舆情监测公司排名
舆情监测公司监测侧重点top10 Top10 舆情监测公司-百姓声音
山东环保厅交锋微博大V 称其爆料致损失要求道歉
昨日，山东环境保护厅官方微博@山东环境表示，将公布春节以来受“高压泵深井排污”冤枉的企业名单、被迫停产的企业名单以及被“挖地三尺”的企业名单。
“山东企业高压泵深井排污”事件在今年2月份引发网络和媒体高度关注，现已确定为网络谣言，由近期被武汉警方查获的特大网络造谣传谣团伙炒作。此次公布受冤企业名单，@山东环境表示是“顺应网络大V邓先生的要求”。“邓先生”指的是邓飞，是免费午餐的发起人，也是年初转发和爆料“山东企业高压泵地下排污”事件的主要力量。
Top9 舆情监测公司-舆情排行榜
中央纪委监察部网站正式开通 王岐山赵洪祝调研 吉林原副省长田学仁涉贿1919万元被公诉 原铁道部运输局副局长涉嫌受贿2400万被公诉 司机“毒驾”飙车伤人 被警车围堵鸣枪撞停 埃及在苏伊士运河挫败针对中国巨轮恐怖袭击习近平明日首访中亚四国 吉首都有“邓小平大街” 东方剪报-400-081-889
5Top8 舆情监测公司-政府舆情
2017年北京机动车将控制在600万辆 扩大外埠车限行范围 国际在线消息（记者 黎萌）：9月2日上午，记者从北京市环保局获悉，北京将制定更为严格的小客车新增数量控制措施，2013年底前，北京将研究完善并出台小客车分区域、分时段限行政策。市交通委、市交管局牵头研究制定扩大外埠车辆限行的范围和时间。到2017年全市机动车保有量将控制在600万辆以内，加强引导民众购置电动车、小排量客车。Top7 舆情监测公司-企业舆情
高盛“出尔反尔” 究竟谁在坐庄黄金价格
周一(9月2日)亚市早盘，现货黄金再现宽幅震荡，盘初黄金价格一度大跌逾1%刷新一周多低点1373美元/盎司，不过目前已回升至1388美元/盎司附近。从近几周周一开盘后的表现看，金银的上下狂扫似乎已成每周“必备节目”，而这种行情的出现也再度为投资者周末仓位的比重设置提了个醒。Top6 舆情监测公司-名人舆情 日本电影界热议宫崎骏引退
参与制作《魔女的宅急便》等吉卜力工作室作品的日本电视台电影事业部部长奥田诚治：宫崎导演把每部作品都当作最后一部，倾尽全部精力从事动画制作，每次都发起新的挑战。他的退休令人惋惜，但他或许是想使自己的动画生涯告一段落。这是宫崎导演的个人意愿，最好予以尊重。Top5 舆情监测公司-体育舆情
美网-李娜横扫扬科维奇晋级女单八强
9月1日，李娜在比赛中。当天，在2013年美国网球公开赛女子单打第四轮的比赛中，中国选手李娜以2比0击败塞尔维亚选手扬科维奇，晋级八强。Top4 舆情监测公司-民生发展
男子排遣郁闷嫌女美容师不漂亮 放火烧美容院
近日凌晨0点24分，杨枝塘路附近的一美容院老板报警称，有一男子在其店内二楼放火，被员工发现。葑门派出所民警迅速赶至现场，将嫌疑人许某抓获。
经审查，许某是搞个体修锁的，最近这段时间生意不好，很是郁闷。当天凌晨，他骑着电瓶车经过杨枝塘路，看到有两个男子往一个美容院方向去了，于是就也想放松一下排遣郁闷。后来，因为分配到的女美容师不够赏心悦目，不对他的胃口，许某就让她出去了。但这么一折腾，本身心里很不舒服的许某更加觉得窝火了。为了发泄一下，他就趁美容师离开的空当，用打火机点着包厢里的床单就走出了房间。
Top3 舆情监测公司-经济发展
分析师：中国央行货币政策操作框架正在转变
转变之举早在6月“钱荒”之时已初显端倪，央行通过对常备借贷便利(SLF)等一系列货币政策操作工具的组合运用，稳定了投资者对金融市场剧烈波动的预期。也就是说，中国央行以SLF等工具组合，积极改变资产负债表的规模和结构，使得短期金融市场流动性与市场利率达到与央行政策“合意”的水平，从而达成金融稳定和货币政策目标。Top2 舆情监测公司-部委动态
金砖国家领导人会晤三大看点 金融合作受关注
金砖国家5位领导人3月南非德班聚首的身影似乎还在眼前，春去秋来，金砖国家领导人又要在二十国集团圣彼得堡峰会期间再次举行会晤。相比德班会晤时金砖国家领导人和十多位非洲国家领导人共襄盛举的举世瞩目，这次会晤似乎将安静许多。但是，古人云“静水流深”，貌似“安静”的金砖国家领导人会晤，给人带来的或许是“于无声处听惊雷”的冲击。
Top1 舆情监测公司-调研文章
袋鼠想要淹死狗 德国獒犬被完爆
网络所具备的开放性、虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和监管缺失等特点, 使越来越多的人愿意通过微博、论坛、转帖、社区等网络手段表达想法。网络舆情的产生不仅打破了传统媒体对社会舆论的相对垄断, 改变了传统的舆论形态, 而且还迅速显现出强势, 越来越深刻地改变着人类的生存环境与生活空间, 也因此成为舆情监测的主要阵地。
(一) 内涵
网络舆情监测是对互联网中传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所传达的有较强影响力、倾向性的言论和观点的一种监视和预测行为。从技术上来说, 是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术, 通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦, 实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求, 为客户全面掌握舆论动态、及时应对处理危机, 提供分析依据。
