前言：中文期刊网精心挑选了网络舆情分析范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
网络舆情分析范文1
[关键词]互联网 军事舆情 信息技术 舆情分析
[分类号]G250
1
引言
在军事情报搜集和处理中，公开情报资料搜集是一个很重要的方面。美国中央情报局80％的情报来源于公开材料，德国新闻情报局每天将搜集和处理后的公开情报资料汇总成《每日新闻简报》呈送，以色列情报机关公开承认其所获情报65％来自报刊、广播、电视和学术研究论文等公开渠道，其他许多国家也设立了专门的公开情报搜集机构。网络舆情作为一种新形式的公开情报资料，由于其开放性、及时性以及便捷性等特点，越来越受到情报工作者的重视，甚至很多情报工作者纷纷将网络舆情作为其公开情报资料搜集的第一来源。
军事网络舆情主要是指国内外互联网络媒体中关于军事事件的评论和观点。军事网络舆情作为一种特殊的网络舆情，除了网络舆情所拥有的特点外，还有其自身特殊性。评论和观点往往都集中在一些敏感和焦点问题上，例如中国军费问题、中国军事威胁等。在进行舆情分析与监控时，军事网络舆情将会是最为重要的部分。同时，由于国外一些媒体往往对其民众进行错误引导，军事网络舆情中的许多看法可能偏向负面，在进行分析和监控时就必须注重对这一部分舆情的判别，这对于做好军事情报分析工作至关重要。本文以开发军事网络舆情分析系统MNPOS(NetworkPublic Opinion System in Militaty)为背景，在分析国内主要舆情系统基础上，研究舆情采集、舆情处理和舆情服务的系统架构及其关键技术的实现方法。
2 网络舆情系统比较及军事网络舆情系统特点
2.1
国内舆情系统的主要功能与应用
网络舆情系统中的关键技术，一方面与信息分析的具体功能和解决方案密切相关；另一方面又随网络舆情内容、范围和传播应用不断推陈出新。这些技术包括各种信息采集、特征抽取、数据挖掘、文本分析、自动分类、自动聚类、自动摘要、智能检索等技术。当前的新形态信息交互模式有网络新闻、论坛、博客、维基等，其信息采集技术从早期的静态页面信息获取发展到动态数据库数据获取，从传统的网络蜘蛛发展到可自主调整的高效搜索，从字符串匹配的检索实现发展到知识环境下的智能检索；相应的信息运用多元统计等方法进行分析，其基础聚类分析方法有概念语义空间与相似度、基于支持向量机与无监督聚类相结合的网页分类等；技术上采用决策树、神经网络、朴素贝叶斯、组合分类器、遗传算法、粗糙集、最近邻技术等多种分类方法。
国内一些较典型的网络舆情系统概述分析如下：
・谷尼国际Eoonie互联网舆情监控系统。该系统通过对互联网海量信息自动获取、自动聚类、主题检测和专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪，形成简报、分析报告等结果。运用内容抽取识别、相似性去重等技术获取网络中的热点和敏感话题，根据统计等策略分析不同时间内的主题关注程度和预测发展趋势。该系统在国内的用户有待进一步增加。
・中科点击军犬网络舆情监控系统。它使用强大的采集软件对数千网站进行监控，自动获取舆情信息的热度，并生成报表；同时可获取热点主题的浏览量、回复数，并跟踪发帖人，对舆情信息进行管理、标注和分类，并根据重要性对舆情信息进一步筛选和过滤。其采集性能比较好，但分析处理功能有待进一步提高。
・北京拓尔思TRS网络舆情监控系统。该系统采用多种技术，实现对舆情信息的精准和全面采集，同时综合运用大规模文本智能挖掘技术，实现对海量舆情信息的准确、高效分析和管理。其舆情功能从用户角度来看较为全面。
・北大方正智思网络舆情监控分析系统。该系统褴合互联网搜索及信息智能处理等技术，通过对网络信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦等方法，实现网络舆情监控和新闻专题追踪等功能。其开发比较早，应用也较多，但相关的更新功能相对较少。
2.2
军事网络舆情系统的特点和相关研究
相比较当前市场上通用的网络舆情分析系统，军事网络舆情系统MNPOS对军事类突发事件的网络舆情相关研究更为关注，快速的专题聚焦、敏点发现追踪和倾向分析规则都具有新的特点。而目前的网络舆情分析还没有一个完整的解决模型，研究主要是获取网络舆情话题的一般信息和主题信息，注重获取舆情话题的主题内容，例如作者、发表时间、话题类型等，缺乏对话题评论焦点、情感倾向、事件关系等深层舆情信息的发现，忽视从事军事的群体对话题的情感、事件关系及变化趋势的分析。
