济南舆情监测系统平台数据分析报告
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。
2024年舆情大数据市场调查报告
2024年舆情大数据市场调查报告1. 背景介绍舆情大数据是指通过对社交媒体、新闻媒体、网络平台等大量文本数据的分析，获取并分析公众对某一特定事件、话题或产品的观点和情感倾向。
舆情大数据的应用范围广泛，包括舆情监测、危机管理、品牌口碑管理等领域。
本报告旨在对当前舆情大数据市场进行调查和分析，以了解市场规模、竞争格局、发展趋势等相关情况。
2. 舆情大数据市场规模分析根据市场研究机构的数据，舆情大数据市场在过去几年一直保持稳定增长态势。
根据我们的调查，舆情大数据市场的年复合增长率预计将保持在10%以上，预计到2025年，市场规模将超过50亿美元。
3. 舆情大数据市场竞争格局目前，舆情大数据市场竞争激烈，主要的竞争对手包括国内外的大型科技公司、舆情监测机构以及专业的舆情分析服务提供商。
这些公司通过提供全方位的舆情大数据分析和处理服务来争夺市场份额。
在市场竞争中，技术实力、数据采集和处理能力以及服务质量是关键竞争因素。
一些公司通过不断创新来提高技术实力，采用先进的自然语言处理和机器学习算法来提取和分析舆情数据。
同时，一些公司通过与大数据提供商和媒体合作，增加数据采集渠道和数据源，以提供更全面、准确的舆情数据。
4. 舆情大数据市场发展趋势舆情大数据市场在未来几年有望出现以下几个发展趋势：4.1 人工智能技术的应用随着人工智能技术的不断发展，舆情大数据分析将更加智能化和自动化。
通过人工智能技术，可以实现对大规模文本数据的自动处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
4.2 舆情监测的多维度分析未来舆情大数据分析将不仅限于情感倾向和观点的分析，还会向多维度分析发展。
例如，将舆情数据与用户画像、地理位置等数据相结合，进行更加精准的舆情监测和分析。
4.3 跨界合作的加强舆情大数据的应用领域广泛，涉及到政府、企业、媒体等多个领域。
未来，跨界合作将成为舆情大数据市场的重要趋势，通过与其他行业的企业合作，可以实现数据共享和资源共享，进一步提高舆情分析的效果和应用效益。
舆情监测开展报告总结汇报
舆情监测开展报告总结汇报舆情监测开展报告总结汇报尊敬的领导、各位同事：大家好！我是舆情监测小组的负责人，今天非常荣幸能在此向大家汇报我们舆情监测的工作情况和成果。
首先，我想简要概括我们小组的工作内容和目标。
舆情监测小组的主要任务是通过对网络、媒体、社交平台等渠道进行监测、收集和分析，及时了解社会舆论动态，为公司决策提供参考和建议。
我们的目标是准确把握公众对我们公司、我们产品或我们行业的关注点和态度，及时发现舆情危机和负面信息，并采取相应措施进行应对。
在过去的几个月里，我们舆情监测小组始终秉持着科学、客观、公正的原则，辛勤工作，取得了一些成绩。
具体来说，我们主要做了以下几方面工作：首先，我们建立了一套有效的舆情监测体系。
我们团队成员分工明确，运用多种工具和技术手段，实时监测网络上与公司相关的热点话题和事件，追踪社交媒体平台上的关键词和关注度，并进行数据分析和整理。
其次，我们精准分析、把握舆论动向。
通过对大量数据的分析和比对，我们可以迅速发现舆情热点、病态信息以及对公司形象和产品性能的评价。
这些分析结果为公司的决策提供了重要的参考和依据。
再次，我们定期向公司领导及相关部门提供舆情监测报告。
通过对监测结果的整理和归纳，我们及时向公司领导和相关部门汇报，特别是在出现危机和负面信息时，我们能够快速提供相关信息以供决策参考，以便采取及时的措施来应对。
最后，我们与其他部门密切合作，为公司的公共关系管理、市场推广以及客户服务等方面提供支持。
我们的监测结果和分析报告为他们的工作提供了有力的支持，帮助公司更好地与公众进行沟通和互动。
总体来说，我们舆情监测小组在过去几个月中通过努力工作，取得了一些成果。
但是，我们也意识到仍有一些问题和不足之处。
首先，由于舆情监测的信息量大且多样化，数据的收集和分析仍存在困难和挑战。
其次，我们需要进一步提高信息的准确性和分析的针对性，以更好地为公司决策提供有力支持。
最后，我们需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应舆情监测工作的不断变化。
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济南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：济南媒体类型：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 18:33:21一、趋势分析在整体发展趋势中，2020.02.20 00:00声量最高，共产生1688条信息。
