舆情监测技术赋能外贸企业：精准洞察全球市场，破解跨境风险

2023年10月 —— 在全球贸易环境波动加剧的背景下，外贸企业对市场动态、政策风险及消费者需求的实时洞察需求激增。借助AI驱动的舆情监测技术，外贸行业正从“经验决策”转向“数据驱动”，在客户挖掘、风险规避和品牌出海等场景中实现突破性应用。以下是相关进展与案例：

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1. 全球政策波动实时预警，关税与合规风险可控化

近期，美国、欧盟及东南亚多国频繁调整进口政策与贸易壁垒，传统人工追踪效率已难以应对。以Cognyte和Quid为代表的舆情平台，通过AI抓取各国海关、立法机构及行业组织的公开数据，自动生成政策变动趋势报告。

• 案例：中国某光伏企业利用Brand24监测到欧盟对华太阳能板反倾销听证会讨论激增，提前调整供应链布局，避免千万欧元级潜在损失。
• 技术亮点：系统支持52种语言实时翻译，可识别政策文本中的“灰色条款”（如环保标准模糊表述），并关联历史案例库提供合规建议。

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2. 海外消费者需求精准画像，爆品命中率提升30%

外贸企业借助舆情监测工具，深度解析目标市场社媒趋势、电商评论及网红内容，快速定位消费痛点。

• 数据应用：
  • 亚马逊热销品评论情感分析（如“便携”“耐用”等关键词权重）；
  • TikTok挑战赛话题热度预测（如东南亚“露营热”带动户外灯具出口激增）；
  • 跨文化语义校准（如拉美市场“affordable”需规避“廉价”联想）。
• 案例：浙江某小家电企业通过Talkwalker发现中东用户对“停电应急功能”需求未被满足，针对性改良USB充电风扇，单品半年销售额破200万美元。

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3. 供应链舆情监控：从“黑箱”到“透明化”

俄乌冲突、东南亚极端天气等事件迫使外贸企业加强供应链风险评估。新型舆情系统可追踪供应商所在地区罢工、物流瘫痪、环保争议等信号。

• 工具创新：
  • Everstream Analytics整合卫星图像与社交媒体数据，预警港口拥堵（如分析越南胡志明港周边卡车司机罢工帖文）；
  • 中国合合信息推出“供应商舆情健康度评分”，覆盖2000万家全球企业，自动标记法律纠纷、环保处罚记录。

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4. 品牌出海：跨文化冲突实时化解

宗教禁忌、文化符号误用常导致外贸企业损失惨重。舆情监测平台通过AI建立“文化敏感度模型”，及时拦截高风险内容。

• 场景应用：
  • 监测产品包装设计在海外社媒的讨论（如某玩具企业因“紫色图案”在巴西引发负面联想，48小时内下架整改）；
  • 识别KOL合作风险（如某网红曾发表涉争议言论，系统自动提示替换人选）。
• 技术突破：OneSight发布“全球宗教节日日历”，自动关联舆情数据，提醒企业调整营销节奏（如斋月期间中东市场广告投放策略）。

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5. 新兴市场争夺战：小语种与本地化洞察

针对东南亚、非洲等增量市场，企业面临语言多样性挑战。舆情监测服务商加速布局小语种NLP能力：

• 字节跳动旗下CapCut舆情模块支持越南语、泰语短视频关键词提取；
• 非洲初创公司Elythe开发斯瓦希里语、豪萨语方言分析工具，助力中国手机品牌定位本地价格敏感带。

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挑战与未来趋势

尽管技术赋能显著，外贸舆情监测仍面临多重挑战：

• 数据碎片化：暗网论坛、私密群组信息难以抓取；
• 虚假信息干扰（如竞争对手恶意散布工厂污染谣言）；
• 地缘政治敏感性（部分国家限制跨境数据流动）。

行业下一步将聚焦：

• 多模态情报融合：卫星图像、线下展会舆情与线上数据联动；
• AI数字分身：模拟目标市场消费者行为，预判产品接受度；
• 区块链存证：为贸易纠纷提供舆情证据链。

据海关总署数据，2023年上半年中国外贸企业使用舆情监测服务的比例达37%，较去年同期增长21%，技术投入平均降低海外客诉率18%。

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结语
从被动应对到主动布局，舆情监测技术正在重塑外贸行业的风险控制与市场开拓模式。随着AI大模型与垂直场景的深度结合，中国外贸企业有望在全球竞争中进一步掌握“数据主权”，实现从“价格优势”到“洞察优势”的跨越。

