关于网络舆情的概念，国内已有研究对舆情进行了界定，但尚未形成共识；不少研究还存在滥用混用概念的现象，对深入地进行舆情研究造成了不良影响，因此研究舆情，有必要先厘清舆情的概念。

译名

概念

特点

网络舆情研究机构与学者(北大方正 北京西盈信息技术有限公司 人民日报社网络中心舆情监测室 广州市邦富软件有限公司 北京交通大学网络舆情安全研究中心 新传媒网络舆情技术实验室 北京理工大学网络与分布式计算实验室 北京拓尔思(TRS)信息技术股份有限公司 北京杰诺在线科技有限公司 南京绿色科技研究院 天涯舆情 南京大学秦州副教授 北大李晓明教授 中科天玑公司 阳光安吉互联网科技有限公司 中国传媒大学网络舆情(口碑)研究所 北京一飞科达软件有限——Rank舆情监测系统 华中科技大学舆情信息研究中心 中科院软件中心)

网络舆情与国家安全

科技与网络舆情分析

社会科学与网络舆情

网络舆情监测的相关关键技术

目前网络舆情的热点

网络舆情培训专家

译名

【日文】

1、インターネットの世论

【德文】

1、Internet&ouml

2、ffentliche Meinung

【英文】

1、electronic public opinion

2、internet public opinion

3、online public opinion

4、internet consensus

【英文缩写】

EPO (electronic public opinion)

概念

【网络舆情定义】

网络舆情是以网络为载体，以事件为核心，广大网民情感、态度、意见、观点的表达，传播与互动，以及后续影响力的集合。 —— 军犬舆情创始人：彭作文

网络舆情六大要素：网络、事件、网民、情感、传播互动、影响力

天津社会科学院舆情研究所王来华研究员在国内最早对舆情进行系统性定义，其研究认为“舆情是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事项的发生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的国家管理者产生和持有的社会政治态度。”刘毅在此基础上扩充了舆情所指向的主体和客体，认为“舆情是由个人以及各种社会群体构成的公众，在一定的历史阶段和社会空间内，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、意愿、态度和意见交错的总和。”该定义明确了舆情的主体、客体和本体，不过随着社会的发展，人们越来越趋向于对任何时间发表自己的观点和看法，从而为舆情的定义赋予了新的内涵。一方面，舆情的客体不仅包含公共事务，一些私人事务也被人们所讨论甚至产生较大影响，如“艳照门”这一私人事件由于关涉道德伦理迅速演变为公众话题，一度成为人们最为关注的话题之一；另一方面，舆情所隐含的不仅是人们的情绪、态度等，不少言论具有较高的鼓动性，表现出一定的行为倾向，如2008奥运火炬传递期间的“家乐福事件”等。

【网络舆情的其他定义】：

网络舆情是由于各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该事件的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合。（引用：曾润喜.网络舆情管控工作机制研究[J].图书情报工作,2009(18):79-82. 曾润喜.网络舆情信息资源共享研究[J].情报杂志,2009(8):187-191.）此外，还需要强调的是，舆论是人们的认知、态度、情感和行为倾向的集聚表现，是多数人形成的一致的共同意见，是单种意见的集合，即需要持有某种认知、态度、情感和行为倾向的人数达到一定的量，否则不能认为是一种舆论。而舆情是人们的认知、态度、情感和行为倾向的原初表露，可以是一种零散的，非体系化的东西，也不需要得到多数人认同，是多种不同意见的简单集合，这也是最容易将二者混淆的地方。当舆情产生聚集时就可以向舆论转化，因而对舆情的管控就是要使舆情不转化为舆论或转化为良性舆论。

特点

网络舆情形成迅速，对社会影响巨大。随着因特网在全球范围内的飞速发展，网络媒体已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”，网络成为反映社会舆情的主要载体之一。网络环境下的舆情信息的主要来源有：新闻评论、BBS、博客、聚合新闻(RSS)。网络舆情表达快捷、信息多元，方式互动，具备传统媒体无法比拟的优势。网络的开放性和虚拟性，决定了网络舆情具有以下特点：1、直接性，通过BBS，新闻点评和博客网站，网民可以立即发表意见，下情直接上达，民意表达更加畅通；2、突发性，网络舆论的形成往往非常迅速,一个热点事件的存在加上一种情绪化的意见,就可以成为点燃一片舆论的导火索；3、偏差性,由于发言者身份隐蔽，并且缺少规则限制和有效监督，网络自然成为一些网民发泄情绪的空间。在现实生活中遇到挫折,对社会问题片面认识等等，都会利用网络得以宣泄。因此在网络上更容易出现庸俗、灰色的言论。

