前言

当下是一个自媒体的时代，我们每个人都处于舆论场中，微博、抖音、快手、小红书等平台是言论的载体，那这些现代化的平台都有几个特点：

  1. 发布简单、传播迅速，短时间能够覆盖广泛的人群；
  2. 舆论主体多元化，专业媒体不是唯一主导力量，个体、组织、水军都可能影响舆论的走向；
  3. 信息碎片化，断章取义的消息片段有可能对观点造成误解和放大；
  4. 热点更新迅速，热点事件会在短时间爆发大量的信息，随之而来的会有新的事件出现，造成舆论热点的快速转移；
  5. 平台算法，会对舆论进一步的推荐，造成舆论的进一步扩大。

对于平台算法，这个是本人最厌恶的，拿新浪微博举例，如果当天热点是比较消极的内容，那后续的推荐就会有越来越多的消极内容，如果不及时干预有可能会对用户造成潜移默化的影响。

舆情系统

那对于现代化的舆论形式，就需要现代化的舆情监控系统来处理。舆情系统主要分为下面几个模块：

数据采集

从社媒上抓取对应的数据，一般会通过爬虫手段或者同厂家直接购买数据（一般是以接口方式提取）

数据清洗

数据采集过来会有各种各样的样式或者格式，数据清洗是一个结构化的过程，比如采集过来的数据中存在特殊字符、HTML 标签等，这些对数据分析没有价格还会增加成本，所以要在这个环节过滤掉；还有把对应的文本映射存储到项目的字段上；还有数据去重等。

数据挖掘

对于结构化的数据，我们会对数据做一个深度的价值挖掘，这部分需要用到算法方面的内容。

  • 情感分析：判别文本的正负面，这个算是监控的一个核心点。
  • 实体识别：分析出地域涉及、所属行业、品牌等标签。
  • 相似文章：一般会用在热点分析模块
  • 关键词提取：提取热词
  • 等等

数据存储

数据存储会贯穿整个舆情监控系统，不同时期可选用不同的数据库，这不是一成不变的，但要考虑稳定性。

  • MySQL：存储系统配置
  • Redis：存储待采集链接
  • Kafka：大批量采集时可以使用队列进行削峰
  • ElasticSearch：存储处理好的数据方便检索
  • ClickHouse：适用于没有全文检索的场景

数据应用

数据可视化

根据想要查询的关键词、布尔表达式等条件进行查询，统计出声量、声量走势、正负面、社媒分布等，通过饼图、柱状图、走势图等图表进行展示。

舆情报告

这个会分为自动化报告和人工报告。

自动化可以先配置一个报告模版，通过拖拉拽的方式把图表指标放置在合适的位置，后续会定期生成日报、周报、月报等；

人工报告是针对一下热点舆情或者客户特殊要求，会有专业的报告分析师参与。

舆情预警

预警需要配置预警关键词方案、监测平台、预警周期、推送渠道等。

总结

舆情监控系统通过采集、清洗、存储、挖掘和展示，为舆论场的动态分析与管理提供了强有力的技术支持。

前端：数据采集全面高效，内容清洗精确。

中台：挖掘技术提升了分析的智能化水平。

后端：数据存储和可视化应用保障了系统的实用性与易用性。

意义：现代化舆情系统能够快速应对复杂的舆论环境，帮助企业、政府和个人及时发现并解决潜在问题，从而更好地管理舆论影响。