舆情监测行业迎来AI技术革新，多领域应用加速拓展

2023年9月 —— 随着人工智能技术的突破性发展，全球舆情监测行业正经历新一轮变革。从大模型驱动的实时分析到生成式AI的深度内容解读，行业在精准性、效率和应用场景上均实现显著提升。以下是近期舆情监测领域的关键动态：

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1. 大模型技术重塑行业格局，实时分析能力大幅提升

近期，多家头部企业推出基于GPT-4、Claude等大语言模型的舆情监测平台。例如，Brandwatch与OpenAI合作开发的“Vizia 2.0”系统，可实时解析社交媒体、新闻及评论区中的情绪倾向，并自动生成多维度报告，识别准确率较传统模型提升40%。
国内方面，字节跳动旗下“火山引擎”发布“灵境舆情云”，支持中文网络环境下对短视频、直播弹幕等非结构化数据的语义分析，尤其在识别网络黑话、谐音梗等隐蔽表达上表现突出。

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2. 生成式AI赋能风险预警，企业公关策略转向“预测式”

生成式AI的应用正从分析向预测延伸。Cision公司推出的“Predictive Comms”工具，可模拟舆情事件发酵路径，为企业提供危机爆发前的干预建议。例如，通过分析历史数据，系统可预测某品牌广告可能引发的文化争议概率，并推荐本土化修改方案。
此外，Reputation.com利用AI生成虚拟舆论场，帮助客户测试不同公关话术的效果。在特斯拉近期财报电话会议中，此类技术被用于预判投资者关注焦点，优化沟通策略。

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3. 全球监管趋严，隐私保护倒逼技术升级

欧盟《数字服务法案》（DSA）和中国的《生成式人工智能服务管理暂行办法》相继落地，对舆情数据的采集、存储提出更高要求。行业转向“隐私计算”技术，如联邦学习、同态加密等，实现数据“可用不可见”。
Palantir与AWS合作开发的合规型舆情平台，已通过欧盟数据主权认证，支持跨国企业在本地化部署中满足多国法规要求。

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4. 垂直领域需求爆发，医疗、金融成新增长点

• 医疗健康：WHO与Talkwalker合作监测全球疫苗相关谣言，AI模型可识别92%的误导性信息，并通过合作社交平台进行精准辟谣。
• 金融投资：彭博社整合舆情数据与市场行情，推出“Sentiment Alpha”指数基金，通过情绪信号辅助量化交易，年内收益跑赢标普500约15%。
• 公共安全：多国政府采用舆情系统追踪极端事件苗头。例如，新西兰警方利用Sprinklr平台监测青少年帮派活动的网络讨论，提前干预暴力事件。

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5. 新兴市场争夺战：东南亚、中东成焦点

随着TikTok、SHEIN等企业在东南亚的扩张，本地化舆情服务需求激增。Meltwater在印尼推出伊斯兰文化敏感词库，可识别超200种方言及宗教术语。
中东地区，沙特主权基金PIF注资阿联酋初创公司Glimpse，开发阿拉伯语多模态分析工具，重点监测能源政策相关的公众情绪。

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挑战与趋势展望

尽管技术迭代迅猛，行业仍面临虚假信息甄别、小语种覆盖不足等难题。未来竞争将聚焦于：

• 多模态融合：整合文本、图像、语音的跨模态分析（如Deepfake检测）；
• 边缘计算：通过端侧设备实现低延迟舆情响应；
• 伦理框架构建：建立AI伦理委员会，平衡商业价值与社会责任。

据Frost & Sullivan预测，2023年全球舆情监测市场规模将达97亿美元，年复合增长率12.4%，AI驱动的解决方案占比将超60%。

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结语
舆情监测已从“事后复盘”工具进化为“事中干预”甚至“事前预测”的关键基础设施。在技术、政策和需求的共同推动下，行业正步入智能决策的新纪元。

舆情监测软件在暴雪灾害报道中的独特视角

随着全球气候变化的加剧，极端天气事件频发，暴雪灾害便是其中之一。近年来，我国多个地区遭受了严重的暴雪袭击，不仅给当地居民的生活带来了巨大影响，也给舆情监测工作带来了新的挑战和机遇。本文将站在舆情监测软件的角度，探讨其在暴雪灾害报道中的独特作用和价值。