网络舆情研究机构与学者

中科点击(北京)科技有限公司

中科点击（北京）科技有限公司,成立于2007年，由（1）中科院搜索引擎专家、（2）社科院社会问题专家、（3）军队、国安与公安部门网络实战专家、（4）新华社与人民日报等资深媒体专家、（5）网络舆情监测与导控专家、（6）网络攻击与对抗专家等六行业精英人士共同发起组成，专业从事网络舆情监控、网络分光分析、网络攻击对抗的高科技IT企业。

公司秉承自主创新、国家前沿的理念，以坚强的党性、灵敏的嗅觉和高度的社会责任感与使命感，专注于垂直搜索引擎技术、海量数据分析挖掘技术、自然语言智能处理技术和网络渗透侦探技术等研究和突破，通过近8年研究与积累沉淀，成功开发出具有自主知识产权“军犬软件”系列产品。

1、军犬网络舆情监控系统

一站式、第一时间、稳准狠快、从海量互联网数据中将您所观注的舆情信息读薄、读懂...

2、军犬互联网采集系统

历时8年的研发，稳准狠快 深度采集 全球资源 成就伟业，可进行定向采集、非定向采集、境外采集。

3、军犬智能搜索引擎系统

提供包括站内搜索、数据加全文检索、文件全文检索、垂直搜索引擎、行业搜索引擎等产品、服务或解决方案。

4、自然语言处理模块

包括中文分词、自动分类、自动摘要、关键词提取等模块。

军犬软件的系列产品均为业内领先产品，目前已经被广泛应用到网络舆情监控、垂直搜索引擎、门户网站、电子政务、电子商务、企业竞争情报系统、知识管理与知识共享等项目中。成就了一批知名网站和优秀的信息化项目。

北大方正

方正公司长期致力于网络舆情监测分析技术研究与推广。是国内网络舆情监测软件的先行者和标准制定者。目前方正公司的舆情监测软件已经覆盖行业市场70%以上。据方正公司产品负责人李崇纲介绍，方正智思舆情分析应对整体解决方案能够整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对新闻、专题、评论、论坛、主贴、回帖、博客、贴吧进行数据采集，针对关键词和摘要的智能化分析和处理，对网络上的信息进行跟踪监测，提取与事件相关的舆情信息，最终得出舆情分析，同时制定出合理的处理方式，为政府机构与客户决策层全面掌握舆情动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。

北京西盈信息技术有限公司

北京西盈信息技术有限公司(西盈软件)成立于北京上地信息产业基地，是北京市双软认证企业，公司拥有互联网信息挖掘技术、智能搜索技术，自然语言处理技术，内容管理技术等核心技术以及与之相关的多项产品的著作权西盈软件的主要业务是提供网络舆情监测系统产品和整体解决方案，同时为其他公司提供技术顾问和培训。风雷（eThunder）是“西盈网络舆情监测系统”产品名称，该产品获得北京企业科技创新成果奖，并已经全面应用于政府、企业、高校、行业监管部门和公关咨询公司的网络舆情监测。

人民日报社网络中心舆情监测室

人民日报社网络中心舆情监测室是国内最早从事互联网舆情监测、研究的专业机构之一。在互联网影响力日益增大的今天，各级党政机关、企事业单位和学术机构都越来越重视互联网舆情的监测、研究和引导。胡锦涛总书记2008年6月20日在人民日报考察工作时指出：“互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器，我们要充分认识以互联网为代表的新兴媒体的社会影响力”，互联网业已成为了党和政府治国理政的重要新平台之一。

人民日报社有关机构自2006年起就开始逐步探索网络舆情监测研究课题，并于2008年正式组建人民日报社网络中心舆情监测室。目前，监测室拥有具备舆论传播学、社会学、经济学、公共管理等背景的舆情研究分析人员数十名，并邀请了国务院新闻办网络局、中国社科院社会学所、清华大学传播学院等部门的领导和专家学者做为顾问，已初步形成了一套较完整的舆情监测理论体系、工作方法、作业流程和应用技术。

监测室承担了很多重要的舆情研究工作，主要有中国社科院年度《社会蓝皮书》网络舆情课题（2007年起）、《文化蓝皮书》课题（2008年起）、清华大学年度《传媒蓝皮书》课题（2008年起），国家软科学重大项目“科技舆情监测与形象传播研究”、国家社科基金项目“网络舆论引导规律研究”等，同时长期为国务院新闻办网络局提供网络舆情分析基础信息，并为中央和地方党政核心机构、企业、团体提供舆情监测服务。

