20160408课件王奎全媒体时代突发舆情应对策略.pptVIP

以8月17日“李克强赴天津港“8?12”瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故现场”这条消息报道为例： 传统的日报报道： 　 李克强一下火车就首先来到爆炸事故现场隔离区，察看救援搜寻、清理处置等情况。他说，现在明火虽已扑灭，但现场情况还相当复杂，要继续科学搜救失联人员，全面摸排危化品情况，确保不落死角、不放过任何一个疑点。李克强对环境监测车上的工作人员说，目前群众高度关心周边空气、水质、土壤等环境质量，要增强环境监测力量，24小时不间断进行监测，及时发布权威准确信息。 　 李克强看望并慰问连日奋战在一线的救援官兵和消防队员。他说，在人民群众生命遭遇危难关头，你们临危不惧、义无反顾地付出勇敢和牺牲，党和政府感谢你们。他叮嘱大家在救援中要注意保护好自身安全。 　　李克强走进临时安置点，了解受灾群众生活、医疗等情况，要求有关方面认真听取他们的诉求和建议，细致贴心地把群众安置好。他还勉励现场志愿者，继续用自己的爱心向社会传递正向力量和温暖。 人民日报的微信推送中总理的原话则以这样的形式呈现： 媒体 特点 传统媒体 微信公众号 表达方式 语言严肃刻板，行文按照时间顺序，语言简洁精练 口语化“小清新” 句式 陈述语气为主，平铺直叙 立场鲜明，情感充沛 修辞 很少运用修辞手法 增加气势，暗寓褒贬 THANKS 新媒体指数 新媒 王奎 样本说明缺失 样本说明缺失 据新媒体指数的排行榜，增加说明 样本量 * 舆情监测系统 INM（新媒体指数） 理论体系 …… 自定义查询（账号榜单） 全方位数据服务 10万+账号数据 动态监测平台 个性化分类榜单 实时数据展示 开放式数据平台和服务接口 意见领袖推演的数据支撑 舆情大数据 开放式数据平台和服务接口 10万+账号数据， 19项指标动态监测， 综合反映新媒体传播力 支持全量化跨平台数据采集 后台数据每日更新 个性化监测榜单生成 自定义分组 多维度排行 多维数据综合评价 两微一端 影响力、传播力 舆情大数据 大型意见领袖舆情标注库 500个意见领袖， 100个因子的标注 个人基本属性、群体属性、话题属性、行为属性、情感属性、经济属性、传播属性、不同主题性舆情事件（政法、民生、公共安全、反腐倡廉、商企、对外交往等）的参与情况…… 属性标注： 舆情大数据 基于大数据的舆情推演模型 网络舆情影响因子结构方程修正模型 η值 Y3分值 意见领袖负面情绪值 η5.26 5 80% 4.52η 5.26 4 70%-80% 3.99η 4.52 3 50%-70% 3,25η3.99 2 20%-50% η3.25 1 20% 结构模型测量模型的 回归方程式 基于320个网络舆情事件、28个复杂因子 评价因子构建 模型构建与修正 舆情大数据 舆情传播——意见领袖互动分析框架 传媒意见领袖名单及编号 互动关系强度分析 大部分意见领袖之间都存在紧密的双向互动关系，或通过1-2个节点能快速建立互动关系，有效缩短了话题传播的扩散过程 群体的中心性分析 排名 意见领袖 外向程度中心性 内向程度中心性 1 田炜华 60.00 5.00 2 李蒙不蒙你 56.00 32.00 3 杨锦麟 54.00 49.00 4 宫龄_胡同台妹 53.00 22.00 5 谭人玮 52.00 19.00 综合评价传媒意见领袖在群体内的转发意愿和话语影响程度 互动内容演变时序分析 从基于消息时效性与新颖性的互动向基于观点契合度的互动过渡 主动转发 被转发 舆情大数据 ROST舆情分析意见领袖推演平台 意见领袖分类排行查询 数据筛选与导出（基于分类词表） 意见领袖互动关系查询 舆情事件监测关键词添加 数据服务 账号分析 关键词管理 舆情大数据 “清华附小百年校庆”微信每日热度 “清华附小百年校庆”各时段热度 教育公号最关注校庆，知名公号青睐校史剧 微信文章内容 清华附小百年校庆成教育公号优先报道对象 教育成果丰硕被推崇，负面情绪多源自教育不公 七、新媒体运营技巧 用户喜欢看什么？ 喜欢干什么？ 内容价值点 1.发泄：砸完就舒服多了 2.展示：瞧我多牛X！ 3.围观：看热闹犯法啊？ 4.简单：不就是点一下么？ 5.口水：打不过你也淹死你！ 6.影响：咱们网友有力量 7.偷窥：原来地球是这个样子…… 用户喜欢看什么？ 趣味：除了好玩，啥也不需要 情感：普世价值触动普通人 争议：公道不公道？说说就知道 探秘：看看锁眼里有什么？ 恶搞：随便搞一搞，没啥大不了 惊险：好像美国大片！太刺激了！ 情绪：路见不平一声吼 用户喜欢