网络舆情监测以监测社会民生舆论为主，但“网络水军”往往将商业话题变相说成社会生活话题，以此来吸引眼球。这样，刻意制造的他生舆论就混杂在舆论阵营中，表达了大众的非本意舆论，掩盖了自然形成的社会舆论。如此下面是小编为大家整理的网络舆情监测【五篇】（2023年）,供大家参考。
网络舆情监测范文第1篇
网络舆情监测以监测社会民生舆论为主，但“网络水军”往往将商业话题变相说成社会生活话题，以此来吸引眼球。这样，刻意制造的他生舆论就混杂在舆论阵营中，表达了大众的非本意舆论，掩盖了自然形成的社会舆论。如此一来，网络舆情监测统计的舆论数据就会失真，并对学术研究机构和政府造成误导。而所有这些，无疑也会降低网络舆情监测的公信力。
网络舆情监测作为一种严谨的科学体系，可以利用当今先进的计算机与网络技术，通过先期技术处理和后期操作对网络舆情进行追根溯源，通过考量舆论的来源甄别出网络舆论热点的真伪。鉴于当今网络水军广泛存在的现实，笔者提出以下几种方案完善网络舆情监测工作的舆情筛选功能。
1.情感词分析方法
“网络水军”在网上的帖子往往是非理性的、带有强烈感彩的，或是极力美化雇主的产品或服务，或是极力贬低雇主竞争对手的产品或服务，整体上倾向性比较强烈。因此，我们就可以通过对论坛或贴吧用户的帖子的文本分析，主要是对情感词的分析，来判断这个用户是不是“网络水军”，以及他所主导的舆论是不是有意制造的他生舆论。
通过倾向性分析可以明确网络传播者的意图和倾向，通俗地说，文本舆情描述的是文本所传递的情感。对文本舆情进行分析，实际上就是试图根据文本的内容提炼出作者的情感方向。网络文本的倾向性分析就是挖掘网络文本内容蕴涵的各种观点、喜好、态度、情感等非内容或非事实信息。①
此前已有研究制定了一套完整的方法和公式，其基本思路是：首先进行互联网信息采集获得数据，然后通过网页页面分析技术抽取元数据（比如信息者、信息时间、信息来源等）和正文信息，采用机器学习方法对正文信息进行情感分类，判断其为正面信息或为负面信息。经过统计后，在特定的一段时间内，当某人发表的正面或者负面信息比重超过预设阈值时，则认为其为“网络水军”。②
设定特定的时间段，信息者AN篇有关主题P的信息，其中正面信息X篇，负面信息Y篇（X+Y≤N）。设阈值为T(0
那么，信息者A为“网络水军”。
根据最新数据显示，92.3%的网民经常访问的网络社区数量在2个以上，其中27.2%的网民经常访问2个网络社区，29.1%的网民经常访问3个网络社区，经常访问4个以上网络社区的网民达到36%，③网民平均每人使用3.09个网络社区，这里将其简记作3个。那么，在上述公式中，X/Y=3（或Y/X=3），此时的阈值T为0.5。又因为“网络水军”的发帖量远大于一般网民的平均发帖量，所以阈值T应该略大于0.5。
换句话说，在现阶段，当一个发帖人的Q值大于0.5时，我们就可以基本确定这个人是“水军”，进一步确定他所主导的舆论可能是他生舆论；
而且Q值越大，这种疑似程度越强。总结起来看，情感词分析方法是判断发帖人个人身份的一种有效途径，在计算机辅助技术的帮助下，将大大提高筛选的效率，其工作流程如图1所示。
图1网络舆情信息文本分析工作流程④
上图中，建立假设和检验假设并不是存在于每一个分析文本中，为可选项目。舆论监测者首先要制定有针对性的研究意图，然后按照统计学原理选择科学合理的样本。定义分析单元就是定义分析样本的每一个元素，再形成分析类目即分析系统，使之适应所提出的问题，同时使所有类目具有互斥性、完备性和信度。最后是通过统计、计算、分析得出结论。
2.相同IP与ID的统计分析
情感词分析可以从个人角度筛选出“网络水军”，对于一个主题帖子是不是“网络水军”所为的考察，我们可以通过对相同IP地址的统计分析来完成。
正如前文所说，“网络水军”在网上发帖时会用很多ID账号，即网友所说的“马甲”，这些ID或网名是不同的，所以单一根据ID无法辨别发帖、回帖是不是少数人所为。
“网络水军”每天长时间挂在网上刷帖，尽管更换不同的ID，但他们的上网IP地址是不变的。那么，通过统计每一个ID发帖时所使用的IP地址，就可以辨别出哪些不同ID发的帖子是出于同一台电脑即同一个人。如果一个论坛里的帖子出现了大量相同的IP地址，或出现在不同论坛里的同一主题的帖子中出现了大量相同IP地址，那么就可以肯定，这个舆论主题是网络水军人为制造出来的。
另外，如果在同一处的同一个ID使用不同的IP，那么说明这可能是同一个人在不同时间发表的言论，或是不同的人使用网络营销公关公司统一发放的“马甲”发表的言论。于是，就可以根据这个ID所使用的IP，继续顺藤摸瓜地找到本论坛中其他ID发表的言论和其他论坛中同一个IP使用的ID发表的言论。这样就形成了一个由IP和ID构成的无尽的关联网络，在这个网络上的每一条帖子都可以确定为是“网络水军”制造的（如图2）。
