如何对舆情系统的数据进行分析和解读

舆情是大众意见观点信息合集的总称，所以舆情工作主要是监测网上的各种舆情舆论信息，如媒体的议题、观点，网民的意见、建议、褒贬与评价等。

一、如何收集舆情数据？

互联网时代，信息数据量庞大且传播形式渠道多样化，如何快速收集到海量数据并进行归纳分析，成为舆情工作的难题。

目前因为人工采集数据费时费力，大部分还是选择使用识微商情系统之类的舆情监测工具去做一个网络信息收集工作，以减轻负担、提高效率。识微商情收集所有主流新闻、社交、视频等网站和App、博客、论坛等的公开提及。

舆情监测工具一般会对收集到的数据做一个基本的分类和梳理，不同的项目对应不同的分析方向。

在某个事件发生后，人们会通过各种途径了解到事情的真相，随后表达自己的情绪、立场、观点等。当一种论调得到大家的认同后，舆情甚至可以对事件的走向发生重大的影响。如果可以从这舆情中分析出些什么，得到些什么，那么就可以做出一个正确的决定。舆情分析就是根据特定问题的需要，对针对这个问题的舆情进行深层次的思维加工和分析研究，得到相关结论的过程。所以，如何解读和分析舆情系统数据很有必要。

做舆情分析之前首先是要获得数据，其次是根据这些数据做分析。（以下的一些分析项目和数据都是基于识微商情系统）

舆情数据收集

根据需求，通过关键词来设定监测主题，一般是监测品牌声誉、营销活动、竞争对手、行业动态、某个事件这几个方面。

关键词设置：

l 品牌声誉：公司、品牌、产品的名称、简称

l 营销活动：活动主题

l 竞争对手：对手的公司、品牌、产品的名称、简称

l 行业动态：业务相关的术语（如做口红的公司监测词可以设置一些“化妆”“唇彩”的相关词）

l 某个事件：事件主体、发生了什么

设置好监测主题之后，即可获得互联网上所有符合设定的公开信息。

二、如何分析舆情数据？

打开监测主题的分析面板，可以看到系统提供的分析项目，每个项目已经归纳整理对应数据结果。主题下显示分析时段的部分，也是一个筛选器，可以进行监测时间跨度、平台、信息类型的筛选。识微商情系统界面展示分析数据的可视化图表，也提供分析数据和分析结果（报告）的下载，

以下详细介绍各个分析项目是做什么的，以及数据结果如何解读的具体示例（部分图表为系统图，部分根据系统数据自行制作）：

（1）重点统计

重点统计提供了监测主题下一些重要数据的一个概览，比如相关信息总量、负面信息量、热门传播内容等，这样可以对于当前的情况有一个基本的了解。

（2）时间趋势

时间趋势，有些工具也可能叫发展趋势、舆情态势，指某个监测主题在某一段时间内的网络信息发展趋势。网络信息瞬息万变，趋势也是跟随着实时变化的。

通过设定的关键词得到趋势数据后，可以直观的了解监测主题的整体舆情发展情况是上升还是下降，总结舆情传播的路径和特征，评估舆情发展阶段、预测未来趋势。

峰值意味着是舆情发展中的关键节点，是趋势分析需要着重注意的点。分析推动传播高峰出现的事件或节点，分阶段了解舆情传播过程。

“山姆涉二选一事件”时间趋势分析：

2021年10月22日，家乐福中国第一家会员店开业。当晚22：49“家乐福会员商店”便发出了一份道歉信，“在开业第一天，竞争对手施压供应商回购买空相关商品，使得不少会员消费者无法购买。从会员店筹建到开业，竞对持续向一些品牌施压，如果该品牌供货给家乐福会员店，就下架该品牌在竞对的产品。甚至在开业当天，部分品牌不堪竞对的压力，不得不到现场扫货买断其所有产品，我们还频繁接到品牌不再继续合作的消息。”反对以自身市场地位强迫商家“二选一”此时事件并未引发大规模的关注，网络仅有较小舆情热度波动。

10月24日，“第一财经日报”发布对事件的调查报道。盒马X会员店总经理长隐（阿里系花名）表示：从去年10月首店开业至今，盒马X会员店也长期遭遇到上述家乐福会员店所遇到的类似情况，即“二选一”，在上海以外的城市，有部分供应商迫于压力停止了与盒马X会员店的合作。

家乐福和盒马的“抱团”吸引了更多网友的关注，10月25日上午，相关话题舆情热度骤升至峰值，随后快速下降，但仍保持在较高水平。

（3）情感分析

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。

在情绪分析板块，除了对舆论整体情绪进行展示外，分析不同情绪的推动因素也是重要一环。通过对不同情绪的舆情信息的整理分析，可以获得对应情绪的主要观点态度、传播情况等，全面体现相关舆情在情绪倾向这一维度的情况。

