网络舆情分析教案.doc

PAGE 26 教 案 网络舆情分析 建立目标任务 明确重难点 课程导入，激发学习兴趣。 讲授法、案例分析法（网络舆情案例），建立学习内容的总体印象。 讲授法 案例分析法 讲授法、案例分析法 讲授法、案例分析法（案例解读） 讲授法、案例分析法（案例解读）、实验法 讲授法、实验法 布置作业、巩固知识，进行总结性评价（舆情分析报告）。 教学反思 一、课时安排：课时（理论讲授6课时，实践4课时） 二、教学课型：理论、实践课 三、教学目标： （1）了解舆情数据分析的基本内涵及意义。 （2）掌握舆情热度、倾向性、预测分析。 （3）掌握舆情分析报告撰写。 四、教学重点难点： （1）舆情热度、倾向性、预测分析。 （2）舆情分析报告撰写。 五、教学方法： 多媒体教学（讲授法、实验法） 六、教学过程与内容： 课程导入： 网络舆情案例。 本章概述： 网络舆情分析即通过对网络热点事件相关数据的获取，并采用多种方法对数据进行分析和处理，从而对舆情进行研判和分析，尤其是对舆情事件热度进行分析、对舆情走势进行预测。 本章主要内容包括舆情数据分析及典型案例、舆情热度分析、舆情倾向性分析、舆情预测分析，并在此基础上依托实际案例给出舆情分析报告的撰写方法和思路，目的是通过舆情数据分析与处理来展示新媒体数据分析在舆情领域的应用的具体方法、案例和实践，从而更好地支持舆情应对和引导。 第一节 舆情数据分析及典型案例 （一）舆情数据分析 1、舆情数据分析的背景与涵义 网络舆情是以网络为载体，针对社会问题、现象以及事件等，广大网民情感、态度、意见、观点的表达、传播与互动，以及后续影响力的集合。 2、舆情数据分析的意义 网络舆情分析主要侧重于两个方面：一是还原舆情发展过程，找到舆情产生的根源；二是预测，分析网络舆情的未来走向，再根据预测结果提出应对方案。而针对这两方面的工作，网络舆情分析的重点在于舆情数据分析中的热度分析、倾向性分析、预测分析。 3、舆情数据分析的可视化 可视化是数据描述的图形表示，它指的是将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，它的应用有利于更高效地传达海量数据中的复杂信息，将隐藏在数据中的信息直接展现在人们面前。 4、舆情数据分析的方式 （1）人工检索，借助于商业有哪些信誉好的足球投注网站引擎等开放性工具、平台，进行实时监测，并筛选获取的数据。 （2）使用专业网络舆情监测系统，实现跨屏、跨库、跨区域、跨媒介的全方位信息收集。如人民在线、方正智思、军犬、清博舆情系统、新浪舆情通、林克艾普、企鹅风讯、舆情雷达、鹰击舆情系统等。 （二）典型案例 舆情事件的基本要素包括时间、地点、涉事主体、事件等，舆情数据分析的示例基本围绕这几大要素展开。本部分选取鹰眼速读网发布的“学生‘问题营养餐’曝光事件”作为舆情数据分析的典型案例，具体见教材。 第二节 舆情热度分析 舆情热度分析，还原舆情发展过程，找到舆情产生的根源，它是网络舆情分析工作的重点之一。通过数据反映出信息的变化趋势，也能够监测出负面舆情扩散的严重程度。 （一）热度概况与全网声量分析 分析舆情热度，首先要看热度概况和全网声量，以便从总体上把握事件的热度情况。 以新浪微热点的热度指数为例，它是指在从新闻媒体、微博、微信、客户端、网站、论坛等互联网平台采集海量信息的基础上，提取与指定事件、人物、品牌、地域等相关的信息，并对所提取的信息进行标准化计算后得出的热度指数。 （二）热度指数趋势分析 在了解总体热度指数后，再来分析热度指数的趋势。 （三）声量走势分析 声量走势分析是对某舆情事件的信息发布数量的趋势分析，它是对信息数据发布量的统计和展示。通过声量走势图，可以从网民和媒体生产和传递信息的角度观察事件热度。 （四）舆情信息来源、活跃媒体分析 舆情信息来源和活跃媒体分析是对舆情信息主要来源和传播时较活跃的媒体进行分析和统计。目前网络舆情的产生和传播主要是在新闻网站、论坛、微博、移动客户端和微信几类平台，来源于不同平台的热点舆情，在传播上也会呈现出不同的特征。 （五）地域热度分析 地域要素体现了舆情爆发的地域性特征。通过对舆情主要分布地域的分析，可以获知全国不同地区网民和媒体对事件的关注程度；同时，舆情的地域分布也可以反映出舆情的热度，一些地方性事件，由于其影响较大，讨论较多，其舆情分布可能遍及全国。 （六）舆情演化分析 舆情演化分析是从舆情内容和热度的双重方面对舆情进行分析。分析网络舆情热度，我们需要了解舆情爆发和演进的过程——潜伏期、爆发期、蔓延期、缓解期、反复期、消退期，从而梳理舆情的起因、经过、结果。 第三节 舆情倾向性分析 倾向性一般指文本对一件事物表达的观点、立场以及态度等。倾向性分析（Orientation Analysis）是基于微博、论坛等在线社交网络产生的主观评论文本内容进行分析、处理、归纳和推导，从中挖掘