(二) 功能
当前, 许多具有重大社会影响力的事件第一时间是通过网络发布和获知, 并引发广泛热议。对于企业而言, 一旦陷入网络负面舆论洪流将难以自拔, 如果没有得到及时处理和疏导, 甚至会对企业发展产生重挫, 这样的案例不胜枚举, “三鹿”、“双汇”、“味千拉面”等企业面临的危机甚至最终破产的命运, 除了企业自身存在的问题, 也不能不说是被网络舆论推上了悬崖。
网络舆论监测对于企业显得尤为重要, 一方面有利于企业掌握自身相关信息, 同时了解行业动态, 利用正面的网络舆论趁势而上, 推动企业品牌的影响力;另一方面有利于第一时间掌握危机信号, 启动预警机制, 并采取一定的措施解决问题, 积极化解矛盾, 避免负面效应的进一步扩大, 这对维护企业稳定发展具有重要的现实意义。
二、关于保险公司的品牌管理
在保险市场竞争机制日趋成熟的条件下, 价格、服务、销售方式、产品创新等一般竞争手段已经不再具备完全的竞争力, 围绕企业特色、消费者需求, 旨在提高知名度、提高市场占有率的公司品牌建设已成为保险公司竞争的又一主力。
(一) 行业特性
1. 服务性。
一方面, 保险产品是一种特殊商品, 具有无形性和不可预知性;另一方面, 保险产品也是服务商品, 其表现形式是经济补偿, 但以损失发生与否来决定, 具有一定的不确定性。
2. 风险性。
金融业是巨额资金的集散中心, 涉及国民经济各部门、单位和个人, 其任何经营决策的失误都可能导致“多米诺骨牌效应”, 具有高风险性。在这种情况下, 保险公司必须考虑如何进行风险规避, 降低赔付率, 从而降低保险企业的成本, 提高企业的利润。
(二) 保险公司品牌管理的重要性
品牌, 是指与目标顾客达成长期利益均衡, 从而降低其选择成本的排他性品类符号, 具备利益制衡和排他性特点。
保险产品不像其他一般性商品, 可以在超市进行各种品牌比较, 从而做出选择。保险商品分散于各家保险公司及保险中介之中, 要搜集有关保险产品的信息比较困难, 而保险商品又具有无形性与复杂性特点, 因此, 对保险产品来说选择成本大。而品牌则可以节约消费者的选择成本。由于品牌的排他性特点, 当消费者有了此类需求时会直接选择代表此类的保险公司购买具有此类功能的保险产品, 从而实现品类与品牌的一一对应, 节约消费者的选择成本, 也就提高了保险公司的辨识度。在竞争主体日趋多样化的市场格局下, 品牌化无疑有利于增加公司的市场占有率, 单从保险行业的服务性和风险性特点来说, 品牌建设也是符合保险公司发展的迫切需要。
三、舆情监测与品牌管理
对于保险公司而言, 舆情监测和品牌管理有着天然的联系。首先, 公司要建立健全品牌管理体系, 必然离不开对网络进行舆情监测;其次, 随着网络舆情监测服务机构的逐步建立, 以及舆情监测系统程序的逐步完善, 保险公司具备了建立舆情监测体系的可行性。
(一) 必然性
从三鹿“结石门”、康师傅“水源门”、微软的“黑屏计划”, 到双汇“瘦肉精”、味千拉面“勾兑门”等, 从近年来企业危机发生的情况看, 越来越多的危机事件背后都有网络媒体的推动, 甚至是直接由网络引发。这些突发事件对企业造成的危害巨大, 很少有企业能够在突如其来的危机事件中做到完美应对、转危为安。因此, 重视网络媒体的舆论动态, 加强网络舆情监测, 预测、预警、处理以及跟踪企业危机事态, 对于企业的品牌建设起着重要作用, 有利于增强企业危机管理能力。
(二) 可行性
首先, 国内已经逐步开始建立舆情监测服务机构, 可以为企业提供舆情监测服务。例如, 人民网舆情监测室是国内最早从事互联网舆情监测、研究的专业机构之一, 已经形成了一套较完整的网络舆情监测理论体系、工作方法、作业流程和应用技术, 可以对传统媒体网络版、网站新闻跟帖、社区/论坛/BBS、微博、网站时评等网络舆情主要载体进行24小时监测, 并进行专业的统计和分析, 形成监测分析研究报告等成果。与此类似的还有红麦舆情监测系统、简美舆情监测系统、Rank舆情监测系统等等。
其次, 企业可以成立专门的网络舆论监测部门, 安排具有传媒公关从业背景, 掌握搜索技巧, 并且具备较强的新闻敏感性, 能够合理判断所监测信息的倾向性和发展趋势的人员负责网络舆论监测工作, 同时利用微博、论坛、博客、QQ群等虚拟社区收集客户的投诉和意见。
四、舆情监测在保险公司品牌管理中的应用
舆情监测, 概括来说包括监测、预警、应对三个环节。在监测环节, 公司人员或监测系统密切关注保险公司和保险行业相关的网络内容、动态等, 将最新情况及时反映到公司;在预警环节, 对一些正在形成、有可能产生更大范围影响的舆论进行筛选, 做好应对准备;在应对环节, 当网络舆情变为现实的网络舆论危机事件后, 公司采取具体行动, 及时化解危机、消除不良影响。这三个环节有机组合, 从整体上构成了网络舆情监测机制。
(一) 监测环节
1. 监测对象。
针对保险公司特点, 选择一定的关键词, 监测对象可大致锁定在几个方位:第一, 金融保险类网站、论坛等专业类;第二, 政府网站、人民网、新浪、腾讯等主流类;第三, 新浪微博、天涯、猫扑、豆瓣等热门类。
2. 监测方式。
