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【大数据应用】「舆情监控」事件分析的维度设计

发布日期:2020-02-13 20:55:29 来源:灯塔公关
  一个事件爆发进而成为舆情,是一个持续的发酵过程。既然舆情是一个过程,那么我们在过程中的关键节点加以干预,就极有可能引导舆情向着健康,有益的方向去发展,将舆情很好的控制在一个稳定的范围内。这就是利用「舆情监控」对已经发生的舆情事件做分析的重要之处。
那么,事件如何发酵,有如何成为舆情,是有一定的规律可循:传播速度/传播范围/情感倾向/爆发规律/事件热度等等。而这种规律是无法言表的,但基于大数据的成因分析,结合回归算法,我们可以利用历史舆情数据构建舆情预测模型,并加以训练后,有可能在事件尚未发展到舆情阶段优先识别出来,这样我们可以更加及时的做出应对,将可能发生的舆情在早期平息。
 
    「舆情监控」——舆情事件分析
 
  1. 舆情预警:扫描网络事件,将最有可能的发酵成为舆情的事件尽早报告,并分析传播速度/传播范围/情感倾向/爆发规律/事件热度趋势等等,辅助我们有效的采取应对措施。
  2. 舆情分析:对已经爆发的舆情进行成因分析,以及发展预测。及时的掌握舆情状态,给出舆情来源,关键节点,情感走势,发酵规律,媒体影响等支撑我们引导舆情走向的决策。
  3. 舆情评级:对于预测的舆情,和发生的舆情综合在一起,分析对舆情的严重程度做评级,让我们能清晰的认知,每个舆情最终带来的负面影响强弱,以及对后续相关事件的处理做借鉴。
 
分析维度
 
 
 
01舆情预警
    首先我们所谓的舆情预警是面向企业或者一个团体来说而不是全网舆情。这样就更有场景可言,我们用学校来举例,一个学校有自己的论坛,网站,微博,和全网关于这个学校的信息。这些是信息源,我们对这些源进行监控,对敏感内容进行过滤,对言论进行情感分析,利用分词和分类算法解构这些无序的数据内容,筛选出影响力,传播态势,敏感性较高的事件。再将筛选出来的事件特征代入舆情预测模型,最终判断事件的发酵概率。
 
 
 
 
02「舆情监控」——舆情分析
  1. 趋势分析:舆情是个持续发展的过程,那么现阶段舆情事件处于什么位置,是初始阶段,还是发展期,还是高峰期或是趋于平稳,这对监控者来说非常重要,不同的阶段有不同的处理方法,如果事件已经趋于平稳,如果还盲目的为了平稳舆情,发布一些消息,势必又会引发下一轮讨论。
  2. 来源分析:追根溯源可以更加清晰的了解舆情出现的原因,找到原因就可以对症下药,更有针对性的平息事件。特别是涉及多方的事件,一旦涉事各方开始介入,又互补配合,会给舆情增加更多不确定因素,这时对舆情来源的分析就更加重要。
  3. 关键节点:舆情在一定时间内从产生到扩散,到转载、转发媒介等,都可能构成传播过程的关键节点。在舆情扩散的路径上,哪些节点引爆了事件?那么这些关键事件都是什么时候发生的?发生了什么事情?而这些事情带动舆论走向是好还是坏,我们应该去了解。
  4. 情感分析:很多事件的确升级成为舆情,但未必都是坏事件, 很多事情,很多人的看法是不同的。那么,总体来说大家对事件的态度是积极的还是消极的?人工去采样分析是难以获得准确答案的,利用大数据方法,分析群众对事件的态度就会解决这个问题。另外,舆情关注焦点随着事件发展也会开始转移,这样就会引发舆论立场,观点倾向性的变化,这一变化是大众情感最直接、最显性的表现。我们发现很多舆情事件前后舆论态度变化之大让人咂舌。于是我们应更关注相对细微的观点倾向变化背后,舆论心态和情绪的波动,及时的干预引导。
    除此之外,还可以结合热度分析,关联分析,媒体影响,应对反馈几个维度,综合对舆情事件进行解构,提供更多有价值的数据,支撑事件处理决策。
 
 
 
 
03「舆情监控」——舆情评级
 
  1. 应对反馈参数:作为官方,在舆情产生后,一定有话要说,有理要辩。于是各种官方公告开始发布,希望引导舆论导向,向着健康的方向发展。但效果到底如何,会不会激起更大的反应,还是让大众信服,我们需要根据应对反馈进行评估。
  2. 舆情发酵时常:
  3. 爆发点次数:一个事件越平稳越容易把控,激起爆发点的次数越多,舆情就越多变化,也越难平息。
  4. 主流情感倾向:无论舆情闹的多大,只要我们主流情感倾向是正向的,那么也就减少了负面的影响。
  5. 媒体情感倾向:媒体是绝对有能力引导大众的,所以媒体导向到是什么?对于舆情评级来说也至关重要。
    有了这些参数,我们就可以综合对舆情做出评级,对一个舆情事件做整体认知,也可以指导我们后续的问题处理方法。
 

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