以科技手段辅助网络舆情突发事件的监测分析
网络舆情的监测与预警机制
网络舆情的监测与预警机制随着互联网的普及和信息技术的进步，网络舆情的监测与预警变得越来越重要。
网络舆情是指通过网络渠道传播的，关于某个话题、事件或者对象的公众舆论倾向和情绪表达。
它具有广泛的影响力，可以对社会运作、公共决策和个人形象等产生重大影响。
因此，建立一个高效的网络舆情监测与预警机制势在必行。
一、网络舆情监测的重要性及挑战1.1 网络舆情监测的重要性网络舆情监测对于政府、企业、组织和个人都具有重要意义。
首先，网络舆情监测可以帮助政府了解民意和社会情绪，及时调整政策和决策。
其次，对于企业来说，网络舆情监测可以帮助其评估市场反馈和公众对产品或服务的看法，为商业决策提供参考。
最后，对于组织和个人来说，网络舆情监测可以帮助其及时了解自己的声誉和形象在网络上的表现，防止和解决潜在的危机。
1.2 网络舆情监测的挑战然而，网络舆情监测面临着一些挑战。
首先，网络信息的爆炸性增长使得监测任务变得异常复杂。
每天产生的海量信息需要进行筛选和分析，这对监测团队的技术和人力资源提出了更高的要求。
其次，网络虚假信息和谣言的传播给监测工作带来了干扰和困扰，监测团队需要有能力辨别真假信息，防止谣言扩散。
最后，由于网络匿名性和信息传播的迅速性，监测行为可能涉及用户隐私和言论自由的问题，需要进行合法、合规和平衡考虑。
二、网络舆情监测与预警机制的构建2.1 监测技术的应用为了解决网络舆情监测的挑战，可以利用现代技术手段进行自动化、智能化的监测。
例如，可以利用自然语言处理技术对网络文本进行情感分析，从而了解公众对某个话题的情绪倾向。
此外，还可以利用数据挖掘和机器学习技术对海量的网络数据进行分析和挖掘，挖掘出网络舆情的关键词、热点话题和关注度等信息。
2.2 多方合作的机制建设网络舆情监测与预警涉及到政府、企业、媒体和社会公众等多方面的主体。
因此，建立一个多方合作的机制是必要的。
政府可以与专业机构合作，共同建立网络舆情监测中心，进行数据收集、分析和预警。
大数据在网络舆情分析中的应用
大数据在网络舆情分析中的应用随着信息技术的发展和互联网的普及，网络舆情已经成为社会关注的热点。
在这个信息爆炸的时代，舆情事件的传播速度和影响范围大大增加。
如何有效地监测、分析与应对这些舆情，成为政府、媒体和企业亟待解决的问题。
大数据作为一种新兴的技术，赋予网络舆情分析新的动力。
本文将着重探讨大数据在网络舆情分析中的应用，分析其技术特点、实施方法与实际案例，提出未来的发展方向。
大数据与网络舆情分析首先，我们需要明确什么是大数据以及网络舆情。
大数据是指无法用传统的数据处理软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，这些数据具有海量、多样、高速、真实性与价值密度等特点。
网络舆情则是指在网络空间中，人们对特定事件、人物或问题所表现出的意见和情感。
随着社交媒体和在线论坛的兴起，网络舆情的形成变得空前复杂。
人们在不同的平台上发表自己的看法，形成多维度的意见链。
这使得仅靠传统的质性研究方法难以对网络舆情进行全面而系统的分析。
因此，将大数据技术引入到舆情分析中至关重要。
大数据在网络舆情分析中的技术应用数据采集数据采集是舆情分析的重要环节。
通过爬虫技术等手段，可以迅速抓取社交媒体、新闻网站和论坛等多个渠道的数据。
这些数据不仅包括文字，图像和视频等多种形态也是获取的重要部分。
例如，通过API接口获取Twitter或微信公众平台的数据，可以准确掌握用户的评论与转发情况，从而为后续的分析提供基础。
数据存储与管理面对海量的数据，如何存储和管理成为了一项挑战。
传统的关系型数据库往往无法承载这样的数据量。
因此，许多机构开始使用Hadoop、Spark等分布式存储和处理框架。
