网络舆情监测系统精选(九篇)
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第1篇：网络舆情监测系统范文
关键词： 网络舆情； Lucene； Nutch； 元搜索引擎； 信息检索
中图分类号：TP309.2 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2014）11-19-03
Research of public opinion monitoring system in campus network based on
Nutch and meta search engine technology
Nie Yan
（College of Science and Technology， Ningbo University， Ningbo， Zhejiang 315202， China）
Abstract： Aiming at the insufficient public opinion monitoring work， combined with transmission characteristics of public opinion information in colleges， the whole scheme of constructing public opinion monitoring system is presented. Information retrieval technology based on Nutch searching engine is applied to campus network. Information collection technology based on Meta search engine is used on the Internet. The keywords feature library matching is used for automatic experiment monitoring and the public opinion information is found timely and accurately. In addition， the dealing methods such as monitoring， analysis， guide and feedback are discussed to form perfect coping mechanisms.
Key words： public opinion； Lucene； Nutch； meta search engine； information retrieval
0 引言
高校师生是网络利用率极高的一个群体，也是网络舆情的主要生成力量和影响对象。高校网络舆情的形成原因主要有三方面：一是由于国内外相关热点问题的触发，二是校内外突发事件的网上讨论，三是与高校师生利益密切相关事情的网上诉求。近年来，由于社会上网络舆情导致政府信任危机的事件不断发生，高校也逐渐重视了网络舆情突发事件的应对机制研究。同时，随着公安部对网络信息安全工作的逐步加强，高校利用自身技术优势，自主构建舆情监测系统并建立一套完善的应对机制正逐渐成为高校网络信息安全工作的重点。因此，在新形势下，遭遇突发事件，高校如何能以最快的速度收集网络上相关信息，跟踪事态发展， 及时向有关部门通报，防范网络不良舆情的快速扩散和演化，并建立相应的响应机制，实现对网络舆情的有效管理与控制，使健康的网络舆情成为维护高校稳定，推动社会文明发展的动力，已经成为当前亟需解决的重要课题。
高校的网络舆情信息主要来自两部分，一是内部独立的校园网络，二是外部开放的互联网络。随着高校校园信息化建设的深入发展，校园网中网站、论坛、博客等平台上信息资源数量呈指数级增长，仅依靠人工检索和信息审核的方式无法有效实现对网络舆情信息的监测，急需利用技术手段实现对海量网络信息的挖掘与分析，快速汇总成舆情信息；互联网上信息量十分巨大，通过垂直搜索引擎方式所获取的与高校相关的信息往往存在查全率不高的缺陷。高校网络舆情的监测，既要考虑信息采集的深度和广度，又要提高系统的精度与准度；同时对于发现的舆情信息，要能够做到快速定位，有效控制。本系统针对上述高校网络舆情监测工作的不足，并结合网络舆情传播特点，提出了构建高校网络舆情监测系统的整体方案，并探讨高校面对网络舆情在监测、分析、引导和反馈等环节的处理方法，从而形成完善的应对机制。
1 系统体系结构
高校网络舆情监测系统主要包括三个功能模块，分别是：校园网舆情信息采集模块、互联网舆情信息采集模块、网络舆情分析与预警模块，体系结构如图1所示。
图1 高校网络舆情检测系统体系结构
由于高校对校园网络具有较大的控制权限，一部分信息数据可利用各种信息系统的管理平台与数据库的访问权限来获取；另一部分可利用网络爬虫从网页数据中获取，系统基于Nutch搜索引擎技术对校园网内数据进行信息采集，采集的深度与广度都达到了较好的效果。对于互联网上的海量网络信息，如果采用垂直搜索引擎进行数据采集，所获取的数据质量不高，为此系统采用元搜索引擎技术来获取互联网信息，既提高了信息采集的针对性又扩大了采集范围。此外，对于某些特定的互联网网站，可以采取以上两种方式相结合的监测方式，同时采用网络爬虫与元搜索引擎技术，来提高系统的监测精度。
网络舆情分析与预警模块采用关键词特征库匹配方式和机器学习算法自动进行网络舆情监测，实现对舆情信息及时准确的发现，并与短信预警等系统接口实现对接，实现舆情信息的实时发送。
2 系统主要功能模块
2.1 Nutch搜索引擎与校园网信息检索
Nutch是一个开源的Java实现的Web搜索引擎，其在Lucene基础上添加了网页数据抓取功能，提供了构建搜索引擎所需的基本工具模块，包括网络爬虫、文本分析、分词工具、建立索引、搜索功能和结果过滤等。Lucene是一个高性能、可伸缩的信息搜索库，可为Nutch提供了文本索引和搜索的API，也可为应用程序添加索引和搜索功能，通过Lucene的数据库接口直接从数据库中取出数据，用API 建立索引并提供搜索接口。利用Nutch搜索引擎作为校园网舆情信息采集工具，不但可以缩短开发周期，提高开发效率，而且通过其内部的接口和插件机制可以实现对校园网数据的高质量采集。网络爬虫模块用来实现对校园网内网页文件的信息采集；Lucene接口实现与各种异构数据库的连接；利用Nutch的插件机制，采用POI插件和PDFBox插件来实现对Word、Excel、PDF等文档的读取。通过上述三种方式可以实现对校园网内多种异构数据源的信息采集。
