網絡輿情監(jiān)測設計方案

年4月19日網絡輿情監(jiān)測設計方案文檔僅供參考，不當之處，請聯(lián)系改正。項目的背景及必要性項目背景近年來，網絡輿情對政治生活秩序和社會穩(wěn)定的影響與日俱增，一些重大的網絡輿情事件使人們開始認識到網絡對社會監(jiān)督起到巨大作用。如“5.12”汶川特大地震中傳統(tǒng)媒體與新媒體的充分聯(lián)動，又如“7.23”甬溫線特別重大鐵路交通事故中微博發(fā)揮的重要作用，再到此起彼伏的社會群體事件。公共危機事件爆發(fā)時，猶如以石擊水，相關信息在短時間內迅速傳播，引起群眾的廣泛關注。一些非理性議論、小道消息或負面報道常常在一定程度上激發(fā)人們普遍的危機感，甚至影響到群眾對黨和政府的信任，影響到消費者對某一企業(yè)品牌的認同。如不及時采取正確的措施分析和應對，會造成難以估計的后果。隨著互聯(lián)網技術和應用的發(fā)展,網絡輿情在數據體量、復雜性和產生速度等方面發(fā)生巨大變化。網絡輿情分析方法已超出了現有常見的分析框架,必須在大數據分析的思維下有所創(chuàng)新。本項目主要利用網絡爬蟲技術和大數據技術的融合應用，建立基于貴州交通行業(yè)網絡輿情監(jiān)測平臺。經過網絡爬蟲技術對各大新聞門戶網站、微博、知名論壇、貼吧、博客、搜索引擎等輿情信息采集，充分使用大數據技術對采集到的網絡輿情信息進行挖掘與分析。實現重大負面輿情信息、突發(fā)事件實時預警，并根據輿情分布、影響力、發(fā)展趨勢等進行分析和來源追蹤。項目的必要性當前，網絡輿情能夠說是網絡輿情管理的基礎和晴雨表。以大數據觀念變革傳統(tǒng)網絡輿情管理思維，準確把握網絡輿情的內在特征及其在演化過程中的潛在規(guī)律，對于新形勢下做好網絡輿情管理工作具有重要的理論意義和實踐價值。因此，貴州交通行業(yè)應采取各種有效措施做好網絡輿情的應對工作。增加信息透明度，準確、及時地發(fā)布權威信息，使謠言破滅，從而有效引導輿論。建立權威專業(yè)的組織體系、加強互聯(lián)網人才隊伍建設、采取適當的輿情引導與控制手段，是建立科學有效的輿情應對機制的必須。加強網絡輿情分析與研判工作，區(qū)分不同性質的涉及本行業(yè)負面輿情，能夠正確的為相關部門提供決策參考。善與媒體溝通，借助媒體傳達貴州交通行業(yè)的聲音，掌握輿論引導主動權。設計原則2.1全面性對網絡信息的獲取要盡量做到全面，不漏掉有價值的輿情信息。需要監(jiān)控的站點主要分布于門戶網站、知名論壇、搜索引擎、博客、貼吧，微博等網絡載體中。2.2準確性已經獲取到的網絡信息形形色色、要對信息做進一步篩選，將最焦點的、最常見的、最需要的、最關注的輿情信息做相應的分類展示，方便下一步工作。2.3時效性輿情信息的第一時間獲取、第一時間分析、第一時間展示、第一時間預警。網絡信息的一大特點就是傳播快，出現重大事件后，相關部門必須第一時間了解到相關情況，否則就會在整個事件的處理上處于被動局面。2.4易維護性整套解決方案的數據維護簡單，容易操作，完全經過WEB方式完成，采用云技術，降低維護的技術難度，也減少了人為隱患的發(fā)生。2.5安全、穩(wěn)定、準確、及時采用先進的算法，多個模塊組成一個安全、穩(wěn)定、準確、及時的網絡輿情監(jiān)測平臺。方案在總體設計上遵循穩(wěn)定、開放、可擴展、經濟、安全的原則，從而使整個方案組成合理，技術先進，易于擴展，既能滿足當前的業(yè)務數據處理要求，又能符合長期發(fā)展的需要?？傮w架構3.1總體概述網絡輿情監(jiān)測平臺采用J2EE技術體系，前端采用Ajax開發(fā)技術，操作簡單、易用、高效、穩(wěn)定。