通过情绪分析，可以更好地了解客户对品牌/事件/活动的感受，获得有助于改进产品和服务的见解，对客户反馈更敏感，对负面情绪迅速做出反应并扭转局面，实时监测品牌声誉情况。

“滴滴被罚事件”前后网络情绪变化：

随着滴滴被处罚一同曝光的，是滴滴存在16项违法事实，收集用户、司机的手机截图、剪切板、身份信息、生物信息、职业信息等，还存在严重影响国家安全的数据处理活动。无论前者还是后者都让网友十分愤怒，讨伐之声不断。受处罚事件影响，滴滴口碑急剧下降，正面情绪占比从事前的41%下降到9%，负面情绪从事前的6%上升到43%。

（4）话题分析

话题分析，指监测主题下被被多数表达的话题内容，可能是某个事件的关键事实、也可能是主流的观点。通过话题分析，可以把握事件声量倾向性、关键词、主要观点，以及其在媒体渠道的传播情况，

话题分析模块中，一般从媒体报道和网民言论两方面进行分析，概括总结不同身份视角下的不同舆论声音，全面了解舆情聚焦方向。若媒体报道和网民言论趋同，也可合并划分。

在话题划分中，要注意统一划分标准，保证不同话题间的平行关系，避免话题间存在从属、重叠问题，为后续的分析打好基础。

“土坑酸菜事件”媒体话题分析：

多数媒体以传播3·15土坑酸菜问题为主，相关文章占比达56.1%。央视曝光土坑酸菜问题后，涉事企业如插旗菜业以及关联企业如统一、康师傅、白象和五谷渔粉等纷纷发表声明，成为部分媒体报道的重点，相关文章占比18.4%。针对央视曝光的“土坑酸菜”问题企业，监管部门迅速开展行动，事发地市监部门采取查封措施，市场监管总局也派督导组赶赴湖南开展行动，甚至全国各地监管部门纷纷开展食品安全排查、清查行动，部分媒体对此做出了跟进报道，相关文章占比13.8%。“土坑酸菜”丑闻爆发后，深陷舆论风波中的方便面、调味品、餐饮等关联行业所受到的冲击也引发少数媒体关注，相关文章占比8.2%。其中，又以电商平台与线下超市全线下架酸菜食品、对关联企业的股价影响、对芥菜种植户的影响的关注度较高。此外，还有少数媒体报道文章涉及起底插旗菜业发展史、科普腌制食品的危害和正确制作酸菜的方法等内容，相关文章占比3.5%。

“土坑酸菜事件”网民话题分析：

自央视3·15晚会曝光“土坑酸菜”现象后，大多数网民在传播这一信息的同时，也对涉事企业无视食品生产安全标准、忽视食品卫生安全的无良行为予以了谴责，相关言论占比62.4%。部分网民对3·15晚会敢于为消费者发声、勇于曝光问题企业的行为表示肯定，并希望更多媒体加入捍卫、监督食品卫生安全问题的队伍，相关言论占比13.7%。据央视曝光的视频显示，“土坑酸菜”仅在国内市场销售，而出口酸菜则采用专业、标准的发酵池制作，国内国外生产的“双重标准”引起了网民的强烈不满，“中国人专骗中国人”“自己人坑自己人”等成为热门词句，相关言论占比8.1%。同时，视频中涉事企业负责人对酸菜剩菜“双重标准”的解释也刺痛了网民的心，部分网民认为“土坑酸菜”之所以泛滥、猖獗，与监管部门日常监管不严、相关法律条规处罚过轻密不可分，纷纷呼吁加强对涉事企业和相关负责人的惩处，两种相关言论分别占比7.8%、6.2%。此外，还有少数言论涉及对其他腌制品制作流程的担忧、关注如何加强食品安全监管等内容，相关言论占比1.8%。

（5）媒体类型

媒体类型，指信息传播媒介类型。通过媒体类型分析，可以了解到监测主题下的关注者、参与者、传播者主要分布在哪些渠道及每个渠道的传播趋势。

通过对媒体类型的筛选，还可以了解到各个渠道上的情感倾向、话题倾向等多个维度数据。以此为依据，可以选择适合的渠道开展公关或者营销活动。

“以岭药业王思聪事件”媒体类型分析：

在监测时段（2022年4月10日-23日）内，全网有关“以岭药业风波”事件的信息共计68万余条，相关信息主要集中分布在社交平台，占比78.46%。其次是APP和新闻平台，分别占比12.66%、3.73%。其中，“丁香医生”“睡前消息编辑部”“王思聪”等大V发表相关看法，引发网民积极参与讨论，是舆论信息较为集中分布在社交平台的主要原因。而与社交平台不同的是，APP与新闻平台的内容则以传播事件相关信息的文章为主，相关信息集中于资讯聚合类新闻网站及APP平台。其次，“北京商报”“杭州日报”等媒体的评论性文章也引发了众多媒体及网民的转载与讨论。

