成都舆情监测系统平台数据分析报告
城投舆情总结汇报稿范文
城投舆情总结汇报稿范文尊敬的领导、各位同事：大家好！我是城投公司舆情监测团队的一员。
我将通过本次舆情总结汇报，向大家介绍我们在最近一段时间内对城投公司舆情的监测情况和分析结果。
一、舆情监测概况在过去的一个月中，我们共监测了城投公司相关的1500条舆情信息，覆盖了主流媒体、社交媒体、负面信息、正面信息等多个维度。
其中，负面信息占比30%，正面信息占比40%，中性信息占比30%。
二、舆情热点1. 金融风险问题：近期，城投公司的金融风险问题成为热点关注。
一些媒体对城投公司的资金链问题进行了报道，引发了社会的担忧和猜测。
我们需要高度重视这一问题，积极回应并采取措施进行风险防控。
2. 公司业绩：随着经济形势的变化，城投公司的业绩也成为了舆情热点。
市场投资者对城投公司的盈利情况、发展前景等方面进行了广泛关注和评价。
我们需要及时发布相关信息，向市场传递积极的信号，增强市场信心。
3. 公司形象：城投公司的形象问题一直是舆情监测的重点。
在过去一个月中，我们发现了一些负面报道和不良言论，对公司形象造成了一定的负面影响。
我们需要与媒体建立良好的合作关系，及时发布正面信息，提升公司形象和声誉。
三、舆情分析1. 舆情趋势：我们通过对舆情数据进行分析，发现城投公司的舆情呈现出一个总体稳定的趋势。
虽然负面信息存在，但正面信息的比例较高，说明市场对公司的信任度相对较高。
2. 舆情因素：通过舆情监测，我们发现舆情中主要的负面因素包括金融风险、公司业绩下滑、形象问题等。
这些因素对公司造成了一定的负面影响，需要我们积极应对。
3. 公众情绪：通过对社交媒体评论等舆情数据的分析，我们发现公众的情绪主要表现为关注、担忧和期待。
大部分人对公司的发展前景持乐观态度，同时也对公司的风险抱有一定的担忧。
我们需要加强沟通，积极回应公众关切，增强公众对公司的信任。
四、舆情应对策略1. 加强信息发布：我们将加强与媒体的合作，及时发布正面信息，提升公司形象和声誉。
2024网络舆情年度工作总结
2024网络舆情年度工作总结2024年度网络舆情工作总结一、工作背景网络舆情是指通过互联网平台传播的信息和言论，对社会各界产生影响，并引发舆论回应的现象。
随着互联网的普及和社交媒体的发展，网络舆情已经成为了一种重要的社会现象。
为了及时了解社会舆论动态、维护社会稳定、保护公民权益，我们在2024年全面加强网络舆情监测和处置工作。
二、工作成果1. 搭建舆情监测系统在2024年，我们成功搭建了一套先进的网络舆情监测系统。
该系统能够实时监测主流媒体、社交媒体、论坛、博客等各类网络平台上的热点话题和敏感信息，形成全面的舆情态势分析报告。
2. 分析舆情趋势通过对舆情监测数据的分析，我们能够及时发现并分析热点事件、敏感话题以及舆论动向。
我们利用自然语言处理和机器学习等技术手段，对大量的文本数据进行情感分析、事件关联分析和意见领袖识别等，为政府决策提供重要参考。
3. 及时应对突发事件在2024年，我们面临了多起突发事件，例如自然灾害、社会事件等，这些事件在网络上引发了强烈的舆论反响。
我们积极利用舆情监测系统，及时发现并分析这些事件在网络上的传播情况，以便政府和相关部门能够更好地制定应对策略和舆论引导措施。
4. 加强舆情危机应对能力网络舆情危机管理是我们工作的重点之一。
在2024年，我们进一步加强了与政府相关部门和企业的合作，建立了舆情危机应对机制。
当出现重大舆情危机时，我们能够快速响应和处置，及时发布权威信息，制定舆论引导方案，有效化解危机并保护公众的利益。
5. 提高舆情信息公开透明度在2024年，我们积极推进舆情信息公开透明度工作。
我们建立了舆情信息公开平台，及时公布重大网络舆情事件的监测数据和分析报告，提供权威信息供公众参考。
这样可以有效增加公众对政府工作的理解和信任，避免谣言的传播和舆论的扭曲。
三、存在的问题和改进措施在2024年的网络舆情工作中，我们也发现了一些问题：1. 监测系统的精准度还需提高。
由于语言表达的复杂性和多样性，舆情监测系统在情感分析和意见领袖识别等方面还存在一定的误判和漏判问题。
