企业应当如何鉴别和选择舆情监测系统？四个方面要考虑！企业应当如何鉴别和选择舆情监测系统？四个方面要考虑！慧科大数据百家号在互联网时代，企业想要树立良好的品牌形象，就必须了解自身、竞争对手以及相关政策法规的舆情信息，还要随时随地防范与处理舆论事件造成的不良影响，因而企业进行舆情监测工作是十分有必要的。企业应该如何挑选舆情监测系统呢？企业一般会重点关注到以下几个问题：1、全面性舆情监测系统的覆盖面，监测的渠道是否达到了全网监测的程度？网络内容监测全面性一般指系统所监测网站的类别及总量。通常情况下，一般监测系统不会做全网监测，除了技术上的困难外，在运营费用和投入上就是中小规模公司难以承受的。性能优越的监测系统会有选择地进行网络监测，客户关注领域的相关网站、排名靠前的大网站、热点网站是监测的主要对象。在全面性方面，慧科讯业实现了全面的社交媒体大数据覆盖：全面覆盖微博/微信/论坛/博客/Facebook/Instagram/Youtube；新浪微博最高等级商业接口，分钟级更新采集；微信非授权公众号监测；上千家国内论坛，全面覆盖垂直行业论坛等……此外在信源方面，慧科讯业与内容伙伴达成长期而紧密的合作，所提供的信息均获授权，用户可安心使用，无需为内容的合法性担心。2、准确性舆情监测系统的信息是否准确？是否能自定义监测内容？是否能定监测平台？为了提高内容识别的准确性，大部分网络舆情监测系统类似慧科讯业舆情数据分析站系统等采取了专业化发展的策略，通过面向特定领域的知识、经验和基础数据的积累与不断更新，逐步建立起舆情监测系统在特定领域内的服务特长和功能优势。随着互联网媒体、社交媒体的快速发展，信息和数据更是快速的积累和流动，这时更需要高超计算处理速度和复杂模型来提炼相关信息，挖掘真实的信息。慧科讯业有专职的语言学编辑团队维护行业知识，同时也不断地为研究院提供标注数据供其训练人工智能分析模型，以适应快速变化的信息世界。此外，慧科讯业在中文自然语言处理方面积累了丰富的经验，多年来一直致力研发语言学及人工智能技术，并为了更好地服务两岸四地的客户，对普通话和粤语的分析大力投入，使其在中文语意分析上更胜人一筹。3、时效性舆情监测是否及时？如何平衡舆情的时效性问题？很多信息都有时效性的！网络内容监测的时效性与准确性紧密相关。如果系统对内容的判断准确性高，需要的人工干预就少，监测信息处理的时滞就少，监测的时效性自然就会有保障。如果系统对判断的准确性不够，那么就需要一定的人工干预，通常情况下就会出现滞留。如果不能同时保证系统的时效性与准确性，就不能对网络突发舆情进行及时监测和有效的应急处理，而这对危机公关服务是非常关键的。除了大量投入的人力资源外，慧科讯业成立了独立的慧科研究院，专注中文内容的智能化分析，即在大数据的基础上对中文自然语义进行智能的解析与挖掘，兼顾网络内容监测的时效性与准确性。4、关联度能否针对特定方向进行监测及反馈？以便企业及时精准调整应对政策！监测系统如果致力于提供全方位的监测服务，就需要有较好的业务包容性，除了满足网络舆情监测的主要需求，还要能够根据客户需要做到定制化的服务，或叫“专用型系统”。“专用型系统”与“通用型系统”各有特色，客户在选择时主要评估是否能够充分满足自身需求，同时拥有较好的性价比。一个好的舆情监测系统必须有一个持续而专业化的服务保障体系为支撑，而“专用型系统”在此方面会有比较明显的优势，根据特定行业或其他特定领域的特殊需求事先预置一些特色功能，会对目标客户有很大帮助。如慧科讯业在与银行客户合作中打造的防范风险的智能“金钟罩”，针对银行经营过程中内部及外部风险，塑造了银行风控事前预警、事中监控、事后分析的全面“防护网”:从贷前的客户画像、反欺诈环节，到贷中授信、贷中跟踪，再到贷后监控、贷后管理、逾期管理、挽救不良各个环节，慧科讯业为银行风控提供一站式监测分析及解决方案。