图2IP、ID关联网络
这种方法同样需要计算机技术的辅助。另外，要根据现实情况制定评价标准和体系，我们不妨统计出“水军”发帖的个数，并求出这些帖子在整个话题帖子中的所占比例，这个比例越高，那么这个舆论热点系炒作所为的疑似程度就越高。还可以根据实际操作中的情况，制定出一个更复杂的评价体系，将每一个指标赋予不同的权重，分别赋值，求出最后的疑似程度值。
3.历时性调研
由于现在“网络水军”和网络营销公关公司的大量涌现，一些企业或团体已经认识到了网络舆论对其生存发展的影响。当一家企业受到网络打手的舆论攻击时，也会自觉进行调查，并尽力澄清。同时，公安机关对于重大舆论事件也会介入，比如伊利―蒙牛“陷害门”。这些调查出的结论都可以成为网络舆情监测辨别舆论真伪的材料。
4.省略/s2009/dcfb/，2011年1月11日
网络舆情监测范文第2篇
关键词 高校思想政治教育 网络舆情监测 高等教育
中图分类号：G41 文献标识码：A
Network Public Opinion Monitoring and Ideological and Political Education
LI Zhonghua
（School Of Science， Yanshan University， Qinhuangdao， Hebei 066004）
Abstract As a new carrier and the new field of ideological and political education of higher education， the network of ideological and political education for colleges and universities has brought new challenges and opportunities of network public opinion， lack of effective binding of ideological and political educators in colleges and universities face control and regulation in students" political thought the plight of dynamic network public opinion monitoring system for the establishment of the ideological and political education in colleges and universities as a basic purpose， to make the effect and efficiency of ideological and political education， make the methods and ways of ideological and political education of colleges and universities fundamental change.
Key words ideological and political education；
network public opinion monitor；
higher education
网络时代扩大了舆情的活动空间，丰富了舆情活动的内涵。网络舆情指的是网络中大部分网民关于特定问题的政治思想态度的总和。这些特定问题包括与己利益有关的热点或者焦点问题，这些问题往往带有一定倾向性。
网络舆情是一种新兴的传播媒介，它具有传播形式的特殊性，传播内容的广泛性和复杂性等特点，这使得它深受广大网民的喜爱，尤其是大学生这一特殊群体的喜爱，如何对网络舆情加强管理和监测，充分利用并挖掘网络舆情中关键信息，对高校的思想政治教育的创新有重要意义。网络舆情监测在开展高校思想政治教育研究中起着非常重要的作用，因此，首先应该弄清网络舆情监测的含义。
1 网络舆情监测的含义
网络舆情监测指的是在网络中使用计算机系统软件和周边技术对网络中相关舆情，特别是负面的网络舆情来进行预测、控制和监管，随时掌控网络中相关舆情的趋势、导向和特点。通过网络舆情监测能够及时掌握有害于社会和国家稳定的舆情，通过及时向理管部门反映，使得管理部门快速地推出针对性对策，进而有效地解决网络舆情的危机。
网络舆情监测分为三个部分，即监测、预测和应对。在监测环节中，有关系统和人员密切关注网络舆情中的价值观、走向及内容等方面，并把监测情况及时提交到相关部门。在预警环节中，对信息进行归纳及判断，对那些已经形成或正在形成的、可能造成大范围影响的网络舆情进行筛选，针对可能发生的舆情走向准备各种应对方法。在应对环节中，当网络舆情发展为现实中的网络舆论危机事件后，相关部门应该采取具体行动来化解危机并清除不良的影响。网络舆情监测的三个部分的有机结合，组成了网络舆情的联动应急机制。
