基于大数据的网络舆情分析系统——彼亿微舆情

近年来，随着大数据、云计算等信息技术的飞速发展，互联网在世界范围内得到了广泛的普及。中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第47次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年12月，我国网民规模达9.89亿，其中手机网民规模达9.86亿，移动互联网正在从根本上改变着人类的生活，人们在虚拟社会中快速自由的发布消息、交友交流、情感宣泄。

越来越多的网民将社交媒体作为获取信息的主要途径，产生对事件的认知、态度以及情感倾向。这些蕴含着个人观点的实时评论具有潜在的舆论导向，由此形成网络舆情。

其中，微博作为最具代表性的社交媒体舆情传播平台之一，越来越多的网民都通过微博来发布、获取或传播信息，它已成为实时信息传播最重要的场所。这种信息传播方式已成为舆情生成的巨大推动力，且微博数据涉及各年龄、各行业、各层次。因此，微博舆情分析对企业和品牌的舆情管理具有重要意义。

然而，由于微博具有用户众多、信息杂乱、字数有限及可以自由运用网络语言或符号等特点，如何从微博碎片化的信息中提取关键信息、发现热点话题、把握舆情走势，如何发现大众对企业舆情事件的情感倾向都成为各企业的焦点。

只靠人工的方式难以应对海量微博信息的搜集和归纳，只有将各类舆情进行有效的组织、归纳，才能更加全面、深入的把握舆论走势。

因此，如何快速有效地处理和使用这些蕴含巨大价值的微博信息已成为当前企业舆情管理的迫切需求。

针对这些情况和需求，彼亿营销设计出了一款覆盖微博、新闻、报刊、政务、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等十大信息源的网络舆情监测系统，通过7*24小时全天自动巡查，完成在这些信息源搜集和处理数据工作，帮助企业准确的把握网络舆论的导向，从舆论中获取有效信息（以负面舆论为重点），对这些信息做出有针对性的应对方法，保证企业在网络中的形象与评价。

网址：基于大数据的网络舆情分析系统——彼亿微舆情 https://m.mxgxt.com/news/view/1253920

相关内容

基于大数据的舆情分析系统架构
数据爆炸下的网络舆情分析
大数据的舆情分析
如何监测分析网络舆情信息？鹰眼舆情分析系统平台解决方案
如何用数据中台，做一套关于明星的舆情分析系统？
网络舆情数据挖掘方案
怎么分析网络舆情倾向性？舆情情感倾向分析解决办法
基于大数据的外交话语多语种舆情监测与预警系统.pdf
基于事理图谱的网络舆情演化路径分析——以医疗舆情为例
谷尼网络舆情监控系统首页

随便看看