2.2 元搜索引擎与互联网信息采集
元搜索引擎是建立在独立搜索引擎之上的搜索引擎。元搜索引擎没有自己的爬虫系统和索引系统，数据全部来自于不同的成员搜索引擎（例如 Baidu， Google， Bing等），元搜索引擎将用户的搜索请求转发给多个成员搜索引擎，对成员搜索引擎的查询结果进行筛选与去重操作后返回给用户。将元搜索引擎应用于系统可有效提高互联网范围内舆情信息采集的广度、精度和速度。各独立搜索引擎查询接口的格式和编码并不相同，首先要将元搜索引擎中的检索条件转换为各独立成员搜索引擎能够接受的格式，并通过各自的查询接口提交，然后对获得的HTML源文件格式的检索结果进行分析、处理，如百度搜索引擎返回结果中所包含的em、href标签，通过对上述标签信息的解析与提取，可以获得与之相对应的链接地址、网页标题以及部分说明文字，将上述信息处理为结构化数据后存放到相应的数据库中。再通过对不同独立成员搜索引擎所获取的舆情信息的链接地址和网页标题等信息的对比和有效性检测来实现结果的筛选和去重，然后将最终结果提交给Nutch的文档分析与分词模块，建立索引。
2.3 文档分析与中文分词
信息检索的基础是文档分析，而文档分析在很大程度上依赖于分词模块对语言的处理。文档分析是信息采集完成后的首要任务，Nutch中的文本分析模块能够完成对各异构文件中结构化标记语言的处理，得到纯文本文件。Nutch自带的CJK分词模块在中文分词的效率和准确度上不能满足实际需要。为此，在对比了JE分词、Paoding分词和ICTCLAS分词等多款中文分词模块后，Paoding分词由于其开源性和良好的分词效果被本系统采用，并通过Nutch的插件机制集成到系统当中。其原理是Nutch中的抽象类Analyzer类实现了配置和插入中文分词模块的接口，该抽象类中定义了一个公有的抽象方法tokenStream（String fieldname，Reader reader）返回的类型是TokenStream。Paoding分词的分词类返回类型也是TokenStream，故只需将参数fieldName和reader作为Paoding分词的输入参数并将其结果返回给Analyzer类即可。
2.4 信息索引与检索
系统为校园网和互联网内的多个异构数据源分别建立了各自的索引文件，为有效整合索引文件，并将其作为统一的索引库提供给舆情分析与预警模块，需要对索引文件进行优化。索引优化其实是将多个索引文件合并成单个文件的过程，目的是减少索引文件的数量，并且能在搜索时减少读取索引文件的时间。Nutch中的IndexWrite类提供了optimize方法实现该优化操作。索引优化完成后，利用Nutch中的MultiSearcher类可实现对优化后索引的统一检索功能，检索结果会以一种指定的顺序合并起来。针对高校网络舆情信息的特点，综合考虑信息相关度，时效性和访问量等因素后，系统采用了自定义的排序机制，Lucene的文本相关度公式作为信息检索的主要排序依据，辅助以信息时间和访问次数作为重要的排序因子，系统通过Lucene的激励因子boost值来改变文档得分，从而调整文档的出现顺序。
2.5 信息预警
系统采用关键词特征库匹配与机器学习算法相结合的方式对舆情信息进行预警。在对特征库内的关键词进行组合后，对舆情信息索引库进行检索，获取与之相关的信息，再通过与数据库中历史记录的比对得到最新发现的舆情信息。对新发现的舆情信息通过聚类算法对信息进行分类，从而获得舆情信息的分析结果；系统提供了良好的人机交互接口与信息展示界面，预警信息通过短信接口发送给网络舆情监测人员，做到舆情信息的及时发现、快速预警。
3 应对机制研究
高校网络舆情除了要依靠技术手段进行防范与监测外，还要构建合理的网络舆情应急响应组织的架构。网络舆情突发性强、传播速度快，因此高校必须整合各部门资源，成立专门的网络舆情应急响应小组，其组织结构图如图2所示，由校领导直接担任组长，以党委宣传部为核心，校办、学工部和网络中心为重要组成成员，其他部门密切配合，建立起一支高效的网络舆情应急响应队伍。网络舆情事件一旦发生，应立即启动应急预案，预案应包括信息收集、分析应对、部门联动和引导反馈四个环节。各部门由网络舆情应急响应小组统一领导，预案中的各环节可同时启动，要实现技术手段与思想教育工作并重，防止事态扩大，力争快速及时的化解舆情危机。
图2 网络舆情应急响应小组组织结构图
4 结束语
通过对高校网络舆情监测系统的研究，实现了基于Nutch与元搜索引擎技术的高校网络舆情监测系统，解决了多数据源、异构信息检索的难点；引入元搜索引擎技术，完成与源搜索引擎的对接，达到了较高的查全率；采用关键词、敏感词特征库匹配与机器学习算法相结合的方式对采集信息进行分析处理，提高了系统的准确率，最终实现了高校网络舆情信息的早发现，早预警，从而弥补了高校网络舆情监测技术手段上的不足；通过对网络舆情的自动采集、分析与预警替代了人工操作，提高了工作效率，并且能够对舆情信息进行快速、准确的发现。目前该系统依靠关键词匹配的方式进行舆情信息发现，并用聚类算法对发现的舆情信息进行分类，该方法对已知关键词的舆情信息能够取得较好的效果，但对未知关键词的信息还无法实现有效监测，今后将进一步加强对这方面的研究。通过高校网络舆情监测系统的部署和应对机制的构建，高校能够从整体上实现对网络舆情隐患的及早发现、快速响应、应急控制、主动疏导和反馈调整，促进了高校的稳定与和谐发展。
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第2篇：网络舆情监测系统范文
关键词：数据挖掘；网络舆情；监测引导；决策平台
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)01-0001-02
互联网的应用扩展了人们的生活空间，也改变着人们的生活和表达方式，随着信息技术的发展,作为“第四媒体”的互联网已经成为人们、交换、获取信息的重要渠道。网络本身具有虚拟性、匿名性的特点，已经成为人们情绪表达、宣泄及交流的重要平台,其中社会政治态度的表现就是网络舆情。网络也自然而然的成为了政治问题和社会问题的集散地，更加为政府了解民情，政府治国理政提供了重要平台。
