新闻舆情分析报告 案例分析

舆情处理 · 2019-09-28 09:54:22

舆情分析该怎样做?由于互联网上的信息量非常大,因此很难通过依赖手动方法来处理因特网上大量信息的收集和处理。加强相关信息技术研究,形成自动化网络舆情分析系统,及时响应网络舆论。 ,变成了积极的梳理和指导。这样的系统应该具有以下特征:

首先是舆论分析引擎。这是舆情分析系统的核心功能,包括:1。热门话题,敏感话题识别,可以根据新闻来源权限,评论数量等参数识别给定时间段内的热门话题,和言语的强度。使用关键字控制和语义分析识别敏感主题。 2.趋势分析。对于每个主题,分析并计算每个发件人发布的文章的意见和倾向。 3.跟踪主题并分析新发布的文章或帖子的主题是否与现有主题相同。 4,自动汇总,针对各类主题,各种倾向可以形成自动汇总。 5.趋势分析,以分析某个主题在特定时间段内感兴趣的程度。 6.分析紧急情况,全面分析跨时空紧急情况,全面了解事件的发生情况,预测事件发展趋势。 7,报警系统,及时检测和报警突发事件,涉及内容安全的敏感话题。 8.统计报表,根据舆论分析引擎处理的结果数据库生成报表,用户可以浏览浏览器,提供信息检索功能,根据指定条件查询热门话题和趋势,并浏览具体内容提供决策的信息待命。

第二是自动信息收集功能。现有的信息采集技术主要通过网页之间的链接关系从Internet自动获取页面信息,并作为链接不断扩展到整个网络。目前,一些搜索引擎使用该技术来检索全世界的网页。舆情监测系统应能根据用户信息需求设定主题目标,并采用人工参与和自动信息收集的方法完成信息采集任务。

第三是数据清理。预处理收集的信息,例如格式转换,数据清理和数据统计。对于新闻评论,您需要过滤掉不相关的信息,保存标题,来源,发布时间,内容,点击次数,评论者,评论内容,评论数量等。对于论坛BBS,需要记录帖子的标题,发言者,发布时间,内容,回复内容,回复号码等,最后形成格式化信息。

条件允许时,您可以直接对服务器的数据库进行操作。舆情分析系统的核心技术在于舆论分析引擎。涉及的最重要的技术包括文本分类,聚类,视点方向识别,主题检测和跟踪,自动抽象和其他计算机文本信息内容识别技术。这些技术一直是国内外信息工作者关注的一个领域。文本检索会议(TREC),信息搜索专业组会议(SIGIR)以及文本检测和跟踪会议(TDT)是展示此类技术最新研究的主要国际会议和论坛。其中,基于关键词统计分析方法的技术相对成熟,但其有效性仍有很大提升空间。

近年来,专家学者一直在研究更有效的方法。基于语义的内容识别方法是当前研究中最重要的。尽管取得了很大进展,但仍有许多问题和困难需要克服。为了提高中国的网络信息控制能力,我们必须克服困难,加强相关技术的研究。好的舆情分析报告要有以下哪些特点?好的舆情分析报告应具有以下特点:

首先,热点识别功能根据新闻源的权限,评论的数量和发言时间的强度等参数,识别给定时间段内的热门话题。

二,主题跟踪功能根据信息源,重新加载,重印地址,地理分布,热点问题信息发布者等信息源的跟踪,进行趋势和趋势分析。

三、倾向分析功能根据评论的评论信息的信息传递量和时间密集度,分析信息的方向分析和主题。

四,趋势分析功能根据信息时间,区域分布,重装量和重印网站类型等,分阶段分析监控词汇和时空分布关系。 诉自动信息汇总功能根据监控系统自动提取的智能汇总,可以准确地表示文章的主题,快速理解文章的含义和核心内容,提高用户信息利用效率。

五,预警报警功能根据信息语料库和报警监控信息库进行分析,确保信息舆论的健康发展。

六、事件分析功能根据趋势分析,潜在分析和热点信息的整体分析,监控信息的突发性。

七、统计报表功能根据Doric Linkage Analysis System系统公众舆论分析引擎生成的结果数据库,用户可以浏览信息的具体内容并做出最佳决策。