舆情预警信息一半是通过舆情分析研判系统，利用语义分析技术，对信息进行敏感与非敏感识别。
网络舆情往往都会存在有各种复杂的利益关系，比如简单的利用新媒体与意见领袖（舆论领袖）资源开展实施“议题设置”、“协同过滤”、“首因效应”、“刻板印象”等策略，进一步形成如“沉默螺旋”、“规模效应”、“群体极化”等效果。
其实比较推荐舆情选择靠谱的公司才能省心。而新浪舆情通基于互联网信息采集、文本挖掘和智能检索，及时发现并快速收集所需的网络舆情信息。并通过自动采集、自动分类、智能过滤、自动聚类、主题监测和统计分析，实现社会热点话题、突发事件、重大情报的快速识别和定向追踪。集监测、预警、分析、报告于一体。
网络舆情往往都会存在有各种复杂的利益关系，比如简单的利用新媒体与意见领袖（舆论领袖）资源开展实施“议题设置”、“协同过滤”、“首因效应”、“刻板印象”等策略，进一步形成如“沉默螺旋”、“规模效应”、“群体极化”等效果。
其实比较推荐舆情选择靠谱的公司才能省心。而新浪舆情通基于互联网信息采集、文本挖掘和智能检索，及时发现并快速收集所需的网络舆情信息。并通过自动采集、自动分类、智能过滤、自动聚类、主题监测和统计分析，实现社会热点话题、突发事件、重大情报的快速识别和定向追踪。集监测、预警、分析、报告于一体。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2018-03-06
舆情预警的意义在于危机事件的征兆出现到危机造成可感知的损失这段时间内，涉事对网络舆情尤其是负面舆情的及时了解并提早做出应对措施，从而达到有效化解网络舆论危机的目的。
而在实际的操作中，目前大数据已经能解决这项问题。
在清博舆情大数据系统当中，就有专门针对于做舆情预警指数的POI指数，这项指数当中的负面POI指数，是对负面舆情跨平台传播热度进行综考核，负面信息传播趋势越高，则信息需预警的指数越高，所以这里就提到两点，一个是信息的情感属性的判断，还有一个是传播情况的判断。
达到预警指数的信息则会以短信或邮件的形式预警，完成信息预警的工作。
希望能帮助到你~
本回答被提问者采纳第2个回答 2018-03-06
题主的这个问题应该属于两个问题：
舆情预警是如何实施的；2.舆情预警的信息是如何判断的
现在的互联网的发展，大家都是采用的舆情系统来进行舆情预警的，这个系统是根据需求算法来匹配的，简单来说就是利用技术提前在一个系统里设置相关信息关键词（包括关键词之间的关系），这其中还涉及到舆情系统能监测的网络平台的数据量
舆情信息正负面的判断也是依据不同的系统软件有不同的判断情况，即对系统语义的设计不同，而且这个需要系统在使用过程中不断的调整，都要以实际案例为主，建议题主去试用下舆情系统，应该会有比较明确的了解
本回答被网友采纳第3个回答 2023-06-07
一、关注负面舆情的内容和来源
判断负面舆情的严重程度，需要先关注负面舆情的内容和来源。如果是一些没有实际依据的谣言或诽谤，那么这种负面舆情的严重程度不会太大。但如果负面舆情是真实的，或者来自一些公信力较高的媒体或个人，那么这种负面舆情的严重程度就会比较高。
二、关注负面舆情的传播范围和速度
除了关注负面舆情的内容和来源，还需要关注负面舆情的传播范围和速度。如果负面舆情只在某一个小范围内传播，而且传播速度较慢，那么负面舆情的影响也就较小。但如果负面舆情迅速在社交网络和互联网上传播，那么负面舆情的影响就会比较大。
三、关注负面舆情对企业形象的影响
负面舆情对企业形象的影响是判断负面舆情严重程度的重要指标之一。如果负面舆情会影响企业的形象和声誉，那么负面舆情的严重程度就会比较高。如果负面舆情仅仅是一些个体消费者的不良体验或者一些小问题，那么负面舆情的严重程度就相对较低。
四、关注负面舆情对业务的影响
负面舆情对企业业务的影响也是判断负面舆情严重程度的一个重要方面。如果负面舆情会影响企业的业务发展和经营结果，那么负面舆情的严重程度就更高。如果负面舆情只是一些个别事件或者小问题，对企业的业务影响不大，那么负面舆情的严重程度就相对较低。
五、舆情判别系统自动判断
以识微商情这样的网络舆情判别系统为例，在支持对全网舆情实时监测的同时，亦可支持自动化全方位的判断，包括但不限于舆情传播的地域、舆情传播的主要媒体、舆情传播量大小的变化、舆情情感倾向的变化、舆情滋生的来源、舆情传播的信息类型等等，帮助企业科学判断舆情，更好的处理和应对舆情。