平臺所有功能均采用純B/S結構設計，零客戶端維護。實時采集網絡輿情信息，如門戶網站、知名論壇、搜索引擎、博客、貼吧，微博等，7*24小時為用戶提供信息采集、信息處理、信息編輯功能，實時掌握所關注的網絡輿情信息，為貴州交通行業(yè)相關部門提供決策參考依據。3.2業(yè)務流程網絡輿情監(jiān)測平臺是針對互聯(lián)網這一新興媒體，經過對海量網絡輿情信息進行實時的自動采集、分析、匯總、監(jiān)視、并識別其中的關鍵信息，及時通知到相關人員，從而第一時間應急響應，為正確輿論導向及收集民眾意見提供直接支持的一套信息化平臺。本項目涉及的關鍵技術4.1網絡爬蟲概念網絡爬蟲又被稱為網頁蜘蛛、網絡機器人，在FOAF社區(qū)中間，更經常的稱為網頁追逐者，是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取互聯(lián)網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。4.1.1網絡爬蟲工作原理Web網絡爬蟲系統(tǒng)一般會選擇一些比較重要的、出度(網頁中鏈出鏈接數)較大的網站的URL作為種子URL集合。網絡爬蟲系統(tǒng)將這些種子集合作為初始URL，開始數據的抓取。由于網頁中含有鏈接信息，經過已有網頁的URL會得到一些新的URL，能夠把網頁之間的指向視為一個森林，每個種子URL對應的網頁是森林中的一棵樹的根節(jié)點。這樣，Web網絡爬蟲系統(tǒng)就能夠根據先廣搜索算法或者先深搜索算法遍歷所有的網頁。由于先深搜索算法可能會使爬蟲系統(tǒng)陷入一個網站內部，不利于搜索比較靠近網站首頁的網頁信息，因此一般采用先廣搜索算法采集網頁。Web網絡爬蟲系統(tǒng)首先將種子URL放入下載隊列，然后簡單地從隊首取出一個URL下載其對應的網頁。得到網頁的內容將其存儲后，再經過解析網頁中的鏈接信息能夠得到一些新的URL，將這些URL加入下載隊列。然后再取出一個URL，對其對應的網頁進行下載，然后再解析，如此重復進行，知道遍歷了整個網絡或者滿足某種條件后才會停止下來。4.2云計算技術分布式計算是解決海量數據挖掘任務，提高海量數據挖掘的有效手段之一，在理論和實踐上已經獲得證實。分布式計算包含了分布式存儲和并行計算兩個層面的內容，而云計算平臺提供了分布式文件存儲和并行的計算能力，因此很好地解決了這兩個層面的內容。下面主要分析幾個主流的分布式文件系統(tǒng)和分布式并行計算框架，以更好地構建云計算數據挖掘平臺的核心支撐能力。分布式文件系統(tǒng)有效地解決了海量數據存儲問題，并實現了位置透明、移動透明、性能透明、擴展透明、高容錯、高安全、高性能等關鍵功能。當前業(yè)界比較流行分布式文件系統(tǒng)有Google文件系統(tǒng)(GFS)、分布式文件系統(tǒng)(HDFS)、文件系統(tǒng)(KFS)，這3種分布式文件系統(tǒng)都是基于Google提出的分布式文件系統(tǒng)理論進行研發(fā)的。Google提出的GFS就是解決其海量數據存儲和搜索、分析等問題，而和KFS是基于GFS理論基礎上實現的開源系統(tǒng)，而且在商業(yè)和學術領域得到了廣泛的應用。分布式并行計算框架對于高效完成數據挖掘計算任務極其重要，而且它對分布式計算的一些技術細節(jié)進行了封裝，例如數據分布、任務并行、任務調度、負載平衡、任務容錯、系統(tǒng)容錯等，使用戶不需要考慮這些細節(jié)，而只要考慮任務間的邏輯關系。這樣不但能夠提高研發(fā)的效率，還能夠降低系統(tǒng)維護的成本。