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舆情监测系统
舆情监测系统舆情监测系统是指一种通过大数据分析和人工智能技术，实时跟踪、收集、整理、分析和评估社会舆情信息的软件系统。
它能够帮助企业、政府及其他组织监测和了解公众对其品牌、产品、政策等方面的态度和看法。
舆情监测系统的使用能够为组织提供及时准确的信息，帮助他们制定适应市场变化的战略和决策。
一、舆情监测系统的定义与功能舆情监测系统是一种利用互联网搜索引擎、社交媒体分析、自然语言处理技术等，自动化地搜集、整合和分析大量中文和其他语言的舆情信息的软件系统。
其主要功能包括：1. 舆情数据收集：舆情监测系统能够通过网络爬虫技术和API接口，自动地搜集来自新闻、论坛、微博、微信等各类媒体平台的舆情信息，包括文章、评论、转发等内容。
2. 舆情数据整合：舆情监测系统能够将从不同数据源获得的舆情数据进行整合，将其转化为结构化、可分析的形式，便于后续的数据挖掘和分析。
3. 舆情数据分析：舆情监测系统能够利用自然语言处理、情感分析、主题模型等技术，对舆情数据进行实时分析，识别关键词、热点话题、情感倾向等，帮助用户洞察公众情绪和舆论动向。
4. 舆情报告生成：舆情监测系统能够根据用户需求，自动生成专业的舆情报告，包括关键词分析、网络媒体分布、情感倾向分析等内容，方便用户进行决策。
二、舆情监测系统的应用领域舆情监测系统逐渐成为政府、企事业单位等组织的重要工具，应用领域广泛：1.政府舆情监测：政府可以利用舆情监测系统，了解公众对政府政策、领导人形象、社会事件等方面的态度和看法，及时掌握社会热点和舆论动向，为政府决策提供参考。
2.品牌形象管理：企业可以通过舆情监测系统监测和分析公众对其品牌形象、产品质量等方面的评价，及时回应消费者关切，做好品牌形象管理。
对于负面舆情，企业可以及时处理，避免危机事件的发生。
3.市场竞争情报：企业可以通过舆情监测系统了解竞争对手的产品、营销活动等情报信息，及时调整自己的战略布局，抢占市场先机。
4.社会舆论研究：学者、研究机构等可以利用舆情监测系统对特定领域的社会舆论进行研究，挖掘出有价值的信息，为决策者提供决策支持。
2019-舆情监测系统报告word版本 (11页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==舆情监测系统报告篇一：网络舆情监测系统舆情监测系统介绍功能和服务舆情监测系统的数据是经过清洗、过滤、抽取、分析和挖掘的，舆情监测系统的主要功能并不只是提供简单的舆情信息搜索，而是具有全网搜索、定向监测、自动发现，自动预警，趋势分析，自动分类等功能，具有丰富的统计结果。
而互联网搜索引擎只能提供相关的搜索服务，要靠人工主动去搜索，搜索结果出于商业利益的驱动，掺杂很多的不合理的因素，准确性、可用性不强。
全面性和及时性方面完全不能满足舆情监控的需要。
采集范围和深度舆情监测系统所采集的信息范围主要是定向的，是用户关注的特定区域、特定领域的网站，针对这些网站可以做到全面采集和精准采集。
虽然baidu/google等互联网搜索虽然采集范围广泛，但是针对具体的舆情载体，采集深度不够，采集不全面。
目前搜索引擎的数据采集采用的是广度优先策略，会根据url地址进行重复采集的控制。
对于论坛、贴吧等舆情载体不会按照主贴、跟帖、翻页的方式进行精确采集，采集深度满足不了舆情监控应用的需要。
更新速度舆情监测系统用户可以自己设置采集的更新频率，对于舆情高发的载体网站可以做到分钟级的更新，这一点互联网搜索引擎是无法达到的。
互联网搜索引擎的采集周期一般都是数天或者数周，甚至会出现漏采，无法采集的情况。
