基于互聯網的數字媒體內容輿情分析系統

張晶晶

（大連工業大學藝術與信息工程學院，遼寧 大連 116600）

基于互聯網的數字媒體內容輿情分析系統

張晶晶

（大連工業大學藝術與信息工程學院，遼寧 大連 116600）

研究數字媒體內容輿情分析技術可以為數字媒體內容監管措施的落實奠定堅實的物質基礎，輿情分析的技術選擇同輿論的傳播途徑是分不開的。現如今，互聯網已走入千家萬戶，數字媒體內容在互聯網上呈現出多元化和多量化的特點，為人們更加快速、準確地瀏覽信息提供了便利條件。隨著新媒體的出現，互聯網在數字媒體內容輿情分析方面的作用日益凸顯。然而互聯網的發展在給人們帶來便捷的同時，很多弊端也日益顯現出來，基于互聯網的數字媒體內容輿情分析，應該有意識地趨利避害，只有不斷凈化網絡環境，才能確保互聯網數字媒體內容輿情信息的真實性、準確性和有效性，從而不斷促進我國數字媒體內容輿情信息步入健康、生態、綠色發展之路。本文簡析了基于互聯網的數字媒體內容輿情分析系統的基本框架，并指出了輿情分析的主要內容。

互聯網；數字媒體內容；輿情分析；系統

在科技發展的驅動之下，傳統的數字媒體內容輿情分析面臨深刻危機，亟需在互聯網數字時代尋求商業模式的創新和轉型。充分利用傳統數字媒體內容輿情分析能力，結合數字媒體的發展理念和技術手段，開發互聯、共享、開放、融合的傳播平臺，不斷創新有效的輿情分析模式，是未來傳統數字媒體內容輿情分析產業不可逆轉的大趨勢。近年來，我國正在積極構建以數字媒體技術、數字媒體藝術和文化產業三大學科領域為支撐，以數字廣播電視技術、數字媒體制作與創作支撐技術、數字媒體藝術理論與實踐研究和文化產業研究為主要內容，基于互聯網的“數字媒體內容輿情分析系統”，旨在提升我國文化競爭力，推進輿情分析產業和文化產業發展，培養新的經濟和產業增長點。只有將媒體視為多種信息載體，同時強調技術和社會在媒體內容和功能上的影響，才能保障數字媒體內容相關事業的發展早日實現可持續化。

一、基于互聯網的數字媒體內容輿情分析系統的基本框架

（一）系統規劃

第一個步驟就是要選擇網站的媒體內容及其相應版塊，網站的風格與后期的應用次數息息相關。接下來就要將收集到的信息資料進行歸類，這也是為媒體內容輿情分析工作的進一步開展奠定基礎。以媒體內容的出處作為歸類依據，其影響力根據具體情況會有主次與中等的區別。依據媒體內容出處的種類可以分為頭條、微信、推特、Facebook等，依據輻射范圍劃定為國際、國內、省內、省外等。根據媒體內容的行業展開分析，將收集到的內容按敏感、主、次等級別進行分類，在對媒體內容的出處進行分類時同理。各自的輿情熱度模型制約著具體系統確定什么概念。

海外傳播缺失已成為中國企業“走出去”失敗的主要原因，博約科技為此發起企業國際傳播服務平臺研討會，邀請專家領導共商平臺規劃，力爭以產學研資源作為依托，形成多語種企業國際輿情監測評估軟件系統、企業國際輿情監測分析、企業海外口碑監測分析等一體化解決方案，為企業國際傳播搭建新橋梁。

（二）信息采集

隨著互聯網日新月異的發展，各種網絡傳媒形式不斷地涌現，網民熱衷于各種不同的網絡體驗，包括論壇、博客、微博等網絡平臺，為了能夠全面快速準確地監控不同的網絡媒體，擁有一個強大的網絡信息采集系統是輿情系統的重中之重。信息采集服務囊括平臺巨能采、凈化器、智能報三大服務項。整個數據服務體系實現了針對新聞、論壇、微博等新聞輿情信息的監控、采集，也實現了行業情報、經濟指標、電商業績、知識產權及專利、競爭對手情報的獲取與分析，達到全網信息、數據監控，用戶可以通過數據服務根據需求來豐盈網站及獲取各種數據信息。

泰安市泰山區早在2012年就建起了“幸福e家園”網站。以此為依托，整合宣傳、民政、人社等職能部門的管理服務信息資源，建起區網絡文化惠民服務中心，搭建起政務公開、民主議事、民生服務、助推經濟、輿情信息五大平臺，做到了信息采集及時、服務貼心便捷、問題聯動處理。

