网络舆情分析报告_如何获取网络舆情分析报告？

如何获取网络舆情分析报告？

单靠人工方式进行舆情监测分析，难免鞭长莫及，因此很多企业都会选择和专业的舆情分析公司合作，通过他们提供的网络舆情分析报告，更好的维护企业口碑形象！目前，国内众多的舆情分析公司中，很多都是纸上谈兵。一方面媒体的覆盖度不全面，另一方面由于不少平台都会反数据监测，因此获取的资讯的准确度难以保证。
利用好的舆情系统能够给用户带来很多便捷，现在很多系统能够自动生成舆情报告，这样可以帮助分析师解决很多问题。

网络舆情分析报告的主要内容和流程？

现在网上的信息量十分巨大，仅依靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，需要加强相关信息技术的研究，形成一套自动化的网络舆情分析系统，及时应对网络舆情，由被动防堵，化为主动梳理、引导。这样的系统应该具备以下功能：
　　首先是舆情分析引擎。这是舆情分析系统的核心功能，包括：1、热点话题、敏感话题识别，可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。2、倾向性分析，对于每个话题，对每个发信人发表的文章的观点、倾向性进行分析与统计。3、主题跟踪，分析新发表文章、贴子的话题是否与已有主题相同。4、自动摘要，对各类主题，各类倾向能够形成自动摘要。5、趋势分析，分析某个主题在不同的时间段内，人们所关注的程度。6、突发事件分析，对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势。7、报警系统，对突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并报警。8、统计报告，根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可通过浏览器浏览，提供信息检索功能，根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询，并浏览信息的具体内容，提供决策支持。

　　其次是自动信息采集功能。现有的多瑞科信息采集技术主要是通过网络页面之间的链接关系，从网上自动获取页面信息，并且随着链接不断向整个网络扩展。目前，一些搜索引擎使用这项技术对全球范围内的网页进行检索。类似多瑞科舆情数据分析站系统舆情监控系统应能根据用户信息需求，设定主题目标，使用人工参预和自动信息采集结合的方法完成信息收集任务。

　　第三是数据清理功能。对收集到的信息进行预处理，如格式转换、数据清理，数据统计。对于新闻评论，需要滤除无关信息，保存新闻的标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等。对于论坛BBS，需要记录帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时，可直接针对服务器的数据库进行操作。
好的舆情分析报告需要有以下特点：
一、热点识别功能
根据新闻出处权威度、 评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。

二、主题跟踪功能
实时热点根据对热点问题的信息来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等相关信息元素的跟踪，进行倾向性与趁势分析。

三、倾向性分析功能
根据信息的转载量、评论的回言信息时间密集度，对信息的阐述的观点、主旨进行倾向性分析。

四、趋势分析功能
根据信息的时间、区域分布，转载量与转载网站类型等，对监控词汇和时间、空间的分布关系进行阶段性的分析。

五、信息自动摘要功能
根据监控系统自动抽取的能准确代表文章主题思想的智能摘要，以快速了解文章大意与核心内容，提高用户信息利用效率。

六、预测报警功能
根据信息的语料库与报警监控信息库进行分析，以确保信息的舆论健康发展。

七、事件分析功能
根据对热点信息的倾向分析、趁势分析和整体分析，以监听信息的突发性。

八、 统计报告功能
根据多瑞科舆情数据分析站系统舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可浏览信息的具体内容，做出最佳决策。

网络舆情分析报告的主要内容和流程？

现在网上的信息量十分巨大，仅依靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，需要加强相关信息技术的研究，形成一套自动化的网络舆情分析系统，及时应对网络舆情，由被动防堵，化为主动梳理、引导。这样的系统应该具备以下功能：
　　首先是舆情分析引擎。这是舆情分析系统的核心功能，包括：1、热点话题、敏感话题识别，可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。2、倾向性分析，对于每个话题，对每个发信人发表的文章的观点、倾向性进行分析与统计。3、主题跟踪，分析新发表文章、贴子的话题是否与已有主题相同。4、自动摘要，对各类主题，各类倾向能够形成自动摘要。5、趋势分析，分析某个主题在不同的时间段内，人们所关注的程度。6、突发事件分析，对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势。7、报警系统，对突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并报警。8、统计报告，根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可通过浏览器浏览，提供信息检索功能，根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询，并浏览信息的具体内容，提供决策支持。

　　其次是自动信息采集功能。现有的多瑞科信息采集技术主要是通过网络页面之间的链接关系，从网上自动获取页面信息，并且随着链接不断向整个网络扩展。目前，一些搜索引擎使用这项技术对全球范围内的网页进行检索。类似多瑞科舆情数据分析站系统舆情监控系统应能根据用户信息需求，设定主题目标，使用人工参预和自动信息采集结合的方法完成信息收集任务。