暴雪灾害发生后，舆情监测软件迅速捕捉到了相关舆情动态。通过实时抓取和分析各大新闻媒体、社交媒体和论坛上的信息，这些软件能够第一时间了解到暴雪灾害的严重程度、受灾范围、救援进展以及公众的反应和诉求。例如，在北方某城市遭受暴雪袭击后，舆情监测软件监测到大量关于道路封闭、交通瘫痪、居民生活受困的讨论，这些信息为政府部门和媒体提供了宝贵的舆情参考。

在暴雪灾害报道中，舆情监测软件不仅提供了实时的舆情动态，还通过数据分析技术为公众提供了有价值的信息解读。通过对社交媒体上的讨论进行情感分析，软件能够了解公众对暴雪灾害的情绪反应，如焦虑、担忧、愤怒等。这些信息有助于政府部门和媒体更好地把握公众的心理状态，从而制定更加贴近民意的救援和安抚措施。

此外，舆情监测软件在暴雪灾害报道中还发挥了预警和风险防范的作用。通过对历史数据的分析和挖掘，软件能够发现暴雪灾害发生前的某些规律或前兆，如气温骤降、降雪量增加等。这些信息虽然不能直接预测暴雪灾害的发生，但可以为政府部门和公众提供早期预警，提前做好防范准备。

在暴雪灾害报道中，舆情监测软件还面临着一些挑战和困难。由于暴雪灾害的突发性和破坏性，公众往往会在短时间内产生大量的讨论和反应，这可能导致舆情监测软件出现信息过载和误报的情况。因此，软件开发者需要不断优化算法和技术，提高信息处理的准确性和效率。

值得注意的是，一些先进的舆情监测软件如识微商情、鹰眼速读网等，已经具备了强大的数据分析和处理能力。它们能够覆盖多个平台，实时处理数十亿条数据，为政府部门和媒体提供全方位的舆情监测服务。在暴雪灾害报道中，这些软件不仅提供了实时的舆情动态，还能够生成详细的舆情报告，为决策者提供有力的数据支持。

综上所述，舆情监测软件在暴雪灾害报道中发挥了独特的作用和价值。它们通过实时抓取和分析舆情信息，为政府部门和媒体提供了宝贵的舆情参考；通过数据分析技术，为公众提供了有价值的信息解读；通过预警和风险防范功能，为暴雪灾害的应对和处置提供了有力支持。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，舆情监测软件将在暴雪灾害报道中发挥更加重要的作用。

舆情监测在近期地震频发中的重要作用

近期，全球及我国境内地震频发，引发了社会各界的广泛关注。从土耳其的强烈地震，到我国青海、甘肃等地的多次震动，地震灾害不仅考验着应急管理体系的响应速度，也对舆情监测工作提出了新的挑战。在此背景下，舆情监测在地震灾害中的预警、信息传播及社会稳定方面发挥了不可或缺的作用。

地震灾害具有突发性、破坏性和难以预测性，一旦发生，往往会迅速引发社会各界的广泛关注。舆情监测软件通过实时抓取和分析各大社交媒体、新闻网站和论坛上的信息，能够第一时间捕捉到与地震相关的舆情动态。这不仅包括地震发生后的即时报道和救援进展，还涵盖了公众对地震灾害的反应、疑虑和诉求。

以甘肃临夏州积石山县6.2级地震为例，地震发生后，相关信息迅速在网络中传播，引起了舆论的广泛关注和热议。舆情监测软件通过关键词监测和数据分析，实时跟踪了地震救援的进展、伤亡人数的更新、救援物资的调配以及社会各界的反应。这些信息不仅为政府部门提供了决策支持，也为公众提供了及时、准确的地震信息，有效避免了谣言的传播和恐慌情绪的蔓延。

在地震灾害中，舆情监测还承担着预警潜在风险的重要任务。通过监测和分析公众对地震前兆的讨论，如地震云、动物异常行为等，舆情监测软件能够及时发现并预警可能的地震风险。虽然这些前兆的科学性尚存争议，但舆情监测的介入，无疑为地震预警体系增添了一道新的防线。

此外，舆情监测在地震灾害中的信息传播方面也发挥着重要作用。通过实时监测和分析公众对地震灾害的讨论和反应，舆情监测软件能够准确捕捉到公众的信息需求，为政府部门和媒体提供有针对性的信息传播策略。这有助于确保公众在地震灾害中能够及时获取到准确、权威的信息，减少谣言的传播和恐慌情绪的蔓延。

