舆情事情发生后的首要目标是什么

自媒体时代，网络不仅成为集纳信息、表达民意、监督社会的重要渠道，而且是政府社会主义民主政治的一种重要表现。政府可以通过应用像乐思舆情监测系统这样的软件，收集不同网络舆论声音，掌握网络所反映的社会舆情动态，要做好分析和预警，一旦遭遇舆情危机，能够积极有效的引导。由于网上匿名传播的特点，使网络舆论更加能够反映社会中的矛盾和问题，宣泄各种不满情绪，大量负面内容信息和批评意见都能够在网上充分显现，面对公众意愿诉求，政府应以事实为依据，高度重视网络舆情，积极回应，充分保障公众权益的实现。做好互联网舆情的分析预警是积极应对网上负面事件的基础，把舆情与分心预警常态化，才能不至于在面对危机时手忙脚乱，不知所从。

第二，建立互联网舆情处置预案

因互联网信息传播的开放性和交互性特点，信息传播与扩散十分快捷，网络舆论的生成、发展和演进过程表现出快速、复杂、多变等不确定性特征，这给常规舆情处置带来困难。而建立互联网舆情处置预案，在舆情预警的基础上未雨绸缪，预先对可能出现的情况加以判断和预设，制定相应的处置和引到预案，这样既可以进一步强化对互联网的宣传运用，主动向网上发布权威信息和主导观点，加大日常网上宣传力度，又可以在面对突发网络负面事件和网络舆论危机面前，坦诚从容应对。建立互联网舆情处置预案，有助于我们在处于网上舆论被动的情况下，抓住时机变被动为主动，赢得引导网上舆论良性发展的主动权和主导权，实现网络舆论和谐、健康发展的目标。

第三，明确互联网舆情处置流程

互联网舆情处置工作要警惕简单地从主观愿望和局部利益出发，不能以传统处置思维对舆论加以封堵、搪塞、推诱；更不能以虚假信息糊弄网民，而是要立足于事实，采取回应、疏导、说理的方法，坦诚地面对网络舆论的曝光、质疑和批评，赢得网络民意的尊重、信任、理解和支持，将公共利益诉求、网络舆论诉求、工作目标诉求三者结合，谋求积极的舆论共鸣和社会共识。要做到这一点，就需要政府部门之间相互配合，明确舆情处置流程，对相关信息及时共享，明确各部门在处置过程中的职责，保持统一口径，以防出现因表态偏差激化矛盾。

旅游舆情分析方法之情感分析模型

文本情感分析，简称意见挖掘，是一种利用自然语言处理、文本挖掘和计算机语言学等技术识别和提取原始素材中的主观信息的方法。目前，文本情感分析研究覆盖了自然语言处理、文本挖掘、信息检索、信息抽取、机器学习和本体学等多个领域，受到了学者和研究机构的广泛关注。近几年，它在自然语言处理和文本挖掘领域持续成为热点问题之一。在旅游大数据应用层面，情感分析模型，如朴素贝叶斯分类器、SVM支持向量机模型和随机森林模型，得到了学者和从业人的认可。

朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的预测方法，它使用可能相关条件的先验知识进行预测。在文本情感分析中，其逻辑是通过训练数据中出现在正文本或负文本中的每个词汇特征的条件概率来得出结果。通过海鳗云旅游大数据教学实训平台，我们可以对文本进行情感判断，模型运算后得出结果。

SVM支持向量机是一种在特征空间上定义的间隔最大的线性分类器，其策略是间隔最大化。SVM有线性可分支持向量机、线性支持向量机与非线性支持向量机三种类型。通过海鳗云旅游大数据教学实训平台，我们可以对文本进行情感判断，模型运算后得出结果。

随机森林是一个包含多个决策树的分类器，其输出的类别是由个别树输出类别的众数决定。通过海鳗云旅游大数据教学实训平台，我们可以对文本进行情感判断，模型运算后得出结果。

这三个模型是我们进行旅游舆情数据情感分析时最常用的方法。基于此方法，我们可以对OTA评论数据进行简单的正负情绪分析，对涉旅资讯、涉旅游目的地、景区、酒店、主题乐园等博文内容进行情绪标准化，有助于旅游行政管理机构、景区、酒店、主题公园等涉旅主体进行旅游网络舆情监测。这对涉旅主体的品牌建设与维护至关重要。

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大模型能帮助撰写舆情报告吗

垂直大模型能够赋能舆情报告撰写工作，助力高效输出精细化的舆情分析报告，其主要功能包括以下几个方面：

首先，大模型通过高效监测、分析、可视化呈现全网海量舆情传播数据，为决策者提供全面且精准的舆情信息，使其能够更深入地了解舆情传播动态和各数值的变化。

其次，大模型具备强大的深度学习和数据挖掘能力，支持对大量的舆情传播数据进行深度挖掘和关联分析，从而揭示出舆情背后的深层次规律和发展趋势。

此外，大模型还支持自动生成舆情分析报告，减轻了人工撰写的负担。蜜巢政务大模型是蜜度自主研发的垂直大模型，具备智能知识管理、文稿智能写作、智能舆情分析能力。其中，蜜巢智能舆情分析能力落地新浪舆情通，2分钟可自动生成舆情分析报告，为突发事件的舆情追踪、分析与研判提供支持。

总体而言，大模型能够减轻人工负担并提高舆情分析报告质量，推动舆情分析工作向更高效、更准确的方向发展。因此，借助大模型撰写舆情报告是一种高效、准确且可行的选择。