① 企業輿情監測和政府輿情監測的區別

好的輿情監測機構能夠根據客戶要求的不同，為客戶量身定製適合的個性化輿情監測方案。
就企業和政府而言，關注的內容和通過輿情監測所要達到的目的有一定差異。

優訊網專業面向 政府 和 企業 提供全媒體（輿情）信息監測服務，可以了解一下。

② 如何利用大數據實現輿情監測

隨著移動互聯網的迅速發展，人類已進入大數據時代。每天我們會不知不覺的接觸無數或真或假的信息，使我們無法分辨信息的真與假，有時容易被輿論帶偏。現在政府、機構及企業已開始重視輿情，深知負面輿情帶來的危害是巨大的。但在如今大數據時代，信息量巨大、傳播迅速，簡單的操作已無法滿足輿情在互聯網上的爆發，那如何利用大數據實施輿情監測呢？

一、如何運用大數據實施輿情監測？

1、將大數據和日常輿情管理緊密結合起來，提高網路輿情整體掌控能力。要運用大數據突破傳統輿情管理的狹窄視域，建立網路輿情大數據監測系統，實時採集網站、博客、微博、微信、論壇等各個網路平台數據，全面分析輿情傳播動態。

2、將大數據和輿論引導緊密結合起來，提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導，一方面要「循數而為」，通過分析網上數據，掌握網民意見傾向，了解網民的喜好和特點。另一方面要「用數據說話」。數據最有說服力，要在充分收集相關數據的基礎上，通過圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民既了解事件真相，也了解事件背景和脈絡，掌握網民情緒，帶著網民觀點去應對問題。

3、將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來，提升政府公信力。當前，美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站，並提供介面供社會各界開發應用程序來使用各部門數據，此舉將政務公開從「信息層面」推進到「數據層面」，開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上，探索建立我國的大數據政務公開系統，引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用，讓數據發揮最大價值。

二、下文舉例說明，如何基於網路大數據，實現輿情監測

本文選用 2019 年9月9日，「港榮蒸蛋糕丙二醇超標」這起輿情事件為例。通過對該事件的新聞、博客、微博、微信、論壇等互聯網數據持續監測和採集，從多維度全方面展示信息的變化情況，對基於網路大數據的輿情監測具體實現過程進行論述。

1、輿情發展趨勢監測分析

發展趨勢監測是通過對事件輿情的網路數據來源、數量和時間三個維度進行趨勢分析。該分析結果，能夠直觀展示輿情各大網路媒體的傳播情況。如圖1所示，該輿情信息在 2019-09-09達到了最大值，2019/09/08 00:00~2019/09/10 14:00期間，互聯網上採集到的23169條輿情信息，其中微博平台的傳播量最大，最高達到了4320篇相關訊息，新浪微博、微信成為該事件的主要傳播媒體。

圖片4來源：新浪輿情通

互聯網已經逐漸成為民眾參與輿論的首先渠道，在萬物互聯互通的數據時代，加強網路輿情監測與引導，對維持國家穩定、促進企業可持續發展都有重要的現實意義。這次港榮蒸品牌被爆丙二醇超標也是no zuo no die，要想不被捲入輿論漩渦，除了用像新浪輿情通這樣的監測軟體保駕護航，還需保證自己產品和服務的質量。

更多數據可參看新浪輿情通官網www.yqt365.com，政企用戶可免費全網搜索事件、地域等關鍵詞。(免責申明：部分文字來自網路，如涉及侵權，請及時與我們聯系，我們會在第一時間刪除或處理侵權內容。）

③ 如何使用大數據進行輿情監測

1、將大數據和日常輿情管理緊密結合起來，提高網路輿情整體掌控能力。要運用大數據版突破傳統輿權情管理的狹窄視域，建立網路輿情大數據監測系統，實時採集網站、博客、微博、微信、論壇等各個網路平台數據，全面分析輿情傳播動態。
2、將大數據和輿論引導緊密結合起來，提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導，一方面要「循數而為」，通過分析網上數據，掌握網民意見傾向，了解網民的喜好和特點。另一方面要「用數據說話」。數據最有說服力，要在充分收集相關數據的基礎上，通過圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民既了解事件真相，也了解事件背景和脈絡，掌握網民情緒，帶著網民觀點去應對問題。
3、將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來，提升政府公信力。當前，美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站，並提供介面供社會各界開發應用程序來使用各部門數據，此舉將政務公開從「信息層面」推進到「數據層面」，開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上，探索建立我國的大數據政務公開系統，引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用，讓數據發揮最大價值。