这些框架能够支持海量数据存储，并快速进行并行计算，从而提高数据处理效率。
数据清洗在众多来源的数据中，常常存在噪声和冗余信息。
只有经过清洗后，才能保证数据的准确性和有效性。
利用文本处理技术，可以识别并去除无关信息，例如重复评论、垃圾信息以及非结构化文本中的干扰元素。
网络舆情监测的方法与技术有哪些
网络舆情监测的方法与技术有哪些在当今数字化的时代，网络舆情的影响力日益显著。
无论是企业、政府机构还是社会组织，都需要有效的网络舆情监测来了解公众的看法和态度，及时应对可能的危机，并做出明智的决策。
那么，网络舆情监测都有哪些方法与技术呢？一、关键词监测这是网络舆情监测中最基础也是最常用的方法之一。
通过设定一系列与监测对象相关的关键词，如品牌名称、产品名称、活动主题等，利用搜索引擎或专门的监测工具，对网络上出现这些关键词的内容进行搜索和收集。
关键词的选择至关重要。
需要充分考虑到可能的变体、同义词、近义词，以及相关的热门话题和常见表述方式。
同时，还要根据监测的需求和目标，不断调整和优化关键词的组合。
二、社交媒体监测社交媒体平台已成为人们表达观点和分享信息的重要场所。
对微博、微信、抖音、知乎等主流社交媒体进行监测，可以获取到大量实时的舆情信息。
社交媒体监测不仅要关注文字内容，还要留意图片、视频等多媒体信息。
同时，需要了解不同社交媒体平台的特点和用户群体，以便更有针对性地进行监测和分析。
监测手段包括利用平台自身的搜索功能、官方提供的数据分析工具，以及第三方的社交媒体监测软件。
这些工具可以帮助用户跟踪话题的热度、传播路径、用户情感倾向等关键指标。
三、网络爬虫技术网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序。
通过编写爬虫程序，可以按照设定的规则和范围，抓取大量网页中的相关信息。
在网络舆情监测中，爬虫技术可以帮助快速收集广泛的网络数据，但需要注意的是，在使用爬虫时要遵守法律法规和网站的使用规则，避免对网站造成过大的负担和侵权行为。
四、情感分析技术情感分析旨在判断文本所表达的情感倾向，是正面、负面还是中性。
这对于了解公众对特定事件或话题的态度非常重要。
情感分析可以基于词典匹配、机器学习算法等方法实现。
通过建立情感词典，对文本中的词汇和短语进行匹配和计算，从而得出情感得分。
机器学习算法则通过对大量标注好情感倾向的文本数据进行训练，学习如何自动判断新文本的情感。
舆情信息工作存在的问题及建议
舆情信息工作存在的问题及建议一、问题分析近年来，网络科技的迅猛发展使得舆情信息传播更加便捷快速，然而这也带来了一系列的问题。
以下将就现阶段舆情信息工作存在的问题进行分析。
1. 信息真实性难以保证在互联网时代，虚假、夸大甚至造谣成为了一种常见现象。
虽然政府和媒体采取了多种措施来打击谣言，但是随着技术不断演进，尤其是人工智能技术的崛起，制造和传播谣言的门槛也越来越低。
这给辨别真假信息带来了极大困难。
2. 舆情监测手段滞后由于舆论监管机构和企事业单位对新兴技术的理解滞后，舆情监测手段往往无法及时抓住热点事件或民意变化。
当事件发生时，公司或政府无法第一时间做出应对，从而可能导致舆论失控、形势逆转。
3. 数据收集与处理不完善舆情数据的收集、整理和分析是一个系统性工程，但目前很多机构在这方面投入不足。
数据收集源不全面，处理能力不够强大，导致舆情分析的准确度和及时性较低。
4. 缺乏合理引导和应对措施有些企事业单位对舆情信息是采取袖手旁观、无所作为的态度。
即使一些公司或政府部门意识到了问题，但却没有制定出明确的应对措施，缺乏主动引导。
这样往往会导致舆论波动过大，甚至产生负面影响。
二、改进建议针对上述问题，以下给出一些建议以完善舆情信息工作。
1. 提升辨别真伪能力建立更加严格的谣言查证机制，并利用技术手段进行辅助判断。
政府、媒体和网络平台应加强合作，共同打击虚假信息传播。
