网络舆情大数据分析指引
网络舆情调查与研究方法掌握舆情走向的技巧
网络舆情调查与研究方法掌握舆情走向的技巧舆情在今天的网络社会中扮演着重要的角色，它能帮助我们追踪、分析和预测公众对特定话题、事件或品牌的观点和情感。
为了有效地掌握舆情走向，我们需要掌握一些网络舆情调查与研究方法，本文将介绍一些相关的技巧。
一、挖掘网络舆情的数据来源1. 社交媒体平台社交媒体平台如微博、微信、Facebook和Twitter是挖掘网络舆情的重要来源。
我们可以通过这些平台的关键词搜索、话题追踪、用户意见调查等方式来获取舆情数据。
2. 在线论坛和社区在线论坛和社区是人们分享观点和意见的重要场所。
通过监测和参与这些论坛和社区的讨论，我们可以获取舆情信息并深入了解人们对特定话题的看法。
3. 新闻媒体报道新闻媒体报道是了解舆情的重要途径。
通过关注相关的新闻报道，我们可以获取到各方面的观点和意见，从而更全面地了解舆情的走向。
二、网络舆情数据的分析方法1. 文本挖掘与情感分析文本挖掘是利用自然语言处理和机器学习技术来挖掘文本数据的方法。
在舆情分析中，我们可以使用文本挖掘的方法来提取关键词、分类文本情绪、识别观点倾向等，从而对舆情数据进行更深入的分析。
2. 社交网络分析社交网络分析是研究人际关系网络的一种方法。
在网络舆情研究中，我们可以通过分析用户之间的互动关系、转发关系和评论关系等来了解舆情事件的传播路径和影响力。
3. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据信息通过图形化的方式呈现出来。
通过数据可视化，我们可以更直观地理解舆情数据，从而更易于分析舆情走向和趋势。
三、研究方法的选取和应用1. 大数据分析大数据分析是利用大规模数据集来发现意外模式、关联、异常等信息的方法。
在网络舆情调查中，我们可以采用大数据分析的方法来挖掘隐藏在大规模舆情数据背后的规律和趋势。
2. 问卷调查问卷调查是一种收集定量舆情数据的方法。
通过设计合适的问题和样本，我们可以获取到更具体和具有代表性的舆情数据，从而更准确地了解公众意见和情感。
大数据与网络舆情分析研究报告
大数据与网络舆情分析研究报告在当今数字化的时代，互联网已经成为人们获取信息、表达观点和交流互动的重要平台。
随着网络的普及和社交媒体的兴起，网络舆情的影响力日益凸显。
大数据技术的发展为网络舆情分析提供了强大的支持，使我们能够更全面、深入地了解公众的意见和情绪。
一、大数据在网络舆情分析中的重要性大数据的特点在于其海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低。
这些特点使得大数据在网络舆情分析中具有不可替代的作用。
首先，大数据能够提供全面的舆情数据。
通过收集和整合来自各种网络平台的信息，包括社交媒体、新闻网站、论坛等，我们可以获得更广泛的公众意见和话题讨论。
其次，大数据能够实现实时监测。
网络舆情的发展变化迅速，实时的数据采集和分析可以帮助我们及时掌握舆情的动态，做出快速响应。
再者，大数据有助于发现潜在的舆情趋势。
通过对大量数据的挖掘和分析，可以发现一些隐藏在表面之下的规律和趋势，为预测舆情走向提供依据。
二、网络舆情的特点与传播机制网络舆情具有以下几个显著特点：一是传播速度快。
信息在网络上可以瞬间传播到全球各地，一个热点事件可能在短时间内引发广泛的关注和讨论。
二是传播范围广。
网络突破了地域和时间的限制，使得舆情能够在不同的地区和群体中迅速扩散。
三是参与主体多元化。
任何人都可以在网络上发表自己的观点和看法，舆情的来源非常广泛。
网络舆情的传播机制主要包括以下几个方面：首先是信息源的发布。
某个事件或话题的出现成为舆情的起点。
其次是社交媒体的推动。
社交媒体平台上的用户通过转发、评论等方式加速了舆情的传播。
