随着国内外主流社会媒体的快速发展，社会媒体已经逐渐取代传统媒体，成为人们发布、分享信息的主要平台。

　　微博搜索的结果页涵盖了精选微博、名人观点、用户吐槽、媒体声音、兴趣主页、相关用户等内容，尤其适合企业营销，对舆论公关的引导性强。

　　与传统媒体不同，微博凭借其简单、互动性强、传播迅速等特点，突破了时间、空间的限制，发展迅速，并且大大增加了面向微博的舆情监测和挖掘分析的难度。

　　由于微博平台具有数据量大、信息碎片化严重、用户质量良莠不齐、信息传播快等特性，通过人工方式无法进行有效的舆情分析。

　　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。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。

　　监测微博舆情需要采用技术性方式，一方面能够确保信息监测的全面性，另一方面能够提升舆情信息监测搜索的效率。

　　目前，已经有针对微博舆情监测监测分析产品，例如鲸鱼集市里的舆情监测工具，能够对舆情起到一定的监测、分析和预警作用，提供有效的技术和决策支持。

　　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。

　　微博舆情监测的实现过程是，每日定时、周期性地对微博进行网页抓取后，对其你内容实行解析后存入数据库，再通过用户设定的关键词库对采集的数据进行关键词集过滤，由此获得敏感舆情信息文本返回给用户界面。系统还应对收集的信息进行自然语言处理，从而识别到热点话题和热门事件。

　　舆情监测的核心技术是信息采集和舆情分析两大块。鲸鱼集市的舆情监测系统由 两个子系统组成：自动监测子系统（监测层）与分析浏览子系统（分析层与呈现层）。 通过对海量网络舆情信息进行实时的自动采集，分析，汇总，并识别其中的关键信息，及时通知到相关人员，为正确舆论导向及收集群众意见提供帮助的一套信息化系统。

　　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，将舆情与口碑的日常工作业务有机整合在一起。

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