　　第三是数据清理功能。对收集到的信息进行预处理，如格式转换、数据清理，数据统计。对于新闻评论，需要滤除无关信息，保存新闻的标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等。对于论坛BBS，需要记录帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时，可直接针对服务器的数据库进行操作。
好的舆情分析报告需要有以下特点：
一、热点识别功能
根据新闻出处权威度、 评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。

二、主题跟踪功能
实时热点根据对热点问题的信息来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等相关信息元素的跟踪，进行倾向性与趁势分析。

三、倾向性分析功能
根据信息的转载量、评论的回言信息时间密集度，对信息的阐述的观点、主旨进行倾向性分析。

四、趋势分析功能
根据信息的时间、区域分布，转载量与转载网站类型等，对监控词汇和时间、空间的分布关系进行阶段性的分析。

五、信息自动摘要功能
根据监控系统自动抽取的能准确代表文章主题思想的智能摘要，以快速了解文章大意与核心内容，提高用户信息利用效率。

六、预测报警功能
根据信息的语料库与报警监控信息库进行分析，以确保信息的舆论健康发展。

七、事件分析功能
根据对热点信息的倾向分析、趁势分析和整体分析，以监听信息的突发性。

八、 统计报告功能
根据多瑞科舆情数据分析站系统舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可浏览信息的具体内容，做出最佳决策。

网络舆情信息如何获取

最简单就是找款舆情监测软件，或者找个专做舆情服务的。
如果你们自己做需要了解几个方面：
数据采集，用于扫描目标网站信息；规则匹配：用于对网页正文进行规则识别，发现有用的信息；文本识别码建立，用于跟踪舆情信息；这其中还隐含了一些技术，譬如：url排重，中文分词的匹配技术等。
建议你有个明确的目标，然后才好下手。

扩展

听说北京有个恩讯的舆情监测公司，他那的软件怎么样呀，我听说还不错

如何分析网络舆情案例

如何分析网络舆情案例
网络上的信息多种多样，细分而且繁杂，如果要对浩瀚如海的信息进行搜索和整理，对网络舆情进行分析，还真不是一件容易的事情，怎样对这些信息进行快速的抓取分析呢？

从具体操作的层面来看，在形成较为完善的网络舆情分析机制下，掌握网络舆情分析的方式方法，对于提高网络舆情研判的工作效能尤为重要。目前，尚未对网络舆情分析形成标准化的操作模式及其规范，就各地各部门所采用的常规性方法而言，主要包括了人海浏览法、关键词搜索法、多文档精选法、模板因子法、网络实验法和案例库比对法等。
一、人海浏览法
人海浏览法是指通过对各网站网页的人工查阅而了解网上舆情的方法。由于这种查阅需要耗费巨大的人力，特别是在面对互联网海量信息的情况下，也需要调动海量的人力资源去实现查阅任务，故称之为人海浏览法。这种方法具有信息查阅精准、内容反映周详、舆情可靠性强和报告集成较慢、人力投入巨大、容易存在遗漏等特点。前三个特点是人海浏览法的优势所在，而后三个特点则反映出该法的不足和缺陷。
二 、关键词搜索法
关键词搜索法是指根据目标舆情信息的话语特征，选择核心词语设为关键词，借助网络搜索引擎，通过人工或机器系统，进行舆情信息搜集的方法。这种方法比人工浏览法的效率高，能够将相关目标舆情信息及时地从网站网页上获取，并呈现出来。关键词搜索法具有目标明确、检索效率高、收集范围广等优点，但是其搜索质量与所使用的搜索引擎工具的水平和设置密切相关，特别是借助机器系统按关键词的舆情信息，往往缺乏灵活识别、变通集成的人工优势，常使一些有价值的舆情信息不能得到及时反映。
三、多文档精选法
多文档精选法是在网络舆情研判中通过对涉及目标舆情信息的文档摘要，反映舆情内容本质的一种方法。这种方法最初在舆情报告中为了说明舆情内容的原真性而使用，后来逐渐成为网络舆情研判中的一种独立性方法。对网络舆情信息的文档选择和摘要可以通过人工去实现，也可以通过开发的应用程序由机器系统辅助实现。目前，在开发的网络舆情分析应用系统中普遍含有自动文档摘要功能。
四、模板因子法
模板因子法是通过对网络舆情的历史分析，依据其发生发展规律，建立相应的网络舆情形势模板，并提取其相关作用因子作为网络舆情研判的一种分析方法。这种方法与前述三种方法相比有着明显的不同，它是一种通过建模的范式对网络舆情进行研判的智能分析手段，既可以以人工的方式完成，也可以转化为相应的机器程序进行人工智能模拟，进而提高网络舆情分析效率。模板因子法所提供的理论研究模型尚未形成，相关研究机构和专业工作部门将其列为研究和探索的课题，已取得阶段性成果。
五、网络实验法
网络实验法是将网络舆情事件通过模拟的网络环境进行实验，进而分析其变化发展的情况。准确地讲，网络实验法是一种研究性的方法，多用于教学、科研机构对某一预设的舆情主题的研究，但也可以作为现实舆情研判的一个重要补充，应用于对当下网络舆情的分析和研判。
网络实验法从参加实验的网民群体划分，可以分为开放式网络实验和封闭式网络实验。所谓开放式网络实验就是面向所有网民在互联网上对某一议题进行舆论研究，它同时也是一个客观存在的真实舆情，只不过其发起者是研究机构。而封闭式网络实验则是在特定局域网上开展，参与的网民仅限于局域网的可控用户，它并非在网络空间上的真实存在的舆情，而是一种特定实验环境下的舆论模拟。
六、案例库比对法
案例库比对法是指将已经发生的网络舆情案例加以分类，建立档案库，并提取其主要特征作为比对因子，与目前发生的网络舆J清对照，进行舆情研判的方法。这种研判方法属于一种经验方法，实质上是以过去发生的网络舆情案例作为一种研判的参照系，对当下发生的现实舆情进行研判。案例库比对法的优点在于其分析逻辑比较可靠，并有大量的经验数据可供借鉴；缺点是缺乏对外部舆论环境和网络运行环境变化的反映，不能建立起随外部环境变化的研判参照系。当然，任何舆情事件都不可能完全重复，但在处于社会转型期和技术创新和革命的时代，外部条件的变化周期比较短，对网络舆情的影响作用更为明显。
网络舆情的分析如果只是单靠人工来完成，工作的过程可能会比较艰难而且效率不会高，所以借助比如多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测软件来辅助人工进行舆情分析会使工作的效率得到很大的提升。

