舆情监测范例，舆情监测

舆情监测范例篇1

　　关键词：网络舆情；舆情监测；指标体系

　　有效加强网络舆情监测分析，才能实时掌握网络舆情动态。网络舆情监测分析工作重要环节包括采集、整理和分析舆情信息，需要构建一定的指标体系，评价揭示网络舆情信息的特征与变化规律。指标是在评价某些研究对象所确定的依据和标准，包括指标名称和数值。网络舆情指标体系是由相互联系、相互补充的指标组成的统一整体，用于反映网络舆情的综合状况，揭示其中的各个方面。本文首先介绍舆情监测的来源范围，接着阐述网络舆情监测指标的构建原则与内容，提出从主题汇聚、热度、内容倾向性、预警等方面构建网络舆情监测指标体系。

　　1 网络舆情监测来源

　　网络信息的来源不断趋于多样化，从传统的新闻网站、博客论坛，发展到微博、微信等社会化网络应用[2]。准确把握舆情态势，防止监测分析片面化，需要增加信息来源范围。然而，舆情监测难以捕获所有网络信息，网络舆情的来源选择就显得非常重要。在网络上，表现为围绕新闻、事件、问题与个案等产生的网络信息。网络舆情的信息来源选择主要包括：

　　（1）主流媒体新闻网站。网络新闻是民众获取信息的重要来源，特别是主流媒体的新闻。重大性与突发性舆情都会及时出现在主流媒体，聚集大量网民跟帖评论，是舆情的重要来源与传播源头。（2）论坛。在网络社区中，网民会发出具有个人观点看法的各类信息。在舆情监测工作中，接触到的近半信息都来自于各种论坛。（3）博客。博客是个人分享、交流思想知识的空间，会对热点和新闻事件、特定话题和现象发表个人评论，是舆情信息的重要载体之一。博客数量众多，主要采集专家、知名人物的博客及网民回复。（4）视频网站。视频网站是社会生活和事件的记录与者，并且大多视频网站提供给留言功能，比如优酷、爱奇艺等。视频信息鲜活，网民会分享观感看法与态度，视频标题与描述信息为舆情数据的整理分析提供了可能和便利。以往工作容易忽视这类舆情载体，而实际中一些舆情事件会较早通过视频网站传播。舆情监测工作需要重视视频信息的价值，及时采集抽取其中的有价值信息。（5）社交媒体。在社交媒体应用上，国内主要是微博和微信。微博相对数据开放，数据量巨大，很难在较短的轮询时间窗口完成采集遍历。所以，与传统博客类似，选择其中的部分微博。微信主要限制在个人通讯范畴，主要将微信公众号作为舆情信息来源。另外，一些网站由于赢利、点击量等原因，有意甚至恶意炒作负面信息。所以，要区分标识这类信息来源。同时，在采集器设置上进行一定限制和过滤，避免采集处理过多无效无关数据。

　　2 监测指标构建原则

　　网络舆情指标体系的构建原则应包括：（1）主题性。具体的舆情工作具有明确的服务对象，其舆情内容具有鲜明的主题、行业或领域性质。舆情监测的目的是及时识别问题与风险。因此，舆情指标应对各类信息做出灵敏响应。（2）可靠性。指标的选取要有相对可靠性与稳定性，确保指标的使用在时间上有延续性[1]。（3）系统性。网络舆情监测分析工作是一项十分复杂的过程，涉及内容众多。指标体系一定要尽量全面完整形成整体，覆盖舆情工作流程，从多层次多角度揭示网络舆情特征。（4）实用性。舆情监测指标必须反映舆情演化趋势与客观规律，符合网络舆情工作需求与相关流程，便于分析和引导舆情。同时，指标的计算分析结果要尽量便于理解与解释说明，为舆情简报等工作提供必备的数据支持。

