网络舆情分析的技术和案例.pdfVIP

一、介绍

随着互联网的普及和发展，网络舆情已成为信息化时代一个重

要而不可忽视的话题。网络舆情分析是指通过对互联网、社交媒

体等大数据的收集、整理、分析、抽取等技术手段，对特定事件、

话题、人物等引发的舆情进行分析和研究，从而达到预测、干预、

引导和管理社会舆论的目的。本文旨在介绍网络舆情分析的技术

和案例。

二、技术

1.数据采集技术

数据采集是网络舆情分析的第一步，其重要性不言而喻。数据

的来源包括各大门户网站、新闻网站、博客、微博、微信、论坛

等网络平台。目前，数据采集技术主要有两种：一种是爬虫技术，

即通过程序模拟用户网页浏览的行为，从而获取网络上的信息；

另一种是API接口技术，即通过调用网络平台开放的API接口，

获取相应的信息。

2.

自然语言处理技术是网络舆情分析的核心技术之一。它包括分

词、词性标注、命名实体识别、情感分析、文本分类等多种技术

手段。通过自然语言处理技术，可以将文本信息进行有效的组织

和挖掘，从而得出用户的情感倾向、观点、态度等信息。

3.大数据处理技术

网络舆情分析涉及到的数据量大、更新快，需要借助大数据处

理技术进行高速、高效的数据处理和分析。目前，主流的大数据

处理框架包括Hadoop、Spark等。

4.人工智能技术

随着人工智能技术的不断发展，已经应用到了网络舆情分析中。

目前，人工智能技术主要有机器学习、深度学习等。通过机器学

习算法对大量的数据进行训练，从而能够对未知的数据进行预测

和分类，达到预测、干预舆情的目的。

1.疫情舆情分析

新冠疫情爆发后，网络上涌现出大量的信息和言论。针对这一

情况，各大机构和研究机构都不约而同地展开了针对疫情的舆情

分析。通过分析各个批次的言论、数据和情感，得出偏好分布、

事件分析、主题热度等指标，从而为政府和企业提供了有效的数

据支持。

2.政治热点舆情分析

政治热点舆情分析是网络舆情分析的另一重点。政治事件过于

复杂，舆情分析可以帮助对公众的声音、人物的评价、动态的关

联进行梳理，并对今后舆情的变化进行预测。例如，一些政治评

论平台就专门针对某些热门人物和话题展开分析，通过情感分析、

关键词筛选等手段，得出公众对该人物、话题的看法。

3.品牌舆情分析

重要的工作。品牌舆情分析针对企业或产品的印象、评价以及竞

争对手口碑等方面展开。通过社交媒体，人工智能等手段，对品

牌相关人物、监管部门等多方面进行分析，从而使企业掌握用户

真实反馈，对用户的需求进行深入了解，不断完善产品和服务。

例如，某些电商平台每月都会发布品牌舆情报告，通过数据分析，

使企业了解到其所占市场细节情况和用户评价和口碑。

四、结论

网络舆情分析对企业和政府的决策和掌握舆情具有不可或缺的

作用。随着大数据和人工智能技术的发展，网络舆情分析也会逐

步完善和深化，为社会舆论的形成和传播带来更多的数据和分析

支持。