说起公众号舆情我对这一块还是比较了解，可以和你简单说一下，一般情况下我们把数据监控分为两种形式，一种是用于假号监测，另一种是用于数据分析；而舆情数据如同字面意思一样指“舆论情况数据”，通过对公众号数据进行采集进而完成同一数据对数据监控与舆情数据的共通，简单来讲就是公众号数据的监控和舆情的数据是同一组数据，我们先对一些名词进行拆解，详情如下：
一、什么是公众号数据采集？
公众号数据采集简单来讲就是通过程序把目标公众号数据采下来，具体步骤：首先拿到目标公众号历史文章、然后通过代理服务器软件就可以进行自动抓取工作（当日具体工作需要技术实现）最后把抓取到的内容按字段进行分类存储到服务器，按阅读数、点赞数、评论数、主体信息、评论内容等等这些字段组成各种可以被普通用户所调用的接口，也就是api接口，这就是简单的公众号数据采集，也可以帮助对公众号历史的一段时间发布的内容进行回采，比如过去一个月、半年、一年甚至三年的历史信息进行按需采集。可以帮助广告主更好地去了解流量主，避免广告投放转换效果很差的事情发生。建议投放广告前要对流量主进行监测，凭数据说话。
二、什么是公众号数据监控？
公众号数据监控通俗的讲就是对公众号发文情况进行监督，这个监督有两方面的场景
1、是对竞品的监控，比如对方的发文时间、发文内容、发文后的用户反馈情况以及用户吐槽点等
2、是广告主对广告效果的监控，我们想要在某一公众号投放广告时，如果浏览量很高，可是却没有给我们转化出很高的效益客户，那么我们就需要监测他的阅读量，当我们发现他的阅读量在某一时刻突然陡崖式增长的时候，那么就存在一个刷数据的情况，所以没有给我们转化出有效客户，正常情况阅读量都是呈平滑的曲线增长的。可是当我们确定好一个公众号他的阅读量是真实的，点赞率也还可以后，那么我们就需要知道他的上一次投放广告的效果如何，如果上次的相关产品的投放广告效果不好，那么我们就要考虑是否换一下该公众号的投放的，可是这些数据上的问题往往自己是没有办法全面的了解到的，这个时候我们就需要借助一些第三方的数据监测平台，来帮我们全面地进行检测，这样我们的投放的转化效果就会很高。
三、什么是公众号舆情数据？
公众号舆情属于社交舆情监测中的重要组成部分，用于监控公众号体系内的舆论情报内容，适用场景如政府部门、企业、明星、舆情公司、公关公司等等。比如监控明星“林更新”的公众号舆情信息，就需要对全网公众号文章数据进行筛选，把所有关于林更新的数据进行汇集分析，得出正面和负面信息，正面信息是哪些？负面信息又是哪些，是否为真实信息？哪些公众号发的此类新型，可以对这类公众号进行历史数据监控，看是否为恶意营销号等等；同理企业尤其是快上市的企业也很需要舆情数据来查看有没有负面信息，然后可以做到提前监控，未上市扫平障碍。
通过以上内容详细信息的朋友都已经发现了：公众号数据和公众号舆情数据的关系其实都是同一数据的不同表现形式，这些数据通过不同的整合会有不同的用途，就像同样一篇的负面数据，不同的场景下会起到不同的效果，从而形成新的需求甚至产生已解决此类需求而生的公司。
预警的概念最先来源于对重大自然灾害征兆的研究。目前关于天气、自然状况的预警系统已经在社会生活中发挥着显著的作用。
网络舆情预警就是发现对网络舆情出现、发展和消亡具有重要影响的因素，并连续不间断地动态监测、度量、及采集他们的信息，对当前网络舆情做出相关分析并及时做出预警通知。
网络舆情预警等级的设定
网络舆情的预警等级划分；等级表示颜色；
在综合考虑国际惯例，我国相关机构管理规定及网络舆情发展趋势的前提下，网络舆情的预警等级被划分为：轻警情、中度警情、重警情和特重警情，四个等级依次采用蓝色、黄色、橙色和红色加以表示。
蓝色级：出现舆情。
国内网民对该舆情关注度低，传播速度慢，舆情影响局限在较小范围内，没有转化为舆论的可能；
黄色级：出现舆情。
国内网民对该舆情关注度较高，传播速度中等，舆情影响局限在一定范围内，没有转化为行为舆论的可能；
橙色级：出现舆情。
国内网民对该舆情关注度高，境外媒体开始关注，传播速度快，影响扩散到了很大范围，舆情有转化为行为舆论的可能；
红色级：出现舆情。