　　3 监测指标体系

　　（1）主题聚合

　　按照内容相关度准确关联聚合舆情信息，是准确把握舆情整体走向、媒体与网民言论态度的前提。主题聚合即指依据信息内容实现信息的分类与聚类，是舆情话题发现与话题追踪的基本支撑。从技术实现角度，主题聚合涉及信息内容分析，大多都是基于词语匹配的聚分类方法实现舆情话题发现与追踪等主题聚合功能。然而，文本中存在大量词形不同，但意义关联的近义词、同义词与相关词，内容相同或相近的新闻、帖文会出现在不同的页面与帖文。舆情信息中包括大量短文本，特别是网民回帖评论，存在明显的语义特征稀疏问题。分类体系只限于关键词本身，不具备主题词的语义描述，容易影响聚分类的准确率与召回率，主题聚合指数的性能会受到明显限制。一个解决方法是构建语义知识，并扩展语义计算模型提高分析的准确程度；利用当前的最新技术，比如深度学习方法，通过构建具有多隐层的学习模型，以海量舆情数据作为训练集，学习扩展语义特征，提升内容分析的准确程度。

　　（2）热度

　　舆情热度衡量舆情被关注的程度与传播范围。舆情热度主要包括舆情关注度、传播覆盖度、舆情权威度等二级指标。一些研究提出地域关注度指标[3]，但网民IP地址对于第三方采集系统是难以大范围直接获取的。其中，舆情关注度采用主题内容下舆情信息的关注数量衡量，具体是篇目、浏览、回复数量的综合加权值，一般以线性累加和公式计算。该指标主要从网民角度，衡量舆情内容的被关注程度和感兴趣情况。覆盖度是指主题信息在采集来源站点中出现的比例。舆情信息来源站点是经过筛选的，代表舆情在整个监测范围内的传播程度。由于信息来源规模与特点不同，所以需要对来源类型预设参数再进行比例计算。权威度指舆情信息的来源权威度，比如人民网的权威度较高而小型商业新闻网站的权威度低，知名公众人物的博客权威度较高。权威度通过预设参数区分主流媒体、论坛、博客、微信公众号的来源指标。最后，将以上二级指标综合加权，进行标准化处理得到主题热度。

　　（3）内容倾向

　　内容倾向是信息内容中包含的观点态度，内容倾向指标用于统计舆情信息中的各类情感倾向类型数量。倾向类型主要分为两类：正面（褒、支持）、负面（贬、反对）。文本中的句子不仅包括情感词，而且包含一些具有较强情感色彩的形容词、程度副词、感叹词、否定词等影响判断情感倾向的因素。区分舆情的倾向性，需要构建情感词库作为智力支撑，才能提高情感判断的范围与准确性。比如鄙视、侵犯属于负面动词，而拥护、赞扬属于正面动词，安全、漂亮属于正面形容词。“鄙视这种言论”，“这种装置不安全”，可以依据其中的动词形容词判断情感倾向。

　　传统手工构建的情感词典覆盖面有限，难以满足实际运用。考虑到技术实施的快速性、易用性以及语义问题。借助已有情感词典构建基本情感词库，运用Word2Vector工具将语料库（比如已采集舆情信息、维基百科知识）转换为词向量，计算其他词语与已知情感词的语义距离，构建情感词特征空间[4]。通过扩展情感词库，判断广泛的情感倾向。舆情信息中的回帖或评论大多由较短句构成，其中句子s中的情感词表示为，s的情感类型。其中，表示词wi的倾向类型。如果wi前面否定词个数是奇数，则反置wi的极性倾向。将倾向性判断问题转化为文本分类问题，这样可以有效判断各种长短文本的情感倾向，得到主题信息的情感态度频率分布与内容倾向趋势。

　　（4）预警

　　网络舆情表现为海量的网络信息，舆情变化程度对应相应数据的特征与趋势。所以，监测分析数据变化可以描述舆情的影响趋势，对网络舆情进行危机预警。当前，网络舆情事件处理存在应急准备不足，报送时间不及时，突发事件响应速度慢等不足。一个重要原因是网络舆情预警能力相对较弱。舆情监测需要增强舆情信息的分析和预测，将工作重点从单纯的收集有效数据，向深入研判与预测舆情的趋势方向拓展。常用的思路与方法是：预设时间窗口，获取主题信息数量，内容敏感程度，负面倾向性评价数量比例，传播范围等基本特征与指标。计算历史窗口下的信息增长率、增长梯度等变化程度，评估舆情信息的数据变化趋势并制定预警级别。进而，以数据挖掘为核心技术，应用不同的数据模型方法，比如传统的多元回归、贝叶斯网络、决策树、支撑向量机等预测舆情发展趋势。如果大于某阈值或符合预定模式，认为需要预警，即从海量网络数据中预判出潜在的危机隐患。

　　参考文献

　　[1] 王铁套，王国营，陈越。 基于模糊综合评价法的网络舆情预警模型[J]。 情报杂志，2012， 31（6）：47-51.

