對於不同類型的行業，如何進行輿情特徵分析與研判呢？
謝邀。
輿情特徵的分析和研判是一種sense的集合，私以為：70%定性和定量的分析+30%輿情分析師見多識廣的經驗累積，組成了在特定環境及事件中整合判斷的結果。
也就是說，做A行業的巨牛逼的輿情director和做B行業的輿情intern可能在B行業的分析中，效果方差不會特別大。
OK，稍繞遠了些。。。行業一定是首先需要切入關注的點。分析師需要對於行業概貌有整體了解，必要時可參考行業的白皮書、諮詢研究報告等等，當然，也可以通過關注行業KOL，微信賬號的評論性文章快速上手了解，畢竟行業壁壘太大，一個模式硬套會出問題的。
其次，需要明確行業的數據基礎量（月均即可），存在的核心媒體和賬號情況，網民的口碑初始調性，試著去獲取個三個月左右的數據，潛心讀一下，用excel篩選透視，用小工具match些詞頻、整理出一些網民觀點，基本就可以作為一個小數據樣本的佐證了。
基於上面這兩步都完成了，才能就需求論需求，對專項的傳播發展、行業未來的輿情狀態進行評估。
一般來說，對於不同類型的行業輿情特徵分析與研判，可以從輿情事件或現象的傳播擴散、傳播焦點轉移、各方觀點傾向變化、各方介入情況等方面著手。
1. 輿情傳播：如可以從輿情事件的擴散路徑、輿情不同時間節點的傳播趨勢變化和評估報道在社交媒體的擴散情況等進行分析研判。
2. 輿情焦點：如可以從傳播焦點、輿論熱議的焦點、媒體聚焦點、輿論關注矛盾焦點等方面進行分析研判。
3. 輿論觀點傾向：如可以從網民情感態度、輿論傾向、情緒指數、媒體觀點、領袖人物發布的言論觀點等進行分析研判。
4. 介入情況。如可以從涉事主體和不同輿情主體的介入對已有輿情態勢的衝擊等進行分析研判。
輿情特徵分析與研判方法：
人工收集分析：如可通過人工去收集各大網站平台與本次新聞熱點相關的輿情輿論信息，可以自行梳理一下相關的關鍵詞，然後去搜索引擎、社交媒體等對應的平台上搜索相應關鍵詞，篩選有需要的信息，進行分析研判輿情。
採用免費的輿情分析軟體工具：若要確保網路輿情信息收集分析的及時全面有效性，可以藉助現在蟻坊這類可提供免費使用的輿情分析軟體進行全網數據自動收集分析研判，生成輿情分析報告。
輿情分析研判系統輔助工具傳送&>&>&>
隨著網路媒介的發展和用戶規模不斷擴大，互聯網已是民意表達的主要空間。對於不同行業，面對互聯網環境下的輿情形成、輿論傾向，做到及時發現、精準分析、有效控制對一般企業來說是一個重大考驗。對於如此繁重複雜的工作，企業該如何有效的進行輿情分析與研判？
一、輿情特徵分析
對輿情的前因後果、傳播起源、網民情緒及輿論傾向等進行全網監測並做預判分析，是為了提高後續事件處置的專業性、針對性和前瞻性。根據輿情特徵主要可分為定量分析與定性分析。
定量分析，是指對網路輿情信息進行量化處理，即根據信息的數量及頻率來分析和把握網路輿情的影響大小和發展方向及趨勢。就網路輿情信息的顯著度和集中度，用發帖量、點擊量、轉載量、回帖量、評論量等指標來衡量。
定性分析，主要是對網路輿情的性質與走向的研判，從傳播源頭出發，確定輿情信息的類別、判斷其是自發輿情還是人為製造的輿情、判斷其是否能成為熱點事件。
對於網路輿情信息，必須綜合運用兩種分析方法。定量分析為定性分析提供數據及證據，定性分析提供價值判斷。
二、輿情研判
輿情研判-是建立在數據的基礎上的，用傳播學、心理學和社會學的方法，結合經驗主義對輿情的下一步走向進行判斷，從而決定如何面對輿情，如何構建新聞發布話語體系和發布方式的重要過程。研判的工作，本身是要把輿情進行提煉、分析和再現，從而決定如何進行有效的新聞發布和信息公開。
因此，輿情研判是建立在信息監測及數據採集的基礎上篩選歸納，提煉出具有全局性、趨勢性、指導性和預警性的信息，進行總結分析，對輿情做有效的應對與引導。
