大数据与网络舆情分析研究报告
大数据时代背景下的网络舆情研究
大数据时代背景下的网络舆情研究随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据时代已经来临。
在这个时代，海量的数据被不断地产生和存储，而传统的数据处理方法已经无法满足对这些数据进行有效利用的需求。
网络舆情作为大数据时代的重要组成部分，成为了社会热点话题的一种重要指示器。
本文将围绕大数据时代背景下的网络舆情研究展开讨论。
首先，我们需要明确什么是网络舆情。
网络舆情是指在互联网上大量用户产生的各种带有情感色彩的言论和意见，它是公众对特定事件、问题或话题的看法和态度的集合。
网络舆情通常表现为文字、图片、视频等多种形式，通过互联网传播并对公众情绪、社会事件、政治决策等产生影响。
在大数据时代，网络舆情的研究变得尤为重要。
随着互联网的普及，人们参与网络讨论的能力和意愿不断增强，各类社交媒体平台成为舆论集中发酵地。
通过对这些平台上的数据进行挖掘和分析，可以实现对公众情绪和社会事件的实时监测，为决策制定者提供决策依据。
大数据时代的网络舆情研究具有广泛的应用前景，比如政府可以通过对网络舆情的研究了解公众对政策的反应，企业可以通过对网络舆情的研究了解对产品和服务的评价，学界可以通过对网络舆情的研究了解公共意见和社会动态的变化。
在进行网络舆情研究时，我们需要考虑以下几个方面。
首先，网络舆情的数据获取是研究的基础。
大数据时代，互联网上的数据量庞大且复杂，如何从中筛选出符合研究需求的数据是首要问题。
其次，对获取的数据进行有效的清洗和预处理是非常重要的，以保证后续的研究分析具备可靠性和准确性。
接着，利用各种数据挖掘和机器学习算法，对网络舆情数据进行分析，挖掘出其中的潜在信息和规律，这也是网络舆情研究的核心内容。
最后，通过将研究结果进行可视化展示，可以更加直观地呈现网络舆情的发展趋势和特点。
网络舆情研究不仅对政府、企业和学界具有重要意义，对个体用户也有影响。
大数据时代，个体用户的言行在互联网上留下了痕迹，这些信息成为了评估个体信用和声誉的重要依据。
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。
网络舆情分析研判调研报告
网络舆情分析研判调研报告网络舆情分析研判调研报告1. 研究背景随着互联网和社交媒体的普及，网络舆情监测和分析逐渐成为公共舆论研究的重要手段。
网络舆情分析研判通过对网络上涌现的舆情信息进行收集、整理、分析和判断，能够帮助政府、企业和组织更好地把握社会舆论动态，及时应对公共事件和媒体危机，提升公众形象和信任度。
2. 研究目的本次调研旨在了解网络舆情分析研判的现状和发展趋势，深入研究其在公共舆论研究中的应用和意义，为政府、企业和组织提供参考和借鉴。
3. 调研方法本次调研采用文献研究和案例分析的方法，通过收集相关文献资料和实际案例，对网络舆情分析研判进行全面的了解和综合分析。
4. 调研结果4.1 现状分析网络舆情分析研判在政府、企业和组织中已经得到广泛应用。
政府可以通过对网络舆情的监测和分析，及时掌握社会热点问题，开展舆论引导和宣传营销；企业可以通过对网络舆情的分析，了解消费者的需求和反馈，调整产品和服务策略，提升品牌形象；组织可以通过对网络舆情的研判，了解外部环境和竞争对手，制定正确的发展战略。
4.2 发展趋势随着人工智能技术和大数据分析的不断进步，网络舆情分析研判将朝着更智能化、更精准化的方向发展。
通过自动化算法和机器学习模型，可以实现对网络舆情的实时监测和情感分析，提供更准确的舆情预测和决策支持。
5. 案例分析以某企业为例，该企业通过建立网络舆情分析与研判系统，实时监测社交媒体上涉及企业品牌的言论和评论。
通过对网络舆情信息的情感分析和关键词提取，企业可以及时发现和回应消费者的问题和需求，提升品牌形象和用户满意度。
6. 结论网络舆情分析研判在公共舆论研究中具有重要意义，能够帮助政府、企业和组织了解社会舆论动态，及时应对公共事件和媒体危机。
随着人工智能技术的进步，网络舆情分析研判将进一步发展，提供更准确和精细的舆情预测和决策支持。
网络舆情分析研判应逐渐成为政府、企业和组织公共事务管理的重要工具。
总结：网络舆情分析研判调研报告通过对网络舆情分析研判的现状和发展趋势进行分析，以及对实际案例进行研究，提出了网络舆情分析研判在公共舆论研究中的重要意义和应用价值。
基于大数据的网络舆情分析与情绪态势预测研究
基于大数据的网络舆情分析与情绪态势预测研究简介：随着互联网的高速发展，人们在网络上表达观点和情感的方式也日益增多。
大数据的出现给网络舆情分析和情绪态势预测提供了更广阔的空间和更丰富的数据源。
本文将重点探讨基于大数据的网络舆情分析和情绪态势预测的研究。
一、大数据的网络舆情分析方法：1. 文本挖掘技术：利用自然语言处理和机器学习技术，对大规模文本数据中的关键词、主题、情感倾向等进行抽取和分析，进而识别和判断网络舆情的走向和态势。
2. 社交网络分析：从社交网络中获取用户之间的关系和交互信息，识别和分析网络舆情在社交网络中的传播路径和影响力，从而更加准确地预测舆情态势。
