舆情应对机制不完美网络水军泛滥与网络舆情监测的完美

舆情应对机制不完美“网络水军”泛滥与网络舆情监测的完美在“网络水军”操作舆论的背景下,目前的舆情监测机构很难甄别出哪些舆论热点话题是由“网络水军”制造出来的。诸如“贾君鹏”、罗玉凤等事件、人物均为有意炒作策划,是商业味道极浓的他生舆论,可无一例外地成为年度热点事件、人物,并荣登权威部门的舆情监测年度报告。然而这些都是与事实存在模糊关系甚至是与事实不相符的。网络舆情监测以监测社会民生舆论为主,但“网络水军”往往将商业话题变相说成社会生活话题,以此来吸引眼球。这样,刻意制造的他生舆论就混杂在舆论阵营中,表达了大众的非本意舆论,掩盖了自然形成的社会舆论。如此一来,网络舆情监测统计的舆论数据就会失真,并对学术研究机构和政府造成误导。而所有这些,无疑也会降低网络舆情监测的公信力。网络舆情监测作为一种严谨的科学体系,可以利用当今先进的计算机与网络技术,通过先期技术处理和后期操作对网络舆情进行追根溯源,通过考量舆论的甄别出网络舆论热点的真伪。鉴于当今网络水军广泛存在的现实,笔者提出以下几种方案完善网络舆情监测工作的舆情筛选功能。1.情感词分析方法“网络水军”在网上发布的帖子往往是非理性的、带有强烈感情色彩的,或是极力美化雇主的产品或服务,或是极力贬低雇主竞争对手的产品或服务,整体上倾向性比较强烈。因此,我们就可以通过对论坛或贴吧用户发布的帖子的文本分析,主要是对情感词---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---的分析,来判断这个用户是不是“网络水军”,以及他所主导的舆论是不是有意制造的他生舆论。通过倾向性分析可以明确网络传播者的意图和倾向,通俗地说,文本舆情描述的是文本所传递的情感。对文本舆情进行分析,实际上就是试图根据文本的内容提炼出的情感方向。网络文本的倾向性分析就是挖掘网络文本内容蕴涵的各种观点、喜好、态度、情感等非内容或非事实信息。①此前已有研究制定了一套完整的方法和公式,其基本思路是:首先进行互联网信息采集获得数据,然后通过网页页面分析技术抽取元数据(比如信息发布者、信息发布时间、信息等)和正文信息,采用机器学习方法对正文信息进行情感分类,判断其为正面信息或为负面信息。经过统计后,在特定的一段时间内,当某人发表的正面或者负面信息比重超过预设阈值时,则认为其为“网络水军”。②设定特定的时间段,信息发布者A发布N篇有关主题P的信息,其中正面信息X篇,负面信息Y篇(X+Y≤N)。设阈值为T(0---本文来源于网络,仅供参考,勿照抄,如有侵权请联系删除---

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