采集的网站种类舆情监测系统可以做到对新闻，论坛，博客，贴吧等舆情载体的全面采集，尤其是针对论坛（包括跟帖），贴吧等这些“草根”网站（这些媒体往往是舆情高发区域），实现全面、迅速的舆情采集的同时，可以实时更新信息的点击数，回复数，转载数等等。
而互联网搜索引擎大多是采集新闻网站，而对于论坛，贴吧、博客等等往往无能为力，更无法提供舆情分析需要的统计数据。
采集数据的有效性互联网搜索引擎所采集的数据，往往是没有经过过滤的，甚至充斥着大量的广告等垃圾信息。
舆情监控系统
舆情监控系统舆情监控系统是一套专门用于监测、分析和评估公众对某一事件、品牌、产品或服务在互联网上的言论和情绪的系统。
该系统通过收集和分析网络上的数据，帮助组织或个人了解公众的观点和态度，从而做出相应的决策和应对策略。
以下是舆情监控系统的主要组成部分和功能：1. 数据采集：舆情监控系统首先需要从各种在线平台和社交媒体渠道收集数据。
这包括新闻网站、论坛、博客、微博、Facebook、Twitter 等。
数据采集通常使用网络爬虫技术，自动化地抓取相关文本信息。
2. 数据预处理：收集到的数据需要进行清洗和格式化，以便于后续的分析。
这包括去除无关信息、标准化文本格式、识别和提取关键词汇等。
3. 情感分析：通过自然语言处理技术，系统能够分析文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。
这有助于了解公众对某一话题的整体情绪。
4. 主题识别：系统能够识别和分类讨论的主题，将相似的讨论归类到一起，便于用户快速了解讨论的焦点。
5. 关键词提取：通过分析文本内容，系统可以提取出关键词和短语，这些关键词通常代表了讨论的核心内容。
6. 趋势分析：舆情监控系统能够追踪特定话题或关键词的讨论趋势，包括讨论的热度、增长速度和变化趋势。
7. 预警机制：当监测到负面舆情或紧急情况时，系统可以自动触发预警，通知相关人员及时处理。
8. 报告生成：系统能够自动生成舆情报告，包括数据图表、情感分析结果和主题摘要等，方便用户进行深入分析和决策。
9. 交互式界面：用户可以通过交互式界面实时查看舆情监控的结果，进行自定义查询和过滤，以及设置监控关键词和阈值。
10. 多语言支持：随着全球化的发展，舆情监控系统通常支持多种语言，以适应不同国家和地区的需求。
舆情监控系统的应用范围非常广泛，包括但不限于政府机构、企业、非营利组织和个人。
它对于品牌形象管理、危机应对、市场研究和公共关系等方面都具有重要的价值。
通过有效的舆情监控，组织能够及时了解公众的声音，做出更加明智的决策。
【最新推荐】舆情监测报表-word范文模板 (5页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==舆情监测报表篇一：刑天舆情监测报表内容介绍刑天舆情监测报表内容介绍刑天舆情监测报表内容介绍是对安装了舆情监控系统的政府和企业对其设置的监控目标网站和一系列被监控信息，利用先进的舆情分析技术，对监控目标网站进行重点数据分析，总结一份直观反应当前数据情况的表格。
刑天舆情监控报表主要总结了舆情动态，包括客户自身新闻、竞品新闻和行业新闻等重要信息，可以从报表直观的反映出当前监控网站的异常情况和重要信息，便于处理和操作。
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刑天提供的每日报表内容包括相关新闻标题、媒体、频道（版面）、发布时间、字数、正负面判断、分类、链接、摘要、是否原创或转载来源等信息。
采购不同的字段，服务费用会有一定的差异。