2 网络舆情对高校思想政治教育的影响
网络舆情在高校的思想政治的教育工作中的影响日渐深入和广泛，作为网络中活动的主要参与者，大学生是高校的思想政治重点工作对象，所以，大学生的思想动态会受到网络舆情的影响。高校发展成为网络活动人数密集、信息化程度较高的重要场所。
网络是大学生学习知识、获取信息的主要渠道，对大学生的人生观和价值观有着很大影响。因此大学生成了对一些社会现实、社会现象反应最为敏感和激烈的群体之一。大学生由于自身社会经验的缺乏、知识积累的不足、情感相对活跃、思维严密性不足并且易受他人过激或错误言论的错误引导等特点，把高校变成了舆论的主要发源地及扩散地。同时，网络的虚拟性、开放性、便捷性等特征，恰恰又为大学生提供了一个理想舆情平台。作为社会舆情新领域的高校网络舆情成了影响大学生思想动态和行为表现一个重要因素。它作为高校中存在的一种普遍社会现象，对高校学生的思想政治教育工作，校园文化的建设乃至和谐校园的建设提出了巨大的挑战。
3 基于网络舆情监测的高校思想政治教育模式
网络舆情监测是监测及管理高校大学生舆情的有力工具，同时对高校的思想政治教育机制也产生了深远影响。以网络舆情的监测作为基础的决策管理支持系统可以把网络中舆情监测报告中的回馈建议按危机事件发生的时间划分成预警分析、危机分析和常态管理三种类型，高校的思想政治教育应该相应地构建预警、应急和常态管理机制。
3.1 预警机制
网络舆情预警机制建立在对网络舆情的分析基础上，它具有灵活、准确等特点。这一机制具有以下两个方面的功能和作用：首先，它以网络为搭建平台，通过对校园中大学生网络舆情的分析和调查，为学校的相关领导及从事思想政治人员全面倾听大学生的真实想法提供途径。其次，为了在出现相关问题时，使得各级管理者能思想统一、反应迅速、部署到位、职责明确及制定相对完善的学校网舆情监测制度，有必要对网络思想政治教育工作的义务和权利通过制度化和程序化的方式确定下来。
决策者在对预警报告进行分析的基础上，对其性质进行判断，然后视情况在网络上组织相关工作者进行舆情的管理和引导，另外还需要在网络以外开展工作来促使问题圆满迅速解决，进而维护高校的和谐与稳定。
3.2 应急机制
一个焦点事件或网络人物，由于网络的迅猛传播速度，可以在短时间内被全国乃至全世界的人民所获知。同理，在校园这样一个不大的空间范围内，一些突发事件可能会在没有丝毫征兆的情况下被某些偶然的因素所触动，之后借助校园网络得到迅速的传播，从而给高校正常的教学管理工作带来了困难和挑战。在面对一些突发的危机事件时，高校负责思想政治教育工作的人员和管理人员应该不慌不忙，冷静地发掘事件真相，同时，面对错综复杂、种类繁多的网络舆情，能够及时、准确地判断其中的理性的以及非理性集体意识。充分利用高校的思想政治教育体系，迅速制定应急方案，生活和学习上给予学生支持和帮助，思想上给予学生安抚和指导。
3.3 常态管理
日常高校的思想政治教育工作在网络中舆情监测和分析基础上，在现实和网络两类空间展开。通过对舆情的管理和监测，同时借助于网络的优势来提高思想政治教育工作的效果。高校中负责思想政治教育的人员和决策人员应该把网络舆情的监测和分析平台提升为洞察学生意愿诉求和决策执行情况及效果的主要渠道，并根据它来提升政策执行的有效性、决策的科学性及民主性。
思想政治教育工作应该在高校的网络中占据一个舆论宣传的阵地，应该充分地利用新兴的传播媒介，比如论坛、信箱和博客等，同时为辅导员和相关领导开通公开信箱，构建思想政治的宣传网站等。高校的思想政治教育工作可借助网络媒体的新形式开辟新的教育渠道，在教育者和被教育者之间建立长期高效的沟通机制。在某种程度和范围上这些新兴媒体形式改变了高校的思想政治教育的工作形式，并将积极向上的思想政治教育的内容潜移默化地传授给学生。
高校的网络舆情监测系统意义重大，一方面，为高校的思想政教育者了解学生思想动态提供了有效的途径和手段。另一方面，它又为学生感情的表达、思想的诉求以及困难求助等提供了有效的渠道和窗口，为高校思想政治教育工作人员提供了创新思想政治教育工作理论及方法的途径和契机，从而在很大程度上提高了思想政治教育的工作效率。
本文系燕山大学2011年度党建和思想政治工作研究一般课题“基于网络舆情监测的高校思想政治教育研究”的阶段性成果
参考文献
[1] 张再兴等.网络思想政治教育研究[M].北京：经济科学出版社，2009.
[2] 马海兵.网络舆情及其分析技术[N].光明日报，2007-01-30.
[3] 刘书林，陈立思.青年思想政治教育学原理[M].北京：中国青年出版社，1999.
[4] 刘燕，刘颖.高校网络舆情的特点及管理对策[J].思想教育研究，2009（4）.
