微博热点话题舆情演化分析
微博热点事件舆情因子探析

数字时代│SHUZI SHIDAICHINA PUBLISHING JOURNAL2015年10月下 第20期52微博热点事件舆情因子探析□文│邹 理在微博时代,信息的发布与流动更加快速、公开并且极具个性,公众的话语权在微博这个平台得到了极大的释放,一些事件通过微博迅速地传播、发酵,一时间成为社会的舆情热点。
人们对这些热点事件的讨论更加促使舆情呈井喷态势,这对相关部门应对微博舆情事件的能力提出了巨大的挑战。
本文对2013年1月至2015年3月间人民网舆情频道发布的有代表性的38个微博热点事件进行梳理和分析,尝试对微博舆情事件的爆发规律进行探索,并分析这些舆情事件的诱发因子。
一、微博舆情热点事件的分类及特征传统的社会学理论认为,舆情反映的是民意,从属于民意理论。
但是,从现代意义上来讲,舆情除了体现民意规律以外,还是对“民意及其作用于执政者及其政治取向规律”的一种描述。
微博舆情是社会舆情在微博空间的映射,是社会舆情的直接反映。
传统的社会舆情广泛分散在民间,滋生于人们街头巷尾的议论,并留存于人们的思想观念之中。
这些舆情稍纵即逝,难以捕捉,给我们的研究和管理带来了难度。
随着互联网的发展,大众可以在网络空间充分表达自己的观点和主张,人们对某些事件的所有观点也可以通过网络分析的技术手段方便、全面地获取。
这对政府和有关部门充分了解舆情、及时应对舆情提供了重要的条件。
因此,微博虽然加剧了社会舆情的爆发,为政府的管控工作带来了挑战,但同时由于它比较快速、全面地反映了社会舆情的全貌,也有利于我们收集舆情、了解舆情并及时采取应对措施。
微博上发生的舆情事件十分复杂,我们对人民网整理的2013年1月至2015年3月发生的38个微博舆情热点事件按照事件的议题进行了分类,发现主要包括民生诉求、公共安全、违法乱纪、教科文卫、执法规范等5个方面。
这些都是首先在微博上曝光,并迅速在微博上引起热议进而形成舆情的热点事件,其中关于官员违法乱纪议题的微博舆情事件最多,其次是关于执法规范的议题。
社会突发热点事件的网络舆情演化分析

社会突发热点事件的网络舆情演化分析最近,社会上发生了许多重大的、突发的热点事件,如疫情、黑人之死等,这些事件引发了人们的强烈关注和争议,也在网络上引发了不同的舆情。
在这些事件发生初期,网络上的舆情往往比较混乱和分散,各种观点和声音汇聚在一起,形成了相对混沌的状态。
但是随着事件的发展和信息的逐渐公开,网络上的舆情往往呈现出明显的分化和聚合态势。
首先,很多事件会引发一波激烈的情绪和态度的表达。
这些情绪和态度可能是愤怒、悲痛、不满、惊恐等等,往往代表着人们对事件的强烈情感反应。
这些情绪和态度引发的言论和评论,可能会在网络上像病毒一样扩散,形成强烈的聚合态势。
这时,网络舆情往往会呈现出极端化、情绪化的特点,有可能会形成一些圈子或者树立一种“正义”的主张。
其次,随着事件的发展和信息的逐渐公开,网络上的舆情往往会开始出现明显的分化。
这时,人们的态度和立场开始分化成不同的阵营,产生不同的声音和观点。
这些声音和观点可能会在不同的平台上得到放大和传播,形成相对独立的舆论阵营。
舆论阵营的形成可能是由于人们的信仰、价值观、经历、兴趣爱好等多种因素产生的,阵营的形成可能是深度的、长期的,有时候会产生很强的想象力和煽动性。
这时,网络舆情往往会在不同的阵营之间产生激烈的对话和争论,各种声音互相碰撞、交锋。
最后,随着事件的解决和热度的下降,网络舆情也会逐渐平息和消散。
有时,舆情中的不同阵营会逐渐失去声音和影响力,有时则会在一些平台上沉淀下来,成为一种长期性、稳定性和有影响力的声音。