监测室的工作主要还包括：网络舆情监测报告、人民网舆情频道、《网络舆情》杂志（内参）、网络舆情监测服务、舆情监测技术、中文报刊监测系统等。

《网络舆情》内参，国家正式刊号（CN11－5803/D），是人民日报社主管，人民网主办的我国目前唯一一分以网络信息为主要内容、反映网络民意和动向的有国家正式刊号的杂志，通过机要局发行，受到各级领导干部和专家学者的好评。

《网络舆情》一周三刊，每周一为研究版，栏目包括：

舆情专供：收集针对性强，参考、指导价值大的舆情案例、网民言论进行深度提炼、分析，专供司局级以上领导干部参阅；

危机管理案例：选取最受网民关注的社会议题、政治议题、舆情热点，对网民言论以及媒体观点进行倾向性分析，提供应对指导；声音：汇聚政坛人物和专家学者关于中国政治的惊人之语；政府舆论调控、网站得意之作、图片内参、突发事件案底、封面专题、新闻发布会、意见领袖、网上调查、网络人文地图、舆情回音壁、网言网语、短信无忌等。

每周四为时事版，栏目包括：

一周舆情综述、排行榜：选取热点人物、事件、网络言论等综合排行；

舆情进行时、微博客、一周影音：热议的经济生活、社会管理、科教文卫环保等问题；时事聚焦：选择热点事件，阐述各专家看法和网友观点。内容涉及政府公信力、司法公正、干群关系、草根民生、安全生产、劳资关系、社会维权等问题；新闻背景、干部人事解读、有话网上说、图说中国、外媒看点、网言网语、短信无忌等。

每周五为财经版，栏目包括：

一周舆情综述：回顾一周财经、企业舆情动态，概述媒体、网民代表性言论；企业家声音及回馈：精编一周官员有关财经问题讲话的网民反馈；精编一周来网民对企业家有关政策、企业、产品的声明、观点等；危机管理案例：已发生的企业舆情事件的经过、媒体网络观点以及应对点评；网络民意、企业舆情排行榜、热点人物榜、热贴排行榜、人事解读、外媒看点、新闻发言人、意见领袖、企业舆情会商室等。

广州市邦富软件有限公司

邦富是一家长期与各级政府紧密合作的智力密集型企业，拥有12年以上丰富的高端搜索引擎软件平台研发、咨询和实施经验，以云计算、物联网、企业级高端搜索引擎等核心技术，以各级政府、媒体、大型企业等为核心客户，所开发的舆情采集系统、舆情热点发现与预警系统、舆情分析研判报告系统、舆情决策支持系统等一系列优秀产品，技术水平处于国际领先地位，完全契合目标客户的实际需求，是国内唯一以成熟企业级搜索平台为核心的舆情管理系统提供商。

邦富公司在全国各区域均设有全天候客户服务中心，以及位于北京、广州、深圳、成都的四大研发中心，全面保障了邦富产品与服务的先进性、及时性。

随着互联网的迅猛发展，邦富软件与时俱进，结合客户的实际需求，以振兴民族软件为己任，以专业、主动、实效为立身之本，真正通过信息化手段，全面提高客户的舆情及决策管理效率，最终实现政府政务工作质量及决策管理水平的飞跃。

和谐社会，邦富民安，是邦富公司不变的追求！

北京交通大学网络舆情安全研究中心

2009年1月10日国内首个网络舆情安全研究机构北京交通大学网络舆情安全研究中心正式挂牌成立。与会专家们认为，网络舆情安全涉及内容广泛，网络舆情安全这一课题值得高度关注。研究中心的成立，应瞄准国际前沿，密切结合国家和谐社会网络环境的战略需求，利用电子信息技术手段，从人文、计算机和复杂系统等多学科的角度，进行网络舆情产生、传播和导控等方向性研究和自主网络舆论安全关键技术研发，为国家培养高水平的网络舆论导控人才。

新传媒网络舆情技术实验室

新传媒网络舆情技术实验室是由新传媒网、中国人民大学舆论研究所、新传媒产业联盟联合建立的国内首个致力于网络舆情前沿技术与管理方法研究与推广的开放式实验室。实验室依托新传媒网对新媒体的深度认识和行业资源优势和中国人民大学舆论研究所在舆情领域的研究基础，在国内率先推出专业化、集成化的“新传媒网络舆情管理全面解决方案”，解决方案包括《网络舆情人才培养体系》、《网络舆情技术平台体系》、《网络舆情危机管理体系》、《网络舆情智囊顾问体系》为核心的四大体系，采用一站式、集成化的创新服务模式，解决从人才培养、舆情监测管理、网络危机管理到舆情管理智囊支持的舆情管理全面解决方案。