①輿情傳播「實時化」的挑戰
網路輿情的傳播速度從「即時化」趨於「實時化」，對輿情採集的響應速度提出更高要求。靠傳統的人工採集不僅工作量巨大，並且採集的信息無法覆蓋全面。目前，國內已有成熟的輿情監測系統，例如新浪輿情通，迅速抓取全網海量信息，基於領先的大數據處理技術對信息進行清洗、存儲、索引，實現全面、快速、精準、穩定的信息監測。
②互聯網輿論環境複雜化的挑戰
新媒體時代的到來預示了網上輿論環境的複雜程度呈幾何級增長，而輿情採集和研判的力量在短時間內難以有相應級別的提升，形成海量網路輿情和有限採集力量的矛盾。長期以來，重點關注熱門網站、重點賬號、敏感話題等「關鍵少數」是網路輿情採集的寶貴經驗。但隨著網路傳播呈現渠道泛化、話題多元、去中心化等趨勢，以往的經驗已漸漸不合時宜。
③專業、理性化分析與研判的挑戰
近年來，網上討論的理論化和專業化程度加深，知乎、分答等知識社區更掀起知識分享的風尚。新的輿論形勢下，要做好對知識性、專業化內容的分析和研判，不僅要基於全面的數據分析，還有對輿情分析師知識與思維雙結構的考驗。
如何進行輿情研判？
研判分為日常研判與即時研判兩種：
日常研判，應重點關注兩方面的工作：1發現傾向性、苗頭性的話題，2在輿情事件結束後對網路輿情發生的特點以及網路輿情運行過程中輿情主體所表現出來的社會意識、社會情緒及社會態度進行專門的系統化研究。主要內容包括：輿情事件發展規律分析、傳播源頭、網民情緒表達等。
即時研判，是指在網路輿情的具體處理過程中，針對本次輿情的具體內容及特點所做的研判，一般體現為對特定突發事件的研判。即時研判的內容主要是找出本次輿情產生的直接導火索，輿情形成過程中的意見領袖及網民的代表性意見傾向進行分析，在此基礎上對本次輿情的下一步發展做出研判，同時為相關責任主體應對工作提供具體的意見。
相較於日常研判，即時研判是一種緊急狀態，對時效性、指導性和可操作性要求很高，隨著突發輿情事件的平息而結束。
新浪輿情通，採集全網數據進行分析，跟蹤事件走勢，追溯信息傳播源頭，採集全網網民及媒體觀點。針對事件（青島在建地鐵被曝「偷工減料」誰來保障民生工程最後的底線），進行深入分析得出報告。在2019/06/27 00:00~2019/07/02 10:00期間，互聯網上共採集到4.7萬條信息。
據新浪輿情通大數據平台統計，從6月27日至30日，青島地鐵官微連發4次通報，同時經@新京報 @頭條新聞 等媒體積極傳播後，引發廣泛關注，信息量於6月29日及7月1日達到兩次信息高峰，分別為1.3萬條和1.2萬條，之後隨著關注度下降，信息量有減少的趨勢。
截至7月2日15時，#青島地鐵施工方再爆施工問題#等相關話題，總閱讀量為1.8億次，討論為1.2萬條。其中，話題#青島地鐵施工方再爆施工問題#最受關注，閱讀量達1.1億次。
核心傳播媒體中，@頭條新聞 、@新京報 、@新京報我們視頻 在傳播中，轉發微博數量均超過3千次，成為事件傳播的主力。
關鍵詞雲中，「青島地鐵」「施工方」「工程」是事件的核心辭彙；施工方「舉報自己」的「自曝」方式引起網友注意；涉事方「青島地鐵」「中國葛洲壩集團」成為事件聚焦對象；其中「工程」「質量問題」及「違法分包」是輿論最為關注內容。
分析微博表情，「吃驚」「疑問」「費解」為網友主要情緒；「怒」表情較為常見，地鐵存在的質量等問題引發部分輿論不滿情緒；同時，「doge」「吃瓜」「二哈」表情也表明部分網友對於事件持觀望態度。
正面高頻辭彙中，可見青島地鐵通報內容「確保」工程「萬無一失」而採取「重建」工程，一定程度上得到輿論的認可。
負面高頻辭彙中，「舉報」涉及的「違法」「偷工」「減料」等涉事行為為輿論所詬病，同時有部分輿論認為青島地鐵的通報有「避重就輕」之嫌。
