人民网舆情监测室

人民网舆情监测室（精选9篇）

人民网舆情监测室 第1篇

《报告》指出, 近年来, 媒体微博在推动舆情事件的政府回应、促进事件解决等方面赢得了良好的口碑。媒体微博因其具较多的“粉丝”、较权威的信息来源、较强的传播力, 在网络舆情事件发展过程中往往发挥着重要的作用。2012年7月, 《人民日报》开通微博, 以《人民日报》为代表的“国家队”媒体微博积极融入网络舆论场, 使得媒体微博群力进一步壮大, 声音更为权威。在湖南永唐慧被劳教这起典型的媒体微博发挥重要作用的舆情案例中, 包括“@人民日报”“@新华社中国网事”等在内的主流媒体微博及时主动介入, 使此事件产生网络链式反应, 有力促进了事件的调查进展, 取得了良好的舆论反响。

此外, 在新浪微博平台上, 通过认证的媒体微博达到11万个, 政务微博达6万个, 媒体微博和政务微博形成了良性互系。比如, 在湖北麻城小学生“扛课桌上学”事件中, “@长江商报”“@大河报”“@南方都市报”“@新京报”等“粉丝”数众多的媒体通过微博对此事持续传播, 形成网络热点舆情。媒体微博的关注不仅起到了引导舆论的作用, 也促成了政府开通政务微博进行回应。因此, 《报告》指出在很多舆情事件中, 由诸多媒体微博从不同角度介入, 远比单一媒体微博发声更能使舆情来得迅猛, 也促使“网络问政”的效率得以提升。

不仅如此, 《报告》还指出, 媒体微博在辟谣方面因其时效性快、直接性好、互动迅速、传播广泛等优点, 在网络谣言治理中起到了举足轻重的作用。比如, 在武汉官员暴雨中“坐轿”事件里, 当武汉市场质监局通过官方微博对网络上引起争议的照片辟谣后, “@网络新闻联播”“@新华社中国网事”等媒体微博对此进行跟踪发布, 降低了事件的负面传播。

人民网舆情监测室 第2篇

2015年中国的大众传媒舆论场上，报纸、杂志、电视等传统媒体的议程设置能力进一步下降，“两微一端”(微博、微信、移动客户端)成为很多中国人了解新闻时事的第一信息源，特别是拥有月活跃用户6.5亿以上的微信成为社会舆论的新引擎。微信让上网浏览和表达的门槛降低，使更多的社会阶层上网，网民结构日益向中国总人口的结构还原，推动网络话语权趋于均等化;与此同时，网民部落化，网络社群有所发展，网络舆论渐趋分层呈现。

“十八大” 后新的中央领导集体的施政，得到草根百姓、基层干部的认同和拥戴，网络舆论的共识度有了较大的提高;但在律师执业、资本撤离等问题上，也出现了意见分歧。要避免舆论的撕裂，还需要政府与民众共同努力。与此同时，政府对互联网的管理继续依法推进，网上“正能量” 建设、思想观念的辩论，与尊重民意表达和倾听百姓诉求之间如何找到平衡点，仍有待探索。

2015年网络热点舆情

总体而言，由于网络平台加强管理，网民自律意识增强，网络舆论热度近年持续下降。但社会转型期各种利益诉求并未消减，对比传统媒体，互联网仍然是中国社会最大的舆论出口。在过去的一年，在这样几个领域，网上形成热点舆情：

一、中共十八大后新的中央领导集体全面深化改革，全面推进依法治国，在九三阅兵、简政放权、倡导“互联网+”、南海、亚投行、一带一路、习马会等议题上，中国政府奋发有为，官民之间舆论的共识度有了很大的提高。

二、从严治党、强化吏治，继续揭露出一大批贪腐大案，提振了人民大众对中央政府的信赖，也出现了对官场贪腐难治的疑虑;干部队伍明戒知畏的同时，观望和不作为的心态值得警惕。十八大以来的高压反腐，用治标为治本赢得时间，下一步需要适时推出制度化的治本措施。

三、在经济下行态势中，2015年遭遇了股灾和非常手段救市，以李嘉诚为代表的资本撤出两个焦点事件。如何维系中产阶层和非公经济的信心，坚持市场化的改革方向，是基础性的维稳之道。

四、在一些突发事件中，地方政府的应急管理表现被动，政府和司法公信力亟待修复和提振。在2003年抗击非典的斗争中，中国政府开始全面建立新闻发布会制度，政务公开有了长足进步，但在2015年黑龙江庆安县火车站枪击案和天津8·12特大火灾爆炸事故中，地方政府的处置和舆情应对迟缓而狼狈，官员的媒介素养仍然落后。

五、网络舆论场上意识形态纷争再起，一些社会问题被做出了泛政治化的解读，如毕福剑不雅视频引发争议，导致舆论的撕裂。当前需要审慎处理好民意表达和舆论引导的关系，舆论斗争与法治的关系，共产主义理想和现行政策的关系，把凝聚最大公约数作为意识形态工作的重要目标。

六、国际议题在中国网络舆论场上趋于活跃。TPP(跨太平洋伙伴关系协议)成为中国2001年加入WTO后面临的新挑战，中俄中美新型大国关系、中日关系、南海问题、国际互联网黑客问题，引发公众热议。对于中国网民来说，在凝聚爱国热情和避免民族主义情绪反弹之间，需要找到平衡点。对于国际舆论场来说，中国已经来到世界舞台的中央，如何讲好“中国故事”，事关中国的国际形象塑造。

本报告对覆盖时段(2015年1月1日至2015年10月31日)内的500件舆情热点事件进行分析，试图给出2015互联网舆论压力状况的基本描述。相关指标简介如下：

热度——由报刊、网络新闻、论坛、博客、微博、微信六大类媒介的关键词检索量加权并归一化求得，各媒介的权重如下，报刊：0.3200;网络新闻:0.2038;论坛：0.0752;博客：0.0954;微博：0.1409;微信：0.1647。

舆论共识度——考察各舆论场之间针对热点事件倾向于达成共识，抑或是倾向于激进表达和分裂，通过运用德菲尔法对每月前50名的热点事件进行专家评估得出。

本报告将2015年的热点事件分为社会矛盾、公共管理、公共安全、吏治反腐等八大类别，对比2014年的报告可以看出，各类事件整体舆情压力情况变化不大，各类别舆情压力排名保持不变。官民关系、贫富差距、仇富心态、医患矛盾、权益纠纷等社会矛盾依然是舆情压力的重要来源，但社会矛盾类事件数量较2014年有所减少，而体育娱乐、公众人物、军事外交等事件的数量有较大上升，这些事件的舆论共识度和政府认同度均很高，对舆论生态的负面影响较低。

从舆情压力值的地域分布可以看出，广东和北京依然位居舆情压力榜前两位，2014年分别排在3、4、8名的浙江、云南和四川退出前十，受1·2哈尔滨仓库火灾事故、庆安枪击事件和天津8·12特大火灾爆炸事故的影响，黑龙江和天津2015的舆情压力指数有了较大幅度增加。

从舆情压力的职能部门分布可以看出，相较2014年，公安依然是涉及负面舆情事件最多的部门，教育、财税金贸和人社等部门的热点事件数量和舆情压力均有较大幅度提高。校园依然是舆情事件高发地，涉及未成年人的校园暴力往往成为网民关注焦点，而高考和招生也易招致负面舆情。值得注意的是，在所有涉及教育部门的热点事件中，超过6成都由是由网络披露而引发公众关注。受股市波动和经济下行的影响，证监会、央行等财税金贸部门舆情压力陡增。2015公务员工资调整、养老金并轨、延迟退休等政策轮番引发网友热议，也使得人社部一次次的站到舆论的风口浪尖。

社会矛盾的聚焦点与2014相比变化较大，涉及社会暴力、官民冲突、警民冲突、征地维权、城管执法的舆情事件大幅减少，而社会道德、劳资纠纷、意识形态争议相关事件数量上升。

考察2007年以来每年的20大舆情热点事件的舆情共识度和政府认同度，可以绘制国内互联网舆论场共识度和认同度走势图(见图1)。体制内媒体、意见领袖和网民这三大舆论场域，已走出2009年共识度的最低值，2011年达到最高值。三大舆论场域对政府在热点事件中的表现，认同度在2009年因邓玉娇案、躲猫猫案、杭州欺实马事件、上海钓鱼执法事件等一度陷入谷底，此后开始整体逐渐上升，2014年达到最大值，2015年略有下滑。

网络舆论版图的变化

2015年，中国网民在微传播时代感受到更多移动终端对舆论的影响。截至2015年6月30日，中国网民达 6.68 亿，互联网普及率为 48.8%，手机网民规模达5.94 亿，使用手机上网人群占比达到 88.9%。

2015年的网络舆论版图，出现了5个方面的变化：

一、“两微一端”主导社会舆论议程。

随着网络人群的不断扩大，社会舆论的议程设置更多地来自于互联网，“两微一端”对社会舆论议程设置的主导作用日益凸显。

究其原因，首先是当前国民阅读习惯的改变。2014年，我国成年国民人均读报时长18.80分钟，读书时长18.76分钟，阅读期刊时长13.42分钟;而互联网接触时长54.87分钟，手机阅读时长33.82分钟。互联网接触比阅读书报刊时长的总和还要多。此外，调查显示，2015年上半年，中国网民人均日上网时长，是成年国民人均每天阅读书报刊的4.3倍。可以说，当代中国人正在从读书的一代人，转向读互联网特别是读手机的一代人。

其次，移动终端平台，微博、微信、客户端的覆盖人群和影响力不断扩大。微信覆盖了90%以上的智能手机，55.2% 的微信用户每天打开微信超过 10 次。截至 2015 年 6 月，我国微博客用户规模为 2.04 亿，网民使用率为 30.6%;手机端微博客用户1.62 亿。同时，我国手机网络新闻用户规模达到 4.60 亿，网民使用率为 77.4%。一线城市移动新闻资讯APP人均安装数量为1.85个。智能手机以及其他智能设备的兴起，促使50后、60后等在经济以及社会资源上占优势地位的“前网络一代”快速介入到互联网的浪潮中。

再次，两微一端成社会热点事件曝光和发酵的主要信源。2009年，人民网舆情监测室曾对77件影响力较大的社会热点事件进行分析，发现其中由网络爆料而引发公众关注的有23件，约占全部事件的30%。时至今日，互联网对社会舆论的议程设置影响更甚。人民网舆情监测室自2015年1月1日至2015年10月31日500件社会热点事件的统计表明，其中44.4%的事件由互联网披露而引发公众关注;可以明确源发于“两微一端”的有64件，占12.8%。

