓首富的傲人架子，从他的人生经历到他的商场经验，都很诚恳地与我们分享。”王剑波看着墙壁上他与李嘉诚的合影，陷入了愉快的回忆之中，“那次采访，受益颇深。”

与智者一席谈，胜过寒窗十年。那次采访所领受的智慧财富，成为王剑波人生重要的积累，并不仅仅限于他从李嘉诚那里获得的剪报启发，还有亚洲首富那独有的开阔胸襟与国际化视野，都成为他的学习榜样。

舆情监测范文第3篇

关键词：高校BBS；网络舆情；监测；热点分析

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）16-3688-04

1 概述

随着互联网的普及和高校信息化的建设，各大高校都拥有自己的BBS网络，学生在网络上进行交流，发表自己的观点和意见，表达思想等，舆情的影响和规律都不容忽视。然而，对敏感和突发事件的不实言论和恶意煽动，会误导和欺骗学生，扩大学生的不满情绪，影响和破坏校园的和谐稳定。因此，有必要对高校BBS网络涉及意识形态安全的议题和言论进行有效地监管。采用数据挖掘技术，对互联网舆情进行分析、整理，才能建立起全面、有效、快速的舆情监测预警机制，使高校网络得以健康、快速的发展，成为当前研究和应用的热点。

在目前的校园网络舆情监测应用中，还没有比较成熟的网络舆情产品，因此，针对高校BBS网络的特点，结合高校网络舆情监控机制和引导策略，开发高校网络舆情监测平台有很大的现实意义和应用价值。

2 舆情热点分析方法

2.1网络舆情的形成

2.2主题关注度分析

主题关注度是指过去某一时间段内，舆情主题被关注的程度，用该主题的相关帖子回复数或与该主题的相关网页数进行衡量[1]。在进行舆情分析时，要统计某一主题或事件被关注的程度，首先要明确事件或话题本身所处的阶段；其次，应该在分析某一舆情热点之前对其进行科学的类型界定。热点事件主要分为突发自然灾害事件、生产安全事故、、公共卫生事件、公权力形象、司法事件、经济民生事件、社会思潮、境外涉华突发事件等。

2.3 主题热度分析

主题热度分析即在某一时同段内相对更加被关注或集中关注的舆情主题，用该主题的关注度进行衡量。统计所有舆情主题的关注度，在某一时间段内，对所有设为热点的主题按关注度的降序进行排列，生成某一时间段内的热点主题排行榜。排在榜首的主题网民的关注度最高，也就是热点问题所在。

3 网络舆情监测关键技术

网络舆情监测技术主要集中在两个方面，一是话题检测与跟踪技术（Topic Detection and Tracking），二是文体倾向性分析技术（Sentiment Classification）技术。主题检测与跟踪作为舆情分析的重要技术手段，是近十年自然语言处理和信息检索领域的热点研究课题[2]。要对高校网络舆情进行监测，就是运用网络爬虫、文本挖掘和文本情感分析技术，实现热点话题发现、话题跟踪、关联分析、敏感信息监测的功能。

3.1 主题爬虫技术

3.1.1网络爬虫的分类

网络爬虫也叫网络蜘蛛，是一个按照一定的规则自动提取网页的程序，这种技术可以检查站点上所有的链接是否有效，并把相关的数据保存下来，成为搜索引擎[3]。

通用网络爬虫首先把网络上的HTML文档使用超链接连接起来，就像织了一张网，爬虫程序从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL列表，顺着这张网，不断的抓取网页，将内容抽取出来，直到满足系统的停止条件为止。

聚焦爬虫技术是根据一定的网页分析算法地过滤与主题无关的链接，保留有用的链接放到待抓取的队列中，通过一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的URL，重复以上步骤，直到满足程序的停止条件。

3.1.2爬行算法

基于主题的聚焦爬虫搜索策略主要有人工预选策略、过滤策略、启发式搜索策略。人工预选策略是由人工预先浏览各个站点，从中选出与主题相关的网站，然后再用爬虫程序对这类网站进行持续的访问；过滤策略是将爬虫抓取下来的网页，先进行过滤，删除与主题不相关的页面，保留相关页面；启发式策略是考虑特定问题可应用的知识地优先选择合适的操作算子，尽量减少不必要的搜索，以搜索效率。下面介绍比较有代表性的算法Fish Search算法。

Fish Search算法是模拟自然界中的鱼群的行为来进行最优搜索，依据自然规律，鱼群总是朝一个方向流动来寻找食物并繁殖，子代鱼群的数量和强壮程度取决于能找到的食物的数量。在Fish Search算法中，每一个URL看作是一条鱼，当一个Web页面被抓取后，它包含的新的UEL也同时被解析出来。其中，有用的URL的数量取决于该页面是否与主题相关以及它本身包含的链接数量。当增加一个文档，鱼就繁殖一定数量的后代，若文档相关也就是指鱼儿找到了食物，可以繁殖出更多的后代，则再增加此文的链接深度；若文档不相关，鱼就越来越少，后代也越少。在某一方向上经过几条链接仍未找到相关文档，就表明此鱼已死，就不再沿着这个方向进行查找了，将此URL加入到完成队列中。若一条鱼读取文档的时间过长，说明该鱼已进入污染区，则尽量少沿着这条URL搜索，以免出现死循环。