在网络大量舆情数据的背后隐藏了很多具有决策意义的信息，那么在飞涨的信息数据中，有效利用数据宝藏，是近年信息技术领域研究热点之一。在数据生产、传输能力远远大于数据分析能力的今天，人们希望能够提供更高层次的数据分析功能，自动和智能地将待处理的数据转化为有用的信息和知识。面对这一严峻挑战，数据挖掘和知识发现(Data Mining and Knowledge Discovery，简称DMKD)技术应运而生，并蓬勃发展起来。
1网络舆情
1.1网络舆情概念
网络舆情是指通过互联网或者其他网络手段传播出的广大公众对于现实生活中存在的某些焦点、热点问题所持的有较强影响力和倾向性的言论及观点。开通微博、建立专区留言板，新闻跟帖，BBS论坛，都已经成为了群众与组织展开交流的重要手段，这些网络手段的确起到了一定的交流作用。
网络自身具有虚拟性、隐蔽性、随意性和渗透性等特点，广大用户都很乐意通过这些渠道参与到各种话题的讨论中去，尽管起到了一定的积极作用，然而一旦引导不利，产生一系列的负面的网络舆情就会严重的威胁到社会大环境的安全，甚至会对公共环境的发展起到消极作用。这就要求要加强对于网络舆情的及时监测和有效的引导，并且及时的关注网络舆情的负面危机。这对于维护社会安全发展，稳定民情民心有着重要的作用，对于促进国家的发展与进步更是有着重要的现实意义。
1.2舆情监测与引导
从当前网络舆情的传播速度来看，爆炸性消息3小时之内就能够迅速被各大论坛转载，6小时内就有可能已经出现在各大新闻网站的网页上，那么可想而知，24小时之后，关于新闻事件的追踪和跟帖就会使其成为热点事件，并且很有可能在网络上掀起舆论讨论的热潮。所以对于有关部门来说，能够在第一时间掌握哪些是热点舆情，哪些有可能在短时间内发展成热点舆论，哪些又会对社会安全造成影响是十分必要的。
舆情监测与引导系统就是在这样的背景下产生的，网络舆情监测与引导平台是针对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，民众对社会管理者产生和持有的社会政治态度于网络上表达出来意愿集合而进行的计算机监测的系统统称。通过这个系统，能够让我们有效的对网络舆情进行预警和应对。这个系统的产生在一定程度上解决了一些网络舆情带来的负面影响。
2数据挖掘
数据挖掘起源于从数据库中发现知识，它首次出现在1989年8月在底特律举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。在1996年出版的总结该领域进展的权威论文集《知识发现与数据进展》中，Fayyd，Piatetsky-Shapiro and Smyth给出了知识发现和数据挖掘的最新定义，将二者加以区分。
数据挖掘的定义为：数据挖掘是知识发现中通过特定的算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式的一个步骤。数据挖掘 技术在技术上又有着这样的定义：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多重要的领域，数据挖掘都可以发挥积极促进的作用，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业应用领域。如果把我们所有需要的知识和想要得到的信息比作一个巨大的数据库的话，数据挖掘技术就是能让你在庞大的数据库中轻而易举的搜取自己需要的信息和知识的重要技术。对于如今数据库庞大的互联网来说产生的意义十分重大，对于广大用户来说更是必不可少的技术。对于现如今的网络舆情监测来说，数据挖掘技术更是作为基础作为了重要的技术支持，它对于网络监测系统的研制也有着千丝万缕的影响。
3网络舆情监测与引导平台
网络舆情监测与引导平台的设计可以分为五大功能模块，具体指：网络舆情采集模块、网络舆情存储模块、网络舆情分析模块、网络舆情检索模块和网络舆情模块，共同组成了网络舆情监测与引导平台。如图1网络舆情智能监测与引导平台设计框架所示。
舆情采集模块是网络舆情分析的重要基础保障。它是指利用搜索引擎完成的在各大网页网站中收集网页信息并建立起原始网页数据库的过程，然后将收集的信息和数据等统一的存储到网络存储系统。既而，网络舆情分析系统便会对存储的一些舆情进行分类、归纳、整理，这样就能够得出近一段时间内网络舆情的变化走向，之后便把分析归纳好的信息进行存储。最后，通过舆情分析系统分析以及检索系统的一系列检索，还有存储系统里的信息及数据都可以通过舆情报告系统发送和展示给各用户。这就是简单的舆情监测与引导平台的整个工作流程。
3.1舆情采集模块
互联网的信息量是十分庞大的，随着信息技术的不断发展和进步，网页的设计也开始越来越灵活，这就使得网页结构十分的复杂化，而且网页的更新速度使得内容更加动态化，以及一些网站对站内信息限制的技术手段造成网页内容不完整性，使得传统手工采集信息的方法非常低效率和高错误率。针对这一问题，舆情采集模块主流技术是自动采集，较为流行的采集工具可以分为六大类：Wrapper的专用高级语言、以HTML为中间件的工具、基于NLP(Natural language processing)的工具、包装器的归纳工具、基于模型的工具、基于本体的工具。这些工具首先需要专家参与，人工建立某领域的知识库，然后工具基于知识库去做抽取操作。
网络舆情信息主要是从以下几个方面来进行的挖掘：①新闻类信息中所包括的中央重大政策以及一系列改革措施的颁布、国内外重要新闻、与广大人民群众利益密切相关的政策等等由此所引发的舆情，要依靠一些主流媒体、新闻网站和权力部门的相应网站为主要挖掘渠道。②社会焦点事件以及突况，这些主要要以虚拟社区当中的热门版块和BBS跟帖为主要挖掘渠道。③对于一些小道消息、谣传以及各种议论的集中集散地，蕴含着较强的倾向性、指向性的舆情信息，主要是以个人网页或博客为主要挖掘渠道。
3.2舆情存储模块
提供对舆情数据的存储功能。包括全文数据、统计数据、日志操作等。
3.3舆情分析模块
网络舆情分析模块可以说是整个网络舆情监测与引导平台最为核心的功能，并且具有以下的特点：关联分析、热点识别能力、聚类分析、倾向性分析与统计、信息自动摘要功能。这些功能对于舆情分析工作的完成有着重要意义。
热点识别能力在当今互联网信息变化速度突飞猛进的今天，热点识别就已经成为了整个分析模块的总的前提条件，他能给出在一段时间内以信息出处权威度、评论的数量以及和跟帖密集度等作为参数，然后统计出一定时间段来的热点和重要舆情。
在数据挖掘技术中，关联规则算法为一种较为成熟的技术。关联规则算法的形式化描述如下所示：