當前典型的分布式計算框架有：MapReduce是提出的一個并行計算框架，它能夠在大量PC機上并行執(zhí)行海量數據的收集和分析任務。它把如何進行任務并行執(zhí)行、如何進行數據分布、如何容錯、網絡帶寬時延等問題的解決方案編碼，并封裝在了一個庫里面，使用戶只需要執(zhí)行數據運算即可，而不必關心并行計算、容錯、數據分布、負載均衡等復雜的細節(jié)。同時它又對上層應用提供良好簡單的抽象接口。MapReduce主要應用在搜索、數據倉庫、數據挖掘領域。Pregel是Google提出的迭代處理計算框架，它具有高效、可擴展和容錯的特性，并隱藏了分布式相關的細節(jié)，展現給人們的僅僅是一個表現力很強、很容易編程的大型圖算法處理的計算框架。Pregel的主要應用場景是大型的圖計算，例如交通線路、疾病爆發(fā)路徑、WEB搜索等相關領域。Dryad是微軟硅谷研究院創(chuàng)立的研究項目，主要用來提供一個基于Windows操作系統(tǒng)的分布式計算平臺，總體用來支持有向無環(huán)圖類型數據流的并行程序。微軟于年宣布，停止對Dryad進行版本升級，轉投Hadoop即MapReduce計算框架。當前業(yè)界開源的云計算平臺包含HDFS和MapReduce，為海量數據挖掘平臺提供完備的云計算支撐平臺。4.3輿情智能分析技術1）自動分類技術基于內容對經過雙重過濾處理后的重要輿情自動分類，無需人工干預，準確率達到95%以上。先設置分類關鍵詞，每一個關鍵詞都設置一個相應的優(yōu)先級分值。對收集到的文章內容進行分析，分別對標題和內容進行匹配，統(tǒng)計匹配的次數，然后根據設定好的關鍵字匹配模型對每個關鍵字進行分值計算。分值超過一定分值的都將自動處理所對應的處理，匹配分值最高的關鍵字就自動分類。2）自動聚類技術基于相似性算法的自動聚類技術，自動對海量的無規(guī)則文檔進行歸類，把內容相近的文檔歸為一類，并自動為其生成主題詞，為確定類目名稱提供方便。3）相似性排重技術采用“文章相似性技術”根據文檔內容的匹配程度確定是否重復，比利用網頁標題和大小等規(guī)則判斷具有更強的準確性、實用性以及運行效率。采用中文分詞技術對文章關鍵字比較計算，得出文章相似度，相似度高于0.75以上的文章系統(tǒng)默認處理為“已處理”，無需再進行任何操作，相似度位于0.5-0.75之間的相似轉載文章需要用戶在頁面進行再次確認，確保文章無漏處理。4.4自然語言智能處理技術1）自動分詞技術以詞典為基礎，規(guī)則與統(tǒng)計相結合的分詞技術，有效解決切分歧義。綜合運用基于概率統(tǒng)計的語言模型方法，分詞準確性達到99%。2）自動關鍵詞和自動摘要技術對采集到的網絡信息，自動摘取相關關鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。3）全文檢索技術全文檢索將傳統(tǒng)的全文檢索技術與最新的WEB搜索技術相結合，大大提升檢索引擎的性能指標。還融合多種技術，提供豐富的檢索手段以及同義詞等智能檢索方式。4.5網絡輿情處理流程網絡輿情監(jiān)測主要由網絡數據采集、數據處理、輿情分析與報告三大部分構成。輿情信息采集對象主要以新聞門戶網站、微博、論壇、博客、貼吧等，從海量的網頁中采集數據為輿情分析提供基礎數據。方案設計5.1平臺實現的主要功能1. 數據采集：根據用戶設置的信息源對數據進行采集。2. 數據處理：1) 信息預處理：去除網頁中的廣告、圖片、鏈接等無價值、無需關注的信息。并自動識別標題、來源、作者、發(fā)布時間、正文等信息。2) 二次分析處理：利用“多重雙向數據過濾模型”、知識庫引擎、中文分詞、全文檢索、文本自動摘要等，進行輿情過濾、自動分類、相似性排重、輿情分析。