　　[2] IRI网络口碑研究咨询机构介绍及研究方法[EB/OL]。 http：///wiki/网络舆情指数体系。

　　[3] 李雯静，许鑫，陈正权。 网络舆情指标体系设计与分析[J]。 情报科学，2009 （7）：986-991.

　　[4] 黄仁，张卫。 基于word2vec的互联网商品评论情感倾向研究[J]。 计算机科学，2016（6）：387-389.

舆情监测范例篇2

　　关键词：网络舆情；监测引导；Web数据挖掘

　　中图分类号：C93 文献标志码：A 文章编号：1673—291X（2012）28—0227—03

　　一、时代背景

　　互联网时代是人类历史上一个空前伟大的技术革命时代。现代信息技术、通讯传播技术、网络技术等众多现代化的传播技术已渗透到社会生活的各个领域。互联网广泛性、即时性、开放性、共享性和互动性的特点及丰富多彩、方便实用的应用形式决定其日益成为反映社情民意的重要阵地，网上热点层出不穷，网络舆情对国家事务、公共事务决策的影响力也日益加大。历史原因曾使中国长期处于封闭状态，国内关于舆情的研究起步较晚，目前迫切需要提升与之相应的理论和技术支持。舆情分析与监测是信息深加工，以往“剪报”式低价值粗加工的信息服务，虽可按主题范围搜集，但提供的结果仅局限于单一的信息内容，传统的单一线性收集方式已不能够满足人类大脑发散思维的需要。

　　二、网络舆情监测引导的技术支撑

　　在浩瀚的网络中，政府如果仅仅依靠人工完成网络海量信息的收集和处理是不现实的。而Web数据挖掘能快速、准确的获得有价值的网络信息，利用历史数据预测未来的行为以及从海量数据中发现知识。它克服了普通数据库管理系统无法发现数据中隐藏的关系和规则及根据现有数据预测未来的弱点。Web数据挖掘的出现为自动和智能的把互联网上的海量数据转化为有用信息和知识提供了条件。可有效地从Web获取并分析相关舆情，达到监测、辅助决策和引导的目的，为网络舆情预警提供了极大的帮助。

　　（一）Web数据挖掘

　　Web数据挖掘由传统数据库领域的数据挖掘技术演变而来。数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取出人们感兴趣的、可信的、隐含的、明显未知的、新颖的、有效的、具有潜在用处的信息的过程[1]。随着互联网的蓬勃发展，数据挖掘技术被运用到网络上，并根据网络信息的特点发展出新的理论与方法，演变成网络数据挖掘技术。Web数据挖掘是指对目标样本进行分析提取特征，以此为依据从Web文档和Web活动中抽取人们感兴趣、潜在的有用模式和隐藏的信息，所挖掘出的知识能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制等方面。

　　根据挖掘对象的不同，可将Web数据挖掘技术分为三大类[2]：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。Web内容挖掘是指从Web上检索资源，从相关文件内容及描述信息中获取有价值的潜在信息。根据处理对象的不同，Web内容挖掘分为文本挖掘和多媒体挖掘。Web结构挖掘的目标是Web文档的链接结构，目的在于揭示蕴含于文档结构中的信息，主要方法是通过对Web站点的结构进行分析、变形和归纳，将Web页面进行分类，以利于信息的搜索。结构挖掘的重点在于链接信息。Web使用挖掘是从服务器访问日志、用户策略、用户对话和事物处理信息中得到用户的访问模式和感兴趣的信息，利用这种方法，可以获知Web使用者的行为偏好，从而预测其行为。