一是成立网络舆情监测部门, 锁定舆情监测主渠道, 收集舆情信息, 定期形成分析报告;二是借助网络舆情监测服务机构, 建立公司网络舆情监管系统。
3. 监测类型。
网络舆情一般分为可预知和不可预知两类, 因此网络舆情监测也相应地被分成日常监测和突发监测两种。日常监测, 包括社会矛盾诱发的经济问题、保险公司过去发生过的同类事件、常规类事件;突发监测, 包括个人意见通过网络论坛、聊天室、博客、QQ群等蔓延扩张演变的危机事件, 公司偶发事件激发网络舆情形成, 同类公司事件引发的连带影响等。
(二) 预警环节
当网络舆论朝着某一方向发展、演变, 但还未真正引发危机时, 便处在舆情监测的预警环节。在这一阶段, 如果可以通过网络舆情监测进行有效引导和沟通, 就有可能降低将企业危机的发生概率。
1. 制定危机预警方案。
针对不同类型的危机事件, 制定比较详尽的判断标准和预警方案, 做到有所准备, 一旦危机出现便有章可循, 可以对症下药, 关键是确定好监测的目标网站
2. 密切关注事态发展。
在事态发展的过程中, 保持对事态的第一时间获知权, 加强监测力度。通过舆情监控系统之类的相关技术手段, 第一时间大量采集、汇总相关网络信息。
3. 及时传递和沟通信息。
首先, 舆情监测人员必须与公司保持紧密沟通, 随时反映最新信息, 建立信息沟通机制。其次, 涉及对公司有重大影响的危机事件时, 公司各部门需相互配合、协同作战, 判断危机走向, 采取有效的危机应对措施。最后, 公司要积极联系相关网络媒体, 进行公关协商, 正确引导舆论走向, 力争将危机扼杀在摇篮里。
(三) 危机处理
在网络环境里, 公司即便采取了预警措施也难以阻止某些热点事件, 即公司危机事件的发生。面对网络舆情引发的危机事件, 保险公司必须第一时间采取有效措施应对, 力争将对公司的负面影响化解到最低。
1. 还原真相。
从过往发生的危机事件来看, 不论是涉及社会重大事件, 还是民生经济实际问题, 不论事件主体是政府还是企业, 多数第一时间还是采取回避或否认的态度, 而这种态度往往是引发更大危机的主要原因。危机事件发生之初, 往往是真实信息最为缺乏之时, 也是正确引导舆论走势的最佳时间, 此时事件主体如能在第一时间发布事件真相, 满足受众的信息需求, 反倒能阻止谣言的进一步扩散。
2. 媒体沟通。
公司如果能够与媒体达成共识, 借助于某些主流或热门网站平台, 可以发布事实真相, 或转移舆论重心。
3. 舆论引导。
面对不同性质的危机事件, 公司要采取不同的引导对策。对于网络炒作的不真实事件, 公司要第一时间澄清谣言, 并发布事实真相;对于确实存在的危机事件, 公司同样要第一时间承认事实, 对于产生的社会危害致歉, 同时采取一定的补救措施。这种积极、正面的事件回应, 不仅不会为企业发展带来伤害, 相反有利于将危机事件影响降到最低。
4. 转移注意。
经过了还原真相、媒体沟通和舆论引导三个过程后, 企业危机事件的高潮阶段已基本渡过, 对公司而言最重要的是淡出媒体视线, 转移受众注意力, 休养生息、等待时机在下一次的正面、利好舆论环境中再推公司品牌和口碑。
(四) 规避负面效应
网络舆情监测体系的建立对保险公司有着强烈影响。一方面, 舆情监测服务机构通过对各类网站新闻跟帖、网络社区/论坛/BBS、微博、时评等网络舆情主要载体进行24小时监测, 并进行专业的统计和分析, 形成监测分析研究报告呈现给其服务的企业, 帮助企业提高危机事件处理能力;另一方面, 舆情监测手段在道德层面上还未有定论, 企业通过监测系统解决危机事件固然可行, 却要防止陷入对舆情监测过度依赖的怪圈, 毕竟企业自身健康发展才是解决危机的王道。
小结
简单来说, 保险公司的品牌建设就是对公司进行标准化包装, 最终浓缩成一种最为直观、简单的对外形象。毕竟在竞争如此激烈的市场环境下, 一个公司无法独占任何一种资源, 也不可能独享一种信息, 品牌建设的特色性、排他性便成为竞争对手无法模仿的法宝, 能够让企业在较长时间内保持竞争优势的重要手段。
网络舆情监测既是一种手段, 帮助解决保险公司的危机事件, 也是一把量尺, 考量着公司的品牌建设和管理能力。网络舆情监测体系在具备了人力、资金、软件系统等物质和技术保障后, 将在保险公司的品牌危机管理中占据重要地位。
摘要：当今社会, 是一个传媒世界。各种信息在瞬间得以传播和扩散, 在突发事件和危机事故频发的今天, 正确的舆论导向和媒体应对能力, 对平复公众情绪、化解矛盾起着关键的作用。舆论的传播如何控制和疏导?在谣言四起、人声鼎沸的话语空间中, 作为身处舆论旋涡的组织, 保险企业管理者要与时俱进, 时刻关注来自网络、媒体等传播渠道的最新消息, 在出现不利于本组织的舆论时, 展开危机公关, 寻求自救。正确的舆论导向, 是一个组织健康、持续发展的有力保障。
关键词：保险公司,网络舆情监测,品牌管理,危机公关
参考文献
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[2]王维佳, 王琦.自媒体在舆论传播中的作用及监测策略探讨.产业与科技论坛, 2011 (02)
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[4]姚敏.网络舆情引导与管理初探.电子政务.
[5]余明阳.中国品牌管理三大瓶颈.中华建筑报, 2006-6-20.
