网络舆情监测及预警指标体系研究综述

国内网络舆论文献研究综述管理学院2011级行政管2班姓名艾尼瓦尔·吾斯曼学号20112555摘要：互联网的发展为公众参与社会事务提供了开放、互动、自由的环境，公众可以随时在这个公开的环境中表达意见和看法。

而公民在网络上表达观点和看法的同时也出现了一些不可避免的负面影响，严重影响了社会和谐，因此近几年以来政府部门和社会看重对网络舆论和网络舆论监督管理，同时对网络舆论进行监督和管理。

作者通过收集整理大量的文献，就现在网络所拥有的表象分析，对于舆论所表达的概念，还有出现的问题及其必要性展开梳理，期望能为网络舆论的治理提供全面的总结资料。

关键字：网络舆论、网络论舆监管、文献综述Development of the Internet for the public to participate in community affairs offers an open, interactive, free environment, the public can express their views and opinions at any time in the open environment. While citizens to express their views and opinions in the network also had a negative impact of some of the inevitable, seriously affected the social harmony, so in recent ye ars since the government and the social value of online public opinion and public opinion manag ement network, while the network of public opinion supervision and management. The authors col lected a lot of literature, the concept of a network of public opinion, necessity, status, and its im pact on the conduct of the system comb, hoping to provide a comprehensive summary of inform ation management for the network of public opinion.目录国内网络舆论文献研究综述 (1)一、网络舆论与网络舆论监管的概念界定 (3)（一）网络舆论的概念 (3)（二）网络舆论的特征 (3)（三）网络舆论形成和传播的主要原因 (4)（四）网络舆论监督和管理的必要性 (4)（五）网络舆论监督和管理的内涵 (4)（六）网络舆论监督和管理的基本原则 (5)二、国内外网络舆论监督和管理的研究现状 (6)（一）国外网络舆论监督管理的研究现状 (6)（二）国外对于网络舆情引导监督和管理的主要特点有 (7)（三）国内网络舆情监管的研究现状 (8)三、我国网络舆情监管存在的主要问题 (9)（一）应对网络舆情的态度被动，行动速度迟缓 (9)（二）网络舆情监管部门执行网络法规刚性不强 (9)四、网络舆情有效监管的路径选择 (10)（一）政府信息公开 (10)（二）加强对网络舆情的引导 (10)（三）完善对网络舆情预防和处理 (11)（四）完善网络立法 (11)（五）提高全民的综合素养 (12)参考文献 (12)一、网络舆论与网络舆论监管的概念界定（一）网络舆论的概念书面上所描述的是一种特有情况，即公众对于互联网问题的关注焦点，还有互联网表象出的热点对公众的影响力，这些现象所具有的针对、倾向的特性。

国内网络舆情研究综述丁　也（周口师范学院新闻系　４６６００１）【摘　要】自互联网进入中国后，国内关于网络传播的研究一直没有中断过，但对网络舆情的研究尚处起步阶段。

作为一个新兴的研究领域，网络舆情研究在理论与实践的紧密结合中不断拓展和创新。

为更好地了解国内网络舆情的研究现状，本文根据对“中国期刊网”的检索结果，选取了其中一些有代表性的文献从网络舆情的概念、形成与传播、收集与研判、监控与引导以及网络舆情危机的预警等方面进行综述。

【关键词】网络舆情；传播；研判；引导；预警随着网络的兴起和网络技术的普及，网络开始成为舆情汇集的新通道、传播的主阵地。

作为现实社会舆情问题在网络空间中的延伸，网络舆情也渐渐走上社会发展的舞台，并发挥了越来越重要的作用。

为更好地了解国内网络舆情的研究现状，本研究根据对“中国期刊网”的检索结果，试选取其中一些有代表性的研究成果做一综述，以期全面展示已有相关研究成果，供理论界参考借鉴，并以此推动网络舆情研究的进一步深化。

一、网络舆情的概念周如俊、王天琪（２００５）认为网络舆情从书面上理解就是在互联网上传播的公众对某一“焦点”、“热点”问题所表现的有一定影响力、带有倾向性的意见或言论的情况。