再者是意见领袖的引导。
一些具有较高影响力和权威性的个人或组织的观点往往能够影响公众的看法。
三、大数据时代网络舆情分析的方法与技术在大数据时代，网络舆情分析主要采用以下方法和技术：数据采集技术，包括网络爬虫、API 接口等，用于获取各种网络平台上的舆情数据。
数据预处理技术，对采集到的数据进行清洗、去噪、分类等处理，以提高数据质量。
网络舆情的分析与应对措施
网络舆情的分析与应对措施网络舆情，指的是网络上涌现的一系列舆论、评论、讨论和评价。
它是社会舆论在网络空间中的延伸和扩展。
网络舆情具有速度快、范围广、影响力大、传播迅猛等特点。
对于企事业单位来说，网络舆情的分析与应对非常重要。
以下是网络舆情分析与应对的一些措施和方法。
一、网络舆情的分析1.监测与搜集。
通过搭建网络舆情监测系统，利用网络爬虫等技术收集与企业相关的网络信息，包括新闻报道、社交媒体上的评论、专业媒体的报道等，对舆情进行全面搜集。
2.数据挖掘与分析。
通过数据分析软件，对搜集到的网络舆情数据进行挖掘和分析。
包括情感分析、关键词分析、舆情传播路径分析等。
借助这些分析结果，可以了解网络舆情的情感倾向、舆论焦点和传播途径，为制定应对策略提供数据支持。
3.舆情研判与评估。
对分析得到的数据进行研判和评估。
根据情感倾向、传播途径和舆论焦点，判断网络舆情对企业的影响和威胁程度。
同时也要评估企业在网络舆情中的形象和声誉。
二、网络舆情的应对措施1.及时响应。
企业在发现网络舆情后，应立即予以回应。
及时发布针对性的声明、解释或回应信息，表明企业态度和主张，引导舆论走向。
同时，也要密切关注舆情的发展，做到快速反应。
2.建立舆情应对机制。
企业要建立健全的舆情应对机制，明确责任部门和人员，明确应对流程和方案。
制定相关制度和标准，加强内部沟通合作，做好相关培训和演练。
3.加强舆情引导。
企业要加强对网络舆情的引导和影响。
通过积极宣传正面信息、及时回应负面舆情，引导舆论关注重点和舆论主线，减少负面舆情对企业形象的影响。
4.积极参与社交媒体。
积极参与社交媒体，与网民进行互动和交流。
回应网民关切，发表评论和观点，提升企业形象和声誉。
同时，也要谨慎处理网络言论，避免引发更大的争议和负面舆情。
5.与第三方合作。
与专业的第三方机构合作，共同进行网络舆情分析和应对。
利用其专业技术和经验，提供舆情监测与分析报告，为企业制定应对措施提供依据。
大数据分析师在舆情分析中的应用案例分析
大数据分析师在舆情分析中的应用案例分析随着互联网的快速发展，社交媒体平台的兴起和信息传播的便利，舆情分析逐渐成为企业和机构重要的决策依据。
大数据分析作为一种强大的工具和方法，正在被广泛应用于舆情分析中。
本文将通过分析具体的应用案例，介绍大数据分析师在舆情分析中的作用和价值。
案例一：微博舆情监测某公司在即将推出一款新产品之前，决定先对用户对该产品的态度和反馈进行舆情分析。
大数据分析师通过收集微博上与该产品相关的评论和提及，并进行情感分析和关联分析。
经过分析，大数据分析师发现用户对该产品的评价大多数是正面的，且有较高的转发率和关注度。
基于这一分析结果，公司决定加大该产品的推广力度，最终获得了良好的市场反馈。
案例二：新闻事件舆情分析某政府部门在某一重大新闻事件发生后，面临来自媒体和公众的舆论压力。
大数据分析师通过收集和分析各大新闻网站和社交媒体上与该事件相关的报道和评论，以及公众对该事件的态度和情感表达。
通过情感分析和关键词提取，大数据分析师得出结论：舆论倾向于对该政府部门持负面态度，而且负面情绪有不断升温的趋势。
基于这一分析结果，该政府部门及时调整了对外宣传策略，积极回应公众关切，有效缓解了舆情压力。
案例三：品牌口碑监测某知名品牌在市场上长期占据领先地位，但近期销售额下降，品牌形象受到质疑。