Fish Search算法不像传统的搜索算法按照URL在父页面中出现的顺序来依次搜索，而是动态的根据网页的搜索深度值来决定搜索的顺序，实现了可能的主题相关网页优先搜索。该算法的不足之处在于相关度的计算过于简单，容易使算法过早陷入局部最优的陷阱，导致整体回报率不高[4]。

3.2 文本挖掘技术

3.2.1文本表示

文本表示包括两个方面的问题：文本的表示和计算，文本的表示是指文本特征的提取，计算指权重的定义和语义相似度的定义。

目前，文本的表示通常采用布尔模型、向量空间模型、潜在语义模型和概率模型文本表示模型，用某种特定结构去表达文本的语义。

3.2.2文本相似度计算

3.2.3文本聚类和分类

文本聚类通常对已有的文本集合进行聚类，文本聚类技术是主题检测技术的基础，它的目标是将文档集合分成若干个簇，要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大，而不同簇之间的相似度则尽可能的小。

经过多年研究，聚类算法已经很成熟，主要可分为五类：以k-means为代表的划分方法，利用同一聚类中的对象相似度高，不同类的对象相似度低的特性进行分类；将类别看作是在层次的层次聚类方法，有两种分类方法：整合法和分裂法；主要考虑数据空间的密度、连通性和边界区的基于密度的方法；将数据的分割方法转换成对空间的分割的基于网络的算法；在高维空间进行聚类的核聚类算法等。

不管采用哪一种聚类算法，文本聚类的流程如图2所示，主要有以下步骤：

①将原始文本进行预处理，抽取词条，词条选择等其他处理；

②抽取文本特征，建立模型，例如向量空间模型、概率模型等其他模型；

③将维度进行约减，需要用到的算法有层次算法、划分算法等其他算法；

④得到聚类结果。

3.2.4 关键词和摘要提取

由于网络上的文档信息量比较庞大，如果直接对全文进行检索，其检索的速度会很慢，而且检索的效率不高，经常检索出无关的内容。因此为了提高检索质量和效率，必须对文档建立关键词和摘要。关于关键词自动提取的方法主要有主要包括基于统计、基于语义理解和基于机器学习三种方式。

关键词的抽取过程非常复杂，设计思路是首先建立一个通用的主题词表，然后基于这个主题表对处理后的页面文档进行主题词的抽取工作，主题词的抽取过程主要包括预处理、选择候选词、计算关键词权重、输出关键词等几个主要步骤。

4 实验结果

5 结束语

本文立足于高校网络舆情监测的实际需求，研究了高校舆情监控系统的关键技术：网络爬虫、文本挖掘等多种信息技术。在多种技术的支撑下，开发出一套适用于高校BBS网络的舆情监测平台，实现了对新闻的实时跟踪，校园热点话题的监控、敏感信息的监测等功能是可以是实现的，这项研究还需要进一步深入。

参考文献：

[1] 林兴发，肖照.基于大学生BBS论坛的舆情热点分析——以武汉大学珞珈山水论坛为例[J].现代商贸工业. 2010（18）：188-189.

[2] Pimwadee Chaovalit，Lina Zhou，Movie Review Mining：a Comparison between Supervised and Unsupervised Classification Approaches，In Proceedings of the 38th Hawaii International Conference on System Sciences，2005.

[3] PINKERTON B.Finding what people want：Experiences with theweb crawler[A].Proceedings of the SecondWorld2WideWeb conference[C].Chicago，Illinois，1994.

舆情监测范文第4篇

随着以社会媒体为主的Web 2.0的发展和深入，以及移动终端等新媒体的普及，社会舆情的传播途径急剧扩张。网络成为反映社会舆情的主要载体之一，网络舆情影响力正积聚放大，对公共事务和政策的影响日渐深入。同时网络技术更新网络舆情信息来源不再局限与新闻评论、博客、贴吧等，随着微博、即时通信工具的广泛应用，现在新闻在网上的呈现与传播不是以小时计，而是以分秒计，近乎于实时。短时间内就可能将突发事件传播、发酵为有着重大舆论影响的事件。赢得时间就赢得了话语权，就赢得了舆论引导的主动权。把握好“黄金时间”是成功处置突发事件的第一道关口。因此，高校建立自己的互联网舆情监测分析系统[1-3]，运用高科技手段对互联网敏感内容进行24小时不间断地自动监测和分析，可以提高信息收集和研判的效率和水平，进一步做好对广大师生的舆论引导工作，从而更好的维护高校形象[4， 5]。

