对于不同类型的行业，如何进行舆情特征分析与研判呢？
谢邀。
舆情特征的分析和研判是一种sense的集合，私以为：70%定性和定量的分析+30%舆情分析师见多识广的经验累积，组成了在特定环境及事件中整合判断的结果。
也就是说，做A行业的巨牛逼的舆情director和做B行业的舆情intern可能在B行业的分析中，效果方差不会特别大。
OK，稍绕远了些。。。行业一定是首先需要切入关注的点。分析师需要对于行业概貌有整体了解，必要时可参考行业的白皮书、咨询研究报告等等，当然，也可以通过关注行业KOL，微信账号的评论性文章快速上手了解，毕竟行业壁垒太大，一个模式硬套会出问题的。
其次，需要明确行业的数据基础量（月均即可），存在的核心媒体和账号情况，网民的口碑初始调性，试著去获取个三个月左右的数据，潜心读一下，用excel筛选透视，用小工具match些词频、整理出一些网民观点，基本就可以作为一个小数据样本的佐证了。
基于上面这两步都完成了，才能就需求论需求，对专项的传播发展、行业未来的舆情状态进行评估。
一般来说，对于不同类型的行业舆情特征分析与研判，可以从舆情事件或现象的传播扩散、传播焦点转移、各方观点倾向变化、各方介入情况等方面著手。
1. 舆情传播：如可以从舆情事件的扩散路径、舆情不同时间节点的传播趋势变化和评估报道在社交媒体的扩散情况等进行分析研判。
2. 舆情焦点：如可以从传播焦点、舆论热议的焦点、媒体聚焦点、舆论关注矛盾焦点等方面进行分析研判。
3. 舆论观点倾向：如可以从网民情感态度、舆论倾向、情绪指数、媒体观点、领袖人物发布的言论观点等进行分析研判。
4. 介入情况。如可以从涉事主体和不同舆情主体的介入对已有舆情态势的冲击等进行分析研判。
舆情特征分析与研判方法：
人工收集分析：如可通过人工去收集各大网站平台与本次新闻热点相关的舆情舆论信息，可以自行梳理一下相关的关键词，然后去搜索引擎、社交媒体等对应的平台上搜索相应关键词，筛选有需要的信息，进行分析研判舆情。
采用免费的舆情分析软体工具：若要确保网路舆情信息收集分析的及时全面有效性，可以借助现在蚁坊这类可提供免费使用的舆情分析软体进行全网数据自动收集分析研判，生成舆情分析报告。
舆情分析研判系统辅助工具传送&>&>&>
随著网路媒介的发展和用户规模不断扩大，互联网已是民意表达的主要空间。对于不同行业，面对互联网环境下的舆情形成、舆论倾向，做到及时发现、精准分析、有效控制对一般企业来说是一个重大考验。对于如此繁重复杂的工作，企业该如何有效的进行舆情分析与研判？
一、舆情特征分析
对舆情的前因后果、传播起源、网民情绪及舆论倾向等进行全网监测并做预判分析，是为了提高后续事件处置的专业性、针对性和前瞻性。根据舆情特征主要可分为定量分析与定性分析。
定量分析，是指对网路舆情信息进行量化处理，即根据信息的数量及频率来分析和把握网路舆情的影响大小和发展方向及趋势。就网路舆情信息的显著度和集中度，用发帖量、点击量、转载量、回帖量、评论量等指标来衡量。
定性分析，主要是对网路舆情的性质与走向的研判，从传播源头出发，确定舆情信息的类别、判断其是自发舆情还是人为制造的舆情、判断其是否能成为热点事件。
对于网路舆情信息，必须综合运用两种分析方法。定量分析为定性分析提供数据及证据，定性分析提供价值判断。
二、舆情研判
舆情研判-是建立在数据的基础上的，用传播学、心理学和社会学的方法，结合经验主义对舆情的下一步走向进行判断，从而决定如何面对舆情，如何构建新闻发布话语体系和发布方式的重要过程。研判的工作，本身是要把舆情进行提炼、分析和再现，从而决定如何进行有效的新闻发布和信息公开。