然而，舆情监测在地震灾害中也面临着一些挑战。由于地震灾害的突发性和破坏性，公众往往会在短时间内产生大量的讨论和反应，这可能导致舆情监测软件出现信息过载和误报的情况。因此，在使用舆情监测软件时，需要结合实际情况进行人工干预和判断，以确保信息的准确性和可靠性。

综上所述，舆情监测在近期地震频发中发挥了重要作用。通过实时监测和分析公众对地震灾害的讨论和反应，舆情监测软件为政府部门提供了决策支持，为公众提供了及时、准确的地震信息，有效避免了谣言的传播和恐慌情绪的蔓延。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，舆情监测将在地震灾害中发挥更加重要的作用。

银行利用舆情监测软件有效降低监管处罚风险

在当今信息爆炸的时代，银行的声誉和信誉对于其业务发展和客户满意度至关重要。然而，由于各种因素，银行可能会面临监管处罚的风险，这不仅会对其财务状况产生负面影响，还会损害其公众形象。为了应对这一挑战，许多银行已经开始采用先进的舆情监测软件，以有效减少被罚的风险。

银行面临的监管处罚风险多种多样，包括但不限于员工违规行为、业务操作不当、违反法律法规等。这些风险一旦经媒体关注、炒作、发酵，对银行的声誉甚至流动性都会产生极大的影响。因此，银行需要一种高效、准确的方式来监测和应对潜在的负面舆情。

舆情监测软件应运而生，为银行提供了一种全新的解决方案。这类软件通常具备强大的数据抓取和分析功能，可以从各大社交媒体、新闻网站和论坛中实时监控并获取用户生成的内容。通过关键词精准监测和多目标定向监测，软件能够全天候实时收集查找与银行相关的负面信息，确保银行能够第一时间发现潜在的风险点。

以某知名银行为例，该银行采用了先进的舆情监测软件，对其在各大社交媒体、新闻网站和论坛上的信息进行实时监测。通过自定义关键词和关键短语，软件能够自动提取与银行相关的负面信息，并过滤掉无效干扰信息。一旦监测到负面舆情，软件会立即发出预警，通知银行相关部门进行处理。

得益于这一系统，该银行成功避免了多次潜在的监管处罚风险。例如，在某次员工违规行为的曝光事件中，舆情监测软件在第一时间捕捉到了相关信息，并立即通知了银行的风险管理部门。风险管理部门迅速介入，对相关员工进行了调查和处理，从而避免了事态的进一步恶化。

除了实时监测和预警外，舆情监测软件还可以为银行提供数据汇总与趋势分析、用户自定义报告生成等功能。通过这些功能，银行可以更加深入地了解公众对其业务的看法和态度，及时发现并改进存在的问题。同时，银行还可以根据舆情监测的结果，制定更加有效的公关策略和风险管理措施，以进一步提升其声誉和竞争力。

当然，舆情监测软件并不是万能的。银行在采用这类软件时，还需要结合自身的实际情况和业务特点进行定制化和优化。同时，银行还需要加强内部员工的培训和意识提升工作，确保每个员工都能够充分认识到舆情监测的重要性，并积极参与其中。

综上所述，银行利用舆情监测软件有效降低监管处罚风险是一种切实可行的做法。通过实时监测和预警、数据汇总与趋势分析等功能，银行可以更加全面地了解公众对其业务的看法和态度，及时发现并应对潜在的风险点。这不仅有助于提升银行的声誉和竞争力，还能够为其业务的稳健发展提供有力保障。

美国关税政策对中国经济影响深度剖析

近日，美国政府宣布对华商品加征新关税，这一举措引发了国际舆论的广泛关注与讨论。站在舆情监测的角度，我们深入剖析了美国关税政策对中国经济的潜在影响，并采访了多位经济学家和行业专家，力求为读者呈现一个全面、客观的分析视角。

自特朗普政府时期起，中美之间的贸易战便成为全球经济的重要议题。虽然拜登政府上台后，对华贸易政策有所调整，但此次加征新关税无疑再次加剧了中美经贸关系的紧张态势。

美国此次加征关税的商品范围广泛，包括电动汽车、锂电池、光伏产品等中国“新三样”，以及关键矿产、半导体、钢铝等关键进口商品。其中，对中国电动汽车加征的进口关税从27.5%升至102.5%，对太阳能电池的进口税从25%提高到50%，对锂电池的关税税率从7.5%提高到25%。这无疑将对中国的相关产业造成巨大冲击。

