舆情监测

摘要： 本文对2021年我国水泥产品质量情况进行了全面综合的分析,通过对水泥行业相关标准发展、国家及各地水泥产品质量监督抽查结果、日常委托检测结果、全国水泥大对比结果、水泥中水溶性铬(VI)及氯离子风险监测结果、水泥产品质量舆情监测情况等进行综合分析,可以看到2021年我国水泥产品质量情况总体平稳,但依然存在一些质量问题,相关部门需加强监管,相关企业需增强主体责任意识,保证我国水泥产品质量安全。

摘要： 互联网时代,塑料行业的舆情监测难度加大,尤其是网络技术的飞速发展加快了舆情生成的速度,使舆情的演化朝着更加不确定的方向进行,塑料行业在舆情的预警、分析、监测和应对等方面面临全新挑战。区块链技术的出现为塑料行业的舆情监测带来了新的技术可能,将区块链技术广泛应用于塑料行业的舆情监测中,能够降低塑料行业的舆情风险,为塑料行业的舆情应对提供有力的保障。现阶段,区块链技术已经在塑料行业的舆情监测中开始得到应用,但是应用还不够广泛。

摘要： 针对互联网时代网络言论不断增加而带来的监管难题,设计了基于语义识别和情感分析的网络舆情监测系统。首先,根据资源特征,构建了通用的网页爬取框架,通过去噪和去重后将结构化舆情信息储存到数据库中;然后,对分类特征进行降维处理并改进分类算法,同时,针对话题发现模型中存在的问题,提出一种情感词典扩充方法,能够对未知的情感词进行情感倾向计算;最后,针对不同影响强度的舆情监测结果进行相应的处理,实现主动监管。通过对比发现,相较于传统机器学习分类方法的任务繁杂,基于语义识别和情感分析的网络舆情监测系统,结合了弱监督机器学习方法和语义特征算法,在舆情监测过程有很高的准确率和较好的效率。

摘要： 教育系统的舆情,是社会公众对教育事业的意见和态度的重要反映。教育系统的舆情治理工作,也是教育行政部门和学校正常开展教育教学工作的重要依据和途径。在新的舆论生态下,教育舆情的爆发源和传播途径日渐多元化,对教育系统的舆情治理工作也须适应新的舆论环境提出的挑战。文章通过问卷调查和文本分析法,分析得出教育系统的舆情呈现信息量的周期性、高发领域的固定性、群体情绪的易发性的特点。教育系统舆情工作现状,也存在重视制度建设、专业力量不足、应对引导能力匮乏的特点。基于此,文章针对如何改进教育系统的舆情治理工作,从教育行政部门和学校两个纬度提出针对性、可操作性、实用性强的工作策略和建议,以期为提升教育系统舆情工作的现代性、创新性和科学性提供参考。

摘要： 新媒体时代,短视频、直播等新兴媒体形式快速发展,针对传统平面媒体的静态舆情监测手段和管理模式已不符合日新月异的舆情传播发酵模式。针对新媒体时代舆情生成速度快、性质评价难、传播通路多、受众人群广、评论意见杂等特点,文章认为,首先,要拓展舆情监测渠道,实现对监测对象的全媒体覆盖;其次,要对文本信息和非文本信息进行多层次分析,充分理解舆情性质;在此基础上,对特定事件的细分舆论场施加精准管理;在舆情管理过程中,可借力“意见领袖”,利用“沉默的螺旋”对特定舆情及早施加舆论引导,从而实现舆情可控之目标,防范负面舆情和极端评论的发酵,弘扬新媒体时代积极向上的社会正能量。

摘要： 目的从医疗卫生机构的特点出发探究三级公立医院舆情监测处置的对策建议。方法对宁夏某三甲医院2019—2021年舆情处置情况进行回顾性统计与分析,通过阐述该院舆情监测处置机制,对舆情信息载体、舆情信息内容、舆情处置结果进行分析,进而对舆情处置工作中的不足提出建议。结果建议提高舆情监测手段,提高医护人员职业道德,加强科室内部舆情分析研判,对投诉高发院区及科室进行针对性干预,完善处置机制。结论通过对舆情的统计、分析、甄别,为医院管理者提高舆情监测处置效率、提升患者满意度拓宽渠道。

