基于互联网的数字媒体内容舆情分析系统

张晶晶

（大连工业大学艺术与信息工程学院，辽宁 大连 116600）

基于互联网的数字媒体内容舆情分析系统

张晶晶

（大连工业大学艺术与信息工程学院，辽宁 大连 116600）

研究数字媒体内容舆情分析技术可以为数字媒体内容监管措施的落实奠定坚实的物质基础，舆情分析的技术选择同舆论的传播途径是分不开的。现如今，互联网已走入千家万户，数字媒体内容在互联网上呈现出多元化和多量化的特点，为人们更加快速、准确地浏览信息提供了便利条件。随着新媒体的出现，互联网在数字媒体内容舆情分析方面的作用日益凸显。然而互联网的发展在给人们带来便捷的同时，很多弊端也日益显现出来，基于互联网的数字媒体内容舆情分析，应该有意识地趋利避害，只有不断净化网络环境，才能确保互联网数字媒体内容舆情信息的真实性、准确性和有效性，从而不断促进我国数字媒体内容舆情信息步入健康、生态、绿色发展之路。本文简析了基于互联网的数字媒体内容舆情分析系统的基本框架，并指出了舆情分析的主要内容。

互联网；数字媒体内容；舆情分析；系统

在科技发展的驱动之下，传统的数字媒体内容舆情分析面临深刻危机，亟需在互联网数字时代寻求商业模式的创新和转型。充分利用传统数字媒体内容舆情分析能力，结合数字媒体的发展理念和技术手段，开发互联、共享、开放、融合的传播平台，不断创新有效的舆情分析模式，是未来传统数字媒体内容舆情分析产业不可逆转的大趋势。近年来，我国正在积极构建以数字媒体技术、数字媒体艺术和文化产业三大学科领域为支撑，以数字广播电视技术、数字媒体制作与创作支撑技术、数字媒体艺术理论与实践研究和文化产业研究为主要内容，基于互联网的“数字媒体内容舆情分析系统”，旨在提升我国文化竞争力，推进舆情分析产业和文化产业发展，培养新的经济和产业增长点。只有将媒体视为多种信息载体，同时强调技术和社会在媒体内容和功能上的影响，才能保障数字媒体内容相关事业的发展早日实现可持续化。

一、基于互联网的数字媒体内容舆情分析系统的基本框架

（一）系统规划

第一个步骤就是要选择网站的媒体内容及其相应版块，网站的风格与后期的应用次数息息相关。接下来就要将收集到的信息资料进行归类，这也是为媒体内容舆情分析工作的进一步开展奠定基础。以媒体内容的出处作为归类依据，其影响力根据具体情况会有主次与中等的区别。依据媒体内容出处的种类可以分为头条、微信、推特、Facebook等，依据辐射范围划定为国际、国内、省内、省外等。根据媒体内容的行业展开分析，将收集到的内容按敏感、主、次等级别进行分类，在对媒体内容的出处进行分类时同理。各自的舆情热度模型制约着具体系统确定什么概念。

海外传播缺失已成为中国企业“走出去”失败的主要原因，博约科技为此发起企业国际传播服务平台研讨会，邀请专家领导共商平台规划，力争以产学研资源作为依托，形成多语种企业国际舆情监测评估软件系统、企业国际舆情监测分析、企业海外口碑监测分析等一体化解决方案，为企业国际传播搭建新桥梁。

（二）信息采集

随着互联网日新月异的发展，各种网络传媒形式不断地涌现，网民热衷于各种不同的网络体验，包括论坛、博客、微博等网络平台，为了能够全面快速准确地监控不同的网络媒体，拥有一个强大的网络信息采集系统是舆情系统的重中之重。信息采集服务囊括平台巨能采、净化器、智能报三大服务项。整个数据服务体系实现了针对新闻、论坛、微博等新闻舆情信息的监控、采集，也实现了行业情报、经济指标、电商业绩、知识产权及专利、竞争对手情报的获取与分析，达到全网信息、数据监控，用户可以通过数据服务根据需求来丰盈网站及获取各种数据信息。

泰安市泰山区早在2012年就建起了“幸福e家园”网站。以此为依托，整合宣传、民政、人社等职能部门的管理服务信息资源，建起区网络文化惠民服务中心，搭建起政务公开、民主议事、民生服务、助推经济、舆情信息五大平台，做到了信息采集及时、服务贴心便捷、问题联动处理。