网络舆情监测范文第3篇
关键词：网络舆情；
监测引导；
Web数据挖掘
中图分类号：C93 文献标志码：A 文章编号：1673—291X（2012）28—0227—03
一、时代背景
互联网时代是人类历史上一个空前伟大的技术革命时代。现代信息技术、通讯传播技术、网络技术等众多现代化的传播技术已渗透到社会生活的各个领域。互联网广泛性、即时性、开放性、共享性和互动性的特点及丰富多彩、方便实用的应用形式决定其日益成为反映社情民意的重要阵地，网上热点层出不穷，网络舆情对国家事务、公共事务决策的影响力也日益加大。历史原因曾使中国长期处于封闭状态，国内关于舆情的研究起步较晚，目前迫切需要提升与之相应的理论和技术支持。舆情分析与监测是信息深加工，以往“剪报”式低价值粗加工的信息服务，虽可按主题范围搜集，但提供的结果仅局限于单一的信息内容，传统的单一线性收集方式已不能够满足人类大脑发散思维的需要。
二、网络舆情监测引导的技术支撑
在浩瀚的网络中，政府如果仅仅依靠人工完成网络海量信息的收集和处理是不现实的。而Web数据挖掘能快速、准确的获得有价值的网络信息，利用历史数据预测未来的行为以及从海量数据中发现知识。它克服了普通数据库管理系统无法发现数据中隐藏的关系和规则及根据现有数据预测未来的弱点。Web数据挖掘的出现为自动和智能的把互联网上的海量数据转化为有用信息和知识提供了条件。可有效地从Web获取并分析相关舆情，达到监测、辅助决策和引导的目的，为网络舆情预警提供了极大的帮助。
（一）Web数据挖掘
Web数据挖掘由传统数据库领域的数据挖掘技术演变而来。数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取出人们感兴趣的、可信的、隐含的、明显未知的、新颖的、有效的、具有潜在用处的信息的过程[1]。随着互联网的蓬勃发展，数据挖掘技术被运用到网络上，并根据网络信息的特点发展出新的理论与方法，演变成网络数据挖掘技术。Web数据挖掘是指对目标样本进行分析提取特征，以此为依据从Web文档和Web活动中抽取人们感兴趣、潜在的有用模式和隐藏的信息，所挖掘出的知识能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制等方面。
根据挖掘对象的不同，可将Web数据挖掘技术分为三大类[2]：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。Web内容挖掘是指从Web上检索资源，从相关文件内容及描述信息中获取有价值的潜在信息。根据处理对象的不同，Web内容挖掘分为文本挖掘和多媒体挖掘。Web结构挖掘的目标是Web文档的链接结构，目的在于揭示蕴含于文档结构中的信息，主要方法是通过对Web站点的结构进行分析、变形和归纳，将Web页面进行分类，以利于信息的搜索。结构挖掘的重点在于链接信息。Web使用挖掘是从服务器访问日志、用户策略、用户对话和事物处理信息中得到用户的访问模式和感兴趣的信息，利用这种方法，可以获知Web使用者的行为偏好，从而预测其行为。
（二）Web挖掘过程
Web数据挖掘依然遵循数据挖掘的研究思路，挖掘过程分为四个阶段：数据收集、数据预处理、模式发现和模式分析（如图1所示）[3]。
1.数据收集。网络信息的收集是网络舆情监测的源头，其广度和深度决定了监测效果。对于明确主题的舆情信息采集，可以采用搜索引擎方法。由于各个现存搜索引擎索引数据库的构造方法不同，其索引数据不尽完整，所以应将多个单搜索引擎搜索结果进行整合、调用、控制和优化。搜索中可以以宽度优先、深度优先或启发方式循环地在互联网中发现相关信息，可将网络空间按域名、IP地址或国别域名划分为独立子空间详细搜索；
或以信息类型为划分，如HTML格式、XML格式、FTP文件、Word文档、newsgroup文章和各种音、视频文件等。舆情信息检索结果可按不同维度展现，包括按内容分类、舆情分类、相关人物、相关机构、相关地区、正负面分类等。每个维度下把搜索结果自动分类统计展示，以便短时间内检索到精确信息。
2.数据预处理。因原始Web访问数据的文件格式是半结构化的，包含不完整、冗余、错误的数据，需进行提取、分解、合并，转化为适合挖掘的格式，保存到关系型数据库表或数据仓库中，等待进一步处理。数据预处理可改进数据质量，提高后续舆情挖掘过程的精度和性能。对采集到的舆情进行初步加工处理，如格式转换、数据清理、数据统计，对于新闻评论，需过滤无关信息，保存新闻标题、出处、时间、内容、点击次数、评论人、评论内容和评论数量等。对于论坛，需记录帖子的标题、发言人、时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时甚至可直接对网站服务器的数据库进行操作。