舆情分析报告有什么办法可以获得吗？

舆 情专 家觉得不错，经验比较的丰富，并提供解决方案

网络舆情是怎么监测的？主要通过什么途径

数据源的获取是做舆情监测的第一步，有了米才能做粥嘛。从获取的方法上有简单的取巧办法，也有复杂到需要应对各类网站难题的情况。
方法大致如下：
使用搜索入口作为捷径
搜索入口有两类：一类是搜索引擎的入口， 一类是网站的站内搜索。
做舆情监测往往是有主题、有定向的去做， 所以很容易就可以找到监测对象相关的关键字，然后利用这些关键字去各类搜索入口爬取数据。
当然也会遇到反扒的问题，例如你长时间、高频次的爬取搜索引擎的结果页面，网站的反扒策略就会被触发，让你输入验证码来核实是否是人类行为。
使用搜索入口作为捷径也会带来一些好处，除了爬取门槛低，不需要自己收录各类网站信息外，另一个特别明显的好处是可验证性非常好，程序搜索跟人搜索的结果会是一致的， 所以人很难验证出你获取的数据有偏颇。
爬虫根据网站入口遍历爬取网站内容
第一步要规划好待爬取的网站有哪些？ 根据不同的业务场景梳理不同的网站列表， 例如主题中谈到的只要监测热门的话题，这部分最容易的就是找门户类、热门类网站，爬取他们的首页推荐，做文章的聚合，这样就知道哪类是最热门的了。思路很简单，大家都关注的就是热门。至于内容网站怎么判断热门，这个是可以有反馈机制的：一类是编辑推荐；一类是用户行为点击收集，然后反馈排序到首页。
第二步是使用爬虫获取数据。爬虫怎么写是个非常大的话题，在这里不展开说明，需要提一嘴的是， 爬虫是个门槛很低但是上升曲线极高的技术。难度在于：网站五花八门；反扒策略各有不同；数据获取后怎么提取到想要的内容。
数据检索与聚合
数据获取下来后哪些是你关心的、 哪些是垃圾噪声，需要用一些NLP处理算法来解决这些问题。这方面门槛高、难度大。首先大规模的数据如何被有效的检索使用就是个难题。 比如一天收录一百万个页面（真实环境往往比这个数量级高很多），上百G的数据如何存储、如何检索都是难题。值得高兴的是业内已经有一些成熟的方案，比如使用solr或者es来做存储检索， 但随着数据量的增多、增大，这些也会面临着各种问题。
通常对热门的判断逻辑是被各家网站转载、报道的多， 所以使用NLP的手段来做相似性计算是必须的，业内常用的方法有Simhash或者计算相似性余弦夹角。有些场景不单单是文章相似，还需要把类似谈及的文章都做聚合，这时就需要用到一些聚类算法，例如LDA算法。从我们的实践经验来看，聚类算法的效果良莠不齐， 需要根据文本特征的情况来测试。

网络舆情报告要有哪些内容？

Meltwater软件能客观、科学地将数据呈现在管理层面前，通过关键字的筛选，和代码的调整，为企业量身定做舆情监控机制。

网络舆情热点分析要怎么做呢？

首先你要有自己的新闻渠道，确认好从哪些平台哪些渠道搜集信息
然后你要将相关信息进行整理，去除无效的，排除假的，只留真的有价值的，这一步最难