在信息传播多元化的今天，互联网已成为思想文化的集散地和社会舆论的放大器，网络舆情业务的发展也伴随着舆情工作重心迁移而不断改变，网络舆情业务发展有哪些新趋势？怎样应对网络舆情业务的新痛点？
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技术驱动舆情应用创新落地
早在几年前，一批大数据企业敏锐地捕捉到了处于萌芽时期的大数据技术与网络舆情业务之间的联系，将云计算、大数据技术、人工智能、SaaS模式等新技术运用到网络舆情业务，通过技术手段弥补网络舆情监测中人工监测“看不到，看不全”的技术困境，并开始打造集标准化应用产品、数据服务、大数据报告、行业应用解决方案于一体的多维业务体系，以服务政府舆情管理为主导，向各行业渗透。
国内网络舆情业务发展主要经历了四个阶段：
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引入SaaS模式，驱动业务发展
网络舆情业务发展初期，多数用户采取项目制的方式进行网络舆情监测，需要布置大量基础设施，同时还需要投入大量资金和人员进行舆情监测及设备维护，每个项目的投入从百万到千万不等，成本极高。
做法：不少大数据公司依托其对大数据信息的发掘能力，研发满足市场绝大多数需求的SaaS级产品，及时地为用户提供舆情监测预警，极大地节约了网络舆情监测的成本。
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细分产品市场，完善网络舆情业务产业链
网络舆论多元性、自由性、互动性、突发性等特质，对网络舆情的应对提出了更高的要求，常规的舆情监测无法妥善地化解舆情危机，甚至还会引发次生舆情。因此，网络舆情业务进入了全流程应对的阶段。各大服务商的业务方向也开始针对不同的市场需求进行细分。
做法：这一时期，一些大数据公司针对市场需求，相继上线了能够满足用户可视化了解舆情发展动态、引导正能量舆论、专家建议辅助决策等需求的产品，形成从网络舆情监测、预警、分析到应对的完整产业链。
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传播形式变化促进技术提升
短视频等新传播形式的崛起，对网络舆情业务的监测技术门槛提出了更高的要求。小视频、语音识别、图片识别、图计算、NLP等技术的应用，使得一批技术能力更加强大的网络舆情应用产品进入市场。
做法：一批可以实现图像识别、小视频监测等功能的舆情监测产品开始上线，加速了网络舆情业务的创新。
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细分客户群，构建系统舆情体系
当前，国家提出营造清朗网络空间的要求，网络舆情业务步入了网络舆论环境的建设时期。这要求网络舆情业务的发展方向应该面向各行业进行细分，要与各行业的工作密切结合。
做法：一些数据公司针对市场需求不同，细化了业务版块，为各行业的用户赋能，在开发针对用户的标准化产品的同时，还可以为用户提供个性化需求的定制。
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网络舆情业务的痛点
目前，网络舆情业务的主要客户集中在公安、宣传、政务、检察院等部门，同时医疗、教育、金融等行业对网络舆情业务的需求也正在攀升，不同客户所面临的痛点略有差异。
对政务部门来说主要有以下三点：
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网络舆情智能判断欠精准
大数据、人工智能等新技术可以通过训练，提升对舆情事件判断的准确性，但仍无法实现百分之百的精准，这就需要人工干预，采取人工 智能的处理模式，但也造成了数据处理效率低、人力成本高等问题。
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专业舆情处置人才不足，整体舆情素养欠缺
目前，我国的专业舆情处置人才储备不足，多数一线舆情工作者无法跟上网络环境快速变化的节奏，新一代舆情工作者又缺乏实际的舆情应对经验，舆情人才队伍整体需要提升。
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线上线下舆情处理机制不系统
当前，网络舆情尚未能实现良好的联动处理机制，线上发声不严谨、线下执行不得力，这些问题所造成的舆情二次爆发的情况还时有发生。
对企业来说，网络舆情业务更偏向口碑传播与形象建设方面，因此痛点集中于以下两点：
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市场决策缺少数据支持
目前，很多企业对网络舆情的监测相对滞后，不能及时、准确、全面地掌握品牌口碑、市场反馈、消费者态度、行业信息、竞品情报等信息。同时，市场决策缺少数据支撑，造成了企业在舆情危机处置时困难重重。
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消费者口碑难掌握
在自媒体平台兴起的背景下，消费者的发声渠道日趋多样化，且数据量日益庞大，企业难以有效地掌握消费者的消费反馈，同时舆论宣传也很难精准地触达用户。
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网络舆情业务的智能新模式
基于对网络舆情业务趋势的洞察，针对用户的切实痛点，未来网络舆情业务将会朝着三方面发展：
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多样化、全方位创新技术手段
网络舆情形式日益严峻，用户的要求将越来越高，舆情监测的时效性、精准度都需要提高，舆情抓取的效率需要实现分钟级甚至秒级。对于网络舆情业务的服务商来说，要以技术驱动业务发展，技术创新方面的投入始终是最重要的战略布局。
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网络舆情智库化发展，提升行业整体素养
网络舆情业务的智库化发展，是网络舆情信息与专家智慧融合发展的大势所趋。智库化发展不仅为网络舆情的决策提供支持，更重要的是发挥了智库的智慧引导作用，积极配合国家在思想理论战线的部署，壮大主流舆论阵地，引领社会思潮。目前，如南方民间智库、瞭望智库、人民智库、长江智库、国是百人会等智库，均已开始这方面的探索。
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构建优质的大数据舆情生态圈
经过多年的发展，网络舆情业务服务商和网络舆情工作部门积累了大量的数据信息，通过对这些数据的收集、存储、处理和计算，未来可以实现数据索引、标记、查询、挖掘分析奠定了扎实的基础。这些数据资产蕴含着巨大的价值，应该加以有效地利用。
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编辑：杨丽丽
来源：网络传播杂志
