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甲鱼舆情监测软件 上海舆情监测

泰国网络环境舆情监测情况分析

最近,由于中美贸易摩擦,越来越多的出海企业把眼光投向了中南亚一些国家,那么今天小编就来给大家分析一下泰国的网络环境舆情监测情况吧。2023年10月,随着泰国互联网用户突破5500万(占总人口78%),社交媒体成为公众表达意见的核心平台。当然关于当地网络言论自由,还是有一定的限制的,因为当局也在做网络舆情监测工作,让广大网民不要把网络当作法外之地,想要干什么就可以干什么。那么小编就来一个出海汽车企业的案例来给大家分析一下吧。 某汽车品牌在国内一天的数据量大概在3-4万条每天。但是用泰国的舆情监测软件监测了一下该汽车品牌在泰国一天的信息量,却发现少得可怜。平均每天大概在2-3条。这个有几个存在的因素,例如:泰国人口数、互联网网民可以吐槽的地方少,还有一个就是该品牌在泰国传播情况确实不乐观。但是这个数据跟几万条一天差距却在万倍之差。最最主要的一个因素就是泰国的互联网环境没有大家想象中的那么好。 目前出海企业做泰国网络舆情监测主要监测方向还是泰国的一些重大新闻事件、政策法规变动。他们对当地的一些鸡毛蒜皮的小的言论并不是特别关注,而且出海舆情监测软件监测的内容也没有国内那么全,精准。

舆情监测系统神助攻高校科研团队进行科学研究

很多人谈到网络舆情监测系统的时候,可能会想到企业品牌部门、政府职能部门进行网络舆情监测工作,但是基本上没有人会想到高校科研团队也会要用到舆情监测系统。近年来,随着大数据与人工智能技术的快速发展,舆情监测系统正从传统的社情民意分析工具升级为高校科研的“智能助手”。国内多所高校科研团队通过引入定制化舆情监测平台,在社会科学、公共政策、教育技术等领域取得突破性进展,实现了数据驱动科研的新范式。那么今天小编就来给大家分析几个高校科研团队用网络舆情监测软件的案例吧: 案例一:对于国际某项政策的颁布后的网名声音跟影响力 对于这个课题研究,需要把政策颁布后网络上面所有相关的信息通过舆情监测软件给抓取出来。然后把所有数据的评论数据进行二次刷新。然后对这些原帖+评论数据进行分析。这个项目看似简单,但是没有舆情加监测软件,通过网络上面杂乱的数据,很难通过精准的数据来提供有力的说服报告。 案例二:新闻稿件撰写的AI大模型的研发 目前市场上虽然后很多可以自动生成软文的大模型,但是他们写出来的软件质量残次不齐,所以高校就想要研究一款可以写出高质量软件的AI大模型,这种大模型的需要学习海量的高质量的新闻稿件,再加上高校特有的算法模型。就可以研发出一套会自动写高质量新闻稿件的大模型产品 未来展望:构建学术舆情生态 目前,教育部科技司已将舆情监测系统纳入“教育数字化战略行动”支持目录,鼓励高校:

舆情监测软件API接口数据成为AI大模型项目中的战略资源

最近接到很多做AI大模型项目的开发公司的电话咨询,他们为甲方做AI大模型项目,但是项目需要用到舆情监测软件API接口数据,他们拿到这些数据去训练,然后用AI自动去对这些数据进行处理打标签,把处理好的数据发送给到甲方。这样就可以把精准的数据展现在甲方的面前,大大节省了人力资源。 例如:某日化品牌,他们需要用到AI大模型来打假,利用AI来识别: 1、国内淘宝、天猫、京东、拼多多、咸鱼等平台售卖的产品是否有未经他们公司授权的? 2、国内电商平台上面售卖的某类产品是否侵犯了他们公司的知识产权的? 3、国内互联网平台,例如小红书、抖音、微博等是否有网友通过他们的产品来恶意引流的 这些都需要用到爬虫数据,爬虫把全网相关的实时数据+历史数据,全部爬出来,然后通过API接口实时传输给AI大模型去自动判断这类数据是否是甲方需要的侵权类的信息。当然这个AI大模型都是经过海量的历史数据学习的,所以他们可以精准判断信息的精准程度。很多时候人工都无法精准判断出来,但是AI就可以。这就是AI大模型的魅力。这个项目的核心还是:舆情监测软件API接口数据 + AI大模型。 所以很多AI大模型的项目,他们的重要战略资源还是舆情监测软件API接口中的数据。

为什么有些上市公司舆情监测工作不是董秘办拍板负责的?