刘毅（２００６）认为网络舆情是由各种社会群体构成的公众，在一定的社会空间内，对自己关心或与自身利益紧密相关的各种公共事务所持有的多种情绪、态度和意见交错的总和。

徐晓日（２００７）认为网络舆情是社会舆情的一种表现形式，是公众在互联网上公开表达的对某种社会现象或社会问题的具有一定影响力和倾向性的共同意见。

纪红、马小洁（２００７）认为网络舆情就是指在网络空间内，围绕舆情因变事项的发生、发展和变化，网民对执政者及其政治取向所持有的态度。

二、网络舆情的形成与传播一些研究者从新闻传播学维度对网络舆情的形成和传播规律进行了探讨。

周如俊、王天琪（２００５）认为网络舆情的形成主要源于社会矛盾、个人意见的扩展以及偶发事件的激发等诱因。

新媒体时代的网络舆情监测与预警机制随着互联网的发展，新媒体成为了信息传播的主要渠道和舆论场。

在这个充满信息和观点的世界中，网络舆情的监测和预警变得尤为重要。

本文将探讨新媒体时代的网络舆情监测与预警机制，并提出一些建议和解决方案。

一、网络舆情监测的意义网络舆情是指在网络空间中人们对特定事件、主题或对象的言论和情绪的集合。

网络舆情具有广泛的社会影响力，能够引导公众的思想和行为，对社会稳定和个人利益产生重要影响。

因此，对网络舆情进行监测和研究具有重要的意义。

首先，网络舆情监测可以帮助政府和企事业单位了解公众的舆论动态。

通过对网络舆情的监控分析，政府可以及时了解社会上存在的问题和矛盾，从而采取相应的措施和政策来稳定社会秩序。

企事业单位可以根据舆情的变化来调整产品或服务的策略，提高竞争力。

其次，网络舆情监测可以帮助公众了解真实的社会态势。

网络舆情中蕴含着丰富的信息和观点，可以反映公众的意愿和需求，帮助公众了解全球社会的发展趋势和态势。

公众可以通过网络舆情监测获得多样的信息，进行自我判断和决策。

二、网络舆情监测的方法和工具网络舆情监测需要借助一些方法和工具来实现。

以下是一些常用的网络舆情监测方法和工具。

1. 数据挖掘与文本分析技术：通过对网络舆情中的文本数据进行挖掘和分析，可以了解公众的观点和情绪，并对舆情的发展趋势进行预测。

2. 社交网络分析：通过对社交媒体平台上用户之间的关系进行分析，可以了解信息在社交网络中的传播路径和影响力，从而判断舆情的发展趋势。

3. 大数据技术：通过采集和分析海量的网络舆情数据，可以获取更全面和准确的舆情信息，为决策提供更有力的支持。

4. 人工智能技术：利用人工智能技术可以对海量的网络舆情数据进行智能化的分析和判断，快速准确地识别关键信息和事件，提供及时的预警和决策支持。

三、网络舆情预警机制的建立建立有效的网络舆情预警机制对于及时有效地应对舆情危机具有重要意义。

以下是建立网络舆情预警机制的几个关键要素。

网络舆情监测及预警指标体系研究综述在现代社会中，网络舆情监测和预警越来越重要。

随着互联网的普及，人们在网络上发表意见和观点的机会越来越多，这将影响到社会的稳定和发展。

因此，建立有效的网络舆情监测和预警指标体系具有重要意义。

本文将总结近年来网络舆情监测和预警指标体系研究的相关成果。

网络舆情监测指标体系是指对网络舆情的各种内容和特征进行定量或定性分析的指标的集合。

这些指标可以从不同的角度和层面来考察网络舆情，从而更好地理解和分析网络舆情的变化和趋势。

研究发现，网络舆情监测指标体系主要包括以下几个方面：情感分析指标、关键词监测指标、社会网络分析指标、信息传播指标等。

情感分析指标是对网络舆情中的情感倾向进行评估的指标。

情感分析可以通过对网络舆情中的文字、图片、语音等内容进行分析，判断其中的情感倾向。

研究表明，情感分析指标体系可以用于挖掘网络舆情中的正面和负面评论，以及评估舆情中的情感变化趋势。

关键词监测指标是对网络舆情中的关键词进行监测和分析的指标。

关键词监测可以通过对网络舆情中的关键词进行词频统计、相关性分析等，来了解网络舆情的重点内容和舆情事件的关联性。

研究发现，关键词监测指标体系可以用于识别网络舆情中的热点话题和舆情事件，并及时对其进行跟踪和分析。

社会网络分析指标是对网络舆情中的社会网络结构和关系进行分析的指标。

社会网络分析可以通过分析网络舆情中的用户关系、网络拓扑结构等，来了解网络舆情的传播路径和影响因素。

研究表明，社会网络分析指标体系可以用于识别网络舆情中的关键用户和影响力节点，并对舆情传播路径进行预测和调控。

信息传播指标是对网络舆情中的信息传播行为进行评估的指标。

信息传播指标可以通过对网络舆情中的信息发布、转发、评论等行为进行分析，来了解网络舆情的传播速度和影响范围。

研究发现，信息传播指标体系可以用于评估网络舆情的传播效果和影响力，并为相关部门提供参考和决策支持。

总之，网络舆情监测及预警指标体系的研究对于有效掌握舆情动态、准确预测舆情发展趋势具有重要意义。

基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统研究随着互联网的迅猛发展，网络舆情已经成为社会舆论表达和传播的重要平台。

