舆情观察怎么做?

简介: 舆情观察作为一项系统性的工作,在舆情发展的不同阶段,其侧重点往往也不同。

舆情观察作为一项系统性的工作,在舆情发展的不同阶段,其侧重点往往也不同。
舆情的发生期:这个阶段由于舆情没有形成集聚,相关舆情主体只需重点观察舆情的来源然后联系删除、举报投诉、法律维权、积极引导即可。
舆情的发展期:发展期与发生期的观察重点类似,都是要通过观察以达到提前介入,将危机止于萌芽阶段的目的。
舆情的高潮期:在这个阶段中,由于引发了广泛关注,公共舆论的压力骤增,此时需要观察的是舆论的核心诉求、网络情感、发展演变趋势等,以达到防止谣言及传闻满天飞,及时止损的目的。
舆情的震荡期:同理,在这个阶段亦可参照舆情高潮期的观察策略,重点关注舆情的传播发展规律,以达到精准应对舆情,给舆论降温的目的。
舆情的回落期:最后,在舆情的回落期主要是持续观察舆情的发展趋势,以防止舆情的复燃以及次生舆情的滋生。
舆情观察的方法
1.大众搜索引擎:主要指的是那些熟知的搜索引擎,如百度、谷歌、360、搜狗、头条等。
2.站内搜索:如内部舆情集散地的社交媒体、微信公众号、抖音、门户网站及政务网等;外部舆情集散地论坛、 问答、贴吧以及新闻媒体等网站;自媒体舆情集散地头条号、百家号、一点资讯等自媒体平台。
3.舆情观察网:用最少的人力物力实现全网观察,例如识达科技舆情观察网,可实现24小时实时全网监测,且舆情数据源覆盖新闻、社交媒体、短视频、论坛、客户端等全网各类网络平台;基于对舆情的实时观察、全面观察基础上,还支持全面综合分析,如舆情的来源、传播路径、传播地域、舆论核心诉求、情感分析、演变发展趋势等等,并将结果以图表、报告可视化呈现,识达科技舆情观察服务免费体验入口https://www.cidastar.com/knows/20220606173715998?pk_campaign=bbs-seo

相关文章
|
Python
『三分钟学分析』Graveyard分析模型是真的牛X!(上)
在上篇品牌知名度实例的基础上,讲一个经典分析模型,对品牌知名度做更立体的分析。
528 0
『三分钟学分析』Graveyard分析模型是真的牛X!(上)
|
4月前
R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化
R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化
|
存储 安全 数据管理
这个“2-3”的数据分类分级方法也许对你很有价值
当前,数据成为企业的生产要素参与分配,数据价值越发显得重要。
这个“2-3”的数据分类分级方法也许对你很有价值
|
算法 搜索推荐 数据可视化
异动分析技术解决方案—异动归因之指标拆解
唯一不变的是变化, 在拥抱它前,请事先探知、归因、并充分准备。 在相对完善的指标体系建设背景下,我们需要通过指标以及指标波动的解读来描述、追踪、推动业务。当一个指标波动时,我们首先需要从业务视角判断其波动是否异常,即异动检测,其次判断异常背后的原因是什么,即异动归因。 归因的方法有多种,这篇文章的重点是指标拆解,也是我们做业务分析时最常用到的方法。 我们的目的是解放人力,将指标拆解实现自动化,一方面可以加快业务迭代速度,快速定位问题;另一方面可以对可能产生异动的维度进行全局量化,增强可比性,明确下一步的业务行动点的优先级。自动化异变归因的目的是为了尽快判断并抓住机遇,寻求以数据驱动作为灯塔
7687 2
|
Python
『三分钟学分析』Graveyard分析模型是真的牛X!(下)
在上篇品牌知名度实例的基础上,讲一个经典分析模型,对品牌知名度做更立体的分析。
310 0
『三分钟学分析』Graveyard分析模型是真的牛X!(下)
|
数据采集 数据可视化 定位技术
干货 | Python爬虫实战:两点间的真实行车时间与路况分析(一)
干货 | Python爬虫实战:两点间的真实行车时间与路况分析(上)
277 0
干货 | Python爬虫实战:两点间的真实行车时间与路况分析(一)
|
存储 数据采集 数据可视化
干货 | Python爬虫实战:两点间的真实行车时间与路况分析(二)
干货 | Python爬虫实战:两点间的真实行车时间与路况分析
464 0
干货 | Python爬虫实战:两点间的真实行车时间与路况分析(二)
|
安全 数据可视化 网络安全