大型晚會輿情監測分析方案

隨著春節的臨近，各類晚會話題熱度不斷，如元旦晚會、小年夜晚會、春節聯歡晚會、元宵晚會，以及剛剛結束不久的跨年晚會等等。

以 #春晚# 為例，根據識微商情輿情監測統計數據顯示，2023年1月1日0點-2023年1月9日0點間，話題相關的網絡信息量超312.4萬。從平臺熱度來看，話題聲量集中在網友交流活躍的社交平臺，占比91.1%；視頻平臺其次，占比5.6%。從網絡情緒來看，話題下相關討論以正面表達為主，占比55%。負面及中性表達另占比3%、42%。

盡管整體的表達仍然以正面為主，但是近年來不少晚會卻是飽受差評，這似乎成為了一種新常態，早已見怪不怪了。如典型的觀眾期待的節目被拿下、被指沒創意、抄襲、炒作虛假收視率、明星跑調、假唱普遍、黑幕等等。

因此，不論是對于平臺方還是冠名商、贊助商等各方來說，為了盡可能地避免危機損失，就亟需做好大型晚會輿情監測分析工作。那么，具體應該怎么做呢？

大型晚會輿情監測分析

一、監測平臺

1.監測黨媒、央視媒體、權威媒體等對于晚會的報道信息；

2.監測主流、小眾的社交媒體對于晚會所發出的聲音；

3.監測論壇、博客、貼吧等晚會輿論信息；

4.監測抖音、快手等視頻類晚會信息；

5.監測小紅書、知乎、公眾號等平臺上的晚會信息。

二、監測內容

1.輿情萌芽期：輿情信息來源網站、博文作者影響力、信息內容敏感程度；

2.輿情發展期：輿情是如何傳播開來的、當前網民針對該輿情事件主要在討論什么問題、哪些網絡大V傳播了該信息、這些大V之間有何聯系等；

3.輿情爆發期：參考網友、媒體對于該輿情事件看法，他們在討論什么話題，最關心什么話題，這些輿論聲音、發聲渠道的數據占比等；

4.輿情回落期：網民在公關回應后的情緒變化、輿論討論主要話題，評估企業公關效果。

三、監測工具

不論是晚會這種短期性的監測需求還是企業發展過程中所需要的長期性監測需求，在輔助工具上，輿情產品毫無疑問都是最佳選擇。在這里以識微科技大數據輿情監測分析系統為例，旨在幫助用戶擺脫信息收集和整理分析的困擾，可覆蓋新聞媒體、社交媒體、主流門戶網站、論壇、博客、微信公眾號、短視頻等多個平臺，不僅能自動將監測信息按時段分類，還可同步支持按平臺類型、人群、地域、情感、重點網站等進行分類，多角度、多維度可視化監測結果，為輿情的引導、應對、總結提供數據支持。

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