大数据分析师通过监测各大社交媒体平台和在线论坛上与该品牌相关的讨论和评论，以及用户对该品牌的评价和态度表达。
通过人工智能技术，大数据分析师进行情感分析和主题提取，得出结论：该品牌的负面情绪和质疑声音在网络上占据主导地位，需要采取相应措施来修复品牌形象。
根据这一分析结果，品牌方调整了广告宣传策略，并积极回应用户质疑，取得了良好的品牌声誉恢复效果。
综上所述，大数据分析师在舆情分析中扮演着重要的角色。
通过准确收集和分析大量的舆情数据，利用数据挖掘和机器学习等技术手段，大数据分析师能够深入挖掘用户反馈和情感表达背后的信息，并为企业和机构提供合理的决策建议。
网络舆情分析的方法与案例
网络舆情分析的方法与案例互联网的发展让我们的生活变得越来越便利，网络舆情的出现也让我们更加了解社会热点和民意倾向。
而如何准确快速地解析网络舆情，成为了一个需要深入研究的问题。
本文将介绍网络舆情分析的方法和案例，并为大家提供一些能够帮助准确分析网络舆情的技能。
一、网络舆情分析的方法1.关键词识别法关键词识别法是通过搜索引擎将一些与事件相关的关键词搜索出来，以此了解社会人群对该事件的看法，进而判断网络舆情的发展趋势。
例如，如果要分析一场电影的口碑，可以搜索相关的电影名字和热点话题，以此了解大众对该电影的评价和推崇程度。
2.情绪分析法情绪分析法通过分析舆情中的情感信息，包括正面、中性、负面等情感，以此了解社会人群对该事件的情感倾向。
如果情感倾向较为积极，往往代表事件会受到全民支持，反之，会受到负面的评价。
例如，如果分析某位名人的声誉，可以将其姓名搜索出来，然后将其相关事件的情感分析作为基础，从而得出一个较为客观的评价结果。
3.社交网络分析法社交网络分析法是通过对社交网络上的话题模型、观点模型进行分析，从而获取网络舆情的源头、分析网络舆情的演化过程和影响因素。
例如，如果分析某个热点话题，可以通过搜索相关的关键词，在社交网络上了解关注该话题的人群，进而分析其观点和情感。
二、网络舆情分析的案例1.《花木兰》电影上映2020年电影《花木兰》上映，有不少人对其娱乐效果存疑，但影片一经上映，却受到了全球粉丝的热烈追捧。
当时，对关于《花木兰》的舆情分析中，关键词识别法成为了主要的方法。
搜索了解该电影作品相关的话题模型、影评、资讯等，得出该电影上映前后的热度、口碑、观众评价等信息。
这些信息帮助大众更了解该电影作品在全球的影响力，还是成功的定义了近十年来最高水平的华人电影。
2. 美国总统大选美国选举一直是全球关注的热点事件，而网络舆情分析也一直是分析美国大选的重要方法。
在美国2020年总统大选期间，情绪分析法成为了主要的分析方法。
网络舆情分析的方法与技巧
网络舆情分析的方法与技巧随着互联网的不断发展，越来越多的人在网上表达自己的观点和看法。
这些观点和看法不仅反映了人们的情感和思想，也对社会生活和政治环境产生了影响。
因此，对网络舆情的分析和研究已经变得尤为重要。
本文将介绍一些网络舆情分析的方法和技巧，帮助读者更好地理解和利用网络舆情数据。
一、关键词分析关键词分析可以帮助我们找到正在被广泛讨论和关注的话题和事件。
通过分析特定的关键词和短语在网络上的出现频率和趋势，我们可以了解到大众正在谈论的话题和事件，以及他们对这些话题和事件的态度和看法。
例如，在一个时期内，某个关键词的搜索量突然增加，这可能意味着某个事件正在引起人们的广泛关注。
二、情感分析情感分析是一种自然语言处理技术，可以识别和分类文本中的情感和情绪。
这种技术可以对一段文本进行情感极性分析，即判断这段文本是否为积极的、消极的或中性的。
通过情感分析，我们可以了解到人们对特定话题和事件的看法和态度，包括他们对某个产品或服务的评价、对某个政策的支持或反对等。
三、网络社会网络分析网络社会网络分析是一种对网络上社交关系和互动进行分析的方法。
通过网络社会网络分析，我们可以识别网络上的关键人物、社交圈和核心节点，并了解他们之间的关联和互动。