设I={i1,i2,…,in}表示为全部项目的集合，也称I为项目集，项目集的元素ip={p=1,…,n}表示为每一个单独的项目，Tp={ t1,t2,…,tn }表示为全部事务的集合，即T表示成事务数据库，事物数据库的的事务表示成元素Tp={ p=1,…,n }，一些项目的集合组成单个事务。
采用关联规则实施数据挖掘的通常方法是：计算出支持度比提供的最小支持度阀值大的频繁项集，然后根据计算出的频繁项集，生成关联规则。对网络上繁杂的海量数据分析，需要找到相关舆情信息的内在关联规则，这样就能有效对舆情加以分析、检索和存储。
3.4舆情检索模块
检索模块可以将存储模块中的信息进行关于时间、地点、类型、网站等等有关信息进行检索，继而提供给用户。在分析模块中所提供的热点分析一般只是对已经产生的热点，或者是将要成为热点的次热点。而检索模块还可以让用户自定义关键词对采集到的信息进行自定义监控。
3.5舆情模块
根据网络舆情分析模块处理后的结果或网络舆情检索模块查询的结果生成报告，系统可通过短信、电话、网页浏览等各种手段 及时告知，提供决策支持。整合以上所有系统的工作结果，将热点度较高的舆情给广大用户和相关部门最终完成这一监测系统的最终使命。
4结束语
通过以上分析加之现在的社会现状，我们不难得出网络舆情智能监测与引导机制实施的紧迫性和必要性。智能监测系统的出台和应用不仅仅是改善了网络舆情存在的环境，更重要的是，为更多社会组织、企业、政府提供了更多可以信赖的，真正反映民情的正确的网络舆情。并且为更好的解决社会问题和社会矛盾提供了一系列的保障。为国家能够有一个健康安全的舆论环境提供了重要的基础，并且真正为民众与政府和各大社会组织提供了一个健康的沟通渠道，为我们的社会进步也是有着重要的影响的。尤其是作为政府，作为公共管理的主要部门，必须要时刻关注网络舆情，对于互联网中的海量信息进行系统监测，及时发现问题，解决问题，防微杜渐，积极处理，防止一些不必要的事情发生。
尽管，网络舆情监测系统出现时间还比较短，基于其的算法和方法还都很不完善，然而我们相信方便、快捷、智能、通用将是今后舆情监测系统发展的方向，关于网络舆情智能监测与引导机制的研究也将会更上一层楼。
参考文献：
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第3篇：网络舆情监测系统范文
微博反腐、网络实名举报，过去两年汹涌澎湃的网络舆情，重塑了中国民众表达诉求的渠道，一个专门帮助政府获知网络舆情的产业随即诞生并被催熟。
两年前，新华网成立了舆情监测中心，全力参与到网络舆情监测的生意中，更早之前，包括人民网、方正电子、谷尼国际软件等机构都推出了舆情产品。
“把握舆情”“实时监控、不留死角”，这些富有中国特色的舆情机构的产品，往往是通过几套特定的监测系统设定关键词，从而对浩如烟海的互联网信息进行监测、管理、统计和分析。通过对躲在电脑背后的网民进行监测和调查，这门舆情生意不仅做进了宣传部门和国企，也深入到中国内地的区县各级行政机关。
网络舆情的挑战
一条信息从出现到形成舆论热点的周期，从原来的24小时缩短到现在的4小时，甚至1个小时。
采购了监测设备后，甘肃酒泉负责网络监测的工作人员张欣终于从人工搜索的状态中解放出来，工作也变得非常简单――打开软件界面，设定“公安、城管、拆迁”等关键词，通过特定的“舆情监测设备”，即开始了对涉及本地相关敏感领域信息的24小时监测。
他只要将监测到的网络舆情进行勾选和摘编，加上软件提供的分析图表形成不同的报告，提交给领导查看即可。
舆情监测业兴起于2007年。随着社交媒体的兴起，网民由被动接收互联网信息逐渐转向主动创造互联网信息，网民议政更加心直口快。山西黑砖窑、华南虎照等事件正是通过网络民意不断升温，最终演变为重大的公共事件，“网络舆情从那时起越来越受到各方重视。”人民网舆情监测室副秘书长单学刚回忆。
2008年6月，时任国家主席的在人民网“强国论坛”与网友进行在线交流，这是中国党和国家最高领导人首次在网络上与公众直接沟通，加上一系列网络事件，2008年被内地媒体称为中国的“网络问政元年”。
此后，包括微博、微信等移动互联方式的兴起，不断改变传统的信息传播机制。一条信息从出现到形成舆论热点的周期，从原来的24小时缩短到现在的4小时、1小时，甚至更短。如果不能在短时间内做出解释、反馈、制定应对策略，就可能出现舆论一边倒的局面，甚至可能面临铺天盖地的误解、质疑与责问。
“这对政府机构以及企业都是一个极大的挑战，传统的信息采集方式很难做到在黄金4小时内做出反应，必须借助新的技术手段。”中国人民大学舆论研究所所长喻国明称。
于是，做网络舆情监测生意的公司出现了。一套舆情监控软件的价格从几万到几十万元不等，但针对一些财政有困难的区县或者欠发达地区，也可以不购买软件，每年缴纳几千块钱使用费就行。
进入舆情行业者，有靠技术起家的软件公司，如方正集团和谷尼国际软件；也有依托传统媒体延伸出的增值服务，如人民网舆情监测室及新华网舆情监测中心；甚至还包括一些咨询、广告与公关公司。
“帮领导干部读网”
网络舆情监测并不等于专盯负面消息。关注社情民意，聚合网络舆情中涉及某个专题的建设性意见和良好建议，正在成为服务的重要内容。人民在线舆情服务的一年年费或一个项目的费用可达几十万甚至成百上千万元，2013年此项收入有望突破1亿元。
人民网舆情监测室是国内较早介入网络舆情监测的媒体机构之一，其核心客户也是各级政府部门，如包括最高人民法院、浙江省政府、武汉市纪委、扬州市委在内的一百多个机构和大中型国企。
人民在线舆情服务的费用一般以年费或项目形式计算，弹性较大，一年年费或一个项目的费用可达几十万甚至成百上千万元，单学刚称，预计2013年舆情监测收入能突破1亿元，“区县一级政府的小单子我们都不怎么做的”。
成立稍晚的新华网舆情监测分析中心则认为区县一级政府是一个广阔的市场，他们为此搭建了全国唯一的区县舆情监测平台。一直以来非常重视小微舆情的主任段赛民称，区县如今最需要搭建一个专业的舆情监测平台，“光靠人工监测无济于事，我们搭建好软件平台，给他们一个远程账号和密码，他们设定好关键词，就能针对涉及本地相关敏感领域信息进行24小时监测及预警”。
段赛民称，地方政府默认搜索的关键词一般涉及民生与维稳的领域，像“公安、城管、拆迁、城镇化”等。与宣传部门的采购量相比，政法系统的购买量更多一些。他同时称，与区县一级政府不一样的是，舆情较多的省市政府更希望给他们搭建一套有针对性的舆情监测平台。出于隐私目的，“他们更希望监测数据存在自己的服务器里”。
在段赛民看来，网络舆情监测并不等于专盯负面消息。关注社情民意，聚合网络舆情中涉及某个专题的建设性意见和良好建议，正在成为舆情监测服务的重要内容。比如前不久他们帮一个地级市做的重大项目舆情风险评估，已经上升到了智库服务层面，绝不是单纯的监测负面信息。