从宏观经济层面来看，根据全球贸易分析模型（GTAP）的测算，如果美国对中国所有商品征收60%关税，或将拖累中国GDP 0.4%至1.62%。虽然这一影响看似有限，但考虑到中国经济目前正处于转型升级的关键时期，任何外部冲击都可能对其产生放大效应。

在进出口贸易方面，美国的关税政策无疑将拖累中国的出口。数据显示，特朗普时期的新关税方案已经导致中国的出口较基线放缓近7%，进口下降约8.4%。此次加征新关税，无疑将进一步加剧这一趋势。

此外，美国的关税政策还可能对中国的就业市场产生负面影响。出口导向型产业如制造业、纺织品行业等劳动力就业较基线下降幅度相对较大。这不仅将增加中国的就业压力，还可能引发一系列社会问题。

然而，值得注意的是，中国在过去十多年中不断调整经济结构，对外需的依赖度逐步下降。近几年中国对美国的出口比重也明显下降。因此，虽然特朗普关税政策导致的中国对美出口减少对中国经济增速的影响不可忽视，但仍是可控的。

面对美国的关税政策，中国政府和企业也在积极寻求应对策略。一方面，中国可能主要倚重财政政策来支持经济，同时进一步放松货币政策以刺激内需。另一方面，中国也在加快推动经济结构转型，减少对出口的依赖，提升国内消费和服务业的比重。

在采访过程中，多位经济学家和行业专家表示，美国的关税政策不仅对中国经济产生影响，也将对美国自身乃至全球经济造成负面影响。因此，中美双方应通过对话和协商来解决经贸争端，避免贸易战的进一步升级。

总之，美国对中国增加关税的影响是复杂且深远的。虽然短期内可能对中国经济造成一定冲击，但从中长期来看，中国将通过加快经济结构转型和扩大内需等举措来应对这一挑战。同时，中美双方也应加强沟通与合作，共同维护全球经济的稳定与发展。

人工智能让舆情监测 从信息检索走向内容多维度识别

全民互联网时代，舆情无时不有，风险无处不在。目前，中国网民总体规模已超过10亿，网络成为人们表达个人意见和观点的重要渠道。社会舆论也随之从线下转移到线上。网络舆情信息成为舆情信息的重要组成部分，给全媒体时代做好舆情工作带来全方位的挑战。

“智能化舆情管理是行业发展的必然。伴随着自媒体、移动端的快速发展，在不到10年的时间里，每日舆情数据总量从百万级扩展到千万级，当前已经达到亿级。如此庞大的舆情信息，远远超过正常阅读的极限，要对海量的信息进行分析，势必要使用人工智能技术对舆情信息进行处理和研判。”2月8日，人民在线副总编辑、人民网新媒体智库高级研究员刘鹏飞在接受科技日报记者采访时表示。

AI舆情系统优势愈发突显

与传统舆情系统相比，AI舆情系统有何不同？

人民在线副总经理汪大伟答道，AI舆情系统是指以人工智能技术进行中文全媒体资讯自动化分析与大数据情报挖掘的综合系统。与传统舆情系统相比，其有两个明显的转变：舆情监测从“检索”到“算法”的转变；数据计算从“简单计算”到“深度学习”的转变。AI舆情系统的优势在于可以精确地对文本类信息进行实体识别、语义消歧、知识图谱构建、话题分类、自动摘要、情感分析，并对于图像类的信息进行有效的品牌识别、人脸识别、物体识别和文字识别等。

汪大伟进一步解释，随着大数据、云计算、人工智能技术的发展与用户量的日益增长，舆情智能化发展亟待解决两个需求：以移动化应用为代表的“浅舆情”需求以及需要深度分析的“潜舆情”需求。而无论是“浅舆情”还是“潜舆情”都需要一个强大的舆情数据处理平台。

首先，AI舆情系统提升了数据的精准性。早期的舆情监测，通常由“关键词”搭配“与、或、非”的判断逻辑进行数据检索，往往需要辅以大量的人工，对数据进行二次处理。而智能化的监测，则通过自然语言处理技术对内容进行多维度识别，从而提升数据的准确性。基于自然语言处理技术，AI舆情系统运用垃圾分类模型提升数据精准度，并通过情感分析技术获取敏感信息，实时表现舆论状态，评估舆论走向。在此基础上，系统还能通过事理图谱、热点聚类、文本分类等学习方法，对舆情事件的发展脉络、特征分布、风险等级进行自动阶段性总结，并给出趋势预测。