传统媒体的议程设置能力下降。近年来，传统媒体遭遇《新快报》那样商业利益的软诱惑，宣传管理的硬约束，调查记者难有作为，在突发事件和公众议题上失语，或反应迟钝，隔靴搔痒。而互联网特别是“两微一端”的空间相对宽松，因而形成了比较鲜活和犀利的话语。当然，传统媒体在舆论发酵和消解过程中仍然发挥着重要作用。例如2015年5月黑龙江庆安火车站枪击事件之后，中央电视台公布现场监控录像，是舆论逆转和消退的重要原因。

二、政府影响力全面占据微博

随着政务新媒体的不断发展，前些年政府工作遭遇网民“围观”“吐槽”的被动局面已经大为改观。政务微博微信、主流媒体的“两微一端”、民间“网评员” 这三支力量在微博上已占有优势。

以新浪微博平台为例，截至2015年9月30日，全国各级政府机关部门已经开设政务微博150131个，其中机构微博112602个，官员认证微博37529个。全国省、自治区、直辖市截至2014年底已经全部开通政务微博，其中江苏、河南、浙江等七个省份的政务微博数量超过6000个。

比较而言，在微信公众号平台上，体制外力量占优。在移动客户端中，虽然体制内的人民日报、新华社发布都有不俗的表现，但研究发现，腾讯新闻、搜狐新闻、今日头条、网易新闻和凤凰新闻仍居于行业活跃用户规模的前五位。而这五家客户端均由商业性机构创办。

三、草根板块崛起

近两年多来，微博大V帖文转评数已极少过万，由此判断，普通网民对微博大V的追捧热度已然不再。

在2015年两个热点事件——6·1东方之星旅游客船倾覆和9·3抗战胜利日阅兵中，没有任何大V的言论给人留下深刻印象，影响最大的两条微博均来自不知名的草根网友。在“东方之星”沉船事件中，网友“@动脉影”的帖文获得12万次转发，帖文称：“今天这么多关于沉船的事故的新闻里，我最感动的是为了降低水位方便救援，三峡大坝蓄起了水，使通过水库的水从每秒1W7立方米降到7000立方米。这个新闻淹没在了茫茫多的新闻里，不起眼，但是能从这看到这种统领全国人命为重的责任与能力，真的很怀疑除了中国其他国家有没有这种魄力与能力。”

在9月3日阅兵仪式进行中，网友“@周顾北的周”贴出周恩来总理1968年在天安门城楼上紧缩双眉的照片，帖文仅一行字：“这盛世，如你所愿。”从“文革”乱局到今天的国力鼎盛，当年送别周总理的十里长街，如今是十里繁华，人心振奋。这条微博转发量达100.3万，收获评论4.3万条，点赞51.0万。

四、网络社群凝结并趋于活跃

web2.0时代的网站和社交媒体吸收和强化了论坛的黏着性和深入性，发挥了社群聚合的功能。微博、知乎、豆瓣以及其他音视频网站在注册过程中，通过用户对各种兴趣偏好的选择，进行服务器自动筛选和推荐，形成兴趣相近的网民群体。

例如，知乎2013 年建立时拥有40 万注册用户，现在已经成长为拥有1700 万注册用户的庞大社群(2015 年3 月统计)，回答型的用户逐月留存率基本在80%以上，表现了极高的用户黏着性。知乎全站累计话题领域个数超过了10万，问题个数超过了350 万。大量的用户在其中结交好友、寻找合作，甚至完成恋爱和求婚。而分析QQ 社群分布的情况，其中33.6%是

关系群(同事朋友群)，66.4% 是兴趣群(各类爱好交流群)，其中游戏、明星、情感、爱好、女性成为访问量最高的社群。

伴随微博大V式微和网络社群趋于活跃，网络舆论中“广场式”的鼎沸之议减少，“沙龙式”的社群对话增多。这标志着社会各群体真实的利益博弈在互联网上聚合成体，也表明网络内容供应在技术细分之下，公众生活偏好的凝结。

今后互联网治理和社会管理的重点，要从前几年的微博大V转向网络社群。在某种程度上，大V是“毛”，网络社群是“皮”，皮之不存毛将焉附，舆论场的社群利益冲突将盖过“意见领袖”的口舌之争。

五、传统媒体融合转型，深入介入移动舆论场

数据显示，传统媒体发行量在2015年上半年即有明显下滑。报纸发行量下滑37.15%，期刊发行量下滑5.89%。[1]据不完全统计，2015年因各种原因停刊的，有云南《生活新报》、湖南《长株潭报》、上海《上海商报》。在困境中，传统媒体不断尝试转型改变的可能，如南方都市报在10月12日的改版声明中，推出“众筹新闻”，尝试在传统媒体上发展用户定制内容。

新华社、中央电视台等央媒走在了媒体融合的前列。如人民日报由一份报纸发展成为全媒体形态的“人民媒体方阵”，用户总计已扩展到3亿。人民日报法人微博聚集用户7200多万，被称为“中国第一媒体微博”;人民日报微信公众号拥有粉丝275万，在微信平台各类公众号中影响力排名第一;人民日报客户端上线一年零三个月，累计下载量已超过7700万。[2]各家传统媒体不断发力新闻移动端市场，移动舆论场成为各方角逐之地。

微信公众号：“意见领袖”风光不再

本报告通过对微信公众号相关数据进行长期监测，按主流媒体、市场化媒体、政务机构、企业、个人意见领袖、行业自媒体对微信号进行分类，设计微信影响力指标，选取各类别总计500个最具舆论影响力的微信公众号作为样本进行分类研究，考虑到不同类别微信号总量的差异，研究将各类公众号样本数量依次确定为：25、95、120、50、70、140。

一、行业自媒体在微信平台胜出

数据分析结果显示，媒体类微信公号的平均活跃度很高，虽然通常微信公众号每日推送文章上限为8条，但不少优秀的媒体账号都具有推送更多文章的特殊权限。政务和行业自媒体微信也具有较高活跃度，每天推送1次，每次推送4条已经成为这些公号的“最低配置”。虽然行业自媒体和政务机构日均推送文章数极为接近(行业自媒体5.4，政务机构5.3)但是日均文章阅读数，日均被点赞数，行业自媒体都遥遥领先。

虽然意见领袖微信的平均传播力最低，但点赞数与阅读数的比值达1.10%，在各类中领先，说明其受众的互动意愿最强，相较而言，企业公号受众的互动意愿最低，点赞与阅读比仅为0.35%。

二、微信公众号话题“分众传播”

图

5、图6描述了一些关键词在各类微信公众号所发文章标题中出现的频度。可以看出，针对改革、民主等时政相关话题，意见领袖的讨论数量较多;而媒体更侧重讨论改革、反腐议题，对自由、民主等关键词较少涉及;政务账号更强调法治和民生。整体上看，企业和行业自媒体对时政话题极少涉及，而主流媒体时政关键词的讨论量高于市场化媒体。而针对2015年发生的热点事件，各类微信公众号均有所讨论，其中媒体的提及频率最高。对于大阅兵这种全民讨论的热点议题，企业和行业自媒体也拥有极高的提及率。

三、微信平台上“意见领袖”呈颓势

本报告继续沿用上一报告中的意见领袖意识形态倾向性量化分析方法，将300多位意见领袖样本划分为中性、左翼温和、左翼极端、右翼温和、右翼极端五类。

自2013年秋季，政府加大对互联网的治理力度，一些信口开河、造谣传谣的大V被注销账号，意见领袖群体的网络活跃性明显降低。在人民网舆情监测室选取的315名意见领袖样本中，其中296位曾经开通过实名认证的微博，截至2015年11月，已有33位微博停止更新，39位活跃度较低，一年以内日均发微博数量不超过1条。部分微博“大V”出现向微信公众号迁移的现象，据统计，截至2015年10月，约25%的意见领袖已经开通了个人微信公众号，但其中通过认证的只占到315名意见领袖的15%。

在微信公众号平台上，意见领袖早已失去了当初“刷微博像皇帝批阅奏章一样”的意气风发，活跃度明显偏低，日均文章推送量处于0.4至0.6的区间，更新频次不高。然而值得注意的是，代表极端声音的意见领袖获得了更高的文章阅读量，说明在微信私密化的空间中，人群因立场观点相近更易联结，其中蕴含的群体动员风险值得关注。

相比之下，微博平台上意见领袖的活跃度虽然有所回升，但其中极端声音获得网民支持转发的数量明显减少，极端思潮在微博平台已经边缘化。

政府对网络舆论场的规制

2015年政府对网络舆论场的治理，从敏感词的字符管理，转向网上行为的规则管理;从治理个体网民转向治理网络平台，特别是门户网站和微信、微博等自媒体平台。4月发布《互联网新闻信息服务单位约谈工作规定》，在互联网新闻信息服务单位发生严重违法违规情形时，约见负责人，进行警示谈话，责令整改纠正，如整改不到位，给予警告、罚款、责令停业整顿，直至吊销许可证。11月1日起，刑法修正案(九)正式施行，编造虚假的险情、疫情、灾情、警情，肆意传播者将受到法律的严肃制裁。这是首次将互联网犯罪正式入刑，以前只是对原有罪名做出适用于互联网犯罪情形的司法解释。据中国互联网络信息中心统计，“十二五”期间我国出台互联网相关法律法规、规范性文件76部，同比增加262%，其中，2014年中央网信小组成立以来有47部，占62%。在依法治网的道路上，中国在不断探索“既推动发展又确保安全，既保障网民自由又维护网络秩序的治网之道。”

宣传工作需要研究时和势，创新招和术。政治立场要用政治效果来检验。只知道旗帜鲜明、不知道委婉曲折，只知道响鼓重槌、不懂得点到为止，宣传效果会打折扣。网络评论还要提升专业性，用事实说话，以理服人，对不同意见不能简单地扣“帽子”、贴“标签”。要在网上释放正能量，更要在现实生活中热心公益、保护弱势群体权益。

互联网在中国的发展，营造了一个通过公众持续地讨论交往过程而形成的“公共领域”(public sphere)。网络传递的信息和观点速度快、交互性强，让原本分散的民众意见能够迅速汇集成群体性意见，有助于决策的科学化、合理化和公开化。要将在社会领域展开的政治过程纳入法治轨道，实现秩序价值，但也要明确国家权力行使的边界，防止国家权力滥用。

