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微博舆情的监管平台及手段


发布日期:2019-10-07 16:05   来源:未知   阅读:

  面向微博监控业务,有效的管理方法需要实现监测、告警、分析、引导、评估五位一体,即监测持续稳定、告警及时准确、分析全面关联、引导简单易行、评估细致周到。

  为了解决国家重大应用需求,必须通过信息化手段来支持网络舆情的及时分析和快速响应。微博舆情监管软件成为支撑各级业务管理部门的重要技术手段。它通过整合微博信息采集技术及信息智能处理技术,对微博海量信息进行自动抓取、分类聚类、主题检测、专题聚焦,并针对用户的舆情监测和专题追踪等信息需求,做出正确舆论引导。

  针对微博所具有的海量非结构化文本数据、大用户数和实时性强的特点,研究有效的微博舆情监管软件平台需要突破以下技术屏障。

  微博数据源的采集、存储。如何采集海量的微博数据源信息,并对其进行有效的分类、组织和存储管理。快速、准确、全面地掌握数据,是借助信息技术对微博进行监管和引导的前提基础。

  微博数据处理的实时性。微博舆情服务必须持续收集互联网中海量的微博信息,实时更新存储和计算,并针对信息实行实时分析与挖掘及更新服务信息。

  不良信息研判的准确性。微博舆情监控软件在分析和挖掘海量信息时,需要准确从海量信息中去除干扰信息,得出正确的、有价值的结果。当前海量信息中干扰信息过多,信息挖掘能力有限,得到准确的结果需要系统对信息的判断能力和挖掘能力的提升。

  为应对上述挑战,可通过建立海量数据架构和统一数据处理平台,综合运用搜索引擎、文本检索、自然语言处理和智能分析等技术,对海量微博信息进行自动获取和分析,提供面向微博的不良信息监测、分析、挖掘、香港开奖现场直播结果溯源以及报表展示等功能,满足微博舆情监控和不良信息追踪工作过程中各个环节的用户需求。

  微博上高聚集的人气和信息快速传播的能力,以及虚拟世界和物理世界的高度相互作用,要求不同于新闻论坛的管理手段。

  深入分析重点人物:基于以上在线监控系统获得的数据,挖掘发现关键人物及其社会关系、相关社区及意见领袖,并对不良信息和违法人员进行重点分析。

  建立舆论导向的引导功能:用技术和人工相结合的手段建立自己的舆论引导机制,引导舆论发展。舆论引导包括“跟随辩驳”和“集中辟谣”两部分。

  跟随辩驳功能:微博等社会化媒体上不良信息爆发时,信息的传播往往具有不对称的特点,当负面虚假信息占据主流并大肆传播时,需要及时作出正面引导。跟随辩驳的目标就是在负面信息传播的同时,伴随跟进正面信息,达到正面引导信息的定向投放目标。其目的是遏制虚假消息的传播,将真实的信息及时推送到普通用户手中。跟随辩驳可以在不实信息大肆传播的时候,通过跟随的方式发帖,将正面的信息传送给不实消息的接收者,与之交锋,从而遏制不实信息。

  主动辟谣功能:主动辟谣机制是指对于已经查实的不实信息,在信息上明显地进行标识为“谣言”,对于传播不实消息的用户,主动知会传播者正在传播的信息为谣言,并限制其继续进行传播。此外,还可建立可信的官方消息发布平台,集中对识破谣言的依据、辟谣的过程、实际的事实进行澄清。

  必须具备分秒级实时监测与报警功能。这是尽可能早地发现微博不良信息的基本要求。对于一些预定义的不良信息或违法事件,实时监测响应速度需要在分钟以内;对于未定义的不良信息或违法事件发现也应该在10分钟以内。对于社区与重点人物分析,系统处理与响应速度在10分钟以内。并应该提供直接的分钟级别的报警功能(如短信报警),这样才能满足微博监控的实时性要求。

  必须具备海量数据处理能力和系统可扩展性。系统存储模型基于大规模分布式文件系统,与Google、Yahoo等保持同构;程序设计模式采用计算找数据模式,支持MapReduce并行化;通信模式基于消息中间件,计算节点间全异步通信,并具有良好的兼容性;计算模型采用全局算法的分布化,实现全局数据的弱一致性维护;服务部署模型底层支持云环境,并支持虚拟机部署。

  必须支持“人在回路中”。用户体验是系统成功的关键。系统必须能够灵活支持用户体验,并基于半监督学习技术的系统推荐 + 人工确认方法进行话题归纳、子话题归纳及关键词推荐和联想,系统还可以通过不断地主动学习、半监督学习和协同学习算法,持续改善用户体验。

  面向微博监控业务,有效的管理方法需要实现监测、告警、分析、引导、评估五位一体,即监测持续稳定、告警及时准确、分析全面关联、引导简单易行、评估细致周到。 贾焰 刘江宁 为了解决国家重大应用需求,必须通过信息化手段来支持网络舆情的及时分析和快速响应。微博舆情监管软件成为支撑各级业务管理部门的重要技术手段。它通过整合微博信息采集技术及信息智能处理技术,对微博海量信息进行自动抓取、分......

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