新媒體輿情及大數據

1、大數據輿情監測平台的作用有哪些呢？

互聯網輿情監測分析系統可實現對新聞、論壇、博客、評論、微博、微信、移動客戶端等的全面監測，通過系統預警通知功能，使用戶在第一時間掌握網路輿論動態，並能夠對關注事件或線索進行持續追蹤和多維度分析，輔助用戶全面掌握輿情動態，從而為用戶進行正確輿論引導提供基礎支撐，對應對突發公共事件、全面掌握社情民意起著關鍵作用。

輿論場是由若乾的刺激因素相互作用，使部分公眾形成相同意見的「時空環境」，影響輿論場需要三個要素，「同一空間的人群數量密度和人群交往頻率」、「輿論場的開放度」、「輿論場的渲染事物和氣氛」。在輿論場中人們的意見經過交流、組合、調整、選擇，會相較於普通環境中更強的加速輿論的蔓延趨勢。

一般來說，選擇專業團隊不僅可以規避風險，而且節省精力。新浪輿情通平台24小時不間斷服務，根據客戶需求進行全網數據的獲取、清洗、監測、分析、預警，同時通過數據挖掘與分析模型減少人為因素對客觀數據分析結果的影響，保證輿情數據的及時性、准確性、全面性。 專業輿情服務團隊則根據客戶具體需求提供更加個性化的人工服務，包括：內容分揀、要聞推送、簡報製作、專業報告定製等輿情服務 。

2、如何運用大數據進行校園輿情管理

分析大數據時代，高校如何利用新媒體與傳統媒體進行輿論引導，才能達到最佳效果。
一、微信成為大數據時代高校輿情新寵
網路的發展經歷了互聯網、物聯網、雲計算和大數據階段。目前，各大高校的輿情宣傳工作主要利用報紙、電視等傳統媒體以及微博、微信等新媒體進行。微博、微信等新媒體在高校輿情傳播方面有如下優勢：其一，信息的海量化和多樣化；其二，受眾絕大多數是本校的師生以及部分社會人群，因此輿情引導目標受眾相對固定；其三，發布、接收信息不受時空限制，在時效性上優於紙媒等傳統媒體；其四，微信定向發布可以精準送達目標人群。
二、大數據時代的校報彰顯核心競爭力
雖然微信等新媒體在輿情宣傳中具有明顯的優勢，但也不能取代紙媒等傳統媒體在輿情宣傳中的作用。校報作為一種特殊的高校媒介，是高校輿情宣傳的主流媒體。校報是一面旗幟，用廣闊的視界、專業的角度、理性的思維洞察問題的實質，預見輿情的未來，引領著師生。這是新媒體所缺失、不能彌補的核心競爭力。從信息源來看，新媒體為了體現傳播事件的即時性，往往忽略了對輿情真實性的求證；相反，校報因為其周期性較長，有足夠的時間和精力對內容進行求證，所以其准確性往往更可信。另外，校報是經過擁有專業知識的編輯篩選，以及有一定政治高度的高校黨委層嚴格審查後才印刷發放的，比微信多了一道甚至幾道關卡，減少輿情發生裂變的可能性，對輿情的宣傳更精準，效果更佳。
三、新媒體與傳統媒體互動，校際之間協作共享，構建高校輿情大格局
新媒體與傳統媒體在高校輿情宣傳引導過程中使用的時間和發揮的作用是有差別的，兩者並不是對立關系，而是需要相互融合互動的。
1.新媒體與傳統媒體融合，做好輿論引導的「時、效、度」
自媒體時代，信息的傳播是快餐式和病情式的。這種快餐式和病毒式傳播方式決定了新媒體在初期階段能起到較大的宣傳作用。不管大數據時代的信息量多麼的海量，數據的真正價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而絕大部分則隱藏在表面之下。因此，需要校報等紙媒搜集分析新媒體發布的各種信息和多向度的輿情，發揮「過濾器」和「把關人」的作用，提供更有價值的內容給受眾。因此，高校利用新舊媒體，控制輿情傳播的路徑是：微信等新媒體在第一時間將信息傳遞給師生，校報等傳統媒體則將這些信息進行搜集和分析，鏈接相關內容，找出輿情的發展狀態、原因等因素，預測其發展方向並找到相關的內容傳播給受眾。在這個過程中，校報充當著輿論領袖的作用，它既傳播和接收信息，又擔負著把受眾引導向自己所倡導的主流輿論方向上。由此可見，要想達到最佳的輿情宣傳效果，必須將高校新媒體和傳統媒體都充分利用起來，讓優勢得到充分發揮，達到信息傳播的最佳效果。
2.實現高校間輿情協作共享，構建大數據時代的大輿情格局
高校與高校之間輿情協作共享除了網站可以互訪，互相郵寄校報共閱也是一種很好的方式，這些方式有利於大數據時代輿情引導的協作共享，有利於更好地對負面輿情防微杜漸。然而，我國高校傳統的輿情管理觀念和處理方式是對負面輿情「堵」和「禁」。例如，高校都有自己的貼吧BBS和主頁留言方式等，一旦有不利於學校的言論，他們就會採取刪帖或者封號的方式來進行控制。這種落後的理念和方式越來越不適應快速發展的時代，也嚴重地影響了高校之間的大數據共享。大數據時代，高校應該考慮如何利用新媒體與傳統媒體實現輿情管理的協作創新。筆者認為，只有利用新媒體與傳統媒體實現高校間的輿情協作共享，才能構建大數據時代的大輿情格局，也才能有效地管理好各自高校的輿情發展。
如何實現高校間的輿情協作共享？
首先，高校的管理者需轉變觀念，正確面對和處理負面輿情，切勿只報喜不報憂，對負面輿情不只是「堵」和「禁」，而是利用好新媒體與傳統媒體及時曝光，積極迅速進行「疏」和「導」；同時，負面輿情出現之後要及時總結經驗，利用新媒體與傳統媒體進行傳播，廣而告之，並引以為鑒。
其次，高校間應加強輿情管理的交流溝通，分享各自的輿情治理之道，真正做到大數據時代的輿情協作共享機制，構建起大輿情的格局。