国内网民对该舆情关注度极高，境外媒体高度关注，传播速度非常快，影响扩大到了整个社会，舆情即将化为行为舆论。
如何运用舆情监测系统实现舆情预警？
网络信息采集；采集信息结构化；数据挖掘并分析；发现网络舆情；舆情信息处理；判定舆情等级；系统发送舆情预警信息；
1、网络信息采集
随着网络媒介的发展和用户规模不断扩大，互联网已是民意表达的主要空间。
舆情一旦形成，网络上相关舆情信息会在短时间内迅速爆发，传统的人工搜索信息已无法实现大量信息的收集。
因此，可依托舆情信息监测系统，自动采集网上信息。
网络信息收集可分为重点收集与一般收集，重点收集是对已知晓的集中反映舆情的网站、重点人物的微博或最新热点进行关键词信息收集。
一般收集指广泛地对互联网信息进行采集，覆盖面较广，涉及信息量极大。
2、采集信息结构化
通过互联网采集的信息，多数是非结构化或半结构化的，难以进行统筹整理与分析。
因此，收集来的信息，必须要经过结构化，剔除无用信息，将信息进行必要的整理。
3、数据挖掘并分析
信息结构化后，进行数据挖掘，利用数据技术处理提取特征，了解用户的偏好及访问习惯。
4、发现网络舆情
通过对收集信息的分析，可在近期网民关注的议题中发现网络舆情，同一时期的网络舆情往往有一定数量，每一个舆情都处于持续的发展变化中。一旦发现，可直接做出预警，另外针对这一个具体舆情的发展变化进行跟踪。
5、舆情信息处理(数据清洗、数据存储、数据索引)
有些偏向于偏激的信息对社会安全及稳定存在潜在的破坏性，应重点标注；另外一些舆情信息不涉及敏感话题，但由于关注者众多，存在被刻意引导的可能性，也需被重点关注。还有一些仅仅反映民众情绪。网民情绪及关注点是舆情研判的重要数据依据，从舆情信息中提炼出反应网民对事件的态度是至关重要的。
6、判定舆情警级
根据预警指标体系，判定目前舆情的警情等级。
7、系统发送舆情预警信息
系统第一时间发送预警信息给到相关负责人，另外可根据当时舆情发展情况生成舆情简报
政法新媒体舆情如何检
涉及政法类议题舆论关注高，再加上新媒体传播渠道广，一但有涉及政法类新媒体舆情产生,很容易在短时间内成为全网热议的焦点，进而触发网络舆情危机。因此，对于政法新媒体舆情检测需做到全天实时监测。
而要做到全天24小时不间断监测，就需要运用到专业的辅助工具，也就是现在政企单位用的多的互联网舆情监测平台软件。通过利用专业的互联网舆情监测软件，可以全天不间断实时监测全网政法新媒体舆情，助力其能够在第一 时间获取到与本单位相关的最新舆情信息。
在互联网时代，企业想要树立良好的品牌形象，就必须了解自身、竞争对手以及相关政策法规的舆情信息，还要随时随地防范与处理舆论事件造成的不良影响，因而企业进行舆情监测工作是十分有必要的。
企业应该如何挑选舆情监测系统呢？企业一般会重点关注到以下几个问题：
1、全面性
舆情监测系统的覆盖面，监测的渠道是否达到了全网监测的程度？
网络内容监测全面性一般指系统所监测网站的类别及总量。通常情况下，一般监测系统不会做全网监测，除了技术上的困难外，在运营费用和投入上就是中小规模公司难以承受的。性能优越的监测系统会有选择地进行网络监测，客户关注领域的相关网站、排名靠前的大网站、热点网站是监测的主要对象。
在全面性方面，甲壳虫实现了全面的社交媒体大数据覆盖：
全面覆盖微博/微信/论坛/博客/Facebook/Instagram/Youtube；新浪微博最高等级商业接口，分钟级更新采集；微信非授权公众号监测；上千家国内论坛，全面覆盖垂直行业论坛等……
此外在信源方面，甲壳虫与内容伙伴达成长期而紧密的合作，所提供的信息均获授权，用户可安心使用，无需为内容的合法性担心。
2、准确性
舆情监测系统的信息是否准确？是否能自定义监测内容？是否能定监测平台？
为了提高内容识别的准确性，大部分网络舆情监测系统类似甲壳虫舆情数据分析站系统等采取了专业化发展的策略，通过面向特定领域的知识、经验和基础数据的积累与不断更新，逐步建立起舆情监测系统在特定领域内的服务特长和功能优势。
随着互联网媒体、社交媒体的快速发展，信息和数据更是快速的积累和流动，这时更需要高超计算处理速度和复杂模型来提炼相关信息，挖掘真实的信息。