3) 數據統(tǒng)計：對信息處理結果作進一步統(tǒng)計分析，以圖表方式展現給用戶瀏覽。3. 信息管理1) 系統(tǒng)配置：用于配置檢索數據源和檢索規(guī)則2) 用戶管理：配置用戶登錄賬戶和角色權限3) 用戶自定義設置：用戶根據需要自行設置瀏覽的信息范圍。4. 輿情瀏覽：根據系統(tǒng)配置和用戶設置在網頁上顯示輿情信息。5. 輿情操作：用戶能夠手動操作輿情。如：設置屬性、加入簡報、收藏、上報等。6. 自動預警：經過分析出現重大負面信息時，系統(tǒng)將啟動預警機制，迅速報警提示。5.2網絡拓撲結構網絡輿情監(jiān)測平臺對目標網站進行輿情采集，經過防火墻將外網與內網隔離，從而保證內網服務器的網絡安全；經過一系列服務器群組對輿情數據清洗、過慮、分析后，最終以網頁的方式供用戶瀏覽。5.3功能架構圖5.4輿情瀏覽輿情瀏覽包含了五個子模塊：分類瀏覽、輿情來源、本地瀏覽、信息要素、輿情統(tǒng)計。最新輿情實時展現最新獲取到的輿情信息，經過正負輿情研判后，按時間進行倒排。分類瀏覽根據輿情內容分類，將輿情分類為正面輿情、負面輿情、突發(fā)事件等，根據用戶選擇的分類顯示輿情文章，默認顯示所有輿情文章。輿情來源根據用戶選擇的來源網站顯示輿情信息；默認顯示所有網站的輿情信息。本地瀏覽分為本省和省外顯示輿情信息。本?。簽榈卿涃~戶所在省份，分支為本省所有城市；默認顯示本省所有輿情信息；可根據用戶選擇的城市分站點刷新顯示輿情。省外：分支為除本省外國內其它省份，可根據用戶選擇顯示省外所有或指定省份的輿情信息。信息要素輿情信息分頁瀏覽，每頁顯示15條記錄，經過第一頁、上一頁、下一頁、最后一頁進行翻頁；每條記錄顯示輿情標題、摘要、高頻詞數、點擊數、回帖數、來源網站、相似文章數、相關文章數、發(fā)布時間；點擊【查看原文】或者文章標題鏈接打開文章內容窗口查看詳細。近期熱點按輿情熱度、點擊數、回復數、轉載數、時間對輿情數據進行排序。輿情統(tǒng)計在每一個輿情瀏覽都有顯示輿情分析圖，雙擊統(tǒng)計圖，便可查看輿情統(tǒng)計數據。5.5專題輿情專題輿情包含了四個子模塊：專題瀏覽、專題輿情導出、領導相關輿情、熱度分析。專題瀏覽經過用戶自定義的輿情專題列表，用戶能夠輕松的區(qū)分和分類查閱專題輿情。用戶能夠依據輿情工作過程中的實際需要，定制完成后系統(tǒng)會對采集到的輿情信息自動進行歸類并在后期自動更新相關內容。經過輿情專題的功能輕松的把各種來源的信息，根據設置的敏感關鍵字，自動建立關聯(lián)和聚類。專題輿情導出根據用戶設置的過濾條件將輿情文章導出到word文檔中，可自定義文件名稱和保存路徑。領導相關輿情可根據用戶選擇的領導名字顯示相關輿情文章。熱度分析用戶能夠在專題中對很熱門的事件進行進一步的細分和管理，比如對其中的某個事件、新聞或帖子熱度進行跟蹤并經過其閱讀和跟帖數量的變化描述其趨勢。5.6趨勢分析專題熱度：專題熱度日增量、熱度總趨勢站點分布：所篩選數據的站點分布柱狀圖，根據每篇對應的站點名稱。載體分布：所篩選數據的載體分布餅狀圖，根據每篇文章對應的所屬載體。地域分布：所篩選數據的地域分布柱狀圖，根據文章中出現地域詞出現的頻率。5.7輿情過濾輿情過濾包含了五個子模塊：時間過濾、來源過濾、排重過濾、熱度過濾、顯示過濾、輿情排序。時間過濾根據選擇的時間顯示輿情信息。時間可選項：最近一天、最近三天、最近一周、最近一個月、自定義。自定義時間：由用戶設置起止時間，默認為所有輿情信息。來源過濾根據選擇的來源網站類型顯示輿情信息。來源選項包括：新聞、微博、論壇、博客、貼吧、搜索引擎，默認為全部。排重過濾按照文章排重顯示輿情信息。