摘要： 在网络舆情监测中,面对大量的网络信息,须借助先进的信息技术来实现网络舆情监测的自动化和智能化。对舆情监测系统中的主题爬虫技术、话题跟踪与检测技术、情感分类技术等关键技术的应用现状进行了梳理,可为舆情监测系统开发应用提供参考。

摘要： 全民互联网时代,舆情无时不有,风险无处不在。目前,中国网民总体规模已超过10亿,网络成为人们表达个人意见和观点的重要渠道。AI舆情系统提升了数据的精准性。早期的舆情监测,通常由“关键词”搭配“与、或、非”的判断逻辑进行数据检索,往往需要辅以大量的人工,对数据进行二次处理。而智能化的监测,则通过自然语言处理技术对内容进行多维度识别,从而提升数据的准确性。

摘要： 针对突发事件中负面网络舆情传播的问题,提出了一种基于情感分析和影响力评估的突发事件情感图谱研究方法。提出了一种基于多头自注意力机制和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的情感分析模型来计算网站用户的情感倾向,并提出了一种融合加权度与K-shell值的节点影响力评估算法来评估用户的影响力,从而综合构建突发事件的情感图谱,有效提高了情感图谱的准确性和科学性。以“7.7安顺公交车坠湖事件”为例,将突发事件的生命周期划分为爆发期、蔓延期、成熟期和衰退期四个阶段,分别生成情感图谱进行可视化分析。实验结果表明,在酒店评论数据集上,所提出的情感分析模型的F1值在积极和消极方面比文本循环神经网络(Text-RNN)模型分别提升了9.92个百分点和2.5个百分点;在Karate网络上,所提影响力评估算法的区分度和准确性比K-shell算法分别提升了46.89个百分点和29.05个百分点。构建基于社交网络的情感图谱有助于相关部门发现意见领袖及其情感倾向,从而把握网络舆情的发展趋势,并降低消极情感对社会造成的影响。

摘要： 针对当前制造业转型舆情事件数据量不足,需借鉴各类网络舆情事件的丰富历史数据,同时虽然同一类型的舆情发展态势存在共性,但仅凭历史数据往往难以较好地拟合并评估新生舆情事件的发展态势。鉴于此,采用基于多重分形态势优化方法实现新生突发网络舆情事件监测。首先,使用多重分形维数分析舆情传播态势,并根据抓取的舆情事件数据,对后续舆情的发展态势作出判别;随后,引入分形插值理论实现舆情传播态势预测;最后,以某企业数字化转型舆情危机为例,验证其可行性。实验表明,该方法可对转型企业舆情事件进行实时监测和有效控制,辅助引导现代制造业转型过程中网络舆情事件的良性发展。

摘要： 近年来医疗卫生行业舆情呈爆发性增长态势,且负面舆情持续发酵,一些非理性或不真实言论广泛扩散,极易激发公众的危机感,破坏行业形象和公信力.如何采取正确的分析措施和应对方法,及时发现并处理这些事件成为行业和政府关注的一个重点问题.本文回顾了近10年来中国医疗卫生行业舆情监测情况,并对每一年的重点文献进行判读解析,分析原因、查找规律,最后提出问题和建议.

摘要： 目的：分析卫生宣传日舆情监测结果,通过舆情监测探讨卫生宣传日宣传效果. 方法：用大黄蜂采集器(V1.1)法对8种媒体进行监测,把采集的信息整理汇总,用SPSS软件进行统计分析. 结果：2012年3月1日至2013年2月28日监测知名网站收集疾病控制相关信息1657条.信息收集频度为每周1次,采集的卫生信息主要与卫生宣传日相关.采集的信息数排在前5位的依次为：世界艾滋病日发布88条、全国儿童预防接种宣传日发布73条、世界卫生日发布69条、全国《食品卫生法》宣传周发布69条和世界慢阻肺日发布64条. 结论：舆情监测是现代卫生防病工作的一个重要手段,监测卫生宣传日前后健康相关信息与媒体宣传报道情况,为健康知识传播提供补充.