　　（二）Web挖掘过程

　　Web数据挖掘依然遵循数据挖掘的研究思路，挖掘过程分为四个阶段：数据收集、数据预处理、模式发现和模式分析（如图1所示）[3]。

　　1.数据收集。网络信息的收集是网络舆情监测的源头，其广度和深度决定了监测效果。对于明确主题的舆情信息采集，可以采用搜索引擎方法。由于各个现存搜索引擎索引数据库的构造方法不同，其索引数据不尽完整，所以应将多个单搜索引擎搜索结果进行整合、调用、控制和优化。搜索中可以以宽度优先、深度优先或启发方式循环地在互联网中发现相关信息，可将网络空间按域名、IP地址或国别域名划分为独立子空间详细搜索；或以信息类型为划分，如HTML格式、XML格式、FTP文件、Word文档、newsgroup文章和各种音、视频文件等。舆情信息检索结果可按不同维度展现，包括按内容分类、舆情分类、相关人物、相关机构、相关地区、正负面分类等。每个维度下把搜索结果自动分类统计展示，以便短时间内检索到精确信息。

　　2.数据预处理。因原始Web访问数据的文件格式是半结构化的，包含不完整、冗余、错误的数据，需进行提取、分解、合并，转化为适合挖掘的格式，保存到关系型数据库表或数据仓库中，等待进一步处理。数据预处理可改进数据质量，提高后续舆情挖掘过程的精度和性能。对采集到的舆情进行初步加工处理，如格式转换、数据清理、数据统计，对于新闻评论，需过滤无关信息，保存新闻标题、出处、时间、内容、点击次数、评论人、评论内容和评论数量等。对于论坛，需记录帖子的标题、发言人、时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时甚至可直接对网站服务器的数据库进行操作。

　　3.模式发现。利用数据挖掘的算法可发现用户聚类、页面聚类、频繁访问页组、频繁访问路径等隐藏的用户访问模式。若在挖掘用户浏览模式过程中发现选择的数据或属性有偏差，或挖掘技术达不到预期结果，需根据反馈结果不断重复以上过程，通过数据挖掘，创建和更新用户模式库。模式发现可应用许多相关领域的方法，但需针对Web数据挖掘的特点做出相应的改进。

舆情监测范例篇3

　　为快速妥当处置公司内部突发舆情，有序引导舆论，有效预防、减少和重大舆情造成的负面影响，切实提升应对媒体的能力，营造我公司良好舆论的环境，依据有关规定，制定本预案。

　　一、工作原则

　　（一）统一领导，统筹组织。将舆情应对处置工作纳入应急管理工作统筹安排，成立专门领导小组加强组织协调。

　　（二）分级负责，依法处置。按照“谁主管谁负责”的原则，依法组织实施舆情应对处置工作和应急处置工作。

　　（三）监测预警，及早防范。建立舆情监测、报告、通报制度，及时发现和掌握苗头性和预警性信息，加强分析研判，有针对性地采取防范和控制措施，及时预防和消除不良影响。

　　（四）服务发展，防止危机。立足于服务发展、保障民生、维护稳定，采取法律、管理、技术、舆情疏导等综合措施加强舆情应对处置工作，有效防止舆情危机发生。

　　二、组织体系及工作职责

　　（一）领导机构及职责

　　成立以支部书记为组长，其他班子成员为副组长，各部门负责人为组员的舆情监测及应急处置领导小组，加强对舆情的监测和组织协调工作。领导小组下设办公室，负责日常工作。

　　（二）职能职责

　　1.领导小组职责：

　　（1）根据舆情突发事件的发生情况启动应急预案，决定各相关单位、人员介入突发事件的处置；

　　（2）审定舆情控制与信息方案，积极与相关部门沟通，商定信息的口径、原则和内容，确定审定信息稿、负责信息和接受媒体采访的领导及相关部门负责人；

　　（3）对舆情突发事件与信息应急处置过程中出现的新情况、新问题及时进行会商，提出解决方案及处置措施，确定相关部门、人员进行处置；

　　（4）落实集团党委交办的其他事项。

　　2.领导小组办公室职责

　　（1）加强对网络新闻、论坛、博客、搜索引擎等具有新闻舆论及社会动员功能业务的日常监测，及时对相关信息进行收集、整理、分析，发生舆情突发事件，迅速上报领导小组组长；