监测不等于“删帖”
“我们是体制内的舆情机构，是网络用户和政府监管方之外的第三方客观观察者，不去干预网络舆论的原生态，而是力争还原水淋淋的民意，做对话者和搭桥者。”
2012年，以舆情监测为主业之一的人民网登陆资本市场。人民网不仅有以舆情预测为核心的人民在线公司，还有同样将舆情预测视为重要板块的“即刻搜索”。
在通用搜索市场上缺乏竞争力的即刻搜索，在2010年9月邓亚萍上任总裁后，开始向舆情管理垂直搜索领域转型。据即刻搜索内部一位知情人士透露，邓亚萍在金融界的资源，为即刻搜索带来了不少银行信贷。但在2012年年底即刻搜索的高管会上，几位副总经理以“被原首席科学家刘骏忽悠”为题，联合向邓亚萍逼宫，即刻的舆情预测之路也陷入瘫痪，随即传出将与新华网的搜索合并的消息。
尽管网络舆情监测服务在大陆兴起的时间并不算长，但创造的利润却相当可观。华泰证券最新一份研究报告指出，网络舆情管控需求巨大，像人民网这样的国有媒体，凭借其在政府机关以及国有企事业单位的合作基础以及影响力，将承接体制内网络舆情监控需求的大部分比例。
不过，不少公关企业也加入到网络舆情监测服务的行列中来。有一些舆情监测公司就在自己的网页上明确写着可以替客户“删除负面信息”，这是网络舆情监测服务业的灰色领域。
第4篇：网络舆情监测系统范文
关键词：网络舆情 网络舆情分析与监测
当前，网络已成为反映社会舆情的重要途径。网络舆情已渗透到社会的各个层面，成为了一股强大的、不容忽视的舆论力量。因此，如何识别和分析网络舆情信息，如何对舆情进行监测和有效引导，对于维护当今社会的稳定和发展具有重要的现实意义。
1 我国网络舆情现状
由于当前我国正处于社会变革和转型的关键时期，各种社会矛盾日益凸现，各种社会问题日益受到人们的关注，越来越多的人们愿意通过各类信息渠道表达自己的个人观点和想法。随着移动互联时代到来，借助移动终端和各种网络互动软件，人们可以随时随地的发表观点，报道事件，尤其在突发公共事件中，任何一个人都可以对事件进行现场报道，社会舆论的生成机制发生了深刻的变革。
当前我国网络舆论场的强度，在世界居首。2011年，我国网络舆论力度骤然增强，上网发声的阶层越来越广泛，网民高度警觉和关注着现实社会的各种热点事件。特别是“7・23”动车追尾事故和郭美美事件等敏感事件，造成网上网下人声鼎沸，成为当时最大的网络热点。
因此，在当前复杂的社会环境下，加强舆情信息工作，及时掌握舆情动态，积极引导社会舆论，是维护社会稳定和安全的重要举措。而研究和分析网络舆情信息，明确舆情信息的来源是前提和基础。目前，微博、微信、即时通讯软件、博客、跟帖与网络留言、网络社群和网络社区等是传播网络舆情信息的最主要途径。
2 网络舆情信息主要包含的内容
2.1 重大事件。所有的重大事件的发生都会在很短的时间内迅速在网络上传播开来，与事件发生有关的各个报道，新闻，各方面的消息和热点都会在各个网站上铺天而来，在短时间内就会出现大量的评论，跟贴和发帖等等。
2.2 突发事件。量变到质变的过程是突发事件产生的一个重要阶段，例如“日本大地震后我国的抢盐事件”，在发生初期，并没有引起太多人的关注，只是在民间出现了许多的“谣言”，但其迅速扩散，就会影响到广大群众，并有可能造成整个社会的恐慌。
2.3 国家的经济工作和重点工作。网络上的主流的意识形态还是需要各个新闻媒体来传播，需要政府和组织来引导，继而形成被大众所接受的健康向上的主流舆论，政府部门要引导人民群众，最大限度地在广大人民群众中形成共识，来统一不同领域，不同阶级中的意识和信念，形成了社会的主流言论。
2.4 一些关系国际民生的重大政策的改革更容易引起人们的广泛关注，形成网络舆情热点事件。
2.5 和大多数人民自身利益密切相关的事件。因为舆情的一个重要作用就是人民群众对自身利益的诉求表达的一个重要渠道。在群众利益受到伤害时，他自然需要一个平台来寻求帮助和进行诉求，网络就是这样一个很好的舆情平台。
3 网络舆情监测系统的设计
网络舆情监测系统包含三个层次，自下而上分别为信息采集层、信息挖掘层、信息服务层。每一层为其上一层提供基础数据，以及为进一步分析奠定基础。其系统结构如下图所示：
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网络舆情监测系统结构图
3.1 舆情信息采集层。信息采集层的基本任务是从数据格式多种多样的网页中采集出其蕴含的丰富的、各种各样的舆情信息。采集层的最下层为信息采集的目标网站，如新浪、网易、搜狐、新华网、人民网、凤凰网、猫扑、天涯社区等；中间层包含爬虫管理模块、预处理模块、分类存储模块，爬虫管理模块主要采用网络爬虫技术获取互联网上的舆情信息；最上层将采集的文本信息分为Web内容信息、Web结构和使用记录信息两部分内容。
3.2 舆情信息挖掘层。开展舆情信息深度挖掘，发现的热点问题、分析其态度倾向、处置构成危害的敏感信息是互联网舆情信息挖掘层的主要任务。它通过分析舆情信息采集层提供的数据，能够检测网络话题、分析民众的态度倾向、监测网络敏感信息、评估舆情态势等，为舆情信息服务层服务相关部门提供客观依据，是舆情信息处理的核心内容。主要包含文本信息预处理模块、网络话题检测模块、舆情倾向性分析模块、敏感信息监控模块。
3.3 舆情信息服务层。舆情信息服务层是舆情信息挖掘的目标，其辅助相关部门把握舆情动态、关注民情民意、做出正确决策。它一方面提供舆情信息摘要，为相关部门快速了解舆情动态、掌握舆情事件的来龙去脉提供便利，提高工作效率；另一方面综合考虑话题热度、传播扩散度、态度倾向程度、内容敏感度、者影响力等舆情评价指标，并做出舆情评测、适时舆情预警信号，为相关部门及时做出反应提供帮助。
参考文献：
[1]王磊.公安网络舆情分析系统的研究[D].北京交通大学，2008（06）.
第5篇：网络舆情监测系统范文
随着时代的发展,网络舆情的表达方式和内容诉求也日益多元化。如果对网络舆情引导不利,其负面内容将对社会公共安全形成较大威胁。因此,对网络舆情进行监测是非常必要的。这就需要选用科学合理的监测方法。
传统的基于对公众进行抽样调查的舆论把握手段遇到了一系列新的挑战。因此,网络舆情监测既要选择适合网络舆情研究的传统方法,又要探索新的研究方法及其应用方式。