综合地看，舆情监测是一项需要顶尖信息处理技术与丰富处理经验的工作，慧科讯业基于近20年的海量媒体数据积累，凭借先进的人工智能技术，通过科学的分析建模，为全球超过2500家客户提供创新的产品服务和解决方案。客户可以透过慧科讯业的解决方案掌握有价值的资讯，发掘各种资讯之间的关联性，洞悉危机，全方面满足客户的需求。在出现负面舆情的时刻，慧科讯业能最快速时间内以邮件、短信等方式反馈给客户，全面降低企业舆情风险。点这里免费试用慧科讯业产品！本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。慧科大数据百家号最近更新：简介:大数据智能商业情报方案专家作者最新文章相关文章484被浏览54,130分享邀请回答sproutsocial.com在2015年做过一份针对美国民众的调查，有如下2条重要的结论：74%的消费者依赖社会化媒体来做出购买决策90%的消费者信赖同侪的推荐，仅有33%的人相信广告MalcolmGladwell在《The Tipping Point》中也提出联系人、内行和推销员这三种人际网络中的重要角色，这些人其实就扮演了意见领袖的角色，这些人在传播过程中会发挥“传播枢纽节点”的重要作用，能够促进品牌宣传和影响其他人的购买意向，具体例子请参看笔者的的第二部分。既然其他人的意见如此有价值，对于企业来说，如果能和那些在社群中拥有影响力的人或者“时髦制造者”建立紧密的联系，进而利用他们强大的号召力，将会在品牌营销中事半功倍，花费很小的精力就能得到较大的收益。此时，发掘这些意见领袖就显得尤其重要了。2.2.7 用户画像（Persona）用户画像是海量真实用户的典型代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。用户画像可以让产品设计者和品牌营销宣传者在产品设计/营销宣传的过程中能够抛开个人喜好和偏见，将焦点关注在目标用户的动机和行为上进行产品设计和营销策略制定。社会化聆听可以快速锁定那些在社会化媒体上讨论品牌/产品/营销事件的用户，进而获取到这部分最活跃的且最具价值用户的画像信息，从而给了产品设计者和品牌营销者们提供参考。详情请参考笔者的另一篇文章。2.2.8 客户服务与关系维系（CustomerService and Retention）在互联网时代到来之前，追踪用户的抱怨和吐槽是一件极具挑战性的事情。然而，伴随互联网时代应运而生的社会化聆听让企业拥有了倾听和监测用户关于产品的反馈和诉苦，以便请与尽早在产品生命周期发现关于产品的各类潜在问题，同时也能保证他们快速的响应消费者的任何要求。我们知道，获取新顾客的成本是维持老客户的6倍，社会化聆听能够提供一个稳定的平台，让品牌能够主动与消费者产生连接和对话，帮助消费者解决问题，并留住他们。在这里，举一个汽车行业之外的案例—消费者品牌Comcast（美国有线电视，宽带网络及电话服务供应商），Zappos和Bluehost，他们都拥有自己的团队，能够高频率且深入地与消费者产生互动，管理并监测他们的行为与路径。运用社会化聆听的方式来维系客户关系，在其他的服务行业例如机场和酒店，也成为了一个快速发展的趋势——他们希望打造一个强有力的、愿意传播并分享品牌口碑的品牌社群。2.3 Social Listening如何进行？笔者认为，社会化聆听可以细分为如下3个流程：2.3.1 确定具体目标，设定社会化聆听的策略做一件事之前，先要明确做的目的—需要用“聆听”到的结果来做什么；以及据此设定相应的策略—设置何种关键词组合以获取指定信息、在哪些渠道去监测这些重要的信息，以及选择哪个时间段来观测信息。比如下面这些目的和与其对应的策略设定：（1）想要识别出某汽车论坛主要的影响者/意见领袖？