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篇二：重大舆情日报表重大舆情日报表单位：年月日篇三：我国舆情监测行业研究报告 -1我国舆情监测行业研究报告报告首先介绍了舆情监测行业概况，涉及行业属性、行业分类及产业链等内容；然后描述了舆情监测行业的市场运行情况，包括市场现状与市场规模预测；接着详细介绍了舆情监测行业的监管体制及政策、行业特点、竞争格局及行业准入等内容；最后对舆情监测行业的风险进行了提示。
舆情监测系统方案模板
舆情监测系统方案模板1. 引言舆情监测系统是一种通过收集、分析和展示各种社交媒体、新闻、论坛等渠道上的公众舆论信息，来帮助企业、政府等组织实时了解公众对其产品、服务或政策的看法和态度的工具。
该系统可以帮助组织及时采取应对措施，避免或减少负面舆情对组织形象和利益的影响，同时也可以通过掌握正面舆情，优化产品或服务，提升公众对组织的好感和认同。
本文档旨在提供一个舆情监测系统方案模板，用于指导系统设计和开发过程，并确保系统满足组织的需求。
2. 系统概述舆情监测系统将通过以下三个阶段实现舆情数据的收集、分析和展示：1.数据收集：系统通过爬虫技术扫描社交媒体、新闻网站、论坛等渠道，收集与组织相关的舆情信息。
这些信息包括用户评论、文章、帖子等。
2.数据分析：系统对收集到的舆情数据进行情感分析、关键词提取等处理，以了解公众舆论的倾向和关注点。
3.数据展示：系统将分析结果以图表、报表等形式呈现，供用户查看和分析。
用户可以通过系统设置自定义的关键词、时间段等进行筛选和分析。
3. 功能需求以下是舆情监测系统的功能需求：1.数据收集功能：–支持针对社交媒体平台、新闻网站、论坛等多种渠道的爬虫设置和管理。
–实时或定期抓取数据，并存储到数据库中。
–支持处理多种数据格式（如HTML、JSON、XML等）。
2.数据分析功能：–实现情感分析算法，对舆情数据进行积极、消极或中性的分类。
–提供关键词提取功能，识别出与组织相关的关键词和热点话题。
–支持数据挖掘技术，如主题建模、网络分析等。
3.数据展示功能：–提供各种图表、报表等形式的数据展示，如柱状图、折线图等。
–支持通过关键词、时间段等条件进行数据筛选和分析。
–提供数据导出功能，如导出为Excel或CSV格式。
4.用户管理功能：–支持用户注册、登录和密码重置等常见用户管理操作。
–实现不同用户角色的权限管理，确保数据的安全性和可访问性。
4. 技术方案舆情监测系统可以基于以下技术来实现：•爬虫技术：使用Python等编程语言实现爬虫模块，定期扫描并抓取目标网站上的舆情数据。
网络舆情监控系统
网络舆情监控系统1. 简介网络舆情监控系统是一种用于全面监测、分析和评估社会舆情的系统。
通过使用网络爬虫技术和自然语言处理技术，网络舆情监控系统能够收集和分析网络上的各种舆情信息，提供给决策者和研究者一个全面了解和评估社会舆情的工具。
2. 功能网络舆情监控系统具有以下主要功能：2.1 数据收集系统通过网络爬虫技术自动收集各种网络舆情数据，在保证数据范围和时效性的同时，自动过滤垃圾信息和重复信息。
系统可以从各种网络媒体平台、社交媒体平台和论坛等渠道收集信息，并支持自定义添加数据源。
2.2 数据分析系统通过自然语言处理技术对收集到的数据进行分析。
系统可以进行文本情感分析、关键词提取、主题聚类等分析，帮助用户了解舆情的情感倾向、关注热点和关键词等。
2.3 数据可视化系统采用图表和图形的形式将分析结果呈现给用户。
用户可以通过系统的可视化界面直观地了解舆情的整体情况和趋势，并可以根据需要进行具体数据的查看和分析。
2.4 预警和报告系统可以根据用户设置的关键词、情感倾向等条件进行舆情预警。
当系统监测到符合预警条件的舆情信息时，会及时向用户发送预警信息。
用户还可以通过系统生成舆情报告，详细描述舆情的发展趋势和关键信息。
2.5 用户管理系统支持多用户管理，每个用户可以根据自身需求设置关注的关键词、数据源和预警条件等个性化配置。