强化互联网治理，绝不意味着中国要回到“舆论一律” 的年代，挤压互联网这个已初具规模的公共空间。要管控来自网上的不确定因素，也要适度保留网络舆论的活力，尊重互联网的民意表达。上网能够减少上访、避免上街，已经为多个地方的实践所验证。网络舆论需要的，是在利益关系复杂化、意见表达交响化的今天，守住底线，包容多样，凝聚最大公约数。要针对转型期丰富多彩的社会现实，因势利导，用深化改革和改善民生激活人心，用强力反腐、从严治党挽住人心，用依法治国、社会公正稳定人心。让人民群众得到实实在在的获得感，在国力增强中体会到职业、社会和国家、民族的安全感、温暖感、归宿感。

展望2016年的网络舆情

展望2016年，在网络舆论的多种载体上：

——微博的舆论比重将进一步下降，但遭遇突发事件，微博会瞬间“满血复活”，依然是舆论引擎之一。从总体看，微信和QQ平台将成为最活跃的舆论场。QQ作为“95后” 常用的即时通信工具，并没有因为微信的兴盛而出现用户大规模流失，月活跃账户8.6亿，其中移动智能终端月活跃用户6.39亿[1]，只是QQ的内容具有较强的娱乐八卦性质，去时政性突出，作为舆论的研究价值也偏低。

——微信等自媒体账号开始一轮淘汰。微信运营方不断加强对原创内容的保护，2015年微信公众号推出原创文章管理功能，只要是运营者标识过原创的文章，被其他公众号转载后，可查看转载数量和传播路径，并能批量发起举报。一些专业性“自媒体”如果壳网、丁香医生受到青睐，而缺少专业性、内容杂乱、鸡汤性质明显的摘编账户、甚至是复制转载性账户将面临淘汰。2015年蓝鲸传媒、徐达内的新榜等自媒体获得投资，天涯社区、铁血科技等自媒体平台在新三板挂牌上市，为自媒体的发展注入新的动力。

——移动客户端的影响力，将在后微博时代，带来网络舆论新的复苏。由于客户端一般须手机注册登录方可发帖，限制了“水军”操作，作为公众平台的舆情素材，其跟帖的含金量将超过传统的新闻跟帖、BBS和微博。

——网络舆论的载体泛化。早年间网络游戏类网站的聊天功能，已经成为舆论表达载体之一，且表现出明显的社群特征。如今观点信息类平台(如两微一端)和物质消费类网站(如电商平台、移动出行平台)已经逐步打通，微博、微信对网上生活的覆盖已完成基本布局。例如微信通过第三方授权而不断扩展其对电商、论坛、社区的全面渗透。在一些非文化信息类网络平台上，也有丰富的舆情素材。

展望2016年网络舆情的发展，或将有以下几方面的变化：

——经济生活层面，由于中国经济下行出现的资金与企业家外流，金融市场震荡调整等，都将出现新的舆情热点;民生改善与经济反腐、央国企改革的推进赛跑，如何维系中产阶层的稳定预期，切实保护非公经济，尊重产权制度，重视企业家精神至关重要。

——政治生活层面，力推深化改革的强势政府和领导人形象，与市场化改革预期、“全人类的共同价值”[1]之间的协调，将成为政治传播中的新课题。

——意识形态层面，对社会议题泛政治化解读的情况仍将出现。由于经济增速放缓，不同社会阶层之间的矛盾将更为尖锐。部分迎合农民工以及城市失业、无业群体等社会底层的声音或更为突出，此类思潮具有很强的煽动性和线下动员能力，值得警惕。当前政府在互联网和知识分子领域表现得较为强势，知识界表现出某种疏离和政治参与的冷感。“全面深化改革”的集结号吹响，需要加强对知识分子的政治引领和政治吸纳，鼓励其做“改革的促进派”。

——从网络舆情研究走向基于互联网大数据的新型智库。中共中央办公厅、国务院办公厅2015年1月印发《关于加强中国特色新型智库建设的意见》，提到重点建设50至100个“国家亟需、特色鲜明、制度创新、引领发展”的专业化高端智库。预期网络舆论研究在充分占有互联网大数据的基础上，可适时地转型提升为新型智库。在对互联网上非结构性数据的研究中，发展出抓取、排重、聚类、语义分析、词频研究等方法，也将为人文社会科学研究引入新的分析手法。

在网络实名制的背景下，互联网大数据是更真实的人口学社会学研究素材。专业数据公司、舆情机构，依托于互联网大数据，可以为政府提供更为可靠的公共治理决策参考。

此外，建立新媒体人士数据库，是当前意识形态工作的一项基本建设。总书记在2015年中央统战工作会议上提出：要加强和改善对新媒体中的代表性人士的工作，建立经常性联系渠道，加强线上互动、线下沟通。覆盖商业门户网站和微博、微信、QQ等社交媒体的管理员、版主，掌握着舆论的半壁江山。组织一次新媒体人士的全国性调研，有助于政府对其实施科学有效的分类管理。

舆情监测系统设计 第3篇

近年来，高校网络建设伴随着网络技术的发展取得了巨大进步，同时，为了保障在校学生通过网络获取的是安全健康的信息，使得校园网舆情监测越来越受到重视。学生上网的人数已经超过了7 600万，而在校大学生的比率就达到了1∶4，在校大学生受到了来自现实生活中敏感问题的最大波及，而部分学生可能会将自身生活中的负面情绪在虚拟的校园平台上散播，导致校园网络充斥着各种情绪[1]。

虽然在当下我国对大型媒体网站舆情信息分析已有不少研究，比如北大方正集团研究的方正智思系统，它可以深入分析舆情信息，并起到正确导向作用。但它主要针对的是政府部门的舆情信息，而针对新兴媒体如校园贴吧和微博校园等现在大学生获得校园知识与信息的主要媒介的舆情监测仅仅处于初级阶段，对舆情的监督分析并不到位，因此进行针对有关校园的舆情监测的研究是有必要的。

1 网络舆情概述及相关指标研究

1.1 网络舆情概述

舆情是指在特定的社会环境中，随着社会发展，民众对社会管理者产生的社会政治态度。它是多数群众关于社会环境中出现的各种现象表达出的观点、态度的总和。网络舆情则是指网络上传播的社会舆论的一种表现形式，是互联网上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[2]。校园网舆情信息的主要传播途径是：新闻网站、门户网站等。网络舆情的形成如图1所示。

通过有关校园的网络信息传播包含了大学生对当今社会各个方面很多症状以及许多讨论度高的现象的想法和方向。因此，网络舆论能够最有效、迅速地回应不一样的层次社会舆情现状与发展态势。怎样抓住虚拟网络社会的即时信息，保证校园甚至社会有关方面的茁壮发展，不仅仅要对传统方式重视，更需要在网络的安全方面做出努力。

1.2 相关指标研究

舆情监测系统指标体系的建立有较强的研究价值和应用需求，它恰到好处地将互联网信息的研究知识和应用需求融为一体，使得网络舆情监测手段和系统的架构建设有了更广阔的空间。因此高校等学生基数大的社会空间能够得到更为真实可靠的信息，及时接收来自学生的声音。并且通过辨别和抓取具有引导性、舆论性、热点性的校园网络信息，及时做出预警措施，达到对舆论信息的正确导向，对网络安全的实时引导，从而在苗头上扑灭可能出现的隐患。这种指标的建立同时能够在研究和应用的不同层次上引导舆论信息的监测，并提前发现倾向性的舆情信息，因此构成高校校园网的舆论信息发现、处理、监测以及预警。

舆情监测系统相关指标如表1所示。

2 舆情监测系统设计

2.1 舆情监测系统设计框架

根据信息倾向研究能够知道信息发布者所包含的情绪、立场、想法、意愿等。现在基本使用聚类手段和信息倾向研究手段，针对在校园网中发布的可能带有不良倾向的信息进行分析，分类区别并归纳学生观点。这样可以同时进行话题的进展追踪，研究新出现的主题是否有重复的题目。其次可以及时处理突发事件，从时间，空间上进行主题追踪，预防出现大规模的影响。最终通过需求分析，确定系统模块规划，可以得出校园网舆情监测系统的基础是能够进行信息采集，而目的是达到舆情预警的效果并通过展示界面及时通知决策者，整个监测模块的设计如图2所示。

在整个系统设计中，采集模块、分析模块、预警模块的关系层层递进，采集模块作为基础模块完成整个系统信息的采集工作，将信息储存在文件中；分析模块在采集模块之后进行文本分析，完成舆情的趋势分析和热点话题发现；最后预警展示模块根据前两个模块分析的信息，依据危机度设定进行舆情的预警并通过展示界面传达信息给最终决策者。模块之间的关系如图3所示。

2.2 详细设计

2.2.1 信息采集模块

信息采集模块为整个舆情监测系统的基础模块。本模块的目的是实现对目标空间内的信息采集，选择具有较多采集价值的目标网站，可以减少不必要的爬行过程。采集模块流程图如图4所示。

在整个模块中，首先进行链接分析，Spider主要通过各种Web协议自动采集网络上的相关信息，并将Web页面下载到本地进行分析。信息采集的起点是从一个种子URL集出发，通过Web协议向所需的页面扩展。根据Linkage/Sibling Locality特性，需要选择质量较高的主题URL作为初始种子UR集；然后在页面采集完后，对页面进行解析，从中获取链接及其上下文数据、正文、标题、摘要等信息；接着完成无法解析的页面模块的过滤，无效页面数据的去除；只保留有效的主题词语。最后保存有效文本数据。

通过信息采集，可以进行网络信息管理、舆情趋势调控。而网络爬虫正是网络舆情采集的核心方法。网络爬虫（Web Crawler）实质上是一个HTML页面爬行程序，通过HTML页面对应的URL地址下载HTML页面，从此页面（一般是网站的首页)开始，下载HTML页面的内容，通过分析器，筛选过滤找到这个HTML页面上的其他URL连接，这些URL地址将作为寻找下一批HTML页面的基础，直到将站内所有的HTML页面都遍历完为止[1]。

网络爬虫基本上可以划分为6个部分：URL处理器，Web信息提取器，网页去重检测器，URL提取器，标签信息获取器，数据库，各部分协作从Web上获取信息。网络爬虫的基本结构图如图5所示。

(1)URL处理器。这个部件主要给“待提取的URL”进行排序，并根据一定的策略向Web信息提取器分派URL。URL处理器主要有三个数据来源：初始的种子URL集合；从URL提取器传递过来的新发现的URL集合，它们是从己提取页面中分析得来的；页面的Meta信息、主题以及摘要等信息，来自标签信息获取器，它们主要用来显示从URL提取器中传递过来的URL的重要性，为在队列中进行排序提供依据。

(2)Web信息提取器。这个部件处于系统的底层，主要通过各种Web协议来完成网络数据的采集，如图6所示。一般来说，协议包括HTTP、Gopher、BBS以及FTP等，也有些Web信息提取系统会根据实际需要获取Web Chat、ICQ等特殊网络信息。