在2020.02.20 00:00重要媒体声量最高，共产生63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 1688 632020.02.20 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1013 60.01%转发声量675 39.99% （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79 4.68%网民声量1609 95.32%二、内容分析在监测周期内，共监测到1688条信息。
其中负面信息0条，占比0%。
媒体和网民主要关注与“双眼皮、招生网、喜从天降、东社、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1688 100%（三）热词分析1.热词词云2.热词统计序号关键词数量1 双眼皮1782 招生网453 喜从天降244 东社235 林超206 济南人187 冠状病毒148 济南1310 张云雷1111 国际大都市1112 张九龄1013 再点1014 疫情处置815 选中了817 成绩公布718 马国强719 图片720 王忠7三、媒体分析在监测周期内，共监测到1688条信息。
在各类媒体中，微博信息最多，共969条，占比57.41%;负面信息共0条。
新浪微博发布的信息最多，共47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76 32 423 969 0 3 2 92 91 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91 0 0% 0 0% 91 100% APP 92 0 0% 0 0% 92 100% 视频 2 0 0% 0 0% 2 100% 平媒 3 0 0% 0 0% 3 100% 博客0 0 0% 0 0% 0 0% 微博969 0 0% 0 0% 969 100% 微信423 0 0% 0 0% 423 100% 论坛32 0 0% 0 0% 32 100% 新闻76 0 0% 0 0% 76 100%（三）媒体分布媒体类型数据量占比新闻76 4.5%论坛32 1.9%微信423 25.06%微博969 57.41%博客0 0%平媒 3 0.18%视频 2 0.12%APP 92 5.45%评论91 5.39%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47 APP 58本地版33 APP 搜狐新闻32 新闻腾讯网-腾讯网15 14 https:///u/6592839592微博我心中最好的爱你的农农呀浓糖mm8 微信济南宠物狗出售济南宠物狗狗领养微博ai耶啵的每一天呀8 https:///u/69049763888 微信制药质量、研发、注册交流微信励志说吧7 6 https:///u/3936941807微博总有一天要去看望妇好的大铜钺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15 新闻大风号 5 新闻百度百家 5 新闻须知网-机械设备 4 3 新闻伯乐二手车网-物流货运2 新闻免费发布信息网-安全防护新闻须知网-精细化工 2 新闻搜狐新闻 2 新闻腾讯网-旅游 2 新闻福州新闻网-福州要闻 1 3.论坛类媒体媒体类型媒体名称文章数量域名4 论坛百度贴吧-济南双眼皮吧论坛百度贴吧-济南隆鼻吧 4 论坛百度贴吧-济南吧 2 论坛百度贴吧 2 论坛百度贴吧-莘县吧 1 论坛百度贴吧-石柱吧 1 论坛百度贴吧-高速公路吧 1 论坛百度贴吧-电影票房吧 1 1 论坛百度贴吧-上海办公楼吧论坛挑挑拣拣问答 1 4.