甲壳虫有专职的语言学编辑团队维护行业知识，同时也不断地为研究院提供标注数据供其训练人工智能分析模型，以适应快速变化的信息世界。
此外，甲壳虫在中文自然语言处理方面积累了丰富的经验，多年来一直致力研发语言学及人工智能技术，并为了更好地服务两岸四地的客户，对普通话和粤语的分析大力投入，使其在中文语意分析上更胜人一筹。
3、时效性
舆情监测是否及时？如何平衡舆情的时效性问题？很多信息都有时效性的！
网络内容监测的时效性与准确性紧密相关。如果系统对内容的判断准确性高，需要的人工干预就少，监测信息处理的时滞就少，监测的时效性自然就会有保障。如果系统对判断的准确性不够，那么就需要一定的人工干预，通常情况下就会出现滞留。
如果不能同时保证系统的时效性与准确性，就不能对网络突发舆情进行及时监测和有效的应急处理，而这对危机公关服务是非常关键的。
除了大量投入的人力资源外，甲壳虫成立了独立的慧科研究院，专注中文内容的智能化分析，即在大数据的基础上对中文自然语义进行智能的解析与挖掘，兼顾网络内容监测的时效性与准确性。
4、关联度
能否针对特定方向进行监测及反馈？以便企业及时精准调整应对政策！
监测系统如果致力于提供全方位的监测服务，就需要有较好的业务包容性，除了满足网络舆情监测的主要需求，还要能够根据客户需要做到定制化的服务，或叫“专用型系统”。
“专用型系统”与“通用型系统”各有特色，客户在选择时主要评估是否能够充分满足自身需求，同时拥有较好的性价比。一个好的舆情监测系统必须有一个持续而专业化的服务保障体系为支撑，而“专用型系统”在此方面会有比较明显的优势，根据特定行业或其他特定领域的特殊需求事先预置一些特色功能，会对目标客户有很大帮助。
如甲壳虫在与银行客户合作中打造的防范风险的智能“金钟罩”，针对银行经营过程中内部及外部风险，塑造了银行风控事前预警、事中监控、事后分析的全面“防护网”:从贷前的客户画像、反欺诈环节，到贷中授信、贷中跟踪，再到贷后监控、贷后管理、逾期管理、挽救不良各个环节，甲壳虫为银行风控提供一站式监测分析及解决方案。
综合地看，舆情监测是一项需要顶尖信息处理技术与丰富处理经验的工作，甲壳虫基于近20年的海量媒体数据积累，凭借先进的人工智能技术，通过科学的分析建模，为全球超过2500家客户提供创新的产品服务和解决方案。
客户可以透过甲壳虫的解决方案掌握有价值的资讯，发掘各种资讯之间的关联性，洞悉危机，全方面满足客户的需求。在出现负面舆情的时刻，甲壳虫能最快速时间内以邮件、短信等方式反馈给客户，全面降低企业舆情风险。
舆情监测工作需要由专业的人员来负责，遇到了不同的事情之后，要做出不同的回应，不能够置之不理，当然这一监测工作所涉及的领域是非常宽泛的，其中包括了网络舆情监测、综合舆情监测，还有社区疫情监测，那么遇到了不同的事态之后，到底应当怎么操作呢？
首先如果接到了要求，需要大家去浏览重点新闻网站，重点论坛以及网民的发帖、跟帖、回帖的话，那么大家一定要及时地浏览，并且快速来到指定网站完成这一项工作，尽量选择那些比较有参考价值的大网站。如果选择的网站不符合要求的话，那么得到的信息恐怕也并不真实。在后期做舆论监测报告的时候，可能会出现大量的错误信息以及不实信息，这样会影响到最后的检测准确性。
在进行舆情监测工作的时候，还包括了社区舆情监测，如果社区内有不少人反映了某一问题，而这一问题偏偏不真实，那么作为负责人员有义务跟对方澄清，在澄清的过程当中会占用一部分时间，但是大家要耐住性子慢慢来，同时也要注意自己的语言表达形式，不可以过于生硬，否则的话很有可能会遭受他人的投诉。不仅要注意解答各种问题，同时还可以看一下社区内最困扰居民的事情，很快就可以得到答复，所以这也是大家需要考虑的检测内容。
作为第一家央企集团层面的“混改”试点企业，中国联通承担着为混合所有制改革探索蹚路、积累经验的使命。与此同时，中国联通也积极拥抱互联网企业，不拘泥于传统业务，推出了一系列的创新产品。今天要给大家介绍的是数言舆情-视频版。