这可以帮助我们确定网络传播的渠道和路径，找到影响网络舆情的关键人物和信息源，从而制定相应的应对策略。
四、基于机器学习的分类和聚类方法机器学习是一种通过对数据进行模型训练和学习得到预测和分类能力的技术。
在网络舆情分析中，机器学习可以用来进行文本分类和聚类。
文本分类可以将大量的文本数据分成几个类别，便于信息的整理和分析。
文本聚类可以对相似的文本进行聚集，从而探索和发现新的主题和话题。
通过这些技术，我们可以更好地理解和挖掘网络舆情数据中的关键信息和舆情趋势。
五、数据可视化数据可视化是将数据呈现为可视化图像或图表的过程。
在网络舆情分析中，数据可视化可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而找到隐藏的模式和关联。
大数据与网络舆情分析-大数据与网络舆情分析
1. 爆料人在腾讯微博上注册用户并进行发布。 2. 该用户爆料时，粉丝仅为9人，即初期整
个互联网中仅有9人有较小机会看到并传 播该信息。 3. 该信息经过4小时左右传播后被删除，删 除前仅转发了65次，但最终在全网范围内 进行扩散。
案例结论：
1. 舆情监测必须全平台。 2. 如仅监测大号，无法确保舆情监测业务
大数据与网络舆情分析
大数据
所有真实用户都不独立存在，紧密的社交圈在帮助用户产生数据。
社交大数据的内部爆炸 可以为任意分析提供充足的数据支撑
超过6亿互联网真实用 户档案数据。
每天新产生的数亿条的评 论，及过去4年间数百亿 的各类观点。
现在可以在一个平台上掌 握所有的这些声音。
通过这些大数据可回答以下问题：
只要内容具有传播价值，数亿微博用户中总有人会将其从门户，论 坛，朋友圈及其它各类媒介中放到微博中进行传播，因此微博可以 说是大数据时代舆情监测最重要的阵地。
微博是目前中国唯一能够满足普通用户将信息传递到全国皆知的需 求的平台。
主要的技术路线比较
方案 及时获取 完整获取 判别热度 判别真假 可扩展 稳定性
❖发布时间：中午十二点整 ❖后续：由韩寒在十分钟后进行转发 ❖后续：由亭林镇工作室的微博以及其他朋友 微博账号进行转发并持续发酵
最终结果
❖ 超过8.5万次转发，1.7万条评论 ❖ 名列当日新浪微博热门榜第一位 ❖ 各传统媒体记者纷纷要求采访事件经过 ❖ 淘宝网专门发布道歉声明并宣称会处理此事 ❖ 淘宝公关部负责人亲自致电向我道歉
日期 微博数 转发数 评论数 微信数
3.21 486 44220 12942 1
3.22 608 78114 27745 1
3.23 614 36297 13410 0
如何利用大数据进行舆情分析
如何利用大数据进行舆情分析随着互联网的快速发展和社交媒体的普及，人们在网络上表达自己的观点和情感已经成为一种常见的行为。
这些海量的数据中蕴含着丰富的信息，对于企业、政府和个人来说，了解公众对于特定事件、产品或服务的态度和情感变得越来越重要。
而利用大数据进行舆情分析，可以帮助我们更好地理解公众的需求和反馈，从而做出更明智的决策。
什么是舆情分析舆情分析是指通过对社会舆论进行收集、整理、分析和研判，以获取有关特定事件、话题或对象的信息和洞察力。
它可以帮助我们了解公众对于某个事件或话题的态度、情感倾向以及相关问题的关注点。
通过舆情分析，我们可以及时发现并解决潜在的危机，改善产品或服务，提高公众满意度。
大数据在舆情分析中的应用大数据技术的出现为舆情分析提供了强大的支持。
通过收集和分析海量的社交媒体数据、新闻报道、论坛帖子等，我们可以获取更全面、准确的舆情信息。
以下是大数据在舆情分析中的应用：数据收集大数据技术可以帮助我们快速、高效地收集各种类型的数据。
通过网络爬虫和自然语言处理技术，我们可以从社交媒体平台、新闻网站、论坛等渠道获取大量的文本数据。