总的来说,社会突发热点事件的网络舆情演化过程是一个动态的、复杂的、不断变化的过程。
不同的事件可能呈现不同的演化模式和特点,但是这样的演化过程能够很好地反映出人们对于事件的态度、观点和声音。
从中,我们能够更好地理解网络舆情,理解人们的情感、想法和行为,在此基础上进行合理的引导和管理。
社交媒体中的网络舆情分析与事件演化预测研究

社交媒体中的网络舆情分析与事件演化预测研究社交媒体的迅猛发展和普及为人们的信息交流和传播提供了全新的渠道。
然而,社交媒体上的信息量庞大,呈现出高速、分散、碎片化的特点,给舆情分析和事件演化预测带来了巨大的挑战。
本文将在此背景下,探讨社交媒体中的网络舆情分析方法和事件演化预测研究。
一、社交媒体中的舆情分析社交媒体上涌现的大量用户生成内容提供了丰富的舆情信息,使得研究者和决策者能够更好地了解公众的声音和情感。
舆情分析旨在从社交媒体数据中挖掘和分析用户对于特定话题的态度、情感和评论。
它可以帮助公司了解他们的品牌声誉、政府机构了解公众对政策的反馈、新闻媒体了解公众对新闻事件的看法等。
社交媒体中的舆情分析主要包括以下几个方面的内容:情感分析、话题识别、用户影响力分析和舆情演化分析。
1. 情感分析情感分析是对社交媒体中的用户情感、态度和情绪进行分析和归纳的过程。
通过文本分析技术,可以判断一篇文章或一条评论中所包含的情感是积极、消极还是中性。
情感分析常用的方法包括基于词典的情感识别、基于机器学习的情感分类等。
2. 话题识别话题识别旨在从大规模的社交媒体数据中识别出具有时效性和热度的话题。
常见的方法包括基于关键词的话题检测、基于主题模型的话题挖掘等。
通过话题识别,我们可以了解到公众对于不同话题的关注程度和讨论热度,进而对舆情进行精准分析。
3. 用户影响力分析用户影响力分析旨在识别社交媒体上有影响力的个体或机构。
通过分析用户的网络结构、社交关系和行为模式,可以判断一个用户在社交媒体平台上的影响力大小。
这对于政府、企业等决策者来说,能够更好地了解舆情中的关键人物和影响力渠道,从而进行相关的决策和干预。
4. 舆情演化分析舆情演化分析旨在研究舆情的变化趋势和演化规律。
通过分析社交媒体上的实时数据和历史数据,可以发现舆情事件的起因、爆发和衰退过程。
舆情演化分析可以帮助决策者提前预测和应对舆情的可能变化,从而更好地掌握舆情形势。
基于LDAARMA混合模型的大规模网络舆情情感演化分析

2、网络舆情的演化过程受到多种因素的影响,如节点属性(如观点、情绪 等)、网络结构(如社区、群体等)和外部环境(如政策、事件等)。
3、通过分析复杂社会网络中的结构和行为,我们可以更好地理解网络舆情 演化的机制,预测其发展趋势,并提供有针对性的干预措施。
3、通过分析网络结构和行为
1、理解网络舆情的传播机制:通过分析复杂社会网络中的节点和边,我们 可以深入理解网络舆情的传播机制和扩散路径,从而更好地掌握舆情演化的规律。
2、评估网络舆情的影响力:通过计算节点的权威度和影响力,我们可以评 估不同观点和信息对网络舆情的影响程度,从而为管理者提供参考。
3、优化网络舆情的干预措施:基于复杂社会网络的模型可以帮助管理者更 好地理解网络舆情的演化过程,从而优化干预措施,提高舆情管理的效果。
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未来发展趋势