根据2021年CNNIC最新发布的《中国互联网络发展状况统计报告》中数据显示，中国网民规模已达到9.03亿，其中短视频用户规模为7.73亿，占整体网民的85.6%。其中短视频应用的使用时长位居第三，仅次于即时通讯软件以及长视频，一系列数据表明短视频平台已成了不少用户生活中不可或缺的一部分。
而数言舆情-视频版可针对某一事件、人物、品牌、地域等进行个性化监测方案设置。数言舆情视频版目前已整合了抖音、微博、今日头条、快手、小红书、哔哩哔哩等六个最热短视频平台的数据。目前已覆盖137亿+(含评论)的数据量。多级渠道采集并提取相关信息，按其传播路径、关键词云、发展态势、媒体观点、网民情绪，博主分析和网民观点等多个维度进行全方位的智能化分析。并最终用丰富的可视化图标呈现分析结果。
联通数言舆情-视频版运用智能爬虫技术获取海量社交媒体平台的数据，并基于人工智能技术搭建多种模型，识别并分析相关视频数据并产出相关分析结果。数言舆情-视频版面向政府、企事业单位及涉及舆情监测的行业客户，提供全面的舆情监测和 预警、重点用户账号深度监测与管理、视频特征元素的识别、可视化的数据展示、易用的舆情报告、视频传播走势监控、舆情事件分析等服务。数言舆情-视频版能够助力客户准确，高效，智能地处理辖区内舆情事件，提高自身对突发事件应对能力。
该产品面向的客户群体主要有：1. 政府客户：政府、国安、网安、宣传部、网信办、街道办、民主党派等。协助政府客户监测短视频舆情信息，把控网络安全。协助客户第一时间发现网络舆论事件，并对事件做多维的统计分析、溯源分析、内容分析等，并形成多样化自动简报和智能预警推送。 2.企事业客户：旅游、金融、医疗、地产、汽车、学校、建筑等。协助企业客户监测短视频平台上关于自身或者竞争对手的舆情信息， 提高自身对突发舆情事件的应对能力，及时化解网络负面事件带来 的不良影响，为提升自身品牌形象提供数据支持。
数言舆情-视频版能力详解：
（1）舆情监测与预警：基于关键字设置，通过标题命中、昵称命中、注册地命中、发布地命中、OCR命中等方式及时发现并快速收集所需的网络舆情信息。一旦发现重要舆情信息，数 言舆情视频版会通过微信、邮件等形式向用户端推送舆情信息。
（2）数据总览可视化展示：按照监测方案获取相关短视频数据，将短视频按照来源、走势、声量、关键词云、地域分析、话题等多个维度生成可视化图表、列表。
（3）舆情简报制作及推送：根据系统监测方案，获取相关日、周、月数据，并统计成报告，通过微信/邮件下发到指定终端。
（4）视频传播走势监控：针对潜在危险视频，将互动量走势、点赞增量以图表的形式展现，及时关注事件走向，避免事件恶性发酵。
（5）舆情事件分析：数言舆情视频版支持对信息在短视频平台上的整体传播情况，收集全网数据以及跟踪分析，自动生成涵盖事件走势、网站统计、评论词云、传播路径等多个维度的全面分析报告，快速找出事件的信息传播源头与路径。
（6）全网事件分析：针对某一单一事件、人物、品牌、地域等关键词设置监测方案，从新闻媒体、微博、微信、客户端、网站、论坛等互联网平台采集并提取相关舆情信息，可同时分析200万条数据，可更新报告3次，支持按传播路径、关键词云、发展态势、媒体观点和网民观点等多个维度进行自动分析和图表呈现。
（7）本地重点用户深度监测：为保证数据覆盖精准、抓取不遗漏，针对短视频用户构建重点用户账号库，获取更为精准的数据，并进行分级化管理；可根据用户需求从系统后台收录的6.5亿+账号中筛选出重点用户账号池；结合舆情管理需求，针对账号池实现定制化的管理，分析等。
（8）视频特征元素识别与应用：结合AI人工智能，针对指定账号池内涉及视频内容，提取识别视频中的特征元素(如横幅、爆炸、火灾、车牌等)，进行系统训练学习，将视频作品做聚合呈现；系统以每秒一帧的频率对账号池中的视频进行截取，把一段视频分为若干个画面，将画面中的特征物品或场景与系统数据库进行对比，并输出对比命中结果；根据当地舆情管理需求定制个性化特征。
澄清事实，建立信任