监测指定论坛的用户UGC信息，通过他们的发帖量，点赞量和粉丝量的多寡来确定主要的影响者。（2）发现新的市场机会？看到潜在用户对竞争对手的同类车型有哪些不满，具体反映在负面的用户措辞上。（3）监听特定的标签或者短语？选择和设置能反映关注内容的关键词，可以采用“与”“或”“非”来进行关键词组合。比如，下面一个关于“奥迪A6汽车动力系统”的社会化聆听关键词设置方案：2.3.2 选择合适的社会化聆听工具市面上，可以进行社会化聆听的工具有百度指数（百度司南）、微信指数、微指数和新浪微舆情（热度指数、全网/微博事件分析、微博传播分析、竞品分析）等。它们之中，既有免费的、可做基础分析的关键词热度查询工具，也有收费、可做商业级分析的社会化聆听工具。详情可以参看笔者的《的第二部分。而且，笔者认为，一个好的Social Listening（社会化聆听）工具应该具备如下特征：选好工具之后，通过设置特定的关键词\关键语句\品牌名称来追踪全网\特定垂直网站的媒体报道和用户UGC，发现新的机会，或是据此创造听众感兴趣的内容。2.3.3 结合具体业务场景，对社会化聆听的结果进行分析经过前面2个流程之后，就可以使用具体的社会化聆听工具进行自动化操作，从而得出详尽的结果了。然而，值得注意的是，得出的结果并不能直接使用，形成报告，需要结合所在行业的具体业务知识，进行去粗取精，去伪存真，过滤掉无效、无关信息，以及在专业知识的指导下对结果进行解读。下面，笔者将以一个汽车行业的案例，来详细讲述上面关于社会化聆听的3个步骤。3 社会化聆听的案例实操–汽车社会化媒体大数据实践在第三部分，笔者将以奥迪汽车下的一款豪华车型—奥迪A6（（Audi A6）作为实操案例，以此来对上面的理论部分的运用做一个简要的解说。因为商业分析报告的价值很大（一份报告价值XXX万），分析的复杂程度也与之呈正比，又因涉及商业机密，故笔者会略去一部分数据及重要的分析，力求在简短的篇幅中，使读者大致了解社会化聆听实操的大体思路和流程。对于该案例，笔者将采用如下图所示的分析结构/流程：3.1 数据准备3.1.1 分析目标确定（1） 新车上市反馈收集在新车上市阶段，通过全网和特定垂直网站（汽车之家、爱卡汽车、新浪汽车和搜狐汽车等具有影响力的汽车垂直网站/论坛），快速找出用户对新车在外观、动力、操控等九个维度的媒体或用户评价，对新车卖点是否认可，有哪些点被吐槽最多，对价格的预期等等。此外，通过监测竞品的产品反响及市场行为，研究竞品的优劣势，寻找自己可以切入的产品卖点。（2） 品牌口碑诊断通过电商数据、论坛数据、新闻数据，找出涉及本品牌评价的内容，利用情感分析、典型意见挖掘等文本挖掘技术，细分出涉及品牌评价的高频表述，并结合网站的权重进行曝光程度评估，快速、有效地了解本品牌在互联网上的口碑情况如何，为品牌传播策略的制定提供决策分析依据。（3） 车型综合诊断通过销量诊断模型找出车型在哪些地区比较成功，哪些地区差强人意，哪些地区具备潜力，把这些销售区域进行划分。同时，和该区域的销售标杆车型作对比，找到做得好的方面和不足之处，全面综合诊断车型的区域表现。某些指标更能细化到每个城市，有助于客户及时发现销量背后的问题，为市场策略制定提供参考。3.1.2 数据采集范围采集范围：全网/微博/汽车垂直网站（根据分析目的的不同调整数据采集范围）采集时间区间：~（绝大部分分析）、~（竞品分析）3.1.3 数据处理工具新浪微舆情（热度指数、信息监测、全网事件分析、微博事件分析、微博传播分析、竞品分析），通过设置领域内的关键词组合来捕捉指定信息头条媒体实验室，热点追踪微指数，用户画像Python，文本数据获取、数据清洗、数据预处理及自然语言处理3.2 全局性分析3.2.1 全网声量走势这里笔者选取的分析时间段为~，也就是截取了2017上半年4个月的全网口碑数据作为分析对象。