判断负面舆情的严重程度，需要先关注负面舆情的内容和来源。如果是一些没有实际依据的谣言或诽谤，那么这种负面舆情的严重程度不会太大。但如果负面舆情是真实的，或者来自一些公信力较高的媒体或个人，那么这种负面舆情的严重程度就会比较高。
二、关注负面舆情的传播范围和速度
除了关注负面舆情的内容和来源，还需要关注负面舆情的传播范围和速度。如果负面舆情只在某一个小范围内传播，而且传播速度较慢，那么负面舆情的影响也就较小。但如果负面舆情迅速在社交网络和互联网上传播，那么负面舆情的影响就会比较大。
三、关注负面舆情对企业形象的影响
负面舆情对企业形象的影响是判断负面舆情严重程度的重要指标之一。如果负面舆情会影响企业的形象和声誉，那么负面舆情的严重程度就会比较高。如果负面舆情仅仅是一些个体消费者的不良体验或者一些小问题，那么负面舆情的严重程度就相对较低。
四、关注负面舆情对业务的影响
负面舆情对企业业务的影响也是判断负面舆情严重程度的一个重要方面。如果负面舆情会影响企业的业务发展和经营结果，那么负面舆情的严重程度就更高。如果负面舆情只是一些个别事件或者小问题，对企业的业务影响不大，那么负面舆情的严重程度就相对较低。
五、舆情判别系统自动判断
以识微商情这样的网络舆情判别系统为例，在支持对全网舆情实时监测的同时，亦可支持自动化全方位的判断，包括但不限于舆情传播的地域、舆情传播的主要媒体、舆情传播量大小的变化、舆情情感倾向的变化、舆情滋生的来源、舆情传播的信息类型等等，帮助企业科学判断舆情，更好的处理和应对舆情。
第4个回答 2019-05-31
舆情预警信息的最终判断分为两步，首先是系统提示，其实是人工审核；
偏向技术能力的公司会更多的把资源配置在后端，通过强力的coding代码，结合行业语料积累，将NLP自然语言处理的能力发挥到极致，使系统自动判断的能力不断变强，最终的目的是形成对于单条信息的精准判别（当然，因为机器不懂语境和上下文，所以100%判断正确是不可能的；准确率这个指标，行业是有参考值的，量力而行。）
同理，如果技术不是非常精进，只能做到一个文本集成平台，也就是偏向服务能力的公司。就会在前端配置专业/专岗的服务团队，对系统提示的重要信息进行审核，取之精华，去其糟粕；最终用人工的工时去弥补系统能力的不足。
当然，想要100%完成预警需求，现阶段只靠系统，基本天方夜谭；或多或少，人要关注。
题主赘言的预警方式和展现形式不完全是核心内容，不过我仔细看了下界面，交互配置还不错，能打标签就更好了
判断依据：
（1）首发网站。舆情首次刊发是在新闻网站、论坛网站还是在微博微信，在中央网站还是地方网站，在知名论坛还是普通论坛等；
（2）刊发位置。舆情刊发的位置在网站首页还是在分频道，在网站的要闻区还是在其他版块等；
（3）舆情类别。舆情内容是文字、图片、视频，还是图文结合、视频文字结合等。通常有图片或视频的舆情更容易引起网络关注；
（4）发布作者。发布作者是认证用户还是普通用户，是“大V”还是一般网民，是老用户还是新注册用户，粉丝数有多少等；
（5）传播情况。包括舆情传播范围、单元时间内点击数、帖文转发数、跟帖数、点赞数等。
偏向技术能力的公司会更多的把资源配置在后端，通过强力的coding代码，结合行业语料积累，将NLP自然语言处理的能力发挥到极致，使系统自动判断的能力不断变强，最终的目的是形成对于单条信息的精准判别（当然，因为机器不懂语境和上下文，所以100%判断正确是不可能的；准确率这个指标，行业是有参考值的，量力而行。）
同理，如果技术不是非常精进，只能做到一个文本集成平台，也就是偏向服务能力的公司。就会在前端配置专业/专岗的服务团队，对系统提示的重要信息进行审核，取之精华，去其糟粕；最终用人工的工时去弥补系统能力的不足。
当然，想要100%完成预警需求，现阶段只靠系统，基本天方夜谭；或多或少，人要关注。
题主赘言的预警方式和展现形式不完全是核心内容，不过我仔细看了下界面，交互配置还不错，能打标签就更好了
判断依据：
（1）首发网站。舆情首次刊发是在新闻网站、论坛网站还是在微博微信，在中央网站还是地方网站，在知名论坛还是普通论坛等；
（2）刊发位置。舆情刊发的位置在网站首页还是在分频道，在网站的要闻区还是在其他版块等；
（3）舆情类别。舆情内容是文字、图片、视频，还是图文结合、视频文字结合等。通常有图片或视频的舆情更容易引起网络关注；
（4）发布作者。发布作者是认证用户还是普通用户，是“大V”还是一般网民，是老用户还是新注册用户，粉丝数有多少等；
（5）传播情况。包括舆情传播范围、单元时间内点击数、帖文转发数、跟帖数、点赞数等。