北京理工大学网络与分布式计算实验室

北京理工大学网络与分布式计算实验室(2008)正在进行网络舆情分析与预警平台的研发工作，现已完成了逻辑模型和框架的设计，它自底向上分为五个层次：①信息获取层：主要利用采集与获取技术汇总丰富的网络舆情信息，建立相关文档库；②内容挖掘与理解层：主要对已获取的网络舆情信息进行识别、分类与理解；③倾向分析层：在舆情内容语义描述的基础上，综合信息上下文分析作者的观点倾向；④统计分析层；主要提供用户统计查询与多维统计分析功能；⑤安全评估层：主要实现对不良舆情信息传播情况的预测和安全评估，并形成有价值的报告。

北京拓尔思(TRS)信息技术股份有限公司

北京拓尔思(TRS)信息技术股份有限公司(2008)正在进行TRS网络舆情监测系统的研发工作，现已完成了逻辑模型和框架的设计。该系统的模块包括四个，分别为：①热点发现和热点追踪：利用话题发现与追踪技术把网民不关注的信息过滤掉，发现网民的关注热点和焦点；②敏感信息监控和预警：内建一套比较完善的舆情分类体系，实现对敏感信息和国计民生的各个重点领域进行监控，并根据舆情分类的结果自动给出预警信号；③辅助决策支持：通过有效的舆情简报加工工具，辅助用户生成各种类型的舆情简报；④全方位信息搜索：利用强大的检索技术，实现了海量舆情信息的全方位高效检索功能。

北京杰诺在线科技有限公司

北京杰诺在线科技有限公司以垂直搜索引擎为核心正在进行研发网络舆情研发工作，现以完成了应用框架和应用模块的设计，系统主要功能分别为：1：网络层：主要利用搜索技术汇总分析分类网络信息，并建立相关数据库，索引库；2：逻辑层：主要根据所获取的网络信息进行识别，分析，分类等功能；3：统计应用层：主要根本用户统进行查询与统计分析自动生成报表等功能；4：辅助决策应用层：以简报为基础，为用户自动生成摘要，简报！

南京绿色科技研究院

南京绿色科技研究院是一家专业从事智能软件研发和农业综合信息服务平台建设的高科技企业，由美国著名华人科学家、国家“千人计划”特聘专家、毕业于美国麻省理工学院的周楚新博士领衔。

周楚新博士曾作为主要负责人主持过IBM公司Intelligent Miner for Text等数据挖掘工具的研发，所用到文本挖掘技术已成功应用于计算机辅助菌株筛选和智能股票选取领域。目前，南京绿色科技研究院结合本土国情，将此技术应用于网络舆情监控领域，研发成功了“绿科CCLA网络舆情分析系统”。