各科室：
为加强网络安全领域监测，进一步提升网络安全预警和管控处置能力，结合单位实际，建立网络安全领域监测预警和工作协调机制。
一、组织领导
市公管办网络安全领域监测预警和应急工作协调机制，由市公管办领导班子成员统一领导下，综合科统筹协调落实，各科室共同配合开展工作。
二、工作重点
一是组织开展对单位网络安全信息内容的检查。重点加强对中心网站、微博、微信等环节的涉稳问题发现、研判、记录和处置，从落实网站主体责任、内容审核管理制度、技术管控手段建设、应急处置工作机制等方面加强检查。
二是组织开展网络安全稳定风险隐患专项治理。以全面实施《网络安全法》为契机，深入开展网络安全隐患排查、打击网络谣言、网络侵犯个人信息等系列专项活动。加强网络生态综合治理，维护好网络安全稳定。
三是加强关键信息基础设施保护和网络安全检查。重点检查各科室信息审核、信息发布、安全管理等，摸清关键信息基础设施风险状况，构建一体化防御体系，防止网络安全事件发生。四是强化网络安全监测预警和信息通报。建立网络安全监测预警和信息通报体系，充分发挥信息通报作用，完善通报机制和平台建设，加强社会资源整合。
五是严格贯彻落实网络意识形态工作主体责任。按照“一岗双责”要求，实行层层负责制，按照《关于规范党员干部网络行为意见》有关要求，切实加强对党员干部网络行为的教育、引导和管理。
六是健全重大网络敏感案事件处置的协同联动机制。遇涉公共资源交易敏感突发舆情，启动网络舆情应急联动工作机制，及时与市网信办、协调沟通，制定舆论引导预案，及时有效地引导好涉及本单位网络舆情。
探秘网络舆情监测市场
近年来，山西“黑砖窑”、河南“茶杯门”、山西地震谣言等网络热点事件不断涌现，引起社会广泛关注。2010年，我国的网民人数突破了4亿大关，网络舆情越来越受到各方重视，一批提供网络舆情监测、整合、研判服务的专业机构如雨后春笋，应时而生。
谁在提供网络舆情服务？这些机构能否做到客观公正？网络舆情服务具体包含哪些内容？网络舆情监测结果应如何被看待和运用？现带您走近网络舆情服务行业。
四类机构抢滩
“2007年山西‘黑砖窑’事件催生了中国的网络舆情服务行业，《网络舆情》执行主编祝华新说，“这个事件中，网络舆论的巨大力量及相关责任部门应对不力而产生的负面影响让全社会，特别是政府及相关公共事务管理部门认识到网络舆情服务的重要性”。
据介绍，目前市场上的网络舆情服务机构大致可以分为四类：第一类由软件公司和传统的市场调查公司成立，技术实力较为雄厚，抓取网络舆情数据能力较强。第 二类依托主流媒体，对时事热点和受众心理变化的敏感度较高。第三类背靠高校或学术机构。这类机构具有学术传统，善于将网络舆情的变化和特点归纳、梳理，总 结一般规律。第四类则由政府部门自身成立，主要监测群众对本地区、本部门工作的反馈。
可以看出，后三类机构都和政府或多或少存在一定联系，祝华新认为这和中国网络舆情服务行业的兴起背景有重要的关系。
他认为，中国社会处于转型期，矛盾集中，传统的民意表达渠道不够畅通。而新媒体技术的发展使社会进入“大众麦克风时代”，网络舆情监测也就成为了了解民 意的重要手段。“中国的网络舆情服务行业从发展之初就承担着反映真实民意，为政府实施公共事务管理提供参考的责任”。
网络舆情服务≠“监测”+“删帖”
一般大众对于网络舆情监测行业和机构的认识存在两个误区：一是认为网络舆情服务，重在“监测”。其实，网络舆情服务重要的不在于数据的抓取和搜集，更重 要的是在一件事情发生后，对网络民意的有效数据进行科学筛选、量化统计和分析研判，并就如何应对，提出科学的咨询和建议，这才是网络舆情服务机构的核心价 值所在。
第二个误区，就是将网络舆情监测误认为“网络监控”。其实，专业的舆情监测机构是以第三方的身份进行观察，提供客观、中立的意见，希望成为客户的智囊和顾问，是将事件各方视为平等媒介主体，通过搭建适当的沟通渠道消除误解，解决问题。”
网络舆情服务是否能够做到客观公正？一方面，很多网络舆情服务机构依托于有一定社会公信力和影响力的媒体和学术机构；另一方面，网络舆情服务机构的生存之道，从根本上说就是通过客观精确的数据、高质量的咨询服务在客户中赢得良好口碑，因此自我约束的动力也很强。
不过，网络舆情服务市场中也存在一些无序竞争的状况。“一些专门的‘删帖公司’，收费为一些企业或政府部门发帖、删帖，这样的公司拥有一定的市场份额，对那些只提供专业意见和咨询的网络舆情服务机构造成一定的冲击。”
网络舆情应对是政府必修课
究竟该如何看待网络舆情服务机构及其做出的舆情分析？北京大学新闻与传播学院教授、公共关系专家程曼丽认为，对政府部门而言，在对网络舆情监测结果进行客观分析之前，有一个非常重要的环节不能忽略，这就是研究、论证。
她认为，所有舆情服务机构的调查结果，都是政府了解民意不可或缺的渠道，但是其调查结论只有经过相互补充、印证，经过“去伪存真”的分析鉴别才有意义，才具有决策参考价值。
她说，政府的决策实施（或危机应对）过程一旦开始，就要明确目标和方向，不受单方面舆情调查结果的影响。只要决策是科学的，是符合大多数人的利益的，就要稳住阵脚，不能被概念中的“舆情”牵着鼻子走。
此外，她介绍说，“一些地方与部门对网络舆情服务的认知也有一些偏差，他们多是想借此和一些主流媒体建立联系，帮助他们监控和处理负面信息。这不应当是网络舆情服务的初衷”。
程曼丽建议：“政府要以主渠道强大的信息攻势，去影响公众，纠正畸变的舆论。许多情况下，人们产生听信谣传的倾向和从众行为，是因为得不到来自政府方面的 权威信息，或者信息太弱。因此，对于政府而言，如何在发现某种舆论动向的同时，以足够量的、优质的信息来影响公众，引导舆论，是一门需要认真对待的必修课。”
舆情监测厂商介绍
红麦软件依托互联网信息智能抓取技术和搜索引擎相关技术，自主研发拥有独立知识产权的网络舆情信息监测产品是国内权威的舆论情报信息监控平台。其为传统企业、互联网企业和政府部门提供专业的舆情数据监测、数据分析及咨询服务，协助企业准确掌握产品和市场情况，监控竞争对手和行业动态，了解网民口碑，为企业市场、行销决策提供支持支撑服务，帮助政府部门快速发现突发事件、重大事件，快速应对，提高政府和企业的形象。
军犬舆情监测系统技术完善，为中科院下属公司开发研制，主要使用客户为政府机关，舆情采集范围全面，监测范围广泛，在此项上得分较高，信息语义分析技术为自身首创，中文自然语言理解智能分析技术可以识别少数民族语言，但对于外文就略显不足了，危机预警方式全面，建立了第一个舆情数据中心，是自身的一个创新，后续服务舆情简报，较为单一。
