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网络舆情分析与监测研究

2022-10-22 来源:一二三四网
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网络舆情分析与监测研究

作者:盖伟 王晓端

来源:《中小企业管理与科技·下旬刊》2014年第11期

摘要:本文主要分析了我国网络舆情的现状,以及网络舆情信息包括的主要内容,并对网络舆情监测系统的系统结构进行了设计。 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。

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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: ■

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,发现民众关注的热点问题、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、发布者影响力等舆情评价指标,并做出舆情评测、适时发布舆情预警信号,为相关部门及时做出反应提供帮助。 参考文献:

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[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). [2]张焕明.网络舆情分析系统的研究与设计[J].微计算机信息,2010(06).

[3]胡冬润.面向网络舆情任务的本体学习方法研究[D].南京航空航天大学,2013(03).

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