(3）网页去重检测器。Web上存在着大量的镜像页面和重复的页面内容，不进行网页重复内容的检测过滤，将极大地浪费网络带宽和系统的运行效率。在进行重复内容检测时，一般可以采用简单的段落匹配方法或者相对复杂的相似度匹配方法。

(4)URL提取器。对于采集到的页面，通过网页去重检测后，需要分析其中的链接，并对链接进行必要的转换以获取真实的URL，这些任务就是由URL提取器来完成的。首先需要判别页面类型，可在对HTTP应答头的分析中得出，有时也可以通过分析URL中的文件扩展名来判别页面类型。随后，需要分析的HTML标记包括<a>,<area>,<base>,<frame>等。页面链接中给出的URL格式可能是不一样的，既可能是完整的绝对路径URL，也可能是一个相对路径。

(5）标签信息获取器。这里所要获取的信息包括已提取页面的Meta信息、作者信息、页面的标题、页面的摘要等。主要目的是在没有对页面内容进行语义信息理解的前提下，尽可能多地分析出HTML标签、结构等的信息，对从页面中提取出的URL质量的好坏给出一个度量，然后再传输到URL处理器，对待提取URL队列进行排序。

(6）数据库。通过网页去重检测后的页面数据、提取出来的Meta信息、作者信息、主题和摘要等均需存入数据库中，以备使用。例如，进行分析建立索引等。由于Web页面规模庞大，提取的相关数据在存入数据库之前，一般要进行压缩处理。

2.2.2 舆情分析模块

舆情分析模块是在采集模块的基础上，对采集所获得的内容进行分类和分析，对信息初步完成再处理，主要目的是将原网页的数据通过处理转化成数据形式。舆情分析模块的主要目的是通过分析将采集到的信息进行智能处理，最终完成舆情关键信息的获取，它是整个设计的核心部分。舆情分析模块由预处理子模块、分词功能子模块、信息聚类子模块和热点发现子模块组成，如图7所示。

预处理子模块：本模块的目的是在抓取页面时，去除干扰信息，保留有用信息。

分词子模块：本模块通过中文分词技术，对初步获取的信息进行分词，达到电脑自动识别语句含义的效果，然后通过TF*IDF算法完成关键词词频等信息的记录。中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个个单独的词，它是文本挖掘的基础，在本文中使用的是MMSEG分词算法，通过这种改进算法，可以提高系统的正确识别率。

信息聚类子模块：本模块的目的是发现某一主题的所有相关信息和相关的用户群，通过文本聚类分析将经过处理的舆情信息按照不同的性质分类成不同的类别，然后经过一定的计算处理判断该主题的舆情构成和公众基本态度。

热点发现子模块：该模块功能是通过关注度算法计算热点关注度，再进行热点统计，判断热点信息类型，最后通过搜索功能进行信息查找，及时进行舆情导向控制。

2.2.3 舆情预警展示模块

舆情预警展示模块的目的是通过舆情预警，及时反馈信息给决策者。本模块首先会对聚类后的舆情信息进行统计，统计元素包括时间、网站、回复和点击数等；再通过直观的图表方式展示到浏览器端页面上。其次预设舆情信息的安全类别有5个类别，由弱至强分别由数字1～5代表；然后对信息关键字的负面词进行加权计算，再将计算结果与安全级别匹配，最后把结果推送给舆情工作人员，从而帮助他们及时发现舆情，及时响应。

预警模块的主要目的是判断当前的主题舆情的倾向性，及时进行舆情预警。通过设定危机等级，判断当前信息倾向性；根据舆情相关指标研究，可以通过科学计算设置危机度等级，当搜索到有害信息，计算出危机度，即可以按照相应危机度的处理方法进行处理，一旦达到舆情危机度等级，立刻反馈给决策者，由决策者决定处理方法。

3 舆情监测系统模块实现

3.1 信息采集模块实现

信息采集模块为整个舆情监测系统的中心模块，本模块实现了对目标空间内的信息采集，再将采集到的信息保存在有效文本中，为信息分析做铺垫。信息采集模块是整个系统设计的核心模块，无论是分析模块还是预警模块都是在采集模块的基础上完成的；信息采集模块主要用到的就是网络爬虫技术。其内部工作流程图如图8所示。

采集模块和分析模块有很多交融点，在采集模块建设过程中也要规划好分析模块的建设，在学习采集模块所使用的技术手段时可以同时进行下一步的设计工作。最后，校园网舆情监测系统设计的基础也是相关信息的采集。

由于Web文档使用了文本标记语言，利用这个特点，找出Web文档中文本和标签匹配规律，生成其对应的DOM树（Document Object Model）。

通过输入一个目标HTML页面，如图9所示。保存的页面信息如图10所示。

3.2 舆情分析模块实现

舆情分析主要运用中文分词技术，该模块的实现使用基于词典的分词算法MMSEG算法，以正向最大匹配为主，多种消除歧义的规则为辅。通过这种改进算法，可以提高系统的正确识别率。它是中文分词技术的一项改进，中文文本在计算分析时有一个问题是缺少单词的边界，由于单词是一个基本的语义单元，因此有必要识别中文文本的单词让进一步的处理可以进行。而MMSEG算法的目的是开发一个基于最大匹配算法的两种变体的中文单词识别系统，这个系统由一个词典，两种匹配算法以及四种歧义消解规则组成。在一个由1 013个单词组成的样本中，这个系统的正确识别率达到98.41%。

其次，分词完成后，通过TF*IDF可以计算某个关键字在某篇文章里面的重要性，因而识别这篇文章的主要含义。TF*IDF是一种用于信息搜索和信息挖掘的常用加权技术。

TF*IDF单纯使用频率因子并不能保证系统的查询性能。当高频特征项在文档集合中经常出现时，使用它进行查询就会得到集合中的大多数文档，这会影响检索系统的查准率。因此需要引入一个与文档集合有关的因子，加大文档之间的区分度。如果特征项在集合中较少的文档中出现，则相应的文档集因子IDF较大。在文档总数为N的集合中，如果包含某特征项的文档数为n，相应的文档集因子是：IDF=log2(N n)。

经典的TF*IDF赋权因子在实际应用中取得了一定的效果，但是缺乏理论基础。概率模型则考虑特征项之间、特征项与文档之间的概率相依性，从而选择特征项并修正它们的权重，这样可以大大提高文档内容表达的准确度。在概率模型中，特征项赋权因子定义为出现特征项的相关文档个数除以不相关文档个数，但是系统无法自动确定文档与特征项是否相关，因此无法直接计算特征项的权重。可以在缺少完整的相关信息的情况下估计特征项的赋权因子，在特定情况下，赋权因子为log2[(N-n)n]这就是概率模型IDF，有：

TF和IDF参数是在文本检索中最常用的向量权重计算方法。它们刻画了特征项表达文本内容属性的能力。TF词频指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。TF越大，此特征项在文档集中出现的范围越广，说明它的重要程度越高；IDF反文档频率的主要思想是：如果包含词条的文档越少，IDF越大，并且此特征项在文档中的的分布越集中，说明它在区分该文档内容属性方面的能力越强，且词条具有很好的类别区分能力。

聚类结束后，可以获得关键词的词频数，TF*IDF，和权重。同时获得的词频数，权重等具体数据将可以用于预警模块中具体的指标参数计算，由图11可知，其中“陕西”一词，在文件中出现的次数是1次，权重为0，图12为聚类结果。

4 结语

通过对校园网络舆情特点的分析，在一些门户网站的信息收集、整理，能够及时发现网络舆情热点。在现有的基础上提出了一套适合校园网络的舆情监控系统，根据现存的舆情指标，将舆论信息的发布、受众倾向、信息扩散度和不同区域作为4大校园网舆情指标，并且实现了信息采集和舆情分析模，从而对网络舆情进行实时监管。

摘要：为了及时调控和遏制校园内突发的不良网络舆情事件的蔓延,引入最近几年针对网络舆情监测过程中的方法及思路,以加强网络信息的监测管理工作为目的,结合信息采集和舆情监测指标研究,设计了一套校园网舆情监测系统。该校园网舆情监测系统实现了信息采集模块功能及部分分析模块功能,达到了采集信息的效果,对舆情完成了初步分析。

关键词：校园网舆情,爬虫系统,模块设计,监测系统

参考文献

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[2]李舒晨,刘云,李勇,等.网络舆情分析中网页信息预处理方案的实现[J].电脑与电信,2008(10):30-33.

[3]陆瑞.水利工程舆情分析模型及指标体系设计[D].武汉:华中科技大学,2011.

[4]潘文富,郭友实.网络舆情监测技术研究综述[J].福建电脑,2011(8):39-41.

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[6]高承实.微博舆情监测指标体系研究[J].情报杂志,2011(9):66-70.

[7]王粱.浅谈突发公共事件中网络舆情监测指标体系的应用[J].计算机光盘软件与应用,2011(12):46-47.

[8]任德志.基于网络流量的主机安全防护系统研究与实现[D].长沙:国防科学技术大学,2010.

[9]战琴.基于AJAX技术的Deep Web爬虫实现方法研究[D].青岛:山东科技大学,2009.

[10]龚静,李安民.一种改进的k-means中文文本聚类算法[J].湖南工业大学学报,2008(2):52-54.