3. 可视化技术：通过大数据可视化的方式，将网络舆情数据以图表的形式展示出来，帮助决策者更直观地理解网络舆情的情况，提供参考依据。
二、大数据的网络舆情情绪态势预测方法：1. 情感分析：通过文本挖掘和机器学习技术，对网络舆情中的情感进行判断和分类，从而预测舆情的情绪态势，如积极、消极或中立。
2. 时间序列分析：分析网络舆情在不同时间段的变化趋势和情绪变化，依此来预测网络舆情的长期走向。
3. 迁移学习：利用历史数据中的网络舆情情绪变化模式，结合当前的网络舆情数据，建立预测模型，实现对网络舆情情绪态势的预测。
三、基于大数据的网络舆情分析与情绪态势预测的应用：1. 政府决策：政府可以通过对网络舆情的分析和情绪态势的预测，了解民众对政策的态度和情感倾向，进而调整决策方向和策略。
2. 企业舆情及品牌管理：通过对网络舆情的分析和情绪态势的预测，企业可以及时了解公众对其产品和品牌的评价和态度，进而进行舆情应对和品牌管理。
3. 社会事件应对：当社会上发生重大事件或突发情况时，通过对网络舆情的分析和情绪态势的预测，可以帮助相关部门了解民众情绪的变化趋势，及时制定应对策略。
四、面临的挑战与展望：1. 数据质量和难处理：网络舆情数据庞大且复杂，如何筛选和清洗有效数据，以及有效处理这些数据仍然是一个挑战。
网络舆情调研报告2024
网络舆情调研报告引言概述：网络舆情是指在互联网上公众对特定事件、话题或个体的意见、观点和情绪进行表达和传播的现象。
随着互联网的发展，网络舆情愈发重要，因为它能反映公众的关注度和态度，对政府、企业和个体产生深远影响。
本报告将对网络舆情进行调研，以便深入了解网络舆情的特点、影响因素和应对方法。
关键词：网络舆情调研、公众意见、舆情影响、应对方法正文内容：1.网络舆情的特点1.1快速性：互联网传播的速度极快，迅速引发公众关注。
1.2匿名性：在互联网上，人们可以匿名发表评论，增加了造谣传谣的可能性。
1.3多样性：不同人群拥有不同的观点和价值观，网络舆情呈现出多样性。
1.4扩散性：网络舆情能够通过社交媒体等渠道迅速扩散，影响范围广泛。
2.网络舆情的影响因素2.1媒体传播：传统媒体和新媒体对网络舆情的引导和传播起到重要作用。
2.2社交媒体：社交媒体平台是网络舆情产生和扩散的主要渠道。
2.3个体行为：个体的评论和分享行为也会对网络舆情产生重要影响。
2.4事件本身：事件的严重性、新奇性和持续性会影响网络舆情的发展。
3.应对网络舆情的方法3.1监测与分析：建立网络舆情监测系统并进行定期分析，及时获取舆情动态。
3.2公关与回应：及时回应和解释网络舆情，积极与公众进行沟通和互动。
3.3建立信任：通过展示真诚和透明的态度，建立公众对组织的信任感。
3.4社交媒体管理：积极参与社交媒体平台，及时跟进和回应争议性话题。
3.5建立危机预警机制：提前预判潜在的舆情危机，做好应对预案。
4.网络舆情的案例分析4.1企业危机：国内某知名企业在产品质量问题上的危机引发了广泛关注和讨论。
4.2政府事件：政府行为引发的争议和非议在网络上迅速扩散，引发舆论风波。
4.3突发事件：突发事件的发生和处理过程引发公众对应急能力的质疑和讨论。
5.网络舆情管理的未来趋势5.1：技术的发展将为网络舆情管理带来新机遇和挑战。
5.2数据挖掘：通过大数据和数据挖掘技术，提前预判和应对网络舆情。
大数据与网络舆情分析(一)2024
大数据与网络舆情分析（一）引言概述：大数据与网络舆情分析是当前信息时代的热门研究领域，随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，人们在网络上产生的海量数据成为了研究和分析的对象。
网络舆情分析通过对大数据的处理和挖掘，可以揭示出社会舆论的动向、用户情绪的变化以及舆论的传播规律，为政府、企业和个人提供决策参考。
本文将从五个大点出发，分别介绍大数据与网络舆情分析领域的核心概念、技术方法、数据处理和挖掘的常用技术、舆情分析的应用以及未来发展趋势。
正文内容：一、核心概念1. 大数据：介绍大数据的定义、特点和来源，强调数据量、速度和多样性的重要性。
2. 网络舆情：解释网络舆论的概念，包括舆论的形成、传播和影响因素，并介绍网络舆情分析的意义和目的。
二、技术方法1. 数据采集与清洗：介绍大数据的采集方式和常用的数据清洗方法，包括爬虫技术、API接口和数据清洗的挑战。
2. 数据存储与管理：介绍大数据存储和管理的技术，包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
3. 数据挖掘与分析：介绍数据挖掘和机器学习的基本原理，包括聚类、分类、关联规则挖掘等常用的数据分析方法。
三、数据处理和挖掘的常用技术1. 文本预处理：介绍文本数据的预处理技术，包括分词、词性标注、去除停用词、主题建模等。
2. 情感分析：介绍情感分析的方法和算法，包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法。
3. 社交网络分析：介绍社交网络分析的技术，包括网络节点度中心性、社区发现、信息传播模型等。
四、舆情分析的应用1. 政府决策：介绍政府利用大数据和网络舆情分析进行舆情监测、民意调查和决策支持的实际案例。