　　（2）协调各部门对相关信息进行收集、整理、分析，重要信息及时上报；

　　（3）主动配合综合部的宣传工作，及时提供事件有关信息。

　　三、处置程序及办法

　　（一）研判预警

　　对可能引发重大舆情的突发事件、热点敏感问题，要及时搜集掌握有关真实信息，做好应对处置准备，增强工作前瞻性和时效性。

　　（二）快速反应

　　发现重大舆情后，应立即向局舆情应急处置工作领导小组办公室报告，最迟不得超过1小时，同时向有关部门通报。应急处置过程中，要及时续报事件处置进展和可能衍生的新情况。紧急情况下，可电话口头报告突发事件信息，并在30分钟内报送书面信息。在重大舆情应急处置过程中，要及时续报有关情况。

　　（三）分类处置

　　对出现的突发舆情，在严格执行保密法律法规、新闻宣传纪律等规定的基础上，分类处置：

　　1.属询问、置疑、诉求类的，由综合部、党群法务部依规进行办理、提出答复意见，经领导小组审定后统一回复；能当即回复的要当即回复，需要一段时间办理后才能回复的，要在发现当日内回复处理意见并在办结之日内回复处理结果。

　　2.属于对某一突发事件或社会热点、敏感问题恶意传播或炒作类的，要依法告知事实真相或事件处置情况；对于造成重大负面影响或严重损失，告知事实真相、事件处置情况后仍继续恶意传播或炒作的，商请执纪执法部门依纪依法查处。

　　3.属捏造、歪曲或夸大事实，恶意攻击、诽谤，煽动网民闹事或涉嫌网上违法犯罪活动类的，要依法澄清事实真相，并商请监察执法部门依纪依法查处。

　　（四）动态跟踪

　　对突发重大舆情及处置后的事态实行动态跟踪，适时采取应对处置措施，坚决防止舆情危机发生。

　　（五）总结评估

　　在舆情被消除或趋于平稳后，要根据舆情的发生、传播和处置情况及时进行总结、梳理、反思，将应对处置工作书面报告三日内报送集团，并健全完善工作机制，不断提高应对各类媒体的能力。

　　四、工作保障

　　舆情监测及应急处置领导小组组长和副组长是舆情的监控第一责任人，要政治站位高、责任心强、懂政策法规，确保一旦发生舆情能够得到及时有效处置。

舆情监测范例篇4

　　与即时通讯类的网络应用不同，博客、个人空间、微博都具有一定的公共性质，并被统称为自媒体。自媒体的兴盛，使其成为热点舆情形成的重要推动者，而网络舆情也成为社会舆情的重要组成部分。

　　自媒体几乎没有准入门槛，同时又具有匿名性，使用者的媒介素养良莠不齐，很容易产生各种失范现象；自媒体也不像传统媒体那样容易监督，对于失范现象难以追溯源头，同时给各方主体带来影响舆论、把控舆论走向的机会，使得网络舆情处于更加复杂的环境中。自媒体的网状结构又决定了网络舆情可以快速发酵，甚至在短时间内多次转向，因此更加难以监控和把握。

　　而对自媒体勃兴之后网络舆情的监测，传统的现场调查、访问调查、问卷调查等方式收效不佳，早期曾经广泛使用的网络舆情监测手段也暴露出了越来越多的问题。早期的网络舆情监测，主要是针对Web1.0设计的。互联网发展至今经历了两个阶段：Web1.0和Web2.0.两者的主要区别并不在于技术规范或物理设备，而是用户之间以及用户和网络应用之间的交互方式。

　　在Web1.0时代，互联网内容主要由各大网站生产，用户和网站的交互主要体现为寻找和接受相应的内容，用户之间也只能通过有限的方式进行散落联系。早期的网络舆情监测，就是针对这样层次的交互而设计。流程大致是：一、通过相关样本库，把需要监测的网页进行模板匹配，并设定为监测数据源；二、应用爬虫程序抓取数据，存储到本地，再进行数据的净化和简略的分析；三、利用简单的图表模板和文字描述，呈现监测和分析的结果。