系统管理员可以设置用户权限、数据访问权限和系统设置等。
3. 技术实现网络舆情监控系统的开发主要依赖以下技术：3.1 网络爬虫系统使用网络爬虫技术自动收集网络上的舆情信息。
网络爬虫通过模拟浏览器操作，访问网页并提取需要的信息。
系统可以定期爬取数据，保证数据的实时性。
3.2 自然语言处理系统使用自然语言处理技术对收集到的文本进行分析。
自然语言处理技术可以对文本进行情感分析、关键词提取、主题聚类等操作。
系统可以根据用户的需求进行相应的数据分析。
3.3 可视化系统使用可视化技术将数据分析结果以图表和图形的形式展示给用户。
网络舆情监控系统技术的发展现状与应用探究
网络舆情监控系统技术的发展现状与应用探究1. 引言随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络舆情监控逐渐成为了公共管理和企业经营的重要工具。
网络舆情监控系统技术的发展不仅能够帮助政府和企业及时了解群众和顾客的需求和反馈，还能够及时发现和应对社会热点和突发事件。
本文将详细介绍网络舆情监控系统技术的发展现状与应用探究。
2. 网络舆情监控系统技术发展现状网络舆情监控系统是指以计算机技术为基础，通过采集、处理、分析网络信息，通过数据挖掘和机器学习技术发现和掌握社会舆情的一种信息服务。
网络舆情监控技术经历了以下阶段的发展：（1）早期舆情监控系统早期的舆情监控系统通常采用手工或者半手动的方式来收集、过滤和分析信息，这种方式无法处理海量的信息，效率低下，只能得到有限的结果。
（2）基于关键词搜索的舆情监控系统基于关键词的舆情监控系统是一种较为简单但是最为广泛使用的舆情监控方式。
该系统通过事先设定关键词，通过搜索引擎或者爬虫技术，自动抓取特定网站、博客、贴吧等网络渠道的数据，然后利用关键词进行筛选、分类、分析舆情信息。
这种方法虽然有效，但是存在词语歧义、分析误差等问题，而且很难通过关键词来完整地涵盖相关舆情。
（3）文本情感分析技术由于基于关键词的舆情监控系统存在误差和漏洞，因此逐渐发展出了基于情感分析的舆情监控系统。
文本情感分析技术是一种通过对自然语言文本进行情感分析，识别其中正面情感和负面情感的技术。
通过文本情感分析技术，可以更准确地识别和分析舆情，为决策者提供有价值的参考意见。
（4）人工智能技术近年来，人工智能技术的不断发展，改变了舆情监控系统的发展路径。
很多企业和政府部门正在逐渐将人工智能技术引入到舆情监控系统中，采用深度学习和神经网络等技术，将舆情监控系统的数据分析和决策支持能力提升到了一个全新的高度。
3. 网络舆情监控系统的应用探究目前，网络舆情监控系统已经广泛应用于政府公共管理、企业市场营销、媒体和新闻报道等领域。
2024年舆情监测工作总结(3篇)
2024年舆情监测工作总结在____年，区网络舆情办公室的正确指导下，新区党工委、管委会的直接领导下，新区文广中心秉承高度的责任心和使命感，全力开展网络舆情信息的监控、研判及网络舆情事件的处置工作。
一、加强组织领导，完善工作机制，构建宣传、引导、管理三位一体的网络舆论引导体系____年，亭湖新区指定一名班子成员及文广中心承担网络舆论引导监督职责，全面负责监测和收集涉及本单位的网络舆情信息，有效提升舆情监控的广度和深度。
新区从明确责任入手，建立和完善了以下网络舆论引导工作机制：一是结合本机关职能，细化网络舆情监管指南；二是建立网络舆情档案，全面负责舆情信息的收集、分析和上报；三是制定网络舆情应急预案，确保在发生网络舆情事件时，能够与区网管中心密切配合，迅速处置。
二、强化分析研判，有效防范有害信息传播在重要时间节点，文广中心相关人员全天候监测单位相关网络信息，确保网络环境的清朗。
