如何對輿情系統的數據進行分析和解讀

輿情是大眾意見觀點信息合集的總稱，所以輿情工作主要是監測網上的各種輿情輿論信息，如媒體的議題、觀點，網民的意見、建議、褒貶與評價等。

一、如何收集輿情數據？

互聯網時代，信息數據量龐大且傳播形式渠道多樣化，如何快速收集到海量數據并進行歸納分析，成為輿情工作的難題。

目前因為人工采集數據費時費力，大部分還是選擇使用識微商情系統之類的輿情監測工具去做一個網絡信息收集工作，以減輕負擔、提高效率。識微商情收集所有主流新聞、社交、視頻等網站和App、博客、論壇等的公開提及。

輿情監測工具一般會對收集到的數據做一個基本的分類和梳理，不同的項目對應不同的分析方向。

在某個事件發生后，人們會通過各種途徑了解到事情的真相，隨后表達自己的情緒、立場、觀點等。當一種論調得到大家的認同后，輿情甚至可以對事件的走向發生重大的影響。如果可以從這輿情中分析出些什么，得到些什么，那么就可以做出一個正確的決定。輿情分析就是根據特定問題的需要，對針對這個問題的輿情進行深層次的思維加工和分析研究，得到相關結論的過程。所以，如何解讀和分析輿情系統數據很有必要。

做輿情分析之前首先是要獲得數據，其次是根據這些數據做分析。（以下的一些分析項目和數據都是基于識微商情系統）

輿情數據收集

根據需求，通過關鍵詞來設定監測主題，一般是監測品牌聲譽、營銷活動、競爭對手、行業動態、某個事件這幾個方面。

關鍵詞設置：

l 品牌聲譽：公司、品牌、產品的名稱、簡稱

l 營銷活動：活動主題

l 競爭對手：對手的公司、品牌、產品的名稱、簡稱

l 行業動態：業務相關的術語（如做口紅的公司監測詞可以設置一些“化妝”“唇彩”的相關詞）

l 某個事件：事件主體、發生了什么

設置好監測主題之后，即可獲得互聯網上所有符合設定的公開信息。

二、如何分析輿情數據？

打開監測主題的分析面板，可以看到系統提供的分析項目，每個項目已經歸納整理對應數據結果。主題下顯示分析時段的部分，也是一個篩選器，可以進行監測時間跨度、平臺、信息類型的篩選。識微商情系統界面展示分析數據的可視化圖表，也提供分析數據和分析結果（報告）的下載，

以下詳細介紹各個分析項目是做什么的，以及數據結果如何解讀的具體示例（部分圖表為系統圖，部分根據系統數據自行制作）：

（1）重點統計

重點統計提供了監測主題下一些重要數據的一個概覽，比如相關信息總量、負面信息量、熱門傳播內容等，這樣可以對于當前的情況有一個基本的了解。

（2）時間趨勢

時間趨勢，有些工具也可能叫發展趨勢、輿情態勢，指某個監測主題在某一段時間內的網絡信息發展趨勢。網絡信息瞬息萬變，趨勢也是跟隨著實時變化的。

通過設定的關鍵詞得到趨勢數據后，可以直觀的了解監測主題的整體輿情發展情況是上升還是下降，總結輿情傳播的路徑和特征，評估輿情發展階段、預測未來趨勢。

峰值意味著是輿情發展中的關鍵節點，是趨勢分析需要著重注意的點。分析推動傳播高峰出現的事件或節點，分階段了解輿情傳播過程。

“山姆涉二選一事件”時間趨勢分析：

2021年10月22日，家樂福中國第一家會員店開業。當晚22：49“家樂福會員商店”便發出了一份道歉信，“在開業第一天，競爭對手施壓供應商回購買空相關商品，使得不少會員消費者無法購買。從會員店籌建到開業，競對持續向一些品牌施壓，如果該品牌供貨給家樂福會員店，就下架該品牌在競對的產品。甚至在開業當天，部分品牌不堪競對的壓力，不得不到現場掃貨買斷其所有產品，我們還頻繁接到品牌不再繼續合作的消息。”反對以自身市場地位強迫商家“二選一”此時事件并未引發大規模的關注，網絡僅有較小輿情熱度波動。