2. 企业营销：介绍企业利用网络舆情分析来了解用户需求、调整营销策略和建立品牌形象的实践经验。
3. 社会热点事件分析：介绍通过分析网络舆情对社会热点事件的影响和演化过程，提供舆论引导的可能性。
五、未来发展趋势1. 智能化和自动化：展望大数据与网络舆情分析的发展方向，包括人工智能、自然语言处理和深度学习技术的应用。
基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统研究
基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统研究随着互联网的迅猛发展，网络舆情已经成为社会舆论表达和传播的重要平台。
网络舆情对政府、企业、个人等各方面都具有深远影响，因此如何及时准确地监测和预警网络舆情，成为了重要的研究方向。
本文将探讨基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统的研究。
一、网络舆情监测与预警的背景和意义网络舆情监测与预警是通过分析网络上的信息和用户评论、转发等行为，及时掌握社会的舆论动态，有助于政府、企业和个人做出正确的决策。
网络舆情监测与预警的背景主要有以下几个方面：1. 社会动态感知：通过监测网络舆情，可以快速了解社会的热点、民意和趋势，为各方决策者提供基础信息。
2. 危机事件应对：网络舆情监测与预警系统可以及时发现和监控突发事件和舆情，并进行预警，帮助相关方面及时应对危机。
3. 影响力评估：通过网络舆情监测，可以了解某个事件、产品或个人在网络上的影响力和声誉，为相关方面提供参考。
4. 市场竞争分析：通过网络舆情监测，企业可以了解自身与竞争对手在网络上的品牌形象和用户反馈，为竞争战略调整提供参考。
二、基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统的构建大数据分析技术为网络舆情监测与预警系统的构建提供了强大的支撑。
基于大数据的网络舆情监测与预警系统主要包括以下几个核心环节：1. 数据收集：通过爬虫技术、API接口等方式收集网络上的相关信息，如新闻报道、社交媒体评论、微博、论坛等。
2. 数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗、去重、过滤等操作，消除噪声和冗余信息，保证数据的准确性和有效性。
3. 数据存储：将预处理后的数据存储到数据库中，保证数据的可持久化和可访问性。
4. 数据分析：利用大数据分析技术，对存储在数据库中的数据进行情感分析、主题识别、关键词提取等处理，从中获取有用的信息。
5. 舆情监测与预警：根据数据分析的结果，结合预设的规则和指标，对网络舆情进行监测和预警，及时通知相关方面。
6. 可视化展现：将分析结果和预警信息以图表、报表等形式进行可视化展现，方便决策者直观地了解舆情态势。
基于大数据的舆情分析与舆情预测模型研究
基于大数据的舆情分析与舆情预测模型研究随着互联网的普及和信息的爆炸式增长，舆情分析成为了各行各业关注的焦点。
通过对大数据的深度挖掘和分析，可以帮助政府、企业和个人了解社会热点、公众舆论和市场趋势，从而实现科学决策和战略规划。
本文将探讨基于大数据的舆情分析与舆情预测模型的研究现状与发展趋势。
一、舆情分析模型的研究现状1. 文本挖掘技术在舆情分析模型中的应用文本挖掘技术是舆情分析的基础。
通过机器学习、自然语言处理、信息检索和数据挖掘等技术手段，可以从文本数据中自动提取、转换和理解信息。
舆情分析模型可以根据文本情感分析、主题建模和事件追踪等方法来进行舆情分析。
例如，通过情感分析可以判断社会舆论的倾向性，通过主题建模可以发现舆论热点，通过事件追踪可以了解舆论发展的演变过程。
2. 社交媒体数据在舆情分析模型中的应用随着社交媒体的兴起，大量的用户生成内容被发布在社交媒体平台上，这些内容包含了公众的观点、意见和情感等信息。
舆情分析模型可以通过对社交媒体数据的分析，抓取公众的观点和态度，进而了解社会热点和舆论趋势。
如利用社交媒体数据可以预测选举结果、产品销售趋势以及公众对政策的反应等。
3. 网络爬虫技术在舆情分析模型中的应用网络爬虫技术可以自动化地获取互联网上的文本数据。
舆情分析模型可以通过网络爬虫技术实时地获取和更新数据，从而建立准确的数据集。
网络爬虫还可以获取各类媒体的评论信息，通过对这些评论信息的情感分析和主题建模，可以了解公众对特定事件和议题的态度和反应。
二、舆情预测模型的研究现状1. 时间序列分析在舆情预测模型中的应用时间序列分析是一种用来解释和预测时间序列数据的统计方法。
在舆情预测模型中，可以利用时间序列分析方法对历史舆情数据和相关的外部因素进行建模和分析，从而预测未来舆情的走势。
例如，对于选举结果的预测，可以通过将选举候选人的舆情数据与选举日期的时间序列数据相结合，构建相应的模型来进行预测。
2. 机器学习算法在舆情预测模型中的应用机器学习算法是一种通过从历史数据中学习和总结经验规律，从而对未来数据进行预测和分类的方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
舆情大数据分析报告
