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舆情监测指标体系及预警分析模型的构建

新闻媒体:小编     阅读次数:     发布时间:2020-01-10 14:58:01
摘要:一、舆情监测指标体系准确把握重大网络舆情事件的基础是建立科学、直观、有效的监测分析指标体系。近几年网络舆情监测越来越受到重视,对监测指标体系和预警分析模型的研究愈发深入。从舆情把控与处置的角度出发,结合舆情的基本要素,把指标体系分解为性质指标、传播指

一、舆情监测指标体系

准确把握重大网络舆情事件的基础是建立科学、直观、有效的监测分析指标体系。近几年网络舆情监测越来越受到重视,对监测指标体系和预警分析模型的研究愈发深入。从舆情把控与处置的角度出发,结合舆情的基本要素,把指标体系分解为性质指标、传播指标、危害指标3个维度,详见下表。

1、性质指标。这一指标直接反映了舆情危机爆发源头所处的领域,决定舆情发展的可能走向。不同的舆情事件性质具有不同的危急程度,也决定各高校要采取不同的应对策略与措施,在舆情监测及处理的最初阶段,对舆情事件性质有一个精准判断,对后续处理非常关键。舆情事件性质可以有多种分类方式。根据近年来高校所遇舆情危机的实际,将性质指标分为涉政治类、社会民生类、校园管理类、个人问题类四个二级指标,对这四大类进行再细分,不同的类别被赋予不同权重,指标基础信息可通过计算机关键词爬抓技术获得,对文本内容进行进一步分析。

2、传播指标。这一指标反映了舆情在各载体的传播情况,是舆情成长的关键性指标。舆情的传播情况可通过广度、速度、深度这三个维度进行衡量。所谓广度,是指在微媒体环境下有某舆情事件出现的微媒体的个数,出现得越多,说明该舆情事件传播得越广。所谓速度,是指舆情事件在一定时间内不同微媒体上的传播量,因不同微媒体的传播方式存在差异,可以取某一微媒体上一定时间内一定量的传播(点击量或阅读量等)为基准数据进行赋值,而其他微媒体则参照这个已赋值的传播量确定各自等值的传播量,各微媒体之间的传播量就具备了换算的基础。所谓深度,是指某舆情事件引发的舆论领袖的分析评论类文章的数量。该类文章数量虽然只占信息数据的一小部分,但其作用不可小觑,特别在微媒体中,突出的舆论领袖所做的分析评论类文章在一定程度上会对舆情导向起巨大作用。

3、危害指标。这一指标反映了某舆情事件是否涉及重大安全稳定领域,是否触及重大安全底线,一旦发现此类信息数据应立即予以预警。目前在各级别监测平台的实际运作中均会对涉及重大安全稳定的信息给予极高重视,第一时间进行处理。因此,在这个指标上,对爬抓关键词的设置特别重要,相对来说会投入更多的人工处理确保预处理过程的准确度、严谨度。

二、预警分析模型的构建

1、各预警分析指标的数据模型

①性质指标。本文定义,某重大舆情事件在性质指标上的预警分析指数为Zm(m为预警分析指标的编号),该舆情事件所属的类别权重为Pn(n为各个类别的编号),用公式表示为:Zn=Pn(公式1)
②传播指标。本文定义,某重大舆情事件在传播指标上的预警分析指数为Zm(m为预警分析指标的编号),舆情事件在广度、速度、深度上的指数为Ci(i为二级指标的编号,i的取值为1-3),用公式表示为:Zm=31wiiiC=∏ (公式2)在公式2中,Zm为舆情事件传播指标综合指数的得分值,Wi为单个二级指标在传播指标综合指数模型中的权重。
③危害指标。本文定义,某重大舆情事件在危害指标上的预警分析指数为Zm(m为预警分析指标的编号),Zm的取值为T或0。

2、重大事件舆情预警分析模型。以某重大舆情事件

上述3个预警分析指数为判别变量,将引发过该舆论强烈爆发的重大事件和随机抽取的普通事件在同样监测指标上,对应的预警分析指数得分值作为模型拟合数据,建立多元回归模型,实现对重大事件舆论危机爆发的预警。Y=∫(Zm)+e(公式3)在公式3中,Y为某个舆情事件的预警指数,Zm为某重大舆情事件在3各预警分析指标上的对应指数,m为预警分析指标的编号。

目前,浙江省各高校过于依赖传统的舆情掌控方式,对微媒体环境下的网络舆情的监测比较滞后。本研究力争从舆情监测与处置的角度,编制直观有效的指标体系,构建预警分析模型,以期为微媒体视域下的高校重大网络舆情监测提供助益。

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