对网上反腐倡廉舆情进行及时跟进、分类整理，并报送领导参阅，迅速锁定问题，深入挖掘案件线索，及时移交给案件管理部门。
对可能引发事件升级的舆情信息，迅速核查真实性，对可信度高的线索及时展开调查，并在保护案情的前提下，适时公布调查进展。
调查结束后，对属实的舆情进行通报，对不属实的舆情则用事实消除公众疑虑，并进行解释疏导。
三、加强正面引导，提升宣传力度，不断巩固网络主流舆论新区进一步提高对网络舆情信息工作重要性的认识，加强网络信息公开工作的监督管理。
文广中心及时掌握政策落实、重大部署等信息，通过网络适时公开发布。
加强对网络反腐舆情的监控，提前准备舆情预案，减少网络舆情事件的发生。
在发现有害信息传播时，及时与主流媒体合作，拓宽舆情掌握渠道，做好宣传引导，壮大网络主流舆论。
四、加强平台建设，积极引导突发事件网上舆论，发布权威信息新区根据市、区领导要求，认真履行网络舆情监控职责。
工作人员每天对涉及新区的舆情进行监控，并在下班前向分管领导汇报。
舆情监控系统介绍
舆情监控系统介绍【正文】一、背景介绍舆情监控系统是一种用于实时跟踪、监测和分析公众舆论的工具，旨在帮助企业、和机构了解和应对社会舆情，以便进行战略决策和危机管理。
本章将介绍舆情监控系统的背景和意义。
⑴舆情监控系统的定义舆情监控系统是一种基于大数据和自然语言处理技术的系统，能够实时采集、整理和分析网络上的舆情信息，包括新闻媒体报道、社交媒体评论、论坛帖子等，以帮助用户了解和应对社会舆情。
⑵舆情监控系统的意义随着互联网的发展，人们在网络上表达观点和情绪的方式越来越多样化，舆情也越来越具有实时性和广泛性。
舆情监控系统能够帮助用户及时掌握社会舆论的动态，预测可能出现的问题，避免危机的发生，提升品牌形象和公众信任度。
二、舆情监控系统的功能和特点本章将介绍舆情监控系统的主要功能和特点，包括数据采集、情感分析、关键词提取、可视化展示和报告等。
⑴数据采集功能舆情监控系统能够实时采集多个数据源上的舆情信息，包括新闻网站、社交媒体平台、论坛等，通过爬虫技术和API接口实现自动化的数据抓取和整合。
⑵情感分析功能舆情监控系统能够对采集到的舆情信息进行情感分析，判断信息的情感倾向，包括正面、负面和中性情感，以便用户了解舆论对某一事件或话题的态度和情绪。
⑶关键词提取功能舆情监控系统能够通过关键词提取算法，自动提取舆情信息中的主要关键词和热点话题，方便用户快速了解社会舆论的焦点和热点。
⑷可视化展示功能舆情监控系统能够将采集到的舆情信息通过图表、词云等可视化方式呈现，使用户能够直观地了解舆论的分布和趋势，帮助用户进行决策分析。
⑸报告功能舆情监控系统能够根据用户的需求，自动舆情监测报告，包括舆情概况、事件分析、关键词分析等内容，为用户提供决策依据。
三、舆情监控系统的应用场景本章将介绍舆情监控系统的主要应用场景，包括品牌管理、危机管理、舆情预警和政策研究等。
⑴品牌管理舆情监控系统能够帮助企业了解消费者对品牌的评价和态度，及时发现品牌危机，并采取相应的措施进行品牌形象管理。
当前舆情监控的发展趋势和挑战
当前舆情监控的发展趋势和挑战在信息时代，社交网络的兴起以及微博、论坛等社交媒体的出现，使得信息传递的速度和范围更加广泛，同时也给公众对舆论的监控带来了挑战。
而舆情监控作为一种能够对社会、企业等机构进行信息监控以及声音管理的方法，越来越受到人们的关注和重视。
本文将探讨当前舆情监控的发展趋势和挑战。
一、发展趋势1.舆情监控技术的创新目前，人工智能、大数据、自然语言处理等技术的不断发展以及进步，都对舆情监测和分析产生了积极的影响。
自然语言处理技术被广泛应用于沟通的自动化和文档处理，使得舆论监控系统自能够自动进行文本分析、情感分析等，具有更加精准的结果和快速的速度。