前几天去了一个做了20多年财经公关的朋友公司喝茶,其中聊到上市公司舆情监测工作由哪个部门负责的时候,我们一直都以为上市公司舆情监测工作由董秘办对接的第三方财经公关公司负责网络舆情监测工作,聊着聊着,我就发现,我之前的认知完全就是错误的,为什么会这样的呢?那么小编来给大家分享一下上市公司董秘相关的知识,董秘办的董秘主要有三种: 1、上市公司内部单独培养出来的董秘,由之前其它部门的领导提拔上来的,在公司占股比例较高,在公司很有话语权,但是这种董秘不是非常专业,舆情监测一般由董秘负责 2、外聘的董秘,上市公司为了由董秘这个角色各外聘的一个岗位,就是一个傀儡,没有任何实权的 3、公司领导为了公司更好的发展跟再融资,外聘了一个第三方很有经验的董秘,这种董秘也是很有话语权,但是一般舆情监测都是品牌部门同事负责 听完上面的分析,小编就对这个公关公司的朋友非常认可,对后面跟进上市公司的董秘跟品牌部关于舆情监测项目有了新的认识。

各大舆情监测软件厂商都在用什么方式给客户做小红书舆情监测工作?

小红书采集监测不全,想必大家都知道,哪怕是国内最好的舆情监测软件厂商都无法做到小红书采集比较理想,如果您还不知道小红书舆情监测数据不全的这个问题,那么咱公司一定是非常幸运的了,没有什么舆情在小红书上面。目前让国内各大舆情监测软件厂商的老板、销售、售后服务人员最头痛的问题就是小红书采集数据不全。采集最好的舆情监测软件厂商可以采集到的小红书数据不到50%,而且采集到这50%的数据的成本是非常非常高的,而且国内大部分舆情监测软件厂商都放弃了小红书数据的采集工作了,那么今天小编来给大家分析一下各大舆情监测软件厂商是在如何做小红书数据采集工作的。 小编公司采集小红书的算法跟思路: 1、定向监测部分重点小红书账号发布的全部信息,采集到小红书的数据50%左右,日采集数据量大概在300-400万条主帖数据 2、人工定期搜索正式合作客户在小红书发布的最新的舆情情况,把这些链接汇总好发给机器人自动采集这些链接 优势:采集数据方式行业遥遥领先,漏掉数据的概率比较低,对一些注重小红书的营销的客户比较友好,监测账号内小红书数据比较多。 劣势: 1、采集成本高 2、采集不稳定,动不动就会因为小红书水军账号的封控,导致采集停滞 3、采集数据不全 部分友商公司小红书舆情监测的方法跟思路: 放弃爬虫去采集小红书的数据,安排人工定期搜索几个重要客户固定关键词的数据,把这些数据汇总到一个表格里面,然后再安排机器人去采集这些固定链接的小红书数据。 优势: 1、成本低 2、部分负面可以采集到 劣势: 1、采集数据非常不全,正面中性基本上没有 2、采集时效性差,节假日基本上没有服务

一个普通三甲医院有必要花几十万做舆情监测本地化部署项目吗?

昨天跟下午到参加一个三甲医院的调研会,他们想要本地化部署一套舆情监测软件,主要结合网络上面数据+内部数据进行舆情的一对一,点对点的处置服务。为了提高医院的舆情管理水平。拉了一大群舆情监测软件厂商过去调研,在调研前,他们也提出了他们自己的需求,完全根据一家舆情监测软件厂商本地化部署需求来的。看了一下那个需求,去的同行都摇头,都在说这个医院的人就是瞎搞,钱多了也不是这么烧的。那么小编就来给大家分享一下医院为什么不能本地化部署舆情监测软件。 1、国内95%以上有做舆情监测的医院,都是采购一个SAAS的舆情监测软件,还有5%以内的医院采购了舆情监测软件+报告服务+人工预警服务等。极少数的医院有做本地化部署服务,如果有做这方面的服务,肯定是医院院长在想办法通过项目来搞钱。 2、本地化部署项目前期投入需要50万到200万,而且后期每年需要几十万的维护费用,试问一下哪个医院有这么多的经费跟经理来搞这个东西?医院应该花更多的时间跟精力去做舆情的处理,解决舆情上面的问题。 3、本地化部署的软件基本上没有升级迭代,跟不上时代的步伐,而且随时都有可能出现系统问题,网络问题等各种bug.

