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2024年3月10日发(作者：structural platform什么意思)
教 案
网络舆情分析
一、课时安排：课时（理论讲授6课时，实践4课时）
二、教学课型：理论、实践课
三、教学目标：
（1）了解舆情数据分析的基本内涵及意义。
（2）掌握舆情热度、倾向性、预测分析。
（3）掌握舆情分析报告撰写。
四、教学重点难点：
（1）舆情热度、倾向性、预测分析。
（2）舆情分析报告撰写。
五、教学方法：
多媒体教学（讲授法、实验法）
六、教学过程与内容：
课程导入：
网络舆情案例。
本章概述：
网络舆情分析即通过对网络热点事件相关数据的获取，并采用多种方
法对数据进行分析和处理，从而对舆情进行研判和分析，尤其是对舆情事
件热度进行分析、对舆情走势进行预测。
本章主要内容包括舆情数据分析及典型案例、舆情热度分析、舆情倾
向性分析、舆情预测分析，并在此基础上依托实际案例给出舆情分析报告
的撰写方法和思路，目的是通过舆情数据分析与处理来展示新媒体数据分
析在舆情领域的应用的具体方法、案例和实践，从而更好地支持舆情应对
和引导。
第一节 舆情数据分析及典型案例
建立目标任务
明确重难点
课程导入，激
发学习兴趣。
讲授法、案例
分析法（网络
舆情案例），建
立学习内容的
总体印象。
1
（一）舆情数据分析
1、舆情数据分析的背景与涵义
网络舆情是以网络为载体，针对社会问题、现象以及事件等，广大网
讲授法
民情感、态度、意见、观点的表达、传播与互动，以及后续影响力的集合。
2、舆情数据分析的意义
网络舆情分析主要侧重于两个方面：一是还原舆情发展过程，找到舆
情产生的根源；二是预测，分析网络舆情的未来走向，再根据预测结果提
出应对方案。而针对这两方面的工作，网络舆情分析的重点在于舆情数据
分析中的热度分析、倾向性分析、预测分析。
3、舆情数据分析的可视化
可视化是数据描述的图形表示，它指的是将结构或非结构数据转换成
适当的可视化图表，它的应用有利于更高效地传达海量数据中的复杂信息，
将隐藏在数据中的信息直接展现在人们面前。
4、舆情数据分析的方式
（1）人工检索，借助于商业搜索引擎等开放性工具、平台，进行实时
监测，并筛选获取的数据。
（2）使用专业网络舆情监测系统，实现跨屏、跨库、跨区域、跨媒介
的全方位信息收集。如人民在线、方正智思、军犬、清博舆情系统、新浪
舆情通、林克艾普、企鹅风讯、舆情雷达、鹰击舆情系统等。
（二）典型案例
舆情事件的基本要素包括时间、地点、涉事主体、事件等，舆情数据
分析的示例基本围绕这几大要素展开。本部分选取鹰眼速读网发布的“学
案例分析法
生‘问题营养餐’曝光事件”作为舆情数据分析的典型案例，具体见教材。
第二节 舆情热度分析
舆情热度分析，还原舆情发展过程，找到舆情产生的根源，它是网络
舆情分析工作的重点之一。通过数据反映出信息的变化趋势，也能够监测
出负面舆情扩散的严重程度。
（一）热度概况与全网声量分析
分析舆情热度，首先要看热度概况和全网声量，以便从总体上把握事
讲授法、案例
分析法
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