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情感分析，也称为意见挖掘或情感 AI，指分析在线文章以确定它们所承载的情感基调的过程。该过程背后的科学基于自然语言处理和机器学习的算法，将文章分类为正面、中性、负面。情感分析有助于找出发帖者对某个话题的态度。 情绪分析会展现舆情整体情绪倾向，对网络上新闻媒体、网民的总态度进行正面、负面、中性（或非敏感、敏感）划分。如果监测的品牌、产品或服务的负面评价突然激增，则表明舆情危机可能正在酝酿中。 结合时间和信息量维度，还可展示不同情绪的变化过程。如研究在某个事件或者活动发生前后情感变化，可以用来衡量影响力/效果。舆情处理系统，面对这个维度首先我们要重视它，第二我们要有专门的处理人员或者处理小组。济南专注舆情监测合作

行业信息监测/决策支持企业的舆情监测与媒体数据分析在行业信息监测方面有如下应用方向：1、行业重点信息快报，包括业内主要企业战略发布、人事变动、营销活动等重要信息，以及通过主流行业/财经站点获取的重点行业资讯。2、经营决策支持：定向监测主管/监管部门网站，根据以往监管案例获取关于监管尺度、监管重点等信息，从而避免在经营过程中产生监管风险。同时，收集研判公政发展规划等信息，以辅助企业制定投资决策、寻找发展机遇。菏泽一对一舆情监测费用舆情监测工作做得好，还能够提升企业的形象与口碑。

1.监测全网舆情首先是要先能全网监测到企业相关的所有信息，当互联网上有与企业相关的舆情产生时能及时发现，其次才能对这些舆情信息进行分析，才能制定出应对方案，这就包括全网的各大新闻媒体网站以及各类社交平台。2.多角度全方面分析具体可以从时间、情感、网友讨论度、主题等几个方面入手进行分析，以情感分析为例，主要是分析具有情感成分的词汇的情感极性，是正是中还是负性以及情感强烈程度，以此来判定情感类别了解舆情的情感倾向。关键是根据企业需求看想对哪个角度分析，然后再有针对性的采集数据。

帮助企业衡量市场公关活动的效果 企业如何评定一场活动的有效性，自然是看线索的来源等等。但对于一些品牌宣传活动，活动的一些数据确是不好衡量，借助舆情监测系统，企业能监测危机公关、市场活动带来的互联网品牌声量、好评度变化，量化危机公关的实施效果和市场活动的推广成果，帮助企业对营销活动进行更好的评估。 提高网络舆情的引导和管理水平 在信息现代化的如今，一小块负面信息就能像星星之火一样燎原，有可能在网络上引起不小风波。在舆情危机的情况下，企业需要多方面分析舆情爆发的原因，把握危机公关的方向，了解真相，及时向受众发布企业的新动态。及时正确的舆论引导可以预防企业网络危机。只有先做好舆情信息的监测，发现舆情，才能进行舆情管理。

初阶舆情分析师可做的工作是借助系统进行舆情监测，写写日常监测报告即可。想进一步深入研究，可以尝试进行舆情研判。这个我也是在慢慢学习摸索中，一开始从理论知识储备开始，后面是通过案例阅读慢慢积累。 舆情研判要做的工作，首先对这些信息进行梳理，整合，分类，对即将出现的舆情事件进行感知、对舆论场的几大主体进行分析，对事件的发展以及后续处理做出判断。简单点说，按照我的理解，系统分析可作为辅助，能够帮你导出一个简单的涵盖事件概述、走势、传播渠道、传播效果、网友评论、判断走势的框架，然后分析师要凭借自己的行业经验以及数据积累，进行思维分析，将系统分析结果进一步深入具化。首先是要在短时间发现舆情，第二个是发现舆情要首先时间处理。济宁品牌推广舆情监测合作

营销活动效果：评估新闻发布量、重点媒体占比、标题提及率、潜在触达量、媒体交互率、正面评论率等指标。济南专注舆情监测合作

互联网+时代的来临，移动互联网技术的快速发展，并且在各个领域中应用，为其他行业的发展提供了技术支持。随时随地发布新闻、了解咨询、关注国计民生以及发表个人观点和看法成为新常态。舆情的发生、发展、演化及传播等特点发生着翻天覆地的变化，与之相应的舆情监测、分析和决策方法日益成为公司部门关注的焦点。利用信息技术、舆情监测等方面理念、理论及方法对网络舆情的演化发展进行了大量研究，提出面向大数据的网络舆情监测：发现舆情主题，分析情感倾向，设计主题，传播趋势;采用数据挖掘技术在事前、事中和事后分三个阶段对舆情进行分析，对其风险进行评价，预测其发展趋势，及时提出预警。济南专注舆情监测合作