涕零
❶ 大数据舆情监测主要是监测什么
大数据舆情监测主要是监测是做好网络舆情监控要及时掌握舆论导向，并对舆论导向进行专及时的属分析。从传统的社会学理论上讲，舆情本身是民意理论中的一个概念，它是民意的一种综合反映。但是，从现代舆情理论的严格意义上讲，舆情本身并不是对民意规律的简单概括，而是对“民意及其作用于执政者及其政治取向规律”的一种描述。舆情监控做的好的公司是上海蜜度，上海蜜度的新浪舆情通已经为7000+政企机构提供着包含信息监测、全网事件分析、微博事件分析、竞品分析、定制简报、大屏指挥系统等在内的全方位舆情服务，帮助政企机构对社会热点话题、突发事件的快速发现、及时处置和正面引导。 新浪舆情通基于互联网信息采集、文本挖掘和智能检索，及时发现并快速收集所需的网络舆情信息。并通过自动采集、自动分类、智能过滤、自动聚类、主题监测和统计分析，实现社会热点话题、突发事件、重大情报的快速识别和定向追踪。集监测、预警、分析、报告于一体。
❷ 大数据舆情监测怎么做
大数据与舆情监测的有效结合
❸ 新媒体方面的舆情怎么监测和分析呢
可以去一家专业的院校学习，老师会给你系统的指导，学成后再做出自己的选择。
❹ 如何使用大数据进行舆情监测
1、将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提高网络舆情整体掌控能力。要运用大版数据权突破传统舆情管理的狭窄视域，建立网络舆情大数据监测系统，实时采集网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据，全面分析舆情传播动态。2、将大数据和舆论引导紧密结合起来，提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导，一方面要“循数而为”，通过分析网上数据，掌握网民意见倾向，了解网民的喜好和特点。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力，要在充分收集相关数据的基础上，通过图表等数据可视化技术，全面呈现事件的来龙去脉，让网民既了解事件真相，也了解事件背景和脉络，掌握网民情绪，带着网民观点去应对问题。3、将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。
❺ 大数据舆情监测分析怎么做
首先要拿到数据，然后抽取关键字，对关键字进行统计
❻ 大数据时代下的舆情监控应如何做
舆情监测专员日常工作是什么？工作主要职责是什么？ 一般来说，为了有效监测网络舆情，一些相关部门单位都会设有舆情监测专员，每天进行实时信息监测收集的工作。可能有的对于网络舆情监测意识不够，不太清楚舆情监测专员是做什么的？也不太清楚其日常工作职责是什么,针对这些问题总结出一下几点。 舆情监测专员日常工作任务：1. 综合监测 综合监测网络上（包括微信、微博、自媒体等各渠道）传递的与工作单位相关的舆情，一旦发现负面舆论，能够在事情发生初期及时处理。避免舆论爆发产生负面的影响。 由于互联网信息量大，网络舆情监测员需利用舆情监测系统进行实时监测，从新闻、微博、论坛、贴吧等渠道获取相关的信息，储存到数据库。2. 舆情分析研判 信息获取后，需要对数据库的信息进行处理。运用舆情监测系统对时间、热度、强度、内容等方面的信息进行筛选，剔除不必要的垃圾信息，然后自动过滤分类，最终获取有价值的信息。在舆情处理过程中，首先需要对舆情进行分析研判，判定是否能在短期内调查清楚舆情的真相和过程，并对外公布。 在舆情处理中重视“黄金4小时”和“黄金24小时”的重要节点，尽量在节点前还原真相并用官方或主流媒体对外公布，避免事态扩大，使舆情危机进入高潮阶段而造成极大的影响。 如无法短期内完成，则要立即告知事情正在处理中，有时候态度比真 相更重要。而后也要尽快查清事情的真相和舆情的传递过程，并形成舆情报告对外公布。3. 制作舆情分析报告 舆情反馈包括舆情发生初期的表态公告、处理过程中的及时反馈以及处理完成后的舆情报告公布。当网络舆情已经发生，网民已经重点关注，若是不及时反馈舆情处理进展，只会加剧网友对事件的各种揣测，而使舆情越走越偏。 将筛选出的精准信息进行分析，判断舆情事件的走向以及事件的影响力，制作成舆情分析报告。舆情分析报告应包括对当下舆情监测工作的汇报总结和舆情处置行动的提示与指导。 由于互联网信息量大，网络舆情监测员需利用舆情监测系统进行实时监测，从新闻、微博、论坛、贴吧等渠道获取相关的信息，储存到数据库。 信息获取后，需要对数据库的信息进行处理。运用舆情监测系统对时间、热度、强度、内容等方面的信息进行筛选，剔除不必要的垃圾信息，然后自动过滤分类，最终获取有价值的信息。