3、如何對大數據輿情進行精準監測分析？

大數據精確監測抄分析系統是一襲種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低等四大特徵。
蟻坊軟體的大數據精確監測分析系統，可把各地各部門的數據匯聚到一起，系統緊密圍繞用戶經領域的相關輿情信息，通過數據監測、分析、評價、預測、預警和決策服務模塊，為政府、企業和民生提供大數據分析和決策支撐服務。

4、3月旅遊行業輿情大數據分析報告，什麼是輿情分析

近年來，隨著人們生活水平的不斷提高，國內旅遊熱不斷高漲，特別是每逢專節假日，各大景區屬人滿為患，於是各種旅遊負面輿情頻頻爆出，引發一場場旅遊輿情危機。旅遊業因其行業性質一直以來都是網路輿論關注的焦點之一，由於涉及人員面大、人員數量多且過分集中，因此一旦發生負面突發事件就極易引發大面積快發傳播發酵，形成網路輿情熱點，甚至成為引人注目的公共事件，而旅遊部門稍不注意也極易被推倒輿情風口浪尖。因此，擁有一套行之有效的輿情監測方案，以幫助旅遊部門快速准確監測網上各類旅遊負面輿情，全面了解社會公眾關切的旅遊相關問題，從而及時採集准確的應對措施，以預防、減少和消除突發旅遊輿情造成的負面影響成為旅遊部門一項重要工作之一。我知道一家海鰻雲旅遊大數據公司，他們的旅遊輿情預測的比較准確，還比較滿意。

5、互聯網大數據在輿情方面的應用有哪些？

互聯網大數據在輿情方面的應用的應用就是數據的抓取和分析。

輿情是「輿論情況」的簡稱，是指在一定的社會空間內，圍繞中介性社會事件的發生、發展和變化，作為主體的民眾對作為客體的社會管理者、企業、個人及其他各類組織及其政治、社會、道德等方面的取向產生和持有的社會態度。它是較多群眾關於社會中各種現象、問題所表達的信念、態度、意見和情緒等等表現的總和。

需要輿情資訊可以聯繫上海蜜度。上海蜜度信息技術有限公司研發的政企輿情大數據服務平台。 新浪輿情通以中文互聯網大數據及新浪微博的官方數據為基礎，7*24小時不間斷採集新聞、報刊、政務、微博、公眾號、博客、論壇、視頻、網站、客戶端等全網11大信息來源，每天採集超過1.4億條數據。

6、在大數據時代，網路輿情的大趨勢？

大數據時代，網路輿情產生速度快，數據體量大，而且異常復雜。大數內據意味著人類可以分析和使容用的數據大量增加，有效管理和駕馭海量數據的難度不斷增長，網路輿情管理面臨全新的機遇和挑戰。利用大數據技術可以對網路輿情中具有關聯的數據進行挖掘並加以分析歸納，總結出網路輿情產生、發展的規律。在此基礎上對網路輿情進行模型化處理，使預測成為可能。

7、大數據輿情監測與分析工作怎麼做？

建議考慮時下火爆的python，python不僅入門簡單，靈活高效。更是在人工智慧方面應用廣泛,對將來大有裨益。

8、如何利用大數據實現輿情監測？

隨著移動互聯網的迅速發展，人類已進入大數據時代。每天我們會不知不覺的接觸無數或真或假的信息，使我們無法分辨信息的真與假，有時容易被輿論帶偏。現在政府、機構及企業已開始重視輿情，深知負面輿情帶來的危害是巨大的。但在如今大數據時代，信息量巨大、傳播迅速，簡單的操作已無法滿足輿情在互聯網上的爆發，那如何利用大數據實施輿情監測呢？