3.模式发现。利用数据挖掘的算法可发现用户聚类、页面聚类、频繁访问页组、频繁访问路径等隐藏的用户访问模式。若在挖掘用户浏览模式过程中发现选择的数据或属性有偏差，或挖掘技术达不到预期结果，需根据反馈结果不断重复以上过程，通过数据挖掘，创建和更新用户模式库。模式发现可应用许多相关领域的方法，但需针对Web数据挖掘的特点做出相应的改进。
网络舆情监测范文第4篇
0 引言
网络技术的快速发展和中国改革开放的不断推进，使得中国的网络舆情呈现出前所未有的高涨态势。通过网络舆情，政府可以直接了解到人们对于政治、社会、民生等领域的意见和建议，从而可以更好地处理和解决这些热点问题，对构建和谐社会起到不可忽视的重要作用。但是网络舆情也存在着良莠不齐、虚假信息泛滥现象。极端情绪和虚假的舆情传播，可能影响人们的生活，甚至危害国家安全和社会稳定。因此，网络舆情是把“双刃剑”，既能推动经济发展和引领社会进步，也能导向错误，混淆视听，扰乱社会秩序。
高校学生由于受教育程度高，网络环境好，所以关心各种社会和校园时事，参与网络舆情的程度高。高校历来是敌对势力渗透和破坏的重点。因此，加强高校学生网络舆情的研究，建立健全高校学生网络舆情监测与引导机制，无论对学生自身的健康成长，还是对学校和国家的健康发展，都具有十分重要的现实意义。
很多学者从不同的角度对高校学生网络舆情进行了研究并取得了一定的成果。本文在借鉴现有成果的基础上，进一步创新了该课题的研究方法，深化了该课题的研究成果。从高校学生网络舆情的概念界定入手，总结了其主要特点，提出了其分类方法，并具体阐述了高校学生网络舆情的监测和引导两个重要环节该如何实施。
1 高校学生网络舆情涵义与特点
1.1 高校学生网络舆情涵义
文献＼[2＼]指出舆情是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事项的发生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的国家管理者产生和持有的社会政治态度。文献＼[3＼]提出舆情是由个人以及各种社会群体构成的公众，在一定的历史阶段和社会空间内，对自己关心或与自身利益紧密相关的各种公共事务所持有的多种情绪、意愿、态度和意见交错的总和。
基于以上关于舆情概念的研究，分析后将舆情定义为：舆情是在一定的历史时期，社会群体对某件自己感兴趣的事件表现出的意愿及行为的综合。网络舆情是人们在互联网上表达和传播舆情，是社会舆情的一种表现形式。高校学生网络舆情特指高校学生参与的网络舆情。
1.2 高校学生网络舆情特点
1.2.1 舆情主体的特殊性
大学生属于网络使用对象的同辈群体，因此有诸多的共性，大致分为3类：一是大学生受教育程度相对较高，有表达对各种社会现象看法的诉求和知识基础；
二是大学生年纪轻，从枯燥的基础教育到自由的高等教育，渴望通过网络结交新朋友，认识新事物，展示自己的能力；
三是大学生涉世未深，交际面狭窄，易冲动，对纷杂的社会评论没有足够的鉴别能力，容易盲目随从。
1.2.2 舆情内容的多元性
高校学生具有教育对象和社会公众双重身份，这决定了高校学生舆情内容的多元性。多元性是指网络舆情信息所涉及的问题和事件包罗万象，既包括国际交往事务、国家政府事务等重大事务，也包括诸如科技、教育、卫生、文化等社会公共事务，还包括诸如学习条件、成绩评定、奖学金评定等学校内部事务。
1.2.3 舆情主体的极化性
大学生平均年龄在20岁左右，相对比较年轻，心智发育还不够成熟，自控能力还比较弱。虽然大多数学生具有正确的价值观、世界观、人生观，处理某个社会问题时能够正确评判，做出理性的响应。但面对突发问题时，在处理上往往不够冷静，容易情绪化，受别人观点的影响，从而可能做出错误的决定。这就使得他们容易被西方敌对势力、国内反动势力及居心叵测的人利用。由于大学生群体在网民中占据相当重要的地位，因此要特别重视高校学生网络舆情的监测与引导。
1.2.4 舆情形成的迅捷性
网络技术的快速发展，使得人们可以在网络上方便地进行交互、交流对某一现象或问题的看法。网络的传播形式是多样的，有电子公告牌（BBS）、即时通信工具、博客、微博、电子邮件、手机等。作为年轻的大学生，拥有优越的学习环境，往往同时拥有多种网络交流工具。网络的传播速度也是惊人的，它可以瞬间将某个舆情源传到网络可以到达的每一处。所以高校学生的网络舆情形成极为迅捷。
1.2.5 舆情形势的可控性
综上几个特点可以看出高校学生网络舆情极易形成而且传播速度快，但它并不是不可干预的。由于高校学生生活环境相对集中，这就为管理带来了方便性。同时多数大学生的思想是进步的，而高校又有众多的教师，所以只要高校加强对网络舆情的管理和引导，对于形成的舆情往往是可控的。
1.3 高校网络舆情分类
由于高校学生网络舆情内容呈现多元性，强度有高有低，为了能够针对不同的内容和强度，及时作出不同的有效对策，根据舆情内容的好坏，将其分为正面舆情和负面舆情。根据舆情需要加以干预的紧急程度，将其分为高强度舆情和低强度舆情。高强度舆情是指学生对社会公共舆情反响强烈，可能影响社会秩序或严重违反社会公共道德甚至可能触犯法律的舆情，还指可能对学校形象和声誉产生严重负面影响的学生舆情；