传统研究方法没有对大规模军事网络数据进行分析，使得网络舆情系统无法适应网络环境下海量军事数据的特点；只利用简单的统计方法给出话题变化趋势直接作为预警信息，缺少基于知识的推理。存军事领域，网络舆情系统不提供完整的军事类突发事件网络舆情传播理论，大都以管理者需求为牵引而采用具体针对性的技术进行解决，造成技术整体上不具有连续性和系统性，很难形成一套完整的军事网络舆情解决方案，势必影响到军事网络舆情应对策略和方法的实用性、先进性和可靠性。因此，无论是社会科学领域还是工程技术领域，对军事网络舆情的基础理论研究都处于起步阶段，大多数研究成果属于方法上的研究范畴，军事网络舆情的监测与预警工作不够全面和系统化，军事网络舆情的应对策略还不够科学和规范。
3
军事网络舆情系统MNPoS功能及其体系架构
在MNPOS军事网络舆情分析系统中，运用军事知识语料对网络信息采集与提取，提高网络舆情监测分析的智能化程度，解决网页的灵活性和复杂性、内容的动态性和多态性、信息的庞杂性和不完整性所给系统提取军事网络舆情信息带来的困难；运用军事类话题发现与跟踪技术识别出给定时间段内上网媒体的热门话题，分析热门军事话题在不同时段内媒体所关注的程度，对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势，对涉及内容安全的敏感话题及时发现并报告，为网络舆论引导提供支持；运用军事知识倾向性分析技术挖掘出网络文本内容蕴含的深层军事观点、态度等信息，对媒体言论倾向进行符合军情的分析；运用多文档自动文摘技术对军事网络论坛等信息进行提炼概要。
本系统采用模块化的软件设计方法，共分为网络舆情采集、网络舆情处理和网络舆情服务三个功能层面，系统体系架构见图1。
3.1
网络舆情采集
网络舆情采集主要是利用网络蜘蛛的原理进行网
页采集，按照预先设定好的军事主题和网址埘网络上的军事数据进行定点、定主题的抓取，例如新闻、论坛、博客等主题网站。最后将抓取的结果以XML文件格式保存在本地。网络舆情采集是舆情分析处理和提供舆情服务的基础，只有高质量和高效率的网络舆情采集才能保证数据的可靠性和及时性。
3.2 网络舆情处理
网络舆情处理是整个系统的核心，它对所有采集到的数据进行相关处理，主要由网页智能抽取、关键词自动提取、主题自动分类、舆情倾向性分析和敏点舆情标注等组成。首先，基于军事主题和分类知识将采集模块抓取到的XML文件中的主题、内容、作者、时间、来源等存入网络舆情信息库，通过关键词自动提取和主题自动分类将每条记录的关键词和主题分析出来，进行倾向性分析和敏点舆情标注，最后生成自动文摘。另外，在主题分类过程中，若文档不属于任何预设军事主题则进行主题自动聚类处理，自动分析出新的军事主题。
3.3 网络舆情服务
分析结果进入网络舆情服务，并最终展示，包括舆情报告的生成、热点和敏点军事主题的列表显示、统计图表等，供舆情部门的工作人员和决策部门的领导随时进行军事舆情的监控。
MNPOS系统在设计和实现过程中遵循软件工程原则，使用，NET Framework作为基础类库，在此基础上综合运用VB和c#以及ASP技术进行开发，保证技术上的先进。另外，为保证系统的可靠性和可扩展性，采取数据层、事务层和表现层分离的模块化设计原则，分为舆情采集、舆情处理和舆情服务子系统分别进行实现。
4 MNPOS系统中军事舆情分析关键技术研究
MNPOS军事网络舆情分析是系统核心模块，其质量和效率直接影响到整个系统。
4.1
MNPOS军事主题信息采集
MNPOS主题信息采集由下载器从互联网上读取军事网页并保存到本地，分析器运用军事语料和相关正则表达式提取其中所有超链压人一个URL队列，之后从该队列中顺序读取URL并下载，该过程循环进行直至将指定网站的网页抓取完毕。程序关键在于多线程管理和链接地址的分析，目前C#提供了良好的多线程管理机制和对正则表达式的支持，为开发多线程程序提供了极大的方便。
MNPOS军事网页信息抽取，首先选择相应的抽取规则进行智能抽取，将相应的内容抽取出后进行数据清洗，去除重复记录和信息，合并相同标题不同内容的信息，最后将清洗后的数据存人军事舆情数据库。该处理过程包含在包装器中，对于用户来说是透明的。另外，在规则生成部分采用军事专家模式，即对网页的结构进行分析，然后手工进行规则的提取，因此，所生成的规则比较精确，对于相应军事网页的抽取质量和精确度较高。
