日前，

梅花數(shù)據(jù)知名輿情管理專家林妙婷

受蘇秦會(huì)智庫(kù)的邀請(qǐng)，協(xié)同著名公關(guān)專家李國(guó)威、資深風(fēng)險(xiǎn)管理專家楊明剛，共同參加了“輿情與聲譽(yù)管理”首場(chǎng)圓桌會(huì)議。

會(huì)議上，林妙婷女士以”

大模型時(shí)代的輿情監(jiān)測(cè)

”為主題分享了大數(shù)據(jù)模型與AI在輿情監(jiān)測(cè)方面的探索與應(yīng)用。她表示，現(xiàn)在很多企業(yè)往往很重視營(yíng)銷，忽略了品牌聲譽(yù)，而聲譽(yù)管理恰恰是企業(yè)不可忽視的一個(gè)重要?jiǎng)幼?，輿情監(jiān)測(cè)則更是需要時(shí)刻保持并注意。

傳統(tǒng)的輿情監(jiān)測(cè)很難對(duì)一些小眾或特定領(lǐng)域中的輿情進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)，在人工主觀判斷上也容易使結(jié)果失真，結(jié)果導(dǎo)致監(jiān)測(cè)成本高，也難以滿足大規(guī)模的監(jiān)測(cè)需求。大模型輿情監(jiān)測(cè)可以通過(guò)數(shù)據(jù)源采集，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行批量處理及數(shù)據(jù)分析，根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行應(yīng)用，從而大大改善輿情監(jiān)測(cè)的弊端，降低企業(yè)的聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

林妙婷

梅花數(shù)據(jù)深圳分公司總經(jīng)理

以下是林妙婷女士分享的核心內(nèi)容：

一、傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)的局限

1. 數(shù)據(jù)收集受限。傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)主要依賴于計(jì)算機(jī)程序，這些程序精準(zhǔn)度和可靠性在一定程度上有所局限。輿情監(jiān)測(cè)的范圍可能受到限制，對(duì)于一些較為小眾或特定領(lǐng)域的輿情往往無(wú)法全面覆蓋。

2. 輿情判斷主觀度高。傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)主要依賴于人工的主觀判斷和分析，容易受到個(gè)人主觀意見(jiàn)和偏見(jiàn)的影響。這使得監(jiān)測(cè)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性受到一定程度的影響，可能導(dǎo)致輿情監(jiān)測(cè)結(jié)果的失真。

3. 難以適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)需求。傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)需要投入大量的人力、物力資源，包括人工收集、整理和分析信息的成本，以及建立和維護(hù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的成本。這使得傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)的成本較高，不適應(yīng)于大規(guī)模、實(shí)時(shí)的輿情監(jiān)測(cè)需求。

4.?難以迅速反饋輿情變化。傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)需要人工閱讀、篩選和整理大量的媒體報(bào)道、社交媒體信息等，這個(gè)過(guò)程非常耗時(shí)。而在這段時(shí)間內(nèi)，輿情可能已經(jīng)發(fā)生了重大變化，用戶的反饋和意見(jiàn)也可能已經(jīng)發(fā)生了變化。如果輿情監(jiān)測(cè)結(jié)果不能及時(shí)反饋給用戶，就無(wú)法滿足用戶對(duì)輿情信息的實(shí)時(shí)需求。

二、大模型輿情監(jiān)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用

1.?自動(dòng)化采集與處理。傳統(tǒng)輿情監(jiān)測(cè)中，數(shù)據(jù)采集和處理需要人工操作或者人工借助程序完成的，在大模型輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)下，上述兩項(xiàng)工作會(huì)完全由系統(tǒng)自行運(yùn)行操作，或者人工只需要參與其中極小的內(nèi)容即可。這一方面對(duì)數(shù)據(jù)采集的效率有了指數(shù)級(jí)別的提升，另一方面也實(shí)現(xiàn)了完全意義上的24小時(shí)全覆蓋的數(shù)據(jù)采集。

2.?輿情情感分析是指通過(guò)對(duì)輿情信息中的情感傾向進(jìn)行分析，了解公眾對(duì)某一事件或話題的態(tài)度和情緒。大數(shù)據(jù)和人工智能可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別和提取輿情信息中的關(guān)鍵詞、實(shí)體、情感傾向等重要信息，從而對(duì)輿情信息進(jìn)行情感分類和情感強(qiáng)度分析。幫助企業(yè)和政府更準(zhǔn)確地了解公眾的情感需求，及時(shí)回應(yīng)和解決問(wèn)題。

3.?輿情走勢(shì)預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)和人工智能可以通過(guò)對(duì)歷史輿情數(shù)據(jù)的分析和建模，結(jié)合外部環(huán)境因素的考慮，預(yù)測(cè)未來(lái)輿情的發(fā)展趨勢(shì)。這對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)非常重要，可以提前做好輿情應(yīng)對(duì)和危機(jī)管理的準(zhǔn)備，降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。預(yù)測(cè)模型可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)因素，進(jìn)行趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)。

4.?人工智能助手。隨著智能AI的開放，AI助手其實(shí)已經(jīng)深入到各個(gè)領(lǐng)域，輿情監(jiān)測(cè)自然也包括其中。通過(guò)AI助手，我們可以將龐大的輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)用十分簡(jiǎn)潔的方式呈現(xiàn)。相比過(guò)往要調(diào)研查看品牌各項(xiàng)輿情數(shù)據(jù)和表現(xiàn)，用戶只需要用對(duì)話的形式去下達(dá)指令，即可獲得所需數(shù)據(jù)。

關(guān)于梅花數(shù)據(jù)：

梅花數(shù)據(jù)作為一家專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和洞察服務(wù)提供商，能夠?yàn)楦餍袠I(yè)客戶提供全方位的數(shù)據(jù)分析和洞察服務(wù)，

通過(guò)持續(xù)洞察消費(fèi)心智，驅(qū)動(dòng)可持續(xù)的品牌增長(zhǎng)策略，幫助客戶實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和品牌價(jià)值提升

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隨著社交媒體的不斷普及和滲透率的提升，產(chǎn)品口碑的影響力越來(lái)越大，對(duì)企業(yè)形象和品牌價(jià)值的影響也越來(lái)越深遠(yuǎn)。因此，企業(yè)應(yīng)該密切關(guān)注消費(fèi)者的產(chǎn)品口碑，持續(xù)監(jiān)測(cè)與分析洞察消費(fèi)者反饋。同時(shí)，越來(lái)越多的品牌方意識(shí)到數(shù)據(jù)是重要的生產(chǎn)力，不斷重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)價(jià)值，梅花數(shù)據(jù)結(jié)合大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)算法與技術(shù)，持續(xù)幫助品牌方挖掘消費(fèi)者的真實(shí)需求，以此及時(shí)進(jìn)行產(chǎn)品改進(jìn)和優(yōu)化。以數(shù)據(jù)洞察為依據(jù)，持續(xù)提高產(chǎn)品質(zhì)量和滿意度，增強(qiáng)品牌形象和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

梅花數(shù)據(jù)基于全媒體大數(shù)據(jù)，利用人工智能、知識(shí)圖譜技術(shù)，

結(jié)合積累20年的營(yíng)銷洞察經(jīng)驗(yàn)，為品牌方提供監(jiān)測(cè)、評(píng)估、洞察等一系列服務(wù)方案

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