此外，鼓励公众及时举报虚假信息，并设立相关奖励机制来激励民众参与谣言查证。
2. 加强监测手段与人才培养舆情监测要紧跟新技术发展步伐，提高预测和分析能力。
舆情监测机构应积极引入大数据、人工智能等技术，提升手段的科学性和准确性。
同时，加强人才培养与引进，推动舆情信息工作者专业化发展。
3. 完善数据收集和处理流程建立全面的数据收集网络，整合多元化的数据源。
利用自然语言处理技术、机器学习算法等方法，提高对舆情数据的挖掘和分析效果。
此外，政府和企事业单位应增加对舆情信息的投入与重视，在组建专门团队负责数据收集与处理方面加大支持。
突发事件网络舆情网上网下联动引导的必要性分析
突发事件网络舆情网上网下联动引导的必要性分析【摘要】突发事件网络舆情是指突发事件引发的网络舆论影响。
网上网下联动引导是指通过整合网络和传统媒体资源，引导舆情走向。
在处理突发事件中，网上网下联动引导至关重要。
本文分析了突发事件网络舆情的影响，探讨了网上网下联动引导的实践意义和优势，并提出了相关方法。
传统方式与新型方式的比较也得到了讨论。
总结指出，突发事件网络舆情网上网下联动引导的必要性，提出了提高舆情应对能力的建议，并展望了未来发展趋势。
通过对网络舆情的及时处置和引导，可以更好地维护社会稳定和公众利益。
【关键词】突发事件、网络舆情、网上网下联动引导、必要性、影响分析、实践意义、优势、方法探讨、传统方式、新型方式、提高舆情应对能力、未来发展趋势。
1. 引言1.1 突发事件网络舆情的定义突发事件网络舆情是指突发事件发生后，通过各种网络渠道传播的舆情信息。
这些信息可能包括事故原因、受伤人员情况、救援进展等内容。
在当今社会，人们获取信息的渠道变得多样化，网络舆情成为了重要的信息来源之一。
突发事件网络舆情的定义涵盖了事件信息传播的广泛性和迅速性。
突发事件网络舆情在传播上具有一定的特点，例如信息传播的速度快、信息量大、信息真实性难以保障等。
这意味着在处理突发事件网络舆情时，需要考虑到这些特点，采取相应的措施进行引导和应对。
突发事件网络舆情的定义不仅仅是对现象的描述，更是对舆情应对的重要指导。
通过研究突发事件网络舆情的定义，可以更好地理解其影响和作用，为网上网下联动引导提供基础和依据。
突发事件网络舆情的定义是舆情研究的基础，对于引导和处理突发事件舆情具有重要的意义。
1.2 网上网下联动引导的概念网上网下联动引导是指在突发事件网络舆情中，通过整合网络平台和现实社会资源，采取一系列有效措施，引导和干预舆情的发展趋势，以达到舆情平稳化、积极引导和最终解决问题的目的。
在现代社会，网络和现实社会已经紧密相连，而突发事件的传播速度和影响力也随之迅速增加，因此网上网下联动引导成为解决突发事件舆情问题的重要手段。
人工智能在舆情分析与公共关系中的智能化服务
人工智能在舆情分析与公共关系中的智能化服务随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经渗透到了各个领域中，舆情分析与公共关系也不例外。
人工智能的智能化服务在舆情分析与公共关系中发挥了重要作用，为企业、政府和组织提供了更高效、准确的信息处理和决策支持。
本文将探讨人工智能在舆情分析与公共关系中的智能化服务。
一、舆情分析中的人工智能应用舆情分析是指通过对公共媒体、社交媒体、论坛以及其他网络平台上大量信息的搜集、整理、分析，以评估社会公众对某个事件、话题或产品的态度和看法。
人工智能的应用在舆情分析中可以提供更加高效、全面的分析手段。
首先，基于人工智能的情感分析可以帮助企业快速了解公众对产品或事件的情绪倾向。
情感分析算法通过对文本进行分析，识别其中的情感色彩，从而抓取公众对某个话题的情绪态度。
这种算法可以帮助企业及时发现潜在危机，制定相应的公关策略。
其次，人工智能在舆情分析中的应用还包括舆情监测和预警系统。