基于对网络舆情形成、变化和影响因素的分析,我们可以对未来网络舆情的 发展趋势进行预测。首先,随着互联网技术的不断发展和普及,网络舆情的影响 范围将进一步扩大,涉及的议题也将更加多元化。其次,随着公众对事件和话题 的参与意识不断提高,网络舆情的表达方式和互动机制将更加丰富多元。此外, 随着社会环境、政治、经济和文化等因素的不断变化,网络舆情的发展趋势也将 受到影响。
通过LDAARMA混合模型分析,我们发现这些影响因素在不同阶段对网络舆情 的作用方式和程度存在差异。在舆情初现阶段,社会环境和政治因素对舆情的影 响较为显著。随着舆情的深入发展,经济和文化因素的作用逐渐显现。在舆情发 展高峰期,各因素的影响程度达到最大,并相互交织作用。而在舆情逐渐平息阶 段,各因素的影响程度逐渐减弱,舆情趋于稳定。
参考内容
随着互联网的普及和社交媒体的兴起,网络舆情已经成为影响公众情绪、塑 造品牌形象、推动事件发展的重要力量。其中,网络舆情话题的情感演化尤为引 人。本次演示旨在探讨网络舆情话题情感演化的规律和机制,以期为相关领域的 研究和实践提供有益的参考。
后真相时代热点舆情的特点、成因及对策

后真相时代热点舆情的特点、成因及对策一、后真相时代的概念与特点随着互联网的普及和社交媒体的兴起,信息传播的速度和范围都得到了前所未有的提升。
在这个过程中,人们对于真实性的认知和判断能力受到了很大的挑战,导致了一个被称为“后真相时代”的新现象。
后真相时代是指在信息爆炸的时代背景下,人们在面对大量信息时,往往难以分辨真实与虚假,从而使得事实真相变得模糊不清。
这种现象在很大程度上反映了当今社会中,公众对于信息的认知能力和判断力的整体下降。
信息传播速度快:在互联网和社交媒体的影响下,信息传播的速度远远超过了以往任何时期。
这使得人们在面对大量信息时,很难有足够的时间去深入了解和分析,从而导致了对真实性的误判。
信息来源多样:在后真相时代,人们可以通过各种渠道获取信息,包括社交媒体、网络论坛、新闻报道等。
这使得人们在面对信息时,很难辨别哪些是真实的,哪些是虚假的。
公众情绪化:在后真相时代,由于信息的真实性难以判断,人们往往会受到情感因素的影响,从而容易产生情绪化的判断。
这使得舆论很容易被操控,导致社会舆论的极化。
权威主义减弱:在后真相时代,传统的权威主义观念逐渐削弱,人们对于权威的信任度降低。
这使得人们在面对信息时,更加倾向于相信那些与自己观点相符的信息,而忽视其他可能真实的观点。
媒体角色转变:在后真相时代,媒体的角色也发生了变化。
媒体作为信息的传播者和解释者,具有较高的公信力。
在后真相时代,媒体面临着巨大的舆论压力,很难再保持过去的高度公信力。
这使得媒体在传播信息时,更容易受到政治、商业等因素的影响,导致信息的失真。
后真相时代是一个信息传播速度快、信息来源多样、公众情绪化、权威主义减弱和媒体角色转变的时代。
在这个时代背景下,我们需要提高自己的信息素养,学会辨别真实与虚假,以应对后真相时代的挑战。
1. 后真相时代的定义随着互联网和社交媒体的普及,信息传播的速度和范围不断扩大,人们获取信息的途径也越来越多样化。
社会热点突发事件舆情分析从何入手

社会热点突发事件舆情分析从何入手?一份完备的舆情分析报告应该涵盖哪些内容?社会热点、突发事件舆情分析从何入手,涉及哪些舆论现象?分析报告的主要结构是怎样的?本文将对舆情分析报告的撰写结构、常见舆论现象、切入方法进行汇总整理,同时提供近期疫情、民生相关热点舆情研判,以期为有舆情分析报告撰写与应对回应等方面需求的工作人员作一定参考。
一、舆情分析报告的基本组成舆情报告的结构大致说来可分为事件(主题)概述、舆情分析、小结几个部分。
