舆情百科

信息来源类型占比，是在舆情报告中对所监测到的相关舆情信息，按照其原始发布的平台或载体类型进行归类，并统计各类来源的信息数量在总体信息量中所占据的百分比。这是一项关键的数据分析指标，用以揭示特定舆情事件或议题在不同信息传播渠道上的分布格局与活跃程度。

传播效果评估，是指对特定信息传播活动（如政策宣传、新闻发布、危机沟通、品牌推广、公益活动等）在目标受众中产生的影响和结果进行系统性衡量、分析和评价的过程。其核心目的是判断传播活动是否达到了预期目标，了解传播过程中的优势与不足，并为后续的传播策略优化提供科学依据。

媒体关注度，是指新闻媒体（包括传统媒体如报纸、电视、广播，以及新媒体如新闻网站、社交媒体平台、自媒体等）对特定议题、事件、人物、组织或产品等对象进行报道、讨论和传播的程度与强度。

核心传播节点，是在信息传播网络中扮演关键角色的个人、组织、媒体账户或特定群体。这些节点因其特殊的位置和影响力，能够显著左右信息的传播方向、速度、范围以及最终的舆论形态。它们是舆情信息扩散和舆论观点形成过程中的重要枢纽。

舆情热度，也称舆情关注度或舆情指数，是衡量特定议题、事件或人物在一定时间段内受到社会公众关注和讨论程度的综合性指标。它是舆情监测和分析中的一个核心概念，能够直观反映某一舆情在网络空间和社会层面上的影响力、传播力和受关注的激烈程度。

语义分析是舆情技术领域一项核心的自然语言处理技术，它旨在让计算机更深层次地理解文本信息所蕴含的真实意义，而不仅仅停留在关键词匹配或简单的词频统计层面。在海量的网络舆情数据面前，语义分析能够帮助我们更精准、更全面地洞察公众的观点、情感和诉求，对于提升舆情监测的深度和广度具有重要意义。

自然语言处理技术（Natural Language Processing，简称 NLP）是一门融合了语言学、计算机科学和人工智能的交叉学科，旨在让计算机能够理解、解释、操纵和生成人类语言。在舆情监测领域，自然语言处理技术被广泛应用于对文本数据的自动化处理和分析，以提取关键信息、识别情感倾向、发现舆论热点、追踪事件脉络等，是实现智能化舆情监测的关键技术支撑。主要技术及其在舆情监测中的应用：文本...