1 需求分析

现代高校管理工作中，有一部分重要的工作是对在校师的关注的重要信息能够及时掌握，并能做出正确的引导。现有的收集信息的方式是通过网络搜索引擎、网页浏览的传统手工信息收集方式已经无法满足当前舆情监督工作的要求。手工方式监测范围主要集中在几大门户网站、论坛、微博等，覆盖面窄，难以较全面地收集到目标信息。效率低，及时性差，根本无法及时发现敏感信息，且无预警机制，突发事件容易造成被动局面。信息统计难以存档，形成规范统计数据，更不可能有规范的数据进行分析，为高校舆论引导管理工作提供分析依据。因此建立一个拥有通过网页内容的自动采集处理、专题聚焦、敏感词过滤、统计分析等功能的舆情监测系统，可以实现高校对自己相关网络舆情监督管理的需求，为高校管理层全面掌握广大师生的舆情动态提供了信息保障，并能让高校管理层对发生的舆情事件做出正确舆论引导。

2 系统功能设计

互联网舆情监测分析系统分析为系统管理、信息采集、分析处理、信息服务等功能模块，提供全方位舆情监测服务

2.1 系统管理模块

提供基于WEB平台标准网页模式的管理工作界面，使用人员通过浏览器即可方便地进行各种操作控制与远程管理。提供多频道分类和多个监控专题设置，支持无限分类和无限站点加入。支持用户自定义站点描述、起始URL、抓取深度、更新时间等各种参数配置。具备用户管理和权限分配功能，针对不同用户提供不同操作权限和个性化操作界面。

2.2 信息采集模块

该模块可以对境内外多种监控网站类型的静动态网页采集，包括新闻门户、BBS、RSS、博客、贴吧、微博及其他类似结构网站。可以对监控专题的信息采集，可针对特定事件在设定时间内进行专门采集。可以自动对信息源进行24小时不间断的实时监控能力，信息从出现到被检索到的时间间隔应为分钟级，对新信息进行实时更新和增量索引。对采集的信息提取摘要和关键字段信息，并按指定格式分字段存入全文库相应位置，便于根据需要进行数据统计。

2.3 信息分析处理

系统对采集入库的数据以下核心技术进行智能分析，对原始数据进行加工处理，关键数据提取，形成原始舆情库。对各类主题能够形成自动摘要。可以自动在搜索结果条目下显示摘要信息。这些“摘要”帮助用户迅速了解搜索结果的主要内容，提高工作效率。使用自动分类技术，基于用户配置的关键词，将收集的信息自动分类，以树型结构的方式进行展现，结构清晰便于舆情工作人员第一时间找到有价值的信息，并实现对敏感信息的有效监控。由于网络转载的现象，网络上存在大量的重复信息，可根据文档内容的匹配程度确定是否重复，对重复信息自动判断和区分，大大节省用户时间。提供了敏感字库，同时可根据用户需求对敏感词库进行设定，信息采集器在运行过程中自动识别信息内敏感词，对于包含敏感词的信息系统提供“不入库”、“入库待审”、“入库已审”等几种处理方式。系统采用基于语义的文本倾向性研究方法，对新闻、评论、论坛、博客、微博中的信息进行整句和整篇情感分析，在计算机层面先进行研判再展现给系统用户。可以利用内容主题词组和回贴数进行综合语义分析，识别敏感话题。

2.4 信息服务模块

通过对采集入库的数据进行智能分析，根据各分类每天采集的信息生成曲线图形式的分析报表，可按每日、每周、每月、每季统计信息的更新情况。通过系统自动分类，根据预设的专题事件关键词系统自动生成专题报道，集中展示相关专题信息，统计出时间发展趋势。对于采集得到的重要敏感内容，经过网络安全管理人员处理生成舆情简报，为学校相关领导决策提供数据依据。可实时预警敏感内容发生，对已有的敏感内容信息库，通过配置预警参数，对增长异常的事件、突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并通过页面提示、电子邮件和手机短信等形式报警，通知学校相关管理人员采取措施处理。

舆情监测范文第5篇

关键词：网络舆情；监测指标

中图分类号：G206 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 12-0000-01

Network Public Opinion Monitoring Indicators System Application in Public Emergencies

Wang Liang

(Harbin Institute of Technology(Weihai)School of Computer Science and Technology,Weihai264209,China)

Abstract:This article describes the network of monitoring indicators of public opinion by the publisher of indicators of public opinion,public opinion factor indicators,indicators of public opinion,audience,public opinion,the degree of dissemination of indicators and targets five indicators of regional harmony group composition.In my opinion for real-time network monitoring and warning forecasting,research of different indicators of quantitative methods,gives the corresponding formula.