良好的舆论环境有利于行业的健康发展。在各行业实施舆论监测与处置，不仅是为了发现和消除负面信息，维护企事业单位的声誉，更是为了与舆论建立互信关系。在这一过程中，及时监测舆情传播，准确把握舆情关切，是进行有效处置和引导的基础。观察发现，舆论场呈现出多元化、异质性、分层化和极端矛盾统一的新特征，这给全面准确把握舆论态势带来了挑战，也需要舆论引导和处置进行相应的调整。
舆论场呈现多元化、异质性和分层化的特征，对舆论监测和风险评估的有效性提出了挑战
网络技术、传播算法和经济社会宏观经济趋势的发展变化深刻地影响着舆情场的特征。具体而言，传播主体、形式、领域日益多元化，循环传播深化，茧效应凸显，情感程度增强。这些特点给舆情监测的全面覆盖和风险评估的准确性带来了挑战。
一是信息传播的领域和形式更加多样化，使信息传播的舆论监测和评价更加难以有效覆盖。目前，舆论信息的传播形式已经突破了文字和图片的基本类型。音频、视频甚至即时通信变得越来越普遍，这增加了信息收集的难度。特别是通过关键词捕捉视频、直播等流媒体，也很难在第一时间捕捉到网民评论、弹幕等新的互动形式。例如，在能源行业，一些与项目建设相关的敏感公众意见通过短视频的形式被泄露出来，这不仅增加了信息的传播，也使得通过传统手段进行监控变得困难。
多种传播形式基于多种传播领域，不同平台之间的信息壁垒较高。在检索逻辑上有一定的差异，reach和influence的计算方法也不同。在这种背景下，信息的全面监控与整合受到了挑战，这不仅使通信的估计更加复杂，也增加了对非文本信息尤其是流媒体通信的监控对人工工作的依赖除了增加人工成本外，不利于信息统计的稳定性。
同时，不同领域的信息传播路径、网民反馈方式、有效沟通形式也存在差异。此外，算法推送给个体的信息在呈现和获取时间上也有所不同。一方面，信息传递难以评估；另一方面，辟谣、澄清、回应等舆论引导的实施可能会滞后，甚至无法到达某些目标群体。
二是信息传播主体多元化、异质性增强，相关复杂性提高，对监测覆盖的全面性和风险分析的准确性提出了挑战。自媒体和网民的活动大大增加了信息量，需要监测预警，从海量信息中筛选和判断敏感信息。
还需要注意的是，目前一些自媒体和网民的帖子和帖子都具有“群炒”和“标题党”的特点，目的是为了实现流量营销，甚至达到通过扩大音量迫使企业转移利益的目的。研究和确定这些受试者的声音的实际风险则更为困难。例如，一些自媒体在转载信息时，为了提高话题性，往往会抽取事件中的敏感关键词，放在标题、简介等醒目的位置，从而进一步增强原始信息的敏感性。
“自媒体”、意见领袖的加入，以及交通管控手段的发展，也使得信息传播路径复杂化。有些舆论一开始并没有引起人们的注意，但在被“自媒体”或意见领袖转载后，由于自身的影响或通过购买促销手段迅速形成舆论。舆论风险评估不仅需要考虑信息的最初发布者，还需要考虑二次传播的参与者及其行为。
在“交通经济”的驱动下，涉及敏感问题的个别舆论事件被反复煽动起来，存在着新热点事件串联解读的可能性，增加了旧新闻滋生风险的可能性。公众舆论的长尾也加剧了刻板印象的形成。舆论对新舆论事件的解读带有刻板印象，阻碍了事件主体对事件的界定和引导。
三是舆论领域的意识形态分化和敏感性情绪表达影响舆论环境，但情绪表达较难捕捉
在多元传播主体和情感表达的双重作用下，舆论领域的信息解读容易超出出版者的控制范围。由于表现形式、表现形式、表现要素等原因，部分信息作为客观信息甚至正面宣传信息在解读中失准，甚至滋生风险。能源行业的主题与保密项目作为一个例子，有可能泄露敏感内容传播的一般项目信息，如项目内容的解释引起的招标信息和投机引起的项目位置图片报道，等等。监测和评价应考虑到这些内容中存在的舆论风险。
与此同时，交际主体的表达形式更为复杂，在事物的名称和情感倾向上都有不同的表达方式，如“俚语”、“缩略语”、“反讽”、“表情符号的开玩笑表达”等。传统的机械化、程式化的捕捉或控制舆情的方式都有偏差。
四是进一步深化通报，在超出监测范围的同时考验风险评估能力。在循环传播的特点下，舆论可能首先出现在“朋友圈”、聊天群、邀请型论坛群等非公共开放领域，经过一定程度的发酵后，在舆论领域“突围”。至此，相关信息的传播已经经历了一定的时期。相关信息难以在第一时间监测，所涉及的主体的处置和反应容易局限于被动，对处置效果产生不利影响。