舆情监测系统利用人工智能技术自动搜索并分析互联网上的大量信息，整合并展示给用户，以帮助用户及时掌握最新的舆情动态。
预警系统可以通过分析监测到的数据，发现潜在的危机信号并提前预警，以避免舆情危机的发生。
最后，人工智能还可以为舆情分析提供数据挖掘和可视化的支持。
通过大数据分析和机器学习算法，人工智能可以挖掘出更为深层次的信息，帮助用户发现潜在的问题和解决方案。
同时，可视化技术可以将庞大的舆情数据以图表、地图等形式直观地展示出来，帮助用户更好地理解和分析舆情数据。
二、公共关系中的人工智能应用公共关系是指建立企业或组织与公众之间良好关系的一系列活动。
在传统的公共关系工作中，人们通常需要手工处理大量的数据和信息，这不仅费时费力，而且容易出现疏漏。
而人工智能的出现为公共关系工作带来了很多便利。
首先，人工智能可以提供自动化的客户服务。
通过自然语言处理技术和智能机器人的应用，人工智能可以为企业解决大量重复性的客户咨询，提供定制化的服务。
网络舆情监测的五大技术
网络舆情监测的五大技术随着互联网的快速发展，公众的声音通过各种渠道得以广泛传播。
网络舆情监测作为一种有效了解社会动态、掌握公众情绪与意见的工具，逐渐受到企业和政府等各类组织的重视。
网络舆情监测涉及多种技术手段，本文将详细探讨其五大主要技术，以帮助读者全面了解这一领域。
1. 自然语言处理（NLP）自然语言处理是计算机科学与人工智能的重要分支，主要研究计算机如何能够理解和处理人类语言。
随着社交媒体和论坛日益成为信息传播的重要途径，自然语言处理在网络舆情监测中发挥着至关重要的作用。
1.1 文本分析文本分析是自然语言处理中的基础工作，通过分词、词性标注、命名实体识别等技术手段，将大量文本数据转化为机器可理解的信息。
在舆情监测中，文本分析有助于提取出公众意见的关键词，从而洞察人们对某一事件、品牌或政策的态度和情感。
1.2 情感分析情感分析是自然语言处理的另一关键组成部分。
利用机器学习和深度学习算法，对文本中的情感进行分类，如正面、负面或中性。
在舆情监测中，情感分析可以帮助研究者快速获取公众情绪的总体走向，从而指导决策。
1.3 主题建模主题建模是一种通过数据挖掘技术识别文章或文本集中反复出现的主题的方法。
这项技术使得舆情监测能够发现隐藏在各类信息背后的潜在主题，为进一步分析提供了基础。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动发现模式、趋势与关联关系的技术。
在网络舆情监测中，数据挖掘能够帮助从繁杂的信息中提取有价值的数据，使得决策者能够根据真实情况进行快速反应和调整。
2.1 社交网络分析社交网络分析是数据挖掘的一部分，它侧重于研究社交媒体平台上的用户行为。
通过对用户间关系、互动频率及信息传播路径等数据进行分析，舆情监测系统可以评估信息传播的影响力，并识别出重要发言人或影响者，这对于制定舆情应对策略具有重要意义。
2.2 聚类分析聚类分析是一种将相似数据分组的方法。
在网络舆情监测中，通过聚类分析，可以将相似类型的舆论聚合在一起，从而有效识别出用户关注的热点话题。
网络舆情监测的关键技术和案例
网络舆情监测的关键技术和案例一、引言随着互联网和社交媒体的快速发展，网络舆情监测已成为政府、企业和个人的必备工具。
通过对社交媒体、新闻网站、论坛等网络媒体进行监测和分析，可以及时掌握公众对特定事件、产品、服务、品牌等的态度和反应。
网络舆情监测的关键技术包括数据的采集、清洗、分类和分析，同时需要结合自然语言处理、数据挖掘等技术手段。
本文将从技术角度出发，介绍网络舆情监测的关键技术和案例。
二、数据采集技术数据采集是网络舆情监测的基础，其目的是获得足够的数据量和数据质量进行后续的分析和研究。
目前常用的数据采集技术包括爬虫、API、人工标注等。
1.爬虫技术爬虫技术是指通过自动化程序在互联网上采集信息的技术。