PALAS舆情监测系统信息采集范围广泛，但具体检测内容监测方向较少，信息语义分析全面，对信息的筛查会比较准确，危机预警提供邮件和短信通知，预警较为及时，系统无自身创新，后续服务为客户提供各种信息的报告。
麦知讯舆情监测系统采集范围较广，舆情监测范围也比较全面，但关于信息的分析能力较差，危机预警方式单一也不太及时，没有自身的新锐创意，功能局限于以往的网络信息和口碑的监测，唯一有些新意的是对于品牌荣誉度有进行深度挖掘，后续服务提供给客户所有服务的报告。
鹰隼舆情监测系统覆盖了主流站点，对信息传播进行检测，因此会对从小型媒体上爆发的舆情不能及时获取，对部分信息会产生遗漏，监测信息范围不太明确，获取的信息量较少，但对信息的处理较为完善，在语义分析一项上得分较高，危机预警方式单一，且不太及时，系统整体没有自身创新，基本仿照传统舆情监测系统的模式，后续服务较为简单只有简单的报告提交给客户。
系统背景
随着互联网的快速发展，网络媒体作为一种新的信息传播形式，已深入人们的日常生活。网友言论活跃已达到前所未有的程度，不论是国内还是国际重大事件，都能马上形成网上舆论，通过这种网络来表达观点、传播思想，进而产生巨大的舆论压力，达到任何部门、机构都无法忽视的地步。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。网络舆情是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点，主要通过BBS论坛、博客、新闻跟贴、转贴等实现并加以强化。当今，信息传播与意见交互空前迅捷，网络舆论的表达诉求也日益多元。如果引导不善，负面的网络舆情将对社会公共安全形成较大威胁。对相关政府部门来说，如何加强对网络舆论的及时监测、有效引导，以及对网络舆论危机的积极化解，对维护社会稳定、促进国家发展具有重要的现实意义，也是创建和谐社会的应有内涵。
系统概述
Goonie网络舆情监控分析系统依托自主研发的搜索引擎技术和文本挖掘技术，通过网页内容的自动采集处理、敏感词过滤、智能聚类分类、主题检测、专题聚焦、统计分析，实现各单位对自己相关网络舆情监督管理的需要，最终形成舆情简报、舆情专报、分析报告、移动快报，为决策层全面掌握舆情动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。
功能特点
·自定义URL来源及采集频率
Goonie网络舆情监控分析系统用户可以设定采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等，系统的扫描间隔最小可以设置成1分钟，即每隔一分钟，系统将自动扫描目标信息源，以便及时发现目标信息源的最新变化，并以最快的速度采集到本地。
·支持多种网页格式
Goonie网络舆情监控分析系统可以采集常见的静态网页(HTML/HTM/SHTML)和动态网页(ASP/PHP/JSP)，还可以采集网页中包含的图片信息。
·支持多种字符集编码
Goonie网络舆情监控分析系统采集子系统能够自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、中文简体、中文繁体等，并可以统一转换为GBK编码格式。
·支持整个互联网采集
Goonie互联网舆情监控系统元搜索模式是以国内知名互联网搜索引擎的结果为基础并利用Goonie采集器直接面向互联网定制内容进行直接采集，用户只需要输入搜索关键词就可以了。
·支持内容抽取识别
Goonie网络舆情监控分析系统可对网页进行内容分析和过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，精确获取目标内容主体。
·基于内容相似性去重
Goonie网络舆情监控分析系统通过内容相关识别技术自动判别分类中文章的关系，如果发现描述相同事件的文章自动去除重复部分。
功能描述
1、热点话题、敏感话题识别
Goonie互联网舆情监控系统可以根据新闻出处权威度、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。利用内容主题词组和回贴数进行综合语义分析，识别敏感话题。
2、舆情主题跟踪
Goonie互联网舆情监控系统分析新发表文章、贴子的话题是否与已有主题相同。
3、自动摘要
Goonie互联网舆情监控系统对各类主题，各类倾向能够形成自动摘要。
4、舆情趋势分析
Goonie互联网舆情监控系统分析某个主题在不同的时间段内，人们所关注的程度。
5、突发事件分析
Goonie互联网舆情监控系统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。
6、舆情报警系统
Goonie互联网舆情监控系统对突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并报警。
7、舆情统计报告
随着信息传播技术的发展和普及, 网络作为信息交流和知识共享的最好平台, 被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”, 成为反映社会舆情的主要载体之一。对网络舆情的研究逐渐得到学者的关注和重视。
根据《第26次中国互联网络发展状况调查统计报告》, 截至2010年6月30日, 中国网民规模达到4.2亿人, 稳居世界第一, 普及率达到31.8%[1]。面对如此庞大的网民数量, 网络舆情已经引起政府部门和企业单位高度的关注[2]。
各级党政机关、企事业单位和学术机构纷纷成立了网络舆情研究部门或机构。北京交通大学、中国人民大学、南京大学、中国传媒大学、中国科学院研究院等知名高校成立了专门的研究机构, 吸引了工、管、经、理、文、法、哲等领域的专家进行研究。国内外软件厂商也纷纷开发出自己的舆情监控软件。在国内, 比较有代表性的网络舆情监测系统有方正智思互联网信息监控分析系统[3]、TRS互联网舆情管理系统[4]和Goonie网络舆情监控分析系统[5]等。这些系统在“5.12汶川地震”、“抵制家乐福”、“邓玉娇事件”等事件中发挥了重要的作用。
本文将对网络舆情监测技术的研究现状进行综述, 并结合人才信息网的特点提出了若干应用设想。文章的余下部分按如下方式安排:第二节介绍网络舆情监测的概念;第三节介绍网络舆情监测的关键技术及其研究现状;第四节提出网络舆情监测技术应用到人才信息网中的构想;第五节是小结。
2、网络舆情监测的概念