（三）信息ETL

ETL指的是數據整合解決方案，簡而言之就是倒數據的工具。ETL的過程就是數據流動的過程，從不同異構數據源流向統一的目標數據。其間，Extract（數據的抽取）、Transform（轉換）和Load（裝載）形成串行或并行的過程。ETL的核心在于“T”這個過程，也就是轉換。而抽取和裝載一般可以作為轉換的輸入和輸出，ETL規則依賴目標數據，目標數據有多少字段，就有多少條規則。所有信息都經過統一清理和結構化，轉換為統一格式存儲，為下一步的輿情分析做好準備。

ETL數據抽取過程，是對醫院業務系統信息化建設查缺、增刪、補漏的完善過程。醫院領導有如此革命精神面對信息化建設，值得贊嘆！醫院數據ETL過程，占去HBI實施70%的工作量。ETL工具的效能，決定數據分析能否發揮其價值，ETL是決定數據分析質量以及分析的基礎，直接決定一個HBI的成敗。

二、輿情分析的主要內容

（一）突發事件預警

基于互聯網的數字媒體內容輿情分析系統能夠支持各類自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件等突發事件預警信息發布業務的運行。該發布系統，通過電視、廣播、報紙、網站、手機、電話、固定和移動電子顯示屏等傳播渠道，初步建成了面向全社會的突發事件預警信息發布平臺，形成了涵蓋范圍廣、信息發布及時的預警信息發布體系。突發事件預警還能為各級政府應急辦的應急管理工作提供支撐；同時在突發事件發生期間及時發布相應的預警信息，充分發揮平臺的綜合作用。在充分利用社會資源的基礎上，利用先進可靠的技術手段，擴建信息收集、傳輸渠道及與之配套的業務系統，解決預警信息發布的“最后一公里”瓶頸問題，建立權威、暢通、有效的突發事件預警信息發布渠道，成為覆蓋區域的綜合預警信息發布系統的一部分。

（二）輿情熱度模型的建立

大數據時代，數據爆炸式增長、用戶行為軌跡的分散性、碎片化不斷強化為企業用戶調查帶來難題。憑借先進的數據采集、數據挖掘技術，輿情熱度模型可幫助企業快速篩選出目標客戶，構建用戶畫像。社交、論壇、新聞等全網90%數據實時抓取，30萬社會化標簽更可實現多層次刻畫，全面提升了人群洞察的全面性、準確性，能幫助企業更加精準獲取用戶的行業、年齡層次、地域劃分、興趣偏好、消費習慣等信息，為企業業務、品牌決策做支撐。

企業可通過輿情熱度模型“口碑監測”快速獲取品牌、產品聲量趨勢、話題態度、同類品牌對比等可視化報表，以用戶反饋為基礎實現產品功能優化、價格策略制定、品牌推廣的決策，最終實現讓消費者為產品點贊，口碑帶動業務增長。

輿情熱度模型搭載了前沿的數據處理技術，可智能過濾水軍、廣告等信息，獲取企業品牌/產品的真實網友討論聲音，保證洞察客觀性。此外，輿情熱度模型語義分析技術，可實現對產品正負面評價、價格感知、外包裝、服務等各個維度的精準分析，讓反饋信息更精準、全面。

（三）輿情追蹤分析與研判

輿情的熱度走勢需要從線上線下兩大維度共同檢測。傳統媒體對事件的介入、外媒對事件的報道以及事件是否有網絡動員或是組織網下行動，這些都是追蹤和分析中容易影響事件走勢的關鍵點，即為“輿情熱度指標”。除媒體介入外，事件傳播路徑以及網民傾向性都需要嚴密地追蹤。通過技術手段，梳理輿情信息的傳播鏈，關注首發、重點轉發節點等關鍵信息，對網民意見進行抽樣調查，都是不可跳躍的分析步驟。相比較于社交網絡上的公眾輿論對于事件本身的影響，對于輿論本身的反思似乎更為可貴。顯而易見，社交媒體已經成為一個時代、一種生活方式，對于這些公眾事件產生的一系列社會影響，自然無法避免地指向對這種新興媒介的探討。

總而言之，基于互聯網的數字媒體內容輿情分析系統能夠產生，首先是輿情生態發生了重大的變化，變化就引起了社會需求，有需求才有市場。輿情分析產業的背景以及服務商之間的不同決定其性質，服務商之間的互相借鑒構成了我國多元化的輿情研究環境。現如今，社交網絡已成為凝聚輿論社會力量的新手段，而這種網絡民主，一定程度上也成為民主制度的補充。基于互聯網的數字媒體內容輿情分析系統產生的時間不長，其中也仍存在著問題，服務水平不齊、低水平輿情服務、產品服務泄密以及各地輿情假設不平等問題，都有待解決。在基于互聯網的數字媒體內容輿情分析的工作中，多方位地研究輿情永遠是關鍵工作。對輿情課題的研究、建立大數據網絡輿情監測平臺的監測和運作、完善和建立輿情管理機制，都是基于互聯網的數字媒體內容輿情分析重點的工作內容。

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