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哪家輿情監測公司比較好

錢淋西2年前14瀏覽0評論

哪家輿情監測公司比較好?

如果說在信息閉塞的古代,輿情就像濤濤大江;那么在信息高速發達的21世紀,輿情便是汪洋大海。古有云“防民之口甚于防川”,輿情的重要性不言而喻。專業輿情服務,如輿情監測、輿情分析、輿情處理,可謂應運而生。經整理盤點,中國著名輿情監測公司概況及優勢如下所示:

1 艾媒大數據輿情醫生

艾媒大數據輿情醫生(iiMedia Public Opinion Doctor),全球首家一站式企業輿情健康顧問,憑借行業領先的免費大數據輿情監測系統,為企業和政府部門提供一站式“全網絡、全流量、全天候”的輿情診斷、輿情咨詢、輿情處置服務,進行正能量的引導,為良好的公共形象與口碑保駕護航。其最大優勢在于獨創全網絡、全流量、全天候“輿情診斷、輿情咨詢、輿情處置”一條龍服務模式,為企業全面監控預警,提供專業及時的一對一輿情咨詢服務及緊急公關處理服務,全方位的服務令企業省時省事又省心。其強大的艾媒大數據輿情監測系統作后盾,能及時掌握輿論趨勢、突發事件預警、網絡傳播與口碑洞察等,做到精準分析、充分預判、防患未然。中國聯通、唯品會、餓了么、恒大集團、保利地產等著名企業紛紛成為其合作伙伴,輿情醫生前景可謂一片光明。

2 人民網輿情監測數據中心

人民網輿情監測數據中心,國內最早從事互聯網輿情監測研究的機構之一,在輿情監測和分析研究領域處于國內領先地位。 其在人民日報社、人民網的領導和中國社科院、北京大學、清華大學等單位的專家學者的指導下,已形成了一套較完整的網絡輿情監測理論體系、工作方法、作業流程和應用技術,可以對傳統媒體網絡版(含中央媒體、地方媒體、市場化媒體、部分海外媒體)、網站新聞跟帖、網絡社區/論壇/BBS、微博客、網絡"意見領袖"個人博客、網站等網絡輿情主要載體進行24小時監測,并進行專業的統計和分析,形成監測分析研究報告等成果。其最大優勢為專家資源豐富、社會認可度高、備受政府青睞。中國社科院2010年7月推出的《新媒體藍皮書》中指出:人民網輿情頻道的推出,表明黨中央和主流媒體對網絡輿論監督的高度重視和支持態度,表明新聞網站的輿論監督不僅遠遠超越了傳統主流媒體的新聞輿論監督,而且已成為新媒體時代中國民主制度的推動者和實踐者。

3 新浪輿情通

新浪輿情通,是新浪微輿情的政務輿情專業版,以中文互聯網大數據及新浪微博的獨家官方數據為基礎,7*24小時不間斷采集新聞、報刊、政務、外媒、微博、微信、博客、論壇、視頻、網站、客戶端等全網11大信息來源,每天采集超過8000萬條數據。自上線以來,輿情通已經為3000+政府機構提供著包含信息監測、全網事件分析、微博事件分析、競品分析、定制簡報、大屏指揮系統等在內的全方位輿情服務,幫助政府機構對社會熱點話題、突發事件的快速發現、及時處置和正面引導。其最大優勢在于憑借著新浪微博的強硬的后臺,其獨家新浪微博的官方數據可謂讓人望塵莫及。借助微博這個“小靈通”,幫助政府機構迅速深入察覺社會輿情,并合理積極應對。新浪輿情通可謂是后起之秀,不容小覷。

4 紅麥科技

紅麥聚信(北京)軟件技術有限公司(簡稱紅麥),是國內最早開始實踐輿情管理體系的服務提供商,已成為中國商業輿情服務領導品牌。紅麥專注于互聯網數據挖掘、數據處理和分析的技術研發與產品應用。在數據采集、數據存儲、數據挖掘、數據應用等方面形成自己的獨特優勢。通過自主研發的爬蟲技術,實現對全網數據抓取與積累;通過分布式存儲技術實現對海量數據的存儲;通過自然語言處理技術,數據挖掘技術,實現對大數據的挖掘分析。其最大優勢為品牌悠久、經驗豐富。紅麥以多年對非結構化數據的挖掘與分析實踐,積累了業內領先的中文信息處理和非結構化數據的挖掘技術;自主研發的 “紅麥大數據工廠” ,實現了算法、語料、反饋、學習的有機整合。

5 中科點擊(北京)科技有限公司(軍犬輿情)

軍犬網絡輿情監控系統,自主研發的一套業內最成熟的網絡輿情監控系統和網絡輿情辦公系統。軍犬網絡輿情監控系統是一套綜合運用搜索引擎技術、文本處理技術、知識管理方法、自然語言處理、手機短信平臺,通過對互聯網海量信息自動獲取、提取、分類、聚類、主題監測、專題聚焦,以滿足用戶對網絡輿情監測和熱點事件專題追蹤等需求。系統集成了輿情監測、輿情采集、輿情智能分析、輿情處理、輿情預警、輿情搜索、輿情報告輔助生成、輿情短信自動提醒等核心功能,幫助客戶全面掌握輿情動態,正確進行輿論引導。軍犬網絡輿情監控系統采用B/S與C/S結構相結合的系統架構,利用先進的系統架構,實現基于瀏覽器的廋客戶端或者普通客戶端、服務器模式。該系統對于促進加強互聯網信息監管,組織力量展開信息整理和深入分析,應對網絡突發的公共事件,全面掌握社情民意起決定性作用。其最大優勢在于技術先進且多樣化綜合應用:先進的網絡輿情監控系統核心技術——互聯網信息采集技術、自然語言智能處理技術(文本挖掘技術)、全文檢索技術和輿情應用技術。

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