舆情反转数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告背景随着互联网的快速发展，网络舆情已成为社会舆论的重要组成部分。
近年来，我国社会舆论环境日益复杂，舆情反转现象频繁发生，对社会稳定和公共秩序造成了一定影响。
为深入分析舆情反转现象，本研究通过收集和分析大量网络数据，对舆情反转的特点、原因及影响进行探讨，旨在为政府、企业及社会各界提供有益参考。
二、研究方法1. 数据来源：本研究选取了国内主流新闻网站、社交媒体平台以及搜索引擎等渠道，收集了2019年至2021年间具有代表性的舆情反转案例。
2. 数据处理：对收集到的数据进行分析，包括舆情反转案例的时间分布、涉及领域、反转原因等。
3. 数据分析：运用统计分析、文本分析等方法，对数据进行分析，总结舆情反转的特点和规律。
三、舆情反转特点1. 时间分布不均：舆情反转案例在一年四季中均有发生，但主要集中在夏季和冬季，尤其在节假日和重大事件发生后。
2. 涉及领域广泛：舆情反转案例涉及政治、经济、文化、社会等多个领域，其中政治领域案例占比最高。
3. 反转原因多样：舆情反转原因主要包括虚假信息、恶意攻击、误读误解、情绪化表达等。
4. 舆情反转周期较短：从舆情发酵到反转，通常在1-3天内完成。
5. 反转力度大：舆情反转往往导致舆论风向发生180度大转弯，对当事人和社会造成较大影响。
四、舆情反转原因分析1. 虚假信息：虚假信息是导致舆情反转的主要原因之一。
部分媒体和网民为了追求点击率，散布不实信息，误导公众。
2. 恶意攻击：部分网民出于个人恩怨或政治目的，恶意攻击他人，导致舆情反转。
3. 误读误解：由于信息传播过程中的断章取义、误解误读，导致舆情反转。
4. 情绪化表达：部分网民在表达观点时过于情绪化，忽视事实真相，导致舆情反转。
5. 舆论引导不足：在舆情发酵过程中，相关部门和媒体引导不足，导致舆情失控。
五、舆情反转影响分析1. 社会影响：舆情反转容易引发社会恐慌，影响社会稳定。
2. 政府形象：舆情反转可能导致政府形象受损，影响政府公信力。
舆情大数据市场分析报告
舆情大数据市场分析报告1.引言1.1 概述舆情大数据市场是指以大数据技术和舆情监测分析为基础，通过对社交媒体、新闻媒体、网民评论等海量数据的收集、整理和分析，以获取社会舆论、民意和信息态势的市场。
舆情大数据市场正在逐渐成为企业和政府决策的重要参考依据，同时也成为了企业营销、品牌管理、危机公关等方面不可或缺的工具。
该市场的发展受益于互联网、智能手机、社交媒体等新技术和新媒体工具的普及，以及大数据分析技术的不断进步。
随着互联网用户数量的不断增加，网络信息的传播速度和数量也呈现爆炸式增长的趋势，为舆情大数据市场的发展提供了充分的原材料和需求基础。
本文将对舆情大数据市场进行全面的分析，包括市场概况、主要参与者分析以及市场发展趋势展望，旨在为读者提供对舆情大数据市场有一个全面和深入的了解。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括对文章整体结构的介绍，包括各个部分的主要内容和重点。
具体内容可以按照以下方式进行编写：本报告主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分首先对舆情大数据市场进行概述，并介绍了本报告的目的和意义。
接下来是正文部分，主要包括舆情大数据市场概况、市场主要参与者分析和市场发展趋势展望三个方面的内容。
最后是结论部分，展望了舆情大数据市场的前景，分析了市场面临的挑战和机遇，并对全文进行了总结。
通过本报告的阐述，读者将对舆情大数据市场有一个全面的了解，并能够对市场的发展趋势有所预测。
1.3 目的文章的目的是通过对舆情大数据市场的深度分析，揭示市场的发展现状和未来趋势，从而为相关企业、投资者和政府部门提供决策参考。
同时，通过对市场主要参与者的分析，探讨市场竞争格局和行业发展动态，为相关企业提供市场竞争策略和发展方向。
最终，为了促进行业的健康发展，提高市场的透明度和专业化水平，促进舆情大数据市场的良性发展。
1.4 总结在本文中，我们对舆情大数据市场进行了深入的分析和探讨。