輿論呼籲：相關部門應對工程違法「零容忍」
該事件在持續發酵。對於涉事方是否存在「偷工減料」及「違法分包」仍需進一步調查，而輿論更是呼籲相關部門要對工程違法行為「零容忍」。
@中國青年報 發文《青島地鐵施工方自曝偷工減料、項目層層轉包，地鐵方面連發三個通報》稱「地鐵是重大民生工程，安全質量問題的重要性不言而喻。這樣的項目竟然被曝存在層層轉包以及偷工減料的問題，必須嚴查整改。地鐵建設的安全容不得半點馬虎，建設質量決不能打折扣」。
@新京報 發文《「一項工程5層分包」：別說地鐵，洋蔥也經不起這麼扒》稱「打破這種利益鏈條，不能被動等待內部人揭發；對相關責任人的處理也不能以「停職」為句點，要以制度的嚴密和法律的剛性去克服人性的貪婪。有關各方有必要查查，究竟還有多少重大工程依然在層層轉包、層層剝皮，乃至在施工中偷工減料、禍國殃民？對違法問題「零容忍」，應該落實在嚴厲追責之中，而不是僅僅在出事後表個態就算完事」。
@中國經濟網 發文《有層層轉包，必有「豆腐渣」工程》稱「 對層層轉包，職能部門難道束手無策？是管不了還是不想管？在建築市場繁榮的今天，如何從法律、制度上杜絕層層轉包、黑箱操作，監管部門必須有所作為了」。
通過新浪輿情通大數據分析，可直觀了解事態發展、網民情緒、領袖觀點等，為研判提供有利的數據依據。*新浪輿情通-政企輿情大數據服務平台，為政企用戶提供輿情監測、預警、分析、報告等服務。
編輯於 2019-07-05繼續瀏覽內容
知乎發現更大的世界打開
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沃民輿情觀察全球網路情報專家了解行業特徵、了解行業痛點，然後結合這些關鍵點對現有的輿論進行分析，分析的點都大同小異（例如沃德社會氣象台的情緒分析，爆點分析）以及對未來輿論走向進行預測和研判，如果關乎這個行業的關鍵點，勢必會引起軒然大波
還有就是，意見領袖、主流媒體、政府部門的回應會對輿論起到引導作用，因此在輿情危機公關處理時，事件、時間、部門適時地出現對輿情管控可能起到決定性作用
編輯於 2017-12-12繼續瀏覽內容知乎發現更大的世界打開Chrome繼續
張亮中國教育輿情雲AI平台，是北京大學的科技成果轉化，獲教育部權威測評認證1、做好實時監測，保證輿情數據信息的及時有效；
2、總結行業過往發生的經典案例，分析行業經典輿情事件傳播規律；
3、結合新技術，運用新方法，預判未來輿情走勢；
4、例如中正輿情在教育行業推出的教育輿情雲AI平台，就是採用了AI技術進行智能分析和自我學習， 集成輿情分析系統應用於電腦上。更高效更便捷。
了解行業特徵、了解行業痛點，然後結合這些關鍵點對現有的輿論進行分析，分析的點都大同小異（例如沃德社會氣象台的情緒分析，爆點分析）以及對未來輿論走向進行預測和研判，如果關乎這個行業的關鍵點，勢必會引起軒然大波
還有就是，意見領袖、主流媒體、政府部門的回應會對輿論起到引導作用，因此在輿情危機公關處理時，事件、時間、部門適時地出現對輿情管控可能起到決定性作用
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1、做好實時監測，保證輿情數據信息的及時有效；
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無論什麼行業，什麼公司，都是考慮與我相關的信息，從這些與我相關的信息中在根據不同行業各自情況分析信息屬性，負面、中性、正面，有用還是沒用。深入了解各行業自己的信息，各行業關注的點，進行分析判斷。
我對這個問題的回答就是三個字
然並卵
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