系统主要功能：

1、定向采集：对指定的网站进行定点采集

2、全网采集：对流行的搜索引擎进行元采集

3、舆情信息分类：系统在后台自动进行相关性分类、主题分类和正负面分类

4、今日舆情：当日发生的与用户相关的舆情信息

5、本地热点：系统后台自动聚类后的“热点事件”分析和预测

6、全国热点：全国最新最热的舆情信息

7、舆情简报：系统辅助用户生成舆情报告

8、站内搜索：对采集到的信息进行站内搜索

9、舆情预警：及时通知用户处理相关的负面舆情事件

系统主要特色：

1、提供基于标签可配置的多线程自动采集技术，有效地保证了采集系统的高采集效率、可扩展性和稳定性。

2、提供面向主题和面向情感倾向性的自动分类功能，自动分类的准确率可达90%；可根据用户需求自定义添加和编辑分类类别。

3、提供以时间、来源、传播广度和关注度等特征为基准的多维统计分析功能，更全面更深刻地分析舆情事件的来龙去脉。

4、提供热点事件自动侦测和聚焦功能，聚焦的准确率高达95%。

5、可根据聚焦后的热点事件，周期性地自动生成个人简报和专题简报。

6、可根据网民对事件的关注度进行时间序列分析和趋势预测。

7、在网络负面舆情事情爆发之初，及时通过短信、邮件等多种途径进行有效预警。

系统综合特点：

1、时效性、准确性以及全面性。

2、简单实用、稳定可靠。

天涯舆情

天涯社区舆情频道是国内舆情监测行业的重要新兴力量，该平台本着倾听网络民声、汇聚民间智慧、提供决策参考、促进社会和谐为宗旨，依托国内最大的网络论坛、全球华人网上家园——天涯社区，通过专业化的舆情分析队伍，对发生在网络上的最为原生态的网络舆情进行定量、定性专业分析，建立起了符合网络生态环境的网络舆情研究分析体系。舆情频道所依托的天涯社区作为国内最早的数个网络论坛之一，通过十多年的发展已经成长为国内首屈一指的论坛网站，具有巨大的网络影响力，是国内最为重要的舆情事件发源地与新闻素材来源地之一。目前，天涯社区注册用户超过7000万，拥有数千万高忠诚度、高质量用户群所产生的超强人气，是网络传媒世界不可或缺的重要舆论场，成为华语圈首席网络事件聚焦平台，是最具影响力的全球华人网上家园。

天涯社区舆情频道以原生态舆情信息为基石、结合舆论学、新闻学、公共管理学、统计学等理论学科，致力于建设一个高水平的、具有重要影响的舆情研究、咨询和培训基地，为社会各界提供舆情参考、咨询与服务。目前该频道下设：舆情进行时、一周舆情综述、舆情热帖排行、每日舆情播报、舆情关键词、社会舆论聆听、网络舆情应对、网络舆情研判、舆论焦点透视、网友爆料投诉、省地舆情脸谱、天涯传媒互动、企业气象站等上十个子栏目，力保将各类有价值的舆情信息“一网打尽”。

天涯社区舆情频道隶属于天涯社区总编室舆情分析部，该部门成立于2010年10月，舆情队伍结构优良，均为网络舆情专业分析师，拥有丰富的网络舆情经验及较强的网络号召力。舆情队伍学历均为大学本科及以上，专业涵盖新闻传播学、统计学、法学、公共管理学、统计学、逻辑学等，形成了一支专业合理、富有网络舆情经验和技巧的专业化队伍，其提供的舆情服务已经得到政府与企业的高度评价，正在成长为社会网络舆情服务行业的高端品牌。

谢海光

谢海光等人(2006)通过探索互联网内容及舆情形成和发展的基本特点内容，提出了舆情热点(热度)、重点(重度)、焦点(焦度)、敏点(敏度)、频点(频度)、拐点(拐度)、难点(难度)、疑点(疑度)、粘点(粘度)和散点(散度)等十个分析模式和判据基本结构，并通过校园公共安全危机案例进行实证研究。

很多国立科研机构、高等院校和公司纷纷致力于系统化技术整合的研究：

长沙美音网络传播研究中心——网鹰（Warnn）网络舆情监控预警系统

长沙美音网络传播研究中心是国内最早和唯一一个从事网络舆情研究的民间机构，该研究中心在积累了丰富的实践理论基础上，结合先进的网络搜索、文本挖掘以及中文语意分析等等众多前沿科学技术，研发成功具有强大功能，切合实际需求的新一代网络舆情监控预警系统——网鹰（Warnn)网络舆情监控预警系统，为政府相关职能部门提供最便捷、最及时、最全面的网络舆情监控的优势服务和技术支持。

南京大学秦州副教授

南京大学秦州副教授(2005)以近年来网上重大矿难报道数量绘制出网络舆情环境下的“矿难舆情指数曲线”，探索了基于网络上特定主题WEB页面数绘制网络舆情指数体系的可行性。

北大李晓明教授

北大李晓明教授(2003)提出了一个利用计算机技术、针对某一特定主题，对互联网上海量信息进行采样收集与分析的模型。该模型包括样本空间的选取、主题特征的提取、目标参量的设置、网页收集、数据后处理几个模块。需要强调的是，模型在目标参量设置上提出“主题强度参量体系”，对样本空间的网页从宏观统计和变化过程，绝对数量和相对数量，总体信息和独立信息这三个维度进行分析。最后，以2002年“十六大”网上舆情信息为例，进行模型验证。

中科天玑公司

中科天玑公司(2008)依托中国科学院计算技术研究所设计并开发了天玑网络舆情监测系统，先后深入研究十余年，目前已推出3.0版本。天玑舆情监测系统实时定向采集互联网新闻、论坛、博客等通道的信息，抽取舆情要素，发现舆情热点，挖掘舆情敏感话题，研判舆情态势，能快速有效地提升政府机构以及企业的舆情掌握与危机公关能力。天玑舆情系统集舆情采、看、编、处、报、管为一体，为用户在第一时间内获取网络信息，并对信息进行加工、整理、筛选、预警，为用户快速有效决策提供有利的保证。天玑舆情监测系统分为政府版、金融版与境外版三个系列。天玑舆情监测系统目前已经应用于中国证监会、中国银监会、工信部、质检总局、总参、中国工商银行、中国移动、上海、福建、新疆各省舆情监测部门。