同时，还可以利用传感器和物联网技术收集与特定事件相关的非结构化数据，如图片、音频和视频等。
数据清洗和预处理由于舆情数据的来源多样性和复杂性，数据清洗和预处理是舆情分析的重要环节。
大数据技术可以帮助我们自动识别和过滤掉无关或重复的数据，提高数据质量。
同时，还可以对文本进行分词、去除停用词、词性标注等预处理操作，以便后续的分析和建模。
情感分析情感分析是舆情分析中的重要任务之一。
通过大数据技术，我们可以对海量的文本数据进行情感倾向性分析，即判断文本中表达的情感是积极的、消极的还是中性的。
这可以帮助我们了解公众对于特定事件或话题的态度和情感变化，从而及时做出相应的调整和回应。
主题分析主题分析是舆情分析中的另一个重要任务。
通过大数据技术，我们可以对海量的文本数据进行主题提取和聚类分析，从而发现公众对于特定事件或话题的关注点和讨论热点。
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1.5
网络大数据
2
1
网络舆情的大数据时代来临
微 信 月活8亿
10亿照片 300TB
3
400PB
百 度 云 5000国图
4
每个人 1天200G
5
2
网络舆情
2.1
舆情的概念
舆情指在一定的社会空间内， 围绕中介性社会事项的发生、发展和变化，
作为舆情主体的民众对国家管理者产生和持有的社会政治态度。
舆 情 影 响
启动舆情监测 制定应急预案 制定保障方案 实施信息公开
专家网上答疑 关注意见领袖 网民互动交流 事件初步解决 公开进展信息 引导舆情过渡 事件经验总结 监测衍生舆情
危险
不安全
隐患 正常 良好
萌芽
扩散
爆发
波动消退
经历时期
表2.3：政府应对舆情模型
3
舆情指数
3.1
网络舆情指数的概念
舆情指数是通过对网络中各种类型媒体所发布的信息进行独立的第三方观察，形成量 化统计和定性分析，并结合算法推导、归纳总结而最终形成的一套网络舆情指数体系。
3.2
网络舆情指数体系构建的基本原则
可行性
目标性
系统性
稳定性
明确性 全面性
动态性
科学性
3.3
互联网大数据挖掘技术
数据库理论
机器学习
人工智能
现代统计学
3.3
互联网大数据挖掘技术
统计技术：对给定数据集合假设一个分布或者概率模型 关联规则：目的是找出数据库中隐藏的关联网
连接分析：从一些用户的行为中分析出一些模式， 同时将产生的概念应用于更广的用户群体中
2017
大数据时代 如何运用指数分析舆情
CONTENTS
目录
网络大数据 网络舆情 舆情指数
案例分析 研究与反思
1
网络大数据
1.1
大数据的概念
感知数据
1
2
3
人类原创数据
运营数据
人类社会数据生产方式
1.1
大数据的概念
世界知名的咨询公司麦肯锡最早提出了“大数据” 的概念，麦肯锡认为大数据是指无法在一定时间 内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存 储、管理和分析的数据集合。
2.3
网络舆情的特点
广泛性
参与人员类型广泛
01
主观性与非理性
02
社会情绪的原生态表达 网络谣言与负面情扩散
涉及地域范围广泛
突发性
基于网络双向传播 社会舆论导火索
03
多元性
04
信息内容多元 传播途径与表达方式多元 意识形态与观点内容多元
2.4
网络舆情的信息来源 网络舆情信息来源指标特点
来源
政府网站 新闻媒体
决策树：一种预测模型，是直观运用概率分析的一种图解法
人工神经网络：是一种模仿动物神经网络行为特征， 进行分布式并行信息处理的算法数学模型
差别分析：目的是发现数据中的异常情况，从而获得有用信息 概念描述：对某类对象的内涵进行描述，并概括其有关特征
3.4
网络舆情监测指数体系（兰月新）
指数四
传播扩散
指数一
1.3
大数据的特点
1 2
3
大数据＝传统的小数据＋现代的大记录 大数据＝结构化数据＋非结构化数据 大数据=大价值+大容量