否则，称为低强度舆情。根据舆情的内容是社会问题还是高校自身问题，将其分为社会舆情和高校舆情。高校舆情是指舆情内容与特定高校自身有密切关系的舆情，舆情内容反映的是对高校日常运作中某件事的看法；
反之，称为社会舆情。正所谓“好事不出门，坏事传千里”，舆情监测主要针对负面高强度舆情开展工作。
2 建立健全高校学生网络舆情监测与处理机制
由于高校学生网络舆情具有上述特点，特别是舆情形势往往具有可控性，所以高校要加强学生网络舆情的监测，以便将问题解决在萌芽阶段。
2.1 网络舆情监测的领导机构
高校学生网络舆情的管理是否得当，直接关系着学校的安全稳定大局，也关系着学校的声誉是否能够得到维护，因此，高校领导必须高度重视，要建立一套科学的网络舆情监测机制：第一，指定专门的校级领导负责网络舆情监测；
第二，成立网络舆情监测领导委员会，成员一般由宣传部、网络管理部、学生工作部、院系部的一把手组成；
第三，领导委员会下设办公室，办公室设在党委宣传部，由宣传部长任办公室主任。
2.2 网络舆情监测成员组成
网络舆情监测的具体成员一般应包括宣传部门代表、学生管理部门代表、院系代表、学生代表和网络技术较强的人员。宣传部门代表的职责是在发生重大事件（多指负面高强度舆情）时，及时地向学校反映进行决策并做好信息披露工作；
学生管理部门代表的职责是对协调各部门进行引导和处理；
院系代表的职责是针对本院系的学生舆情进行引导和处理；
学生代表的职责是从学生的角度对产生的舆情提供对策；
网络技术人员的职责是舆情信息的收集、分析和整理。
2.3 网络舆情监测过程
2.3.1 舆情信息收集
根据网络舆情信息收集的实施主体是人还是物，将舆情信息收集分为显式的和隐式的。所谓显式的信息收集是指收集的全过程全部由人工完成，监测人通过浏览学生经常活动的场所，来发现有价值的舆情信息。隐式的信息收集则主要是由舆情监测系统来完成信息收集。二者的区别如下：显式的信息收集客观准确，但需要投入的人力多，花费的时间长，主要限于校内BBS，信息收集量小，不能够及时发现重大舆情，另外也无法确定舆情的主题是否是本校学生。隐式的信息收集弥补了前者的不足，能够在较短的时间内收集到与本校学生有关的舆情，但其缺点也是显而易见的，即收集规则是由人指定的，可能由于规则的不合理和技术的不成熟而漏掉有价值的信息。收集到的信息也并不是都是有价值的，可能存在干扰信息。
2.3.2 舆情信息分析与整理
经过舆情收集过程得到的信息往往是大量的，虽然收集过程中已经经过了分析，但这种分析是初步的、粗略的，没有经过周密的考虑。由于监测组成员的力量有限，所以对收集来的舆情要进行分析和整理，按照重要性进行分类汇总，忽略强度较低的舆情，上报强度较高的舆情。
2.3.3 舆情信息上报与处理
经过筛选的舆情，上报舆情监测领导委员会。委员会工作人员根据所涉及的问题，将舆情反馈给宣传部门或学生工作部门进行处理。由这两个部门再把问题细分，协调有关单位和个人做出最终的处理。例如，对于学生反映的与教学有关的问题，学生工作部门可以协调教务处和院系做出决策；
对于学生反映的食宿问题，学生工作部门可以协调后勤和院系做出决策；
对于学校外在形象的宣传，宣传部门可以协调纪检、人事和院系等部门做出决策。对于重大问题，学校一定要在尽可能短的时间内做出响应，并妥善做好后期处理，否则可能产生严重的后果。
2.4 网络舆情监测技术
网络舆情监测系统能够帮助决策者第一时间发现形成的舆情，让决策者做到有备无患，及时妥善处理好舆情，使得舆情向好的方向发展。网络舆情监测系统一般应整合互联网搜索引擎相关技术及信息抽取和处理技术，通过对互联网海量信息进行自动抓取、自动分类、自动聚类、热点检测、敏感问题检测，实现网络舆情监测和热点、敏感话题追踪等实际需求。更为完善的功能是可以对结果进行进一步分析，形成直观的图表数据，做出正确舆论预测，为决策者全面掌握网络舆论传播动态提供分析依据。国内相关的研究成果主要有北大方正公司的“方正智思舆情分析系统”，北京西盈信息技术有限公司的“西盈网络舆情监测系统”，人民日报社网络中心舆情监测室等。这些成果已应用于政府、企业、高校、行业监管部门和公关咨询公司的网络舆情监测，收到了较好的效果。有能力的高校也可自主研发更加符合学校实际的学生舆情监测系统，主要功能是发现所在高校学生的网络舆情参与情况。
2.5 网络舆情监测上报和保障制度
网络舆情形成迅捷，发现越早，越好做出妥善的处理。因此，要建立一套科学的网络舆情上报制度。例如，可以采取重大舆情日上报和普通舆情周汇总制度。另外，网络舆情监测是一项极其重要而复杂的工程，要有一套协调和保障制度。例如单位一把手负责制定监测工作资金保障制度、监测人员福利保障制度、监测人员工作协调制度等。