④ 大數據 輿情監測

近年來大數據不斷地向社會各行各業滲透，為每一個領域帶來變革性影響，並且正在成為各行業創新的原動力和助推器。這一時期，互聯網社交互動技術的不斷發展創新，人們越來越習慣於通過微博、微信、博客、論壇等社交平台去分享各種信息數據、表達訴求、建言獻策，每天傳播於這些平台上的數據量高達幾百億甚至幾千億條，這些數量巨大的社交數據構成了大數據的一個重要部分，這些數據對於政府收集民意動態、企業了解產品口碑、公司開發市場需求等發揮重要作用。
如今，雖然互聯網已經成為收集民意、了解政府和企業工作成效的一個非常有效的途徑。然而由於缺乏對互聯網發貼等行為的必要監管措施，在輿情危機事件發生後，難以及時有效獲取深層次、高質量的網路輿情信息，經常造成輿情危機事件處置工作的被動。於是，重視對互聯網輿情的應對，建立起「監測、響應、總結、歸檔」的輿情應對體系是成為大數據時代政務工作的重要內容之一。
在此背景下，輿情監測及分析行業就是為適應大數據時代的輿情監測和服務而發展起來的。其主要專注於通過海量信息採集、智能語義分析、自然語言處理、數據挖掘，以及機器學習等技術，不間斷地監控網站、論壇、博客、微博、平面媒體、微信等信息，及時、全面、准確地掌握各種信息和網路動向，從浩瀚的大數據宇宙中發掘事件苗頭、歸納輿論觀點傾向、掌握公眾態度情緒、並結合歷史相似和類似事件進行趨勢預測和應對建議。
大數據在輿情監測上的應用價值
（一）大數據價值的核心：輿情預測
傳統網路輿論引導工作的起點，是對已發生的網路輿情進行監測開始。然而這種方式的局限在於滯後性。大數據技術的應用，就是挖掘、分析網路輿情相關聯的數據，將監測的目標時間點提前到敏感消息進行網路傳播的初期，通過建立的模型，模擬模擬實際網路輿情演變過程，實現對網路突發輿情的預測。
（二）大數據價值的條件：輿情全面
大數據技術要預測輿情，首要條件是對各種關聯的全面數據進行分析計算。傳統數據時代，分析網民觀點或輿情走勢時，只關注網民跟帖態度和情緒，忽視了網民心理的變化；只關注文本信息，而較少關注圖像、視頻、語音等內容；只觀察輿論局部變化，忽視其他群體的輿論變化；只解讀網民文字內容，而忽視復雜多變的社會關系網路。從輿情分析角度看，網民僅僅是信息海洋中的"孤獨僵屍"，猶如蟻群能夠涌現高度智能，而單個螞蟻如附熱鍋到處亂竄。
大數據時代，突破了傳統數據時代片面化、單一化、靜態化的思維，開始立體化、全局化、動態化研究網路輿情數據，將看似無關緊要的輿情數據納入分析計算的范圍。
（三）大數據價值的基礎：輿情量化
大數據預測輿情的價值實現，必須建立在對已挖掘出的海量信息，利用數學模型進行科學計算分析的基礎之上，其前提是各類相關數據的量化，即一切輿情信息皆可量化。但數據量化，不等同於簡單的數字化，而是數據的可計算化。要在關注網民言論的同時，統計持此意見的人群數量；在解讀網民言論文字內容的同時，計算網民互動的社會關系網路數量；對於網民情緒的變化，可通過量化的指標進行標識等。
（四）大數據價值的關鍵：輿情關聯
數據背後是網路，網路背後是人，研究網路數據實際上是研究人組成的社會網路。大數據技術預測輿情的價值實現，最關鍵的技術就是對輿情間的關系進行關聯，將不再僅僅關注傳統意義上的因果關系，更多關注數據間的相關關系。按大數據思維，每一個數據都是一個節點，可無限次地與其他關聯數據形成輿情鏈上的乘法效應--類似微博裂變傳播路徑，數據裂變式的關聯狀態蘊含著無限可能性。
大數據時代的輿情監測瓶頸
目前，各地輿情監測工作的主要手段仍以人工檢索為主，盡管也使用了市面相對成熟的相關搜索軟體進行輔助搜索，但搜索輿情的技術仍採用傳統的二維搜索方式，即主題關鍵詞和網路平台二維坐標，由輿情員對採集的信息進行二次加工成輿情產品。
但搜索的輿情信息結果多為一級文本信息，對於深層次的多級輿情信息，如新聞、微博後的評論，網民的社會關系，網民針對某一事件評論反映出的情緒變化，以及網民煽動性、行動性的言論、暗示等數據無法深度挖掘，仍靠人工採集和分析判斷。受制於輿情員的知識水平和價值判斷的不同，極有可能導致有價值的輿情信息丟失，無法准確及時預測輿情走勢，大大降低了輿情監測工作的效率、准確性，增加了有價值輿情信息發現的偶然性和投機性，為重大突發事件的輿情預測埋下隱患。
大數據背景下輿情監測的實現
對大數據的採集加工是整個輿情監測的基礎，掌握數據抓取能力，通過「加工」實現數據的「增值」是輿情監測分析的必備技能。多瑞科輿情數據分析站系統網路輿情監測系統因配置自己研發不同於爬蟲技術的領先採集技術，用戶不但可以監測各種正文信息，還可配置系統採集獲取某些主題的最新回復內容，並獲取其詳細信息，如查看數，回復數，回復人，回復時間等。許多網站結構復雜或採用了Frame或採用了JavaScript動態寫入內容或採用了Ajax技術實時自動刷新內容，這些都是普通爬蟲技術很難處理或無法處理的。對於採集監測到的信息，系統可以自動加以分類，以負面輿情，與我相關，我的關注，專題跟蹤等欄目分類呈現，讓用戶可以直奔主題，最快找到自己需要的信息。
對趨勢的研判則是大數據時代輿情監測的目標。如今人們能夠從浩如煙海的數據中挖掘信息、判斷趨勢、提高效益，但這遠遠不夠，信息爆炸的時代要求人們不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把監測的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展。多瑞科輿情數據分析站系統輿情監測系統對監測到的負面信息實施專題重點跟蹤監測，重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存。監測人員可以對系統自動識別分類後的信息進行再次挑選和分類，並可以基於工作需要輕松導出含有分析數據圖表的輿情日報周報，減輕輿情數據分析，統計作圖的繁雜度。對於某些敏感信息，系統還可通過簡訊和郵件及時通知用戶，這樣用戶隨時都可遠程掌握重要輿情的動態。
大數據時代需要大採集，大數據時代需要大分析，這是數據爆炸背景下的數據處理與應用需求的體現，而傳統的人工採集、人工監測顯然難以滿足大數據背景下對數據需求及應用的要求。多瑞科輿情數據分析站系統網路輿情監測平台成功地實現了針對互聯網海量輿情自動實時的監測、自動內容分析和自動報警的功能，有效地解決了傳統的以人工方式對輿情監測的實施難題，加快了網路輿論的監管效率，有利於組織力量展開信息整理、分析、引導和應對工作，提高用戶對網路突發輿情的公共事件應對能力，加強互聯網「大數據」分析研判。
多瑞科輿情大數據做的挺好的