　　早期的网络舆情监测方式有一些原生的问题，譬如：一、由于处理能力有限，只能抽取部分样本进行监测，无法避免偶然误差；二、文本分析算法的准确度、监测对象和系统模板匹配的程度、对数据的净化，以及分析的算法等因素对于最后监测结果的准确度都有决定性的影响，无法避免系统误差；三、将监测的对象简化为独立的信息元，欠缺分析网络内容之间联系的能力和预测能力。

　　早期的网络舆情监测方式，尽管有很多问题，对Web1.0时代的离散的网络内容和单向的交互方式来说还可以适用。随着互联网发展到了Web2.0时代，早期网络舆情监测方式的局限性表现得日渐明显，其监测功能已经弱化而无法适应新的舆论环境。

　　二、大数据技术下的网络舆情监测

　　Web2.0时代最突出的特征就是更紧密的网状结构。用户自主生成内容使网络内容生产者数量呈几何级增长，用户与网站之间双向交互，用户与用户之间也在进行多渠道、多层次的立体的交互。Web2.0的网络内容不再是离散的，具有强烈的“关系”属性。这种基于各种强弱关系的网状结构，也直接使网络舆情能够快速成型、发酵，短时间内可以多次转向。Web2.0时代的舆情监测，更关注“关系”，能够更快速、更准确地跟踪舆情变化。这正是早期网络舆情监测的缺陷。

　　新的舆论环境，需要加强网络舆情的监测，而新的网络舆情，需要新的监测方式。大数据技术下的网络舆情监测，就是这样一种新的方式。

　　自1980年以来，全球的数据存储能力每40个月就翻一倍。不断进行量级上的增加的庞大数据量和数据背后蕴藏的信息，带来了大数据时代。

　　大数据通常指的是庞大、复杂，难以用传统的软件工具来分析处理的数据集。对大数据的处理，又牵涉到从数据抓取、整理、分析、共享、可视化到存储、传输等一系列问题。大数据集合常常来源于日常生活，与人的行动、交往有一定的同构性，部分条目直接附加了时间、地理等信息。可以说，在大数据的数据集合中天然蕴含着各种关系。因此，大数据集合能提供同数据量的若干小数据集合无法带来的新信息。人们可以通过数据挖掘寻找数据之间的联系，确立数据之间相关关系的规律，进而提供多方面的预测。

　　显而易见，大数据处理技术的优势，正契合了Web2.0时代的特点。正因为大数据在挖掘数据之间的关系、进行发展趋势预测方面的能力，已经有很多机构借助其进行舆情监测和呈现，并取得了不俗的成绩。譬如在新闻业，就有不少国际传媒机构已经在各种项目中采用了大数据分析和数据可视化技术，如BBC以及《卫报》《华盛顿邮报》《纽约时报》等。

　　三、大数据带来舆情预测的新可能

　　“预测”本身就是大数据的一个重要应用。针对同一主题的海量数据进行分析，经过数据挖掘和建模后，可以得到相应的预测模型，进而预测将来的发展趋势。譬如奥巴马竞选团队，就在2012年竞选的多个环节运用了大数据技术，特别是在实时监测选民意向、预测投票情况方面。竞选团队每晚都会使用特制的模拟大选的模型，根据实时监测的选民意向模拟大选，并在第二天上午根据模拟结果对各州重新分配竞选资源。这种对舆情的实时监控和预测对奥巴马2012年总统连任起到了重要作用。

　　麻省理工学院博士内森·凯乐斯的一项以2013年埃及爆发的民众抗议活动的大数据预测为主要案例的研究，获取了全球范围主流媒体新闻、政府出版物、社交媒体、博客等各种类型超过三百万个数据源的目标数据。其证明可以通过大数据技术和特定模型来发掘公众的情绪、态度变化，并最终预测以大型抗议活动为代表的大型公共事件的发生，包括事件即将发生的时间地点。

　　而这还仅仅是一个开始。大数据有不同的来源，互联网中以自媒体为代表的各种原创内容持续爆炸式增长，各种移动通讯设备、可穿戴设备也在不停地产生和存储、传递各种数据，除此之外的数据来源还有麦克风、摄像头记录的音频、视频数据，运营数据，遥感数据等等。

