网络舆情抽样分析系统解决方案

互联网时代，要快速、全面地获得真实准确的信息和舆论状况以便了解危机波及的程度，把握相关事件的舆论动向，了解多数人对突发事件的态度、意见、观点和立场，对突发事件的发展趋势做出预测，从而为快速高效的应对危机提供依据，前提是需做好网络舆情抽样分析工作。但问题是网络舆情抽样与分析工作怎么做呢？

网上的信息量十分巨大，仅依靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，因此需要依靠信息技术和相关学科专业知识建立起自动化的网络舆情监测分析系统。目前有关舆情监测分析系统的技术主要有主题检测、文本分类、聚类、观点倾向识别、自动摘要等计算机文本信息内容识别技术。其中基于关键词统计分析方法的技术相对比较成熟，但在有效方面还有很大的不足。

可通过采用蚁坊软件的大数据舆情监测系统工具来弥补其存在的不足，系统支持7*24小时全天候实时监测，可同时对多个设定主体内容进行实时监测分析，会自动过滤与其设定无关信息，并自动识别敏感信息，自身预警，并对订阅的内容实时监测分析，形成数据分析图表与简报。对某一舆情事项或反映问题经过深入分析，对收集到的材料和信息加以系统整理、综合分析，进而形成舆情分析报告。

目前有关网络舆情抽样分析的方法的论述和理论不多但总结起来主要有：针对网络舆论发表的不同空间如各种论坛、博客、播客、网站和不同时间点和时间段考察各种研究指标如议题数量、点击量、跟帖数量和增长、减少的速度程度等；同时为了增加网络舆论的可信和有效，要进行更深入的关键词布控、语义分析、与主题关切度、评论的长度和舆论出处的权威和公信力等方面的考量和研究；在抽样方面，网络开放、匿名特点相结合可使用非概率抽样中的目标抽样、分层抽样等方式。

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