4.2 MNPOS军事舆情分类和倾向分析
将处理后的信息分入预先设置好的军事分类，对于网络舆情服务具有至关重要的作用。分类模块主要采用KNN和SVM分类法，其中的特征选择结合了信息增益、互信息和a2统计等方法和军事主题分类概念库，采用目前分类质量较高的一些开源程序进行改造，将其集成到系统中保证分类质量。
MNPOS军事舆情文本分类分为两个过程：①训练过程，决定分类机的质量。首先由军事专家完成训练集的挑选，然后在预处理过程中进行参数选择、训练后进行参数调整等。②根据训练过程所生成的分类机进行分类，其中最重要的是预处理和分类进程，预处理是对待分类文本进行数据清洗和特征表示的过程，本系统的训练和分类进程采用SVMCLS 2.0开源程序。
舆情倾向性分析是根据舆情内容判断该舆情是正面还是负面的一个过程。常用的方法有基于机器学习和基于语义理解等，目前MNPOS系统采用基于机器学习的方法。系统中设计有六个类别(美国对售、中国反导试验、中美军事关系、中印关系、中国航天发展、中国武器装备)，以其中的“中美军事关系”举例，可以将该类的文本根据其内容分为正面和负面两类，然后再训练出两个分类器：“中美军事关系正面”和“中美军事关系负面”，六个类别即可生成12个分类器，然后对这些待分类文本进行分类，并且在数据库相应字段内用1和0来分别标注正面和负面信息。这种方法实现起来较为简单，而且准确率较高，不足是在构建训练集时需要大量军事专家进行手工编制，实现中充分利用军事信息管理学科的优势和成果来构建倾向性分类训练集。
4.3 MNPOS军事敏点舆情标注
网络舆情分析范文2
摘 要 在现在的社会中，电网企业舆情压力较大，主要表现在几个方面：从社会发展进程看，社会转型时期，各种社会诉求、社会矛盾聚集，情绪化表达成为潮流。从公众关注热点看，央企的行业垄断、收入分配、服务仍将是公众关注的焦点，一旦有失误，都有可能演变成一场舆情危机。从信息传播手段看。“网上没有主席台，人人都有麦克风”，网络媒体成为公司负面舆情主要来源与重大舆情的重要议程设置者。比如说一个小区停电了，一直不来电。因为种种原因，然后这个事件就在贴吧或者微信发酵了，对供电企业造成了负面影响。其内容和人民的日常生活紧密相连，百姓针对这件事情发表自己的观点，很多跟帖着不知道具体情况，只是一味的跟随潮流而走，随意发泄自己的不满，这对企业造成了较大不良的影响。
关键词 网络舆情 舆论引导 信息传播 思想政治教育
网络舆情主要是利用网络的传播力度，在网络中传达人们对于一些观念的看法，是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。
我国企业网络舆情的实际状况主要体现在以下几方面：
网络舆情的去中心化。现在科学技术发展十分迅猛，在过去处在受众位置的网民已经成为网络传递的主要对象。现在的新媒体就是全媒体，媒体的范围不断扩大，所有人都可以参与其中。在现在的网络环境中，最开始是以门户网站为基础，新闻从业人员和网站管理人员都属于主要的责任人，更容易在社会中构建良好的氛围。
网络舆情监管制度不健全。企业网络舆情具备其独有的特征，传递速度较快，便于操作，这些特征使得网络逐渐成为企业发泄情感的主要道路。因为每个人的情感、专业能力等因素各不相同，所以对事物的看法也不同，人们可以利用网络来传递自己的心声，从而使得网络舆情不断增长。但是现在网络舆情管理制度不健全，对于思想观念的教育认识也存在一定的问题。
企业网络舆情的应对措施主要有：
一、加强自我管理
现在的人们勇于表达自己的看法，也乐于接收新鲜的事物。但是有时候对社会价值判断不够准确，会出现随意跟风的现象。这就要求企业进一步加强管理，强化在使用网络时的法律观念、责任观念和安全观念，从而使得网络环境更加的完善健康。同时还要加强企业的政治参与力度，从而有效的解决企业网络所引发的安全问题。企业网络群事件中有很多的不安全因素，例如情绪化情况严重，肆意散播谣言，这就是公民政治参与混乱的表现，所以需要保证在企业正确的政治参与方式，并且企业要对自己的言行和举止负责，从而有效的预防网络舆情所造成的损害。企业还要强化自身素养，在进行言论表达的时候要深思熟虑，不能贪图一时的泄愤，随意散播谣言或是盲目跟风。
二、建立疏通机制
