造假輿情分析

Ⅰ 熱點事件的輿情分析要怎麼做

熱點事件的輿情分析要根據輿情導向和社會主流價值觀進行分析。

網路輿情是社會輿情在互聯網空間的映射，是社會輿情的直接反映。傳統的社會輿情存在於民間，存在於大眾的思想觀念和日常的街頭巷尾的議論之中，前者難以捕捉，後者稍縱即逝，輿情的獲取只能通過社會明察暗訪、民意調查等方式進行，獲取效率低下，樣本少而且容易流於偏頗，耗費巨大。而隨著互聯網的發展，大眾往往以信息化的方式發表各自看法，網路輿情可以採用網路自動抓取等技術手段方便獲取，效率高而且信息保真（沒有人為加工），覆蓋面全。

網路輿情監控做的專業的是上海蜜度，上海蜜度的新浪輿情通根據客戶需求進行全網數據的獲取、清洗、監測、分析、預警，同時通過數據挖掘與分析模型減少人為因素對客觀數據分析結果的影響，保證輿情數據的及時性、准確性、全面性。 專業輿情服務團隊則根據客戶具體需求提供更加個性化的人工服務，包括：內容分揀、要聞推送、簡報製作、專業報告定製等輿情服務

Ⅱ 輿情分析研判怎麼刪除網路爆料誹謗虛假新聞言論信息內

首先溝通發布新聞源，協調好。然後打電話給發布的媒體，要求管理員刪除。

Ⅲ 如何分析網路輿情案例

分析網路輿情案例需要根據輿情導向和社會主流價值觀進行分析。

網路輿情是社會輿情在互聯網空間的映射，是社會輿情的直接反映。傳統的社會輿情存在於民間，存在於大眾的思想觀念和日常的街頭巷尾的議論之中，前者難以捕捉，後者稍縱即逝，輿情的獲取只能通過社會明察暗訪、民意調查等方式進行，獲取效率低下，樣本少而且容易流於偏頗，耗費巨大。而隨著互聯網的發展，大眾往往以信息化的方式發表各自看法，網路輿情可以採用網路自動抓取等技術手段方便獲取，效率高而且信息保真（沒有人為加工），覆蓋面全。

網路輿情監控做的專業的是上海蜜度，上海蜜度的新浪輿情通根據客戶需求進行全網數據的獲取、清洗、監測、分析、預警，同時通過數據挖掘與分析模型減少人為因素對客觀數據分析結果的影響，保證輿情數據的及時性、准確性、全面性。 專業輿情服務團隊則根據客戶具體需求提供更加個性化的人工服務，包括：內容分揀、要聞推送、簡報製作、專業報告定製等輿情服務

Ⅳ 網路輿情信息真真假假的，做個輿情監測有必要嗎等知道了發個聲明澄清不就得了

樓主想的太簡單了，這個很有學問的，你可以看看樂思網站上的一些資料，應該能讓你系統了解下這方面的知識。不管需不需要，了解下總是必要的。

Ⅳ 負面輿情監控是什麼意思

現在一般情況，都是做網路監控。湖南樂客可以監控全部關鍵詞信息。只要出現就能抓取。
一般情況人工操作就是設立關鍵詞做網路搜索。這就會輿情監測了

Ⅵ 負面輿情監控的公司對比

負面輿情監控的公司我建議還是文軍營銷比較給力，我朋友就是找的文軍。

Ⅶ 什麼是輿情分析有什麼好的處理方式

輿情分析就是對輿情信息進行統計研判分析，分析有很多種類的，比如簡單的就是數據統計分析，分類研判分析。

Ⅷ 輿情事件分析主要通過什麼途徑分析呢

一、使用搜索入口作為捷徑

搜索入口有兩類：一類是搜索引擎的入口， 一類是網站的站內搜索。
做輿情監測往往是有主題、有定向的去做， 所以很容易就可以找到監測對象相關的關鍵字，然後利用這些關鍵字去各類搜索入口爬取數據。
當然也會遇到反扒的問題，例如你長時間、高頻次的爬取搜索引擎的結果頁面，網站的反扒策略就會被觸發，讓你輸入驗證碼來核實是否是人類行為。
使用搜索入口作為捷徑也會帶來一些好處，除了爬取門檻低，不需要自己收錄各類網站信息外，另一個特別明顯的好處是可驗證性非常好，程序搜索跟人搜索的結果會是一致的， 所以人很難驗證出你獲取的數據有偏頗。

