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国内五大舆情企业产品介绍

发布时间:2020-03-03 04:43:08 来源:范文大全 收藏本文 下载本文 手机版

国内五大舆情企业产品

1、蚁坊软件

(1)微博舆情监测系统——鹰击

主要是针对境外和境内微博的监测、预警、分析和引导的需求,对事件发展脉络分析、博文溯源和影响面分析,社区关系分析、人物特征分析、情感趋势分析、情感类型分析等独具特色的分析功能,并具有手机短信预警、邮件提醒等舆情监测的实用功能。 (2)全网舆情监测系统监测——鹰眼

主要是一个面向全网的舆情监测系统,覆盖境内外热门网站、论坛、微博、微信等平台,满足舆情监测信息的全面性、准确性、时效性、关联性、持续性和可定制性等方面的需求。可找出相关博文的传播源头,相关博文讨论数量,及话题出现的最早时间和最近时间。并能直观展示不同平台相关话题讨论的比列。并且可选中博文中一段文字进行溯源,查看其传播源头。

(3)全网舆情疏导系统——鹰仔

在各大网络媒体,包括微博等新媒体中快速传播信息,弘扬主旋律,传播正能量,凝聚口碑力量。可在短时间内在各大平台以官方声明的方式发布正确观点,澄清谬误,防止虚假消息进一步扩散。提供向上级报告的专用通道,帮助上报人员更安全、快速的上报重要舆论信息,防止信息泄露。

2、泰一指尚科技有限公司

主要是为传统企业、互联网企业和政府部门提供专业的舆情数据监测、数据分析及咨询服务,协助企业准确掌握产品和市场情况,监控竞争对手和行业动态,了解网民口碑,为企业市场、行销决策提供支持支撑服务,帮助政府部门快速发现突发事件、重大事件,快速应对,提高政府和企业的形象。系统是将搜索引擎和中文信息处理技术应用在企业舆论情报服务的一次创新。系统利用独有云爬虫技术,与三大运营商深度合作,100万定向抓取源搜索引擎,采用智能爬虫技术,全网监测新闻、论坛、博客、微博、电视等各类型媒体,全天7*24小时实时抓取,确保信息全面,无遗漏。从客户需求出发,对信息进行全面抓取的同时,及时发现负面信息,并对之做出及时正确的反应,以提升单位、企业形象。智能去重、快照存储自动过滤93%以上的垃圾信息,将自然语言处理技术应用于舆情监控领域,结合数据进行全面分析,并形成分析报告,精准、全面、及时。

3、中国舆情网 PALAS 是由复旦大学舆情研究实验室共同主办舆情监测数据平台,它涵盖日常舆情监测、舆情专题、地方舆情、舆情研究频道、舆情报告免费下载、舆情搜索等多个栏目。

(1)实时舆情监控系统帕拉斯。它主要面向政府机构和企业,包括政府宣传部门、政府信息中心、网络舆情监督部门、公安机关、网络安全部门以及上市公司、集团企业、信息咨询公司等

(2)舆情分析报告。它涵盖日报、周报、预警简报、随日报发送、事件专报、随周报送及专题研究报告五种。中国舆情网运用帕拉斯PALAS舆情监控系统对平面媒体、广播电视和网络媒体包括新闻网站、博客、论坛进行全面监测,按照新闻价值高低和政治敏感度两大标准进行人工筛选,特别是关注突发热点事件、影响社会稳定的风险议题、网民热议的民生话题等,最后选出“关注舆情”包括“重点舆情”等篇目,再按照媒体分类和新闻议题类别进行人工聚焦检索、分类分析概括分析。最终形成其旗下的品牌栏目之一——《舆情报告》。

4、麦知讯信息技术有限公司

麦知讯是一家致力于向国内外行业用户提供互联网信息监测整体解决方案、业务发展信息咨询的高科技公司。它在资本运作和整合国内多家互联网信息专业公司、行业研究咨询公司的过程中不断成长并通过合理地选择和应用成熟的互联网信息技术使公司在原有业务的优势得到巩固的同时也在新的业务领域取得了优异的成绩。它的舆情监控内容包括口碑信息监测、企业、产品、品牌正负面口碑监测竞品间的口碑对比监测等、网络营销监测。针对营销主题,提供点击数、回复数、回复时间、回复人、回复内容、回复语气、回复人感情倾向、正反向关注度、主题删帖率等监测服务、网络营销效果监测、搜索引擎呈现率、产品品牌知名度、用户关注度、好评率变化统计分析、网络营销咨询服务,为企业或公关公司提供网络营销方案或决策意见及建议等。

5、Goonie网络舆情监控系统

它依托自主研发的搜索引擎技术和文本挖掘技术,通过网页内容的自动采集处理、敏感词过滤、智能聚类分类、主题检测、专题聚焦、统计分析实现各单位对自己相关网络舆情监督管理的需要,最终形成舆情简报、舆情专报、分析报告、移动快报,为决策层全面掌握舆情动态做出正确舆论引导提供分析依据。

它支持多种网页格式、多种字符集编码、整个互联网采集以及内容抽取识别技术,具有热点话题、敏感话题识别、舆情主题跟踪、自动摘要舆情趋势分析、突发事件分析、舆情报警系统、舆情统计报告等多种功能。同时用户可以设定采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等系统的扫描间隔最小可以设置成1分钟,即每隔一分钟系统将自动扫描目标信息源以便及时发现目标信息源的最新变化并以最快的速度采集到本地。

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