3 高校学生网络舆情引导
3.1 舆情引导原则
舆情通俗地讲是指人们对某一事件所持有的情感趋向。正所谓“心病还须心药医”，所以舆情引导的原则是，坚持以人为本的根本理念，做到尊重学生、关心和爱护学生，让学生有地方流露自己的情感，敢于直言表达自己的看法。学校要做到思想政治教育与解决实际问题相结合、舆情疏导和科学管理相结合、软件建设与硬件建设相结合，从而保障舆情引导的效果。
3.2 舆情引导方法
舆情引导工作围绕解决学生的思想问题展开，根据所采取的工作方式和工作内容不同，分为以下几个小组：思想教育组、舆情领袖组、工作落实组、网络技术组。
3.2.1 思想教育组的工作
思想教育组的工作目标是纠正学生的错误观点。工作人员主要由熟知学生思想教育工作理念并且经验丰富的人员组成。例如可以由从事教育科学和心理学的教师和学生组成。工作方法是使教育者与受教育者处在平等的基础上进行交流，增进了解，达到以情感人、以理服人，让他们接受正确的思想观点。
3.2.2 舆情领袖组的工作
舆情领袖组的工作目标是让学生对舆情的观点与舆情领袖的观点保持方向上的一致性。工作人员主要由对网络技术较为熟悉、思想进步、有大局观念、坚持科学发展观的人员组成。工作方法是在第一时间针对新的网络舆情发表看法，占领网络舆情的新高地，对广大学生网民进行正确的引导。然后持续跟踪舆情的最新进展，循序渐进地对学生进行思想引导。这样既满足了学生关心时事的愿望，也尊重了他们的言论自由权，更保证了舆情的健康发展。
3.2.3 工作落实组的工作
工作落实组的工作目标是通过满足学生的合理要求或采取必要的措施达到化解舆情的目的。学生网络舆情的解决如果能够通过上述两种方式和工作落实相结合，将会达到更好的效果。工作人员主要由相关的职能部门组成，通常会包含教务和后勤部门的人员。工作方法是对学生合理的诉求，在条件允许的情况下逐项落实解决，并通告进展。
3.2.4 网络技术组的工作
网络技术组的工作目标是维护好现有的校园网络交流平台，并努力通过创新交流形式、拓展交流平台满足学生了解社会、展示自己的需求。同时，网络技术组还承担着熟练应用或开发网络舆情监测系统的任务。工作人员主要由网络技术较强的教师和学生组成。工作方法是实时跟进网络交流的方式和技术，努力营造丰富和谐的网络文化。
网络舆情监测范文第5篇
【 关键词 】 Solr平台；
舆情；
监测系统
1 引言
近年来，全国各地环境污染事件频繁发生，当这些污染事件发生时，民众会在很短时间内通过微博、论坛等网络平台相关消息、描述事件发生状况、评论政府应对措施与各项反应，需要注意的是，这些舆情信息在网络上的传播，会对普通民众的群体心理造成重大影响，如果处理不当还会对环境污染防治工作带来阻力，甚至发生重大公共安全。因此，需要设计并实现面向环境污染舆情的网络舆情话题监测技术，以实现对环保类舆情信息的及时发现，为政务信息公开和网络舆论回应提供技术支持。
环保类舆情话题主要是民众对身边生活环境问题的描述、建议、举报和控诉等的话题，比如工厂偷排污水、工地夜间施工、空气污染严重等。这类话题可由相关关键词的与或关系组合予以监测，例如水污染的话题可以采用“废水、污水、黑水”等关键词匹配。但在实际实现时，每类环保类话题的关键词数量都较多，关键词之间的与或关系描述比较复杂，采用传统的数据库结合文本关键词匹配的技术会遇到处理速度慢、与或等复杂逻辑匹配实现难度大等难题。
针对这些问题，本文提出采用Solr平台设计并实现环境污染网络舆情监测系统。Solr是由Apache基金会设计开发的基于Lucene的文本检索平台，利用Solr的索引和检索功能够快速查找文本，并可实现较为复杂的查询逻辑。通过实际数据的实验验证，本文所述技术具有执行速度快、复杂匹配逻辑实现难度小等优点。
2 Solr平台简介
2.1 Solr概述
Solr是一个基于Lucene的企业级全文搜索平台，它支持层面搜索、高亮显示和多种格式数据输出等功能。2006 年，Apache Software Foundation 在Lucene项目的支持下设计实现了Solr平台，并使Solr成为Apache的孵化器项目。在整个项目孵化期间，Solr 稳步地积累各种特性并吸引了一个稳定的用户群体、贡献者和提交人，并于2007年1月正式成为Apache的子项目。
Solr具备高效灵活的缓存查询、强大的全文检索、垂直搜索、相似文献查找、配置灵活、支持多种客户端语言、索引复制、高亮显示搜索结果、日志记录、可扩展的插件体系等功能。
2.2 Solr体系架构
Solr作为一个完整的全文检索平台，具有三层体系架构。
1） 底层是全文检索工具Lucene，主要为文件建立索引、提供文本分析接口和实现高效查询。此外，底层的索引复制模块是一个独立的模块，主要用于支持分布式的索引和检索。