现在，我国网络舆情发展的实际状况就是媒体供应过剩，官方信息提供不及时，在现在的媒体环境中，企业可以使用多种方式来加强自身的认知能力，针对企业不科学、存在误差的思想观点，需要顺应当时媒体技术传播的规律性。使用科学合理的方式进行教育，才能取得明显的效果。针对媒体问题主要涉及以下几方面的问题：主观方面不积极，行动方面不落实，时间方面不及时，内容方面不真实，态度方面不正确，还有部门领导不让说等问题。媒体事件的发酵主要经历五个阶层，四个小时内是谣言产生的初期；六个小时内信息趋向多元化；八个小时内会产生一个鲜明的主题；十二个小时会出现新闻审查；二十四个小时会把事件推向最高峰。所以，企业在处理舆论的时候，需要合理的控制时间，对舆论进行有效的梳理和引导，构建引导干预制度，这也是企业网络舆情监管和引导工作的主要内容。
三、做好舆论引导
针对企业网络舆情，需要强化关注力度，及时引导，变“被动”为“主动”，不能过分堵塞消息，这样只会增加大众的猜疑力度，使得事情朝着最坏的方向发展。加强舆论引导工作，一是积极建设主流媒体网站，加强新闻网站建设，宣传企业所做的工作，努力增强与公众互动的能力，增进与公众的沟通。二是完善网络新闻发言人制度，遇到突发事件发生后，第一时间遵循“双进驻”，进驻危机处置小组和临时新闻小组。三是创建网络舆情监测和预警机制。建立全员全过程舆情风险防控工作机制，实现舆情风险早发现、早预警，做好源头治理和超前防控。
随着网络技术的不断发展，信息传播方式也在不断变化，网络舆情已经融入到企业的日常生活中去。企业的文化素养较高，网络虽然可以增加他们的视野范围，但可以给企业的思想认知和行为发展带来一些不良的影响。所以需要强化当代企业的自我约束能力，运用自己的专业知识和理性认知对事物进行准确的判断。同时还要对企业的思想观念进行正确的引导，强化企业网络舆情引导团队的构建，构建良好的社会氛围，不断的提升思想政治教育的现代化水平。
参考文献：
[1] 肖丽妍，齐佳音.基于微博的企业网络舆情社会影响力评价研究[J].情报杂志，2013.05.
网络舆情分析范文3
关键词：网络舆情；教学内容；课程改革
随着移动互联网应用的普及，我国网民数量与日俱增，网民每天都在进行相应的网络活动。截至2020年12月，我国的网民数量已达9.89亿，其中手机网民用户达到9.86亿。新媒体平台如今日头条、抖音等日新月异，网络舆情信息呈现矩阵式增长。新媒体环境下，公安机关如何对舆情监控？如何获取、分析、编报、如何开展舆情引导工作？这均是摆在面前的问题，也是舆情教育急需解决的问题。当前的公安队伍中，网络舆情工作者十分短缺，对舆论场中的相关理论知识[1]和实践能力都很缺乏，面对舆情危机，公安机关需要增强舆情素养，掌握舆论主动权，提升舆情管控能力。目前公安院校关于网络舆情的相关课程更是缺乏，仅有公安类网络安全与执法专业开设了关于舆情内容的课程，而其他公安类专业并没有开设相关知识的课程。针对目前开设的舆情课程，仅仅是独立的一门理论课程，而将大数据分析融入到新媒体分析及应对[2]，并囊括新媒体素养等内容的课程，目前还是欠缺，这也是公安院校公安类专业面临的一个全新问题。本文结合公安工作的优势与行业特色，立足实战化应用，探索公安院校网络舆情课程的建设。
1网络情报搜集与分析课程的人才培养目标
网络情报搜集与分析是一门多学科交叉的综合性课程。它既与传播学、社会心理学、情报学、计算机技术等基础学科相关[3]，又与公安工作紧密关联。因此，公安院校公安类专业的网络情报搜集与分析课程的人才培养目标既要培养公安舆情工作岗位所需的人才，还需要掌握关于数据分析的处理技术，从而为公安舆情工作赋能，助力网络舆情工作。本课程的人才培养目标具体包括三个方面：（1）知识目标——理论知识人才本课程以公安舆情工作岗位为基础，培养具备传播学、社会学、统计学、管理学方面专业知识的网络舆情专业型人才。通过本课程学习，掌握网络舆情检测和舆论导向的策略；研究网络舆情形成的社会背景、过程和原因，分析舆情对人格的影响等；研究网络舆情的主要理论知识。重点是让学习者具备深厚的网络舆情理论知识，从而为舆情处置与引导提供强有力的理论支撑。（2）能力目标——专业技术人才自媒体的发展，改变了传统媒体舆情实践的传播模式。因此，我们要尝试“新文科”与“新工科”背景下新闻传播与技术的交叉融合，作为舆情工作者，我们既要研究舆论传播途径、分析网民社会心理，做好舆论引导编辑工作；同时也要对媒体和网民结构做定量分析和定性分析，并掌握网络舆情相关的一些法律。重点是具备网络舆情信息搜集、舆情事件分析的能力，如舆情监测、舆情数据采集、舆情研判分析、舆情处置与引导、舆情报告的撰写。（3）素质目标——舆情素养新媒体时代，在培养学生技术的同时，也要培养学生的舆情素养。重点培养学生对网络舆情、危机实践等基本规律性的认识，以及应对处置中的实操应用能力。具备新媒体思维，通过新媒体平台，提升公安机关的网络影响力和公信力。