爬虫技术可以利用各类公开数据源收集数据，例如全球最大的社交媒体网站Facebook API，以及Twitter、Instagram、LinkedIn等社交媒体平台上的公共信息。
爬虫技术不仅可以获取大量文本数据，也可以获得图片、视频等多媒体数据，能够提供丰富的数据来源。
2.API技术API技术是指应用程序接口，是一种应用程序间的编程接口，用于不同应用程序之间的信息交换。
API可以通过连接到多种数据源，收集大量数据。
例如，微博和新浪等社交媒体平台提供了开发者API，允许开发人员通过API接口获得用户发布的信息。
同时，API技术还能够过滤和筛选数据，提高数据的准确性和可信度。
3.人工标注技术人工标注技术是指通过人工方式对信息进行标注，例如标注情感极性、主题、关键词等。
人工标注技术需要使用特定的工具和软件，例如TAMER、MATE-On-Line、MAXQDA等。
这种方法可以大大提高数据的准确性，但成本较高，对人力和时间的要求较高。
三、清洗和分类技术数据清洗和分类是网络舆情监测的重要环节。
数据清洗是指去除无用信息、错误信息和非标准信息等，从而提高数据质量。
数据分类是将网络舆情数据按照一定的标准和维度进行归类和分类。
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以科技手段辅助网络舆情突发事件的监测分析◆背景互联网信息内容庞杂多样，既有大量进步、健康、有益的信息，也有不少反动、迷信、黄色的内容。
互联网作为一块正在加速膨胀的思想阵地，加上其虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点，越来越多的人们愿意通过这类渠道表达自己的个人想法，因此网络舆情的爆发将以“内容威胁”的形式逐渐对社会公共安全形成威胁。
有关如何控制、规范互联网信息，一些国家机构从法律约束和行政制度上已经提出过一些措施。
90年代中期许多国家就开始制定相关的法律。
1995年6月美国参议院于通过了《传播净化法案》。
而新加坡政府则规定，新加坡的三家ISP（网络服务供应商）和拥有网址的政党，宗教团体和个人都必须在新加坡广播局注册并接受其管理。
其管理的内容包括可能引起对政府痛恨或轻视的内容，或煽动对政府不满的内容；以及危害公共安全和国防的等等。
但是，从技术上来讲，互联网是完全开放的，每个人都有机会成为网络信息的发布者，每个人都有选择网络信息的自由。
根据我国互联网发展现状，在总结其他国家经验，加强互联网信息监管的同时，组织力量开展信息汇集整理和分析，对于及时应对网络突发的公共事件和全面掌握社情民意很有意义。
◆网络舆情现状近年来，随网络技术的推陈出新，除网络新闻，网络论坛等传统应用外，又出现了博客Blog、维基WIKI、聚合新闻RSS等新形态的信息交互模式。
范围广、交互性强、更新速度快的互联网传播从根本上改变了传播者与受传者之间的关系，是对传统新闻媒介的传播模式的解构和颠覆。
在网络这个人人共同拥有的信息平台上，传播者和受传者处于完全平等的地位，共同享有根据自己的需要选择信息的自由和发表意见和观点的权利。
网络舆论成为社会舆论的一种重要表现形式。
但我们也要看到社会舆论的另一面即舆论的局限。
孙志刚事件、刘涌改判案例，使很多人认识到，网络舆情已经能对有关部门的决策产生影响。
由于网络舆论是个“自由超市”，再由于“把关人”的缺席，网络舆论的局限性比起传统媒体环境中一般意义上的局限更甚。
因此，必须对网络舆论信息进行有效的汇集以及整理、进一步进行舆论引导和控制。
◆网络舆情内容表现形态舆情是较多群众关于现实社会及社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪表现的总和。
网络舆情与社会舆情在内容表现形态方面具有一致性，网络舆情在一定程度上会影响社会舆情的发展趋势。
