聊城高质量舆情监测系统公司

舆情大数据为舆情知识库提供了十分丰富的知识来源，但这些知识往往是低价值密度和离散稀疏的，需要通过舆情研判工作，充分挖掘舆情大数据的价值。舆情研判的任务就是对网络舆情进行价值判断和前景预测，而这里的价值更多的是体现在舆情知识上。从数据、信息和知识的关系上来看，知识往往是对数据和信息进行组织、总结、体系化归纳而得到的，知识的获取需要从数据提取信息，从信息归纳知识。所以，舆情研判需要综合运用数据融合、 文本分析、深度语义挖掘、智能信息处理等大数据处理技术，同时结合舆情知识库中相关领域知识、业务知识和舆情案例等知识保障，实现网络舆情大数据的数据整合、信息要素提取、知识发现等相关分析任务。互联网的发展，大众往往以信息化的方式发表看法，舆情监测系统可以采用网络自动抓取等技术手段方便获取。聊城高质量舆情监测系统公司

舆情的主体指的是公众。公众不仅是舆情事件的见证人员和发言人员，同时也是舆论发起的传播人员、制造人员和发起人员。公众针对日常生活中的所见所闻通过网络方式将其发表出来，很容易吸引网友的注意，在此期间，网友间相互分享和评论，公众对每件事的发展和起因都有各自的想法和理解，而且，因为公众具有一定的特点，尽管消息源于道听途说，但是也愿意相信并推广。在公众的推动下，网络信息很容易演变成为大家关注的重点和评论的焦点。聊城高质量舆情监测系统公司网络舆情监测平台可以对互联网上的舆情信息进行舆情分析，判断信息的正面、负面和中性。

企业客户维持的需求对于一个企业而言，和他的客户之间的沟通始终会有些滞后，这些滞后的沟通有可能是的企业损失 一些忠实或潜在用户，通过舆情监测软件能及时获知各个网络领域用户的需求，并及时给出相应的回复以及处理方案，和传播打时间占有站，让用户能在短时间获 悉企业对问题的处理方式，维持企业在用户心中的形象和信用度。企业品牌维护:相信云南白药舆论漩涡、加多宝多谢门事件等负面舆情给企业带来损失的例子已经屡见不鲜，如何把负面舆情扼杀在摇篮里是真正考验一个企业公关危机应对能力的时刻。网络舆情的爆发，对企业来说，是一个机会也是一个挑战，如果应对得当，处理有序，那么对企业来说无疑是一次增加曝光率的大好机会，但是如果草率“迎战”，处置不力的话，企业即将面临的是一记重创。

意见和情绪具有相对性，与事实相比有更长久的生命力，尽管它们伴随着事实的产生几乎同时产生并随其传播而传播，但它们常常在事实的传播结束后依然持续传播，形成了传播过程中的“长尾”。一旦微博平台上事实驱动传播的现象逐渐减弱，意见或情绪可能脱离事实的驱动而产生单独的传播驱动力。在危机传播的一阶段，即危机传播由小到大的涌现过程中，意见和情绪依附于事实，三者混合为一体，共同推进危机传播规模不断扩大、危机事件不断升级。其中，事实性信息的传播起着主要的决定性作用，意见和情绪在侧面或背后起着辅助作用。由于网络信息传播平台多、网络信息量大、更新快。单靠人工监测无法满足到全网平台24小时监测的需求。

决定危险系数的主要因素有三个方面：危机事件涉及的问题、危机事件涉及的对象和其他因素。一个危机事件可能不止涉及一个问题，对危机事件涉及问题的分类也有交叉，因此涉及多个问题的危机事件危险值叠加，涉及多个对象的危机事件亦然。涉及的问题和涉及的对象是危险系数的关键要素，两者有其一就能导致危机事件的传播，两者都具备则会使危机事件的传播倍增，因此在计算危险系数时两者是相乘关系。其他因素是附加的推动因素，与前两者的乘积是相加关系，得出危险系数。舆情监测系统可以帮助企业及时发现潜在的负面舆情，并采取措施防止其对品牌形象造成影响。聊城高质量舆情监测系统公司

舆情监测系统可以监测公众对企业品牌的评价和看法，以及相关新闻事件和社交媒体上的讨论和评论。聊城高质量舆情监测系统公司

大数据时代网络舆情信息涉及的范围十分广，涉及人们生活活动的方方面面，数据来源众多。所以舆情大数据采集的对象除了舆情工作部门日常关注的新闻媒体、门户网站、以及微博、微信等社交网络之外，还需要不断扩展舆情数据的来源，发挥大数据全角度、多方位覆盖的信息优势。比如对电子政务网站、舆情工作部门的业务数据等进行采集汇总，尤其是涉及政策解读、民生问题等数据的收集工作等。从而构建包含媒体报道、网民意见、等全角度、多方位、立体化的舆情数据来源，为舆情知识库提供源源不断的知识，同时，舆情知识库也可以为舆情大数据采集提供指导，既保证采集信息多方面无遗漏，又能一定程度上保证精确采集，避免不必要的数据冗余和资源浪费。聊城高质量舆情监测系统公司