如何搭建起完整的舆情管理体系？

在信息时代，网络舆论对企业来说就像一把永远悬在头顶的达摩克利斯之剑，稍有不慎就可能对品牌或产品产生巨大的负面影响；业内流传的无数公关失败案例反复证明，在舆论管理领域，事后弥补往往为时已晚，缺乏技术支持的管理让人无法入手。本文从舆论信息收集、预警等方面入手，告诉您如何构建完整的舆论管理体系。如果你不相信舆论的重要性，去看看最近离婚案的主角——一个男明星前妻的微博评论。也许你认为普通网民的评论与当事人无关，但假设当事人将来想拍电影，但没有投资者和观众，这可能是合乎逻辑的结果。舆论是“舆论形势”的缩写，是指人们对社会管理者、企业、个人等组织及其政治、社会、道德等方面的取向，围绕社会事件的发生、发展和变化，在一定的社会空间内产生和持有的社会态度。它是社会上各种现象和问题所表达的信念、态度、意见和情绪的总和。在信息时代，我们越来越深刻地感受到舆论的影响，尤其是网络舆论，尽管我们可能没有意识到。出去吃饭前，你会打开公众评论，参考过去食客的评论，APP上的评分和评论是一种舆论；在买车、买家用电器之前，你也会浏览相关网站，或者在微博上搜索，看看品牌或风格的评价，负面反馈，这些评价和反馈也是一种舆论。有时，对售后服务的低分和负面评价不仅可能完全消除你对品牌或企业的个人青睐，而且可能发酵和大量传播，成为人们关注的热点，使企业不得不花费巨大的成本，努力通过公共关系手段恢复。当然，公众形象总是处于萌芽状态，而不是弥补，所以舆论产业已经深入到政府、媒体、教育研究、软件等行业。大量舆情软件公司和市场调研公司发展迅速，以网络舆情数据为基础，成为舆情服务业重要的技术方阵。截至2012年1月16日，工业和信息化部软件司认可的“舆论”软件约68款，市场上仍有大量未经认证的类似软件。目前，舆论分析机构提供的主要服务包括从舆论监控分析到判断、预警，再到应对策略；舆论管理从简单粗糙的媒体宣传发展到更精细、更全面、更专业的运营。网络舆论分析包括舆论信息收集、舆论事件预警、舆论智能分析和应对策略和舆论报告。舆情信息收集是舆情分析的基础工作，需要从深度和广度两个方向对网络上的舆情信息进行分类和扩展，以满足后续分析的要求。舆论事件预警需要对热点事件进行深入分析，不断跟踪热点事件，分析事件发展趋势，监控事件，及时报警。智能舆论分析和应对策略可以帮助企业深入分析企业形象、产品声誉和舆论事件，从多个角度判断影响舆论的因素、倾向分析和统计，提供应对策略方向和战略收入分析。舆情分析能实现什么？在当前的舆论分析市场中，现有的软件制造商和媒体研究机构都有自己的优势，在政府部门的舆论分析中发挥着重要作用。然而，这些制造商或机构往往关注信息收集，但在收集了大量信息后，他们缺乏使用大数据技术进行信息分析的思维。KPMG大数据团队作为一支由数据专家、建模专家和业务专家组成的团队，认为大量信息的处理和分析是舆论管理的重点，在掌握信息的基础上，我们可以完成的工作包括：1。舆论事件预警主要包括三个重要功能：一是监控整个网络舆论，及时识别最新的舆论事件，帮助事件尽快发现和处理；第二，实时跟踪热点事件，对事件热度进行综合评分，设置预警线，实时报警；第三，探索事件热转折点，分析转折点背后的原因，寻找事件意见领袖，研究意见领袖对舆论的影响；第四，分析事件热词，识别热词的倾向。2.口碑管理的关键在于通过网络舆论数据分析和展示市场对品牌的形象描述，比较企业自身的期望，分析差异的原因。2.口碑管理口碑管理的关键在于通过网络舆论数据分析和展示市场对品牌的形象描述，比较企业自身的期望，分析差异的原因。在掌握数据的基础上，我们赢得了对企业现有宣传策略的诊断，比较了主要宣传平台的PV访问量、UV访问量等信息，分析了各宣传平台中企业形象信息的宣传收入。根据分析结果，引导企业适当调整宣传策略，达到最佳的宣传效果。分析口碑变化和热词分布，从产品、时间、区域等维度判断热词，判断口碑和热词倾向。根据分析结果，企业可以采取有针对性的销售策略，也可以优化产品的反馈集中问题。那么，在认知概念的基础上，如何实现有效的舆论管理呢？