从总体上讲,研究方法可以分为量化研究方法与质化研究方法。量化研究为决策层全面掌握舆情动态、做出正确舆论引导,提供了分析的依据。量化方法可以解决“有多少”的问题,但是对于“为什么”的问题则要依赖质化方法。质化研究可以分为两个不同的层次,一是无需量化分析数据作为支撑的纯定性研究,进行概括性和具有较浓思辨色彩的研究;二是建立在量化分析的基础上的、更高层次的质化研究。在网络舆情监测的实践过程中,两个层次都有应用,且质化方法与量化方法是配合使用的。网络舆情监测应用质化方法的主要目的在于对网络舆情事件进行评判,并解读量化数据,为网络危机管理的下一步――预警和应对提供思想基础。
二
由于重大网络舆情事件的判读具有相当强的专业性,因此在网络舆情监测中主要应用的质化方法是焦点小组访谈法,具体是通过组织专家会议的方式对网络舆情进行整体评价,形成系统性的认识。
一般来讲,专家会议是指根据既定规则抽选一定数量的专家,按照一定的方式召开专家会议,对研究对象作出判断或评价的方法。但是专家会议有着其固有的缺陷,主要有:会议参与人员容易屈从权威人士或大多数人的意见;或者不愿意轻易改变自己已经发表过的意见;或者不愿意发表与其他人不同的意见等。这些缺陷同样不适合网络舆情的评判。
因而,在实际操作中,网络舆情监测主要使用德尔菲法(或者叫专家意见法)。它的主要原则是根据既定规则组织专家,而专家只能与调查人员发生关系,专家之间互不讨论,并通过匿名发表意见的方式,多轮调查,反复征询、归纳、修改专家对所提问题的看法,汇总出专家基本一致的看法,作为评判的结果。德尔菲法能发挥专家会议法的优点,充分发挥各位专家的作用,集思广益,而且能把各位专家意见的分歧点表达出来,取长避短。因而,这种方法代表性好,准确性高,可靠性强。但过程较为复杂,花费时间较长。
除了德尔菲法之外,德比克法(或称列名小组法)也是一种不错的选择。这种方法采用函询与集体讨论相结合的方式来征求专家意见,它将专家分成若干个小组,专家在组内互不通气,每人只用书面形式回答所提问题。小组负责人收集整理答案后,将多种意见都公布出来,请专家进一步考虑后表决,只表示同意与否,不作辩论。形成小组意见后,召开全体专家讨论会,重新投票以取得最终意见。列名小组法吸收了专家会议法与德尔菲法的长处,较好地避免了权威专家的强势影响。
三
目前国内从事网络舆情监测的机构主要有人民网舆情监测室、中国人民大学舆论研究所、南京大学网络传播研究中心、复旦大学传媒与舆情实验室等机构。它们在这一领域应用的主要方法是基于量化的网络调查。其中2008年由人民日报社组建的人民网舆情监测室(人民日报社网络中心舆情监测室),作为国内最早从事互联网舆情监测、研究的专业机构之一,在研究中综合了质化方法与量化方法,目前在国内舆情监测和分析研究领域处于领先位置。
2009年开始,监测室开始对外“地方政府应对网络舆情能力排行榜”、“企业应对网络舆情能力排行榜”等研究成果。这些排行榜的产生是人民网舆情监测室以技术为依托,梳理网络媒体中的热点舆情,组织由人民网舆情监测室的舆情分析师、知名专家学者、活跃网友组成的专家团队,对研究对象在网络舆情事件面前的处置能力进行客观分析,形成考评结果,分别进行点评,并以季度为周期进行。其主要采用的方法为德尔菲法,主要评判方式为对地方政府应对网络舆情的表现进行分项评估。
2010年,人民网舆情监测室“第一季度地方应对网络舆情能力排行榜”时,增加了“网络技巧”评判指标,并对评分方法做了调整,从“德尔菲法”调整为“德比克法”,征求意见时亦采用了函询与集体讨论相结合的方式,并加大了类似体操比赛中因两效分差超过规则允许时而进行的“会商”等讨论环节,获得了更为客观、权威、科学的评判结论。
第6篇：网络舆情监测系统范文
一、明确监测范围
农产品质量安全网络舆情以互联网表达和传播信息为主体，网络信息数量巨大、涉及面广，要准确、及时、高效地筛选出有价值的舆情信息，首先明确舆情监测的范围及重点，农产品质量安全舆情信息检测范围应主要包括两方面：一是有关使用农产品安全生产及消费的舆情；二是农业行政主管部门有关农产品质量安全重要政策法规、重大活动以及日常监管行为的舆情。检测的重点主要有四个方面：监测的地域范围以国内为主；监测的农产品种类以居民日常大宗消费的粮、油、果、蔬菜、茶等为主；监测的对象以农药残留、污染物、添加剂、植物疫病为主；监测工作以标准、评估、监测、检测、认证、监督、执法等为主。
二、明确分工及职责
随着农产品质量安全网络舆情监测工作的多样化，临时性及应急性已不能满足日常工作的需要，所以应建立稳定的舆情监测工作体系。领导应该组织舆情监测、分析研判、舆情响应等方面明确负责机构、人员和职责，分兵把守、严密监测、科学研判、及时响应。成立领导小组，加强组织管理，统一领导负责舆情监测工作、工作部署和协调管理。指定专门机构和业务人员具体负责、对涉及全省范围的农产品质量安全舆情进行综合检测、分析研判、汇总报送。重大舆情第一时间迅速上报上级部门。
三、合理利用采集信息方法和监测方式
舆情信息可通过人工搜索和专用软件搜索两种方式实现。在人工搜索条件下，为保证舆情监控全面、不遗漏，可输入关键词搜索和重点网站盯牢相结合的方式进行监测。关键词搜索的重点在于关键词的合理设置，应根据舆情监测范围和重点，及时根据舆论热点和网络语言传播规律调整关键词设置。重点网站盯牢的关键在于正确选取监测网源，应以政府机构网站、权威媒体网络版、公众认知度较高的门户网站和论坛、影响力较大的博客和微博等为主要信息来源，通过浏览网站新闻排行、论坛热帖排行、博客和微博热点话题排行等，确保主流网络舆论热点监测到位。网络舆情发生时间不定时，利用专业舆情监测软件能够实现不间断连续采集，但在人工监测条件下，必须摸清农产品质量安全网络舆情整体情况，对重点网站热点新闻、话题、论坛必须不间断浏览才能确保及时发现问题。对于监测到的舆情信息要确保信息内容收集全面、第一信息来源、报道时间、具体内容、网站转载和网民跟帖评论情况都要收集完整，做好记录。
四、做好分析研判和预警
要筛选、收集和利用有价值的舆情信息，才能发挥对舆情信息分析、研判起到重要作用。同时将舆情性质分为贬、褒两类，舆情内容的可信度及反应问题的严重程度等，分析同类主题舆情传播量、社会关注量、网民浏览量和跟帖评论量数据大小。结合数据，判定传播途径、影响范围、重要程度进行分析并汇编舆情分析报告。
五、及时做好舆情分类报送
舆情信息应实行分类报送，建立快报、周报、月报和专题报告，通过分析研判，达到分级要求的舆情信息应报送上级农产品质量安全监测部门。如遇到重大舆情事件，可通过快报形式汇总后上报。日常工作以每周一收集汇总方式编写舆情周报，同时，月底将舆情发展趁势进行分析汇总，编辑月报并上报。对特别热点惹人关注的问题，还应编写专题报告研究，总结经验，形成典型案例，编制专题报告上报。舆情信息报送到有关管理部门后应尽快作出响应，对造成社会影响的舆情，需要调查核实，有关部门应迅速开展调查工作，查清事实真相，主动公布舆情情况，平息舆论发展态势。调查属实的，相关部门应依法处置、公布处理结果，平息社会矛盾。调查不实的，及时澄清事实，追究制造舆论者责任，正面引导舆论，营造良好的舆论环境。