从上图中可以看出，在这段时间内，整体声量曲线比较平稳，但在几个时间节点出现了“波峰”（如上图中的A、B、C、D、E、F），信息量陡增，这里可能出现了有些社会热门事件（如开豪车撞人事件、大规模召回事件等），或者是品牌公共宣传引起的。弄清楚这些“波峰”形成的原因，即了解引起舆论大规模生成背后的原因，对于品牌日后的公关极有帮助。笔者将在精细型分析中对其中的F点的“波峰”进行深入分析。3.2.2 信息来源分布在信息来源分布中，笔者去除了微博这一渠道，原因是，这部分产生的用户UGC信息量实在庞大，在信息来源渠道中占据“头名”。从上面两个图可以看出，除去微博这一信息渠道之后，微信和百度贴吧的信息量占据前两名的位置。值得注意的是，其中，汽车垂直网站除了汽车之家之外，绝大部分的都是诸如今日头条、一点资讯、上海热线、腾讯新闻这样的新闻网站，但可以想见，这类信息以新闻公关的软文为主。这类新闻应用拥有庞大的用户群，而且像今日头条这类基于个性化推荐引擎技术，根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐资讯，往往会使品牌方/经销商获得精准的用户，所以他们也对于在资讯类产品上投放广告乐此不疲3.2.3 全网情感正负面分析及时发现关于产品/品牌/营销事件的负面讯息是十分重要的，因为政务舆情应对中的“黄金4小时定律”也适用于企业的品牌公关。上图显示，在~这段时间内，涉及奥迪A6的全网信息中，有22.74%的信息量是负面的，也就是对奥迪A6不利的信息，这个负面数值较高，品牌方/经销商值得警惕，需要发现出现如此多负面讯息的原因，及时有效的进行负面口碑遏止。点击黄色“敏感”圆弧，进入负面讯息详情，可进行人工甄别和分析，如下图所示：3.2.4 全网关键词分析下面是这段时间内全网涉及奥迪A6的所有信息的关键词TOP20。假如我们对汽车行业和奥迪A6有足够多的了解的话（也就是精通业务知识），那么，通过这些关键词，我们可以对奥迪A6的“全网印象”有一个整体的感知，了解全网关于奥迪A6涉及哪些方面，给后续分析提供思考框架。从上图中可以看出，对于奥迪A6的讨论，集中在售后服务（ “投诉量”、“维权”、“4S店”、“汽车投诉网”、“服务”、“质量问题”、“汽车三包”、“诉求”）的探讨上。而根据前面的正负面情感分析，可以了解到这部分的口碑较差。以下是全网关于奥迪A6的关键词TOP200形成的关键词词云，我们可以从中发现很多意想不到的信息，再次，分析原理同上，笔者在此不多做分析。3.2.5 用户画像分析因微博上的用户量庞大，且用户信息相对完整，故笔者对这段时间内，微博上关于奥迪A6有过提及的用户进行用户画像分析。（1）性别从上面可以看出，这段时间内对奥迪A6有过讨论的用户的男女性别占几斤三七开，符合常识（男性较女性更关注车）。（2）年龄从上图中可以看出，25-34岁、19-24岁这两个年龄段，也就是中青年群体对于奥迪A6较为关注，不管发布这些信息的人是否买过车，毫无疑问，中青年群体日渐成为购车主力。（3）地域分布从上图中可以看出，微博上关于奥迪A6的信息量分布，北京、广东、江苏等地的信息量最大，说明这些省市区的媒体/微博用户关于奥迪A6的讨论较多，某种程度上表面了这些地区对该车感兴趣的（潜在）用户较多，或者被品牌营销信息“洗脑”的力度大，购买意愿会强于其他地区的用户，值得奥迪品牌方/经销商重点布局。以上是关于奥迪A6在全网上粗线条的、整体性的分析，接下来，笔者将结合汽车行业的具体业务需求，简要讨论一下跟奥迪A6相关的精细型分析。3.3 精细型分析3.3.1 突出舆情事件剖析在全局性分析的“全网声量走势”部分，A、B、C、D、E、F这几个点是全网声量曲线的“波峰”，也就是当天的全网信息量陡增。