10月24日，“第一財經日報”發布對事件的調查報道。盒馬X會員店總經理長隱（阿里系花名）表示：從去年10月首店開業至今，盒馬X會員店也長期遭遇到上述家樂福會員店所遇到的類似情況，即“二選一”，在上海以外的城市，有部分供應商迫于壓力停止了與盒馬X會員店的合作。

家樂福和盒馬的“抱團”吸引了更多網友的關注，10月25日上午，相關話題輿情熱度驟升至峰值，隨后快速下降，但仍保持在較高水平。

（3）情感分析

情感分析，也稱為意見挖掘或情感 AI，指分析在線文章以確定它們所承載的情感基調的過程。該過程背后的科學基于自然語言處理和機器學習的算法，將文章分類為正面、中性、負面。情感分析有助于找出發帖者對某個話題的態度。

情緒分析會展現輿情整體情緒傾向，對網絡上新聞媒體、網民的總態度進行正面、負面、中性（或非敏感、敏感）劃分。如果監測的品牌、產品或服務的負面評價突然激增，則表明輿情危機可能正在醞釀中。

結合時間和信息量維度，還可展示不同情緒的變化過程。如研究在某個事件或者活動發生前后情感變化，可以用來衡量影響力/效果。

在情緒分析板塊，除了對輿論整體情緒進行展示外，分析不同情緒的推動因素也是重要一環。通過對不同情緒的輿情信息的整理分析，可以獲得對應情緒的主要觀點態度、傳播情況等，全面體現相關輿情在情緒傾向這一維度的情況。

通過情緒分析，可以更好地了解客戶對品牌/事件/活動的感受，獲得有助于改進產品和服務的見解，對客戶反饋更敏感，對負面情緒迅速做出反應并扭轉局面，實時監測品牌聲譽情況。

“滴滴被罰事件”前后網絡情緒變化：

隨著滴滴被處罰一同曝光的，是滴滴存在16項違法事實，收集用戶、司機的手機截圖、剪切板、身份信息、生物信息、職業信息等，還存在嚴重影響國家安全的數據處理活動。無論前者還是后者都讓網友十分憤怒，討伐之聲不斷。受處罰事件影響，滴滴口碑急劇下降，正面情緒占比從事前的41%下降到9%，負面情緒從事前的6%上升到43%。

（4）話題分析

話題分析，指監測主題下被被多數表達的話題內容，可能是某個事件的關鍵事實、也可能是主流的觀點。通過話題分析，可以把握事件聲量傾向性、關鍵詞、主要觀點，以及其在媒體渠道的傳播情況，

話題分析模塊中，一般從媒體報道和網民言論兩方面進行分析，概括總結不同身份視角下的不同輿論聲音，全面了解輿情聚焦方向。若媒體報道和網民言論趨同，也可合并劃分。

在話題劃分中，要注意統一劃分標準，保證不同話題間的平行關系，避免話題間存在從屬、重疊問題，為后續的分析打好基礎。

“土坑酸菜事件”媒體話題分析：

多數媒體以傳播3·15土坑酸菜問題為主，相關文章占比達56.1%。央視曝光土坑酸菜問題后，涉事企業如插旗菜業以及關聯企業如統一、康師傅、白象和五谷漁粉等紛紛發表聲明，成為部分媒體報道的重點，相關文章占比18.4%。針對央視曝光的“土坑酸菜”問題企業，監管部門迅速開展行動，事發地市監部門采取查封措施，市場監管總局也派督導組趕赴湖南開展行動，甚至全國各地監管部門紛紛開展食品安全排查、清查行動，部分媒體對此做出了跟進報道，相關文章占比13.8%。“土坑酸菜”丑聞爆發后，深陷輿論風波中的方便面、調味品、餐飲等關聯行業所受到的沖擊也引發少數媒體關注，相關文章占比8.2%。其中，又以電商平臺與線下超市全線下架酸菜食品、對關聯企業的股價影響、對芥菜種植戶的影響的關注度較高。此外，還有少數媒體報道文章涉及起底插旗菜業發展史、科普腌制食品的危害和正確制作酸菜的方法等內容，相關文章占比3.5%。

