舆情监测工作总结,网络舆情监测相关经验总结

舆情监测工作总结(网络舆情监测相关经验总结)网络舆情监测分析是实时掌握网络舆情动态的一项基础工作,也是妥善处理网络有害信息,制订有效宣传策略,正确引导舆论导向的重要前提与依据。实践中,网络舆情监测分析实务包括预设主题实时监控采集,预警突发舆情事件,汇总整理分析舆情数据,抽取分析舆情样本,预测掌握舆情趋势动向,撰写舆情简报等工作[1]。这些决定了舆情监测分析需要从定性与定量两个方面,结合人工分析与软

舆情监测工作总结网络舆情监测相关经验总结

网络舆情监测分析是实时掌握网络舆情动态的一项基础工作,也是妥善处理网络有害信息,制订有效宣传策略,正确引导舆论导向的重要前提与依据。实践中,网络舆情监测分析实务包括预设主题实时监控采集,预警突发舆情事件,汇总整理分析舆情数据,抽取分析舆情样本,预测掌握舆情趋势动向,撰写舆情简报等工作[1]。这些决定了舆情监测分析需要从定性与定量两个方面,结合人工分析与软件应用,及时对某主题、单位、领域或行业舆情进行监测与研判。这是舆情监测分析工作的基本模式。

舆情监测工作总结,网络舆情监测相关经验总结

1 网络舆情监测分析的主要工作内容

网络舆情报告是针对某个主题或者某一时间段的舆论信息,以报告形式客观真实地展现媒体与网民的评价看法与态度反馈。在舆情监测分析实务中,是舆情监测分析的重要组成部分,是各类舆情中心常态化运行的重点工作内容,也是政府机关辅助决策咨询,掌握舆情的重要依据与来源。从这一角度出发,舆情监测分析工作包括以下方面。

1)选题方面。选题是舆情信息编写有效成功的重要前提,选题范畴来源于监测分析的舆情信息。根据舆情工作任务目标,比如各领域、行业、单位关注的舆情侧重点各有不同,选题对象的侧重点必然有所区分。比如涉军网络舆情主要是针对有关军队、军事、军人的网络信息,在选题上主要包括:有关党、国家和军队战略决策等重大问题。比如军队改革;部队训练及建设管理中的经常性或热点问题。这些往往表现为围绕涉军新闻、事件、问题与个案,产生集中性、持续性或突发性的舆情信息。一般可以根据时间、数量、主题与关注程度等维度指数,结合社会与军队现实情况,从热点、突发、预警等舆情统计信息中综合分析,完成题目的选择。

2)内容方面。(1)主题鲜明。网络舆情信息非常庞杂,来源于新闻、论坛、微博、微信等,需要通过分类分层,提炼聚合舆情要点,在内容上做到主题鲜明、层次分明。(2)内容准确,全面客观。舆情分析结果须客观真实地反映网上言论状况,有什么说什么,是什么说什么,舆情分析样本尽量准确全面。舆情分析包括定量与定性分析,其中定性分析多依赖于人工主观判断,是对样本中的态度、观点等的分离、归纳和提炼。所以,监测分析对象应尽量全面广泛,避免以偏概全、引入较多分析人员的主观判断,造成分析结果偏离实际。同时,在材料选择上,可充分运用对比、说明、注释性背景材料,解释、烘托和深化舆情信息主题。(3)数据统计。舆情监测分析涉及大量数据统计。比如计算新闻评论的转载量,统计帖文、新闻的回复数、点击数,反映网民对某一事件的关注热度;按照各个无交集观点项计算网友言论分布。也可以利用「网上调查」进行数据统计。这些工作的关键环节是整理和分析大量舆情信息,通过一定的统计指标体系与技术方法,揭示评价舆情的特征与发展规律。

3)形式方面。坚持形式为内容服务,提高舆情报告的科学化、标准化与自动化水平。在舆情报告中,可以根据不同监测对象和特点,选择文案结构和方式,包括舆情综述舆情走势与特征分析、媒体报道与网络言论倾向性分析、关注度排行榜、舆情应对效果与经验分析等。不同的监测分析对象,舆情报告的侧重点也并不相同。在明确服务对象或确定选题后,选择适当的报告形式。比如,全国性舆情分析强调全面性与深度,地方性舆情侧重找准问题,锁定网络与媒体信息来源。同时,可以利用比较、分布、构成与关联等图表分析模型表现与印证舆情走势、舆情来源分类和观点分布等,提高网络舆情数据的可理解与可视化程度。