✍一、由社会突发公共事件引起的网络舆情社会突发事件很容易形成社会舆论焦点和热点。
网民根据自己对突发公共事件的理解，发表自己的见解。
多个网民通过网络论坛等渠道交流自己的看法。
社会突发事件主要包括涉及公共安全的重大刑事案件、涉外突发公共事件、恐怖袭击事件、经济安全事件以及规模较大的群体性事件、群众上访、战争与地区冲突、恐怖主义和民族种族冲突等，指突然发生、造成或者可能造成大量人员伤亡、严重财产物资损失以及社会生活破坏，需要政府动用大力国家资源进行处置的社会事件。
根据突发公共事件的性质、社会危害程度、影响范围等因素，将突发公共事件分为一般严重（Ⅳ级）、比较严重（Ⅲ级）、相当严重（Ⅱ级）和特别严重（Ⅰ级）等四级。
突发公共事件的等级划分可以作为网络舆情的级别划分的参考。
✍二、虚假信息和不良信息引发错误舆论导向在BBS论坛等交互性较强的网站，网络信息可能由人为操控，使信息向不良趋势发展。
在互联网上，由于网民可以匿名对自己感兴趣的话题发表看法，但是，如果多个网民对同一条信息发表的不同评论，不仅思路一致、语气相似，而且IP地址也大致相同，那就有可能存在人为操纵。
除了倾向性被操纵的问题外，互联网上还存在一些虚假信息。
这些虚假信息损害了网络媒体的公信度，一旦被网民采信，就会给社会造成极大危害。
目前，网络不良信息传播的认定、取证等没有明确规定。
由于网络产品的特殊性，如何判断网络谣言、暴力、人身污蔑、网络色情等不良信息，如何确定所造成的后果都没有明确的指向，也没有相对明确的取证规定，为公平透明执法带来一定难度，模糊性太强。
◆网络舆情突发事件的监测分析面对互联网信息的“内容威胁”，如何提升对网络突发事件的驾驭能力，是我国各级政府相关机构面临的又一挑战。
坚持积极防御、综合防范的方针，掌握舆情的主动权，加速网络突发事件的基础设施建设、法律法规的配套建设，通过智能监测分析的关键技术，在治理危害社会安全舆论的同时，形成网上正面舆论的强势。
对突发事件舆情信息的监测与分析必须要浏览和查找海量的网络信息，这包括网络新闻报道、相关评论、网络论坛等等，从这些信息中提取与突发事件相关的舆情信息。
然后分析突发事件舆情信息的时间与空间分布情况，再通过多种手段和渠道做正确的舆论方向引导。
由此可见，随着互联网技术的不断更新，网络舆情监测和舆情分析有必要通过与之相匹配的科技手段来进行。
为此北大方正技术研究院基于多年的科研技术成果累积，结合内容管理技术、知识管理技术，互联网监测分析技术，孕育而生了方正智思舆情系统，对各级政府的相关机构监测分析网络舆情突发事件提供了行之有效的解决方案。
◆方正智思舆情监测分析系统概要方正智思舆情系统作为舆情的监测分析工具辅助舆情监控部门对舆论信息进行评估，分析规划舆情监控内容，形成舆情预警信息，同时根据舆情的监控级别规划新的监控内容，开始新的监控周期，形成一个具有生命特征的周期往复的社情民意反馈系统。
方正智思舆情系统架构图方正智思舆情辅助决策支持系统在技术方面分别通过内容管理平台、知识管理平台、辅助决策支持平台分别支撑三层应用功能，既舆情的采集和存储、舆情的分析和处理以及舆情服务。
其中，内容管理平台为辅助分析系统提供基础的业务数据信息，提供了对海量数据的有效管理。
知识管理平台为系统提供知识管理，其中知识既包括专家提供的知识，也包括系统通过在系统中的数据以及历史舆情信息中学习获得的知识。
网络信息的主题检测和追踪技术(Topic Detection and Tracking)是北大方正技术研究院知识管理平台的核心技术之一，应用该技术可以在海量网络信息中自动发现突发事件的新闻流主题，并跟踪突发事件的相关信息，从技术上实现网络舆情热点焦点信息的自动发现。
基于智能中文分词的关键词、敏感词自动检测技术，可以有效的辅助发现并预警不良信息，起到辅助决策支持的作用。