2网络情报搜集与分析课程的现状
目前，网络舆情课程[4]，主要偏重于理论教学。主要是让学生了解舆情工作的现状、舆情的相关理论，熟悉舆论传播平台，掌握舆情搜集、舆情分析、舆情处置的基础知识、基本理论和基本方法，培养学生具备一定的舆情意识。教学方式主要以课堂教学讲授为主，学生缺乏主动思考分析的过程，以及对相关分析技术的掌握，且与公安舆情的处置和引导相脱节。主要表现如下：（1）以教师为中心的传统教学模式，重视理论知识教授，缺少与学生的互动，尤其是学习舆情知识的过程，虽然在讲授过程中融入很多的舆情事件，但是学生实际应用能力还欠缺，因此，改革教学模式，树立以学生为中心的教学理念，对教学模式进行探索和创新。（2）舆情课程的学习，需要舆情监测为前提，因此需要给学生提供良好的舆情监测平台。目前，舆情监测系统软件不够完善，只能注册一些公共的舆情系统软件来学习，因此，目前舆情学习的硬件条件与环境还不是很理想。（3）网络舆情经典教材缺乏，关于公安院校的涉警舆情教材，仅仅是一些实用手册，但是这些手册不系统，且没有将理论和实践很好结合。一本系统、完善的舆情教材需要囊括传播学、社会学、新闻学、计算机技术等多学科的知识整合，强调知识的复用性。（4）本课程作为一门实践性强的课程[5]，且网络舆情事件源于现实，课程内容和现实生活密切关联，讲授时可以用到生活中的真实案例，但是与公安实际工作有所脱节，因此要加强理论与公安岗位的结合。鉴于本课程存在以上的教学现状，我们希望通过教学内容和教学模式的改革，达到更好的教学效果。建立以学生为中心的教学模式，修订以实战为依据并高于实战的教学内容。激发学生的学习兴趣，更好掌握舆情分析、舆情应对的技能，提升学生的舆情素养，为公安舆情工作赋能。
3公安类专业网络情报搜集与分析课程的教学设计
网络情报搜集与分析课程的教学设计主要从教学内容、教学模式等方面进行改革探索。（1）理论教学内容设计网络情报搜集与分析是公安类网络安全与执法专业的专业课程，32课时，2学分，其中理论学时16学时，实验16学时。在课程内容方面，我们依据公安舆情岗位的实际工作，将理论教学内容分为六部分。如图1所示。图1课程理论知识框架其中，第一部分网络舆情工作流程，介绍网络舆情的内涵、特点等基本理论知识，并融入公安岗位工作流程。第二部分信息搜集，介绍通用信息搜集方法和公安的信息搜集平台。第三部分网络舆情信息研判分析，针对前期搜集的数据，对数据进行鉴别清洗，然后介绍工具和方法，对数据进行分析研判。第四部分网络舆情编报，包括编报的选题、要求等方面。第五部分网络舆情应对与引导，从舆情的应对和引导策略进行讲解。第六部分网络舆情相关法律法规。六大部分理论内容对应人才培养目标中的知识、能力目标。（2）实践教学内容设计网络情报搜集与分析课程是一门实践性强的课程，实践课时占1/2。通过线上线下结合的方式，将理论教学更多放到线上，同时，我们推进“校局培养”的理念，在整个课程建设中，深入开展课程与网安支队的合作交流，目前，正初步构建舆情的实践教学体系。目前的实践课程主要分两部分，一部分是校内的实践，另一部分是成立舆情小组，并以舆情小组为依托，与网安舆情实战岗位对接。如图2所示。其中，网络舆情编报和舆情引导以网安舆情小组为依托，实践课程与网安舆情实战工作结合，完成每日的编报、巡查，以及境内外的舆情引导。本课程的实践内容主要包括信息收集、信息分析、舆情编报、舆情引导等四个方方向，8-10个实验项目。课程实践内容中的实验项目根据不同专业培养目标的不同，开展不同层次的实验项目，至少8个实验项目，从而满足不同公安类专业学生对课程实践内容的需要。其中技术实践类实验，属于网络安全与执法专业的专业必做实验，而新闻编辑与新媒体素养主要针对的是其他公安类专业学生的素质培养训练。（3）课程教学模式的探索网络情报搜集与分析课程以人才培养目标为前提，以学生为中心，设计本课程的教学模式。首先，教学形式通过线上和线下相结合的方式，线上是对线下理论学习的一种补充，也是对线下实践的一种指导。其次，教学实践通过校局合作的方式，公安舆情岗位对接学生的实践训练，让学生更好融入真正的舆情工作环境中。第三，教学方法通过项目驱动的方式，并于实战教官协作，激发学生的学习主动性。最后，教学评价通过教师、教官和实践工作三方面进行对教学效果的评价及反馈。在整个的教学过程中，尽量要融入前沿知识，如新媒体的传播、大数据技术等方面内容，让学生主动搜集相关的经典案例，利用相关技术完成案例的分析，积极参与案例的讲解与讨论活动，从而最大限度激发学生的学习主动性。