阳光安吉互联网科技有限公司

阳光安吉互联网科技有限公司（2009）SD舆情监测系统采用了快速运算语言分析系统，通过大量的服务器集群，广泛的采集来自网络上的各个方面的信息。以往的舆情监测系统，通常只是注重到了负面信息监测这个一般只被认作是大型品牌特有的服务，但是阳光安吉的舆情监测系统，一方面可以担负起企业监测负面信息的任务，同时还可以使用该系统作为营销效果评估上的一个工具。通过舆情监测系统内嵌的竞争对手分析、网络营销舆情监测等模块，加以专业的统计和分析并形成营销效果监测分析报告或者可视性的图表和指数，企业可以便捷的了解到其本身营销效果的状况。SD舆情监测系统使用了目前主流的互动监测新媒体营销评测标准，根据访问率，回复率，覆盖率以及样本采样分析等等信息和技术手段对这类信息加以整理。

中国传媒大学网络舆情(口碑)研究所

中国传媒大学网络舆情(口碑)研究所。由中国传媒大学网络舆情(口碑)研究所发布的该报告称，当前社会实情与网络舆情之间的互动格局正在形成。大量案例研究显示：网民对重大社会事件网络舆情的贡献率为59%；在79%的重大新闻事件中，网民积极评论对媒体增加报道量具有推动作用。2009年发生的湖北巴东邓玉娇案、上海“钓鱼执法”事件都是网民和媒体共同推动问题解决。

北京一飞科达软件有限——Rank舆情监测系统

北京一飞科达软件有限公司是一家致力于互联网搜索与网络舆情监测技术研究、开发、销售、服务为一体的高新技术软件企业。2008年成立于中关村科技园区，现有员工 120人，技术人员占85%。是北京一飞科达软件有限公司自主研发的支持对海量互联网信息库的高效搜索，支持对于各种新闻网站、平面媒体电子版、博客、微博、论坛等的垂直抓取，并最终形成完整详尽的网络舆情数据报告;同时强大的咨询分析团队支持对各类型数据进行二次处理的深度分析，从而为政府和企业级客户提供精准有效的互联网数据监测及分析服务。

1）Rank舆情监测系统实时监控和采集Internet网站内容，过滤、分类和排重等智能化处理，并准确提取文章标题、摘要相关数据，以直观的图表、简洁的文章列表等形式表现出来，对采集到的信息进行自动、浏览人数、回复人数等最终定期自动生成符合政府或行业标准的报告和简报。

2）Rank系统采用云处计算技术，海量抓取、海量分析、海量存储。利用先进的自然语言处理技术，通过灵活的部署策略可将海量信息按照信息内容的正负面、影响力、信息属性及时间等分类。并将敏感话题提取，按照时间自动生成简报，如日敏感话题、周敏感话题、月敏感话题等。

3）Rank舆情监测系统，为政府机构、各类型企业提供网络舆情监测、互联网信息采集、竞争对手分析、品牌管理、网络口碑管理、产品及售后品质管理等服务。

4）Rank舆情开放出完整的后台管理功能，可以用于对抓取到的数据单独或批量进行处理。比如可以将多条数据添加某一个具体分类，多条数据批量修改正负面等属性。

5）Rank舆情提供各种精美的报告模板，也可以根据需求单独定制报告模板，用于系统自动生成日报。

华中科技大学舆情信息研究中心

华中科技大学舆情信息中心是华中科技大学于2008年批准成立的校级研究中心，挂靠华中科技大学公共管理学院，由中共湖北省委宣传部和华中科技大学共同建设，是湖北省人文社科重点研究基地华中科技大学非传统安全研究中心的重要研究机构和中共中央宣传部舆情信息直报点。

中心以舆情信息基础理论、网络舆情与社会安全、高校网络舆情、社会思潮等为研究方向，致力于建设一个高水平的、具有重要影响的舆情研究、咨询和培训基地平台，实现舆情信息工作的专业化、实践化和舆情信息研究的理论化、深度化，为社会主义现代化和建设和谐社会服务。