摘要： 温州日报集团在新媒体的转型过程中,提出为政府企事业单位开展网络舆情监测服务,而传统以人工收集分类的处理方式已完全不能够满足当今海量网络信息的处理需求,本文在此业务需求基础上,从技术角度出发,对如何借助信息技术手段实现网络舆情监测进行分析.系统整体采用C/S和B/S结构结合使用的方式，采集模块和分析模块采用C/S结构并以windows服务的形式进行开发，这样能最大限度的保证系统的性能和稳定， 用户操作平台为了便于实施采取B/S架构方式，整体结构可以参考下面的系统结构图。考虑到同时使用到了两种结构方式，在开发语言上选用微软的.NET编程技术。系统主要包括信息采集、舆情分析、用户操作管理三大功能需求。

摘要： 社交媒体舆情监测是社交媒体分析的热点研究问题,学界和工业界取得了很多研究成果.但目前针对热门话题舆情监测研究中,往往只在整体上关注事件舆情趋势,而没有对事件内部不同的讨论主题进行分析.鉴于此,本研究将主题分类模型引入到舆情监测中来,并在此基础上,以时间为脉络进行面向主题的情感分析.并以“北京市单双号限行常态化”这一微博话题为例进行实证研究,通过各个时段“北京市单双号限行常态化”这一微博话题群体情感倾向变化的分析.通过巴斯模型对此类事件进行识别，并通过关注持续性微博敏感性话题内部不同主题的民众情感倾向，结合时间发展变化，寻找大多数民众最关心、最敏感的议题方向为舆情监测供调控对象和时点选择的建议。由于持续性敏感性话题，往往会在相当的一段时间内得到持续关注，这一点与巴斯模型"不存在重复购买"的假设有所偏离，会在未来的工作中会进一步完善研究，未来的工作包括修正模型，以及针对类似事件的实证研究等。

摘要： 目的:总结分析北京市2015年初麻疹疫情应急风险沟通案例,为以后的危机管理提供依据. 方法:总结分析2015年麻疹疫情风险沟通应对策略,通过分析舆情状况进行效果分析.舆情状况通过中青华云舆情监测系统进行收集,该系统主要使用java语言进行开发,其中应用组件包括hadoop、hbase、elasticsearch、R语言. 结果:北京市疾控中心针对麻疹疫情风险沟通策略主要有:传染病预警;早期的内部沟通和及时的信息发布;统一口径和及时新闻发布会;深入开展麻疹相关知识的健康传播;开展舆情监测数据统计.“北京朝阳门麻疹”的相关话题信息共计7004条,其中,谣言信息111条(1.6％),辟谣及健康传播相关信息6893条(98.4％).4273篇(61％)通过传统媒体发出,2731篇(39％)通过社交媒体发出.谣言从出现到减弱仅3天时间. 结论:此次应急风险沟通有效控制谣言的传播,舆情监测作用显著,新旧媒体各有侧重共同发挥作用.建议未来风险沟通主要关注以下方面:开发和维护公众信任;提前预警和培训沟通技能;尽早官方声明和保持疫情信息透明度;舆情监测;充分利用传统和新媒体舆论监督.

摘要： 在互联网金融模式兴起、外部安全环境恶化以及自身系统架构日趋复杂的新形势下,商业银行正面临着愈发严峻的网络安全威胁.本文从对银行业网络安全威胁分析入手,分析了新形势下我国银行业面临的网络安全形势,深刻剖析了我国银行业主要网络安全风险,并给出了对策建议.从国家层面来说，尽快完善网络安全审查制度，提升信息技术产品和服务的安全性和可控性；积极推进国家级重要信息系统分类保护机制，提高国家网络安全保障水平；加强信息技术产业力量建设，特别是加强云计算等新兴技术领域方面的安全能力建设，增强信息技术产品和服务的自主可控。就行业层面来说，应不断完善银行信息安全法规制度和标准规范体系；完善银行业安全防护，提升灾难恢复和应急处置能力；建立行业网络安全评估机制，综合评估企业和行业安全风险；建立银行业与各行业之间的网络攻击演习模式；加强安全人才培养，完善人才激励机制；加强互联网舆情监测，妥善处置网络热点事件；认识互联网金融威胁，完善安全防护措施。

摘要： 本文结合日常网络传播媒体舆情监测业务,通过对互联网特定信息链接进行有效查找、分析筛查等业务流程的总结、分析、提炼,梳理了各业务节点的基本逻辑关系,提出开发设计基于搜索引擎的特定信息链接自动搜索与排重系统的思路.