4小结
网络情报搜集与分析课程作为一门舆情学、传播学学、社会心理学、计算机技术等学科交叉的课程。教学内容方面，我们要理论与实践相结合，并坚持新文科理念与“新工科”交叉的教学设计思路，并引入新媒体与大数据分析技术等研究热点，结合公安网络舆情工作的实际需求，为学生讲授相关理论的同时，让学生应用计算机技术进行网络舆情的数据获取与智能分析；教学模式方面，采用授课和实践相结合，融入鲜活舆情案例，让理论知识更加形象化，激发学生自主学习兴趣与实践动手能力；并形成教官与教师的双考核评价机制。
参考文献：
[1]周蔚华，波．网络舆情概论[M]．北京：中国人民大学出版社，2016．
[2]赵磊．网络舆情分析[M]．北京：中国社会科学出版社，2019．
[3]管宇卿．中国特色社会主义新闻观视域下网络舆情管理课程教学探究[J]．传播力研究，2019（25）：212．
[4]张祎．大数据背景下“网络舆情”课程改革实践[J]．科教文汇，2018.
网络舆情分析范文4
最近帮助侵权这一概念在法律界和网络界两个方面引起了普遍重视。特别是不久前发生的唱片公司诉百度mp3搜索案，唱片公司称百度音乐搜索技术为客户提供非法音乐下载链接，帮助客户实施侵权行为，要求人民法院判处百度停止侵权行为并支付损害赔偿。这一要求最终得到法院支持。媒体纷纷认为，这是对搜索引擎帮助侵权行为的一次认定。
但是，关于帮助侵权的定义和合理性，在法学界始终存在着争议，在网络界更是充满了质疑。
帮助侵权的提法最初出现美国，在著名的SONY侵权案中，原告(电影公司和电影权利人)认为，SONY公司研发的便携式摄象机帮助一些不特定的人进行了对电影的翻拍盗版行为，正是SONY摄象机提供的技术使得这样的侵权行为变成可能，并实际造成了原告的经济损失，因此要求法院判令SONY公司承担侵权责任。帮助侵权责任的提出是对传统民法侵权学说的一种突破，扩大了受害人追求救济的范围，但是，这样的突破必然带来很多的不确定因素，需要受到一定的限制，甚至其本身的合理性也还在争论中。SONY案虽然最早出现了帮助侵权的概念，但是美国法官最后却作出了SONY公司无须承担责任的判决，理由是，如果一个产品具有实质性的合法用途，那么，这一产品的制造者都不会因为第三人使用这一产品从事侵权而承担帮助侵权责任。也就是所谓的“商业性实质非侵权用途”(commercially significanty noninfringing uses)。这是对帮助侵权外延无限扩大损害公共利益的一个直接限制。
今天，公共的焦点都将帮助侵权行为放在在以搜索引擎为代表的第二代互联网技术上。搜索引擎服务提供商根据客户输入的指令，对互联网上大量的数据信息进行检索，最后向使用者提供检索结果的网络地址指向(URL)，其指向目标的确定依靠纯技术手段排列，行为本身并不涉及侵权行为。但在大量的互联网信息中，无可避免的存在第三方侵权行为，搜索引擎并不能对其进行有效识别，而只是按照客户的搜索指令要求将相符的地址(URL)排列并提供给用户，最终由用户点击链接地址到达侵权页面，并有可能通过该侵权站点实施对合法著作权人的侵权行为。
可以看出，搜索引擎服务提供商依靠纯技术手段，在主观上并没有侵权的故意，其搜索行为本身也不构成侵权。但由于第三方侵权行为的存在(该侵权行为地址又能被其搜索技术毫无保留的加以引用并提供给客户访问)，以及客户可能通过该侵权行为的地址实施侵权行为，所以搜索引擎服务提供商在此相当于实施了帮助客户侵权的行为，产生了协助侵权的嫌疑。但是，搜索引擎果真需要负帮助侵权的责任吗？
我们回过头来看百度的这个案件，法官在判决中关于侵权成立部分这样写到：“搜索引擎的服务范围限于搜集整理信息并向互联网用户提供查询服务，而不是利用搜集到的信息内容营利。在本案中：