2 网络舆情监测分析的下一步工作与发展

充分利用新技术与新方法,增强网络舆情监测的主动性,及时准确掌握网络舆情信息动态,才能做好舆情监测分析工作。TRS、百度舆情等市场上的舆情系统具备一定功能,但需要根据实际情况与问题改进完善,才能更好地满足实践需求。根据实际工作与经验,需要在以下几个方面改进加强。

1)增进舆情数据指标的科学化。指标是在评价某些研究对象所确定的评价依据和标准,包括指标名称和数值[2]。比如,对某一话题、事件进行某阶段的统计,包括信息出现的总量、浏览数量、回帖数量、来源站点数量等。以此为基础监测分析某话题的关注热度。网络舆情指标构建需要综合以下方面:(1)主题性。具体的舆情工作有较明确的服务对象,一般具有特定主题、行业或领域性质[3]。比如,涉警舆情、医药行业舆情等。网络舆情监测的目的是及时识别问题与风险,因此设定的指标应对各类信息做出灵敏的响应。同时,利用主题词表、知识库等提高既定监控目标信息的筛选分析效果。(2)可靠性。指标的选取要有相对可靠性与稳定性,保证指标的使用在时间上有延续性。(3)系统性。网络舆情监测分析工作十分复杂,涉及多个方面,构建指标一定要全面完整,彼此有机地形成整体,覆盖工作流程,从多层次多角度揭示网络舆情的特征。(4)可理解性。数据指标要尽量便于理解与说明,为工作简报撰写等工作提供必备的数据支持。

2)扩展舆情信息的广度与深度。舆情信息来源不断趋于多样化,从传统的新闻网站、论坛,发展到微博、微信等社会化网络应用。网络舆情监测不可能捕获全网信息,但零星而起的网络言论会在不同网站、网页、网民群体之间迅速酿成热点。准确把握舆情态势,防止监测分析片面化,需要增加信息来源范围,不断扩展信息采集的广度与深度。在信息来源的广度上,网络应用类型与站点数量就显得非常重要。比如,涉军网络舆情采集包括,军事网站及主流媒体军事频道发布的军事新闻及网民跟帖;军事论坛中,网民的各类贴文;军事博客与网民回帖;微博和微信等社交媒体应用。其中,微博相对数据开放,与传统博客类似选择其中部分微博。微信主要限制在个人通讯范畴,但可以采集微信公众号信息。扩大采集范围可能会带来大量无关数据,可以在采集器上做出一定限制和过滤规则,减少采集到过多无关信息。在信息深度上,解决一些网站需要用户登录、页面分页分层、网页自动探测、用户密码、验证码等问题。

3)提高舆情监测分析的自动化程度。一般舆情系统都包含自动聚类、分类等数据挖掘通用功能,提高了舆情分析的自动化程度[4],但各类功能的针对性不强,大量工作在实际中仍需繁琐的手工完成,难以满足舆情报告撰写等实际需求。所以,需要结合实践特点,制定和拓展结构化的模板和定制化的功能,提高舆情分析工作的效率。比如,利用舆情报告模板、图形图表模板、观点分类功能等进一步减少手工工作。同时,可以利用不同站点、不同类型的网页信息,交叉验证舆情信息,增强网络信息的自动融合,提高舆情分析的准确性与及时性。在工作流程上,实现网络舆情信息采集、整理和分析自动化,才能从繁杂的信息收集和整理中解放出来,集中精力进行舆情分析和报告撰写工作,提高工作水平和效率。

4)提升舆情信息内容分析的语义化与技术水平。信息内容分析是网络舆情工作的关键。大多系统都是基于词语匹配完成聚分类任务,以此实现既定的舆情内容分析功能。但意义关联的近义词、同义词与相关词的词形不同,必然在准确率与召回率方面存在不足,比如舆情话题追踪、观点分类的性能会受到明显限制。而且内容相同或相近的新闻、帖文必然出现在不同网站页面。准确关联汇聚这些信息,是全面准确把握舆情整体状况的重点前提。广泛利用信息,需要开发利用一定的算法,整合语义知识库,才能综合提高舆情信息的语义关联化程度,加强对网络舆情状况的判断。所以,舆情监测分析的语义与智能化水平亟待加强。一个方法是基于语义知识提高分析的准确程度;再一个是利用当前的最新技术。比如,深度学习方法在很多领域已经证明了其有效性,综合利用 word2wector、深度神经网络等提升内容分析的准确程度。

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