其中事件概述部分应将报告主题进行凝练概括,相关事件的时间、涉及相关方等基本信息保障准确、客观,使事件详情、来龙去脉尽可能清晰呈现,此环节应重视的是事实核查与概括。
特别的,在新闻媒体对事件有报道的情况下,参考媒体表述作事件概述是一种方法,但由于新媒体环境下媒体素质有参差,故报道信息仍需甄别选用,在采集选用信息时应注意避免含有撰写人倾向性的措辞表述。
一般来说,舆情分析部分占据分析报告大部分篇幅,是最为主要的部分,其中涉及到的舆论热度、舆论情绪、信息变化、平台分布、传播现象等为较常见的分析对象,接下来本文所提到的撰写要素、方法整理也大多围绕这一部分展开。
小结部分可作为对事件整体舆情的概括或启示,基于报告主题、分析详情起收尾定调、强调作用。
二、舆情分析的切入方法及构成要素以下首先从热点事件最直接明显的舆情表面现象着手、再到舆情构成层面中的各个主体细分和场域差异、时间维度中的整体舆论演化区分这几个层面作相应拆解。
1、舆情表观:热度变化、舆论现象“在总览事件在整个互联网的热度规模时,我们讨论的是相对热度,其规模主要与媒介资源的分布、网民关注的程度差异相关。
比如说,同时段内可横向对比是否出现同类事件引起舆论共振(加强效果)、是否有特大突发事件抢夺关注(削弱效果)。
”“落实到操作层面,在将网络传播现象作为舆情报告重点内容进行分析时,首先要关注的是舆情事件特有的传播现象是什么—特别是某负功能传播现象出现的原因,其次针对各类网络传播现象带来的不良影响甚至重大危害提前预警,最后是综合评估网络传播现象并反思如何制定长效的应对策略。
网络舆情分析报告
网络舆情分析报告什么是网络舆情分析?在当今信息爆炸式增长的时代,网络舆情分析成为了一种非常重要的工具。
网络舆情是指通过网络传播的一系列舆论和情绪,可以通过分析这些舆论和情绪的内容和趋势来了解公众对某一事件、话题或组织的态度和情感。
网络舆情分析就是通过收集、整理和分析网络上的各种信息,包括新闻、社交媒体帖子、微博、贴吧等,来了解舆论的走向和情绪的变化。
这种分析可以帮助政府部门、企业和组织制定合适的沟通策略、管理舆论风险,还可以用于市场调研、产品改进等方面。
网络舆情分析的意义和价值网络舆情分析对于社会的发展和各大行业来说都具有重要的意义和价值。
以下是网络舆情分析的一些具体意义和价值:1. 政府部门政府部门可以通过网络舆情分析了解民众对政策的态度和情感,及时调整政策措施,改善民生,维护社会稳定。
例如,政府可以通过舆情分析来了解民众对某一环保政策的反应,以便在制定未来的政策时作出调整。
2. 企业企业可以通过网络舆情分析了解消费者对自己品牌和产品的态度和情感,及时回应消费者的需求和反馈,改进产品和服务,提高客户满意度。
例如,一家快餐连锁店可以通过舆情分析发现消费者对其某款产品的口味不满意,进而决定改进配方以提升销量。
3. 媒体平台媒体平台可以通过网络舆情分析了解用户对自己平台的评价和反馈,改进内容和服务,提高用户体验。
例如,一个新闻网站可以通过舆情分析了解读者对其新闻报道的关注度和满意度,以便更好地提供符合读者需求的新闻内容。
4. 学术研究学术研究者可以通过网络舆情分析了解社会舆论和情感的演变过程,研究人群行为和社会心理。
例如,一位心理学家可以通过舆情分析来研究一个社会事件对人们心理健康的影响,进而提出相关的研究成果和政策建议。
5. 社会管理社会管理者可以通过网络舆情分析了解公众对各种社会问题的反应和态度,及时采取措施预防和化解社会危机。
例如,当某个社会事件引起舆论热议时,社会管理者可以通过舆情分析了解民众的情绪和要求,以制定适当的政策和解决方案。
热点网络舆情分析与预测