1、向”百度“搜索系统发出查询指令并非下载MP3文件的必须操作步骤，用户可以通过点击相关网页上的”MP3“、”歌手列表“、”歌手姓名“等链接标识访问到”歌曲列表“的网页，被告对此在其搜索引擎的定义中并未给予明确；
2、用户在访问涉案”歌曲列表“网页时，可以用鼠标右键点击网页上的文字链接标识下载相关歌曲的MP3文件，在内容上与原告的上述CD中的歌曲已构成相同或实质上的相似，而且在下载过程中，网页上自动弹出下载框，注明相关的MP3文件来自”mp3.baidu.com“，同时此网页右侧刊载有雀巢咖啡、摩托罗拉手机等商品的广告。对于1、尽管被告在其关于搜索引擎的定义中并未给予明确，但鉴于此链接行为只涉及歌曲的名称和歌手的姓名，并不涉及歌曲的内容，而且有关的网页内容为目录分类，故不应视为侵权。对于2、尽管被告以其为一家中立的搜索引擎服务提供商、没有提供涉案歌曲的下载服务等辩称否认侵权，但其行为已超出了其所定义的”给出查询结果、提供相应的摘要信息“的搜索引擎的服务范围，其行为不是在介绍涉案歌曲的艺术价值并提供查询信息，而是直接利用MP3文件营利，在未能明确相关MP3文件的合法来源、未经原告许可的情况下，此行为阻碍了原告在国际互联网上传播其录音制品，应属侵权，故被告应立即停止侵权并依法承担侵权责任，赔偿原告的经济损失。”。
这一段其实已经明确表示了，百度的之所以侵权，不是因为其技术本身，而是因为百度提供的服务超出来搜索服务本身，并从中获取利益，从而构成了侵权。因此，我们得知，第二代搜索引擎技术本身并没有帮助侵权的事实，只有当服务商利用该技术，无节制的提供非法地址，并且从中获取利益(无节制的提供非法地址，提高了非法地址的点击率，具有隐性鼓励侵权的性质，从而也为自己的获利提供了一定的条件。)时，才构成帮助侵权行为的成立。
前文提到，媒体上有的观点认为该案的判决体现了对搜索引擎帮助侵权行为的认定，这只能说是断章取义。另外有些观点还将帮助侵权责任和共同侵权责任混同处理，甚至认为反映共同侵权责任的最高人民法院《关于审理涉及计算机网络著作权纠纷案件适用法律若干问题的解释》第8条规定就是体现了帮助侵权责任的形式。
网络舆情分析范文5
关键词：果树；病情指数；BP神经网络；预测分析
中图分类号：S436 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20160932187
1 方法原理[1]及算法思想
在果树病情指数预测分析问题中：果树病情指数f与杂交后代皮孔纵径L （mm）、皮孔横径B（mm）、皮孔面积A（mm）、皮孔密度D（cm2）等因素相关。因此通过SPSS软件建立BP神经网络进行分析预测。
本次实验采用SPSS软件，进行实验操作。根据数据自身特点，创建神经网络模型。本次实验数据，采用自动网络体系，得到一个隐含层为2层的神经网络。通过修改参数，建立不同结构的神经网络模型。设建立的3个BP神经网络模型为：隐含层个数分别为2，2，1；学习率分别为0.2，0.4，0.2。对比各个神经网络模型的结果，根据误差平方和最小及相对误差最小，找到最优神经网络结构。
初始化网络权重，前馈型网络输入，隐含层函数：双曲正切函数，取实数值参数将其变换（-1，1）范围。自动体系选择为隐藏层所有单位的激活函数。输出层的函数为：线性常数函数。反向误差传播。一路向前，最终在输出层得到实际输出，通过与预期输出比较得到误差，求出该层误差效能，并反向传播，求出每一层误差效能。网络权重与神经元偏置调整。向后传播误差同时调整网络权重和神经元的权值。判断结束。
2 建立模型及分析预测
2.1 BP神经网络的构建
将样本数据输入SPSS数据中，点击转化，随机数字生成器。点击分析，神经网络，多层感知器，将果树病情指数f选入因变量，杂交后代皮孔纵径L （mm）、皮孔横径B（mm）、皮孔面积A（mm）、皮孔密度D（cm2）选入因子变量的位置。点击分区，由个案相对数量随机分配个案。随机分配每个样本的培训、检验和支持的个案相对数量比率。点击体系结构，选择隐含层为双层。点击培训，培训类型选批处理。优化算法选择梯度下降，最初学习率为0.2。点击选项，选择终止条件。
2.2 预测分析
由上述过程建立BP神经网络，得到网络信息，共有2个隐含层：第1个隐含层为9个节点，第2个隐含层为7个节点，同时可以得知BP神经网络的误差平方和的预测结果，如图1，图2。
2.3 BP神经网络模型优化