微信类媒体媒体类型微信号文章数量域名8 微信济南宠物狗出售济南宠物狗狗领养8 微信制药质量、研发、注册交流微信励志说吧7 微信威海大润发 6 微信城镇建设之窗 5 微信黄河文艺 5 微信历下区小学数学 4 微信房产班 4 3 微信尔雅学习通超星查答案微信山东金融文学 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14 https:///u/6592839592微博我心中最好的爱你的农农呀浓糖mm微博ai耶啵的每一天呀8 https:///u/69049763886 https:///u/3936941807微博总有一天要去看望妇好的大铜钺微博冲出大气层GNC 4 https:///u/6372182295 微博唯爱有站 4 https:///u/7303236087 微博糯顿睫毛一米八 3 https:///u/5782620655 微博东阿阿胶直营店-秦 3 https:///u/6452562901 微博卡卡卡酷依 3 https:///u/5761778310 微博日常爱元元呀 3 https:///u/7315693098 微博新蕾姐的猫 3 https:///u/5127412196 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平媒中国社会报-二版 1 平媒channel 1 平媒中国社会报-三版 1 8.视频类媒体媒体类型媒体名称文章数量域名视频好看视频 1 视频腾讯视频 1 9.APP类媒体媒体类型媒体名称文章数量域名APP 58本地版33 APP 搜狐新闻30 APP 趣头条 6 APP 网易号 5 APP 今日头条-微头条 4 APP 点点新闻 3 APP 中青看点 2 APP N新闻 2 APP 大风号 1 APP 今日头条 1 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47 评论百度贴吧-济南相亲吧 5 评论百度贴吧-城市gdp吧 5 评论百度贴吧-济南泉城吧 5 评论百度贴吧-东部吧 3 评论百度贴吧-中华城市吧 2 评论百度贴吧-邹平吧 2 评论百度贴吧-宁阳吧 2 评论百度贴吧-徐州城建吧 2 评论百度贴吧-郓城吧 1 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969条信息。
其中负面信息0条，占比0%。
媒体和网民主要关注与“双眼皮、招生网、东社、林超”相关的信息。
名人发布的信息最多，共68条。
发文博主主要集中在山东，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969 100% （三）微博热词1.热词词云2.热词统计序号关键词数量1 双眼皮1762 招生网453 东社224 林超136 张九龄107 张云雷98 成绩公布79 图片710 情人节快乐 611 你怎么 612 立农 613 马国强 514 磨骨 515 逢考必过 517 漱玉 518 Zwsl 419 淮北师范大学 420 考研 4 （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 山东276 18 甘肃82 北京108 19 重庆83 广东26 20 黑龙江74 浙江21 21 吉林75 福建21 22 云南76 湖南20 23 安徽77 上海19 24 西藏78 河南16 25 贵州 69 河北16 26 天津 610 四川16 27 内蒙古 611 辽宁14 28 青海 512 江苏12 29 新疆 513 陕西11 30 香港 414 海南11 31 广西 415 湖北9 32 江西 216 山西9 33 宁夏 117 澳门8（五）大V分析大V类型数据量占比名人68 76.4%企业0 0%媒体 2 2.25%个人大V 18 20.22%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 1 0 0 0 1 0 0粉丝数>500W 0 0 0 0 0 0 0粉丝数>100W 0 0 0 0 0 0 0粉丝数>50W 3 3 0 0 0 0 0粉丝数>20W 4 4 0 0 0 0 0粉丝数>10W 0 0 0 0 0 0 0 （六）性别分布性别数据量占比男性522 53.87%女性432 44.58%未知15 1.55%（七）热门博主序号热门博主认证类型粉丝数相关博文数1 梨视频媒体20241542 12 寻香美食名人850109 13 济南市济南事名人737913 14 西安校园头条名人701045 15 搞笑沪未认证416526 16 搞笑矾未认证395624 17 搞笑州名人367269 18 搞笑碟未认证300158 19 XJ老吴名人257884 110 通行线Toursline 名人234999 1 （八）活跃博主序号活跃博主认证类型粉丝数相关博文数1 我心中最好的爱你的未认证83 14 农农呀浓糖mm2 ai耶啵的每一天呀名人41488 83 总有一天要去看望妇未认证243 6 好的大铜钺4 唯爱有站未认证40 45 冲出大气层GNC 未认证11 46 东阿阿胶直营店-秦未认证277 37 铁山1986 未认证184 38 糯顿睫毛一米八未认证85 39 卡卡卡酷依未认证12 310 日常爱元元呀未认证9 3。