中心建立了一支专兼结合、结构合理的研究队伍。现有专职研究人员33人，其中教授2名，副教授4名，讲师1名，博士生4名，硕士生12名；同时还从舆情实践部门及同行研究机构聘任了多名兼职研究人员。

中心积极开展对外交流工作，已与天津社科院、中国传媒大学、解放军信息工程大学等院校的舆情研究机构以及中宣部舆情信息局、中共湖北省委宣传部、武汉市委宣传部等实践部门建立了良好的合作关系，定期互派人员讲学交流。中心教授多次以舆情研究专家的身份被中宣部特邀参加中央舆情信息工作会议。

中心自成立以来，先后承担了《网络舆情突发事件预警机制研究》、《突发事件网络舆情的要素分析与政府治理研究》等2项国家社科基金项目、《基于舆情研判的高校群体性事件预警与网上应急处理研究》等1项教育部哲学社会科学重大课题委托研究项目、《重大舆情研判》等1项中宣部委托课题、《改革开放以来社会思潮发展演变的总体态势研究》等1项湖北省社科重点课题等科研项目，同时受各级政府部门的委托提供舆情咨询服务。近年来已通过中宣部向中央提交舆情研究报告多篇，并固定提交季度舆情报告和年度舆情透视等各类舆情研究报告，其中多篇研究报告受到中央关注，产生了较好的社会影响和社会效益。

中科院软件中心

中科院软件中心是新闻舆情监测行业的领军者，为配合政府相关信息部门的工作。凭借其多年来在互联网信息搜索技术领域的不断探索创新，开发出“中科快讯新闻监测系统”为政府相关职能部门提供最便捷、最及时、最全面的新闻资讯采集、统计、分析和后期处理提供服务。

网络舆情与国家安全

网络这把锋利的“双刃剑”在提供了下情上达的便捷方式的同时，也对我国政治安全和文化安全构成了严重威胁，具体表现在以下三个方面：一是西方国家利用网络对我国进行“西化”、“分化”，网上思想舆论阵地的争夺战日趋激烈。二是传统的政治斗争手段，在网上将以更高效的方式实现，利用网络串联、造谣、煽动将比在现实中容易得多，也隐蔽得多。三是通过网络，西方的观念、生活方式可以便捷地渗透进来。

科技与网络舆情分析

对于网络舆情的这些特点，社会管理者应当了然于心。对现实中出现的各种网络舆论，社会管理者应能做出及时反馈，防微杜渐，防患于未然。因此，必须利用现代信息技术对网络舆情予以分析，从而进行控制和引导。由于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，需要加强相关信息技术的研究，形成一套自动化的网络舆情分析系统，及时应对网络舆情，由被动防堵，化为主动梳理、引导。这样的系统应该具备以下功能：

首先是舆情分析引擎。这是舆情分析系统的核心功能，包括：1、热点话题、敏感话题识别，可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。2、倾向性分析，对于每个话题，对每个发信人发表的文章的观点、倾向性（正负面、褒贬义）进行分析与统计。3、主题跟踪，分析新发表文章、贴子的话题是否与已有主题相同。4、自动摘要，对各类主题，各类倾向能够形成自动摘要。5、趋势分析，分析某个主题在不同的时间段内，人们所关注的程度。6、突发事件分析，对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势。7、报警系统，对突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并发出危机预警。8、统计报告，根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可通过浏览器浏览，提供信息检索功能，根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询，并浏览信息的具体内容，提供决策支持。

其次是自动信息采集功能。现有的信息采集技术主要是通过网络页面之间的链接关系，从网上自动获取页面信息，并且随着链接不断向整个网络扩展。目前，一些搜索引擎使用这项技术对全球范围内的网页进行检索。舆情监控系统应能根据用户信息需求，设定主题目标，使用人工参预和自动信息采集结合的方法完成信息收集任务。

第三是数据清洗功能。对收集到的信息进行预处理，如格式转换、数据清洗，数据统计。对于新闻评论，需要滤除无关信息，保存新闻的标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等。对于论坛BBS，需要记录帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时，可直接针对服务器的数据库进行操作。

舆情分析系统的核心技术在于舆情分析引擎，涉及的最主要的技术包括文本分类、聚类、观点倾向性识别、主题检测与跟踪、自动摘要等计算机文本信息内容识别技术。这些技术一向是国内外信息工作者关注的领域。文本检索会议(TREC)、情报检索专业组会议(SIGIR)、文本检测与跟踪会议(TDT)等都是展示此类技术最新研究成果的最主要的国际会议和论坛。其中基于关键词统计分析方法的技术相对比较成熟，但在其有效性方面还有很大的提高空间。