Keywords:Network of public opinion;Monitoring indicators

一、信息空间下的网络舆情要素构成分析

（一）I-Space介绍

I-space是一个对信息特性进行表述的框架，在该框架下位于I-space不同区域的信息有不同的特性和含义，其中最重要的四个区域分别是采邑、宗族、官僚和市场。

（二）网络舆情的三维空间构成

1.编码维空间。本文对网络舆情监测指标体系的研究是针对文字信息设计的，主要考虑文字编码和语义编码，即识别舆情信息内容和网民的言论。由于网络舆情的发生、发展与传播是通过网民的参与实现的，他们的地域位置、参与程度、看法态度等信息也是可以编码的，具体反映为IP地址、点击率、支持/反对率等数据信息，这些数据信息往往直接反映了舆情的影响力和关注度。

2.抽象维空间。舆情的抽象程度与舆情者综合概括能力及文学水平有关。从监测方面看，就是要提取舆情信息，并通过对舆情信息主题的合理分类，明确哪种类型的社会危机或矛盾更容易引发。提取后的舆情信息也需要描述，描述越简单就越抽象，影响就越深远，如“3•14”事件、“瓮安事件”如雷贯耳，家喻户晓。

3.扩散维空间。用于衡量舆情的传播速度和覆盖面积，即被公众接触、了解和接受的程度。舆情的传播途径可以分为门户网站传播、论坛社区传播、个人空间传播和人际传播（如通过实时聊天工具、邮件等传播）。在传播速度和权威度方面，门户网站新闻高于论坛社区，论坛社区高于人际传播；媒体权威度越高，消息的真实度就越大，对公众的影响力也就越大。

（三）信息空间下不同位置的网络舆情要素特征分析

1.采邑区。我们把这里的信息定义为舆情触发源区，它包含两方面的信息：一是引发舆情的社会因素，如贫富差距、社会安定、、社会各阶层和各群体的利益性冲突、由贫困导致的社会问题以及区域和谐程度等等；二是舆情者，者的信息具有不确定性，因为其主观因素往往会扭曲原始信息，并且如果者在网络中有相当的影响力，那么其个人意见要么具有煽动性，要么具有引导性或启发性。舆情从采邑区产生，然后逐步扩散到I-space的其他区域。

2.宗族区。这里是只能在小范围传播且具有共享性的信息，如QQ群聊、局域网内部信息。这些信息往往在一个特定群体内部被消化掉了，因而不会引发社会舆论，造成社会危害。但是群体的意识形态和隐藏在背后的社会思潮是值得注意的。

3.官僚区。这里是受到人为控制的信息，严禁对外传播，如个人的隐私和账号等。这部分信息不会扩散，因而也不会引发社会舆论。

4.市场区。这里是舆情自由扩散的区域，扩散速度快，分布广泛。网民针对某一舆情各抒己见（即进行信息交换、学习与创造），推动舆情进一步发展，这样新一轮信息循环产生了；回到采邑区，舆情背后隐藏的信息逐渐被挖掘出来，网民的态度观点也会随之发生变化，舆情的焦点也可能随之改变，最终形成强大的舆论压力从而改变整个事态的发展过程。

二、监测指标的量化计算方法

指数计算法。舆情者影响力A1、关注度B2、媒体影响力D1和舆情扩散度D3四项指标数值采用指数计算，这里采用Sigmoid函数进行计算f（x）=11+e-x，其中x表示点击率（或报道次数）。以舆情者影响力为例，设对于舆情信息i，在信息来源站点进行站内用户名搜索，得出信息者j的总发帖数为x1j，帖子总浏览次数为x2j以及其文章的总回复数为x3j，总转载率为x4j；发帖数、回复数和转载率分别赋予的权重是g1、g2、g3、g4，则网络信息者j的影响力P1为：P1=f（x1j）*g1+f（x2j）*g2+f（x3j）*g3+f（x4j）*g4

频率/密度计算法。活跃度A2、参与频度C3、网络分布度C4和负面指数C1指标的计算属于频率/密度计算的范畴。活跃度是根据发帖和回帖的频率来衡量，以天为时间单位，设置某一阈值（如发帖量达到10）为1，然后计算平均数即可。参与频度的算法思路与之相似。网络分布度指在某一时间段内，对于某一舆情信息点，追踪浏览/点击该信息的网民的IP地址，得出网民的分布范围和密集程度。对于城市i的密集度为ρi=NiS×100%负面指数的计算是在进行语义分析的基础上进行操作的，把回帖按照态度倾向分为三类：正面、中立和负面，分别用（-1，0，+1）表示。记总回帖数为N，取-1值的回帖总数为N1，取0值的回帖总数为N0。负面指数的计算公式为f=N1N；负面指数的影响值为f0=N0N，表示态度中立的发帖所占有的百分比。设置影响值的原因是：趋向于中立的网民往往容易受到恶意的煽动，转变为负面态度。

舆情监测范文第6篇

本文结合大数据对社会舆情研究的影响，从研究视角、研究方法、数据库支持、研究主体、研究重点等方面讨论了大数据背景下社会舆情研究的转向，在此基础上分析了大数据时代社会舆情研究在数据收集、数据存储、数据处理和数据呈现等几个方面的做点。