网络舆情监控系统是近年来人工智能技术的重大应用, 它整合互联网搜索技术及信息智能处理技术, 通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、热点发现和分析、专题聚焦等, 实现对网络舆情监测和新闻专题追踪等需求, 形成简报、报告、图表等分析结果, 为政府部门和企业全面掌握网络舆情、争取处置主动权提供有效分析依据。
3、网络舆情监测关键技术和研究现状
从技术角度来讲, 网络舆情监测系统是众多技术结合的成果, 其中最核心的是自然语言处理 (NaturalLanguage Processing, NLP) 技术, 自然语言处理是语言信息处理的一个分支, 也是人工智能 (Artificial Intelligence) 的核心课题之一。在网络舆情监测的各不同处理阶段中, NLP技术都起到了关键作用。
在网络舆情监测处理过程中, 一般包含如下基本步骤:网络舆情采集, 舆情自动分类, 话题识别与跟踪, 文本情感分析等。下面我们将以这五个步骤为线索分别介绍网络舆情监测中各关键技术的研究现状。
3.1 网络舆情采集
在信息采集步骤中, 主要包括网络爬虫 (Web Crawler) 和网页清洗 (Web Page Cleaning) 等技术。
网络爬虫是一个按照一定规则自动抓取网络信息的程序, 又称为网络蜘蛛 (Web Spider) 。网络爬虫分为三类:通用爬虫 (General Purpose Web Crawler) , 面向主题爬虫 (Focus Crawleror Topical Crawler) , 面向Deep Web爬虫 (Deep Web Crawler) 。考虑到网络舆情监测一般是面向行业监测, 倾向于使用面向主题爬虫。“面向主题爬虫”这一概念由S.Chakrabarti在1999年WWW大会上首次提出[6], 与通用的网络爬虫不同, 主题网络爬虫是面向主题的、有选择地爬行。主题网络爬虫主要有两种技术:基于Web链接分析的搜索、基于Web内容分析的搜索。[7]通过改进的Shark-Search搜索策略算法对网页中提取的URL进行预测, [8]通过计算网页内容及主题相似性, 实现了基于开源Larbin的主题网络爬虫Tlarbin。应用广泛开源软件有Larbin[9]、Heritrix[10]和Nutch[11]。
网页清洗就是从网页中过滤掉“噪声”数据, 提取出网页中有价值的信息内容。网页清洗分析方法主要分为三类:基于树结构分析方法, 基于Web挖掘方法, 基于正则表达式方法。基于树结构分析方法应用最广, 开源软件Htmlparse[12]是比较有代表性的工具, 缺点是高度依赖每个网站网页的结构。文献[13]提出一种基于Web挖掘的网页清洗方法, 通过建立HTML标记信息和数据冗余的噪音判别模型取得了良好的去噪效果。文献[14]通过使用Xpressive技术实现了一种基于静态正则表达式的网页清洗方法, 该方法算法直观简单易实现。
3.2 网络舆情分类
网络舆情分类是将收集的舆情进行自动分类, 是整理和发现舆情的关键步骤, 主要运用到自然语言处理中的文本分类 (Text Categorization) 和文本聚类 (Text Clusters) 等技术。
文本分类是模式识别与自然语言处理密切结合的研究课题, 是在给定的分类体系下, 根据文档的内容自动地确定文档关联的类别。文本分类研究始于20世纪50年, 在20世纪90年代前主要以知识工程方法为主, 之后, 基于统计机器学习方法称为研究的主要方向。知识工程方法是由人工定制规则进行分类, 繁杂且适用性差;目前统计机器学习得到了长足的发展, 常用的方法有Na觙ve Bayes[15]、k NN方法[16]、类中心向量法[17]、回归模型[18]、支持向量机[19]、决策树[20]等。文献[21]表明支持向量机 (SVM) 分类器、k NN的分类效果要强于其它方法, 但在应用中, Na觙ve Bayes分类器因其算法简单也常被使用。
文本聚类区别于文本分类, 是一种无监督的机器学习方法, 主要是依据著名的聚类假设:同类的文档相似度较大, 而不同类的文档相似度较小。文本聚类算法很多, 包括:基于平面划分法k-means算法[22]和kmediods算法[23];基于层次划分法CURE算法[24]和BIRCH算法[25];基于密度划分法DBSCAN算法[26]和OPTICS算法[27];基于网格划分法STING算法[28]等。目前应用中, 基于平面划分和基于层次划分的算法使用比较多。
3.3 话题识别与跟踪
话题识别与跟踪 (Topic Detectionand Tracking) 是对网络舆情聚类分析后, 通过算法找出热点问题, 并通过算法跟踪话题发展过程, 是网络舆情监测中核心技术。话题识别与跟踪研究始于1996年美国DARPA提出一种能自动确定新闻信息流中话题结构的技术, 从1998年开始, DARPA和NIST资助并主持了话题识别与跟踪系列测评会议。目前, 主题检测与跟踪研究集中于五个子任务展开, 各个子任务的解决将有助于最终研究目标的实现。这五个子任务包括:对新闻报道的切分子任务 (Story Segmentation) 、新事件的识别子任务 (New Event Detection, Formerly First Story Detection) 、报道关系识别子任务 (Story Link Detection) 、话题识别子任务 (Topic Detection) 、话题跟踪子任务 (Topictracking) 。其中话题检测和话题追踪是核心问题[29]。
话题检测主要任务是检测新话题并收集后续相关报道, 主要集中在聚类方法的选择与融合上, CMU使用Single-pass算法进行新事件的探测, Single-pass算法计算简单、运算速度快, 但过分依赖于新闻语料被处理的顺序[30];文献[31]提出一种改进的K均值算法 (I-IKM) 用于热点话题发现, 该算法使用密度函数法进行聚类中心的初始化, 执行结果受新闻语料被处理顺序的影响较小, 应用于热点新闻事件检测;文献[32]采用的多策略优化的分治多层聚类算法处理中文语料, 其性能已追平目前最好的话题发现算法在英文语料上的测试成绩;文献[33]提出了层次化话题与层次聚类的概念, 层次化聚类有助于聚类效果, 已应用于事件检测领域。
话题跟踪主要任务检测出与某一己知话题有关的新报道, 话题跟踪的相应研究已经取得很好的效果, 但如何更有效地追踪话题的后续发展仍然是该领域有待深入研究的课题。近期更多的研究集中于相关报道的概率分布和话题随时间衰减趋势的估计。话题追踪技术核心是机器学习和分类算法的应用。CMU使用kNN和决策树方法进行基于文本的新闻主题相关事件追踪[34];而UMASS大学则根据词法特征来进行事件跟踪[35];文献[36]提出了利用一个有限混合模型动态追踪话题发展趋势的方法, 该模型集话题发现、新事件发现及话题追踪于一体, 可实现实时动态话题趋势分析;文献[37]提出基于Web的有监督自适应话题追踪技术研究, 通过调整关键字权重和增量学习的方式来提高追踪系统的性能;
