梅花数据浅谈大模型时代下的舆情监测
日前，梅花数据知名舆情管理专家林妙婷受苏秦会智库的邀请，协同著名公关专家李国威、资深风险管理专家杨明刚，共同参加了“舆情与声誉管理”首场圆桌会议。
会议上，林妙婷女士以”大模型时代的舆情监测”为主题分享了大数据模型与AI在舆情监测方面的探索与应用。她表示，现在很多企业往往很重视营销，忽略了品牌声誉，而声誉管理恰恰是企业不可忽视的一个重要动作，舆情监测则更是需要时刻保持并注意。
传统的舆情监测很难对一些小众或特定领域中的舆情进行准确监测，在人工主观判断上也容易使结果失真，结果导致监测成本高，也难以满足大规模的监测需求。大模型舆情监测可以通过数据源采集，存储数据并进行批量处理及数据分析，根据分析结果进行应用，从而大大改善舆情监测的弊端，降低企业的声誉风险。
以下是林妙婷女士分享的核心内容：
一、传统舆情监测的局限
- 数据收集受限。传统舆情监测技术主要依赖于计算机程序，这些程序精准度和可靠性在一定程度上有所局限。舆情监测的范围可能受到限制，对于一些较为小众或特定领域的舆情往往无法全面覆盖。
- 舆情判断主观度高。传统舆情监测主要依赖于人工的主观判断和分析，容易受到个人主观意见和偏见的影响。这使得监测结果的客观性和准确性受到一定程度的影响，可能导致舆情监测结果的失真。
- 难以适应大规模数据需求。传统舆情监测需要投入大量的人力、物力资源，包括人工收集、整理和分析信息的成本，以及建立和维护监测系统的成本。这使得传统舆情监测的成本较高，不适应于大规模、实时的舆情监测需求。
- 难以迅速反馈舆情变化。传统舆情监测需要人工阅读、筛选和整理大量的媒体报道、社交媒体信息等，这个过程非常耗时。而在这段时间内，舆情可能已经发生了重大变化，用户的反馈和意见也可能已经发生了变化。如果舆情监测结果不能及时反馈给用户，就无法满足用户对舆情信息的实时需求。
二、大模型舆情监测的实际应用
- 自动化采集与处理。传统舆情监测中，数据采集和处理需要人工操作或者人工借助程序完成的，在大模型舆情监测系统下，上述两项工作会完全由系统自行运行操作，或者人工只需要参与其中极小的内容即可。这一方面对数据采集的效率有了指数级别的提升，另一方面也实现了完全意义上的24小时全覆盖的数据采集。
- 舆情情感分析是指通过对舆情信息中的情感倾向进行分析，了解公众对某一事件或话题的态度和情绪。大数据和人工智能可以通过机器学习和自然语言处理等技术，自动识别和提取舆情信息中的关键词、实体、情感倾向等重要信息，从而对舆情信息进行情感分类和情感强度分析。帮助企业和政府更准确地了解公众的情感需求，及时回应和解决问题。
- 舆情走势预测。大数据和人工智能可以通过对历史舆情数据的分析和建模，结合外部环境因素的考虑，预测未来舆情的发展趋势。这对于企业来说非常重要，可以提前做好舆情应对和危机管理的准备，降低潜在风险。预测模型可以利用机器学习算法，根据历史数据和相关因素，进行趋势分析和预测。
- 人工智能助手。随着智能AI的开放，AI助手其实已经深入到各个领域，舆情监测自然也包括其中。通过AI助手，我们可以将庞大的舆情监测系统用十分简洁的方式呈现。相比过往要调研查看品牌各项舆情数据和表现，用户只需要用对话的形式去下达指令，即可获得所需数据。
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