网络舆情是怎么监测的？主要通过什么途径

网络舆情是怎么监测的？主要通过什么途径~

网络舆情监测是通过对信息的实时搜索抓取，通过网络搜索以及网上调查来监测的。网络舆情是社会舆情在互联网空间的映射，是社会舆情的直接反映。传统的社会舆情存在于民间，存在于大众的思想观念和日常的街头巷尾的议论之中，前者难以捕捉，后者稍纵即逝，舆情的获取只能通过社会明察暗访、民意调查等方式进行，获取效率低下，样本少而且容易流于偏颇，耗费巨大。而随着互联网的发展，大众往往以信息化的方式发表各自看法，网络舆情可以采用网络自动抓取等技术手段方便获取，效率高而且信息保真（没有人为加工），覆盖面全。网络舆情监控做的专业的是上海蜜度，上海蜜度的新浪舆情通根据客户需求进行全网数据的获取、清洗、监测、分析、预警，同时通过数据挖掘与分析模型减少人为因素对客观数据分析结果的影响，保证舆情数据的及时性、准确性、全面性。 专业舆情服务团队则根据客户具体需求提供更加个性化的人工服务，包括：内容分拣、要闻推送、简报制作、专业报告定制等舆情服务

一般中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源。舆情，指在一定的社会影响空间内围绕事件的产生、发展和变化，舆情不是对民意的简单规律概括，是作为参与者的公众对涉事方客体及其政策方向持有的社会综合态度。同时，也是较多群众对于各种社会问题和现象所表达的信念、情绪、意见和态度等方面的表现。相比较而言网络舆情监控应找效率好的。新浪舆情通是上海蜜度信息技术有限公司研发的政企舆情大数据服务平台。 新浪舆情通以中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，7*24小时不间断采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源，每天采集超过1.4亿条数据。

数据源的获取是做舆情监测的第一步，有了米才能做粥嘛。从获取的方法上有简单的取巧办法，也有复杂到需要应对各类网站难题的情况。
方法大致如下：
使用搜索入口作为捷径
搜索入口有两类：一类是搜索引擎的入口， 一类是网站的站内搜索。
做舆情监测往往是有主题、有定向的去做， 所以很容易就可以找到监测对象相关的关键字，然后利用这些关键字去各类搜索入口爬取数据。
当然也会遇到反扒的问题，例如你长时间、高频次的爬取搜索引擎的结果页面，网站的反扒策略就会被触发，让你输入验证码来核实是否是人类行为。
使用搜索入口作为捷径也会带来一些好处，除了爬取门槛低，不需要自己收录各类网站信息外，另一个特别明显的好处是可验证性非常好，程序搜索跟人搜索的结果会是一致的， 所以人很难验证出你获取的数据有偏颇。
爬虫根据网站入口遍历爬取网站内容
第一步要规划好待爬取的网站有哪些？ 根据不同的业务场景梳理不同的网站列表， 例如主题中谈到的只要监测热门的话题，这部分最容易的就是找门户类、热门类网站，爬取他们的首页推荐，做文章的聚合，这样就知道哪类是最热门的了。思路很简单，大家都关注的就是热门。至于内容网站怎么判断热门，这个是可以有反馈机制的：一类是编辑推荐；一类是用户行为点击收集，然后反馈排序到首页。
第二步是使用爬虫获取数据。爬虫怎么写是个非常大的话题，在这里不展开说明，需要提一嘴的是， 爬虫是个门槛很低但是上升曲线极高的技术。难度在于：网站五花八门；反扒策略各有不同；数据获取后怎么提取到想要的内容。
数据检索与聚合
数据获取下来后哪些是你关心的、 哪些是垃圾噪声，需要用一些NLP处理算法来解决这些问题。这方面门槛高、难度大。首先大规模的数据如何被有效的检索使用就是个难题。 比如一天收录一百万个页面（真实环境往往比这个数量级高很多），上百G的数据如何存储、如何检索都是难题。值得高兴的是业内已经有一些成熟的方案，比如使用solr或者es来做存储检索， 但随着数据量的增多、增大，这些也会面临着各种问题。
通常对热门的判断逻辑是被各家网站转载、报道的多， 所以使用NLP的手段来做相似性计算是必须的，业内常用的方法有Simhash或者计算相似性余弦夹角。有些场景不单单是文章相似，还需要把类似谈及的文章都做聚合，这时就需要用到一些聚类算法，例如LDA算法。从我们的实践经验来看，聚类算法的效果良莠不齐， 需要根据文本特征的情况来测试。

网络舆情
主要是通过相关软件健康。
原理 类似搜索引擎，自动抓取热度， 关注度，舆论风向。

舆情监测系统可以全面监测对新闻、论坛、微博、微信、客户端、贴吧、平媒、社交媒体、搜索引擎等媒体，舆情信息“一网打尽”。

把舆情搜集工作从繁重枯燥的人工劳动中解脱出来，不再一个网站一个网站的去看，一个帖子一个帖子的去甄别，一个关键词一个关键词的去搜索。发生舆情主动告知，而不是被动地到处去找，工作导航引导您完成日常舆情监测。

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