通过对市场的概况、主要参与者以及发展趋势的研究，我们可以看到舆情大数据市场有着广阔的应用前景和巨大的商业价值。
2023年度舆情工作情况的总结报告
2023年度舆情工作情况的总结报告一、工作背景和目标2023年度，舆情工作面临着复杂多变的环境和挑战。
社交媒体的快速发展，信息传播的速度和规模不断扩大，使舆情监测、分析和应对工作具有了更大的难度。
公司舆情工作的目标是准确把握公众对公司的态度和舆论动向，为公司决策提供重要参考。
二、工作内容和方法1. 舆情监测：通过构建舆情监测系统，及时搜集、整理和分析公众对公司的关注、评价和问题反馈等信息。
采用多种手段，包括社交媒体监测、媒体报道监测和关键词搜索等，确保对舆情热点的及时发现和追踪。
2. 舆情分析：通过对舆情数据进行深入分析，把握公众关注的重点和热点问题，挖掘出其中的潜在风险和机遇。
采用文本挖掘和情感分析等方法，对舆情数据进行综合评估，为公司决策提供精准的舆情分析报告。
3. 应对措施：根据舆情分析结果，制定相应的舆情应对策略和措施，及时进行公关危机管理和舆情引导。
同时，加强与公众的互动和沟通，及时回应公众关切，维护公司形象和声誉。
三、工作亮点与成绩1. 舆情监测覆盖全面：完善舆情监测系统，实现对主要社交媒体平台、新闻媒体、论坛和微博等的全面监测。
覆盖范围大大扩展，有效把握舆情的全貌。
2. 舆情分析精准深入：引入先进的文本挖掘和情感分析技术，在舆情数据分析中取得重要突破。
舆情分析报告准确度和深度显著提升，为决策提供了有力支持。
3. 应对措施及时有效：根据舆情分析结果，制定了一系列应对措施并及时实施，避免了一些潜在危机的发展。
加强了对公众的沟通互动，增强了公众对公司的信任和认可。
四、存在问题与改进方向1. 监测手段待加强：在舆情监测中，仍然存在对一些新兴社交媒体平台的覆盖不足问题。
需要进一步拓宽监测渠道，加强监测手段的完善。
2. 分析方法待更新：尽管引入了文本挖掘和情感分析等技术，但仍需持续跟进发展最新的分析方法，提高舆情分析的准确度和深度。
3. 应对措施优化：需要进一步完善公关危机管理和舆情引导的应对措施，提高应对危机的灵活性和针对性。
舆情监测年度总结报告(3篇)
第1篇一、前言随着互联网的普及和社交媒体的兴起，舆情监测已成为现代社会管理和公共关系的重要组成部分。
本报告旨在总结2023年度舆情监测工作，分析舆情发展趋势，评估工作成效，为今后的舆情监测工作提供参考。
二、工作概述1. 工作原则（1）第一时间原则：对突发事件和热点话题，第一时间进行监测、收集、研判，为应急处置提供第一手资料。
（2）全面覆盖原则：对各类舆情进行全方位、多角度的监测，确保信息来源的广泛性和真实性。
（3）协同作战原则：加强与各部门的沟通与协作，形成舆情处置合力。
2. 工作内容（1）舆情监测：运用先进的监测技术，对互联网、传统媒体、社交媒体等渠道进行实时监测，全面收集舆情信息。
（2）舆情分析：对收集到的舆情信息进行分类、筛选、整理，深入分析舆情发展趋势和公众关注焦点。
（3）舆情预警：对可能引发社会不稳定、影响政府形象和群众利益的舆情进行预警，及时提出应对措施。
（4）舆情应对：针对不同类型的舆情，制定相应的应对策略，协调相关部门进行处置。
三、工作成效1. 成功应对多起突发事件和热点话题，有效维护了政府形象和社会稳定。
2. 提高了舆情监测的准确性和时效性，为相关部门提供了有力支持。
3. 形成了舆情应对合力，提升了政府和社会各界应对舆情的能力。
4. 推动了舆情监测工作的规范化、制度化建设。
四、存在问题1. 舆情监测范围仍需进一步扩大，对部分新兴媒体和社交平台的监测能力有待提高。
2. 舆情分析能力有待加强，对复杂舆情事件的研判和应对仍存在不足。
3. 舆情应对机制有待完善，部分舆情事件处置效果仍有待提升。
五、下一步工作计划1. 加强监测技术研究和应用，提高舆情监测的准确性和时效性。
2. 深化舆情分析研究，提升对复杂舆情事件的研判和应对能力。
3. 完善舆情应对机制，提高政府和社会各界应对舆情的能力。
4. 加强与相关部门的沟通与协作，形成舆情处置合力。