六、加强舆情检测条件和完善舆情机制
第7篇：网络舆情监测系统范文
网络舆情分析师的起源与定义
从2008年开始，国内网络舆情监测与研究机构开始大量出现。舆情业务领域的人才也成为稀缺资源。国内大量党政机关、大中型企业、研究机构和新闻媒体的舆情监测部门纷纷设立，“网络舆情分析师”成为新闻和互联网行业的朝阳职业。
网络舆情分析师专职从事互联网信息监测、舆情态势分析、舆论环境研究、网络危机处置等工作，为各级党政机构、企事业单位以及个人提供互联网信息监测、分析和咨询服务。他们每天浏览成百上千个网页，对突发公共事件和热门话题如数家珍，熟知网络流行语和热门段子，从海量的信息中挖掘有价值的信息，准确及时地反映社情民意，预测舆情走势，迅速把握热点，帮助有关部门及时准确地把握民意脉搏，咨诹善道、察纳雅言，发现基层社会矛盾，提示政府及早发现问题，有效化解危机。
网络舆情分析师的基本能力
网络舆情分析师可以说是“一专多能”的“杂家”。舆情分析遵循“三结合”工作模式，即定性与定量、软件与人工、分析师与专家会商结合，这个过程中往往要交叉使用到新闻传播学、社会学、统计学、公共管理学、法学、计算机等多方面的知识。从舆情分析业务出发，网络舆情分析师应掌握六大基本技能：网络信息挖掘能力、概括剖析能力、抽样统计能力、语言表达能力、舆情走势预测能力和舆情对策研究能力。
网络信息挖掘能力。网络舆情分析师的首要任务，是从海量杂乱无章的网络信息中挖掘出可能演变成网络舆情的话题和热点，并及时参与讨论和观察，注意保存各种有价值的信息动向和观点言论，为舆情抽样和分析工作积累重要的鲜活元素。一般情况下，网络舆情信息来源于四个渠道：一是互联网言论，众多知名新闻综合网站、舆情多发网站、草根网站，每天都在大量关于时事政治、经济生活、社会民生、反腐败、社会道德、教育与就业等方面的新闻信息，甚至有些网站提供新闻跟帖功能，可能某一个新闻热点就会引发公众的兴趣点，出现大量评论和热议的情况，成为舆情信息；二是传统媒体网络版，报纸、杂志等传统媒体纷纷建立网络版，方便公众阅读，同时传统媒体与网络媒体利用各自的信源引导舆论，在意见的互动中共同完成了对社会热点事件的建构和传播；三是无线/即时通讯，移动电话短信群、手机移动网络、QQ群和MSN群，按照同学、同事、同乡或同好来组成一个个小的交流圈；四是新兴社交型媒体，论坛、博客、微博、微信等社交平台，首先有发帖人发帖，继而引发热烈跟帖，受到广泛关注后形成舆情信息。
概括剖析能力。通过网络监测获得海量网络信息源后，需要对这些信息源进行分析和研判，从中提取出与事件相关的舆情信息，然后概括剖析舆情信息的时间和空间分布情况、倾向性和发展态势等情况，以准确得到网络舆情选题的类型、标准、定位和途径。识别热点信息，可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。或者根据信息的转载量、评论的回言信息时间密集度来判断。实际上，要准确概括剖析出网络热点，网络舆情分析师必须懂得中国网络舆情的复杂性，懂得转型社会中网络舆情的公共性，懂得舆情研究和分析对推动社会进步的重要意义。他们对公众情绪要有敏锐的体悟，对网络文化要有贴切的观察，对刻板印象要有深度的理解，对社会心理要有深度的把握，对网络舆情要有理性的认识。
抽样统计能力。网络舆情师分析一方面通过经验人工处理舆情信息，另一方面需要熟练使用一种或多种网络舆情监测系统，完成网络舆情的抽样、统计、分析和模型制作，已达到更加科学准确的分析结果。一般情况下，网络舆情检测系统包括三个子系统：一是舆情分析引擎子系统，它是系统的核心，主要包括热点识别能力、自动分类、聚类分析、倾向性分析与统计、主题跟踪、信息自动摘要功能、截取证据、趋势分析、突发事件分析、报警系统、统计报告等功能；二是互联网信息采集系统，该系统采用元搜索与信息雷达技术，智能信息抽取技术主要是针对特殊客户进行特定领域的信息采集；三是搜索引擎数据管理子系统，该系统完成对搜集到信息进行预处理，对搜索引擎数据集进行阶段性的数据维护，支持系统多用户分级管理系统，包括用户逐级进行审核功能。
语言表达能力。一方面是书面文字表达水平，主要表现在网络舆情报告编写过程中。常见的舆情报告有社会热点事件、社会热点话题、中央部委形象、地方政府形象、企业形象及公众人物形象舆情分析报告。网络舆情分析师根据不同的报告形式和舆情特点，选择不同的文案结构和侧重点，做到文风简洁和严谨，格式规范，信息含量高，舆情分析研判和指导意见观点深刻，态度明朗，同时掌握文字、图形、表格、音视频等多种信息形式的表现方式，使舆情报告编写做到“言简意赅，美观整洁，深度解读，精益求精”，实现舆情报告的科学化、标准化、高效化和形象化。另一方面是口语表达能力，如在沟通、辩论、说服和演讲等方面，能够发挥组织协调作用，在舆情会商时，面对轻重缓急等各种局面均能灵活驾驭。
舆情走势预测能力。面对刚刚发生或正在发展中的各类舆情事件，网络舆情分析师需要对舆情事件的波及范围、时间性质和严重程度进行初步的总体性研判。网络舆情的宏观研判主要包括时空研判、民意研判和社会研判三个主要方向，三项指数之间存在着紧密的联系，其中任何一个指数出现大幅度攀升迹象，都有可能带动整体舆情压力的迅速上升。时空研判是对舆情是否发生在敏感时间和重要地点进行初步分析判断，考察国内媒体尤其是国内网民对于舆情事件的关注度，以及在网络言论中的实际反应。民意研判是在较短的时间内通过舆情宏观基本面的全面浏览和初步分析，以坚持客观、公正和负责的态度，对同一主体作出媒体报道与评论的倾向性和网络言论倾向性的分析考察，对舆情价值作出经验判断。社会研判是对于近期发生的舆情事件、话题和现象更具社会深度和广度的最重要的研判环节，一方面强调事实证据的可靠性和可验证性，防止出现捕风捉影的主观臆断，同时需要有充足的历史和舆情案例支撑以及舆情事件本身具体和真实的细节佐证。一方面强调社会学、统计学、公共管理学和新闻传播学等研判理论的科学运用。
