輿情監測數據分析方法匯總

網絡輿情熱點事件，影響范圍廣，傳播速度快，影響力大，若不能及時做好輿情監測數據分析，及時把控輿情的發展趨勢，就極易引發輿情危機，給當事主體造成負面影響。那么如何分析輿情監測數據呢？有何辦法？

輿情監測數據分析方法匯總

一、周期性分析法

把一個指標的觀察時間拉長，看它是否有周期變化規律。通常輿情事件的發展周期：醞釀發展期—高漲期—衰退期—回落期，此外如果輿情在回落后出現回升便增加：反彈期—沉淀（回落期）根據輿情走勢可判斷輿情事件所處階段，從而為決策提供有力依據。

二、結構分析法

通過分析和確立事物內部各組成要素之間的關系及聯系方式進而認識事物整體特性的一種科學分析方法。

可通過詢問某一要素（輿情數據異常高或低）與其他要素產生不同的原因可通過“為什么”詢問法，來找出各要素之間的聯系。

三、分層分析法

將收集來的數據按來源、性質等加以分類，將性質相同、在同條件下的數據歸在一起，從而將總體分為若干層次，分別加以研究。

四、矩陣分析法

我們常見的態勢分析法（SWOT分析法）就是典型的矩陣分析法。以SWOT分析法為例：

1、優勢分析：輿情事件中對自身有利的積極正面的網絡情感偏向苗頭存在；輿情事件高發地與自身資源優勢形成的有利應對環境；技術及政策支持等。

2、劣勢分析：互聯網冗雜的信息使得不能對輿情產生的原因和首發進行有效分析和辨識，從而導致未能對輿情進行有效疏導。

3、機會分析：國民素質和知識水平的逐步提升；國家的強化引導；通過對網絡輿情的發展和傳播進行分類分析和歸納總結，即可得出有效的處理方法，用以指導具體的輿情應對，并提供決策依據。

4、威脅分析：隨著5G技術的快速發展，視頻和音頻平臺已經成為越來越重要的互動和社交渠道，視頻和音頻平臺發酵的輿論事件越來越多。音視頻發展迅速，信息載體多樣化，增加監控難度。

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