人民网舆情监测室 第4篇

董敬一：开展网络舆情监测工作绝对不是没事找事

有的人认为，我不去监测，不发现反而没事，一旦开展舆情监测了，自然就会监测出很多问题，发现了问题又要去处理，这不是给自己找事情干么？

首先有这种想法，从态度上说就不对，政府本身就应该是为百姓服务的，倾听采集民心民意本身就是每个公务员应尽的义务，其次，舆情信息，不管你看得到还是看不到，它就在那里，网民还是该评的评，该转的转，并不是说你不去看，它就不存在了，往往有时候，舆情本身并不可怕，可怕的是舆情爆发了你还不知道，这才是最要命的。

如果用大连西盈信息技术有限公司的舆情监测系统不但不会增加用户的工作量，反而还能帮助用户节省时间，提升工作效率。现在很多政府单位甚至是企业单位，都将舆情监测工作列为日常性工作之一，区级以上政府单位基本上都设立了专门的网络舆情监测专员，舆情专员的工作至少要每周出一到两篇的舆情简报供领导参考，在没有舆情监测系统之前，这些都是人工操作的。有了网络舆情监测系统之后像出报告这样的工作，就可以由系统自动来完成了，做到每天一起报告也都不成问题，这样领导拿到的舆情报告，就不再是过期的舆情了，而是当下正在发生的。

广电需要重视网络舆情监测 第5篇

关键词：网络舆情监测,技术,行政

1 网络舆情监测的研究背景及意义

1.1 Internet的发展

互联网诞生于20世纪60年代, 发展到今天经历了50年的历程。互联网的发展规模、使用功能、技术应用已经对人类社会的生产生活产生了长远的影响。信息与通信技术快速的发展导致互联网的快速发展。这种技术发展的情况加速了经济全球化进程, 并且引发了一场全球新闻传媒的革命。革命的代表特点就是互联网普及率的增加和网民数目的增加。一项CNNIC的调查结果显示, 截至2008年底, 中国网民规模达到2.98亿人, 较2007年增长41.9%, 互联网普及率达到22.6%。自从2008年6月中国网民规模超过美国后到现在, 中国网民规模始终保持世界第一。而且中国互联网的普及率再次飞跃, 赶超了全球平均水平。

中国互联网用户规模呈现持续快速发展的态势。中国网民中的博客用户占了其中非常大的一部分。截止到2008年底, 中国的2.98亿网民中54.3%的用户都是博客用户, 博客用户的绝对数量达到1.62亿。在博客用户数目增加的同时, 博客的活跃程度也有所提升, 主要表现在新博客用户数目的增加。2008年6月份的新博客的用户数目较2007年12月提高了11.7个百分点。目前通信技术的发展水平使得博主可以通过WWW、手机终端等随时更新自己的博客空间, 发表自己对一些社会问题的看法。人民群众正式通过互联网工具, 来参与社会政治、经济、文化等方面。

1.2 网络舆情的含义

舆情指的是在一定的社会空间中, 较多群众围绕中介性社会性事件的发生、发展和变化, 关于社会中的各种问题、现象所表达的持有的态度、表达的情绪、蕴含的信念和表达的意见等所表现出的总和。舆情的表达需要载体和渠道, 其表达的方式可以是口头的言论, 或者是书面的文字, 甚至可以是具体的行动。随着通信技术的发展, 网络也在迅速发展。民众的情绪和态度通过网络这个表达渠道进行宣泄, 形成了多样化的网络舆情信息。在网络舆情信息中最重要的一种形式是网络言论, 它的传播途径有网站、新闻组、在线聊天、博客等。民众的各种情绪都隐含在这些具体形态的舆情信息中。

网络舆情是舆情的一种主要表现形式。由于网络具有虚拟性、开放性的特点, 决定了网络舆情具有以下三个方面的特点:

(1) 直接性

网民通过新闻点评、博客网站和电子布告栏系统等平台, 实时发表自己的个人意见, 民意表达更为直接与通畅。

(2) 突发性

由于网络的特性, 网络舆论的形成往往非常迅速。一个事件的存在再加上一种情绪化的意见, 就会成为舆论发展的导火索, 最终可能成为一个热点舆论。

(3) 偏差性

在网络上, 发言者非实名制造成发言者身份隐蔽, 并且对其缺少规则限制和有效监督。因此, 网民发表的言论不免存在偏颇的现象, 在一定程度上, 网络成为一些网民发泄情绪的空间。

1.3 网络舆情监测系统必要性

如果说网络是个“自由超市”的话, “把关人”的缺席将导致网络舆情监测的局限性。引入网络舆情监测系统是十分必要的, 它可辅助人工舆情监测, 发挥重要作用。

2 国内外研究现状和技术实现状况

适当开展相关软件的研究, 对广电开展舆情监测大有好处。下面对国内外研究现状和相关软件产品初步介绍, 希望起到抛砖引玉的作用。

Web挖掘是数据挖掘应用于Web上, 它实现利用数据挖掘技术从WWW相关资源和行为中抽取隐含的信息和有用的、感兴趣的模式。Web挖掘的分类为:

(1) Web内容挖掘

Web内容挖掘的对象是Web页面内容及后台交易数据库。Web挖掘是从Web文档内容及信息中获取有用知识的过程。

(2) Web结构挖掘

可以挖掘Web的组织结构和链接关系, 从认为的链接结构中获取有用的只是。由于文档之间的互联, Web结构挖掘能够利用万维网提供的除文档内容之外的有用信息, 对页面进行排序, 以找到其中的重要页面。

(3) Web使用记录挖掘

通过挖掘相应站点的相关数据和日志文件, Web使用记录挖掘发现该站点上的浏览者的动作行为模式, 来获取有价值的信息。

从上述分类来看, 舆情监测研究与原型实现就属于其中的第一类——Web内容挖掘部分的工作, 其主要特征是自动发现和获取Web网页内容中午结构或半结构化的数据里的知识, 其内容涵盖信息检索、数据挖掘、Web技术和自然语言处理等多个领域, 是一门跨多学科的课题。其主要国内外研究现状如下:

(1) 话题跟踪研究现状

传统话题跟踪 (Traditional Topic Tracking, 简写为TTT) 主要有两个研究方向——基于知识的研究和基于统计的研究。前者主要分析报道内容之间的关联与继承关系, 继而通过特定领域的知识将相关报道串联成为一个整体。后者的核心问题是依据特征概率分布, 通过统计策略方法, 裁决报道与话题模型之间的相关程度。

基于知识的传统话题跟踪研究中, 较为有代表性的方法是Watanabe开发的面向日语新闻广播的话题跟踪系统, 这个系统主要通过形如“正如近期发生的……”、“正如我所报道的……”和“正如我所提到的……”等领域知识, 检测论述相同话题的相关报道。实践证明, 这种基于知识的传统话题跟踪方法能够显著提高特定知识领域的话题跟踪性能。

基于统计策略的传统话题跟踪研究则主要借鉴了基于内容的信息过滤 (Information Filtering, 简称IF) 。IF面向的是静态需求, 它从动态信息流中识别和获取相关知识。而传统话题跟踪模型则是依据先验的话题模型, 来对相关报道进行后续追踪的。在基于统计策略的传统话题跟踪研究中, 最有代表性的方法是基于分类策略的话题跟踪研究。比如CMU在TTT评测中采用了两种分类算法, 分别是决策树 (Decision tree, 简写为D-tree) 和k-最近邻 (k-Nearest Neighbor, 简写为KNN) 。Michael和James Allan采用Rocchio算法实施跟踪。UMass采用二元分类方法对话题的相关报道进行跟踪。

(2) 意见挖掘研究现状

意见挖掘技术的主要对象是主观性文本 (Subject Text) , 需要对主观性文本分析和处理。主观性文本是相对于客观性文本的概念。它是一种自然语言文本表达形式。它的文本类型分为两类:一类是评论 (Arguments) , 一类是断言 (Allegations) 。

众多学者开展了意见挖掘技术的研究。chambers等研究出了一个语义倾向的分类系统, 他们称之为情感标注, 并且在一个婚姻顾问的数据集中对该系统进行了训练和测试。此外, 他们还构建了一个基于Java的文本自动标注平台。Chao Wang等识别网络上的产品评论的语义倾向, 采用了朴素贝叶斯 (NB) 结合特征选择 (Fs) 的方法, 得出“该方法比单独使用朴素贝叶斯 (NB) 要好”的结论。Holzman和Pottenger对互联网的聊天对话应用了语义倾向识别, 他们应用了多种统计机器学习算法进行了比较, 得出“在使用k最近邻 (KNN) 算法的时候系统取得了最好的精确度, 精度度为90%”的研究结论。在特征的基础上, kim和Hovy应用最大熵 (ME) 的学习方法, 来对网络上的产品评论进行语义倾向识别。Pang和Lee开展了对语义倾向识别结果的后续处理研究, 研究出将分类结果按照语义倾向强度进一步细分的方法, 并通过一系列的实验证明了其方法的可行性。Qiangye等采用支持向量机 (SVM) 的机器学习方法和统计测度的方法分别对中文电影影评进行语义倾向识别, 最终SVM的精确度为78.87%, 统计测度方法的73.33%。结果表明, SVM性能要优于统计测度方法。Read提出了一种方法利用计算机的字符图释 (例如“:-P”) 来降低语义倾向识别中机器学习方法的依赖程度。

3 广电需要重视网络舆情监测

对于现在这个信息化的时代, 网络舆情已经成为各级政府和企业都十分重要的工作了。特别是对于广电这样的政治性极强的国家部委, 舆情监测更是重要工作。对于舆情信息, 如果做得好, 可以因势利导, 甚至可以变腐糗为神奇。如果做的不够好, 就会形成影响政府或者是企业的重大事件, 以致造成严重后果。

当前广电的工作愈来愈成为网络舆情炒作的对象。由于公众对广电发布文件和采取行动等方面的信息了解不对称, 某些非理性的舆情会通过网络迅速传播放大, 往往会误导公众的情绪、心理和行为选择。甚至个别人通过炒作个案, 吸引公众注意力, 放大事件, 给广电施加压力, 以达到个人目的。这种情况要求我们必须高度重视网络舆情应对工作, 提高对舆情的应对能力, 把舆情长效机制建设规范化。通过正确引导, 理顺社情民意, 将矛盾化解于基层, 防止不当操作给广电带来负面影响, 从而不断提高传媒的公信力, 树立广电总局的良好形象。

重视舆情应对, 转变理念是根本。舆情是社会公众对于新近发生的问题和事件的看法、观点的集中表达, 具有新近性、主观性、公开性、易变性、非强制性等特点, 往往呈现萌芽、升温、“井喷”炒作、持续炒作、降温、平息等阶段。重视对舆情的应对, 必须树立“为大局服务, 为人民传媒”的理念, 坚持以人为本, 时时刻刻把人民利益放在第一位, 时刻反省“权从何来, 谁来掌权, 为谁服务”, 设身处地地为人民群众的利益着想, 就能赢得工作的主动性。要善于引导好、利用好和把握好社会舆情, 入手点多选在群众关心的实际问题, 帮助其解决根本问题, 依靠良好的服务赢得民心, 赢得口碑, 逐步提升社会公众对大众传媒的认同度、满意度和支持度, 避免产生对立情绪, 从而避免引发社会事端。

提高舆情应对能力, 机制建设是关键。当前日益复杂的网络舆情工作使得必须健全各项制度, 用制度来推动工作落实。要建立联动的预警机制。舆情发生后, 要启动相关应急预案, 以形成统一、高效和权威的应对处置组织体系。对于舆情的组织领导、快速反应、处置方式和应对策略等重点工作措施应该明确应对, 确保预案实施运行的快、准和实。发挥领导的前沿指挥与协调作用。要密切关注舆情动态, 加强收集情报信息和网情民意, 及时发现和了解可能引发舆情激化的敏感信息, 客观评估舆情的发展态势, 提供智力支持, 来科学决策、有效应对处置传媒舆情。要完善预案工作措施。要把同步启动机制建立起来。设立新闻发言人制度, 统一口径, 及时对舆情的关切点进行回应, 以赢得舆论的主动权, 抢占舆论制高点。对舆情要采用两手抓方法。要一手抓引导舆论, 引导舆论向理性化方向发展;一手抓化解可能引发影响社会稳定的现实行为。坚持对舆论跟踪引导, 密切关注舆论的发展动向, 掌握舆论引导工作的主动权。