另一方面，不同的舆论圈有不同的舆论焦点和舆论反馈方式。在某些圈子里不引人注意的信息，进入另一个圈子后会迅速发酵，使得这种“跨圈子”沟通的风险更难评估。行业内容交流还涉及行业内人士和行业外人士之间的知识壁垒。行业内个体可控的、一般性的事件往往会在舆论领域引起负面的解读。
此外，各界意见领袖的权威也对传统主流媒体和官方发言人构成了挑战。在定义和解读舆情事件时，圈内人体会更加信任和认可这类领导人的意见。其中，行业自媒体和意见领袖在信息传播和意见引导方面发挥着重要作用。特别是，一些传播者有很强的专业或行业背景。这样的观点被赋予了更高的权威，更有可能引起同行业人士的共鸣。
处置指导：细化处置指导措施
基于以上分析总结，应根据舆情场的新特点调整舆情监测和处置指导，通过细化规划和规范管理措施，优化舆情管理工作机制，从而形成更有针对性的处置指导和声誉修复计划。
预警研究和判断机制应考虑到不同传播领域、不同传播圈子、不同受众的特殊性。在信息舆情风险的研究与判断中，应结合现场传播的特点，区分不同圈子和受众群体的核心关注点，有针对性地筛选敏感舆情信息。同时，在处置指导工作的实施中，传播设计也应根据传播领域和圈层进行更细分。在适当的领域，可以采取引起情感共鸣的方式来赢得舆论的认可。但需要注意的是，处置指南的不同表现形式应以基本事实和核心处置方案的一致性为基础，避免因信息在圈子内传播而造成的差异表达的放大和解释。
把握敏感自媒体和意见领袖的动向。对于一些具有群体炒作行为和有影响力的意见领袖的自媒体，需要通过每天查看其动态和发布内容来熟悉其特点和话题敏感性。只有对上述情况进行处理，才能在日常工作中消除风险。从积极的角度来看，舆论引导还可以通过吸引自媒体和立场相对客观的意见领袖的转发来扩大引导信息的影响力。
延伸舆论闭环管理循环，拓展声誉修复信息呈现形式。单个声誉修复的效应可能会被扩散路径、循环传播和长尾效应削弱。对此，在细化引导方式的同时，时间维度也应延长声誉修复周期，以对冲舆论炒作的“长尾效应”。
舆情是指在一定的社会空间内，能够围绕某一件事情中产生和持有的舆论，更多的是指负面新闻，负面评价。对于企业来讲，进行舆情信息监测可以及时地发现恶性事件于不良评价，便于企业进行说明处理，可调节避免爆发品牌威危机，能够对于已经造成的损失加以挽回。在互联网的时代，任何企业，单位其实都需要关注舆情，毕竟网络的传播速度，一旦舆论大面积的爆发，那么企业想要控制也是非常困难的。
在舆情监测的时候，可以通过这样的监测系统，监测到企业正面舆情微企业的发展，进行宣传和造势，也能够监测到用户口碑舆情，为新品研发决策依据。也能够实时信息反馈，避免让负面舆情为企业带来更大的损失，当然也可以更加深入了解政府行情，为营销决策提供依据。
对于企业来讲，舆情监测是至关重要的，它能够将企业好的方面加以快速的宣传，当然不好的及时地做出时的做出应对的措施，避免让损失更大。另外它是可以及时地找到舆情的挽回办法，毕竟所有的舆情都是不好的负面新闻，这时候企业应该及时的处理，否则可能对于整个品牌都会造成很大的影响。这时候一定要对于这样的突发事件能够有一个及时反馈的态度，所以舆情监测是非常关键的，特别是对于政企单位来讲更是如此。
企业与单位主体如何做到网络舆情全网监测？在当下这个大数据时代，互联网舆情的来源越来越多样化与多元化，对于舆情的监测工作也越来越重要。那么，企业与地方政府如何做到网络舆情全网监测？让我们跟随小编一起来看一下。
第一、建立舆情预防机制
首先面对舆情我们要做的提前预防，并且在舆情出来的时候我们要第一时间去进行处理，我们可以采用一些舆情监控系统，对各大搜索引擎，自媒体平台等进行监测，同时进行多种方式舆情预警。一经发现舆情内容，对其进行专业的处理。
第二、将舆情扼杀在萌芽期
所有的舆情都是从一个不起眼的事件开始进行发酵的，可能一开始并没有被扩大。但是当越来越多的人知道并且参与其中，那么就会成为一个较大的事件，最后成为了舆论焦点。舆情的处理一定要将其扼杀在萌芽期，在舆情刚出现，还未发展成为一个大事件之前进行处理或加以引导，这样才不会对企业或主体单位造成名誉或经济损失。
