人民网舆情监测室的运作模式.pdf

人民网舆情监测室的运作模式.pdf

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1、人民网舆情监测室的运作模式人民网舆情监测室组建于2008年7月,该室建立了一套较完整的网络舆情监测体系。从以定量方式反映社情民意到出版“史上最贵的杂志”《网络舆情》(纸质杂志加网络版3800元/年,目前有约4000个用户)、再到舆情应对咨询顾问服务,它如何形成流水化产品作业、做到叫好又叫座?做产品:依托公开影响力做定向服务人民网舆情监测室作为党报、党网所属机构,背靠主流媒体,解读社情民意,推动媒体和口头两个舆论场的对话。这一市场定位,也决定了其系列产品的基本原则:严格做网络舆情,信息源全部来源于公网,不做任何网下调查,着力于舆论应对

2、能力和技巧分析研究。在产品开发上,人民网舆情监测室走出舆情产品“一事一报”的老路子,走向“综合监测与咨询”服务路径。目前,人民网舆情监测室主要分三个层次开展舆情监测业务:1.公开的舆情会商和舆论热点评析。人民网开设重点新闻网站第一家舆情频道,围绕突发事件和公共舆论话题,邀请各方面专家,地方政府发言人,突发事件当事人等,进“舆情会商室”与网友在线交流,切磋地方政府应对突发事件的经验教训,总结地方政府对突发事件和社会舆论的应对技巧。舆论热点评析的另一种方式,是按季度制作发布地方舆情应对能力排行榜。针对地方政府应对网络舆情和突发事件的经验

3、教训,做客观理性分析,努力挖掘政府应对手法的亮点。从2010年第一季度开始,为总结和鼓励地方政府与网络民意的顺畅沟通和良性互动,地方舆情排行榜增设了“网络问政实践”的典型经验。2010年第一季度推出的常州环保局长“批评有奖”就是一个案例。2.为客户量身定做舆情监测服务,包括舆情监测平台和舆情分析报告。人民网舆情监测平台是在中央重点新闻网站搜索引擎项目技术支撑下,利用自主和合作开发的第三代搜索引擎技术,搜集全国1万多家新闻网站、BBS和博客,包括文字、图片和视频,按照客户的监测项目分类,实现信息自动推送和更新。舆情分析报告是从舆论生成

4、发酵的规律,捕捉舆论发展拐点,分析舆论发展趋势,服务用户包括省市级地1/5方政府、中央部委、大型国企和上市公司等。此外,人民网舆情监测平台编辑发行了国内第一本正式刊号的《网络舆情》杂志,口号是“帮助领导干部读网”。每周两册,全年100册,市场反响热烈。杂志分为“时事版”和“研究版”,主要是追踪监测舆情和定期提供分析报告,特别是对突发事件的发展进程、背后的社情民意和现实矛盾做专题解读。3.从舆情应对角度,为客户提供突发事件咨询顾问服务。通过以上途径,人民网舆情监测室与地方政府、中央部委机关和企业建立良好互动合作关系。客户把突发事件应对

5、的思路和操作手法,乃至工作中的苦恼及时通报,舆情监测室工作人员则近距离观察网络舆论场动态走向,为客户做舆情参谋,包括如何进行新闻发布、如何针对网民疑虑澄清真相、如何通过网上网下联动平息事态等。咨询顾问服务另一个形式,是参与地方政府和大型企业组织的网络舆论和突发事件应对培训。人民网舆情监测室基于平时工作积累,收集和梳理各地党政部门和企业舆情应对的好理念、好方法,提供给更多人参考。为配合各地培训工作,人民网舆情监测室已积累了2008年以来突发公共事件案例近百件。夯基础:搜索技术是舆情监测产业化基础网络舆情纷繁复杂,如何判断哪是主流民意?

6、如何保证地方网络舆情应对能力排行和分析报告科学有据?如何将系列产品打造成流水化作业而不是作坊式的人工分析?人民网舆情监测室秘书长祝华新认为,搜索引擎技术是舆情监测基础。目前,人民网舆情监测室初步形成了一套较完整的网络舆情监测理论体系、作业流程和应用技术。1.以人民网舆情监测平台、中文报刊监测系统为依托对舆情进行定量分析。人民网中文报刊监测系统可对传统媒体网络版(中央级媒体14家,地方级媒体33家,境外媒体4家,市场化媒体39家)进行定向抓取和全文数据检索,每日数次更新报纸文章,查看头条、评论。而其舆情监测技术可对传统媒体网络版、新闻

7、网站、论坛、个人博客进行24小时监控,形成以日为周期的监测数据报告。在此基础上,网络舆情抓取分析软件可以进行当日关键词统计、关键词累计统计、定向统计(包括媒体关注度、媒体转载率、用户关注度、地域统计、论坛帖子、博客文章统计)。此举大大节省了人力提高了效率,让舆情监测用数据说话,更加科学可信。2.综合利用其他搜索引擎弥补不足。因为现有的搜索还不算强大,人民网舆情监测室还需社会化搜索引擎进行补充搜2/5索。如利用百度定点搜索新闻;利用Google阅读定制和搜索外媒消息;利用奇虎等引擎搜索论坛和博客;门户网站新闻排行、社区热帖推荐与排行选

8、取关注度高的热点。3.网络社区和语义分析靠人工,亦是搜索引擎突破重点。目前搜索引擎擅长抓取网络新闻,但是网络社区、微博、BBS跟帖、QQ群等比较难抓,这也是人民搜索引擎要启动的事情。其次的难点是网友的跟帖语义分析难度较大,现在主要靠人

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