可選項：文章排重、文章不排重。默認選項為：文章不排重。熱度過濾熱度高的輿情信息優(yōu)先顯示，熱度根據點擊量和回復量來評定。點擊量選項：全部，點擊量>1000、點擊量>、點擊量>10000，默認全部；回復量選項：全部，回復量>1000、回復量>、回復量>10000，默認全部；顯示過濾顯示/隱藏輿情信息的來源、摘要、高頻詞；顯示選項：隱藏來源、隱藏摘要、隱藏高頻詞。默認顯示來源、摘要和高頻詞。當選擇隱藏時，相應的選項變更為顯示。輿情排序可根據網站、訪問量、回復量、轉載量、發(fā)布時間、相關文章、相似文章來排序。5.8輿情操作輿情操作包含了八個子模塊：設置文章屬性、添加到輿情簡報、添加到指定專題、添加到指定類別、添加到收藏夾、添加到導控任務、添加到指定賬戶、上報輿情。設置文章屬性可將輿情文章屬性設置為：正面、負面、重大負面、突發(fā)事件等。添加到輿情簡報將輿情文章加入輿情簡報中。添加到指定專題將輿情文章添加到指定的專題下。添加到指定類別將輿情文章添加指定的分類中。添加到收藏夾將輿情文章加入到個人收藏夾中。添加到導控任務將輿情文章加入到指定的導控任務下。添加到指定賬戶對賬戶作分析，將輿情文章納入指定的賬戶類別下，賬戶類別分為疑似賬戶、關注賬戶、屏蔽賬戶。上報輿情對負面、重大負面、突發(fā)事件輿情文章做上報處理。5.9輿情報表輿情報表包含了六個子模塊：輿情日報、輿情周報、輿情月報、輿情年報、輿情簡報、簡報格式。輿情日報主要是給用戶一個當日詳細的信息采集來源站點及具體數目，讓用戶清楚的了解采集到輿情信息都來自哪些網站、各自有多少數量。輿情周報根據用戶選擇的周報顯示輿情信息。輿情月報根據用戶選擇的月報顯示輿情信息。輿情年報根據用戶選擇的年報顯示輿情信息。輿情簡報結合用戶定義好的輿情模板格式自動生成html瀏覽，而且用戶也能夠將這些指定的輿情文件自動生成word文件并下載后編輯、打印。簡報格式用戶能夠根據本單位的工作習慣設置簡報標題，字體、顏色、大小、單位名稱、批示空行等各種屬性。5.10輿情報警輿情報警包含五個子模塊：首頁報警、敏感報警、本地敏感報警、報警設置、報警任務。首頁報警針對輿情信息在首頁位置出現的特殊意義和影響，網絡輿情監(jiān)測平臺專門針對各大新聞網站（比如：新浪、搜狐、網易、騰訊、人民網等和本地有名的地方性門戶）、知名論壇、微博等首頁信息進行高效率監(jiān)控，以非常迅速的方法掃描這些網站的首頁，如果首頁中出現了要監(jiān)控的關鍵字，則會以醒目的方式進行報警。敏感報警在首頁掃描完成后，平臺會按照指定的采集任務在采集目標中采集輿情信息，采集到指定關鍵詞的輿情后自動對其中文件的內容進行中文分詞并自動比照，如果發(fā)現文章中內容涉及到敏感詞，則以醒目的方式在“敏感報警“欄目中顯示。本地敏感報警用戶在使用過程中，往往處于指導意義會采集上級單位的輿情，同時出于借鑒意義會采集同類兄弟單位的輿情，這樣輿情的總數就會比較多。經過用戶設置的“地域、人名和機構”關鍵詞分析，對上述這些輿情進行了再次細分，把只與本地下屬單位有關的輿情歸納到“本地敏感”欄目中。報警設置能夠定義多個郵件、多個手機，能夠定義任務啟動時間、間隔和報警方式。報警任務用戶能夠根據自己的工作習慣和工作需要，定制報警任務。這些輿情的報警在指定的時間以郵件或者短信的方式推送到用戶的終端。5.11用戶設置用戶設置包含四個子模塊：方案設置、導出模板設置、修改密碼、用戶權限。方案設置將用戶常見搜索設置保存為搜索模板。模板內容包括：方案名稱、關鍵字、排除關鍵詞等。導出模板設置設置文章導出時的格式、內容等規(guī)范。修改密碼用戶修改個人登錄密碼，退出系統(tǒng)重新登錄時將使用新的密碼驗證登錄。