“土坑酸菜事件”網民話題分析：

自央視3·15晚會曝光“土坑酸菜”現象后，大多數網民在傳播這一信息的同時，也對涉事企業無視食品生產安全標準、忽視食品衛生安全的無良行為予以了譴責，相關言論占比62.4%。部分網民對3·15晚會敢于為消費者發聲、勇于曝光問題企業的行為表示肯定，并希望更多媒體加入捍衛、監督食品衛生安全問題的隊伍，相關言論占比13.7%。據央視曝光的視頻顯示，“土坑酸菜”僅在國內市場銷售，而出口酸菜則采用專業、標準的發酵池制作，國內國外生產的“雙重標準”引起了網民的強烈不滿，“中國人專騙中國人”“自己人坑自己人”等成為熱門詞句，相關言論占比8.1%。同時，視頻中涉事企業負責人對酸菜剩菜“雙重標準”的解釋也刺痛了網民的心，部分網民認為“土坑酸菜”之所以泛濫、猖獗，與監管部門日常監管不嚴、相關法律條規處罰過輕密不可分，紛紛呼吁加強對涉事企業和相關負責人的懲處，兩種相關言論分別占比7.8%、6.2%。此外，還有少數言論涉及對其他腌制品制作流程的擔憂、關注如何加強食品安全監管等內容，相關言論占比1.8%。

（5）媒體類型

媒體類型，指信息傳播媒介類型。通過媒體類型分析，可以了解到監測主題下的關注者、參與者、傳播者主要分布在哪些渠道及每個渠道的傳播趨勢。

通過對媒體類型的篩選，還可以了解到各個渠道上的情感傾向、話題傾向等多個維度數據。以此為依據，可以選擇適合的渠道開展公關或者營銷活動。

“以嶺藥業王思聰事件”媒體類型分析：

在監測時段（2022年4月10日-23日）內，全網有關“以嶺藥業風波”事件的信息共計68萬余條，相關信息主要集中分布在社交平臺，占比78.46%。其次是APP和新聞平臺，分別占比12.66%、3.73%。其中，“丁香醫生”“睡前消息編輯部”“王思聰”等大V發表相關看法，引發網民積極參與討論，是輿論信息較為集中分布在社交平臺的主要原因。而與社交平臺不同的是，APP與新聞平臺的內容則以傳播事件相關信息的文章為主，相關信息集中于資訊聚合類新聞網站及APP平臺。其次，“北京商報”“杭州日報”等媒體的評論性文章也引發了眾多媒體及網民的轉載與討論。

（6）屬地分析

屬地即IP歸屬地屬地。6月27日，國家互聯網信息辦公室發布《互聯網用戶賬號信息管理規定》，自2022年8月1日起施行。《規定》提出，在互聯網用戶賬號信息頁面展示合理范圍內的互聯網用戶賬號的互聯網協議（IP）地址歸屬地信息，便于公眾為公共利益實施監督。

屬地分析將呈現信息的地域分布，進一步了解不同地域間網民對監測主體的關注熱度、分析關注人群的地域特征。

滴滴被罰事件屬地分布：

關注滴滴被罰事件的屬地熱度最高依次為廣東、北京、江蘇。滴滴市場主要集中在一二線城市，這三地經濟發達、互聯網用戶眾多。

（7）熱門網站

熱門網站，即根據監測主題下產生信息較多的網站。通過對信息的分布渠道進行分析，了解輿情分布的平臺情況，傳播什么樣的內容。企業可以結合媒體類型，為之后的活動傳播渠道規劃提供參考。