第三、网络舆情全网监测
通过借助舆情监测平台或舆情监测系统，7*24小时辅助监测与企业相关的网络舆情内容，整合相关的互联网信息。在网络舆情信息出现的瞬间监测到，为企业的下一步舆情工作做好充分准备。
做舆情监测产品这么久，也没好好的总结过自己之前做的舆情项目。通过本文您将可以了解一个常见的舆情系统应用场景和舆情相关技术介绍。
一、为什么叫舆情监测产品
随着互联网的快速发展，网络媒体作为一种新的信息传播形式，已深入人们的日常生活。网友言论活跃已达到前所未有的程度，不论是国内还是国际重大事件，都能马上形成网上舆论。通过这种网络来表达观点、传播思想，进而产生巨大的舆论压力，达到任何部门、机构都无法忽视的地步。所以市场上衍生出对于舆情信息的监测需求。
二、舆情监测产品的典型应用场景
舆情系统本质上是一个数据监测系统，解决的是特定的数据快&准的推送问题。在实际使用中，常常有这些应用场景：
是指对各级政府机构、名人、大型企业需要实时掌握互联网舆论，对相关负面舆情及时获知并处理，避免负面舆情持续发酵恶化。对网络中相关热点事件进行多维度的数据分析和舆情趋势研判，为舆情处置、方针决策提供依据。
企业需要了解涵盖主流媒体的全面垂直行业信息内容，监测高度相关的行业新闻。时刻掌握行业新闻与热点活动，深度挖掘有价值的情报见解并形成专业化的报告。
指企业或者品牌方根据互联网中的品牌及声誉信息，了解自己的品牌及声誉情况，当有负面信息发生时能够及时处理。
品牌方关注互联网中品牌相关舆情信息，了解网民对企业品牌及形象的评价，分析消费者对品牌的认知和注意力迁移。积极引导正面的口碑舆情传播，及时对负面口碑进行处置。
企业需要实时了解竞争对手或企业动态、舆情信息走势，了解自己产品和竞品在行业中的舆情趋势对标。深挖竞品数据、信息和市场布局，以提升自己产品的竞争优势，赢得市场先机。
企业根据自己个性需求，获取特定站点信息，及时了解行业最新消息或者商机，从而快速采取商业动作，进行商业决策。
三、常用舆情系统所用技术
1）网络爬虫
从技术的角度讲，它采用的搜索技术与百度的搜索无异，都是基于网络爬虫，在此科普一下网络爬虫是什么？
网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
2）常用算法
由于舆情采集的回来的内容主要为文本内容，关于文本识别与分析，主要是用的NLP相关的算法模型，常用的有：
simhash算法：解决相同内容聚合的问题；
TF-IDF算法：常用来解决文本相似度的问题；
倾向性算法：用来判断文本的正负面程度；
NER：命名实体识别，用来文本主体提取；
分词算法：实现长文本词句的拆分。3）存储技术
常用的有Elastic search，适合数据量不大（亿级左右）的情况。
ES自带分词器，用的还是比较爽的。到10亿级别建议用大数据架构。
四、高频功能
专题监测是舆情系统的高频功能，解决的是监测范围的配置问题。
通常会有三种词的配置，分别为主体词、相关关键词、排除词。主体词是指监测主体，相关关键词是指和主体词相关的关键词，排除词是指不能出现的词。为了用户使用更方便，在这个层面可以进行词库的构建，实现相关词推荐。
这个功能解决的问题是信息采集后更好的触达问题。由于不同信息传播属性、来源属性、信息特征不一样，在预警层面常常会有基于来源、作者、传播量、相关性、信息正负面程度的配置。为了更好的触达用户系统需要具备产品页面推送、手机短信、邮箱预警、微信推送、电话等的触达方式。
舆情趋势分析也是舆情系统的高频功能，用来实现相关信息的总览。
由于舆情系统上提供的数据更多的是呈现目的，而在用户实际业务场景中，实际使用的用户和进行舆情决策的用户通常不是一个人。此时作为系统使用者需要形成数据报告进行汇报，或者信息转发。所以系统通常要具备信息简报、周报、月报的功能，分别以单条信息为模版、单周为数据模版、月为数据模版，实现用户的报告导出及转发的目标。
五、总结