总之，2023年度舆情监测工作取得了一定的成效，但也存在一些不足。
舆情监测分析报告
舆情监测分析报告舆情监测分析报告舆情监测分析报告是指对某一特定话题或事件在各种媒体平台上的舆情进行收集、整理和分析的过程，并根据分析结果提出相关建议或预测。
本报告针对某一特定话题进行舆情监测分析，以下为700字的报告内容。
一、舆情概述通过对相关新闻报道、社交媒体、论坛等渠道的舆情数据进行收集和分析，发现该话题的舆情总体上呈现出以下特点：1. 热度较高：该话题引起了广泛关注，媒体的报道数量较多，社交媒体平台上相关话题的讨论热度也较高。
2. 情绪分化：舆情数据显示，对该话题的情绪分布较为复杂，除了正面情绪和负面情绪外，还存在中立情绪和调侃情绪等。
3. 舆论趋势不一：从数据中可以观察到，对该话题的舆论并没有明显的趋势，舆论呈现出多元化的倾向。
二、关键观点分析通过对舆情数据的深入分析，我们发现以下一些重要的关键观点：1. 某些人群将该话题与自身利益联系在一起，认为该话题的发展对自身具有重要影响，因此对其持有积极态度。
2. 一部分人对该话题表示担忧，担心该话题的发展可能带来一些负面影响，比如环境污染、经济压力等。
3. 有些人对该话题持中立态度，认为需要进一步的研究和讨论，以便做出更明智的决策。
三、舆情分析基于以上观点和特点，我们对舆情数据进行了更深入的分析：1. 影响力评估：通过对舆情数据的整体分析，我们发现一些影响力较大的媒体和社交媒体账号，这些账号对舆情的引导和传播具有一定的影响力。
2. 关键词分析：通过对舆情数据中的关键词进行统计和分析，我们可以了解到一些舆论的核心关注点，有助于评估和把握舆论的走向。
3. 情感分析：通过对舆情数据中的情感进行情感分析，我们可以了解到舆情的情感倾向，有助于更准确地评估舆论的走向和形势。
四、建议和对策基于以上分析结果，我们提出以下建议和对策：1. 增强舆情传播的控制力：对于具有影响力的媒体和社交媒体账号，可以加强与其的合作，以增加对舆情的引导和传播能力。
2. 积极应对负面舆情：针对负面情绪和关切点，及时回应相关疑虑和担忧，公开信息，消除公众的误解，降低负面影响。
舆情监测实习报告总结
随着互联网的快速发展，网络舆情已成为影响企业、政府、社会等各个领域的重要因素。
为了更好地应对网络舆情，提高应对能力，我于2023年7月1日至2023年9月30日期间，在XX公司进行了为期两个月的舆情监测实习。
通过这段时间的实习，我对舆情监测工作有了更深入的了解，以下是对此次实习的总结。
二、实习内容1. 舆情监测平台操作在实习期间，我主要学习了如何使用XX公司的舆情监测平台。
该平台具备强大的数据收集、分析和报告功能，可以实时监测各大新闻网站、社交媒体、论坛等平台上的舆情信息。
我熟练掌握了平台的基本操作，包括关键词设置、监测范围调整、数据导出等。
2. 舆情信息收集与分析实习期间，我负责收集和整理各大平台上与公司相关的舆情信息。
通过对收集到的信息进行分类、整理和分析，我了解了不同类型的舆情事件，如正面舆情、负面舆情、争议性舆情等。
同时，我还学会了如何运用数据挖掘技术，对舆情事件进行深度分析。
3. 舆情报告撰写在实习期间，我参与了多个舆情事件的报告撰写工作。
在撰写报告时，我注重以下几个方面：（1）事件概述：简要介绍舆情事件的背景、发生过程和影响。
（2）舆情分析：对舆情事件的原因、影响和趋势进行深入分析。
（3）应对策略：针对舆情事件，提出相应的应对措施和建议。
（4）总结与建议：总结舆情事件的经验教训，为今后类似事件提供参考。
4. 团队合作与沟通在实习期间，我与团队成员共同完成了多个舆情监测项目。
在项目实施过程中，我学会了与团队成员有效沟通、协调，共同解决问题。
此外，我还参与了公司内部培训，提高了自己的专业素养。
1. 理论知识与实践能力的提升通过实习，我对舆情监测的相关理论知识有了更加深入的了解，掌握了舆情监测的基本方法。
同时，通过实际操作，我将理论知识与实际工作相结合，提高了自己的实践能力。
2. 舆情应对能力的提升在实习过程中，我参与了多个舆情事件的应对工作，积累了丰富的经验。
通过这些经历，我学会了如何快速、准确地判断舆情事件的性质，并提出有效的应对策略。