热点网络舆情分析与预测随着互联网的普及,人们已经越来越依赖网络获取信息。
然而随着信息的爆炸性增长,我们也面临了舆情的集中爆发。
对于一些涉及到政治、社会问题的话题,一旦引发争议,就会迅速扩散到社会各个角落,甚至引起一些社会动荡事件。
为了解决这些问题,我们需要对网络舆情进行深入的分析和预测,以帮助政府和企业更好地应对和处理突发事件。
一、网络舆情分析的方法网络舆情分析是指分析互联网上的文本信息,以发现其中的规律和趋势,为进一步的决策提供参考。
网络舆情分析的主要方法有以下几种:1、文本挖掘文本挖掘是指从非结构化文本中自动提取出有用的信息。
通过文本挖掘,我们可以了解用户对某些话题的态度和看法,以及这些话题在社会上的影响力。
2、情感分析情感分析是指分析和识别文本中表述情感的程度和类别。
通过情感分析,我们可以了解用户对某些话题的情感倾向,以及这些话题在社会上的影响力。
3、社会网络分析社会网络分析是指通过分析社会网络中的节点、边和群体等信息,从而揭示社会交往网络的结构、特点和演化规律。
通过社会网络分析,我们可以了解用户之间的联系,以及他们参与话题的方式和程度。
二、网络舆情预测的方法网络舆情预测是对互联网上的话题和事件,利用各种方法预测其发展趋势和可能出现的危机,为政府和企业提供决策依据。
网络舆情预测的主要方法有以下几种:1、时序分析时序分析是指利用历史数据和统计方法,分析互联网上的话题和事件的趋势和周期性,预测其未来的走向和可能出现的风险。
时序分析需要考察多个相关因素,例如时间、地域、用户特征等,以发现可能的规律和趋势。
2、机器学习机器学习是指让计算机透过分析大量的数据,找到隐藏的模式和规律,并用此模型预测未来的走向。
机器学习所建立的模型具有高度的自动化和预测性能,可以为政府和企业提供高效、准确的决策支持。
3、社交网络分析社交网络分析是指利用社交网络中的各种信息,借助图论、统计学等方法进行网络拓扑结构分析、特征分析、传播规律分析等,预测互联网话题和事件的发展趋势和可能出现的风险。
网络舆情分析的方法与案例
网络舆情分析的方法与案例互联网的发展让我们的生活变得越来越便利,网络舆情的出现也让我们更加了解社会热点和民意倾向。
而如何准确快速地解析网络舆情,成为了一个需要深入研究的问题。
本文将介绍网络舆情分析的方法和案例,并为大家提供一些能够帮助准确分析网络舆情的技能。
一、网络舆情分析的方法1.关键词识别法关键词识别法是通过搜索引擎将一些与事件相关的关键词搜索出来,以此了解社会人群对该事件的看法,进而判断网络舆情的发展趋势。
例如,如果要分析一场电影的口碑,可以搜索相关的电影名字和热点话题,以此了解大众对该电影的评价和推崇程度。
2.情绪分析法情绪分析法通过分析舆情中的情感信息,包括正面、中性、负面等情感,以此了解社会人群对该事件的情感倾向。
如果情感倾向较为积极,往往代表事件会受到全民支持,反之,会受到负面的评价。
例如,如果分析某位名人的声誉,可以将其姓名搜索出来,然后将其相关事件的情感分析作为基础,从而得出一个较为客观的评价结果。
3.社交网络分析法社交网络分析法是通过对社交网络上的话题模型、观点模型进行分析,从而获取网络舆情的源头、分析网络舆情的演化过程和影响因素。
例如,如果分析某个热点话题,可以通过搜索相关的关键词,在社交网络上了解关注该话题的人群,进而分析其观点和情感。
二、网络舆情分析的案例1.《花木兰》电影上映2020年电影《花木兰》上映,有不少人对其娱乐效果存疑,但影片一经上映,却受到了全球粉丝的热烈追捧。
当时,对关于《花木兰》的舆情分析中,关键词识别法成为了主要的方法。