网络舆情对政府、企业、个人等各方面都具有深远影响，因此如何及时准确地监测和预警网络舆情，成为了重要的研究方向。

本文将探讨基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统的研究。

一、网络舆情监测与预警的背景和意义网络舆情监测与预警是通过分析网络上的信息和用户评论、转发等行为，及时掌握社会的舆论动态，有助于政府、企业和个人做出正确的决策。

网络舆情监测与预警的背景主要有以下几个方面：1. 社会动态感知：通过监测网络舆情，可以快速了解社会的热点、民意和趋势，为各方决策者提供基础信息。

2. 危机事件应对：网络舆情监测与预警系统可以及时发现和监控突发事件和舆情，并进行预警，帮助相关方面及时应对危机。

3. 影响力评估：通过网络舆情监测，可以了解某个事件、产品或个人在网络上的影响力和声誉，为相关方面提供参考。

4. 市场竞争分析：通过网络舆情监测，企业可以了解自身与竞争对手在网络上的品牌形象和用户反馈，为竞争战略调整提供参考。

二、基于大数据分析的网络舆情监测与预警系统的构建大数据分析技术为网络舆情监测与预警系统的构建提供了强大的支撑。

基于大数据的网络舆情监测与预警系统主要包括以下几个核心环节：1. 数据收集：通过爬虫技术、API接口等方式收集网络上的相关信息，如新闻报道、社交媒体评论、微博、论坛等。

2. 数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗、去重、过滤等操作，消除噪声和冗余信息，保证数据的准确性和有效性。

3. 数据存储：将预处理后的数据存储到数据库中，保证数据的可持久化和可访问性。

4. 数据分析：利用大数据分析技术，对存储在数据库中的数据进行情感分析、主题识别、关键词提取等处理，从中获取有用的信息。

5. 舆情监测与预警：根据数据分析的结果，结合预设的规则和指标，对网络舆情进行监测和预警，及时通知相关方面。

6. 可视化展现：将分析结果和预警信息以图表、报表等形式进行可视化展现，方便决策者直观地了解舆情态势。

网络舆情研究文献综述网络舆情是由于各种事件的刺激而产生，通过互联网传播，人们对于该事件的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合。

传播平台的时效性和内容的尖锐性，使其受到学者和政府的高度关注。

以万方数据库为例截至2015年6月已收录约6200篇有关网络舆情研究的文献，其中典型的研究方法包括系统动力学、迁移元胞自动机、病毒传播理论、线性回归等。

这些方法成功的模拟了舆情可能的发展趋势和走向，并识别其中关键的影响因子，但仅就舆情研究舆情，而未触及到舆情产生与发展的根本原因―――相关主体间的利益冲突。

为弥补这一方面的不足，部分学者创设性地将博弈论融入到网络舆情的研究中，以相关主体在利益驱使下的行为选择为对象，研究舆情产生与发展的实质原因。

因这类研究具有较高的理论意义和现实参考价值，本文试图通过对已有文献的回顾，按照定性分析和定量建模的方式对其进行分类整理，然后在各自分类标准下对相关文献进行综述分析，归类整理其中的主要观点，并指出相关研究的不足之处，提出对未来这方面研究的展望，以期对后来研究者提供些许参考。

1文献统计分析为了充分掌握现有网络舆情博弈分析方面的研究成果，并对比舆情研究的整体现状，本文利用万方数据库中的知识脉络分析工具，输入“网络舆情”进行知识脉络检索，得出2005－2015年间网络舆情文献每百万期刊论文的年度命中数，因该分析工具无法进行“关系‘并’”检索，实现基于博弈论的网络舆情分析文献与舆情总体文献的对比，因此本文通过在万方数据库高级检索中输入“网络舆情”“博弈”两个检索词进行“精确”条件下关系“并”的一般检索流程，共产生49条检索记录，因其中仍混有非相关文献，经手动筛选之后，共保留20条检所记录。

图1为2005－2015年间两类舆情研究文献的对比统计图。

从图1可以看出，我国对网络舆情的研究主要始于2005年，2005－2009年间文献生产量增长率较为缓慢，自2009起到2013年，文献年增长率大幅度提升，约为33．241，这与这段时期内我国互联网技术、移动终端技术、即时通讯App技术等的飞速发展，以及大幅度的社会转型和社会改革密切相关。