一、如何運用大數據實施輿情監測？

1、將大數據和日常輿情管理緊密結合起來，提高網路輿情整體掌控能力。要運用大數據突破傳統輿情管理的狹窄視域，建立網路輿情大數據監測系統，實時採集網站、博客、微博、微信、論壇等各個網路平台數據，全面分析輿情傳播動態。

2、將大數據和輿論引導緊密結合起來，提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導，一方面要「循數而為」，通過分析網上數據，掌握網民意見傾向，了解網民的喜好和特點。另一方面要「用數據說話」。數據最有說服力，要在充分收集相關數據的基礎上，通過圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民既了解事件真相，也了解事件背景和脈絡，掌握網民情緒，帶著網民觀點去應對問題。

3、將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來，提升政府公信力。當前，美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站，並提供介面供社會各界開發應用程序來使用各部門數據，此舉將政務公開從「信息層面」推進到「數據層面」，開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上，探索建立我國的大數據政務公開系統，引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用，讓數據發揮最大價值。

二、下文舉例說明，如何基於網路大數據，實現輿情監測

本文選用 2019 年9月9日，「港榮蒸蛋糕丙二醇超標」這起輿情事件為例。通過對該事件的新聞、博客、微博、微信、論壇等互聯網數據持續監測和採集，從多維度全方面展示信息的變化情況，對基於網路大數據的輿情監測具體實現過程進行論述。

1、輿情發展趨勢監測分析

發展趨勢監測是通過對事件輿情的網路數據來源、數量和時間三個維度進行趨勢分析。該分析結果，能夠直觀展示輿情各大網路媒體的傳播情況。如圖1所示，該輿情信息在 2019-09-09達到了最大值，2019/09/08 00:00~2019/09/10 14:00期間，互聯網上採集到的23169條輿情信息，其中微博平台的傳播量最大，最高達到了4320篇相關訊息，新浪微博、微信成為該事件的主要傳播媒體。

圖片1來源：新浪輿情通

2、輿情情感趨勢監測分析

輿情情感趨勢分析是通過對輿情有關網路文本進行情感分析，以充分了解廣大民眾對輿情所持的態度。如圖2所示，在該輿情事件的發展過程中，敏感信息占據整個輿論的62.67%。

圖片2來源：新浪輿情通

3、傳播途徑監測分析

傳播途徑分析是對該輿情去向、數量和范圍進行可視化分析。傳播途徑監測分析有助於管理者更為直觀地了解到整個輿情事件的傳播路徑以及事態演變過程，特別是輿情起源於哪裡，又往何處發展，都有軌跡可尋，如圖3所示，層級越多傳播越廣。

圖片3來源：新浪輿情通

4、輿情媒體數量監測分析

輿情媒體數量監測分析是對參與輿情的各大媒體所發表的輿論數量進行監測分析。如圖4所示，從網媒、論壇、微博和微信等媒體報道的採集的23169個網路文本中，其中微博文本數量佔比為92.38%，在所有媒體文本中佔比最高。導致這一結果的最主要原因是因為該事件本身是在微博平台中發起的，並且微博平台具有非常便捷的媒體轉發功能。另外，新浪輿情通擁有全量微博數據授權，使數據挖掘更全面與精準。

圖片4來源：新浪輿情通

互聯網已經逐漸成為民眾參與輿論的首先渠道，在萬物互聯互通的數據時代，加強網路輿情監測與引導，對維持國家穩定、促進企業可持續發展都有重要的現實意義。這次港榮蒸品牌被爆丙二醇超標也是no zuo no die，要想不被捲入輿論漩渦，除了用像新浪輿情通這樣的監測軟體保駕護航，還需保證自己產品和服務的質量。

更多數據可參看新浪輿情通官網www.yqt365.com，政企用戶可免費全網搜索事件、地域等關鍵詞。(免責申明：部分文字來自網路，如涉及侵權，請及時與我們聯系，我們會在第一時間刪除或處理侵權內容。）

9、大家都知道哪些輿情大數據服務公司

現在做輿情大數據服務的公司有特別多，大大小小算在一起也有100來家了，有的是回專職輿情大數答據，有的則是公司內部產品的一環，下面我就我個人接觸過的幾個輿情大數據服務系統簡單闡述下：

可以看下這張圖，做個參考，就我試用過的一些體驗給個總結，實際使用時還是要根據你個人的情況來看

題主要根據自己的行業來進行選擇：

如果是要監測廣告信息方面推薦使用拓爾思

監測微博的話，使用新浪是比較好的，畢竟是本部

監測微信、媒體或者網頁的話就是百度和清博輿情啦

為什麼要分行業來選擇呢，也是由於監測系統都有自己的監測側重范圍，一對一解決問題才是我們進行輿情監測的目的；適合自己的才是最好的，根據自身需求去試用下，自己體驗最重要