本文介绍了常见舆情系统的实际应用场景及技术架构，以及核心功能介绍。舆情系统本质上是一个互联网信息的定向监测工具，利用这套技术思路及路线，衍生出内容安全、商业情报、口碑监测、竞品监测等领域。现在舆情是网络安全中属于内容安全领域的一个赛道，很多内容安全的方案在实际上和舆情监测技术流程是一样的。只不过侧重点不一致，内容安全解决的是内容合规问题，而舆情监测是解决重点信息监测预警的问题，一个是主动视角，一个是被动视角。
文章作者：贤锋_Blue 文章来源网络，如有侵权，可以联系删除。
什么是好的“舆情监测”？
TO品牌公关：是时候谈一下做好“舆情监测”的重要性了
顶级商业大佬沃伦·巴菲特说：“树立良好的声誉需要二十年的时间，而毁掉它，五分钟就足够了。”
在互联网高度发达的今天，可能要不了五分钟，就可以给一个品牌的声誉带来不可逆转的伤害。
依靠舆论，可在短时间让一个新品牌名声大噪，也能让一个百年企业在朝夕之间损失惨重。
在人人都是自媒体的时代，并非只有重大事件才会引发舆情，一件关于品牌的小事，如果不慎击中了舆论的敏感点，都有可能从某个论坛的点点星火发散至整个网络形成燎原之势，将品牌辛苦建立的形象付之一炬。
更为头疼的是，很多时候，企业根本不知道哪件事会在何时何地引爆舆论。
比如三只松鼠的“宣传海报辱华事件”，海报是2019年拍摄的，却在2021年的12月被一位网友在某个社交平台发出来，等三只松鼠的公关人员有所反应时，信息已经在全网传播，并激起连锁反应，引发舆论风暴，让三只松鼠的品牌形象大受影响。
当下舆论环境日趋复杂，品牌要想掌握市场动向、用户需求以及在舆情发散前后积极处理，将负面影响降到最低，舆情监测显得尤为重要。
在品牌公关中，舆情监测可以起到哪些至关重要的作用？
安全期：全面监测，未雨绸缪
风平浪静的海面下隐藏着的往往是暗流涌动、惊涛骇浪，舆情监测如同品牌的情报机构，可对与品牌有关的信息进行完全抓取和搜索，将相关信息分类，然后通过人工和技术手段进行甄别分析，掌握品牌在全网的口碑现状。
当负面舆情有发散的趋势时，舆情监测能帮助品牌公关迅速做出反应，提前做好应对措施，积极引导舆论方向，从根源上解决问题，而不是等到舆情不可控后再去堵控，为时已晚。
舆情发散期：精准把控，及时处理
网络舆论发酵分为三个层次：一般，较大和重大网络舆论。很多企业往往都是在危机已达到第三个层次才发现并开始公关，往往会力不从心，对企业形象造成很大损害。
如果企业进行舆情监测，在第一时间了解网络动向，就能在舆情发酵的一级、二级层面进行风险管理，通过对网络口碑信息趋势的正负分析，帮助企业判断现状，在媒体介入前，及时采取措施，引导舆论风向，降低企业的声誉风险。
行业数据监测：知己知彼百战不殆
舆情监测除了监控舆论以外，还可以了解整个行业的发展动向以及竞争对手的实际情况，紧跟行业方向进行革新升级，才可以避免落后、被淘汰的风险。
企业出现重大舆情危机，很多时候都是因为公关不及时、判断错误、处理方式落后、无后续处理程序等造成的。
会出现这些问题的主要原因就是舆情监测体系空白，应对能力不足，导致出现舆情时反应迟钝，一旦舆情发酵对品牌形象造成严重损伤后，再想补救就很困难了。
舆情产品的选择：上医治未病，下医治末病
好的舆情监测体系如同良医，在舆情发生的第一时间就能发现苗头，做出预判，掌控全局，那么在处理危机时就能处变不惊，从容有度地将损害降到最低。
反之，如果在负面舆情发散时，不能及时发现，当舆情危机爆发时就已病在骨髓，随之而来的处理程序就会显得力不从心，毫无章法。
当舆情发酵到不可控时，就需刮骨疗伤，即使竭尽全力度过危机，对于品牌来说也会元气大伤。
可靠的舆情监测体系，不仅能帮助企业进行用户需求分析、危机预警、舆论研究、行业数据分析等，让品牌在平时游刃有余地开展营销宣传；还能在遭遇舆情危机时提供系统的公关流程，在品牌遭遇公关危机时，能给予切实可靠的帮助。
依托互联网信息采集、文本挖掘和智能检索，及时发现并快速收集所需的网络舆情信息，通过自动采集、自动分类、智能过滤、自动聚类、主题检测和统计分析，实现社会热点话题、突发事件、重大情报的快速识别和定向追踪。帮助企业及时掌握网络动向，对有较大影响的重要事件快速发现、快速应对，从正面引导舆论和宣传， 为企业在复杂多变的舆论环境中保驾护航。