技术解决方案：如何实现舆情管理？无论采用什么方法或技术，最高形式都是一个完整的系统，因此建立舆论分析系统是最有效的舆论管理手段。舆情分析系统分为三个主要模块，即舆情信息收集、舆情分析引擎和舆情应用。舆论信息通过舆论收集模块流入舆论分析引擎。分析引擎负责数据处理和分析舆论信息。最终分析结果通过舆论应用程序显示。分析过程中的数据分别存在舆论数据库和查询索引数据库。1.舆情信息采集:爬虫技术舆情信息采集的基础是利用目前非常成熟的网络爬虫技术爬取指定网站的数据。目前，网页信息的捕获策略主要可分为广度优先、最佳优先和深度优先三种。由于深度优先往往受到限制，在团队实践中，我们主要采用广度优先和最佳优先，部分数据采用深度优先策略。市场上有100多种开源网络爬虫工具，各有优势。我们主要使用Python，辅以其他开源软件，从网络上获取所需的信息。此外，需要注意的是，现在大多数网站都采用了反爬虫技术，我们在收集数据时也需要使用各种技术手段来处理反爬虫技术。2.舆情分析引擎通过一系列ETL流程，将爬虫技术抓取的数据存储在本地系统中，并使用SAS、R等工具分析和挖掘数据。对关键词进行情感分析和综合评分，标记事件、时间、区域、相关用户、相关词等信息，计算单词的频率、在同一事件中的比例等数据。3.舆情应用以汽车行业为例，简要介绍了展示舆情系统的应用界面，具体展示内容可根据客户要求定制。a.口碑管理图1是我们通过舆论分析获得的品牌形象。可以看出，该品牌给消费者留下的印象主要是“安全”和“适合成功人士”；假如企业所期望的品牌核心形象是安全与时尚，可见两个形象存在一定偏差，企业需要对宣传策略进行一定的调整。声量诊断也具有重要的参考价值。我们分析其宣传品牌文化的渠道和平台，比较各平台的PV访问量（页面浏览量）和UV访问量（通过互联网访问和浏览网页的自然人数），以及同意度（图2），然后比较各平台之间的品牌形象差异。“口碑变化”帮助我们分析和展示各种产品的口碑变化趋势（图3），其中红色代表较上一期有所下降，绿色代表较上一期有所增长。您可以点击任何列链接到图4。图4显示了当前影响声誉的热门词汇。热门词汇的大小代表权重，如频率、访问者和支持者的数量；颜色代表倾向，红色代表负倾向，蓝色代表正倾向。此外，该系统还支持区域间口碑比较（图5）。b.舆情事件预警舆情监控系统采用准实时运行和手动运行两种方式，实时掌握网络热事件趋势，如图6所示，2012速腾全网搜索，通过模型算法计算当前热值，显示热词，仪表板指向红色部分，热值超过预警值，系统报警。热值计算方法采用声量加权重的方法。微博的声量为V，权重系数为V，微信的声量为W，权重系数为W，新闻网页的声量为D，权重为D，搜索引擎的声量为S，权重为S，热值为H=v*V w*W d*D s*S，权重系数由客户和咨询师协商协议。市场主流的权重系数为，v=0.15，w=0.4，s=0.25，d=0.2。其中，热词的大小代表热词的频率，根据语义分析判断倾向，用颜色标记，蓝色代表积极倾向，红色代表消极倾向，灰色代表无倾向。图中折线表示产品的热度随着时间的推移而变化。图7钻取了舆论事件趋势中的任何时间点，展示了每个人对事件的情感倾向，如倾向、职业、收入、网站、平台、性别、年龄、教育和城市类型。这样，我们舆论管理体系的主要功能就成功构建了。舆论管理大概是一个新兴产业，但舆论绝不是什么新鲜事。每个人都有很多话要说，很多观点要发表。当我们发表这篇文章时，当我们打开微博、微信或任何更受欢迎的媒体平台和论坛时，明星、品牌、企业、热点……仍然经历舆论的考验，成功或毁灭往往包含在每一段中间，可能无法预测和控制。然而，归根结底，舆论仍然是一种信息和数据。在互联网上，无数未能掌握舆论管理的品牌或企业一步一步地被无序的舆论淹没，最终窒息。然而，只要舆论管理的思维和方法得到成功应用，舆论的数据流就是有规律的，可以预测甚至控制：每一篇舆论言论都可能是企业塑造形象的机会。

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