网络舆情监测的动态变化
关键字:布吉网页制作,网络舆情监测的动态变化 时间：2010年7月8日 地区：深圳
布吉网页制作,信息泛滥时代，人们很难对每天的信息面面俱到。如何从海量信息中评估事件的影响力大小呢?相应的辅助工具必不可少，网络舆情监测产品随之涌现。
目前从事网络舆情评估的公司已经不下数十家，他们大多数只能对网络舆情估测一个大概程度，并不能对事件的影响力做到相对量化的评估。绝大多数网络舆情监测产品，把文章在媒体上的出现次数作为评估的核心因素，认为文章在越多的媒体上出现，网络舆情指数就越高，并没有对这篇文章的单个影响力做到细化评估。事实上，除了传播的媒体数量，决定网络舆情指数高低的因素还有很多：
单篇文章点击率
举个例子，某金融上市公司的管理层在网络上出现了负面信息，链接多达100多个，后来请公关公司删帖，为了删除某个门户网站的一篇博文，花了近10万元。而通过万瑞数据舆情监测产品BrandRating(网络传播效果监测)对该博文进行分析后，发现真实有效的PV(点击量)不到10个，相当于每个PV花了1万元，真是得不偿失。可见，如果不对单篇文章的影响力做有效评估，就很难量化传播效果，也很难得出合理的解决方案。由于万瑞数据能监测中国互联网70%网民浏览的主流网站的全样本流量，有能力对文章的点击量进行细化，所以BrandRating在舆情监测中非常有优势。板田网站改版
文章的公信力
单篇文章的影响力，还跟文章的公信力有关。一个文章是否署名，或者署名人在某媒体的影响力，媒体的性质，以及在某媒体出现的位置等，都决定了文章的公信力。
比如，汶川地震当天，传言北京当天晚上也有地震。笔者首先从QQ群得知这一消息，然后去网上搜索，发现某个论坛正在讨论，接下来发现某个门户也有该条新闻的报道，接下来又去新华网和地震局相关网站查找。这一反应的流程，恰好反应了这个事件中不同媒体公信力由低到高的走势。从而舆情指数也由低到高排列。
上述例子说明了媒体的动态影响力，但是对署名人在某媒体的影响力没有做细化分析。假设在同一个论坛，同一个版块，同样一个帖子，不同署名人对事件的影响力也大不相同。一个老用户发的一篇帖子，跟新用户发表的帖子，影响力就有很大不同。当然并不是说老用户帖子数量多就把老用户的级别调高，还要看老用户以往发帖内容跟此次舆情事件的关联度有多大，如果关系很小，那么这个老用户就仅仅处于“爆料”或者臆断的层次。但如果该老用户在某一论坛混迹多年，那么他对某一事件的看法很有可能非常深刻，公信力就可以达到专家水平。板田网站改版
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目前从事网络舆情评估的公司已经不下数十家，他们大多数只能对网络舆情估测一个大概程度，并不能对事件的影响力做到相对量化的评估。绝大多数网络舆情监测产品，把文章在媒体上的出现次数作为评估的核心因素，认为文章在越多的媒体上出现，网络舆情指数就越高，并没有对这篇文章的单个影响力做到细化评估。事实上，除了传播的媒体数量，决定网络舆情指数高低的因素还有很多：
单篇文章点击率
举个例子，某金融上市公司的管理层在网络上出现了负面信息，链接多达100多个，后来请公关公司删帖，为了删除某个门户网站的一篇博文，花了近10万元。而通过万瑞数据舆情监测产品BrandRating(网络传播效果监测)对该博文进行分析后，发现真实有效的PV(点击量)不到10个，相当于每个PV花了1万元，真是得不偿失。可见，如果不对单篇文章的影响力做有效评估，就很难量化传播效果，也很难得出合理的解决方案。由于万瑞数据能监测中国互联网70%网民浏览的主流网站的全样本流量，有能力对文章的点击量进行细化，所以BrandRating在舆情监测中非常有优势。板田网站改版
文章的公信力
单篇文章的影响力，还跟文章的公信力有关。一个文章是否署名，或者署名人在某媒体的影响力，媒体的性质，以及在某媒体出现的位置等，都决定了文章的公信力。
比如，汶川地震当天，传言北京当天晚上也有地震。笔者首先从QQ群得知这一消息，然后去网上搜索，发现某个论坛正在讨论，接下来发现某个门户也有该条新闻的报道，接下来又去新华网和地震局相关网站查找。这一反应的流程，恰好反应了这个事件中不同媒体公信力由低到高的走势。从而舆情指数也由低到高排列。
上述例子说明了媒体的动态影响力，但是对署名人在某媒体的影响力没有做细化分析。假设在同一个论坛，同一个版块，同样一个帖子，不同署名人对事件的影响力也大不相同。一个老用户发的一篇帖子，跟新用户发表的帖子，影响力就有很大不同。当然并不是说老用户帖子数量多就把老用户的级别调高，还要看老用户以往发帖内容跟此次舆情事件的关联度有多大，如果关系很小，那么这个老用户就仅仅处于“爆料”或者臆断的层次。但如果该老用户在某一论坛混迹多年，那么他对某一事件的看法很有可能非常深刻，公信力就可以达到专家水平。板田网站改版
上一条：网络经济引发的销售新规则