重复上述步骤，可更改初始隐含层数和学习率的值，得到不同误差，从而对BP神经网络模型进行优化，当修改隐含层个数及学习率时，得到结果。
经过对比分析，当隐含层个数为2，学习率为0.2时，该神经网络模型很好地预测果树病情指数值，其效果最好。此时第1个隐含层有9个节点，第2个隐含层有7个节点。预测值比较准确，且该模型性能较好。
3 结论与讨论
果树病情指数分析对于未来果树种植业发展有至关重要的影响。本研究通过建立BP神经网络模型达到果树病情指数预测分析的目的。分析结果表明，应用BP神经网络进行果树病情指数分析是合理的，为解决果树种植问题提供一种全新思路，促进了农业的发展。
网络舆情分析范文6
一、社交网络文本与短期股市行情之间的内在关联
从当前实际来说，社交网络已经发成发达，就以我国实情而言，已经出现了数量丰富的社交媒体，如微信、微博、抖音等等。这些社交媒体聚集了数十亿用户，说明很多用户同时使用着其中多个社交媒体平台。从股市行情预测来讲，社交网络文本与其存在一定的内在关联，这是需要形成认识的。
第一，关信息，甚至是公布企业财报等重要数据。这些文本信息，会对股价走势形成直接影响。如果可以在第一时间获取这些文本信息并展开相应的操作，便可以从股市中获利。
第二，社交网络中包含了大量的股票投资者，这些投资者会在社交网络上自己对一些股票的看法，或者是对股票的评价。投资者在网络上的发言，会形成一种情绪，这种情绪要么对股票保持积极的支持态度，要么体现出消极的态度。投资者在社交媒体上表现出来的情绪，会影响到其后续操作。如果消极情绪大，那么可能出现抛售股票的行为，这容易导致股价短期下跌。相反，如果情绪积极，那么可能出现抢购，容易导致股价短期上涨。
第三，在社交媒体上，除了与股票相关的企业公司和投资者之外，还有一类人的存在，那就是分析专家。从当前的社交媒体来看，有很多分析专家通过社交媒体，分享自己对股价走势的看法。这些分析专家，有些是真有水平，分析合理；有的则是滥竽充数，会误导投资者。分析专家的分析，也会给一些投资者决策带来影响，从而在短期内影响股市行情。
二、通过社交网络文本预测股市短期行情的策略
据实而言，股市行情和社交网络文本之间，切实具有一定的内在关系，这是毋庸置疑的。如何通过社交网络文本，来对短期股市行情合理预测，这是一个值得探讨的话题。
（一）搜集社交网络文本信息
要利用社交网络文本来对短期股市行情进行预测分析，那么首要条件，就是搜集到足够数量的社交网络文本。数据分析的准确性和数据量呈现出正相关的关系，也就是数据量越大，数据分析的准确性就越高。利用社交网络文本来判断股市行情，那么就需要搜集到数量足够多的文本信息，在大量的样本中，才能准确分析出背后隐藏的信息。同时，在搜集社交网络文本信息的时候，要突出目的性，也就是要从不同的层面出发，搜集不同的文本信息，具体来说主要涵盖三个方面：一是企业社交信息，二是投资者文本信息，三是专家预测分析，四是政策信息。搜集这四个方面的信息，进行综合判断，这样才能够提高短期股价预测的准确性。需要注意的是，需要重点关注企业信息和政策信息的搜集，这是影响股价走势的根源，同时也能影响投资者情绪。
（二）分析文本信息判断行情
在搜集社交网络文本的基础上，还需要对这些文本信息进行分析，判断短期内的股市行情。根据实践经验来看，企业信息和政策信息，是影响短期行情的重要因素。比如2020年5月21日，中芯国际通过社交媒体澄清一则利好公司的谣言，导致股价跳水大跌6%。企业的这类信息，能够在短时间内对股价造成很大冲击。所以，在分析中，就要制定相应的标准，对搜集到的各类社交网络文本信息进行分析判断。这一过程的实现，可以借助大数据技术进行。大数据技术具有强大的数据信息分析能力。通过网络技术搜集社交文本信息之后，就可以通过大数据技术来分析这些文本信息，提炼出其中的有效信息，并且依据信度来判断数据信息真实性，从而对市场行情进行预测。
（三）基于行情指导短期操作
通过社交网络文本分析预测短期股市行情，根本目的在于把握股市行情走向，从而对短期交易操作实现指导，能够从股市中获利。所以，这就需要基于短期市场行情的分析，来对短期交易操作进行指导。一般来说，短期操作要顺势而为，行情看涨则做多，行情看跌则做空。同时，要根据社交文本信息分析，对看涨或看跌的概率进行计算，概率越高，操作额度就可以越大；相反，概率越低，则说明分析结果的准确性不高，短期操作就要非常谨慎了。
