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三、利用简单的图表模板和文字描述，呈现监测和分析的结果。早期的网络舆情引导监测方式有一些原生的问题，譬如：一、由于处理能力有限，只能抽取部分样本进行监测，无法避免偶然误差；二、文本分析算法的准确度、 监测对象和系统模板匹配的程度、对数据的净化，以及分析的算法等因素对于最后监测结果的准确度都有决定性的影响，无法避免系统误差；
四、舆情引导与分析主体应学会充分利用大数据挖掘系统，蚁坊软件方面的大数据舆情监测管理系统，实现了从网络舆情信息的采集与提取，到话题的发现与追踪、态度倾向性分析，再到多文档自动摘要的生成，为网络舆情的安全评估提供了有效的舆情信息获取和分析方法。不过，由于“舆情”本身具有“社会”特性，数字和代码等信息背后的实体是生存在现实社会中的芸芸众生。除了纯技术角度对舆情进行量化考察，传统的社会民意调查方式对实现全面、立体、动态透析社会综合舆情亦有一定帮助。
数据分析—数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析，分析是大数据实践研究的最关键环节，尤其对于传统难以应对的非结构化数据。运营商利用自身在运营网络平台的优势，发展大数据在网络优化中的应用，可提高运营商在企业和个人用户中的影响力。本回答由提问者推荐已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论收起匿名用户
从根本上讲，网络舆情监测要求达到实时性、全面性和准确性。多瑞科舆情数据分析站能满足系统舆情信息服务市场三个要素，实时性：舆情获得越早，给应对和处置留下的余地就越大，而网络舆情的发展往往是爆发式的，机会稍纵即逝，一旦错失最佳时机将追悔莫及；全面性：网络舆情容易攻其一点，不及其余，信息量大，容易使很多重要信息被忽略；准确性：海量信息条件下，如何准确地掌握问题核心，不为纷扰所困，是得出正确判断的关键。
目前舆情监测的现状存在很多待改进的地方。首先，手工监测存在天然局限性。通过安排固定人手24小时值班，不间断地浏览目标站点并搜索目标关键词，是在缺少自动化系统时最直接也是最初级的舆情监测方式。由于受到每个人主观思想的限制，手工监测总会有观察盲区，总会有觉得不重要但事后被证明很严重的地方，且手工无法察觉到一些站点或者一些偏僻的网页内容发生改变；同时，人不是机器，长期反复监测容易导致疲劳，经常会使得该判断出来的舆情，一不留神就漏掉了。这些都会在实时性和准确性上存在很大波动。
其次是过度依赖搜索引擎。人们往往认为在网络舆情的大海里也只有搜索引擎才可能具备捞针的本领。但是，搜索引擎仍然具有不少局限性。除了搜索结果受关键词影响很大外，搜索引擎返回的结果往往来自不受任何访问限制的网站，而诸如论坛等需要登录的网站则完全被排除在外。但是网民发表意见最多的地方，恰恰是这些提供互动功能的网站。更进一步的，搜索引擎的网络爬虫具有一定的时延性，因此不能实时搜索到最新的网页更新。因此，搜索引擎不能为我们提供问题的全貌，因为它只针对关键词而不针对问题，所以谈不上全面性；搜索引擎也不能在第一时间得到我们所想要的结果，因为不仅是它的内容更新不够快，而且它也不能提供针对时效性的服务，所以谈不上及时性；搜索引擎只能在海量网页中返回另一个海量的结果，而且是以杂乱无章的形式，对于我们关心什么，它一无所知，所以它给出的结果是所有人都关心的，而非我关心的，因此也谈不上准确性。可见，我们不能完全依赖搜索引擎来监测网络舆情，需要提出全新的技术手段来获知网络舆情，并跟踪和分析舆情。
因此，要想保证舆情监测的实时性、全面性和准确性，最可靠的办法就是使用自动化的舆情监测系统，依靠软件系统来消除人工方式的不足，依靠软件系统来定点的监测目标站点及整个网络，跟踪分析各个舆情主题的发展轨迹，并自动地整理生成日报/周报等报告，将舆情与政府的日常工作业务有机整合在一起。
多瑞科舆情数据分析站系统是基于对互联网舆情信息进行管理的应用软件系统。系统整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。
网络负面消息的常用办法是删帖，但是删帖有时候不但起不到疏导舆情和平息舆论的作用，相反会进一步激化舆论和公众的不满情绪，让事件进一步发酵升级，演变成全社会谈论的公共事件和公共话题，从而更加不利于问题的处理和化解，让政府和企业处于更被动的局面，结果损害政府和企业的公信力。
二是整合内部机构，构建反应迅速的舆情监控系统。可以建立一套例如蚁坊软件类的舆情监测系统，及早的发现网络负面消息的萌芽。这是监测。