3.4 文本情感分析
文本情感分析 (又称文本倾向性或意见挖掘 (Opinion Mining) ) , 是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。文本情感分析是自然语言处理技术中新兴的研究课题, 具有很大的研究价值和应用价值, 一般来说, 它分为三个主要研究任务:情感信息抽取、情感信息分类、情感信息的检索与归纳[38]。
研究者对文本情感分析的研究刚开始, 大多都是基于自然语言处理在信息抽取、文本分类、语料库等研究成果中延续。文献[39]以Hownet和NTUSD两部中文情感词词典为基础, 对博客搜索结果进行了情感词提取和分析;文献[40]中利用词性标注、命名实体识别、句法分析等方法研究成果构建规则模型应用于评价对象的抽取;文献[41]使用最大熵 (Maximum Entropy) 模型来进行计算所有名词短语中的观点持有者;文献[42]详细对比了SVM、最大熵和NB这三种情感分类器;文献[43]显示情感信息检索任务最早出现在2004年, 2006年TREC (Text Retrieval Evaluation Conference) 首次引入了博客检索任务 (Blogtrack) [44]。文献[45]对每个实词查找其极性, 对于非中极性的词语查看其修饰前缀, 计算其上下文极性, 最后计算整段评论中倾向性表达的密度和强度, 根据这两个数值, 划分整段评论倾向性的等级, 并将其应用于网络舆情监测系统中。
4、在人才信息网中的应用构想
随着Intenet应用的进一步普及, 人才信息网络正逐渐成为人才和企业对接的重要平台, 舆情监测技术作为一种新兴技术在人才信息网络建设中也可找到其用武之地点。本节将提出我们把网络舆情监测技术应用到人才信息网的两点设想。
设想一, 随着人才信息网络使用的普及, 其中所发布信息也受到越来越多人的关注和浏览。因此, 为了防止恶意个人或单位假借发布简历或招聘信息在人才网发布非法言论, 人才网络后台必须对用户所发布的信息进行有效的监测并过滤包含不良信息的内容。因此, 我们设想结合第3节所介绍的舆情监测技术, 如:文本话题识别与跟踪技术、文本情感分析技术等来实现这点应用。
设想二, 网络舆情监测技术除了能提供一般意义下的舆情监测实际上也能针对特殊领域, 通过信息的归类、挖掘, 等技术, 将可能挖掘出行业受社会需求的关注度、具体企业的评价等信息, 作为从业的有效信息补充, 为人才服务。
5、总结
为加强校园网络舆情的引导与监控，提高其正面宣传功能，及时、准确的发布有关信息，正确引导社会舆论，促进和保障校园网络信息服务健康、有序发展，维护教育形象，根据我校实际情况，特制定校园舆情工作计划
一舆情工作领导小组
组 长：龙梅（党支部书记、校长）
副组长：彭兴兰（副校长）、尚孔英（副校长）、余敏国（副校长）成 员：程大莲 梁 杰 罗会琴 肖城城 及各班主任 二工作重点
1、加强社会舆情的收集
网络舆情监督员每天分早晨、中午、晚上上网三次收集相关信息，主要关注学校网站、微信群、微信公众号、惠水吧、惠水在线、惠水门户网站、QQ群等网站。对发现的有关学校的负面舆情（失实报道、不良言论、错误信息、违法图片等），及时的进行分析、评估，一旦发现问题，及时向领导小组报告，然后根据领导小组的处理意见对舆情进行举报处理，重大舆情实行上报，坚决防止舆情升级。
2、做好有害信息备份，在国家有关机关依法查询时予以提供。把有害信息以文本、web页面或图片等电子格式保存收集报送社会舆情的主要内容是：学生、家长、社区等对惠水县城关第一小学校重大决策、重大活动的思想反映；对教育教学热点、难点问题的思想反映；教育教学中值得注意的倾向性问题，深化教育改革中部分老师思想上产生的模糊认识和疑虑、困惑；学生、家长、社会对教师教育教学、师德表现中产生的不良事件的思想反映。
3、正面回应提高效率
对于负面舆情，要坚持正面引导的原则，网络舆情管理工作小组要进行有针对性的解答，澄清事实，以正视听。
4、把握尺度妥善处理
对于重大舆情，学校要把握好尺度，及时准确予以回应；如果对于一时不能拿出准确调查结论的舆情，要按照上级安排部署，不断的发布阶段性信息，以便掌握舆论主动权。
三加强宣传 正确引导
加强学生网络文明和网络道德教育。开展文明上网和文明发帖、跟帖、讨论和评论活动，扩大网上主流声音，掌握网上舆论主导权，对学校网络舆论进行正面引导。引导学生自觉遵守国家有关法律法规、网络道德和社会公德，积极传播健康信息，扩大主流舆论的影响，自觉抵制有害信息。
什么是舆情监测
舆情监测是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。
舆情监测的特点
行业化、服务化是舆情监测分析的发展趋势，将文本分类、文本聚类、文本摘要、倾向性分析等结合语料库和知识库，建立基于SaaS模式的舆情语义分析基础设施，可更好的实现人机结合，提高舆情研判的准确率。图灵舆情在定制化舆情监测服务平台背后，加入了人为跟踪、审核、推送服务，弥补了机器单独工作的缺陷，确保舆情监测工作更及时全面进行。
舆情监测的流程
具体到不同的企业的网络舆情监测的流程可能不一样，但是大致都是三个部分：
1、制定危机预警方案。针对各种类型的危机事件，制定比较详尽的判断标准和预警方案，以做到有所准备，一旦危机出现便有章可循、对症下药。此步骤主要是确定好监测的目标网站和过滤关键词。
2、密切关注事态发展。保持对事态的第一时间获知权，加强监测力度。这个可以通过例如舆情监控系统之类的技术，在第一时间大量来采集、汇总各种互联网上的信息。
3、及时传递和沟通信息。即与舆论危机涉及的政府相关部门保持紧密沟通，建立和运用这种信息沟通机制，已经成为网络舆情管理部门的重要经验。
舆情监测的意义
公共危机事件爆发时，犹如以石击水，相关信息在短时间内迅速传播，引起群众的广泛关注。
一些非理性议论、小道消息或负面报道常常在一定程度上激发人们普遍的危机感，甚至影响到群众对党和政府的信任，影响到消费者对某一企业品牌的认同。如不及时采取正确的措施分析和应对，会造成难以估计的后果。所以关注行业敏感舆情对于相关部门和企业来说非常重要。
目前大部分部门和企业的舆情监测和管理工作主要靠人工来完成。这样负责网络舆情监测任务的部门和人员承受着巨大的工作压力。人工进行舆情监测还会遇到很多问题，如：