1.4
大数据如何产生 托马斯· H· 达文波特：大数据之所以产生，是因为传感
微博
器和微型计算机处理器在人们日常生活中无处不在。
LBS
物联网
云 计算
10:02
1.4
大数据如何产生
人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并
整理成为人类所能解读的信息。
1.1
大数据的概念
传媒专家刘建明教授认为：“大数据”同信息是
不可分离的，是指信息浩大数量的统计与技术运 作。作为人类认知社会方法的一次飞跃，“大数
据”技术将给企业运营、政府管理和媒体传播的
科学化创造有效机制。
1.1
大数据的概念
1
指数 体系
舆情受众
4
指数二
2
发布主体
大数据的概念
1.2
大数据的发展进程
1966年
摩尔定律提出，为大数据 现象的形成奠定物理基础
1989年
数据挖掘技术产生， 大数据有了大价值
2004年
社交媒体出现， 全世界每个 人都变成了潜在数据生成器
01 02 03
1.3
大数据的特点
4 个 V： Volume、Velocity、Variety、Value
“大数据”不是部分，而是全部数据
是不确定、不准确的信息
着重在了解是“什么”而不是“为什么”
《大数据时代》 维克托·迈尔·舍恩伯格
1.1
大数据的概念
大数据本身不是一种新的产品或新的技术
大数据的出现只是数字化时代数据量不断增加的一种现象
1.1
大数据的概念
B
GB MB
海量数据
TB
PB
ZB
大数据
EB
1.1
广义的舆情，就是指民众的全部生活状况、社会环境和民众的主观
意愿，也就是通常所说的“社情民意”。
2.2
网络舆情的概念
事件 传播互动 影响力 网络 情感互动 网民
网络舆情是社会舆情的一种表现 形式，指在一定的网络空间中， 各种社会群体对自己关心或与自 身利益相关的热点事件或事物所 表现出来的具有一定影响力并带 有倾向性的认知、情绪、态度和 意见的总和。
1.1
大数据的概念
研究机构 Gartner 将大数据定义为：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
优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
1.1
大数据的概念
维基百科对“大数据”的解读是：“大数据”
（Big data），或称巨量数据、海量数据、大资 料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过
及时性：即时编辑、及时发布、即时传播、即时互动、及时反馈
2.6
网络舆情的演变过程
舆 情 影 响
萌芽
扩散
爆发
波动消退
经历时期
表2.1：网络舆情演变模型
2.7
网络舆情的演变过程
舆 情 影 响
危险
不安全
隐患 正常 良好 萌芽 扩散 爆发 波动消退 经历时期
表2.2：网络舆情预警模型
2.7
网络舆情的演变过程
权威度
高 高 低 中 中
准确度
高 高 低 中 中
参与度
低 中 高 中 高
针对性
低 中 中 中 高
社交平台 网络媒体 主动报送
2.5
网络舆情传播的特点
1
跨时空性：信息突破了空间的限制，实现了信息的跨时空传播
2
3 4
群体极化性：信息的倾向性对受众的思想形成一定的支配性，形成群体极化
强制互动性：信息由单向传播变成双向互动，公众由接受者变为参与者和生产者
Volume（数据体量巨大）
大量交互数据被记录和保存，数据 规模从TB到PB数量级
Variety（流动速度快）
数据自身的状态与价值随着 时空变化而不断发生演变
Velocity（数据类型繁多）
结构化数据、半结构化数据 和非结构化数据
Value（价值巨大但密度低）
数据的价值没有随数据量的指数 增长呈现出同比例上升