为什么本地化部署的舆情监测项目的数据都是从舆情监测软件厂商通过API接口来的呢?

最近,越来越多的领导跟单位为了所谓的数据安全,想着做舆情监测项目的本地化部署,这个项目想必都知道劳民伤财,虽然有一定的成绩给上面汇报,但是这个真的可以做到数据安全吗?舆情监测软件爬到的数据都是来源于互联网公开的咨询类的数据,并不是医院内部的什么隐私类的数据,人人都可以监测都可以看到,而且还有很多医院上级管理单位,例如市场监督管理局、医保局、卫健委等都在做类似单位的工作,而且他们用的都是国内领先的遥遥领先的舆情监测软件,你觉得你找个小的软件公司可以做出比人家几个亿研发出来的舆情监测软件吗?听到这,你会不会觉得本地化部署舆情监测软件是一件非常可笑的事情呢? 还有一件更搞笑的事情大家可能还不知道,就是本地化部署的舆情监测软件的数据到底从哪里来的呢?软件厂商会说他们是自己采集的,其实 他们都是骗人的,这个数据来源甲方也无从验证,其实这些数据都是从第三方舆情监测软件厂商用API接口调用来的,根本不是他们自己去采集的,傻子才会去采集,一个本地化部署舆情监测项目就几十万的项目,这几十万还不够买服务器,买资源,IP池等爬数据必备工具,更别提代码费用,时间成本等。用舆情监测软件厂商的API接口数据,几万成本就够了,只有买舆情监测软件厂商的API接口数据,这个本地化部署项目才有利润。

为什么越来越多的企业开始关注海外网络舆情监测工作了?

前天,小编跟一个朋友到一个做了20多年的财关的客户公司泡茶,其中就聊到了海外舆情监测工作,这个客户想要做海外舆情监测工作,主要是因为最近很多上市公司客户都在咨询他了解海外网络舆情监测的情况,特别是港股上市的公司,越关注海外舆情监测工作这一块。除了这,而且最近也有很多公司找小编咨询了解海外网络舆情监测工作,小编也问了这些客户,他们说最近公司想要了解更多海外的商机,特别是关税政策下的影响。很多公司都受到了很大的影响,而且他们现在的监测情况,很难快速、全面、精准的了解到实时的全球实时网络舆情监测情况。目前他们都在全力寻找一款比较好的海外舆情监测平台。 在此,小编要给大家普一下法,国内舆情监测软件厂商或者有公司或者机构在做海外舆情监测或者访问海外的网站都属于违法的行为,特殊执法部门除外哈。如果国内的公司用海外的舆情监测软件,在国内进行该监测工作,都属于违法的行为。小编也了解了一下国内做海外舆情监测公司的公司,目前没有几个公司敢明目张胆的做这方面的公司,因该是收到过法律的教育,但是有些香港跟海外的一些舆情监测软件有这方面的工具在做这方面的工作。 国内很多朋友跟公司还在抱着侥幸的心理,希望可以挣到一杯羹,在此小编要告诉大家的是,这个行业利润没有大家想象的那么大,而且承担的法律风险是非常大的。网民的一切网络行为都在天眼的监管之下。搞不好就要进去吃盒饭了。如果真的要做这方面工作,一定要前期咨询好相关的法律顾问了解情况。尽可能规避法律风险

一种人设机小红书网站舆情监测新方法

想必大家最近都在为小红书数据采集不全而烦恼,最起码眼前在看文章的你因为小红书采集不全而烦恼,来看小编分享的新的采集技术来解决燃眉之急。在之前小编就分享过很多小红书数据采集的方法,但是最终都绕不过小红书账号这个门槛,因为现在小红书有效不被封掉的账号资源非常稀缺,如果这方面的账号比较充裕,那么采集小红书的数据肯定不是问题。那么今天小编来分享一种新的小红书采集方法:人设机小红书舆情监测方法,该方法可以避免因小红书账号不足,导致采集非常不全的问题。 人设计小红书舆情监测采集原理是: 1、用手机号注册3个小红书账号 2、3个小红书账号发几篇跟监测品牌关键词相关的几篇文章(这样做绝对不会误判为僵死号被封) 3、定期去点赞一些跟搜索关键词相关的文章,用手机搜索几次监测观察家,按热度、时间等各种排序查看一下 4、用这些小红书账号+爬虫算法根据关键词采用搜索关键词的方法去爬相关的小红书数据,频率要不断的更新(固定一小时这样的时间频率去搜索肯定会被判为僵死爬虫号) 人设机小红书舆情监测方法优势: 1、只需要几个小红书账号就可以了,账号被封的概率低 2、采集效率大大提升,采集全面性可以达到70%以上 人设机小红书舆情监测方法劣势 1、需要投入较多的人力成本 2、不能大规模的采集,只能采集固定几个关键词