关键词：

大数据 社会舆情 舆情预警 数据挖掘 可视化

一、大数据为舆情研究创造了新机遇

在当下网络舆情研究的进程中，大数据的价值表现极为突出。面对数亿网民和浩如烟海的网络言论，网络舆情的监测和分析越来越依赖舆情大数据分析技术与平台。

1. 大数据成为 “人类的仪表盘”，更有利于舆情研究。大数据可完整记录社会舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴涵着丰富的内涵和很多规律性信息。通过分析相关数据，可了解大众需求、诉求和意见。一定程度上，大数据成了人类生存痕迹和心理变化的记录仪，成为不折不扣的“人类仪表盘”。通过这一指示器，可清楚地记录当下社会民众的所思所想。

2. 大数据成为社会舆情研究的“利器”。美国麻省理工学院斯隆管理学院的经济学家埃里克・布吕诺尔夫松（Erik Brynjolfsson）说，要想领会大数据的潜在影响，你得看看显微镜。发明于4个世纪之前的显微镜，使得人们以前所未有的细胞级水平观看和测量事物。这是测量的一次革命。布吕诺尔夫松教授解释说，数据的测量正是显微镜的现代等价物。[1]大数据可使对社会舆情的监测和测量达到个体级水平，而不再是传统web1.0时代舆情监测的整体性描述，大数据使得细节化、即时化地测量个体的行为和情绪变成了可能，并通过一定的隐私保护，通过其“电子痕迹”对个体进行社会行为刻画，在此基础上展现出个体的社会心理变化。

3. 大数据是社会关系的“沉淀池”，改变传统舆情只见“内容”不见“关系”的境况。目前，从整体发展来看，社会科学的研究已发生转向，由原来对“个体属性”的关注转向为对“社会关系”的关注，相应的研究方法也由传统的抽样研究到现在的社会网络分析，正如人们常常指出的那样，调查是一种社会学的绞肉机，它把个体从其所在的社会情境中抽离出来，并确保研究对象之间不存在联系。[2]传统的抽样研究很容易只见树木不见森林。正如传统的社会舆情监测只注重网民“说什么”，不重视网民之间的“关系”，这种舆情监测很可能只抓住比较浅层次的社会语义表达，不能把握网民“为什么这样说”背后的社会心理和其所处的社会关系网。大数据不仅仅记录网民的话语和内容，还记录网民之间的社会互动和社会交往方式，乃至网络族群之间的界限和相互勾连。通过一定的数据分析手段，不仅可描绘出网民的“社会话语表达”，且能够清晰地描绘出网民的“社会关系网络”和“心理文化地图”，从而改变web1.0时代单向度的舆情监测。

4. 大数据的预测性可以解决目前舆情研究的尴尬。目前的网络舆情监测和研究，是对已有事件的影响力和扩散范围进行量化描述，没有能够做社会舆情预警的，即使有个别机构宣称自己的舆情系统能够进行舆情监测，要么是噱头，要么预测的准确率很低，基本上不可以用于实践。全球大数据研究权威巴拉巴西认为：“93%的人类行为是可以预测的，当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。生活如此抵触随机运动，渴望朝更安全、更规则的方向发展，人类行为看上去很随意、很偶然，却极其容易被预测。”[3]如美国麻省理工学院副教授 Devavrat Shah 和学生 Stanislav Nikolov 发明的新算法在预测 Twitter 热门话题时准确率在 95% 以上，且平均比 Twitter 官方热门话题出来的时间早 90 分钟，甚至有些热门话题能够提前 5 小时预测出来，没有时间的限制，可以分析任何时间出现的任何话题，就像不停变化的股票市场、电影票价或每个人的乘车时间一样，Twitter 上任何随机发生的话题，都可以拿来分析。分析的结果，不仅能预测热门话题的趋势，还可帮助品牌推广或营销人员确定人们的关注点，甚至可用来监控舆论；另外脸书（Facebook）在首次公开募股上市（IPO）的当天，一个社交平台机构监测了Twitter上的情感倾向与脸书（Facebook）股价波动的关联。在开盘前推特上的情感逐渐转向负面，25分钟之后，脸书的股价便开始下跌；而当推特上的情感转向正面时，其股价在8分钟之后也开始了回弹；当股市接近收盘时，推特上的情感转向负面，10分钟后股价又开始下跌。当然，大数据被用于网络舆情研究也存在一定的负面性，这种精准化的社会存储、社会测量方式被大规模运用时，一方面容易引起个体隐私的泄露，通过大数据研究就像透过透明的玻璃鱼缸观察鱼群游动的行为乃至其中每一条鱼的表情活动；另一方面容易使一些别有用心的人或组织，轻易地操纵和控制舆论，但这些弊端都可通过一定的规则设定来进行有效规避。

二、大数据视域下舆情研究的转向

大数据对传统舆情研究产生了深刻的影响，在这种大背景下，社会舆情研究需进行相关转向，实现学科的调试和适应，具体主要包括以下几点。

1. 研究视角的转向：从单向度的内容研究转向“内容+关系”的多维度研究。随着大数据时代的到来，传统舆情研究只重视网民话语表达的单向度研究的视角必将改变，话语作为一种外在的社会表达，属于浅表层面，不能够有效窥探出网民群体的社会行为、社会心理和社会诉求。借助大数据，舆情研究的视角将更加多元化，未来舆情研究的视角将转向对社会话语表达、社会关系呈现、社会心理描绘、社会诉求预测等多方面、多向度的研究，通过这样的研究转型，社会舆情研究将真正成为一门与多学科交叉的社会显学，成为一门学科。改变目前舆情研究“策为上、术为主、学匮乏”的尴尬学术现实。