其次，AI舆情监测的优势，还体现在对“非确定”信息的监测上。长期以来，舆情监测一直存在一个难题，即对一个部门、企业、话题、事件等确定性的“主题监测”相对容易，但对一些“无主题”的监测，则困难得多。

例如，如果想关注全国的校园安全舆情并精准推送给相关部门，很明显这很难穷举全国所有学校的关键词及安全相关的关键词。而AI舆情系统通过设定主题地域属性、媒体权重、热度属性、行业属性、情感属性、敏感属性，可以快速将全国的舆情事件进行定位、定性，并在此基础上进行信息的抽取、挖掘、聚类和分析，为关联单位提供智能监测、智能预警、智能研判等服务。

从“网络问政”到“网络理政”

近年来，有不少地方的市场监管部门越来越重视舆情数据的使用。将当前舆情压力最大、最敏感的行业作为工作关注的重要方向，特别是对一些周期性、常态化的问题提前布局，通过精准识别、精准执法，以监管促合规，在降低自身舆情风险的同时，也提升工作效率，优化市场环境。

汪大伟指出，AI舆情系统提升了信息概括总结的能力，舆情作为重要的社会评价数据，在跟其他维度的数据进行融合之后，再次扩展了应用场景和使用价值。很多政府机构将舆情数据视为社会治理数据的重要组成部分；企业则常将舆情数据作为大数据风控和智慧营销的重要参考指标。显然，AI舆情系统推动了“网络问政”向“网络理政”的转变。

随着近些年数据风控应用越来越广泛，在治理个人征信数据滥用乱象之后，很多金融企业将舆情数据作为重要的风险指标，希望利用舆情数据进行风险识别、风险估测和风险评价等。

汪大伟说：“AI舆情系统不仅能够将已有风险归纳为经验知识，还可以利用人工智能技术和知识图谱功能，将某一种经验扩充为某一类经验，以此来实现对未来风险的精准预测。此外，AI舆情系统的知识图谱功能，具有推理计算的能力，可以发现以往并未存在但将来可能存在的风险，满足用户的深层需求。”

2020年9月，《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》指出要以先进技术引领驱动融合发展，用好5G、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等信息技术成果，加强新技术在新闻传播领域的前瞻性研究和应用。

在传统媒体时代，一篇新闻稿件发布的同时，意味着工作即结束。而在融媒体时代，稿件的发布仅仅是稿件传播的开始。通过对稿件内容的分析，可以更加精准地分析出稿件更适合在什么时间发布、更容易在什么平台上传播、更适合用哪种表现形式。而这一切，很可能是基于舆情数据对当前新闻舆论的精准分析。

延伸阅读

媒体智能化初步形成三大模式

2月5日起，北京广播电视台在播出北京冬奥新闻时，屏幕左下角多了一个熟练运用手语播报的“虚拟人”——“冬奥手语播报数字人系统”，让听障人群更好地感受到了冬奥盛况。从虚拟新闻主播到手语播报虚拟人等，人工智能技术已经成为北京冬奥会新闻播报的一个重要辅助技术，而智能化也早已成为如今新闻传媒发展中的一个关键词。

中国传媒大学等联合发布的《中国智能媒体发展报告（2020—2021）》指出，目前媒体智能化已初步形成三大模式，即智慧广电模式、智慧报业模式、商业平台智能化模式。

在强有力的政策引导与扶持下，我国智慧广电得以迅猛发展，人工智能技术不断融入广播电视各业务流程，催生出了智能视频修复、智能视频编辑、广电网络智能分发、广电云监管、多维度审核体系、广电公共应急信息智能服务等一系列智慧广电创新应用。

在人工智能、媒体融合相关政策助推下，近年来中国报业智能化转型进程显著提速，目前已进入媒体融合“深水区”。整体来看，传统报业智媒建设经历信息生产单点环节赋能、采编发全链路智能支撑、中台驱动平台级产品对外输出3次进阶。

头部互联网商业媒体平台在市场驱动下率先开启智能化升级转型，目前人工智能技术覆盖从汇聚、管理、生产到发布的全链路，智能应用呈现出百花齐放的局面。在疫情催化、全面视频化的趋势下，AI+视频也成为商业平台角力的新赛道。（华 凌）

全新升级！大众舆情产品家族再添新成员 海晏舆情监测系统V6.0重磅发布

再升级，更强大。日前，由山东省互联网传媒集团自主研发的大众舆情监测系统V6.0发布，并正式更名为海晏舆情监测系统。这是继“大众全媒体舆情监测与分析软件”“大众情报工作平台”“大众舆情协同工作平台”“掌上舆情APP”之后，大众舆情产品家族再添新成员。