（三）信息ETL

ETL指的是数据整合解决方案，简而言之就是倒数据的工具。ETL的过程就是数据流动的过程，从不同异构数据源流向统一的目标数据。其间，Extract（数据的抽取）、Transform（转换）和Load（装载）形成串行或并行的过程。ETL的核心在于“T”这个过程，也就是转换。而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出，ETL规则依赖目标数据，目标数据有多少字段，就有多少条规则。所有信息都经过统一清理和结构化，转换为统一格式存储，为下一步的舆情分析做好准备。

ETL数据抽取过程，是对医院业务系统信息化建设查缺、增删、补漏的完善过程。医院领导有如此革命精神面对信息化建设，值得赞叹！医院数据ETL过程，占去HBI实施70%的工作量。ETL工具的效能，决定数据分析能否发挥其价值，ETL是决定数据分析质量以及分析的基础，直接决定一个HBI的成败。

二、舆情分析的主要内容

（一）突发事件预警

基于互联网的数字媒体内容舆情分析系统能够支持各类自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等突发事件预警信息发布业务的运行。该发布系统，通过电视、广播、报纸、网站、手机、电话、固定和移动电子显示屏等传播渠道，初步建成了面向全社会的突发事件预警信息发布平台，形成了涵盖范围广、信息发布及时的预警信息发布体系。突发事件预警还能为各级政府应急办的应急管理工作提供支撑；同时在突发事件发生期间及时发布相应的预警信息，充分发挥平台的综合作用。在充分利用社会资源的基础上，利用先进可靠的技术手段，扩建信息收集、传输渠道及与之配套的业务系统，解决预警信息发布的“最后一公里”瓶颈问题，建立权威、畅通、有效的突发事件预警信息发布渠道，成为覆盖区域的综合预警信息发布系统的一部分。

（二）舆情热度模型的建立

大数据时代，数据爆炸式增长、用户行为轨迹的分散性、碎片化不断强化为企业用户调查带来难题。凭借先进的数据采集、数据挖掘技术，舆情热度模型可帮助企业快速筛选出目标客户，构建用户画像。社交、论坛、新闻等全网90%数据实时抓取，30万社会化标签更可实现多层次刻画，全面提升了人群洞察的全面性、准确性，能帮助企业更加精准获取用户的行业、年龄层次、地域划分、兴趣偏好、消费习惯等信息，为企业业务、品牌决策做支撑。

企业可通过舆情热度模型“口碑监测”快速获取品牌、产品声量趋势、话题态度、同类品牌对比等可视化报表，以用户反馈为基础实现产品功能优化、价格策略制定、品牌推广的决策，最终实现让消费者为产品点赞，口碑带动业务增长。

舆情热度模型搭载了前沿的数据处理技术，可智能过滤水军、广告等信息，获取企业品牌/产品的真实网友讨论声音，保证洞察客观性。此外，舆情热度模型语义分析技术，可实现对产品正负面评价、价格感知、外包装、服务等各个维度的精准分析，让反馈信息更精准、全面。

（三）舆情追踪分析与研判

舆情的热度走势需要从线上线下两大维度共同检测。传统媒体对事件的介入、外媒对事件的报道以及事件是否有网络动员或是组织网下行动，这些都是追踪和分析中容易影响事件走势的关键点，即为“舆情热度指标”。除媒体介入外，事件传播路径以及网民倾向性都需要严密地追踪。通过技术手段，梳理舆情信息的传播链，关注首发、重点转发节点等关键信息，对网民意见进行抽样调查，都是不可跳跃的分析步骤。相比较于社交网络上的公众舆论对于事件本身的影响，对于舆论本身的反思似乎更为可贵。显而易见，社交媒体已经成为一个时代、一种生活方式，对于这些公众事件产生的一系列社会影响，自然无法避免地指向对这种新兴媒介的探讨。

总而言之，基于互联网的数字媒体内容舆情分析系统能够产生，首先是舆情生态发生了重大的变化，变化就引起了社会需求，有需求才有市场。舆情分析产业的背景以及服务商之间的不同决定其性质，服务商之间的互相借鉴构成了我国多元化的舆情研究环境。现如今，社交网络已成为凝聚舆论社会力量的新手段，而这种网络民主，一定程度上也成为民主制度的补充。基于互联网的数字媒体内容舆情分析系统产生的时间不长，其中也仍存在着问题，服务水平不齐、低水平舆情服务、产品服务泄密以及各地舆情假设不平等问题，都有待解决。在基于互联网的数字媒体内容舆情分析的工作中，多方位地研究舆情永远是关键工作。对舆情课题的研究、建立大数据网络舆情监测平台的监测和运作、完善和建立舆情管理机制，都是基于互联网的数字媒体内容舆情分析重点的工作内容。

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