2. 研究方法的转向：由舆情信息采集转向数据加工、可视化等。由于舆情监测的前端界面呈现的方式上同质化程度较高，目前的舆情监测和舆情研究主要集中在舆情信息的采集及信息源的扩展方面。无论是北大方正舆情产品还是拓尔思（TRS），在对新闻网站、微博账号进行监测时，须将网站地址和微博账号的微号设定好，甚至新闻网站的网站设计样板也要进行设定，被监测的网站一旦改版，后台监测也必须调整相应的网页样板。各种舆情软件间的竞争，主要集中在信息采集源覆盖的范围以及数据分析后台的算法上，但呈现出来的前端页面则是“千网一面”。大数据将目前舆情信息采集的环节拉回到一个竞争层面上来，未来舆情监测和研究的数据源可能来自于同一个大数据库支撑，舆情研究主体竞争的是各类算法的精细化、准确化，并在呈现给用户的前端界面上进行优化，增强前端界面的友好程度，整个竞争的链条就会不断下移，更加适合用户的需求。

3. 数据库支持的转向：由简单的、有限的数据库转向非结构化的大数据库。目前的舆情监测和研究所依据的数据库相对来说比较简单，结构单一、数据量有限，还停留在TB级别，主要因为这些数据库的数据源要么是基于抽样进行数据抓取的，要么仅抓取重点网络站点，数据量有限，数据库标准相对较低，能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。大数据的数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB乃至ZB级别，因此大数据所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具进行处理和识别，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，这需要巨大的数据库作为支撑。另外，大数据的数据资源相对驳杂，是一种非结构化的数据呈现，因此需要相应的非结构化的数据库与之相对接。

4. 舆情研究主体的转向：由小作坊式的单打独斗、面面俱到的舆情监控转向分工明确、高度聚合集约的舆情分析。目前实践中的舆情监测和研究主体比较多，仅用于商业运营的软件监测主体就有几百家之多，这些舆情监测主体多半是软件服务商，通过网络爬虫技术、分词技术和议题聚合等技术，开发出相关软件，为企业、政府部门和科研院所安装和维护，进行简单的数据采集和分析，类似于小作坊式的舆情监测方法，这种运作方式急功近利，为了眼前的商业利益，不重视产品研发和数据源的扩充，通过吃回扣等商业贿赂方式尽量多卖几套“软件”。各舆情主体之间的竞争呈低层次化和粗放型。未来大数据使得舆情研究主体在同一个层面上，即数据处理和呈现的能力上竞争，在大家可以获得同一数据源的前提下，双方的竞争必将在数据处理、算法精进、界面友好、可视化等层面展开，分工会进一步明晰，行业内部会进一步聚合集约，行业洗牌加速，行业有机化程度增强。

5. 舆情研究重点的转向：由舆情监测转向舆情预警乃至预测，从单向度的危机应对、品牌营销转向各领域的综合信息服务。目前的网络舆情研究主要集中在监测，主要是对一些显著性事件的舆情动态，包括传播范围、影响力等进行监测和研判，类似于相面术的“麻衣相”，只知道事件发展的过去，不知道事件发展的未来。大数据的核心是预测，可通过分析处理整群数据，而不再大量依赖随机采样，通过自然语言处理、模式识别及机器学习等人工智能技术，结合人工经验，研判未来舆情发展的态势和影响，并在此基础上实现超出人类经验范畴之外的精准化预测。如国外研究人员已发现，Google搜索请求中诸如“流感症状”和“流感治疗”之类的关键词出现的高峰要比一个地区医院急诊室流感患者增加出现的时间早两三个星期（而急诊室的报告往往要比浏览慢两个星期左右）；而在经济预测方面，Google上房产相关搜索量的增减趋势相对于地产经济学家的预测而言是一个更加准确的预言者。另一方面，目前由于数据量和技术等限制，舆情研究还主要集中在危机应对和品牌营销等，这种应用主要是基于舆情监测和研判这一功能进行的，未来随着大数据在舆情研究中的使用，舆情研究的功能指向必将更加多元化，为政府部门、企业和个人提供更加综合化的信息挖掘服务。

三、大数据视域下舆情研究的若干做点

不容置疑的是目前大数据的研究还处于起步阶段，所有关注大数据的机构和个人都知道大数据是未来很有价值的信息资产，至于如何开发和应用还是未知数，很多研究者的心态是先把数据下载存下来。