掌握舆情应对主动权, 方法得当是保证。广电应当切实保障人民群众的知情权、参与权、表达权和监督权, 善于对舆情民意进行疏导, 并且正确把握舆情时机。讲求处置舆情的时机与策略, 要在舆情引发突发事件前发布权威信息, 以正确信息引导公众, 以真实信息抵制虚假信息, 最大限度地压缩恶意炒作者炒作的空间, 最大限度地消除公众疑虑和猜测, 来赢得有效行动先机。要正确把握社情民意, 处理好接受舆论监督与依法独立行使行政权力的关系。对于正在处理的舆论关注的问题, 既要以包容、开放、虚心、坦诚的态度对待和接受舆论监督, 充分吸收舆情中的合理成分, 又要不被舆情左右, 坚持依法合理地独立处理事件与问题, 保障事件与问题的客观公正处理。

网络舆情监测系统框架研究 第6篇

根据中国互联网络信息中心于2014年7月发布的“第34次中国互联网络发展状况统计报告”显示, 截至2014年6月, 我国网民规模达6.32亿人, 互联网普及率为46.9%, 中国已经成为世界上网民人数最多的国家[1]。

不同于传统媒体, 网络媒体会在第一时间呈现各种突发重大事件, 人们在获取最新资讯的同时, 也通过新型的媒体平台 (论坛、博客、微博、各种社交圈) 发表自己的意见看法, 相互评论, 使得互联网舆情迅速形成。

同时, 互联网是一个开放自由的平台, 在普通网民正常表达自己观点的同时, 还有一部分散播各种色情、暴力、恐怖等不良信息。很多邪教、反动组织也利用网络散布各种谣言, 甚至公然与国家为敌。在互联网上还存在大量水军利用网络进行造谣、炒作。因此对互联网舆情进行监测, 对我国新时期政府政的策制订、网络安全防范以及网络文明建设有重大意义。

2 研究现状

舆情监测工作由来已久, 最早的网络舆情监测手段也是基于传统的手工模式。通过雇佣大量工作人员对指定的监测页面进行监测, 使用人工方式, 对某些重点监测词汇进行频率统计来寻找舆情动向。然而随着互联网的蓬勃发展, 传统的方式已经落伍, 要对网络舆情进行监测, 就必然要依托于一个功能强大的互联网舆情监测系统进行。

伴随着网络的发展, 国内外已有一系列的网络舆情监测系统正式投入使用, 这些系统通常是依托于政府部门、学术机构以及企业媒体建设的, 分别基于不同的需求 (行政决策的、学术研究的、商业开发的) , 从不同的角度对网络舆情进行监测。

最早的相关研究始于TDT (Topic Detection and Tracking) 项目[2], 它是美国国防高级研究计划局主导的, 旨在从新闻网页中找到未知话题并对话题进行追踪。该项目历经多年发展演变, 其核心研究内容分为报道切分、话题追踪、话题监测、首次话题报告以及关联监测这5个方面的内容[3]。

在我国, 由于中西文在文本挖掘、分词方面的巨大差异, 以及社会经济等方面的差异, 基于汉语的网络舆情监测研究起步较晚[4]。目前, 学院型的舆情研究机构主要有北京大学中国国情研究中心、中国人民大学舆论研究所、上海交通大学舆情研究实验室等[5]。

3 网络舆情监测系统框架

从过程上看, 网络舆情监测的本质是从网络上获取数据、分析数据以及按用户需求呈现分析结果的过程, 因此在系统实现时, 从数据流向的角度, 可以把一个网络舆情监测系统划分为数据获取模块、数据预处理模块、数据分析模块以及结果呈现模块, 整个系统的结构如图1所示。

3.1 数据获取模块

数据获取模块的主要功能是全天候的、自动的从整个网络上, 或者某些特定网络上获取进行舆情分析的原始数据。在自动获取数据的过程中, 有两方面的要求。一方面, 是获取的相关舆情数据相对于整个数据的覆盖率的要求, 即要尽可能地获取尽量全面的原始数据;另一方面, 则是对数据准确率的要求, 即所需数据要尽可能贴近用户关心的舆情热点。只有在覆盖率和准确率全部达标的情况下, 才能更好地对网络舆情进行分析预测。目前, 常见的数据获取方式有两种:

(1) 网络爬虫方式。互联网的一项基本协议是HTML协议, 基于该协议, 网络中大量资源以统一资源定位符 (URL) 相互联系, 构成一个有机整体。网络爬虫从一个预先定义好的URL列表开始, 依次访问该列表上的所有页面进行数据抓取, 并分析当前访问页面中的其他URL, 选择符合要求的URL加入待访问队列, 试图以深度或者广度的方式对限定范围的网络进行遍历式的访问, 以获取该网络的所有信息。

(2) 元搜索采集技术。搜索引擎是大多数网民访问网络的入口, 目前有众多的搜索引擎服务提供商, 其检索过程有不同的侧重方向, 检索结果也各不相同。可以在若干不同的搜索引擎上部署元搜索引擎, 通过对下层引擎的调用返回多个搜索结果, 并基于一定的算法对不同结果进行选择。使用该方法能够有效地提高数据获取的覆盖率和准确率, 且系统构建较为简单。

3.2 数据预处理模块

Web页面的数据有其自身特点, 它是一种半结构化的数据, 整个数据包括内容和描述两个部分, 且两者混杂在一起。直接通过数据获取模块抓取的页面内容复杂, 存在大量噪音, 文本内容非结构化, 无法直接进行下一步的分析工作, 对这些原始页面必须进行一次数据预处理。预处理的过程大体上分为两步:

(1) 进行网页内容提取。将用户关心的内容 (例如新闻的内容、对主题的讨论等) 从噪音 (如页面上的广告、导航以及其他超链接) 中找出。将页面转化为一个HTML标签树, 根据已有知识建立提取规则, 最后依据规则对页面内容进行提取。如何建立一个合适的规则是提取工作的核心, 可以针对某类特定的网站建立专属规则, 也可以针对一般页面的结构特点建立一些通用规则。

(2) 进行中文文本分词。自然语言中, 词是最小的独立活动的语言成分。要对页面提取获得的非结构化连续文本进行处理, 首要的工作就是对其进行分词。分词是将输入的一段文本分解为符合逻辑的一组单词的过程, 例如输入“羽毛球拍”时, 依照某种分词算法就可以初步将其分解为羽毛、羽毛球、球拍3个单词。

最简单的分词算法以词典为基础, 通过对字符串匹配完成初步工作, 之后辅以少量词法、语法和语义规则;另一种思路是基于统计进行分词, 统计文本中相邻字同时出现的频率, 频率越高就越可能构成一个词;还有一些基于规则的分词算法, 通过模拟人对句子的理解过程, 对当前句子的语法、句法、词法进行分析推理, 能够自动补全未登录词条。

3.3 数据分析模块

数据分析模块是整个网络舆情监测系统的智能核心, 在本质上是一个数据挖掘的过程。它负责将前期获得的网页内容进行深度挖掘, 发现新的舆情热点, 并对原有的舆情趋势进行分析。一个典型的系统应具备以下几方面的功能:

(1) 主题聚类。聚类可以很直观地从海量数据中发现新的主题。将处理过后的网页内容归一化到某个特征空间中, 在这个特征空间中以某种方式, 将特征接近的页面内容划分为不同的类别, 相应类别的聚类中心就可以认为是新的主题。

(2) 热点发现。在当今网络时代, 每天产生的舆情主题众多, 其中有些主题能够迅速成为当下的舆情热点, 舆情监测系统需要将这些舆情热点从众多主题中筛选出来, 推送给舆情分析人员。筛选的时候应该注意“热点”一词不同方面的含义, 最直观的含义就是某主题在某段时间内出现的频次;再有一方面的含义就是某主题除频次以外的权重, 例如该主题来源页面的影响力、该主题的发展速度等。

(3) 话题追踪。网络话题的生命周期从最初的事件主题开始, 经过一段时间的发展演化成为舆情热点, 又经历一段时间的发展变化逐渐热度降低, 最后消散。还有, 在这个过程中话题的变异分支过程, 都是在基于网络舆情进行决策分析时可以纳入考虑的影响因素。在分析大量话题生命周期后, 可以从中总结一定的规律, 对当前某话题的下个阶段进行一定的预测。

(4) 情感识别。网络话题除了对某个发生事件的客观描述外, 还有一定的情感倾向, 尤其是在网民对该话题的回复中, 这种情感倾向会更加明显地体现出来。从整体上看, 这种情感倾向会分为赞成、反对以及中立这3种大的方向。将人们对某个舆情热点的情感倾向进行直观体现, 有助于更好地进行分析决策。这种分析不光要对舆情的当前状态进行情感识别, 还要对该话题的发展过程中某个阶段的情感同时进行分析, 以掌握舆论对该话题情感倾向的变化过程。

3.4 结果呈现模块

网络舆情分析的目的是为相关的决策提供支撑依据, 其分析结果需要简单直观地提供给决策分析人员, 并在初步分析的基础上对整个结果进行二次挖掘。这就需要结果呈现模块能够动态图形化地展示分析结果, 并对某些舆情热点、舆情的重大拐点进行主动推送警告。根据一般化的网络舆情分析需求, 必须实现的功能有:

(1) 针对所有主题的查询。

(2) 新主题的推送。

(3) 舆情热点、拐点的警告。

(4) 舆情发展态势图。

4 总结展望

总的来说, 一个舆情监测系统, 无论具体实现细节上有多大差异, 其运转流程总是按照数据获取、预处理、数据分析、结果呈现这4个步骤进行。在革命性技术手段出现之前, 要对系统进行进一步的提高和完善, 就需要从两个方面开展工作。一方面在数据采集部分, 需要扩充监控网页的类型, 如加入论坛、社区网页的搜集, 或采用多种形式搜集策略相结合的方式, 如聚焦爬虫、网站监控等策略, 收集最广泛专业的舆情基础数据;另一方面在舆情的智能分析决策方面, 以自然语言处理技术与数据挖掘技术为基础, 融入包括智能检索、自动摘要、热点事件自动发现、热点词发现等高级需求, 对舆情报警以及统计报表等功能进行扩展。

摘要：在网络时代, 互联网舆情迅速形成并发展, 对网络舆情进行监测是信息时代政府工作的一个重要方面。本文研究了网络舆情的发展过程, 提出了一个互联网舆情监测系统的框架, 该框架将网络舆情监测系统分为数据获取、数据预处理、数据分析以及结果呈现模块, 并对每个模块的功能以及实现时所需的关键技术进行了阐述。

关键词：舆情监测,网络爬虫,中文分词,文本聚类

参考文献

[1]中国互联网络信息中心.第34次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL]. (2014-07-21) [2014-11-16].http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201407/P020140721507223212132.pdf.

