枣庄舆情监测服务

随着国内移动互联网发展速度放缓，近年来少有新的媒介载体出现，主流舆情厂商在数据获取层面大概率已迫近极限，此前通过大规模获取数据以期在数据量层面取得比对优势的竞争策略将不可持续，当然在此过程中的海量资源与技术投入已经淘汰掉市场上大部分舆情系统竞争者。在这样的大背景下，舆情行业的竞争将更多地由“数据获取-简单分析”的层面转向“深度分析”层面。为提升自家产品在数据分析层面的竞争力，各个厂商的舆情系统中均包含各类分析模块，名称不同但功能相似，如日报/周报/月报等周期性分析报告、竞品对比报告、事件跟踪报告等。然而，受限于中文互联网内容来源的多样性以及中文自然语言处理的复杂性，系统内嵌的舆情分析功能在效果上往往差强人意，无法满足实际生产环境的要求，在大多数应用场景中，舆情数据在分析层面的价值仍旧依赖人工来输出。舆情分析是现在很多企业都会进行的一项工作，在进行舆情分析之前我们首先要做的其实是舆情监测。枣庄舆情监测服务

对于负面舆情事件的快速感知和应对 企业负面舆情事件爆发时，犹如以石击水，相关信息在短时间内迅速传播，引起网民的广关注。一些非理性议论、小道消息或负面报道常常在一定程度上激发民众普遍的危机感，甚至影响到民众对企业的信任，影响消费者对某一企业品牌的认同。如不及时采取正确的措施分析和应对，会造成难以估量的后果。 及时有效解决问题 一个企业在成长壮大的过程中，难免会遇到或大或小的的危机，尤其是在这个飞速发展的网络朝代，往往致命性的打击就是来自于网络，这就需要舆情监测工作来减轻危机带给企业的伤害。舆情监测存在的意义，就是及时有效的解决网络问题，帮助企业掌握先机，压缩恶性事件的负面营销。临沂智能舆情监测售后服务针对企业舆情事件的舆论焦点展开分析，制定对应的公关应对方案。

首先，在现实世界里就算是很强大的企业，即使是是行业老大，世界500强等，在互联网上依然可以搜到它的大量负面信息。主要的原因有三点。 1.在现实世界中的投诉都是先理后情，不管是面对面投诉还是电话投诉，我们都是先把问题讲清楚，然后再依据情感考虑，企业可以做什么来弥补。 2.但是在网络世界上大家先入为主，容易被负面情绪所引导，导致没办法讲道理，也不能讲道理，因为在情绪平息之前客户是不会理性思考，这就是网络世界。 3.面对现实世界的投诉，我们一般可以采用“大事化小，小事化了”的方法解决。

情感分析，也称为意见挖掘或情感 AI，指分析在线文章以确定它们所承载的情感基调的过程。该过程背后的科学基于自然语言处理和机器学习的算法，将文章分类为正面、中性、负面。情感分析有助于找出发帖者对某个话题的态度。 情绪分析会展现舆情整体情绪倾向，对网络上新闻媒体、网民的总态度进行正面、负面、中性（或非敏感、敏感）划分。如果监测的品牌、产品或服务的负面评价突然激增，则表明舆情危机可能正在酝酿中。 结合时间和信息量维度，还可展示不同情绪的变化过程。如研究在某个事件或者活动发生前后情感变化，可以用来衡量影响力/效果。使企业快点摆脱舆情的负面影响，将损失降到低。

行业信息监测/决策支持企业的舆情监测与媒体数据分析在行业信息监测方面有如下应用方向：1、行业重点信息快报，包括业内主要企业战略发布、人事变动、营销活动等重要信息，以及通过主流行业/财经站点获取的重点行业资讯。2、经营决策支持：定向监测主管/监管部门网站，根据以往监管案例获取关于监管尺度、监管重点等信息，从而避免在经营过程中产生监管风险。同时，收集研判公政发展规划等信息，以辅助企业制定投资决策、寻找发展机遇。时间趋势，有些工具也可能叫发展趋势、舆情态势，指某个监测主题在某一段时间内的网络信息发展趋势。青岛技术舆情监测渠道

对于企业，面对突发事件时的危机处理能力显得尤为重要。枣庄舆情监测服务

1.监测全网舆情首先是要先能全网监测到企业相关的所有信息，当互联网上有与企业相关的舆情产生时能及时发现，其次才能对这些舆情信息进行分析，才能制定出应对方案，这就包括全网的各大新闻媒体网站以及各类社交平台。2.多角度全方面分析具体可以从时间、情感、网友讨论度、主题等几个方面入手进行分析，以情感分析为例，主要是分析具有情感成分的词汇的情感极性，是正是中还是负性以及情感强烈程度，以此来判定情感类别了解舆情的情感倾向。关键是根据企业需求看想对哪个角度分析，然后再有针对性的采集数据。枣庄舆情监测服务