2.舆情监控覆盖范围的拓宽在过去的舆情监控中，主要关注媒体报道和社会热点事件，但是它们都只能反映一部分人对事件的看法，而现在随着语音合成技术、社交媒体以及互联网论坛多元化的发展，舆情监控范围不断扩大。
舆情监控可以针对不同的平台，譬如微博、微信、新浪新闻等进行热点和情感分析，确保更为全面的舆情监控。
3.舆情监控与人工智能技术的结合目前针对当前复杂多变的舆情环境，舆情监控早已不能再依靠人工方式处理，但是基于人工智能技术的舆情监控则有望为此提供完美的解决办法。
现有的舆情监控方案中的很多技术都已经应用了人工智能的一些基本原理，而它们更适用于处理大批量数据，能够通过数据挖掘、信息采集和热点监控来推动舆情分析。
4.对舆情监控平台的规范合理化要求当前，在互联网舆论盛行的情况下，各种网络谣言也层出不穷。
对此，国家出台了一系列规定，要求舆情监控机构在信息监管方面规范其行为。
要求其对不实传言、虚假信息和谣言加强舆情追踪和分析，严格依据信息真实性、客观性以及公正性来进行信息发布。
同时，平台还应该为用户提供一个公正的、透明的审核机制来确保信息的有效性。
二、面临的挑战1.隐私和信息监管问题网络上的言论较为自由，因而社会上出现许多关于舆情监控的隐私问题。
包括个人信息被泄露、用户使用信息被非法盗用等问题，这些问题都需要监管机构进行更为重视的管理。
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舆情监测系统的发展
篇一：在大数据环境下的网络舆情监测发展
在大数据环境下的网络舆情监测发展随着互联网的发展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。
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。
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。
在这样的背景下，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。
大数据将带来舆情监测的新局面
在信息时代，信息爆炸式的增长令网络舆情监测面临越来越复杂的局面。
由于
言论数据海量，必须有强大的数据分析处理技术和分析平台来支撑网络舆情的
分析与检测。
而拥有强大信息聚合分析和挖掘处理能力的大数据技术无疑是最
好的选择。
1.大数据技术可以完整记录民意和舆情
随着网络的普及化，网民在网络上留下了海量数据，这些数据记录和反映了他
们的行为、思想、情感状况，这些数据记录是信息时代网络与现实交融的结果，有诸多规律性可循，①通过大数据平台分析这些相关数据，可了解网民的意见
与诉求。
在某种程度上，大数据好似大众行为和思想的记录仪，可清楚地记录
人类的所思所想。
值得一提的是，这种记录不只停留于大的层面，还可以建立在个体之上，可以即时化和细节化地测量个体行为和情绪。
2.大数据技术可以精确反映舆情背后的内在逻辑和社会关系
大数据不仅能对网民话语表达进行记录，还能探索他们之间的社会互动方式和关系，甚至整个群体的界限和联系。
从宏观上看，使用大数据既可以清晰地描绘网民的社会语言表达，又能记录和反映出网民背后的社会关系网络。
3.大数据技术具有强大的预测能力，可以预测舆情走向
诚如巴拉巴西所言：“人类行为93%是可以预测的。
” ②我们通过大数据强大的预测能力，可以预测出社会舆情走向。
当然，在某些情形下，舆情分析中使用大数据可能存在某些风险和缺点。
比如，一旦其被广泛使用，个人隐私可能受到极大威胁，通过大数据分析可以看清个体的行为和思想的轨迹。
另外，一些别有用心的人或者组织可以根据大数据分析掌控和操纵舆论。
大数据技术下的网络舆情监测
Web2.0时代最突出的特征就是更紧密的网状结构。