目前来看，大数据的分析和对比框架还比较缺乏，缺乏各行业通用的数据分析模型和精确化的数据算法，对社会舆情研究来说，未来大数据的可能出路和做点有以下几方面。

1. 大数据收集：尽量多地扩大信息源。目前的社会舆情信息源主要基于网络站点，对社会化媒体舆情关注的信息相对较少，未来的舆情信息收集要多元化，不仅仅收集社会化媒体中的舆情信息，还要加大对物联网中的信息的采集，要给这些来自物联网和各类机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

2. 大数据存储：注意集约化。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，进行多元、立体化的标签标注系统，通过信息噪音过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。

3. 大数据处理：注意提纯和结构化。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多（下转第19页）（上接第15页）空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，导出可理解的内容。综合来看，未来的大数据处理要注意以下几方面：一是小型基础数据库的支撑和建设，大数据库作为信息母体，需要若干小型数据库作为检索源，因此必须加大基础小型数据库的支撑，比如如果想了解大数据库中民众社会幸福感的高低，必须有能够衡量和指示社会主观幸福感的相关小型数据库作为支撑，以小型数据库的数据作为搜索元单位进行检索，去伪存真，经过这一步才能实现信息的基本提纯。二是将大数据结构化的算法。大数据作为一种非结构化的数据，需要进行一些结构化的解读和梳理，这就需要相关的数据结构化的算法，这种算法可称之为数据模型，通过构建一定的指标体系或结构算法，来有效地对大数据进行结构化，如同样对大数据库的社会幸福感的测量，在进行相应的社会语义提纯后须进行结构化计算，研究衡量社会幸福感的各类指标之间的相关关系，在此基础上进行赋值计算，从而形成适合衡量社会幸福感的大数据结构化算法。三是大数据处理千万不能剥离大数据产生的时空特征。数据自身是不懂社会背景的，现实生活中人类的决策不是离散的事件，而是镶嵌在时间序列和背景之中的，正像Big Data-Context = Bad一样，大数据被抽离了社会语境后就是坏数据。

4. 大数据结果呈现：低门槛和可视化。大数据作为一种社会应用工具，其真正的价值不在于成为一些IT从业者孤芳自赏的专利，而在于其能够服务于社会，被社会大众所容易理解和使用，因此大数据的呈现必须要界面友好，使用和识别门槛不高，结果直观便于洞察。新媒体尤其是社会化媒体的发展促进了UGC（用户生产内容）的繁盛，UGC必然产生大数据，因此大数据是新媒体发展的题中之义，大数据一方面描绘社会现阶段信息流动和传播的特征，另一方面给人们的生活、工作和思维也带来了变革。作为具有“社会的皮肤”之称的社会舆情研究必须更有效地组织和使用大数据，促进社会舆情研究的研究转型，只有这样才能实现学科自身的救赎和涅。

参考文献：

[1] 郭晓科.大数据[M].北京：清华大学出版社，2013：3.

[2] 刘军.整体网分析讲义：UCINET软件实用指南[M].上海：格致出版社，2009：34.

舆情监测范文第7篇

【关键词】舆情；处置；航道；科学发展

如何科学应对舆情，因势利导，提高新形势下航道部门舆情信息的分析能力，迅速化解与疏导舆情负面影响，建立长效舆情应对机制，为和谐航道事业保驾护航，成为航道部门目前面临的严峻课题。

一、航道应对舆情应对存在的问题和不足

近年来，航道部门在舆情疏导方面向前迈了一大步，但总的来说，还存在明显的不足：

1、认识不到位。一些航道部门领导思想还没有充分重视信息时代的新变化、新要求，对舆情的重要性认识不足。个别领导在面对舆情时，高高在上，不能用平等的心态面对；不少部门在处理舆情问题时还沿用传统的方法和手段，没有跟上信息时展的要求。在一些舆情事件中，正是事发单位和负责人应对不当或发表不当言论，从而导致事态尖锐化和扩大化。

2、M织不得力。大多数航道机关还没有成立应对舆情的组织机构，没有专门处理舆情事件的固定人员，没有形成一套行之有效的应对制度。在创新工作方法上存在严重不足，在人力物力的投入上还远远不能满足需求，从而导致了化解矛盾、引导舆论、维护执法公信力能力不强。

3、应对技巧少。在面对舆情事件时，有的基层航道处、所不想管，麻痹大意，错过最佳干预时机陷入被动。有的在对涉及航道信息公开应答时，的内容不真实或避重就轻，试图“捂、盖、瞒”，加剧公众的猜疑心理，使原本容易处理处置的变得困难，甚至引火烧身难以下台。舆情危机形成后，既要面对巨大的舆论压力，又要面对上级局和地方党委政府的问责压力，一些领导缺乏经验，慌乱应对，导致舆论指责批评越发激烈。

4、监督不完善。目前，我国对谣言、虚假信息、不当言论的者、扩散者、平台提供者等缺少行之有效监督管理，对网络等舆情的收集、整理、判断方面准备工作也严重滞后和缺失，造成了航道部门在应对舆情事件中往往处于被动、不利地位。