近一天討論“趣店”的熱門網站：

今日頭條、抖音、公眾號是討論“趣店”最多的平臺。從類型上看，前十的站點新聞媒體網站和App居多。

（8）熱門文章

熱門文章，即監測主題下獲得較多傳播的內容。一般從文章標題、信息來源、內容概要進行聚合分析，加入傳播時間及轉發量等方面考量，展現輿情傳播中的熱門內容。通過熱門文章，方便快速了解監測期內輿情的重點事件或媒體的發文側重點。

“趣店”近一周熱門文章：

提及“趣店”的熱門文章主要集中在該公司近期的一些事件，如直播賣預制菜、被董宇輝拉黑、合作明星解約道歉，或對這些事件發表看法、或深挖事件背后的一些相關內容，如抨擊“帶血”的酸菜魚、盤點趣店的發展史等。

（9）熱詞分析

熱詞分析，即監測主題下被頻繁使用的詞組分析。通過熱詞分析，可以了解被輿論重點關注的事件關鍵信息、主流態度/觀點等。

土坑酸菜事件網民熱詞分析：

“土坑酸菜”對消費者信心方面的影響不容小覷。事件曝光后，網民罵聲一片，“惡心”“不會再買”“想吐”“坑”等成為高頻熱詞，酸菜口味方便面一夜之間從“面中經典”變為消費者避之不及的“黑心食品”。

（10）信息類型

信息類型，即人群發布內容的類型，一般分為原貼、轉發和評論。通過分析發文類型的占比情況、隨時間各類型信息變化趨勢，可以了解到人群對于事件的參與度，在輿情傳播中的不同作用。一般評論較多的代表此事有更大的爭議性，原貼、轉帖占比更大的的代表人們更希望此事得到傳播。

“趣店”信息類型分析：

“趣店”信息類型以評論和轉發為主，分別占比35%、38%。這段時間因為趣店被起底靠校園貸發家、收割大學生而備受爭議，新業務預制菜又被質疑收割寶媽群體，遭遇網民的抵制和抨擊。

從各類型信息變化趨勢來看，7月26日，隨著曾為趣店直播站臺的明星傅首爾、賈乃亮的道歉，各類型信息激增，尤其是評論和轉發增長特別突出。多數網民通過轉發、評論發起相關話題的博文，擴大事件傳播范圍、推高話題影響力。

原帖信息占比27%，多為媒體和自媒體大V對趣店涉足預制菜后引發的一系列爭議的傳播及表達自身觀點。

三、總結

通過這些項目分析，可讓您發現大量可能對品牌、公關、營銷策略有價值的信息。如了解大眾有什么樣的問題、想法、建議，活躍在哪些平臺，被哪些“意見領袖”影響。從而找出問題的重點，制定更合適的解決方案，選擇合適的渠道，使用能引起大眾共鳴的內容。

需要注意的是，形成有效的見解需要將各項數據結合起來看，只看某個數據就得出結論容易產生偏差。可以使用過濾器可對信息進行更細致的分類，以獲得更深入的見解。

分析品牌輿情

對企業品牌輿情進行不同維度的整理分析，總結概括監測時間段內品牌輿情的傳播情況和特點，進而有針對性地提出相應建議。一般來說，品牌輿情建議可以從品牌宣傳推廣、敏感輿情的監測和處置、輿論對品牌發展的影響等方面展開。

分析事件輿情

針對企業輿情事件的輿論焦點展開分析，制定對應的公關應對方案，并對后續的效果跟進監測和分析。分析事件中涉事主體暴露的問題和可取之處，為后續的輿情處置提供總結經驗教訓。此外，也可結合此前類似的輿情事件展開分析，對此類輿情的爆發特點、傳播機制等進行研究分析，了解類似事件的輿情規律。

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