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。
舆情大数据分析报告
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
舆情大数据分析报告
2.7
网络舆情的演变过程
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
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
舆情大数据分析报告
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
舆情大数据分析报告
3.2
网络舆情指数体系构建的基本原则
可行性
目标性 稳定性
系统性
明确性 全面性
动态性
科学性
舆情大数据分析报告
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
舆情大数据分析报告
2018
大数据与网络舆情 分析研究报告
舆情大数据分析报告
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
舆情大数据分析报告
1
网络大数据
舆情大数据分析报告
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
舆情大数据分析报告
1.1
大数据的概念
舆情大数据分析报告
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
舆情大数据分析报告
1.4
大数据如何产生
舆情大数据分析报告
1.5
网络大数据
2
1
网络舆情的大数据时代来临
舆情大数据分析报告
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 网络谣言与负面情绪扩散
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
舆情大数据分析报告
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 社交平台 网络媒体 主动报送
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
舆情大数据分析报告
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
及时性：即时编辑、及时发布、即时传播、即时互动、及时反馈
舆情大数据分析报告
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
舆情大数据分析报告
2.7
网络舆情的演变过程
舆 情 影 响
危险
意愿，也就是通常所说的“社情民意”。
舆情大数据分析报告
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。
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
பைடு நூலகம்
舆情大数据分析报告
1.3
大数据的特点
4 个 V： Volume、Velocity、Variety、Value
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
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。
舆情大数据分析报告
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
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。
舆情大数据分析报告
1.1
大数据的概念
“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
微信 月活8亿 3
10亿照 1天200G
5
舆情大数据分析报告
2
网络舆情
舆情大数据分析报告
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。
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
舆情大数据分析报告
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
舆情大数据分析报告
1.1
大数据的概念
B
GB MB
海量数据
TB
PB
ZB
大数据
EB
舆情大数据分析报告
1.1
大数据的概念
舆情大数据分析报告
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
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
舆情大数据分析报告
3
舆情指数
舆情大数据分析报告
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。