⑤ 大數據輿情監測主要是監測什麼

大數據輿情監測主要是監測是做好網路輿情監控要及時掌握輿論導向，並對輿論導向回進行及時的分析答。

從傳統的社會學理論上講，輿情本身是民意理論中的一個概念，它是民意的一種綜合反映。但是，從現代輿情理論的嚴格意義上講，輿情本身並不是對民意規律的簡單概括，而是對「民意及其作用於執政者及其政治取向規律」的一種描述。

輿情監控做的好的公司是上海蜜度，上海蜜度的新浪輿情通已經為7000+政企機構提供著包含信息監測、全網事件分析、微博事件分析、競品分析、定製簡報、大屏指揮系統等在內的全方位輿情服務，幫助政企機構對社會熱點話題、突發事件的快速發現、及時處置和正面引導。 新浪輿情通基於互聯網信息採集、文本挖掘和智能檢索，及時發現並快速收集所需的網路輿情信息。並通過自動採集、自動分類、智能過濾、自動聚類、主題監測和統計分析，實現社會熱點話題、突發事件、重大情報的快速識別和定向追蹤。集監測、預警、分析、報告於一體。

⑥ 大數據輿情監測分析怎麼做

首先要拿到數據，然後抽取關鍵字，對關鍵字進行統計

⑦ 大數據時代，輿情監測面臨的困境是什麼

1、輿情發現來不及時
由於自自媒體兩端信息發布者和接收者眾多，網民可以通過自媒體發布任何關於言論。雖說自媒體時代給了大家暢所欲言的平台，但信息的發布並不能得到即時把關，言論的真實性和可信性有待商榷，尤其是負面信息一旦造成輿論聚集，其影響力不容小覷。涉事單位在毫無察覺的情況下，可能就被輿論推上了風口浪尖。
2、信息碎片化
在互聯網上傳播產生的信息數據量無疑是巨大的，且輿論話語權分散，各類數據隨手可得，僅靠人工搜索的方式收集、匯總、分析，難度系數堪比大海撈針。

⑧ 專門為政務提供服務的輿情監測系統好用的有哪些

1、人民網輿情監測室：

軍犬網路輿情監控系統，是由中科點擊（北京）科技有限公司自主研發的一套業內最成熟的網路輿情監控系統和網路輿情辦公系統。是一套綜合運用搜索引擎技術、文本處理技術、知識管理方法、自然語言處理、手機簡訊平台，通過對互聯網海量信息自動獲取、提取、分類、聚類、主題監測、專題聚焦,以滿足用戶對網路輿情監測和熱點事件專題追蹤等需求。

典型客戶：

（政府）北京西城區信息網、中國人民武警警察部隊、北京昌平區、軍區總醫院、遼寧國稅、江蘇南通等

（企業）中國國電、中國聯通、中國醫葯集團、中國移動、汽車之家、廣西裕達集團、桃源縣城市建設投資開發有限公司等

（高校）北京林業大學、國防大學、湖北工業大學等

⑨ 大數據輿情監測平台的作用有哪些呢

大數據與監測平台的話，可以更直觀的看出他的一些具體的走向，也可以分析出他的一些利弊