二、航道舆情处置的原则

当“真理还在穿鞋，谣言已经跑遍半个世界”，吞吞吐吐的“挤牙膏”回应方式已经跟不上形势的信息时代到来语境下，引发了我国社会舆论环境的巨大变革。航道部门唯有怀着一份对民意的尊重和感激，掌握科学应对舆情的原则，才能真正达到舆情处置的预期效果。

1、“以人为本”，忌目中无人。必须遵循“既要坚持教育人、引导人、鼓舞人、鞭策人，又要做到尊重人、理解人、关心人、帮助人”这一根本原则。要认真研究物质、精神、政治、社会、心理等因素对相对人思想的影响，重视相对人的物质和精神上的各种需求，努力提高相对人奉献社会的责任感。

2、勇担责任，忌辩解开脱。在舆情发生后，不仅要开诚布公、实事求是地公布事实情况，而且应该勇于承担责任，决不能推卸职责。

3、应急预案，忌防御缺位。“凡事预则立，不预则废”，要未雨绸缪，航道部门事先要制定舆情危机应急预案，决不能只做事后诸葛。

4、对话互通，忌消极控制。多与网民、公众、船民以及媒体进行有效沟通和疏通，才能真正达到澄清事实、驳斥谣言、疏导民怨的目的。

三、建立科学的舆情处置体系建议

1、建立舆情引导机制，加强宣传把握导向。成立舆情工作领导机构，确定舆情信息收集员、舆情民意监管员、舆情民意引导员，建立健全工作制度和考核办法。积极响应社会各界对航道政务公开的需求，可与政务热线“12345”联动，建立航道新闻发言人机制，积极创建航道微博、航道微信公众号、重大航道政策新闻会等互通渠道，及时公布客观、准确、权威的航道信息，避免信息传播失真、失控，化解误解。

2、建立立体监控机制，实时追踪分类研判。舆情信息收集员定期或不定期对各渠道涉及航道信息进行收集，做好网上巡查，一旦发现危机舆情，迅速上报并跟踪了解，及早应对。同时实行立体监测制度，采取系统检测与人工监测结合、动态监测和定时监测结合、部门监测和关联监测结合的方式，有效监测各种舆情，并根据舆情性质、内容以及影响力进行分类研判，分级预警。

3、建立危机预案机制，及时消除积极处置。实行舆情处置首问负责制和限时制，确保事事有回音，件件有落实。舆情信息员通过各种渠道快速排查发现舆情的来源信息点，加强与信息人的沟通、政策解释；同时与信息的网站、媒体做好沟通，及时抢占先机、强化主流舆论，引导积极舆论走向，作好宣传解释工作和矛盾化解工作，保持处置工作的公开化、透明化。

4、建立部门联动机制，强化协作形成合力。航道部门应充分整合资源，依托信息互通平台，联动处置，形成合力。建立上下联动机制，做好与上级航道部门的信息互通，对发现的容易引发的苗头性、倾向性信息及时上报，处理建议争取上级有关部门的支持。同时建立内外部联动机制，主动与外部主流媒体和网站沟通联系，争取获得媒体的理解与支持，合力处理危机舆情，维护航道部门形象，构建和谐航道科学发展环境。

5、建立软硬件投入机制，推动舆情处置工作长效化

既重视软件建设，又注重硬件投入，是做好新形势下航道舆情处置工作的一个基本要求。要通过多种形式致力于培育航道与群众的情感，形成共同价值追求，营造良好舆情氛围。航道部门还要重视硬件建设，为舆情处置工作提供必要的载体、设施和物质保障，例如积极推进数字化、信息化、网络化建设，不断提高航道舆情疏导工作的实效性，扩大覆盖面，增强吸引力。

总之，在新形势下，建立航道舆情处置体系是一项非常系统的工程。因此需要我们航道部门充分重视舆情处置工作，并不断完善各项舆情处置机制，促进航道的科学发展。

参考文献

舆情监测范文第8篇

全年，严格按照党两级集团公司关于网评工作的要求，进一步加强网评工作。

设立网评员，负责认真做好集团公司安排的网上转发、评论、点赞等舆论引导工作；负责对涉及的网络舆情信息进行监测、收集、整理、汇总；负责运用熟悉的网络语言和网络发言技巧，对涉及的负面网络舆情进行正面引导和妥善应对；负责结合实际开展网上和手机文明传播行动。

成立核心网评小组，主要负责网络安全和信息化工作，统筹协调信息化推进工作，全面掌握网络安全发展状况；负责制度落实和监督，负责安排网络和信息安全的应急处置，负责对违反国家《网络安全法》或矿相关文件的行为进行调查、取证和处理；负责统筹协调网络安全保障体系建设，指导信息资源利用和跨单位、跨系统的互联互通。

做好网络舆情信息监测，通过建立网络舆情信息监测机制，及时监测各大网站、论坛、贴吧等涉及的舆情信息，遇有网络舆情时及时评论、引导，有计划、有步骤地做出回应，正面引导、合理疏导、化解矛盾；对调查不属实的负面网络舆情，及时辟谣、澄清。