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成都舆情监测系统平台数据分析报告监测周期：2020-02-20 00:00:00~2020-02-20 23:59:59分析范围：成都媒体类型：全部信息类型：全部信息倾向性：全部去重类型：相同URL去重查询类型：发布信息报告导出：2020-02-20 18:33:44一、趋势分析在整体发展趋势中，2020.02.20 00:00声量最高，共产生4571条信息。
在2020.02.20 00:00重要媒体声量最高，共产生225条信息。
（一）整体趋势监测时间全部声量重要媒体声量2020.02.20 00:00 4571 2252020.02.20 01:00 0 02020.02.20 02:00 0 02020.02.20 03:00 0 02020.02.20 04:00 0 02020.02.20 05:00 0 02020.02.20 06:00 0 02020.02.20 07:00 0 02020.02.20 08:00 0 02020.02.20 09:00 0 02020.02.20 10:00 0 02020.02.20 11:00 0 02020.02.20 12:00 0 02020.02.20 13:00 0 02020.02.20 14:00 0 02020.02.20 15:00 0 02020.02.20 16:00 0 02020.02.20 17:00 0 02020.02.20 18:00 0 0 （二）原创/转发趋势（三）原创/转发分布类型数据量占比原创声量2253 49.29%转发声量2318 50.71% （四）媒体/网民趋势（五）媒体/网民分布类型数据量占比媒体声量272 5.95%网民声量4299 94.05%二、内容分析在监测周期内，共监测到4571条信息。
其中负面信息0条，占比0%。
媒体和网民主要关注与“上岸、古巷、成都、冠状病毒、林超”相关的信息。
（一）倾向性趋势（二）倾向性分布类型数据量占比正面0 0%负面0 0%中性4571 100%（三）热词分析1.热词词云2.热词统计序号关键词数量1 上岸822 古巷673 成都575 林超476 好用就行467 赵雷438 都把409 不然呢3811 县镇3612 最想去的地方3413 特辣3214 并不想3215 石锤2716 旺上2717 胶片相机2518 围观2519 选中了2320 工潮22三、媒体分析在监测周期内，共监测到4571条信息。
在各类媒体中，微博信息最多，共2994条，占比65.5%;负面信息共0条。
新浪微博发布的信息最多，共155条。
（一）媒体趋势监测时间新闻论坛微信微博博客平媒视频APP 评论其他249 74 768 2994 0 23 3 223 237 0 2020.02.2000:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2001:002020.02.200 0 0 0 0 0 0 0 0 002:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2003:002020.02.200 0 0 0 0 0 0 0 0 004:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2005:002020.02.200 0 0 0 0 0 0 0 0 006:002020.02.200 0 0 0 0 0 0 0 0 007:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2008:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2009:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2010:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2011:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2012:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2013:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2014:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2015:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2016:000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2020.02.2017:002020.02.20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 018:00（二）媒体对比媒体类型总数据量正面数据量占比负面数据量占比中性数据量占比其他0 0 0% 0 0% 0 0% 评论237 0 0% 0 0% 237 100% APP 223 0 0% 0 0% 223 100% 视频 3 0 0% 0 0% 3 100% 平媒23 0 0% 0 0% 23 100% 博客0 0 0% 0 0% 0 0% 微博2994 0 0% 0 0% 2994 100% 微信768 0 0% 0 0% 768 100% 论坛74 0 0% 0 0% 74 100% 新闻249 0 0% 0 0% 249 100%（三）媒体分布媒体类型数据量占比新闻249 5.45%论坛74 1.62%微信768 16.8%微博2994 65.5%博客0 0%平媒23 0.5%视频 3 0.07%APP 223 4.88%评论237 5.18%其他0 0% （四）活跃媒体1.全部媒体媒体类型媒体名称文章数量域名评论新浪微博155 APP 搜狐新闻95 新闻腾讯网-腾讯网61 APP 58本地版31 APP 网易号29 评论百度贴吧26 APP 趣头条24 微博火山chanlin 15 https:///u/7074851454 新闻大风号12 APP 今日头条-微头条11 2.新闻类媒体媒体类型媒体名称文章数量域名新闻腾讯网-腾讯网61 新闻搜狐新闻25 新闻百度百家11 新闻大风号7 6 新闻伯乐二手车网-物流货运新闻钱讯网-国内财经 6 新闻汉丰网 5 4 新闻东方财富网(财经)-财经频道新闻手机东方财富 4 新闻中国工程网-四川 4 3.论坛类媒体媒体类型媒体名称文章数量域名论坛挑挑拣拣问答 5 论坛百度贴吧 3 论坛百度贴吧 2 论坛百度贴吧-艾欧尼亚吧 2 论坛百度贴吧 2 论坛百度贴吧 2 2 论坛东方财富网股吧-财经评论吧论坛百度知道 2 2 论坛东方财富网股吧-财经评论吧（cjpl）论坛百度贴吧-成都吧 2 4.微信类媒体媒体类型微信号文章数量域名微信香落尘外7 微信医护知音 6 微信超市街区 5 5 微信四川成都狗狗宠物狗交流诚信平台微信房产班 5 微信华宇北方物流公司 4 微信融金说财 3 微信聊育儿吧 3 微信宠物小猪 3 5.微博类媒体媒体类型博主名称相关微博数量博主主页链接微博火山chanlin 15 https:///u/7074851454 微博要加奶霜嘛10 https:///u/6384441390 微博水袖过客9 https:///u/1789660065 微博瓜皮戳戳戳8 https:///u/56535732978 https:///u/3756242065微博番茄炒圣女果炒西红柿微博剑客2046 7 https:///u/1456544233 微博盛世美颜李旺旺7 https:///u/6974651078 微博旧友释天NcsTyshallow 7 https:///u/6571850702 微博客观事实KO 7 https:///u/1935986543 微博末甚子 6 https:///u/5019174656 6.博客类媒体暂无数据7.