[2]L S Al Sumait.Online Topic Detection, Tracking and Significance Ranking Using Generative Topic Models[D].Fairfax, VA:Georage Mason University, 2009.

[3]王旭.互联网舆情监控系统中聚焦爬虫的设计与实现[D].北京:北京邮电大学, 2011.

[4]毛立鹏.互联网舆情监控分析系统的设计与实现[D].西安:西安电子科技大学, 2014.

高校网络舆情的监测与引导 第7篇

1. 网络舆情是社会舆情的延伸

有生活就有社会舆论。社会舆论主要是人民大众对于社会事件的观点和看法, 如果这些观点形成一种趋势, 就可谓是舆论。对舆论进行了解不仅可以促进社会的和谐发展, 同时也可以对人们关切的问题或者是群众的利益等方面的问题进行解决。网络的发展给舆论搭建了平台, 人们可以充分运用网络的便捷性来对事件进行评论。在虚拟的网络空间中, 法律的约束程度相对较弱, 网民的行为和语言等仅仅受到自身道德的约束。因此, 其自律性是优化网络环境的关键。在网络上发表评论要遵守一定的原则, 对于他人的隐私或者是和社会发展趋势相背离的言行以及一些过于偏激的语言等要尽量避免。舆论是社会发展的方向标, 不能收到某种利益的趋势来制造假的舆论。随着社会的发展, 网络舆论越来越成为一种新的趋势。

2. 高校网络舆情检测的主要内容

政府部门在进行民意体察时, 往往采用了解网上舆情的方式。因为, 通过网络舆情可以实现更加广泛地了解人民的基本态度。对于高校来说, 对网络舆情的关注可以更好地了解学生以及教师的基本要求, 进而根据相关的需要来进行更贱完善的管理。对于高校网络舆情来说, 对其进行监测主要可以从以下几个方面来进行:

首先, 社会稳定类。很多人都说高校就是社会的缩影, 社会的发展现状以及发展趋势都会从校园的相关方面来体现。校园一直以来都是社会的重要组成部分, 高校的管理对社会的发展也会起到至关重要的作用。因此, 高校的师生和管理者需要具有较强的社会意识。要培养学生们积极的思维, 否则就会出现一些对社会发展不利且危害性较大的事件, 影响社会的稳定性。

其次, 学校声誉类。学校的声誉和形象是学校得以生存和发展的重点。高校需要对自己的文化和办学理念等方面加强重视, 在此基础上还要不断创新。但是近年来, 在学校的论坛上或者是其他的交流平台上会出现很多有损学校发展的言论, 对教师以及学生等进行诬蔑, 对学校的发展进行诋毁, 这对高校的发展带来了较为严重的影响。因此, 高校的管理者在进行高校网络舆情的监测时, 要重点对学校的声誉等方便进行监管。避免出现影响教学秩序的恶性行为。

再次, 校园安全类。随着教育制度的改革, 高校的扩招成了一种较为普遍的趋势。由于学生人数的不断增加, 产生的时间也会相对增加。因此, 校园的安全就成了每个高校成员关注的重点。如果出现了建筑物质量问题、校园拥挤问题以及中毒、火灾等现象, 不仅会引起师生的恐慌, 对于学校的发展也不利。这些问题和现象会在高校的网络舆情中找到, 因此, 要对其进行有效地监测和引导, 打造一种安全温馨的校园环境。

另外, 管理决策方面也应该引起重视。高校的管理模式和管理措施直接影响着师生的积极性, 因此, 高校在进行基础设施建设以及学科的改革和发展中所做的决策要充分符合师生的利益。

3. 高校网络舆情的监控与引导策略

高校网络舆情不仅关系到高校的稳定与发展, 一旦处理不好, 甚至会形成引发群体性事件的舆情危机, 直接影响到社会的稳定。

3.1 建立专业化的网络政工队伍。

高校网络舆情监测以服务学校的稳定和发展为宗旨, 为学校领导和师生之间搭建信息传递的通道。高校应成立网络舆情监控组, 组建一支以辅导员、思想政治理论课教师、团学干部为主的、政治可靠、知识丰富、数量充足并熟悉网络语言特点和规律的网络政工队伍, 从事网络舆情信息监测工作, 负责网络舆情的日常监测, 围绕热点问题主动撰写贴文, 有效引导网上舆论, 并定期对网络舆情进行分类整理, 提供舆情监测分析报告。

3.2 设立新闻发言人制度。

在今天多元化的大众传播环境里, 信息不透明、不公开在受众心目中就极易被认为“有猫腻”。可见, 公开、快速、畅通的信息渠道是引导网络舆论的必要法宝。通过新闻发言人, 实事求是地把真相和事实及时告诉师生, 发布辟谣信息, 把公众关心的相关动态信息和突发公共事件的应急预案、预警信息及应对情况通过手机和网络等方式及时、快捷地告知公众, 不仅有助于提高高校工作的透明度, 更有利于突发事件的解决和化解, 从而有效地稳定局面, 安定人心。

3.3 加强网络行为规范教育。

以知名专家为主体, 举办网上网下具有高关注度和参与度的大学生喜爱的专题讲座、品牌论坛, 使校园网络成为弘扬主旋律的重要阵地, 成为宣传科学理论、传播先进文化、塑造美好心灵、弘扬大学精神的重要阵地, 成为推动素质教育的平台、师生沟通交流的桥梁、获取知识信息的宝库。

结论

高校网络舆情作为社会舆情的一个新领域, 它反映并影响着一定范围的社会舆情的生成与发展。高校网络舆情信息的监测与处理需要采取及时、敏感、稳妥、高效的措施, 否则将直接影响到高校校园的稳定, 影响到社会局面的稳定与和谐社会的构建。因此, 高校网络舆情不仅需要高校重视之, 研究之, 引导之, 而且需要引起各级政府的关注、配合与支持。

参考文献

[1]祝华新, 胡江春, 孙文涛.2007中国互联网舆情分析报告[J].今传媒, 2008 (02) .

人民网舆情监测室 第8篇

一、高职教育园区网络舆情的特点

从过去传统校园的公众表达方式到今天的网络公众表达方式的转变,对一些热点敏感问题的传播速度更快、规模更大,舆情事件的不断增多,使社会影响面广, 易引发过激行为。因此,分析高职教育园区网络舆情特点,对其进行监测管理分析并解决出现的问题,适时正确引导是构建一个和谐高职教育园区,促进高职学生健康成长的一项长期艰巨的任务。

(一)高职教育园区网络客观因素

当互联网络传播公众对某些难点、热点问题所表现的有一定影响力的意见或言论情况时,使用校园网络、 园区网络的在校大学生群体亦会关注,并参与表达态度意见和情绪,同时他们还会关注校园中的一些现象,这些因素的总和都基于网络传播当前某些焦点事件。网络是把双刃剑,如何建设、维护园区网络安全,应对不良信息引起的聚众趋势,并利用技术手段监测管理园区网络,是防范高职教育园区网络舆情的一项重要特点。

(二)高职学生自身因素

由于参与高职教育的学生年轻气盛,大多数都为十七八岁的独生子女,自律能力、挫折适应能力和环境适应能力相对弱一些,思想情绪极易产生波动。再者大部分高职学生由于高中时成绩不理想,考进高职院校心里有一定的失落感,为此缺乏自信心,加上当前社会上追求高学历现象更使得高职学生产生更大的心理压力,一旦社会舆情蔓延到校园极易产生叠加的网络舆情群体效应。

二、高职教育园区网络舆情监测管理体系的构建

从高职教育园区网络舆情特点可见构建园区网络舆情监测管理体系应考虑以下几方面。

(一)园区网络舆情监测系统的基础设施建设

目前高职教育园区各院校都建有各自的校园网络, 在校园网络基础上组建园区网络,实现校园网络互联。 如常州高职教育园区共有5所院校,是江苏省唯一的示范性高职教育园区,全日制在校学生约7.6万余名。实现园区网络互联其网络架构示意图,如图1所示。

(二)网络舆情监测系统的框架结构

目前舆情信息抓取主要使用以下几种技术:元搜索采集技术、传统网络爬虫技术、论坛爬虫技术。整个园区网络舆情监测系统分为舆情信息采集、舆情数据处理及舆情信息查询展示三层,如图2所示。

在舆情信息采集层主要根据用户的监测目标以尽可能小的代价从园区网上尽可能全面地得到所有舆情信息,它是监测网络舆情的前提和保证。园区网络舆情信息的主要爆发点有:博客、论坛、微博及新闻等网站, 舆情信息分布散、各种类型网站结构不同,为此针对不同类型的站点采用不同的爬虫采集舆情信息是一种明智的做法。例如,采集源着重抓取论坛数据时,专为网站论坛设计的一类爬虫称为论坛爬虫。由于网站论坛的链接种类较多,且有较多的无效链接,还有一些链接的同一话题和动态性分布在多个页面上,这样使用传统爬虫会在论坛站点上出现“爬虫陷阱”,“相同话题下的页面会丧失页面关系”,并且“爬行的页面质量低下”等问题。 而使用基于层次模型论坛爬虫LMFC(Based on the level model of forum crawler下载效率高、信息更新速度更快。 这种基于模板要求网页信息提取法,其提取链接的效果是由模板中的规则决定的,采用模板法比程序自动提取法更加准确。但是随着论坛爬虫持续运行URL(统一资源定位)库会逐渐增大,因而对LMFC数据更新特点往往用“话题更新率”、“帖子更新率”评价其性能。

舆情信息处理层是针对采集到的数据进行过滤、分析。采用基于本体的挖掘技术。如通过信息采集层获取到的网页根据其页面的特性,并使用基于模板的抽取网页信息方法抽取其中的文本信息,也可直接存入数据库中。另外,将需要存入索引的文本信息进一步做索引和文本分词处理。针对存入索引的文本采用基于本体的文本分类法进行过滤,除去与检测目标不符的信息,最后基于本体的聚类法得到舆情热点。