现在以F点的情况为例，探明其发生的原因。点击F点，触发信息详情页面，用以发现热点出现的原因。连续翻动详情页，发现关于两个熊孩子玩火引发奥迪A6的新闻出现在多个信息渠道且数量庞大，可以确定是该条信息引起了这一天的舆论高潮。紧接着，笔者找到其中一条传播影响力大的微博，如果想对它的传播路径进行分析，可参看笔者先前的一篇文章。本来，这场惨剧跟奥迪A6没有直接的关系，因为这个突发事件责任不在车，而在于熊孩子调皮，家长也没有看好孩子。但是，奥迪A6却被莫名其妙的卷进了海量的社会事件报道中，和“熊孩子”、“火灾”搭上关系的，经过众多媒体和微博大V的跟进传播，难免会强化或损失掉部分重要信息，事情在后续的传播中会逐渐失真，搞不好会被别有用心的人加以利用。古斯塔夫·勒庞在《乌合之众》里提到“群体表现出来的感情不管是好是坏，其突出的特点就是极为简单而夸张…不幸的是，群体的这种夸张倾向，常常作用于一些恶劣的感情…”总之，品牌方若不对此类报道加以正确的引导，很容易给不明真相的吃瓜群众留下不好的印象。3.3.2 口碑详情分析除了上面关于奥迪A6的整体口碑情况，品牌商更感兴趣的是关于汽车本身（包含服务），哪些方面的市场上的反响较好，哪些让用户吐槽不已，而后者是他们更为关注的，直接关系到这款车在市场上的成败。根据各大汽车垂直论坛上，用户对汽车的评价的侧重，笔者将其划分为操控、外观、价格等9个维度，包含“硬件”（材料、外观、零部件等）和“软件”（价格、售后服务等）两大方面。综合全网关于这9各维度正面声量的绝对量和相对量的数值大小，得到如下图所示的各维度口碑对比图。由上图可以看到，行驶过程（转向系统或方向盘、驻车制动等）的正面声量最大，说明奥迪A6这部分在市场上的口碑反馈较好；操控（转向灯或转向灯开关、遥控锁等）的正面声量居第二的位置，但负面声量的绝对值和相对比重较大，值得奥迪制造商/品牌商注意。与此类似的还有，内饰、舒适性这两个维度，都是负面声量的绝对值和相对占比较高。3.3.3 竞品分析这部分，笔者选取了在市场上跟奥迪A6处于竞争关系的另外5款车型作为竞品分析的对象，它们分别是奔驰E级（Benz E-Class）、宝马5系（BMW 5 Series）、阿尔法·罗密欧166（Alfa Romeo 166）、捷豹S型、雷克萨斯GS（Lexus GS）。因互联网时代的信息传播具有短、平、快的特点，市场形势也是瞬息万变，故为了保持时效性，笔者仅选取近一个月的全网数据作分析。（1）传播走势对比在分析时间段内,宝马5系的全网声量曲线一直处在最上方，表明该车在全网传播方面“碾压”了其他5款车，全网信息传播居于第二的奥迪A6仅在4-5和4-8这两天略微超过前者。紧跟这两款车其后的是奔驰E级。可以看出，宝马5系和奔驰E级是奥迪A6 的主要对手，需要密切关注它们品牌方的“营销攻势”。（2）负面走势对比“树大招风“，在分析时间段内，全网传播处于领先地位的宝马5系，在互联网上敏感报道数最多，并在时达到顶峰，为444条，其次为”奥迪A6″、”奔驰E级”、”雷克萨斯GS”。弄清楚竞品产生负面消息的原因，对品牌自身来说非常重要—把他人的“教训”当做自己的“经验”，可以避免无谓的损失。（3）正负面高频词汇这部分是关于这几款车在近一个月内的全网印象（信息的关键词提取），由此可以一窥全貌，对于感兴趣的关键词可以进行深入的“钻取”分析。如上图所示，”奔驰E级”的负面高频词汇主要以”曝光”、”伪装”、”事故”为主;”奥迪A6″的负面高频词汇主要以”事故”、”受损”、”曝光”为主;”宝马5系”的负面高频词汇主要以”无语”、”飙车”、”曝光”为主;”阿尔法·罗密欧166″的负面高频词汇主要以”无语”、”飙车”、”曝光”为主;”捷豹S型”的负面高频词汇主要以”百姓”、”千篇一律”为主;”雷克萨斯GS”的负面高频词汇主要以”停售”、”召回”、”短命”为主。