用戶權限提供用戶組管理的概念，系統(tǒng)管理員能夠經過設置組織的權限和對組成員的管理來批量管理用戶的權限。5.12輿情關鍵詞維護輿情關鍵詞維護包含三個子模塊：采集搜索關鍵詞維護、輿情預警關鍵詞維護、排除關鍵詞維護。采集搜索關鍵詞維護設置輿情過濾、權重和用戶關鍵詞，對輿情信息搜索采集時的關鍵詞。輿情預警關鍵詞維護用戶可根據負面、重大負面、突發(fā)事件相應關鍵詞進行設置。排除關鍵詞維護非輿情信息的判定關鍵詞設置。5.13模塊維護該平臺具有非常好的開放性和靈活性，經過“模塊維護”能夠非常方面的打造一個個性化的輿情監(jiān)測管理平臺。用戶可按專題、類別、收藏夾、領導人名等進行設置和維護。建設目標及效益6.1建設目標中國正處于社會發(fā)展的轉型期,各種社會矛盾不斷涌現。鑒于交通行業(yè)職責特殊性,在與社會各階層的長期接觸中極易被置于矛盾的風口浪尖上。任何涉及交通方面的負面信息,如果得不到及時有效的處理,在網絡環(huán)境下都有可能成為輿情風暴,導致交通行業(yè)相關部門及工作人員形象受損嚴重。關注熱點，抓住難點，為領導決策參考服務，如何快速的實現網絡輿情搜集處理工作，成為當前輿情工作的當務之急。針對這些問題，建立網絡輿情監(jiān)測平臺成功地實現了：針對互聯(lián)網海量輿情自動實時的監(jiān)測、自動敏感內容分析和自動實時報警的功能。有效地解決了傳統(tǒng)的以人工方式對輿情監(jiān)測的實施難題。加快了網絡輿論的監(jiān)管效率，有利于組織力量展開信息整理、分析、引導和應對工作，提高了貴州交通相關部門對網絡突發(fā)輿情的公共事件應對能力。有利于全面掌握民意，提高執(zhí)政水平。及時了解和掌握社情民意，提高宣傳思想工作的預見性、針對性、實效性。6.2經濟和社會效益6.2.1有效的部署工作人員在實際工作中，網絡輿情監(jiān)測平臺的運用，能夠有效的進行工作人員部署，運用網絡爬蟲和大數據技術替代人工瀏覽的方式，將會節(jié)省大量人力，并將負責分析互聯(lián)網信息的人員從枯燥的重復性的查看互聯(lián)網信息的工作中解放出來，把更有效的人力投入到對輿情信息結果的處理和防范等重點上。6.2.2降低人工對比分析誤差在本項目運用中，經過該平臺以大數據挖掘技術為基礎，經過信息關聯(lián)分析與共享、人工經驗知識分享與機器自動學習相結合的方式，實現對網絡輿情信息的研判與事件綜合分析預測，改變以人工操作帶來的不便，提高了業(yè)務水平和工作效率。6.2.3提高管理效能在該平臺中針對互聯(lián)網信息的虛擬性、隱蔽性、發(fā)散性、滲透性和隨意性等特點，網絡輿情基于自然語言理解的文本挖掘技術，提高了交通相關部門對于網絡輿情的應對能力和快速反應能力，加強了對社會面信息的全面動態(tài)控制能力。建立網絡輿情監(jiān)測平臺，實現了在一定范圍內網站信息發(fā)布進行全面掌控，能夠對各大新聞網站、論壇、博客、微博、貼吧、搜索引擎等實時監(jiān)測、采集、內容提取及排重；而且對獲取的信息進行全面檢索、主題檢測、專題聚焦、相關信息推薦；按照業(yè)務需求定制信息分類規(guī)則；為用戶輔助編輯提供信息服務。如重大負面輿情，突發(fā)事件預警自動形成網絡信息報告、追蹤已發(fā)現的信息來源，及時發(fā)送到指定的監(jiān)管人員手機或郵件中。這對于隨時隨地掌握輿情信息；獲得輿情信息熱點、焦點和趨勢分析；合理部署工作人員，提高人員的工作效能；實時通報最新輿情信息；更充分了解社情民意都起到一定的推動作用。6.2.4為領導提供決策依據網絡輿情監(jiān)測平臺對采集到的輿情信息進行趨勢分析，輿情分布、影響力查詢等快速掌握輿情發(fā)展動向，為領導提供決策作用。第七章