2） 中间层是Solr的核心层，主要包括索引处理部件和配置文件。最主要的配置文件是Solrconfig.xml和Schema.xml。Solrconfig.xml从整体上对系统进行了配置，例如索引的存放路径、字段的最大长度、写锁的超时时间、锁类型、是否压缩索引、内存索引缓冲区大小、合并因子、删除策略、自动提交策略、缓存设置等。Schema.xml主要是对索引的配置，例如分词器、字段名称、索引方法、存储方式、分词方式、唯一标识字段等。索引处理部件是在系统主动或被动的接受特定数据，按照配置文件转化成索引后用来进行实际操作的部件，例如，进行搜索、相似文献查找、拼写检查、分面检索等。
3） 上层是HTTP请求接受、处理和请求结果返回层。HTTP请求处理器根据接受到的不同请求，确定要使用的SolrRequestHandler，然后通过Solr核心层处理请求，并以XML、JSON等数据格式返回请求结果。
3 环保类舆情话题监测系统主要模块
本文所实现的环保类舆情话题监测系统的主要模块包括三个部分，分别是中文分词、创建索引和话题监测。
3.1 中文分词
中文自动分词是建立索引库的前提。中文文本中词与词之间没有天然的分隔符，这就要求在对中文文本进行分析前，需要先将整句切割成小的词汇单元，才能将文本划分为特征项并添加进索引库。在全文检索系统中，中文分词系统的速度直接影响到系统建立索引和检索文档的效率，所以需要从众多可用的分词工具包中选择符合本系统需求的中文分词系统。
目前常用的分词工具包有StandardAnalyzer、ChineseAnalyzer、CJKAnalyzer、ICTCLAS和IKAnalyzer，其中IKAnalyzer的分词方式为正向粗粒度词典匹配或正向细粒度词典匹配，由使用者根据需要指定，当遇到未被词典收录的词语时则使用二元分词方式切分。IKAnalyzer的自定义词典功能比较强大，既可以通过词典文件预先批量添加词语，也可以通过调用API的方式实时添加；
同时，IKAnalyzer的分词速度和分词准确率也比较理想，可以满足本系统开发的需求。通过对分词效果、分词速度、词典的扩展性、开发难度等方面进行综合考虑，最终选择IKAnalyzer作为本系统的分词器。
3.2 创建文本索引
本系统是通过Python脚本语言来实现Solr索引创建的。首先连接Solr，然后用Solr的Add命令从数据库里将上一次索引时间之后所有新增加的舆情数据添加进Solr。接着执行Commit命令以提交任务。那么，Solr就会自动完成对新提交的文本数据创建索引。
3.3 话题监测
索引建立之后可以根据每类话题关键词的逻辑匹配规则在Solr中进行话题监测处理。
在话题监测前，首先判断这个话题是否已经基于关键词查询过，如果查询过，则接着在上次查询时间之后新增的索引文本上查询，否则查询所有文本。
在话题查询时，根据Solr的查询命令并结合实际需求构造一个查询条件，如按关键词和索引时间范围构造的查询条件为：query = "（%s） AND index_time：[%d TO *]" % （keywords， secs），然后根据该查询条件实现Solr上相关话题文本监测。
4 实验结果与分析
4.1 评价指标
实验结果评价指标为准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值。准确率指标代表的是识别准确性，召回率代表的是方法判断结果的查全率。理想的情况是准确率和召回率都很高，但在实际情况中，两个指标很难同时被提高，提高准确率往往以降低召回率为代价，而提高召回率往往也要牺牲准确率，因此设计方法时往往根据实际需要重点关注其中一项指标。在本系统中，环保类话题识别与监测的主要作用是找到与人工设置的话题关键词相匹配的文本，所以本系统在保证一定召回率的前提下更强调准确率指标。
4.2 实验分析
通过人工方式设置了3个话题类型，实验数据集为从网络舆情源数据中随机获取的文本20000篇，其中包含3类环保类舆情话题文本共3272篇，作为背景噪声的无关文本16728篇。话题的相关情况如表1所示，采用本文所述技术的实验结果如表2所示，在DELL R420服务器上执行话题监测处理时间仅为0.27秒。
实验结果表明，基于Solr平台的环境污染舆情话题监测系统能够比较有效的发现网络舆情数据源中与设定话题相关的发帖文本。需要注意的是话题识别与监测方法的效果受话题关键词的影响比较大，所以关键词的设置既要求准确又要求全面，根据环保舆情监控的地域因素，还要考虑当地人对某件事物的俗称。
5 结束语
本文通过研究建立基于Solr平台的环境污染舆情话题监测系统，认为建立中文分词、创建索引和话题监测三个主要模块能够比较有效的发现网络舆情数据源中与设定话题相关的发帖文本，实验结果表明本文所述系统可有效满足环保相关部门对环境污染网络舆情话题监测的需求。
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