舆情对策研究能力。一般情况下，突发舆情事件一旦爆发，就应积极处置，并把握以人为本、高速高效、依法处理、慎用警力、党政相应五大原则。在处置过程中，具体采用几种基本方法：一是迅速控制事态，抢抓时效，争取事态逐渐减弱，防止其蔓延扩大；二是坚持灵活的动态反应，了解事态起因，参与人群情况，有针对性的作出应对策略；三是统一行动，统一口径，精心组织部署，明确责任分工，时间处置和吁请工作联合行动，才能全面解决问题；四是政府响应及时，主要党政领导直接出面表态和对话，消除群众和舆论的误解和对立情绪；五是主导舆论导向，利用主流媒体，特别是网络媒体做好正面宣传报道，减少和消除不实谣言和传闻的负面影响；六是组织纪律约束，慎用警力，利用归属组织做教育工作，防止矛盾扩大化，尽量减少参与事件的人数和越轨言行；七是法律措施，利用执法机关依法处置，保护公民的合法权益，打击违法犯罪行为，取得舆论理解和充分认可，维护政府的公信力。
网络舆情分析师的社会责任
成为一名合格的网络舆情分析师，不仅仅要求其掌握全面的技术，还需要其具有较高的社会责任感。替谁看网、为谁说话的问题将直接决定网络舆情分析师的社会功效和存在的意义。如果网络舆情分析师能够摒弃个人主观意愿，完全站在第三方的立场，客观公正地表达舆情信息和公众诉求，那么对于捍卫网络秩序、规范网络舆论、维护社会和谐都具有十分重要的意义。但是如果他们受到某些因素干扰，或者受到某些利益诱惑，单纯以维护某些集体或个人的利益为重，掩盖真相、歪曲事实、诱导言论、主观臆断则会严重影响网络秩序，使舆情监管部门因未及时了解事件真相而错失最佳疏导时机，甚至有可能引发更大的社会矛盾。
保证网络舆情分析师这股力量不“变质”，关键是要培养其社会责任，使其树立稳定的人生观、价值观和职业观，将维护网络正常秩序作为工作的唯一职责和目标。网络舆情分析师应坚守“七条底线”：一是法律法规底线；二是社会主义制度底线；三是国家利益底线；四是公民合法权益底线；五是社会公共秩序底线；六是道德风尚底线；七是信息真实性底线。“七条底线”如七个砝码衡量着网络天平上每个人的网络责任和个人诚信、品质。“七条底线”更像一条法律准绳将长期维系网络传递正能量。
链接
第8篇：网络舆情监测系统范文
信息技术的发展，使人类进入“大数据”的世界，任何事物运动发展变化的轨迹和趋势，都可以成为丰富多样的数据形式被记录、计算和预测，这让数据新闻的产生如水到渠成一般。
互联网舆论格局变化催生新的信息服务形式
互联网舆情大数据是能够挖掘、汇总和分析的宝贵信息资源，这是主流媒体开始重视舆情数据工作的重要原因。网络舆情研究就突发事件和热点话题来监测、分析和研究公开的互联网信息，超越了传统的新闻业务范畴。人民网舆情监测室从2007年以来，针对媒体报道和网民言论进行分析与解读，每年都和中国社科院共同推出《中国互联网舆情分析报告》。
“倾向性”分析与词频统计打开一扇窗户
人民网早期的舆情研究根植于互联网信息增值服务，开发过“人民数据”，但直到找准了对于网上复杂言论定量化的“倾向性分析”，舆情研究才打开了一扇最重要的窗户。近年来充分运用舆情数据，结合传统新闻简报，把社会学、统计学、心理学特别是公共管理学等与新闻传播理论相结合，利用互联网上公开的信息，盘点和分析社会舆论格局的变化，及时做出舆情预警和分析研判。
人民网舆情监测室近年来注意对舆情、舆论、新闻与民意等不同概念的准确把握。首先，我们追踪研究网络舆论场，搜集和了解决策反馈，把握社情民意，为促进政民顺畅沟通和良性对话效力。其次，当网络舆情产生聚集时就会向网络舆论转化，网上舆论场外还有多元社会利益的博弈场，对网络舆情的监测引导就是要弄清网络舆论指向。第三，突发事件发生后，考察零星而起的网络言论会在哪些具体网站、网友群体之间迅速酝酿成为社会热点。网络舆情监测也要深入考察舆情压力的形成脉络与走势、网络传播特征和媒体互动特征。第四，编辑要掌握基本的舆情研判知识和技能，及时发现舆情热点和拐点，为舆情应对做好前期基础工作的同时，提出科学合理的解决办法。
从技术上来说，舆情监测与分析有最重要的五种诀窍，包括搜索工具、关键词运用、信息源、时间线和倾向性分析等。这五种诀窍，让舆情工作能够在较短的时间内监测到来自各种媒体的舆情热点，判断网络舆情走势。同时，通过对网络舆论进行精准分析，准确把握重大新闻事件发酵发展的脉络。而舆情大数据平台这样的智能化工具，提升了信息搜索分析的能力，有助于提升工作效能，节约人力成本，也是当前舆情数据工作的发展方向。
数据新闻与舆情研究多元化模式的研发
近年来，人民网舆情监测室大量借鉴多学科的理论模型，拓展了舆情研究的领域，取得了很多成果。比如，定性与定量分析结合，在大量舆情研究中总结出网民关注度、传统媒体介入、网站推荐位置、网络意见领袖关注度、外媒关注度和网下行动等数据热度指标，党政响应、信息透明、政府公信力、行政问责、动态反应、网络技巧等舆情应对量化指标体系。2013年以来，我们运用智能化平台和数据软件工具，通过词频和情感词分析，推出“全国地方两会政府工作报告”、“总理两会答记者问”、“全国舆情地图”、“大数据图说高考志愿填报”等图解数据新闻。
在议程设置方面，我们注意观察政府、媒体和网民分别主导的三大舆论场域的此消彼长和微妙变化。对于繁荣活跃的网民议题进行必要的验证、甄别与疏导，消解网络水军、网络谣言对社会网络环境的伤害，对市场化媒体和境外媒体报道与言论进行及时考察与反馈。
在网络人文地图方面，人民网舆情监测室多次进行了互联网博客论坛调研，深入了解我国网民分布和人群流动特征，比较不同新闻网站、门户网站和热点虚拟社区的网民社会学特征。《2013年互联网舆情分析报告》还推出了对国内网络意见领袖群体调查研究的成果。
第9篇：网络舆情监测系统范文
关键词：高校；舆情监测
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0025-02
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。
3 结束语
高校校园网中使用了互联网舆情系统能够将以前低效的人工搜索广大师生关心的热点等事件，用高效，安全的全新方式进行了处理。系统便于使用，栏目配置简单，对关键字，热点事件，敏感信息都能进行设置和检索，并能通过内容定性定量分析、焦点问题讨论、专家针对性评估等方法对全网和定点网站的新闻、论坛、博客、贴吧等媒体舆情事件的传播起因、传播载体、传播路径、传播规律以及应对策略进行多角度、全方位的深度研究和分析，生成的舆情报告能够为高校管理人员提供决策依据和支持。
参考文献：
[1] 胡朝， 高校舆情管理现状与对策研究[J]. 特区实践与理论， 2015（1）.
[2] 王汉熙， 万成娜与刘凯， 网络舆情研究现状与发展方向[J].哈尔滨工业大学学报（社会科学版）， 2015（1）.
[3] 张秀红与范江玲.中国高校网络舆情研究综述[J].新疆社会科学， 2012（5）.