舆情监测软件厂商数据API接口中为什么不开放数据采集时间这个字段?

最近小编测试了几家公司的API接口数据跟舆情监测软件里面的数据,发现他们有一个共同的特点,就是没有对外公开他们的数据采集时间,也就是说没有数据采集时间这个字段。小编就比较好奇,这个字段明明很多客户感兴趣,而且是一个非常有效而且有竞争力的字段,为什么所有的舆情监测软件厂商都不愿意公开这个字段呢?小编就去问我们公司的采集部门的同事,采集部门同事是这样跟小编解释的: 一、数据隐私与合规风险用户追踪风险采集时间可能暴露数据源的活跃时间段或监测频率,某些场景下(如社交媒体爬取)可能被认定为对用户行为的持续追踪,触发隐私保护法规(如欧盟GDPR)的严格审查。例如,若某条负面评论的采集时间精确到秒,可能被反向推测出用户在线行为模式,引发法律纠纷。 规避实时监控嫌疑在部分国家,实时采集公开数据可能被认定为“监控行为”,尤其是涉及政府或敏感机构信息时。隐藏时间戳可降低厂商被指控“非法监控”的风险。例如,中东某些国家要求舆情数据必须延迟数小时公开,以避免社会动荡。 二、商业竞争壁垒保护数据源优势采集时间可能暴露厂商的数据获取能力:若时间戳显示数据在事件发生后5分钟内被捕获,竞争对手可推断出厂商使用了高成本的实时爬虫技术或特定平台合作权限;反之,若时间延迟较大,可能暴露厂商依赖第三方数据供应商的弱点。 防止服务质量对比厂商常承诺“15分钟级监测”,但实际响应速度参差不齐。若开放时间字段,客户可通过对比数据入库时间与事件发生时间,直接验证服务商承诺的真实性,导致竞争透明化。而且数据采集过程中会出现各种问题,很难做到精准采集,有一定的采集时效差都是很正常的,但是舆情监测软件厂商就是为了掩盖这个时效差,所以才不公开采集时间这个字段的。 三、技术成本与数据治理多时区标准化难题舆情数据常来自全球多个平台(如Twitter、微博、Telegram),原始时间涉及不同时区、时间格式(UTC时间戳、本地时间等)。统一处理为标准化时间字段需额外计算资源,且可能因时区转换错误引发客户投诉。 数据清洗损耗在数据清洗环节,厂商可能对原始数据做去重、聚合处理。例如,将同一事件的100条相似讨论合并为1条摘要数据,此时单一采集时间失去意义,强行标注反而导致信息误导。 四、法律规避策略绕过平台反爬机制主流社交平台(如Facebook、Twitter)的开发者协议通常禁止批量爬取带精确时间的数据。隐藏时间字段可降低厂商被平台封禁API权限的风险。例如,某厂商因返回带时间戳的推文数据,被Twitter认定为违反Robots协议,导致接口被封。 应对数据版权争议部分舆情数据采购自第三方合作方(如通讯社、本地化数据供应商),合同可能限制时间字段的二次分发。例如,路透社提供的新闻数据流通常要求去除原始发布时间,以防止客户绕过其直接订阅服务。 五、客户需求分层基础版与高级版的差异化厂商可能将时间字段作为付费增值功能: 免费API仅返回内容与情感分析; 企业级API需签订NDA协议后开放毫秒级时间戳及采集路径日志。(例:Brandwatch的Enterprise API按字段权限分级收费) 降低决策干扰对多数企业用户而言,舆情内容本身的价值高于时间维度。暴露“3天前的差评刚被监测到”可能引发客户对系统效能的质疑,即便延迟是因数据清洗或人工复核导致。