搜索了解该电影作品相关的话题模型、影评、资讯等,得出该电影上映前后的热度、口碑、观众评价等信息。
这些信息帮助大众更了解该电影作品在全球的影响力,还是成功的定义了近十年来最高水平的华人电影。
2. 美国总统大选美国选举一直是全球关注的热点事件,而网络舆情分析也一直是分析美国大选的重要方法。
在美国2020年总统大选期间,情绪分析法成为了主要的分析方法。
基于LDA模型的网络舆情事件话题演化分析
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微博热点话题舆情演化分析
随着互联网技术的不断发展和社交媒体的普及,微博已经成为了一个非常重要的信息发布平台。
在微博上,用户可以即时了解到最新的热点事件和话题,并且可以通过评论、转发等操作,与其他用户进行交流和互动。
微博舆情对于热点事件的传播具有非常重要的作用,通过对微博热点话题的舆情演化进行分析,我们可以更加深入地了解社会的变化和人们的态度。
一、微博热点话题的起源
每一个微博热点话题都有自己的起源,往往是源于某个重大事件或社会现象。
比如2019年新型冠状病毒的爆发,引发了全球范围内的关注和讨论。
在微博上,关于这个话题的讨论无处不在,不少用户通过发布信息、转发他人的微博、评论等方式,表达对于这个疫情的关注和关心。
除此之外,一些社会热点现象,比如明星绯闻、明星离婚等也是微博热点话题的主要来源。
二、微博热点话题的演化
微博热点话题的演化通常经历以下几个阶段:
1.初始阶段:
初始阶段是一个微博热点话题出现后的最初时期。
在这个阶段,往往只有一小部分人关注这个话题,微博的转发和评论量也相对较少。
但是,随着话题的不断发酵和扩散,这个话题的热度往往会不断提高。
2.争议阶段:
争议阶段是微博热点话题演化的一个重要阶段。
在这个阶段,人们开始对这个话题发表各种看法和评论,往往存在着不同的意见和观点。
这样的争议也会引发更多的转发和评论,从而推动话题的发展。
3.高峰阶段:
高峰阶段是微博热点话题的最高点,也是公众关注度最高的时期。
在这个阶段,微博会出现大量的关于这个话题的信息,转发和评论量也会达到最高值。
为了获取更多的关注和曝光度,一些用户甚至会利用话题进行引流或炒作。
4.下降阶段:
下降阶段是微博热点话题逐渐走向平息的时期。
在这个阶段,人们对这个话题
的关注度逐渐降低,转发和评论量也会相应减少。
往往会出现一些引起公众眼球的事件或新闻,从而吸引了公众的关注。
三、微博热点话题的舆情分析
微博热点话题的舆情分析是看待微博热点话题的一种方法,通过对舆情进行分析,可以更加深入地了解社会的变化和人们的态度。
1.情感分析:
情感分析是对微博热点话题中的情感表达进行分析和判断。
通过情感分析可以
了解社会的情感变化和公众的情感倾向。
比如,针对疫情这个微博热点话题,情感分析可以了解人们的情感变化和态度,进而为政策制定和舆论引导提供参考。
2.意见领袖分析:
意见领袖分析是对微博热点话题中的意见领袖进行分析和识别。
通过意见领袖
分析可以快速识别出对某个话题有较高影响力的用户和机构,以便针对这些用户进行精准的传播和引导。
3.话题演化分析:
话题演化分析是对微博热点话题演化规律进行分析和总结。
通过话题演化分析
可以发现话题演化的规律,预测话题在未来的演化趋势和方向。
综上所述,微博热点话题舆情演化分析是一项非常重要的工作。
通过对微博热点话题的演化、舆情及意见领袖等因素进行分析,我们可以更加深入地了解公众的态度、倾向和情感变化,为政策制定提供参考,同时也为舆论引导和社会治理提供支持。