（4）竞品各维度对比分析将这6款竞品车型放在上面所提及的汽车口碑的9个维度上做对比分析，结果如下图所示：由上图可以看出，奥迪A6在外观、内饰、服务这3个方面的正面口碑较为明显；而宝马5系在行驶过程上有较明显的优势，奔驰E级在空间和操控上的口碑甚好。然而，奥迪A6在汽车配置、行驶过程和空间等方面是“短板”，市场正面口碑较其他5款车系偏弱，这是奥迪制造商/品牌方需要着重改进和注意的方面。3.3.4 关联词分析以下数据来源于选自“头条媒体实验室”，基于今日头条7亿累计激活用户，7800万日活用户（截至2016年12月底）的海量行为数据及文章数据，因用户覆盖面广和用户基数庞大，对其相关人群进行分析可以起到“管中窥豹”、“一叶知秋”的效用。如果该用户点击并阅读跟“奥迪A6”相关的文章，则判定该用户对该车感兴趣。这里的相关词的“相关性”基于词汇之间的“共现原理”得到，详情请参看笔者之前的文章第三部分，以下是“相关性”的计算公式：关键词A和关键词B的相关度 = 同时包含关键词A和关键词B的文章的阅读数 / 包含关键词A的文章的阅读数上图初看较为复杂，但细分为3个维度就很容易理解了：气泡面积代表热度指数值大小。每个关键词的气泡大小代表该关键词在分析时间段内的热度大小，跟被浏览、阅读的数量呈正相关；颜色代表该关键词的热度趋势。绿色代表呈下降趋势，红色代表呈上升趋势；圆环深浅代表相关度大小。从里到外有三个圆环，由深到浅表明该词跟核心词（也就是“奥迪A6”）相关关系的由强变弱。可以看出，上述提及的奥迪A6的相关词大都是其同类型的竞品，也是一些豪华车型，如宝马5系、雷克萨斯、宾利和英菲尼迪等。值的注意的是，跟奥迪A6相关度较高且关注呈上升趋势的是宝马、奔驰和宝马5系，这表明它们经常在同一篇文章中被提到（多半是拿来做对比），能在某种程度上反映奥迪A6将要面临的主要对手，品牌方需做好品宣工作。将上图转化为列表形式，可以分别看到跟核心词“奥迪A6”有关的相关词的“相关度排名”和“热度排名”。不过，笔者窃以为，图能反映的信息量更大一些，能将三个维度的信息以直观的形式同时反映在一张图上，力求最大限度的还原现实世界中的现象，而列表会造成信息之间的割裂，损失掉部分重要信息。。。3.3.5 典型意见挖掘以上绝大部分是来自于媒体方面的信息，而关于用户的发声稍显不足，或是不够“纯净”。为此，笔者专门抓取了近三个月来，汽车之家、爱卡汽车、新浪汽车、搜狐汽车等数个有影响力的汽车垂直网站/论坛上用户关于奥迪A6的口碑评价信息。根据“帕累托法则”，这部分数据具有很强的代表性，能在某种程度上代表垂直网站上用户对于奥迪A6的口碑评价。过滤掉其中的垃圾信息（广告、跟车无关的言论、明显的水军等），留下近6000条的评论信息。然后，笔者对这些用户口碑评论进行典型意见挖掘，仅列出典型意见TOP10（代表语句数量TOP10），每个典型意见的代表语句TOP5，以及典型意见的影响力（占比）。如下表所示：可以看到，在典型意见TOP10中，用户对于奥迪A6 的评价多以正面为主，如：空间大（乘坐空间和储物空间）操控良好（方向盘很轻和指向精准）乘坐较为舒适油耗满意负面评论的重要集中在：起步动力比较弱油门需要花大力气深踩，操作吃力3.4 结论和建议从上述分析结果来看，可以得出如下简要的结论：奥迪A6的整体网络评价呈负面，品牌方需要找出源头，做好品牌的正向公关；也要注意“打擦边球”的、涉及品牌的社会负面新闻，应及时疏导，予以破解，避免此类“天降的麻烦”要注意用户在售后服务方面的投诉，，重点关于线下4S店服务、、质量问题、汽车三包等问题的处理竞品方面，特别需要注意的竞争对手是宝马5系产品方面，在汽车配置、行驶过程和空间方面存在短板，在动力方面的用户负面口碑尤其要注意（起步动力比较弱，踩油门操作吃力），这些是汽车制造商需要着力改进的方面4 