（6）属地分析

属地即IP归属地属地。6月27日，国家互联网信息办公室发布《互联网用户账号信息管理规定》，自2022年8月1日起施行。《规定》提出，在互联网用户账号信息页面展示合理范围内的互联网用户账号的互联网协议（IP）地址归属地信息，便于公众为公共利益实施监督。

属地分析将呈现信息的地域分布，进一步了解不同地域间网民对监测主体的关注热度、分析关注人群的地域特征。

滴滴被罚事件属地分布：

关注滴滴被罚事件的属地热度最高依次为广东、北京、江苏。滴滴市场主要集中在一二线城市，这三地经济发达、互联网用户众多。

（7）热门网站

热门网站，即根据监测主题下产生信息较多的网站。通过对信息的分布渠道进行分析，了解舆情分布的平台情况，传播什么样的内容。企业可以结合媒体类型，为之后的活动传播渠道规划提供参考。

近一天讨论“趣店”的热门网站：

今日头条、抖音、公众号是讨论“趣店”最多的平台。从类型上看，前十的站点新闻媒体网站和App居多。

（8）热门文章

热门文章，即监测主题下获得较多传播的内容。一般从文章标题、信息来源、内容概要进行聚合分析，加入传播时间及转发量等方面考量，展现舆情传播中的热门内容。通过热门文章，方便快速了解监测期内舆情的重点事件或媒体的发文侧重点。

“趣店”近一周热门文章：

提及“趣店”的热门文章主要集中在该公司近期的一些事件，如直播卖预制菜、被董宇辉拉黑、合作明星解约道歉，或对这些事件发表看法、或深挖事件背后的一些相关内容，如抨击“带血”的酸菜鱼、盘点趣店的发展史等。

（9）热词分析

热词分析，即监测主题下被频繁使用的词组分析。通过热词分析，可以了解被舆论重点关注的事件关键信息、主流态度/观点等。

土坑酸菜事件网民热词分析：

“土坑酸菜”对消费者信心方面的影响不容小觑。事件曝光后，网民骂声一片，“恶心”“不会再买”“想吐”“坑”等成为高频热词，酸菜口味方便面一夜之间从“面中经典”变为消费者避之不及的“黑心食品”。

（10）信息类型

信息类型，即人群发布内容的类型，一般分为原贴、转发和评论。通过分析发文类型的占比情况、随时间各类型信息变化趋势，可以了解到人群对于事件的参与度，在舆情传播中的不同作用。一般评论较多的代表此事有更大的争议性，原贴、转帖占比更大的的代表人们更希望此事得到传播。

“趣店”信息类型分析：

“趣店”信息类型以评论和转发为主，分别占比35%、38%。这段时间因为趣店被起底靠校园贷发家、收割大学生而备受争议，新业务预制菜又被质疑收割宝妈群体，遭遇网民的抵制和抨击。

从各类型信息变化趋势来看，7月26日，随着曾为趣店直播站台的明星傅首尔、贾乃亮的道歉，各类型信息激增，尤其是评论和转发增长特别突出。多数网民通过转发、评论发起相关话题的博文，扩大事件传播范围、推高话题影响力。

原帖信息占比27%，多为媒体和自媒体大V对趣店涉足预制菜后引发的一系列争议的传播及表达自身观点。

三、总结

通过这些项目分析，可让您发现大量可能对品牌、公关、营销策略有价值的信息。如了解大众有什么样的问题、想法、建议，活跃在哪些平台，被哪些“意见领袖”影响。从而找出问题的重点，制定更合适的解决方案，选择合适的渠道，使用能引起大众共鸣的内容。

需要注意的是，形成有效的见解需要将各项数据结合起来看，只看某个数据就得出结论容易产生偏差。可以使用过滤器可对信息进行更细致的分类，以获得更深入的见解。

分析品牌舆情

对企业品牌舆情进行不同维度的整理分析，总结概括监测时间段内品牌舆情的传播情况和特点，进而有针对性地提出相应建议。一般来说，品牌舆情建议可以从品牌宣传推广、敏感舆情的监测和处置、舆论对品牌发展的影响等方面展开。

分析事件舆情

针对企业舆情事件的舆论焦点展开分析，制定对应的公关应对方案，并对后续的效果跟进监测和分析。分析事件中涉事主体暴露的问题和可取之处，为后续的舆情处置提供总结经验教训。此外，也可结合此前类似的舆情事件展开分析，对此类舆情的爆发特点、传播机制等进行研究分析，了解类似事件的舆情规律。

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