摘要： 近年来,随着4G通讯的发展和互联网+的不断深入,传统媒体及新兴传播平台空前活跃迅猛,舆情信息呈现爆炸式增长.无论消息真实与否,在极短时间内都可能被转载成千上万次,负面舆情事件易发多发,企业经营环境也发生深刻变化,舆情危机管理应运而生.然而,目前舆情管理在事前监测、事中应对、事后修复环节均存在不同程度的欠缺.如何进一步统一理念、找准问题、总结规律、把握标准、提高实效,是企业生存与发展的内在要求,也是“拨乱反正”的当务之急.

摘要： 近年来,随着4G通讯的发展和互联网+的不断深入,传统媒体及新兴传播平台空前活跃迅猛,舆情信息呈现爆炸式增长.无论消息真实与否,在极短时间内都可能被转载成千上万次,负面舆情事件易发多发,企业经营环境也发生深刻变化,舆情危机管理应运而生.然而,目前舆情管理在事前监测、事中应对、事后修复环节均存在不同程度的欠缺.如何进一步统一理念、找准问题、总结规律、把握标准、提高实效,是企业生存与发展的内在要求,也是“拨乱反正”的当务之急.

摘要： 近年来,随着4G通讯的发展和互联网+的不断深入,传统媒体及新兴传播平台空前活跃迅猛,舆情信息呈现爆炸式增长.无论消息真实与否,在极短时间内都可能被转载成千上万次,负面舆情事件易发多发,企业经营环境也发生深刻变化,舆情危机管理应运而生.然而,目前舆情管理在事前监测、事中应对、事后修复环节均存在不同程度的欠缺.如何进一步统一理念、找准问题、总结规律、把握标准、提高实效,是企业生存与发展的内在要求,也是“拨乱反正”的当务之急.

摘要： 本发明提供一种互联网舆情信息监测系统及监测方法，该系统包括采集模块、数据预处理模块、存储处理模块、服务监控模块与显示模块；所述采集模块的输出端与数据预处理模块的输入端通过有线连接，所述数据预处理模块与存储处理模块通过有线连接，所述服务监控模块与存储处理模块通过有线连接，所述存储处理模块与显示模块通过有线连接。本发明还提供一种互联网舆情信息监测方法。本发明集信息采集、分析处理、服务监控、存储、显示于一体，自动发现并深入分析互联网信息热点，帮助用户方便快捷地了解舆情事件的来龙去脉。

摘要： 本发明涉及舆论监测技术领域，特别是一种短视频平台舆情话题的筛选方法、装置；所述方法包括：确定各话题监测账号所属的监测领域；确定用于触发舆情话题筛选的关键词，构成第一关键词集合；监测各话题监测账号更新的视频；当任一话题监测账号更新的视频中有所述第一关键词集合中的任一关键词时，将该关键词标记为第一关键词；提取所述第一关键词所在的视频；提取第一预设时间内，该监测领域剩余所述话题监测账号发布的具有所述第一关键词的视频，并识别各具有第一关键词的所述视频中的文字内容；将文字内容进行分析及对比，提取相同的字符串作为舆情话题。根据视频内容确定舆情话题，实现了有效提升舆情话题的准确度。

摘要： 本说明书提供的舆情识别模型训练方法、系统以及舆情风险监测方法和系统，能够基于历史时间周期对多个历史内容数据基于时间维度进行划分，将多个历史数据划分为多个样本数据，并基于多个样本数据训练舆情识别模型。每个样本数据中包括多个样本内容数据。因此，训练得到的舆情识别模型能够识别出由多个内容数据相机结合引发的舆情风险。在进行舆情风险监测时，所述舆情风险监测方法和系统能够将目标时间窗口内的多个目标内容数据相结合作为一个目标舆情数据，并通过训练好的舆情识别模型对目标舆情数据进行识别，以识别出多个目标内容数据结合后是否存在舆情风险，提高舆情风险识别的准确率。

摘要： 本发明提供一种互联网舆情信息监测系统及监测方法，该系统包括采集模块、数据预处理模块、存储处理模块、服务监控模块与显示模块；所述采集模块的输出端与数据预处理模块的输入端通过有线连接，所述数据预处理模块与存储处理模块通过有线连接，所述服务监控模块与存储处理模块通过有线连接，所述存储处理模块与显示模块通过有线连接。本发明还提供一种互联网舆情信息监测方法。本发明集信息采集、分析处理、服务监控、存储、显示于一体，自动发现并深入分析互联网信息热点，帮助用户方便快捷地了解舆情事件的来龙去脉。