舆情信息查询与展示层是舆情监测系统的主要功能。有园区全网搜索、本地搜索、热点查看与统计、舆情报警。例如:园区全网搜索采用了元搜索引擎技术,无须下载检索项中的URL对应的页面,将提取各搜索引擎返回的检索项,剔除广告和重复信息,并重新排序。将检索结构保存到缓存区,最终展示给用户。

园区网络舆情监测体系有效地推进高职教育园区信息化建设,充分利用技术手段达到园区网络监、管、 控,保障了高职教育园区的和谐稳定。

三、提高学生信息素养的策略

建立高职教育园区网络舆情监测系统积极防御园区网络舆情时,还需特别重视提高学生信息素养。

(一)采取跟进式管理

高职学生思想及心理处于不稳定期。在园区网络、 校园网络交流过程中,网络舆情使部分学生个体表达受影响而发生变化,容易产生从众心理,形成一种集体心理。对社会现象、现实问题反映比较敏感。高职学生理想独立勇于维护自身利益。一旦网络信息涉及学生自身利益的问题都极易造成学生关注和共鸣,进而引发起各类网络舆情,甚至可以导致一些群体突发性事件。为此对高职教育园区的学生采取跟进式管理。(1)辅导员跟进学生的思想工作,及时理解学生的想法,掌握思想动态。 (2)任课教师跟进课堂启发式教育,在讲授专业文化基础知识课的同时,培养学生利用网络主动学习获取课外知识,调动学生的学习兴趣。(3)跟进校园文化建设。积极营造和谐、绿色、积极向上、学术气息浓厚的校园文化氛围,使得学生置身于校园感受的是正能量。

(二)规范学生上网行为

组织高职学生学习有关国家、省、市、校发布的互联网络管理规定,在网络这个虚拟社会中必须遵守有关法律法规,加强学生的自律性。并以知名度高、学生崇拜、 社会影响力高的专家为主,开设学生喜爱、高度关注并踊跃参与的专题讲座、通识课程、品牌论坛、使得园区校园网络成为弘扬正能量的重要阵地。

培养学生文明的网络行为。网络作为推动素质教育的重要平台,在网站建设中不仅需考虑内容丰富多彩而且要贴近实践、贴近师生和贴近生活,成为师生沟通交流平台。只有学生能自觉抵制不良信息,才能不断减轻和消除网络的负面影响。

(三)提高学生辨别网络虚假信息的能力

互联网上虚假信息及不良信息往往引发错误舆论导向。如何提高学生判断网上不良信息能力是高校教育工作者研究重要课题之一,从客观上分析一些交互性比较强的网站上,存在网络信息人为操作,产生的虚假信息极大地损害了网络媒体的公信度。为此学生在日常学习生活中需不断建立获得正确媒体信息和判断信息价值的知识结构,其次增强自身对是非、美丑、正误的判断能力,逐渐培养对网络信息的辨析和选择能力。熟练掌握在网上如何获取有效及健康的信息方法,使学生成为网络媒体的主动参与者,而不只是网络媒介信息的被动接受者。

学生学会将获取的信息进行分类归纳,根据自己的学习需求去选择和辨析哪些是自己所需要的网络信息, 运用好网络这个先进的工具进行文化知识的学习和学科知识的研究。并准确地表达自己的思想理念、对待事物的看法与态度及时与他人沟通与交流。

高职教育园区网络舆情监测与管理体系的建立,为校园稳定并高效地开展教学、科研提供有力保障。网络新技术飞速发展,迫使网络舆情监测与管理也要以更新的技术及更快的反应速度来应对复杂的变化,对园区网络舆情监测与管理还需不断地加强理论研究,并不断地开展实践研究。

摘要：文章根据高职教育园区网络舆情的特点,构建了舆情信息采集、处理、查询和展示三层架构的舆情监测系统。其中,舆情监测及预警管理人是最主要的因素,起着至关重要的作用;同时,还需要不断提高学生的信息素养。

人民网舆情监测室 第9篇

关键词：高校舆情,监测系统,应对机制,论述

在这二十一世纪当中网络技术已经成为了一项必不可少的互联网交流技能, 当今的大学生更是这一个群体当中的使用者。近些年来据有关数据统计显示我国政府已经多次对舆情信息的处理产生一定的危机心理和不信任的心理。近些年当中虽然网络技术发展的十分壮大, 但是我国高校对于网络舆情信息发现的并不够及时, 在反应和处理方面都显得十分的滞后。现如今的高校大学生是利用网络较多的一个群体, 正因为这一点高校也将会成为舆情事件发生最为集中的一个地点。为了防止舆情信息对社会和校方造成的不良影响, 就一定需要对一些不良舆情信息及时的进行阻止, 从根本上维护校园网络的安全性。

一、系统体系结构

在现如今的高校网络舆情系统当中主要分布着三部分板块, 分别是校园网络舆情信息采集模块、互联网舆情信息采集模块以及网络舆情分析预警模块, 这三大模块共同组成了网络舆情系统。这种完整的网络舆情结构可以对一些舆情信息及时的进行处理, 确保信息能够在第一时间通过互联网终端的形式传输到平台当中。在这三种舆情模块当中预警模块是较为重要的一个环节, 在对互联网信息终端进行输入词汇的时候, 一旦出现了一些有关于舆情信息的关键词, 预警模块就会及时的进行阻止或者是向信息终端进行信息的传输, 这样可以确保在第一时间使得高校发现舆情信息并且采取正确的措施。

二、系统主要功能模块

1) N utch搜索引擎与校园网信息采集。简而言之N utch是一个开源的Java实现W eb的搜索引擎, 这种搜索引擎具有着十分重要的作用和功能, 不仅仅可以为人们提供特定的网页数据还能够实现网络爬虫和网络舆情过滤的作用。Lucene是一个搜索库, 可以进行一个大量的信息搜索, 这个功能可以帮助高校当中的有关部门进行舆情信息的搜索工作, 还可以在一些应用程序的运行和使用当中起到至关重要的作用。对于数据库信息的采集一定要全面, 因为全面的信息不仅仅能够为学校的舆情信息提供更多的分析和发展平台, 还能够在准确度上满足高校舆情发展的需要。

2) 元搜索引擎与互联网信息采集。元搜索引擎与其他搜索引擎有着不同之处, 与搜索引擎是建立在其他搜索系统之上的一个搜索引擎。从整体上来讲, 元搜索引擎起到一个掌控全局的作用, 它可以通过互连网技术去搜索及采集其他搜索引擎搜索到的信息, 并对这些信息进行汇总, 在汇总的过程当中可以将一些重复的或者是没有用的信息过滤掉, 最终将筛选好的信息反馈给用户, 这就是元搜索引擎的最具亮点之处。通过对元搜索引擎特点的分析可以发现, 如果在高校当中可以有效的利用元搜索引擎进行网络舆情信息的掌控和管理可以在很大程度上增加信息来源的广度和宽度, 这对于舆情信息的采集工作是非常有帮助的。

3) 文档分析与中文分词。文档分析是互联网舆情检索的基础, 文档分析会在很大的程度上对分词有着帮助, 在所有的分词模块当中文档分析是先觉得条件, 无论在哪一个信息采集当中, 都需要首先进行文档分析, 然后对其进行中文分词。分词环节能够对后期中文分词的效率和准确度奠定着一定基础。

4) 信息引擎与检索。索引文件的建立主要是为了针对网络舆情信息的反馈与检索, 在系统当中一般都会为校园当中的互联网建立多个具有数据来源的索引文件, 这样这些建立起来的文件最终会成为一个可以对网络舆情信息进行检测的舆情分析和预警模块, 在需要对文件进行索引的时候该系统便会主动的选择正确的模块并对舆情信息进行检测, 最终将索引的一些文件进行筛选并将多个文件合并成一个文件, 这样做的目的主要是为了减少索引的时间和搜索文件的数量, 可以在很大程度上提升检索的工作效率。

5) 信息预警。在校园网络互连网当中系统对于搜索引擎当中的关键词是可以进行预警的, 并且这种网络舆情的预警方式也是现如今用处较为广泛的一种方式。在对特征库当中的关键词进行索引之后, 通过关键词就会获得与之相关较为新的消息, 通过这个消息然后再与数据库当中的历史记录相比对就会发现舆情信息, 这样便会得到舆情信息的相关结果。在经过对现有舆情信息分析之后, 有关工作人员会利用先进的短信端技术使得舆情信息的最新发展动态在第一时间传输到短信端口, 发送到监测人员的手中, 最终监测人员就可以利用舆情信息监测平台对已有的舆情信息进行监测, 从而获得最近的舆情动态信息。

三、应对机制研究

虽然现如今网络技术十分的发达, 无论是在技术上还是在速度上, 网络舆情的反映都是十分迅速的, 尽管如此笔者也建议高校当中的有关部门也要建构起合理的架构模块, 这样对于舆情信息的发生和蔓延都能够给予更好的控制和掌控。对于高校网络舆情信息有关人员不仅仅要对其进行防范和检测, 还要对其建构起正确的架构系统。面对于舆情信息的发生特点, 这种传播快速度快并且突发性强的舆情信息高校一定要给予高度的重视。可以令高校当中的一些部门形成应急小组, 这支网络舆情应急响应队伍的人员组成都是高校内部的一些领导, 需要他们之间的密切配合。一旦发生任何的高校网络舆情危机, 这支队伍都应该迅速的做出反应, 并且在第一时间进行舆情应急预案, 多个部门和小组之间可以同时的进行工作, 力争将网络舆情信息控制在可以掌控的范围之内, 并且要将技术工作与思想工作同时开展, 为了防止舆情信息的发展奠定坚实的基础。

四、结束语

综上所述, 笔者简单的介绍了一些关于现如今高校网络舆情监测系统的建构以及应对机制的问题, 笔者认为在这个信息化飞速发展的时代当中, 对于现如今高校网络舆情技术应当有着一定程度的创新。本文当中对搜索引擎以及预警系统的工作方式进行了简要的分析, 这些方式和方法都能够在第一时间对高校网络舆情信息进行监控和防止, 确保对网络舆情信息的控制, 进而能够为促进高校的发展和未来建设奠定坚实的基础。

参考文献

[1]宋光慧, 聂炎, 郭建康.基于Nutch的校园网信息检索系统的研究与实现[J].中国教育信息化, 2013.

[2]李杰, 索志海.基于统计分析和知识挖掘的网络舆情管理决策平台研究[J].中国教育信息化, 2010.

[3]张伟哲, 申文博, 张宏莉.加强网络管理构建型网络舆情系统[J].信息网络安全, 2010.