因此，舆情研判是建立在信息监测及数据采集的基础上筛选归纳，提炼出具有全局性、趋势性、指导性和预警性的信息，进行总结分析，对舆情做有效的应对与引导。
①舆情传播「实时化」的挑战
网路舆情的传播速度从「即时化」趋于「实时化」，对舆情采集的响应速度提出更高要求。靠传统的人工采集不仅工作量巨大，并且采集的信息无法覆盖全面。目前，国内已有成熟的舆情监测系统，例如新浪舆情通，迅速抓取全网海量信息，基于领先的大数据处理技术对信息进行清洗、存储、索引，实现全面、快速、精准、稳定的信息监测。
②互联网舆论环境复杂化的挑战
新媒体时代的到来预示了网上舆论环境的复杂程度呈几何级增长，而舆情采集和研判的力量在短时间内难以有相应级别的提升，形成海量网路舆情和有限采集力量的矛盾。长期以来，重点关注热门网站、重点账号、敏感话题等「关键少数」是网路舆情采集的宝贵经验。但随著网路传播呈现渠道泛化、话题多元、去中心化等趋势，以往的经验已渐渐不合时宜。
③专业、理性化分析与研判的挑战
近年来，网上讨论的理论化和专业化程度加深，知乎、分答等知识社区更掀起知识分享的风尚。新的舆论形势下，要做好对知识性、专业化内容的分析和研判，不仅要基于全面的数据分析，还有对舆情分析师知识与思维双结构的考验。
如何进行舆情研判？
研判分为日常研判与即时研判两种：
日常研判，应重点关注两方面的工作：1发现倾向性、苗头性的话题，2在舆情事件结束后对网路舆情发生的特点以及网路舆情运行过程中舆情主体所表现出来的社会意识、社会情绪及社会态度进行专门的系统化研究。主要内容包括：舆情事件发展规律分析、传播源头、网民情绪表达等。
即时研判，是指在网路舆情的具体处理过程中，针对本次舆情的具体内容及特点所做的研判，一般体现为对特定突发事件的研判。即时研判的内容主要是找出本次舆情产生的直接导火索，舆情形成过程中的意见领袖及网民的代表性意见倾向进行分析，在此基础上对本次舆情的下一步发展做出研判，同时为相关责任主体应对工作提供具体的意见。
相较于日常研判，即时研判是一种紧急状态，对时效性、指导性和可操作性要求很高，随著突发舆情事件的平息而结束。
新浪舆情通，采集全网数据进行分析，跟踪事件走势，追溯信息传播源头，采集全网网民及媒体观点。针对事件（青岛在建地铁被曝「偷工减料」谁来保障民生工程最后的底线），进行深入分析得出报告。在2019/06/27 00:00~2019/07/02 10:00期间，互联网上共采集到4.7万条信息。
据新浪舆情通大数据平台统计，从6月27日至30日，青岛地铁官微连发4次通报，同时经@新京报 @头条新闻 等媒体积极传播后，引发广泛关注，信息量于6月29日及7月1日达到两次信息高峰，分别为1.3万条和1.2万条，之后随著关注度下降，信息量有减少的趋势。
截至7月2日15时，#青岛地铁施工方再爆施工问题#等相关话题，总阅读量为1.8亿次，讨论为1.2万条。其中，话题#青岛地铁施工方再爆施工问题#最受关注，阅读量达1.1亿次。
核心传播媒体中，@头条新闻 、@新京报 、@新京报我们视频 在传播中，转发微博数量均超过3千次，成为事件传播的主力。
关键词云中，「青岛地铁」「施工方」「工程」是事件的核心辞汇；施工方「举报自己」的「自曝」方式引起网友注意；涉事方「青岛地铁」「中国葛洲坝集团」成为事件聚焦对象；其中「工程」「质量问题」及「违法分包」是舆论最为关注内容。
分析微博表情，「吃惊」「疑问」「费解」为网友主要情绪；「怒」表情较为常见，地铁存在的质量等问题引发部分舆论不满情绪；同时，「doge」「吃瓜」「二哈」表情也表明部分网友对于事件持观望态度。
正面高频辞汇中，可见青岛地铁通报内容「确保」工程「万无一失」而采取「重建」工程，一定程度上得到舆论的认可。