二、爬蟲根據網站入口遍歷爬取網站內容

第一步要規劃好待爬取的網站有哪些？ 根據不同的業務場景梳理不同的網站列表， 例如主題中談到的只要監測熱門的話題，這部分最容易的就是找門戶類、熱門類網站，爬取他們的首頁推薦，做文章的聚合，這樣就知道哪類是最熱門的了。思路很簡單，大家都關注的就是熱門。至於內容網站怎麼判斷熱門，這個是可以有反饋機制的：一類是編輯推薦；一類是用戶行為點擊收集，然後反饋排序到首頁。
第二步是使用爬蟲獲取數據。爬蟲怎麼寫是個非常大的話題，在這里不展開說明，需要提一嘴的是， 爬蟲是個門檻很低但是上升曲線極高的技術。難度在於：網站五花八門；反扒策略各有不同；數據獲取後怎麼提取到想要的內容。

三、數據檢索與聚合

數據獲取下來後哪些是你關心的、 哪些是垃圾雜訊，需要用一些NLP處理演算法來解決這些問題。這方面門檻高、難度大。首先大規模的數據如何被有效的檢索使用就是個難題。 比如一天收錄一百萬個頁面（真實環境往往比這個數量級高很多），上百G的數據如何存儲、如何檢索都是難題。值得高興的是業內已經有一些成熟的方案，比如使用solr或者es來做存儲檢索， 但隨著數據量的增多、增大，這些也會面臨著各種問題。
通常對熱門的判斷邏輯是被各家網站轉載、報道的多， 所以使用NLP的手段來做相似性計算是必須的，業內常用的方法有Simhash或者計算相似性餘弦夾角。有些場景不單單是文章相似，還需要把類似談及的文章都做聚合，這時就需要用到一些聚類演算法，例如LDA演算法。從我們的實踐經驗來看，聚類演算法的效果良莠不齊， 需要根據文本特徵的情況來測試。

Ⅸ 公司網上負面輿情新聞信息應對方法是什麼

網上負面輿情新聞信息對公司的長遠發展是非常不利的，如果一旦出現公司網上負面信息，需要盡快應對負面輿情信息。

(1)、加強負面輿情信息預警工作

對於企業來說，要想在負面信息輿情危機到來時贏得主動權，不僅要實時監控新聞輿情，還要做好網上負面輿情的預警工作。

即通過公司負面信息監控系統的使用，定製監控目標，然後由系統爬蟲自動進行全網品牌監控，檢測與企業相關的品牌或熱點話題等各種聲音。一旦發現虛假網上負面輿情信息，通過微信、簡訊、郵件和客戶端進行實時預警，方便企業及早發現危機，防患於未然。

(2)、負面公司輿情信息危機動態實時監測

眾所周知，很多時候，企業的網上負面輿情信息危機往往都是被動的，是由於一些外在因素的影響，如競爭對手的攻擊、行業政策的變動、自然災害等等，實屬防不勝防。因此，我們認為做好負面輿情危機動態實時監控是非常重要的。藉助一些第三方品牌監控系統，我們可以實時跟蹤事件的傳播趨勢，分析事件的生命周期階段和每個階段的熱點話題，挖掘出主題演變過程中的傳播網站、媒體和關鍵傳播節點，讓企業能夠把握品牌危機負面輿情的脈絡，做出有效的預測，抓住機遇制定有針對性的解決方案。

(3)、追根溯源，尋找公司負面輿情信息源頭

無論網上新聞負面輿情信息發展到何種程度，只有找到危機的根源才能從根本上解決危機。因此，企業可以利用品牌監控系統進行實時全網民意識監控，跟蹤傳播，跟蹤危機的第一傳播，轉載賬戶，為應對負面新聞輿情提供科學的決策依據。