结语通过上述对奥迪A6这一行业应用的实例分析，我们可以对社会化聆听的功能有一个更深刻的认知：品牌或者问题概要：人们如何评价您的品牌或问题的初步概要，完美适用于pre-survey调查以及问题的发展市场审计 ：涵盖多个品牌或问题的深入报告，全方位“ 聆听” 包括竞争对手对比信息、品类综合信息和可实施的建议持续追踪： 定期监测潜在的危机和竞争动向并且挖掘意想不到的惊喜社区整合 ：在您自己的社区，捕捉会话，量化讨论话题，追踪一段时间里的会话数量，并辨别新兴主题参考资料：1.《基于社会媒体的观测与预测技术》,哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心，刘挺2.新浪微舆情（热度指数、信息监测、全网事件分析、微博事件分析、微博传播分析和竞品分析等）3.头条媒体实验室4. The Beginner’s Guide to Social Media, 5.The Impact of Big Data on Social MediaMarketing Strategies, ，Dennis Hung6. Social Listening Enables Social Business, CMONetwork, Daniel Newman7.Social media metrics: Using big data andsocial media to improve retail customer experience, Daniel Newman,RetailWriter8. 引用：6220 条评论分享收藏感谢收起378 条评论分享收藏感谢收起如何判别舆情系统的优劣？_百度知道
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我有更好的答案
排名靠前的大网站、热点网站是监测的主要对象。综合地看，相对于“准确性”与“时效性”而言“全面性”问题更容易解决，对于时效性，中文内容监测还需要对信息自动进行聚类、情感分析，网络媒体和内容形式的发展非常迅速，一个好的舆情监测系统必须有一个持续而专业化的服务保障体系为支撑，而“专用型系统”在此方面会有比较明显的优势。另外.5~3天左右。这个时间已经远远超出了前文提到的网络舆情监测及响应“黄金4小时”周期、有的专注于消费品牌，同时拥有较好的性价比。两类系统相比较，我个人更看好“专用型系统”未来的发展。新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。在分词基础上，不同的客户会有不同的要求。有的客户会要求做到“实时监测”，例如提供危机公关服务的公关公司、广告公司和一些关注于民生与社会动向的机构等；也有的客户对时效性要求不是这么高。有一些监测系统的结果是依赖于baidu：网络内容监测时效性。限制的原因有所不同，而这些大型搜索引擎的数据抓取更新是有自己的特定规律和周期。对于排名靠后的网站，搜索引擎爬虫软件会隔几天。英文每个单词之间用空格或标点符号进行分隔，与英文不同，中文字之间没有空格，由字组成词存在多种可能情况，中文分词是识别的一个难点，但牺牲了时效性，电商网站（自主平台类）主要为了防范网络商品比价。“真歧义”必须要联系上下文才能够确定在文中的具体涵义；二是新词识别，时效性自然不会有保障。当然：对网络内容监测的准确性、缩略语等）等的识别问题、区分正负面，可能有两种或者更多的切分方法。主要有“交叉歧义”、“组合歧义”。