负面高频辞汇中，「举报」涉及的「违法」「偷工」「减料」等涉事行为为舆论所诟病，同时有部分舆论认为青岛地铁的通报有「避重就轻」之嫌。
舆论呼吁：相关部门应对工程违法「零容忍」
该事件在持续发酵。对于涉事方是否存在「偷工减料」及「违法分包」仍需进一步调查，而舆论更是呼吁相关部门要对工程违法行为「零容忍」。
@中国青年报 发文《青岛地铁施工方自曝偷工减料、项目层层转包，地铁方面连发三个通报》称「地铁是重大民生工程，安全质量问题的重要性不言而喻。这样的项目竟然被曝存在层层转包以及偷工减料的问题，必须严查整改。地铁建设的安全容不得半点马虎，建设质量决不能打折扣」。
@新京报 发文《「一项工程5层分包」：别说地铁，洋葱也经不起这么扒》称「打破这种利益链条，不能被动等待内部人揭发；对相关责任人的处理也不能以「停职」为句点，要以制度的严密和法律的刚性去克服人性的贪婪。有关各方有必要查查，究竟还有多少重大工程依然在层层转包、层层剥皮，乃至在施工中偷工减料、祸国殃民？对违法问题「零容忍」，应该落实在严厉追责之中，而不是仅仅在出事后表个态就算完事」。
@中国经济网 发文《有层层转包，必有「豆腐渣」工程》称「 对层层转包，职能部门难道束手无策？是管不了还是不想管？在建筑市场繁荣的今天，如何从法律、制度上杜绝层层转包、黑箱操作，监管部门必须有所作为了」。
通过新浪舆情通大数据分析，可直观了解事态发展、网民情绪、领袖观点等，为研判提供有利的数据依据。*新浪舆情通-政企舆情大数据服务平台，为政企用户提供舆情监测、预警、分析、报告等服务。
编辑于 2019-07-05继续浏览内容
知乎发现更大的世界打开
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沃民舆情观察全球网路情报专家了解行业特征、了解行业痛点，然后结合这些关键点对现有的舆论进行分析，分析的点都大同小异（例如沃德社会气象台的情绪分析，爆点分析）以及对未来舆论走向进行预测和研判，如果关乎这个行业的关键点，势必会引起轩然大波
还有就是，意见领袖、主流媒体、政府部门的回应会对舆论起到引导作用，因此在舆情危机公关处理时，事件、时间、部门适时地出现对舆情管控可能起到决定性作用
编辑于 2017-12-12继续浏览内容知乎发现更大的世界打开Chrome继续
张亮中国教育舆情云AI平台，是北京大学的科技成果转化，获教育部权威测评认证1、做好实时监测，保证舆情数据信息的及时有效；
2、总结行业过往发生的经典案例，分析行业经典舆情事件传播规律；
3、结合新技术，运用新方法，预判未来舆情走势；
4、例如中正舆情在教育行业推出的教育舆情云AI平台，就是采用了AI技术进行智能分析和自我学习， 集成舆情分析系统应用于电脑上。更高效更便捷。
了解行业特征、了解行业痛点，然后结合这些关键点对现有的舆论进行分析，分析的点都大同小异（例如沃德社会气象台的情绪分析，爆点分析）以及对未来舆论走向进行预测和研判，如果关乎这个行业的关键点，势必会引起轩然大波
还有就是，意见领袖、主流媒体、政府部门的回应会对舆论起到引导作用，因此在舆情危机公关处理时，事件、时间、部门适时地出现对舆情管控可能起到决定性作用
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无论什么行业，什么公司，都是考虑与我相关的信息，从这些与我相关的信息中在根据不同行业各自情况分析信息属性，负面、中性、正面，有用还是没用。深入了解各行业自己的信息，各行业关注的点，进行分析判断。
我对这个问题的回答就是三个字
然并卵
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