　　按照来源不同，数据大致可以分为三类，即以自媒体内容为代表的用户原创数据、各种经营活动中产生的运营数据(如销售记录、医疗记录等)、感知数据(如各种可穿戴设备获取的数据)。其中用户原创数据对舆情监测的重要性已经显现，而对其他数据来源的大数据分析、不同数据来源的融合分析，也蕴含着巨大的舆情预测潜力。

舆情监测范例篇5

　　网络爆料，有料必查，有腐必纠，形成的正面鼓励效应不可小觑。从雷政富到单增德，纪委快速反应，网络举报发威秒杀问题官员，网络成为官场博弈另一场域。网络反腐有个特点就是露头就打，可以说，如果正确引导，会成为体制反腐的重要组成部分。

　　网络给网民提供了自由的话语平台，也开启了网络问政的新篇章，网民席卷式的关注，通过网络舆论推动事态发展，进而逐步形成线下动员之势。相关部门线上卖萌受到网友欢迎，形成亲切印象，线下也应积极热诚，开门为民服务，接受民众监督，只有线上线下保持合力才能真正服务于民。

　　如今的微博爆料已然提供了更多碎片化讯息，为相关部门的科学化决策提供支持与保障，因而网民资源不容小觑。御猫软件的诞生，专注于预警、海量数据分析挖掘，以及语言智能技术处理，采取“第一时间”稳准快深度采集，智能化发现，辅决策进行全面检索，推出“多漏斗、多用户”服务，汇聚成了网络舆情监测的显著特征。

　　和谐社会需倾听网络各类声音，正视自身责任感和民意诉求，逐步形成多元化、全方位、多角度的蜘蛛网式的信息，从而更有利于政府理性地、科学地作出决策。

　　近日，新华网网络舆情监测分析中心梳理出了2012年11月份有关城市网络形象的15件典型“舆情热点事件”，通过舆情事件热度值、官方回应、媒体应对能力等指标来评估相关城市舆情应对能力，这一动作引起人们极大兴趣。

　　12月13日，记者感受了御猫软件，采访了山西搜讯传媒科技有限公司总经理万嘉。

　　记者：网络舆情是怎么一回事？

　　万嘉：舆情是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的社会管理者及其政治取向产生和持有的社会政治态度。它是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。

　　网络舆情是近些年随着互联网技术的普及而产生的新名词，它关系到社会的方方面面。现在，只要我们浏览各大网站和论坛，点击率最高、位置最明显的往往是那些反映政府管理层面缺失的虚虚实实的网络舆情。有关于物价的、有关于楼市的、有关于公检法机关执法问题的、有关于城市建设拆迁、等等，似乎显现出当今社会的现状。无论真假，归结起来都是关乎百姓生活的方方面面，都是关乎百姓的切身利益。

　　与报纸、无线广播和电视等传统的传播媒体相比，网络媒体具有进入门槛低、信息超大规模、信息与传播迅速、参与群体庞大、实时交互性强等综合性特点。由于网络信息的成本极低，信息的提供者、传播者和阅读者之间已经没有明显的界限，而且空间和受众越来越多。

　　记者：作为开启御猫软件的专业公司，你对舆情有何看法？

　　万嘉：网络舆情具有以下特点：1、直接性，通过BBS新闻点评和博客网站，网民可以立即发表意见，下情直接上达，民意表达更加畅通；2、突发性，网络舆论的形成往往非常迅速，一个热点事件的存在加上一种情绪化的意见，就可以成为点燃一片舆论的导火索；3、偏差性，由于发言者身份隐蔽，并且缺少规则限制和有效监督，网络自然成为一些网民发泄情绪的空间。在现实生活中遇到挫折，对社会问题认识片面等等，都会利用网络宣泄。因此在网络上更容易出现庸俗、灰色的言论。

　　在网络环境下，舆情信息的主要来源有新闻评论、BBS、博客、聚合新闻（RSS）等。每个人都有机会成为网络信息的者，每个人都有选择网络信息的自由，通过BBS，新闻点评和博客网站，网民可以立即发表意见，下情直接上达，民意表达更加畅通。由于互联网的匿名特点，多数网民会自然地表达自己的真实观点，或者反映出自己的真实情绪。因此，网络舆情比较客观地反映了现实社会的矛盾，比较真实地体现了不同群体的价值。