网络舆情治理是国家治理体系中的重要组成部分，网络舆情利用得当，可为民主化、科学化决策提供重要依据；网络舆情治理失范，会导致公共秩序混乱，降低政府公信力。海晏舆情监测系统取海燕谐音，在暴风雨来临之前，海燕常在海面上飞翔。逐浪而行，逆风而战，海燕是暴风雨的瞭望哨、弄潮儿和胜利者。海晏舆情监测系统寓“海晏河清”之意，表达对于网络舆情治理目标的美好期待，祝福伟大的祖国繁荣昌盛、国泰民安。

防之于未萌，治之于未乱。发现在早、处置在小，是应对网络舆情的不二法门。此次海晏舆情监测系统V6.0版本新增热榜预警等全新应用和实用功能，“一站式”解决舆情监测的难点、痛点、堵点，让舆情监测更快、更准、更全、更早、更智能、更便捷。海晏舆情监测系统V6.0的正式发布，标志着山东省互联网传媒集团系列舆情监测系统的研发工作进入全新阶段，在品牌标识度方面更加鲜明，在技术应用上更加先进，在监测效果上更加优化。

六大功能模块全面助力舆情工作

海晏舆情监测系统主要包含舆情监测、舆情预警、全网事件分析、舆情自动报告、舆情大屏、全文检索等在内的六大功能模块，致力于帮助客户全面、准确、快速地掌握自身舆情态势，提高舆情应对和危机处理能力。

此外，全新升级的海晏舆情监测系统V6.0版新增了热榜预警、自定义大屏、定制化自动报告、竞品分析报告等功能。通过热榜预警，方便用户即时查看百度、微博、抖音、头条等热榜信息，并及时对自身相关的热搜内容进行预警；通过自定义大屏，可实现自定义数据模块和图表样式，提供更灵活更直观的可视化数据大屏；通过设置自定义信息属性，生成定制化报告，提高用户制作报告的灵活性；通过设置竞品关键词，系统自动生成竞品分析报告，方便用户了解自己和竞品在行业中的舆情趋势；并同步对电脑端、APP端、微信端产品进行新版UI升级，提高了系统的易用性和美观度。

三大产品优势实现数据全覆盖、全智能化

系统通过7*24小时不间断的信息监控服务，实现秒级自动发现相关信息，快速掌握全网舆情态势。数据覆盖新闻、微博、微信、APP、贴吧、论坛、视频、短视频、网民评论、图片OCR识别等类型，保障数据全面、快速。同时应用大数据、自然语言处理、图像识别等技术，在千万级数据标注训练数据的基础上，开发多个场景应用模型，使数据更精准。

山东省互联网传媒集团深耕舆情领域十余载，已建立完善的客户服务流程，通过在线客服及400电话，为客户提供一对一定制服务。

接入大众舆情智库系统，提供外脑支撑

目前，海晏舆情监测系统已成功为政府、企业、教育、金融、文旅、医疗等行业提供专业舆情监测解决方案，有效解决了监测网络舆情耗时长、监测不全面不及时、数据漏报错报等痛点，成为客户实时掌握互联网舆论，对相关负面舆情及时获知并处理，避免负面舆情持续发酵恶化，分析负面舆情传播影响力的必备工具。下一步，系统还将接入大众舆情智库系统，为客户提供专业的舆情案例分析、回应稿库等服务。

山东大众信息产业有限公司是山东省互联网传媒集团的全资子公司，从事舆情服务、电子政务、融媒体建设、新媒体运营等业务，是承担集团舆情工作的公司主体，先后获得舆情相关软件著作权30余项，其中“大众舆情监测云平台”入选2018年度山东省优秀大数据产品和应用解决方案，“大众舆情协同处置云平台”获2020年度全国新闻出版深度融合发展创新案例奖，公司拥有省内最专业的舆情分析师团队和自主知识产权的舆情监测平台，目前已服务于包括近50个省直机关在内的全省四百余家党政机关和企事业单位。

热点网络事件该如何进行舆情监测？

互联网上的热点事件很容易在互联网上引发舆论风暴。为了避免在此期间言行过激或失控，确保网民评论的健康发展，相关管理部门迫切需要实时了解国内各方对事件、事件在线评论、在线评论等的态度。