网络舆情分析与预测技术综述随着互联网的普及，网络舆情分析与预测技术也成为了互联网时代的重要研究领域。

网络舆情是指网络上公众对特定事件、话题、人物或组织的态度和情绪体现出来的数据。

如何对这些数据进行分析和预测已经成为了舆情研究者们的重要任务。

在本文中，我们将综述当前网络舆情分析与预测技术的研究进展，分析其应用场景及存在的问题，并探讨未来研究的发展方向。

一、网络舆情分析技术综述1. 文本分析技术文本分析技术是目前广泛使用的网络舆情分析技术之一。

文本分析技术主要通过自然语言处理技术提取网络上用户发布的文字信息，并对其进行情感分析、情感倾向度分析、话题模型分析等方面的处理。

情感分析是指对一段文字情感色彩的判断，情感倾向度是指对一段文字情感的量化分析，话题模型分析则是通过对大量文本数据的处理，提取话题及其关系，形成话题模型。

文本分析技术广泛应用于政治、经济、娱乐、社会等多个领域，如政治选举、品牌营销、舆论引导等。

2. 社交网络分析技术社交网络分析技术是指对用户在社交网络上的行为进行监测和分析，以获取与某个事件或话题相关的社交网络数据，并通过社交网络数据网络关系分析、人物网络关系图谱分析等方式，研究社交网络中用户行为和传播规律。

社交网络分析技术应用广泛，如政治选举、品牌传播、事件传播等。

在政治选举中，社交网络分析技术可以通过监测候选人和选民在社交网络上的行为，掌握选民情况，帮助政治团体进行选举策略制定、竞选资金筹措等方面的工作。

3. 图像分析技术图像分析技术主要是对网络上涉及图片信息的分析和处理，用于解决图像内容的识别、图像情感分析、图像识别等方面的问题。

随着社交网络上以图片为主要内容的平台的兴起，图像分析技术得到了广泛应用。

如微信、ins等社交网络，其图片占比越来越多，如何对图片进行分析和处理，成为了当前亟待解决的问题。

二、网络舆情预测技术综述网络舆情预测技术主要是通过对历史舆情数据进行分析和建模，预测未来的舆情趋势和变化。

网络舆情监测与分析综述随着互联网的快速发展，人们已经进入了信息爆炸的时代。

互联网充斥着各种信息，其中包括涉及到各行各业的信息，如政治动态、经济情况、企业管理等等。

这些信息的形成和传播引起了广泛的关注，尤其是其中涉及到各种社会事件和热点，更是引发了公众的强烈反应和讨论。

网络舆情监测与分析就是对这些舆情进行有针对性的研究和分析，以便于更好地服务于社会发展和稳定。

网络舆情监测与分析的定义网络舆情监测与分析是指通过互联网技术和数据分析技术，对网络上的相关舆情进行收集、整理、筛选和分析，并从中发现规律、趋势和问题，为政府和企业提供决策支持和服务，以实现信息共享和社会稳定的目标。

网络舆情的特点网络舆情具有高速、广泛、深入、多样、交互和反复等特点，其中最重要的是交互性和反复性。

网络舆情的交互性是指，网络上的舆情信息是不断交流和分享的，任何人都可以发表自己的观点，形成互动和辩论。

网络舆情的反复性是指，网络上的舆情信息是不断更新和变化的，有时候会追随事件的发展而变化，有时候则会因为媒体的炒作而变化。

此外，网络舆情的广泛性和深入性也是很大的特点，它不仅涉及到民生热点和政治事件，还可以涉及到非常专业的领域，如医疗、环保、农业等等。

网络舆情监测与分析的技术手段网络舆情监测与分析技术主要包括数据挖掘技术、自然语言处理技术、统计分析技术、专家系统技术、搜索引擎技术和GIS技术等等。

其中，最重要的技术是数据挖掘技术和自然语言处理技术。

数据挖掘技术可以从网络上的海量数据中获取有效的信息，自然语言处理技术可以对这些信息进行精准的语义分析和分类。

此外，统计分析技术和GIS技术也可以对舆情数据进行数据分析和可视化显示。

网络舆情监测与分析的应用领域网络舆情监测与分析涉及到的应用领域非常广泛，包括政策制定、公共安全、人力资源管理、企业营销、金融投资、品牌保护等等。

例如，在政策制定方面，政府可以利用网络舆情监测和分析的结果，更好地了解民意，制定更加符合公众需求的政策。