　　记者：负面网络舆情导致政府公信力急剧下降，为什么非要等一些事件先从网上曝光，然后到引起媒体关注，最后才引起政府重视，形成这样一个固定模式的时候才来解决问题呢？

　　万嘉：究其根本原因就是我们个别的党员干部没有设身处地为老百姓解决实际问题。正是这些原因，才导致了老百姓诉求无门不得已求助网络，将本来可以正常渠道解决的问题公之于众，小到引起广泛关注，大到导致一些官员下马而引来轩然大波，甚至引发大规模的恶果。

　　记者：是什么原因让您的公司开启了御猫软件？

　　万嘉：在互联网上，网民普遍表现出强烈的参与意识。在对某一问题或事件发表意见、进行评论的过程中，常常有许多网民参与讨论，网民之间经常形成互动场面，赞成方的观点和反对方的观点同时出现，相互探讨、争论，相互交汇、碰撞，甚至出现意见交锋。这种网民之间的互动性实时交流，使各种观点和意见能够，快速地表达出来，讨论更广泛更深入，网络舆情能够得到更加集中的反映。

　　网上舆情的主题极为宽泛，话题的确定往往是自发、随意的。从舆情主体的范围来看，网民分布于社会各阶层和各个领域；从舆情的话题来看，涉及政治、经济、文化、军事、外交以及社会生活的各个方面；从舆情来源上看，网民可以在不受任何干扰的情况下预先写好言论，随时在网上，发表后的言论可以被任意评论和转载。

　　由于受各种主客观因素的影响，一些网络言论缺乏理性，比较感性化和情绪化，甚至有些人把互联网作为发泄情绪的场所，通过相互感染，这些情绪化言论很可能在众人的响应下，发展成为有害的舆论。为此，开启舆情监测势在必行，“御猫”由此应用而生。

　　记者：舆情监测的主要作用和流程有哪些？

　　万嘉：舆情监测是通过对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的一种监视和预测行为。主要通过BBS论坛、博客、新闻跟贴、转贴等实现并加以强化。由于互联网具有虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点，越来越多的网民乐意通过这种渠道来表达观点、传播思想。

　　就流程而言，首先要制定危机预警方案。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。其次，要密切关注事态发展。保持对事态的第一时间获知权，加强监测力度。这个可以通过例如御猫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。此外，还要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。以上海为例，无论在涉日舆情、地铁调价，还是普陀城管打人等“网络热点舆情”处理上，各部门协同作战、相互配合、共同商议，判断危机走向，对预案进行适当修正和调整，以符合实际所需是危机应对的重要措施。

　　记者：如何看待网络舆情监测？

　　万嘉：网络舆论的形成非常迅速，一个热点事件的存在加上一种情绪化的意见，就可以成为点燃一片舆论的导火索。当某一事件发生时，网民可以立即在网络中发表意见，网民个体意见可以迅速地汇聚起来形成公共意见。同时，各种渠道的意见又可以迅速地进行互动，从而迅速形成强大声势。

　　同时，我们也必须清醒地认识到，网络所具有的特性又使得网络舆论的自由化带来了一系列的消极影响：比如一些网民通过网络散布谣言、披露隐私、进行偏激和非理性的谩骂与人身攻击；而且，西方敌对势力也借助网络对我国日益发起“和平演变”攻势。由此可见，网络舆情已成为影响社会持续有序发展、维护社会和谐与稳定的重要因素。如何因势利导，提高新形势下舆情信息的分析能力，及时准确地掌握社会舆情动态，积极引导仕会舆论，是网络这一新兴媒体所面临的严肃课题与严峻挑战。

　　记者：如何做好网络舆情监测？

　　万嘉：营造良好的发展环境，维护社会稳定，构建和谐社会是推动发展的基本保障，加强对网络舆论的及时监测、有效引导和积极化解网络舆论危机，努力营造良好舆论环境至关重要。积极探索、不断完善工作机制，为有力有效开展舆情工作奠定坚实基础，建立健全机制和预案，成立网络评论员队伍，切实加强网络管理，提高网络舆情监控管理实效，通过多种渠道，及时掌握和了解上级部门的工作需要，做到宣传信息因需而供，保持与基层信息队伍的紧密联系。