● 舆情监测专员基本素养：1. 把握媒体环境的变化 新媒体时代极大地提高了民众的参与性，网络舆情的广泛传播，使其影响力日渐提高，甚至成为政府单位、企业公司和名人个体决策的重要因素。网络舆情管理人员必须要随时监测媒体环境的动向，以便随时整合媒体传播在舆情处理中的重要作用。2. 具有强烈的新闻敏感性 网络舆情管理人员要善于通过媒体渠道及时把握社会的变动和舆论走向。最大限度地接触与单位相关的信息，并对信息合理地筛选、评价和传播，保证提供的信息能够被媒体和公众接受。 3. 善与媒体沟通合作 在网络舆情处理的工作中，管理人员接触最多的就是各类媒体。网络舆情处理中，需要通过各类媒体随时公布处理的过程。因此与媒体达成友好良性的沟通合作，是网络舆情管理人员最重要的专业素养之一。 4. 能有效引导舆情的走向 工作中，能对负面以及者虚假的舆情及时处理，发布正面、正确的观点，鞭挞虚假丑陋，打击谣言，向民众传递正能量，引导舆情的正面走向。 蚁坊软件认为网络舆情管理人员在处理舆情时，要把握温情比冷漠好，面对比回避好，主动比被动好，越早比越迟好，公开比掩盖好，负责比推卸好的基本原则。
❼ 如何实现大数据舆情监测
做好大数据舆情监测,最重要的就是选择一个好的平台,如五节数据的大数据舆情检内测平台,可以根据客户不同容需求，为客户提供日报、周报、月报、季报、年报的舆情报告及为客户总结重点舆情事件，且对重点舆情事件进行深度分析，所形成带有分析、研判性质的专项报告，整体分析舆情走势，置顶科学的舆情应对策略，提供舆情管理策略及建议,而且可以免费试用
❽ 新闻媒体舆情传播变化如何监测分析
一般来说都会找第三方公司购买舆情系统或者是舆情分析服务。一般的舆情软件都会提供舆情监测、舆情分析和舆情预警。在舆情分析中提供了数据溯源服务、传播分析。用户只需要自定义抓取方案，系统会自动抓取数据并生成报告，作为决策的依据
❾ 大数据 舆情监测
近年来大数据不断地向社会各行各业渗透，为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。这一时期，互联网社交互动技术的不断发展创新，人们越来越习惯于通过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策，每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条，这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分，这些数据对于政府收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。如今，虽然互联网已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动。于是，重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。在此背景下，舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。大数据在舆情监测上的应用价值（一）大数据价值的核心：舆情预测传统网络舆论引导工作的起点，是对已发生的网络舆情进行监测开始。然而这种方式的局限在于滞后性。大数据技术的应用，就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据，将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期，通过建立的模型，模拟仿真实际网络舆情演变过程，实现对网络突发舆情的预测。（二）大数据价值的条件：舆情全面大数据技术要预测舆情，首要条件是对各种关联的全面数据进行分析计算。传统数据时代，分析网民观点或舆情走势时，只关注网民跟帖态度和情绪，忽视了网民心理的变化；只关注文本信息，而较少关注图像、视频、语音等内容；只观察舆论局部变化，忽视其他群体的舆论变化；只解读网民文字内容，而忽视复杂多变的社会关系网络。从舆情分析角度看，网民仅仅是信息海洋中的"孤独僵尸"，犹如蚁群能够涌现高度智能，而单个蚂蚁如附热锅到处乱窜。大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。（三）大数据价值的基础：舆情量化大数据预测舆情的价值实现，必须建立在对已挖掘出的海量信息，利用数学模型进行科学计算分析的基础之上，其前提是各类相关数据的量化，即一切舆情信息皆可量化。但数据量化，不等同于简单的数字化，而是数据的可计算化。要在关注网民言论的同时，统计持此意见的人群数量；在解读网民言论文字内容的同时，计算网民互动的社会关系网络数量；对于网民情绪的变化，可通过量化的指标进行标识等。