用户自主生成内容使网络内容生产者数量呈几何级增长，用户与网站之间双向交互，用户与用户之间也在进行多渠道、多层次的立体的交互。
Web2.0的网络内容不再是离散的，具有强烈的“关系”属性。
这种基于各种强弱关系的网状结构，也直接使网络舆情能够快速成型、发酵，短时间内可以多次转向。
Web2.0时代的舆情监测，更关注“关系”，能够更快速、更准确地跟踪舆情变化。
这正是早期网络舆情监测的缺陷。
新的舆论环境，需要加强网络舆情的监测，而新的网络舆情，需要新的监测方式。
大数据技术下的网络舆情监测，就是这样一种新的方式。
大数据通常指的是庞大、复杂，难以用传统的软件工具来分析处理的数据集。
对大数据的处理，又牵涉到从数据抓取、整理、分析、共享、可视化到存储、传输等一系列问题。
大数据集合常常来源于日常生活，与人的行动、交往有一定的同构性，部分条目直接附加了时间、地理等信息。
可以说，在大数据的数据集合中天然蕴含着各种关系。
因此，大数据集合能提供同数据量的若干小数据集合无法带来的新信息。
人们可以通过数据挖掘寻找数据之间的联系，确立数据之间相关关系的规律，进而提供多方面的预测。
大数据处理技术的优势，正契合了Web2.0时代的特点。
正因为大数据在挖掘数据之间的关系、进行发展趋势预测方面的能力，已经有很多机构借助其进行舆情监测和呈现，并取得了不俗的成绩。
大数据时代舆情监测的现实转变
1.舆情监测向多元化和多向度发展
随着大数据视角趋于多元化，要从社会话语表达、社会关系和心理描绘、社会需求和诉求的反映和预测等多个方面，进行多向度的研究。
大数据时代，社会舆情监测视角必须从单向度的内容研究转向多向度的内容及关系研究，通过这样的转变，可以彻底改变舆情监测基础匮乏的现状。
201X年至201X年，很多机构采用的大数据抓取技术都是多向度的，比如新华社的新媒体中心联合数托邦工作室，对新浪微博发布相关原创信息的用户的气质、年龄及社交关系等进行多元化和多向度研究，对《爸爸去哪儿》进行大数据解读，找出该节目火爆的原因。
2.数据库向非结构化的海量数据库转变
随着大数据的信息数据的激增性和驳杂化，国际市场研究机构IDC的最新报告显示：目前，非结构化数据的内容占据了当前数据海洋的80%，并将在2020年之前以44倍的速度迅猛增长。
过去那种有限内容和结构单一的数据库显然无法满足未来舆情监测的需要，因此只有海量大数据库才能支撑，同时只有这种非结构化大数据库才能做出丰富且非结构化的呈现。
3.高度集约化将成未来舆情行业发展趋势
大数据时代的竞争将越来越激烈，而核心竞争力将是它们的数据处理与呈现能力。
在舆情监测软件领域，不同的舆情监测软件企业可以获取同样的数据，它们需要依靠自身的数据处理技术和能力以及用户的体验来占领市场份额。
在这种情况下，舆情监测软件行业中原有零散低能的监测软件公司将被淘汰出局，行业内部高度集约化将成为舆情行业的发展趋势。
4.舆情监测将转向未来式，服务将转向综合性
从目前的网络舆情监测的格局来看，重点仍是舆情监测，其主要功能是对某些事件的舆情发展动态、影响范围、影响力大小等进行监测和研判，多体现为“过去式”，偶尔能展现“现在式”，而“未来式”几乎没有体现。
大数据可探知舆情的规律性，对舆情发展进行有效而且准确的预测，在某种意义上说，其核心就是预测。
在大数据时代，大数据技术可以分析和处理大量数据，通过人工智能技术，辅于人类经验，对未来态势进行研判，以实现人类经验作用范围外的准确预测。
未来大数据支撑的舆情监测功能将大大丰富，其服务将是全方位的综合性舆情服务，将引导客户从过去的“应对舆情”向“驾驭舆情”方向转变。
大数据在舆情监测上的应用价值
1、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。
2、基础：舆情量化。