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舆情监测的背景及意义

2018-09-26 10:21:23 来源:舆情监测 作者: 评论:0 点击:

核心提示:当前,层出不穷的热点事件频频刷屏,舆情管理得到政府部门及企业相关部门的日益重视,在面对汹涌的舆论时,没有处理过类似事件的部门常常显得手足无措,一味使用删帖或管控手段来面对舆论,其实这并不是舆情管理的最优化方案,以疏替堵、以表及里才是舆情处置中需要遵循的基本原则。

        舆情监测的背景及意义
  随着互联网的迅速发展,互联网已经成为了人们传播和获取各种信息的主要手段。2018年1月31日CNNIC发布的第41次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示,截止到2017年12月,中国网民规模达到7.72亿,移动互联网塑造的社会生活形态进一步加强。从移动网民的大规模增长可见网络已经成为人们生活中的重要部分。

  当前,层出不穷的热点事件频频刷屏,舆情管理得到政府部门及企业相关部门的日益重视,在面对汹涌的舆论时,没有处理过类似事件的部门常常显得手足无措,一味使用删帖或管控手段来面对舆论,其实这并不是舆情管理的最优化方案,以疏替堵、以表及里才是舆情处置中需要遵循的基本原则。本文针对舆情管理的现状予以梳理,希望对大家有所启示。

  

舆情监测

 

  舆情一般是指广泛大众关于社会民情、民意的事情的态度及舆论,总之舆情就是社会民情及对其的舆论的总和。中国舆情研究专家王来华给出的定义是:舆情是指在一定的社会范围内,围绕着社会上发生的事件,事件的过程及事件的结果,作为主体的社会民众对事件以及当前发生事件的背景一个关注性的情绪和意见。舆情着重指民众对社会各种具体事物的情绪、意见、价值判断和愿望等。而互联网舆情即是在互联网世界里,通过常用的互联网交流渠道,如论坛、微博、博客、贴吧等方式进行对日常社会民情进行发表观点及态度的一种网络形式。其主要有匿名性、易传播、速度快等显著的特点。

  

舆情监测

 

  鉴于网络发展速度的突飞猛进以及网络舆情存在的现象得以总结出网络舆情的一些特征:

  1、网络舆情的信息量过大,不易于进行数据分析

  互联网每天产出大量的信息,而这样的环境正是民众抒发民意的主要场所,当然也是搜集信息的重要地方。而对于这样大量的数据信息,以往传统的人工收集方式已经不能满足数据分析的需要,互联网舆情分析系统就是通过计算机技术,最大范围的去收集、分析、概括民意,最终为用户提供全面的网络舆情信息,这就是舆情分析需要做的事情。舆情分析就是针对从互联网得到的舆情数据,通过舆情聚类算法得到一个个话题,并分析话题下的舆情数据间的相互的关系、事件发生的先后、并对后期的事件动态发展做一个趋势分析。特殊事件跟踪需要设置相应的专题来做具体的分析判断,从而确定事件动向。

  2、网络发展快,舆情信息易于传播、扩散

  网络媒体已经成为信息传播的主要途径,其开放、虚拟的特性让言论达到了前所未有的活跃程度。对于网络上的社会新闻信息、民生息息相关的生活新闻热点等等,网民易于将其扩散分享,同时会对关心的内容加以自己的观点看法。而对于舆情信息处理来讲,对于大量的信息,其中重复性、掺杂性相当高,很难与对此进行分析处理,传统手工根本无从下手。

  舆情监测的背景及意义

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  3、网络舆情存在个人情绪化,存在非理性行为

  在论坛、博客、微博、新闻、报纸等非受控渠道是目前发表个人观点的主要方式。对于公众关注的事件很快就会形成网上舆论,个别人在其中煽风点火,极易造成网络非理性情绪的蔓延,进而产生严重的不良影响,对相关部门造成巨大的舆论压力。可以说,互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。对于这样的舆论性相当集中的地方,那么就需要对其中的内容进行预警,舆情预警就是针对从互联网得到舆情数据,通过舆情分类算法对其内容进行分类处理,将分类的结果第一时间推送出来,达到预警的目的。进而能最快得到最新社会舆情事件。

  

舆情监测

 

  4、网络舆情设计的问题敏感化

  由于现实生活的种种压力,对于现在的生活情况,部分人民会有不满情绪。同时针对现在社会的一些贪污腐败问题,易于进行“人肉”跟踪搜索等行为,对于任何涉及司法或民众息息相关的内容很容易增加其敏感性,如“雪乡宰客事件”,“高铁扒门”等。

  当前所面临的网络舆情形式极其严峻,针对网络舆情存在的显著特点,需要有针对性的进行分析。对舆情信息进行深入分析和挖掘,对网络上的敏感话题,舆情动态等信息及时去掌握,同时对恶性行为实时有效地加以控制,对网民理性地加以引导,尽量去做到“阴小恶,扬小善”,促进网络社会更加和谐进步。

  舆情监测的背景及意义

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  5、大数据会将舆情管理推向何方?

  毋庸置疑,大数据的发展将会推进舆情管理的进一步发展,但现有条件下,大数据对舆情管理的承载力能达到多大程度,还有待进一步商榷。首先,就大数据本身来讲,就面临着诸如合规性、合法性等诸多限制;其次,在数据共享及信息安全之间如何平衡上还没能得到有效的规划,数据孤岛的情况还普遍存在。

  较为理想的状态是,如果实现全媒体、全时间段的海量样本搜集,我们可以让舆情管理变得更为自动化也更为智能化,如大数据系统可以从海量的数据中提取出相应的模型,再通过模型提供解决思路及指导意见。届时,我们可以收纳进来所有同类政策的民意反馈及落地效果,利用大数据建模推测新政策的落地效果,来达到数据的最大化利用。但在我国现有条件下,舆情管理中人工干预的成分较多,但随着新技术手段的发展,行业壁垒的逐渐打破,其中必有智能数据参与其中,为政府及企业部门出谋划策贡献力量。

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