社会科学与网络舆情

政治学主要研究网络舆情与民主的发展以及与公共政策的联系，还有网络民意与选举的关系和直接民主的可行性。

社会学主要研究网络舆情形成的社会背景、社会分层、过程、变迁、趋势和原因，网络舆情对人格的影响，公共情绪的控制，网络舆情与公共政策、法律制定和法院裁决的关系，以及通过网络舆情预测社会运动等等。

传播学主要研究网络舆论导向的策略和传播途径。

网络舆情监测的相关关键技术

近几年，我国着力于利用技术手段实现对海量的网络舆情信息进行深度挖掘与分析，以快速汇总成舆情信息，从而代替人工阅读和分析网络舆情信息的繁复工作。网络舆情相关的关键性技术归结为：单体化技术与系统化技术两类，现逐一论述。

网络舆情相关的单体化技术主要包含以下四个：

(1) 网络舆情采集与提取技术：网络舆情主要通过新闻、论坛/BBS、博客、即时通信软件等渠道形成和传播，这些通道的承载体主要为动态网页，它们承载着松散的结构化信息，使得舆情信息的有效抽取很有难度。梅雪等人(2007)通过全自动生成网页信息抽取Wrapper的方法在一定程度上实现了动态网页数据的抽取与集成，具有一定的处理准确率以及抽取效率。

(2) 网络舆情话题发现与追踪技术：网民讨论的话题繁多，涵盖社会方方面面，如何从海量信息中找到热点、敏感话题，并对其趋势变化进行追踪成为研究热点。早期的Allan James、J. Allan、G.Hulten、Qiaozhu Mei等人的研究思路是基于文本聚类，即文本的关键词作为文本的特征。这种方法虽然能将一个大类话题下的文本进行聚合，但没有保证话题的可读性与准确性。段建国等人(2007)在此思路的基础上进行改进，实现了话题发现与追踪：即将文本聚类问题转换为话题特征聚类问题，并依据事件对语言文本信息流进行重新组织与利用。

(3) 网络舆情倾向性分析技术：通过倾向性分析可以明确网络传播者所蕴涵的感情、态度、观点、立场、意图等主观反映。比如新浪网的“新闻心情排行”将用户阅读新闻评论时的心情划分为如图2-1所示的八个层次。对舆情文本进行倾向性分析，实际上就是试图用计算机实现根据文本的内容提炼出文本作者的情感方向的目标。唐慧丰、徐琳宏、李艳玲等人(2007)致力于网络舆情文本的倾向性分析技术：通过判断网络环境下倾向性特征词的特点和类型，并进行语气极性判别和标注，从而构建一个面向互联网的倾向性语气词典，建设一定规模的标准数据集，为中文倾向性分析的深入研究提供支持。

(4) 多文档自动文摘技术：新闻、帖子、博文等页面都包含着垃圾信息，多文档自动摘要技术能对页面内容进行过滤，并提炼成概要信息，便于查询和检索。张姝(2007)、刘茂福(2008)、张瑾(2008)在一定程度上实现了网络舆情信息自动生成报文，并能通过浏览器进行浏览和信息检索。

通过我国网络舆情相关领域的单体化技术研究综述可以看出：从网络舆情信息的采集与提取，到话题的发现与追踪、到态度倾向性分析，再到多文档自动摘要的生成，为我国网络舆情安全评估的研究提供了有效的舆情信息获取和分析方法。但是，它们都是从纯技术角度出发的，而缺乏“舆情”这一社会层面在技术层面上的体现。

目前网络舆情的热点

1、个别政府官员的违法乱纪行为。

2、涉及司法系统法制建设等

3、涉及部分政府部门公共政策、公共产品、城管队伍等

4、群众最关心、最直接、最现实的衣食住行等系列民生问题

5、涉及社会收入分配等

6、涉及国家利益、国家安全、民族自豪感

7、重要或敏感国家地区的突发性事件

8、影响力较大的热点明星的火爆事件

9、企业舆情热点事件

网络舆情培训专家

叶东（David），营销学硕士，国内知名危机管理专家，新传媒网危机管理首席问，“自疗力”理论体系的首创者，国际职业培训师协会认证高级培训师，168培训网特约专家顾问，国资委研究中心特约专家，北京邮电大学营销管理类课程客座教授，清华大学新闻发言人高级研修班客座教授，北京大学首席危机管理官特训班客座教授，香港国际商学院危机管理客座教授。