摘要：在信息洪流时代，舆情的影响力已渗透到企业、政府乃至个人层面，成为各方都无法忽视的存在。从食品安全事件到明星绯闻，从政策方针到社会热点，舆情的每一次波动都可能引发蝴蝶效应。但面对海量信息，如何快速抓住关键？如何用简洁精炼的语言呈现出关键？本文带你掌握舆情行业的大

在信息洪流时代，舆情的影响力已渗透到企业、政府乃至个人层面，成为各方都无法忽视的存在。从食品安全事件到明星绯闻，从政策方针到社会热点，舆情的每一次波动都可能引发蝴蝶效应。但面对海量信息，如何快速抓住关键？如何用简洁精炼的语言呈现出关键？本文带你掌握舆情行业的大核心术语，助你读懂舆论场。

一、基础概念篇

1.舆情（Public Opinion）

定义：公众在特定时空内对某一事件或问题的态度、意见和情绪的总和，包含正面、负面及中立倾向。

核心要点：舆情是动态的，既可以是网络上的公开讨论（如微博热搜），也可以是隐性的社会情绪（如对某类产品的潜在不满）。

2.舆论（Opinion）

定义：公众对特定社会事务公开表达的基本一致的意见或态度，具有公开性、公共性和评价性。

核心要点：舆论强调“公开表达”，如媒体社评、专家访谈等；舆情则涵盖更广泛的意见，包括未公开的私下讨论。

应用案例：某地房价调控政策出台后，官方通过舆论引导（如新闻发布会）回应民众关切，缓解市场恐慌情绪。

二、衍生概念篇

3.舆情监测（Monitoring）

定义：通过技术手段实时追踪、收集全网与目标相关的信息，识别潜在风险或机会。

核心要点：通过舆情系统（如晓影舆情、识微商情）监测范围覆盖新闻、社交媒体、论坛、短视频等，需结合关键词设置与情感分析技术。

4.舆情分析（Analysis）

定义：对监测数据进行深度挖掘，提炼舆论趋势、情感倾向及传播路径，辅助决策。

核心要点：常用方法包括词频统计（如“质量差”高频出现）、情感分类（正面/负面/中性）、传播溯源（如首发平台追溯）、媒体观点分析、网民观点分析、重点舆情分析等。

三、危机管理篇

5.负面舆情（Negative Publicity）

定义：对个人、企业或政策持批评态度的舆论，可能引发信任危机。

核心要点：负面舆情具有突发性（如突发事件）和累积性（如长期服务问题），需分级预警。

6.舆情反转（Reversal）

定义：舆论态度因新信息出现发生180度转变，如从质疑到支持。

核心要点：常见于真相滞后事件（如谣言澄清），需快速响应并释放权威信息。

应用案例：某药企被传“原料造假”，舆情反转后，企业公布第三方检测报告，舆情从负面转为正面。

四、进阶现象篇

7.次生舆情（Secondary Public Opinion）

定义：原生舆情引发的关联舆论，如危机处理不当导致的二次发酵。

核心要点：典型表现为“挖坟”（翻旧账）或“搭车”（借势蹭热点）。

应用案例：某明星绯闻事件平息后，网友翻出其早年公益造假记录，形成次生舆情危机。

8.舆论搭车（Opinion Hitchhiking）

定义：突发事件引发公众联想，导致舆情目标转移（如从企业问题转向行业乱象）。

核心要点：常用于公共事件中扩大讨论范围，需警惕舆论失控。

应用案例：某房企债务违约事件中，网友借机讨论“房地产泡沫”，舆情范围从单一企业扩散至整个行业。

五、技术工具篇

9.舆情预警（Early Warning）

定义：通过算法识别负面信息阈值，提前发出风险提示。

核心要点：分级预警。

应用案例：

晓影舆情监测系统可以设置舆情预警机制，当出现涉及客户的敏感话题或事件时，⾃动向客户发出提醒。

10.情感倾向分析：（Sentiment Analysis）

定义：情感倾向分析是一种基于自然语言处理（NLP）的技术，通过识别文本中的情感色彩（如积极、消极、中性），量化情绪强度，帮助用户快速判断舆论态度。

11.OCR监测（Optical Character Recognition）

定义：OCR为光学字符识别，通过图像处理技术，将扫描件、照片中的文字转化为可编辑文本，突破传统文本监测的局限性。

12.ASR监测（Automatic Speech Recognition）

定义：为自动语音识别，ASR将音频内容（如电话录音、直播）转化为文字，挖掘非结构化语音舆情。

13.数据看板（Dashboard）

定义：数据看板是指在同一大屏上可视化呈现：舆情趋势分析、情感分析、地域分析、信息内容分类统计、内容高频词统计、重点账号等实时整合舆情数据，可辅助决策者快速定位风险与机会。

舆情工具建议：晓影舆情（最新领先）、拓尔思（资深、技术成熟）、智慧星光等。

来源：小白分析师