摘要： 本发明公开了一种舆情监测方法和舆情监测系统，所述舆情监测方法包括：S1：获取关键词；S2：对所述关键词进行关键词扩充操作，得到关键词库；S3：对所述关键词库中的敏感词进行提取操作，得到敏感词库；S4：采集所述关键词库和所述敏感词库的最终舆情数据；S5：对所述舆情数据进行预处理操作，得到预处理结果；S6：对所述预处理结果进行舆情分析处理，得到分析结果；S7：根据所述分析结果，得到舆情监测结果。本发明所提供的舆情监测方法和舆情监测系统，能够有效提高舆情数据的全面性以及准确性。

摘要： 本发明公开了一种针对网络舆情事件的基于模块化的舆情监测方法及系统，首先将网络社交平台分为若干模块进行监控；然后定时获取每个时间段内各个模块平台内的舆情活跃数，并预测舆情的舆情主要话题并计算模块话题活跃度；获取话题活跃度超过界限值的话题整体信息，并列入重点舆情列表；对所有模块进行整合，获取每个舆情模块的话题数量，用来重新分配每个模块的权重；接着获取该话题下所有舆情信息，对每个舆情信息进行聚类分类操作，得到基本的舆情分析报告；最后按比例抽取舆情样本放入集成模型中进行训练，预测未来该舆情话题的走向。本发明可以在第一时间侦测到重大舆情事件的爆发，得到实时舆情报，预测接下来的舆情走向。

摘要： 本发明提供了一种基于微博的社会舆情监测系统，包括微博数据获取模块(1),情感倾向分析模块(2)，负面事件聚类模块(3)，三分类模块(4)，社会舆情告警模块(5)；微博数据获取模块(1)主要是使用爬虫或微博官方API方式获取实时的微博数据；情感倾向分析模块(2)主要是通过分类算法将获取的微博数据分成正向情感或负向情感，并过滤掉带有正面情感色彩的微博数据；三分类模块(4)将负面事件聚类模块(3)中的微博计数值达到某一阈值的事件通过分类算法将分成社会事件、交通事件或其它事件；本发明能够对微博数据进行全面监测，通过深度学习快速准确识别事件类型，及时上报至用户，更好地为社会舆情有效引导提供服务。

摘要： 本发明公开了一种基于计算机的互联网舆情监测系统，涉及互联网舆情监测技术领域，为解决现有的舆情控制力度较低的问题。所述本地服务器由舆情前端处理模块、信息采集处理模块、舆情追踪模块和报告生成模块组成，所述舆情追踪模块由源头追踪模块、等级评判模块、灰名单监控模块和黑名单监控模块组成，其中：源头追踪模块：用于对舆情的发出处进行追踪；等级评判模块：用于对舆情可能造成的风险进行等级评估，超过设定等级则对本地服务器发出警报提示同时将源头记录黑名单，等级评估未达标则向源头进行警告并记录灰名单；灰名单监控模块：用于对舆情影响较轻的源头进行记录及实时监控；黑名单监控模块；用于禁止源头的舆情上传。

摘要： 本公开的实施例公开了基于知识图谱的舆情监测分析方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：检测针对目标平台上传的至少一条用户评论信息；基于预先构建的医学知识图谱，从至少一条用户评论信息中选择出包含医学相关信息的用户评论信息作为医学相关评论信息，得到医学相关评论信息集合；对医学相关评论信息集合中的每条医学相关评论信息进行舆情分析，得到医学相关评论信息的舆情分析结果以组成舆情分析结果集合；基于舆情分析结果集合，调整至少一条用户评论信息的显示方式。该实施方式对筛选得到的医学相关评论信息进行舆情分析，根据舆情分析结果调整显示方式，避免了舆论误导大众的情况，为实现网络环境的真实可靠性做出了贡献。

摘要： 本发明公开了一种基于流式处理的舆情实时监测系统，避免定时调度计算所带来的计算延迟，解决传统批处理无法实现的实时性计算问题，提升舆情监测的实时性和效率。其技术方案为：系统采用分布式实时流处理技术，具体而言，是在舆情处理的过程中引入数据总线模块和数据实时计算模块，提升整个舆情监测的时效性，进一步提升舆情监测的效果。