舆情系统以自然语言处理技术与数据挖掘技术为基础，通过信息关联分析与共享、人工经验知识分享与机器自动学习相结合的方式，实现对舆情事件综合分析预测。
方正智思舆情监测分析系统的主要功能方正智思舆情系统提供了从舆情收集—分析—服务相关辅助手段，主要包括智能网络页面获取、智能检索、自动摘要、关联分析、聚类分析、自动分类以及统计报表等功能模块。
✍舆情信息收集功能网络舆情系统可以自动收集网络媒体发布的网络新闻。
经过对新闻网页的自动页面版式分析，滤除页面广告和其他网站分类导航信息，保存新闻的标题、出处、发布时间、正文、新闻相关图片等信息，经过手工配置还可以获得本条新闻的点击次数，以及有关本条新闻的相关评论信息。
以网络论坛BBS为代表的交互性网络站点，往往是一些突发事件的网络舆情爆发点。
舆情系统收集指定论坛帖子的主题，并记录回帖数量和内容。
并且，根据论坛页面表现形式配置获取发贴人的相关信息和发贴人的计算机网络地址。
另外，舆情收集功能提供了手机短信SMS、电子邮件Email信息采集等辅助舆情上报功能，为尽量广泛的社会面群众提供舆情上报的多种反映途径。
∙∙ ✍舆情信息辅助分析工具智能检索：提供近义词、上下位词、同音词等智能舆情信息检索手段。
自动分类：提供基于学习的信息自动分类与基于规则的信息自动分类。
自动摘要：提供对单个舆情信息的自动摘要功能和一组舆情信息的自动摘要功能。
自动提取关键词：对文本信息进行智能分词处理，自动提取文本信息关键词。
突发事件分析：当对突发事件进行跨时间、跨空间的综合分析，获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势。
分别从时间与空间分析事件之间的关联性，发现从时空角度关联事件的发展规律及发展趋势。
反馈学习：对系统的关联规则、聚类规则、分类规则等提供人工知识输入手段，并提供在使用中不断通过实例进行反馈学习的功能，以便系统在使用过程中不断增加“知识”，更符合舆情分析的要求。
统计报表：提供对各类数据进行统计分析并形成统计分析报表的功能，提供丰富的报表模板，支持个性化的报表定制。
◆网上网下相结合促进舆情工作目前，我国社会舆情（物理社会）监测网建设已经取得成果，大部分地区或单位舆情监测网络由舆情站、舆情监测点、舆情信息员三个层次构成。
舆情监测网的核心是及时有效地实现舆情反馈，包括定期反馈和随时反馈，定期反馈是每个舆情员每月向舆情监测点反馈信息，经舆情监测点整理，舆情专报的形式向舆情站反馈。
方正智思舆情系统不仅在网络社会舆情方面提供智能辅助分析功能，而且能与舆情站、舆情监测点、舆情信息员的舆情网络层次结合起来。
信息员运用短信、电子邮件、在线输入等方式上报舆情信息，监测点负责应用舆情分析系统从网络舆情到“物理社会”舆情做整体分析，通过方正智思舆情系统形成舆情报告或舆情摘要提交给舆情站。
结论我们所处的社会，已是一个通讯手段发达、人员流动频繁、信息化建设日益深入的开放型社会。
社会突发公共事件发生后，容易造成小道消息流行，势必就会引起公众不理性的判断和行为混乱。
对突发事件相关报道和相关信息进行认真分析、判断、预测，可以做到防患于未然。
互联网是先进文化供给与传播的重要手段，而突发事件引起的网络舆情的直接关系到社会稳定。
进行网络创新交互模式的治理与应对，建立网络舆情爆发的快速反应机制，加强“敏感点”发现、“热点”预警、“爆发点”的掌控是需要解决的当务之急。
北大方正技术研究院的方正智思舆情系统综合运用多种智能信息处理技术，有效实现突发事件网络舆情的监测分析，辅助生成舆情摘要和舆情统计分析图表，提供给决策者做舆论导向参考。
方正智思舆情系统的应用国际领先的中文信息处理的核心技术，是互联网舆情监测分析以及决策支持工作的科技手段上的革命性突破。
方正智思舆情系统兼顾物理社会舆情和网络社会舆情兼顾监测分析，以科技手段辅助建立和完善对各种突发事件的预防处理体系，促进社会稳定发展，构建和谐社会。