1、舆情收集不全面
2、舆情发现不及时
3、舆情分析不准确
4、信息利用不便利
因此，经常出现涉及“与我相关”的舆情信息已经在网上快速传播，一些非理性和不切实际的信息传播开来，造成了很坏的社会影响，或者通过其他部门得到反馈，甚至领导都知道了，但是我们负责舆情监测的人员却毫不知情，失去了第一时间获取和掌握舆情，进而进行及时处理的时机；舆情事件发生以后，我们也缺乏有效的舆情分析手段，无法提供定性定量的数据用于舆情分析研判；目前完全靠人工进行舆情信息的收集和上报，费时费力效果不好，也无法提供更加有用的舆情统计分析数据，为领导提供辅助决策服务。在新的互联网形势下，面对这样的困扰，需要借助互联网舆情监测工具，及时监测、汇集、研判网上舆情，引导舆论方向，化解危机舆论。跟踪事态发展，及时向有关部门通报，快速应对处理，变被动为主动，使网络舆情成为领导和相关部门决策的重要依据。利用舆情监测系统平台，配合相应的舆情工作机制，听取百姓心声，接受百姓意见建议。树立自觉接受群众监督意识。
由湖南友诚科技公司成立的捷讯安监测云平台就是这样一款互联网舆情监测工具。
捷讯安网络舆情监测云平台（hnyct.cn）利用互联网信息采集技术、智能信息处理技术和全文检索技术，对境内外网络中的新闻网页、论坛、贴吧、博客、新闻评论等网络资源进行全网采集、定向采集和智能分析，把互联网读薄，读透。根据用户的网络舆情监测和定向追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，从而帮助用户及时掌握舆情动向，为领导和舆情工作部门提供信息参考和决策支持。
捷讯安网络舆情监测云平台通过输入关键字监测指定网站，可以监测新闻网站、论坛、博客、微博以及国外媒体网站等；监测后的信息，可以在舆情服务平台中管理、导出简报、生成图表等，为用户全面掌握互联网舆情动态，做出正确舆论引导，提供分析依据；快速、准确、全面、分布式，是本系统的特点及优势。第一时间监测到互联网上的舆论信息，是本系统的根本任务。
捷讯安舆情监测中心
然而由于网络舆情的渠道繁多, 信息量冗杂, 让舆情危机处理困难重重。怎样才能快速筛选出敏感、热门和人们集中关注的话题, 进而引导人们的舆情方向、确保国家稳定已经成为需要尽快解决的课题。当然, 如果只是依靠人的力量面对如此冗杂的舆情话题, 显然是很不现实的。因此引入技术方法来对舆情话题进行筛选是很有必要的。
1 网络舆情监测系统需求
1.1 网络舆情信息数据采集模块
网络舆情主要是针对当前主营网站、论坛、贴吧等平台而展开的态度、情感、意见和思维的综合。它通过采用垂直元搜索技术和网络爬虫技术对信息进行汇总, 在基于互联网网络架构Web2.0的基础上实现有效信息的收集, 并将收集的结果以数据格式的方式存储在相应的初始信息数据库中, 从而为下一步的信息数据预处理提供具有良好可靠性的素材支撑。
1.2 网络舆情信息数据筛选去重模块
网络信息传播发展速度与人们的素质水平形成良好的契合, 因此导致现在网络上针对同一热点主题出现了众多的重复内容和垃圾内容。基于数据信息采集中出现的大量无用数据, 如果将这些数据代入后续统计分析模块, 不仅在很大程度上增加了系统的运行压力, 还使得整体分析效果与当前的舆情动向不能实现良好的匹配。
1.3 网络舆情信息数据分析模块
网络舆情信息数据分析是基于数据预处理的有效数据库展开。它是通过采用文本相似度来进行数理统计, 主要可以实现三大子功能。首先, 网络舆情监测系统可以根据单个热点焦点话题的舆论走势展开分析, 针对于不同用户群体展开动静的对比分析, 从而形成一套信息传播链条。其次, 网络舆情监测系统由于采用了文本性相似的原理展开设计。最后, 网络舆情监测系统采用多组关键词相互联合的方式进行分析。
2 网络舆情监测系统总体设计
2.1 软件技术架构
软件架构描述的对象是直接构成系统的抽象组件, 这些组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通讯。系统的功能分析结果表明, 网络舆情监测系统由数据采集、数据预处理和数据分析三个核心模块组成。
2.2 系统功能设计
2.2.1 系统采集信息模块设计
采集信息模块的设计内核在于技术算法支撑。笔者采用垂直元搜索和爬虫技术来实现基本任务确定和相关数据提取。前者主要是针对平台素材中所出现的信息数据, 通过设置关键词的灵敏度和信息的频繁度等来实现主题的设置。
2.2.2 系统信息筛选去重模块设计
基于互联网信息复杂多变的特性, 舆情监测系统所呈现的信息采集里包含众多“重复性、违法”的垃圾数据, 这些数据的内容在很大程度上超出了所需要搜寻目标的总量, 都后续系统的分析带来的不良的影响。
2.2.3 信息统计分析模块设计
网络舆情监测系统的设计目的是将网页中的相关文本或媒体素材进行集中统一, 存储于一个系统数据库中。而这个过程的实现需要进行不同体系架构下网页配置、解析、数据修正及结果输出配置环节。
3 网络舆情监测系统的实现
本文以信息采集模块为例, 展开系统界面的实现。网络舆情监测系统管理作为控制整个系统运行的初始数据模块, 它的设计详细流程是:用户登录系统界面后, 系统基于用户的类型按照权限配置的要求分配相应的权限, 从而使得用户顺利进行相应的网路舆情信息的采集界面, 在本次系统的设计时, 为了保证系统的通用化和对于信息采集的搜索的多样化需求, 系统按照人物采集、地区采集及部门采集的三种方式展开信息数据的采集。
4 结语
为了正确引导公众的舆论走向, 本文根据网络舆情的特点, 重点关注与舆情相关的细化方面, 运用有效的手段完成信息的搜集和整理, 进而实现对社会事件的关心, 为机关单位做出正确决议提供帮助, 从而顺利建立了一套囊括舆情信息的搜集、整合、处理、总结的网络舆情监测系统, 实现建设目标。
摘要：网络舆情最直观而又最迅速的反映了社会各层面的社情状况与发展形势, 其作为社情民意中最广泛和最犀利的一部分对社会产生的影响越来越广泛。鉴于此, 为了正确引导公众的舆论走向, 建立一套适用于我国政府的网络舆情监测势在必行。
关键词：网络舆情,垂直元搜索,架构
参考文献
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[2]李建刚.JSP网络编程技术与实践[M].北京:清华大学出版社, 2008.
[3]朱红, 司光亚.JSP编程指南[M].北京:电子工业出版社, 2009.
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