平媒类媒体媒体类型媒体名称文章数量域名5 平媒家庭与生活报-众志成城战胜疫情平媒广元晚报 2 平媒宜宾日报 2 平媒西藏日报 2 平媒甘孜日报-要闻 2 平媒中国产经新闻-01版 1 平媒甘孜日报-社会民生 1 平媒通辽日报-旅游 1 平媒广元晚报 1 平媒甘孜日报-文学 1 8.视频类媒体媒体类型媒体名称文章数量域名视频搜狗视频 1 视频腾讯视频 1 视频好看视频 1 9.APP类媒体媒体类型媒体名称文章数量域名APP 搜狐新闻70 APP 58本地版31 APP 网易号29 APP 趣头条24 APP 今日头条-微头条11 APP 点点新闻8 APP N新闻7 APP 中青看点7 APP 大风号 5 APP 东方头条 4 10.评论类媒体媒体类型媒体名称文章数量域名评论新浪微博155 评论百度贴吧23 评论百度贴吧-成都吧 5 评论百度贴吧 4 评论百度贴吧 3 2 评论百度贴吧-三国志战略版吧评论百度贴吧-西北吧 2 评论百度贴吧-自考吧 2 评论百度贴吧-艾欧尼亚吧 2 评论百度贴吧-剑网3吧 2 11.其他类媒体暂无数据四、微博分析在监测周期内，共监测到2994条信息。
其中负面信息0条，占比0%。
媒体和网民主要关注与“上岸、古巷、好用就行、赵雷、都把”相关的信息。
名人发布的信息最多，共228条。
发文博主主要集中在四川，男性用户最多。
（一）微博趋势（二）倾向性分布类型数据量占比正面0 0%负面0 0%中性2994 100% （三）微博热词1.热词词云2.热词统计序号关键词数量1 上岸822 古巷673 好用就行464 赵雷435 都把406 不然呢388 林超369 最想去的地方3410 特辣3211 并不想3212 石锤2713 旺上2714 胶片相机2515 围观2516 成都2517 捉三2218 工潮2219 肺叶2120 徐坤20（四）博主地域1.博主地域2.博主地域统计序号地域博主数量序号地域博主数量1 四川814 18 黑龙江242 北京202 19 天津233 广东196 20 贵州204 浙江99 21 江西195 江苏84 22 内蒙古196 上海81 23 安徽177 山东75 24 云南178 湖南66 25 海南159 重庆56 26 香港1310 辽宁49 27 甘肃1111 河北49 28 宁夏912 福建49 29 新疆913 河南48 30 台湾814 湖北46 31 吉林715 陕西46 32 西藏716 广西38 33 青海 617 山西29 34 澳门 4 （五）大V分析大V类型数据量占比名人228 61.29%企业 6 1.61%媒体 2 0.54%个人大V 124 33.33%其他0 0%粉丝数量/博主类型合计名人政府企业媒体个人大V 其他认证粉丝数>1000W 0 0 0 0 0 0 0粉丝数>500W 1 0 0 0 1 0 0粉丝数>100W 15 14 1 0 0 0 0粉丝数>50W 1 1 0 0 0 0 0粉丝数>20W 7 6 0 0 1 0 0粉丝数>10W 9 9 0 0 0 0 0 （六）性别分布性别数据量占比男性1917 64.03%女性1048 35%未知29 0.97%（七）热门博主序号热门博主认证类型粉丝数相关博文数1 一手Video 媒体5249141 12 时尚一姐名人3451999 13 省钱专用小马甲未认证2703698 14 微成都政府2465650 15 义承办震名人2088814 16 乐居重庆名人2020367 17 成都吃土青年名人1698374 18 省钱小管家名人1657974 19 热门旅游君名人1553006 110 省钱小白名人1396544 2 （八）活跃博主序号活跃博主认证类型粉丝数相关博文数1 火山chanlin 未认证 3 152 要加奶霜嘛未认证 6 103 水袖过客未认证43 94 番茄炒圣女果炒西红未认证507 8柿5 瓜皮戳戳戳未认证92 86 旧友释天NcsTyshallow 未认证10109 77 客观事实KO 未认证1270 78 剑客2046 未认证599 79 盛世美颜李旺旺未认证21 710 ·月巴憨·未认证495 6。