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网络舆情分析

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网络舆情分析系统模型从结构方面来说,共分为四层,如上图所示,自下而上分别是:数据采集层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。

1、采用的关键技术:

(1)网络爬虫,也叫做网络机器人,可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。在大数据时代,信息的采集是一项重要的工作,如果单纯靠人力进行信息采集,不仅低效繁琐,搜集的成本也会提高。此时,我们可以使用网络爬虫对数据信息进行自动采集,比如应用于搜索引擎中对站点进行爬取收录,应用于数据分析与挖掘中对数据进行采集,应用于金融分析中对金融数据进行采集。除此之外,还可以将网络爬虫应用于舆情监测与分析、目标客户数据的收集等各个领域。
(2)词频分析法,能够对反映核心内容的关键词出现的频次进行统计,当某个关键词在文章中反复出现时,该词就能反映舆论热点。
(3)共词分析法,能够统计出一组词在同一篇文章中共同出现的次数,在同一篇文章中出现的次数越多,说明这两个词的关系越紧密,进而反映这些词之间的亲疏关系。

(4)社会网络分析,是由“点”和“线”所构成的直观图形,点代表了社会科学分析的基础单位(如个人、群体或社区等),点的特征受基础单位特征定义;点之间的连线,表达出点之间实际存在的某种关系。社会网络中的点通常划分为三类:有直接关系点、孤立点(不与任何点发生关系)、间接关系点。社会网络分析法常用图示的过程,实现对社会网络概貌的直观展现,并利用图形进行其间的关系分析,统计相关分析和因素分析等也常被引入社会网络分析。

2、具体实现的功能:

(1)对网络传播的信息内容进行研究,发现舆情热点;

(2)对共词网络中节点构成的网络结构进行研究,发现该网络的特征。

因此,如果将社会网络分析方法应用于网络舆情研究领域,将有助于实现系统化分析,通过定量和定性的分析方法,从结构和内容两方面得到网络舆情分析结论,进而有效地协助相关部门监控、管理互联网用户的上网行为、维护互联网舆论氛围的健康,及时地控制和规范网络信息的传播。


 
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