（四）大数据价值的关键：舆情关联数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络。大数据技术预测舆情的价值实现，最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联，将不再仅仅关注传统意义上的因果关系，更多关注数据间的相关关系。按大数据思维，每一个数据都是一个节点，可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应–类似微博裂变传播路径，数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性。大数据时代的舆情监测瓶颈目前，各地舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主，尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行辅助搜索，但搜索舆情的技术仍采用传统的二维搜索方式，即主题关键词和网络平台二维坐标，由舆情员对采集的信息进行二次加工成舆情产品。但搜索的舆情信息结果多为一级文本信息，对于深层次的多级舆情信息，如新闻、微博后的评论，网民的社会关系，网民针对某一事件评论反映出的情绪变化，以及网民煽动性、行动性的言论、暗示等数据无法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判断。受制于舆情员的知识水平和价值判断的不同，极有可能导致有价值的舆情信息丢失，无法准确及时预测舆情走势，大大降低了舆情监测工作的效率、准确性，增加了有价值舆情信息发现的偶然性和投机性，为重大突发事件的舆情预测埋下隐患。大数据背景下舆情监测的实现对大数据的采集加工是整个舆情监测的基础，掌握数据抓取能力，通过“加工”实现数据的“增值”是舆情监测分析的必备技能。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测系统因配置自己研发不同于爬虫技术的领先采集技术，用户不但可以监测各种正文信息，还可配置系统采集获取某些主题的最新回复内容，并获取其详细信息，如查看数，回复数，回复人，回复时间等。许多网站结构复杂或采用了Frame或采用了JavaScript动态写入内容或采用了Ajax技术实时自动刷新内容，这些都是普通爬虫技术很难处理或无法处理的。对于采集监测到的信息，系统可以自动加以分类，以负面舆情，与我相关，我的关注，专题跟踪等栏目分类呈现，让用户可以直奔主题，最快找到自己需要的信息。对趋势的研判则是大数据时代舆情监测的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测，把监测的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统对监测到的负面信息实施专题重点跟踪监测，重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存。监测人员可以对系统自动识别分类后的信息进行再次挑选和分类，并可以基于工作需要轻松导出含有分析数据图表的舆情日报周报，减轻舆情数据分析，统计作图的繁杂度。对于某些敏感信息，系统还可通过短信和邮件及时通知用户，这样用户随时都可远程掌握重要舆情的动态。大数据时代需要大采集，大数据时代需要大分析，这是数据爆炸背景下的数据处理与应用需求的体现，而传统的人工采集、人工监测显然难以满足大数据背景下对数据需求及应用的要求。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测平台成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能，有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题，加快了网络舆论的监管效率，有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作，提高用户对网络突发舆情的公共事件应对能力，加强互联网“大数据”分析研判。多瑞科舆情大数据做的挺好的
❿ 社交媒体上的舆情怎么监测、分析
社交媒体舆情监测分析指的主要是微博、抖音、快手等自媒体监测，要做到这方内面的舆情监测首先需要容网络信息雷达采集系统来采集这些社交媒体上的舆情信息，再利用大数据分析引擎对这些数据进行实时分析。其实这样比较麻烦了，建议直接采集一套网络舆情监测系统可以做到社交媒体的舆情监测分析。