为了实时把握舆论倾向，我们需要做好事件在线评估、收集和统计工作。然而，面对众多的舆论传播和发布平台，我们应该在哪里查看事件在线评论？如何监控舆论趋势？以下众辉科技专注于大数据舆情监控和分析服务，回答此类问题。

网络热点事件网评去哪儿看？

频道1：社交媒体平台。网民在社交媒体平台上的活动非常活跃，因此我们可以到与此类平台热点事件相关的专题页面查看网民的评论，并选择有代表性的评论进行分析。

频道2：新闻媒体网站。新闻媒体发布的报道信息在网络上传播后，很容易引起网民的关注和关注，从而引起热烈的讨论。因此，我们可以查看相关新闻媒体网站和客户的在线评论信息。

频道3：短视频软件。近年来，短视频的快速发展促使它逐渐成为网络舆论的主要阵地。因此，我们也可以到一些用户数量大、活跃度高的网民平台搜索相关话题的视频，并在视频评论处查看事件在线评论。

如何监测网络舆论走向？

方法1：人工监控。所谓的人工监控，就是传统的人工监控。指派专人到主要网站平台浏览和查看事件的舆论信息，总结分析舆论倾向的变化，研究判断舆论趋势。

方法2：第三方监控。所谓第三方，就是找一家公司或第三方平台提供在线舆情监测和分析服务，监测舆情趋势，并提供相应的舆情分析数据。

方法3：技术监控。所谓的技术监控方法是使用专业的网络舆论监控软件进行舆论监控，如硕智库系统可以提供互联网舆论舆论监控分析系统的免费试用服务，可以帮助企业单位实现网络舆论信息24小时自动监控分析，生成舆论分析简报，自动识别负面信息，及时预警舆论。

舆情监测：掌握民意风向，实时了解舆论动态

舆情监测是当今社会信息时代中的一项重要工作，它能够帮助人们了解并掌握民意风向，实时了解舆论动态。在一个充满信息噪音和网络社交的时代，舆情监测成为了政府、企业以及各类组织不可或缺的重要工具。

舆情监测的意义不仅仅在于收集大量的信息，更在于通过对这些信息的分析和挖掘，洞察社会的热点、关切和趋势。通过舆情监测，我们可以了解到公众对于特定事件、产品、品牌或政策的态度和情感倾向。这为政府决策、企业营销和公共舆论引导提供了重要的参考依据。

在舆情监测中，技术手段发挥着重要的作用。借助先进的大数据分析技术和人工智能算法，我们能够高效地从庞大的信息海洋中提取关键内容和趋势。社交媒体、新闻媒体、在线论坛等平台上的言论和讨论成为了舆情监测的重要数据来源。通过对这些数据的实时监控和分析，我们能够捕捉到民意的微妙变化和舆论的脉络，帮助政府和企业做出更加明智的决策。

舆情监测的过程并非简单的收集和分析，更需要从中提取有价值的信息，并对舆情进行合理的解读。在舆情分析中，我们需要考虑到舆情事件的背景、影响因素以及参与者的特点。只有在充分了解背景和全面分析的基础上，才能做出准确的判断和预测。同时，舆情监测也需要关注信息的真实性和可信度，避免误导和虚假信息对舆论的扭曲和误导。

舆情处理是舆情监测的延伸和应用，它涉及到对舆情事件的积极干预和管理。当舆情事件出现时，政府和企业需要迅速做出反应，采取适当的措施来化解危机和维护形象。舆情处理需要根据具体情况制定相应的策略和应对措施，包括积极回应媒体和公众的质疑，释放准确和及时的信息，以及与相关方进行有效的沟通和协调。

舆情处理的目标是将舆情事件转化为机遇，提升公众对政府和企业的认同感和信任度。通过妥善处理舆情事件，政府可以增强治理能力和公众满意度，企业可以树立良好的品牌形象和消费者口碑。舆情处理的成功与否，关键在于及时的反应、真实的信息和有效的沟通。

综上所述，舆情监测在当今社会中具有重要的意义和价值。它不仅仅是一种工具和技术，更是一种对社会声音的敏感和理解。通过舆情监测，我们可以掌握民意风向，实时了解舆论动态，为政府、企业和组织提供重要的决策参考和舆论引导。同时，在舆情处理中，我们需要灵活应对，善于倾听和回应公众需求，以及维护社会稳定和公共利益。只有通过舆情监测和处理，我们才能更好地应对复杂多变的社会环境，实现可持续的发展和稳定的社会秩序。