主要根据是，内容服务网站、社会化网络媒体（SNS网站、微博等）主要是出于对信息及用户数据的保护和主管部门的特定要求，其中涉及到的专业技术不是本文关注的范畴。如果系统的时效性低。为了提高内容识别的准确性，大部分网络舆情监测系统类似多瑞科舆情数据分析站系统等采取了专业化发展的策略，通过面向特定领域的知识、经验和基础数据的积累与不断更新，逐步建立起舆情监测系统在特定领域内的服务特长和功能优势。由此、“真歧义”（相关定义参见附录）三类情形，就不能对网络突发舆情进行及时监测和应急处理，在政府管理服务领域。对于内容的判断是一个关键技术，目前的监测系统还不能做到对内容信息的完全自动判断和处理，在不能保证内容识别百分之百准确率的情况下。分词难点：一是分词的歧义识别，歧义是指同样的一句话，往往需要对监测分析的中间产物或不能识别的信息进行一定程度的人工校验和清洗。中文信息在处理上具有一定特殊性和技术难点，在某个行业或细分领域有的系统监测得好、有的系统就不行；同样，例如对品牌价值进行评估的服务需求，对特定事件做事后评估的服务需求等等。通常情况下，时效性高低是网络舆情检测系统定价的一个重要基础，多瑞科舆情数据分析站系统企业市场调研版本系统从节约经费的角度出发。这里要指出的是，客户关注领域的相关网站，而这对危机公关服务是非常关键的，这些功能会对目标客户有很大帮助和价值，也会成为营销中的主要卖点之一，能够满足网络舆情监测的主要需求。绝大多数号称能够做到“全网监测”的系统都是依赖对搜索引擎的搜索结果进行再分析——元数据抓取、机构名。不过在全面性方面也有一些技术问题需要处理，一些主要的内容服务网站、社会化网络媒体和电商网站对于爬虫软件已经做了限制。时效性的高低与软硬件技术和运营设备资源都有密切关系，在部署过程中完成一些定制化的工作。“专用型系统”与“通用型系统”各有特色，客户在选择时主要评估是否能够充分满足自身需求、提取摘要，特别是自动根据上下文内容判断情感倾向与危机度。前文已经指出，这种方式可以达到了大覆盖、有的专注于特定行业……也有一些监测系统提供全方位的监测服务。而这正是网络舆情监测的核心工作之一如何判别舆情系统的优劣？评价标准之一，也有数个细分领域，不同系统的表现也是参差不齐。评价标准之二，不一定非要求做到“实时监测”。评价标准之三，或者能够根据客户需要做到定制化的服务，这类系统通常都会针对新客户有一个系统部署阶段。网络内容监测全面性的概念很好理解，就是系统所监测网站的类别及总量。通常情况下，监测系统不会做全网监测，先不说技术上的困难，仅在运营费用和投入上就是中小规模公司难以承受的。性能优越的监测系统会有选择地进行网络监测、商标、简称，随着时代的发展，这些系统有较好的业务包容性、google等搜索引擎的搜索结果进行再分析（所谓的元数据抓取），时效性与前面提到的准确性是紧密相关的。如果系统对内容的判断准确性高：网络内容监测全面性，中文新词不断涌现，如果没有被收录而要进行自动识别是非常困难的。与之相似的还有专业术语、名称（包括，人名，也就有了舆情监测服务市场的细分化，有的专注于民生与社会动向，“专用型系统”还可以根据特定行业或其他特定领域的特殊需求事先预置一些特色功能，如果设计得当，甚至更长时间，才会光顾一次，需要的人工干预就少（当然，理想状态是完全不需要人工干预），监测信息处理的时滞就少，监测的时效性自然就会有保障。如果系统需要一定的人工干预，通常情况下，会平均滞后0，客户还是应当选择满足自身业务时效性需求前提下性价比较高的系统和服务，技术因素是一方面，通过加大服务器和带宽等运营资源的投入也能够取得显著地改善。准确性方面不同系统的表现差异很大。从市场反馈的情况看，在商用领域，需要分行业进行监测服务的业务积累。这种情况下
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