[发明专利]一种网络舆情预测方法、装置、终端及存储介质

说明书

本发明公开了一种网络舆情预测方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取案例库数据和效果因子信息，所述案例库数据包括多个影响因子的分值，所述影响因子为影响舆情事件发展的因素，所述效果因子为表征舆情事件发展态势的指标；基于所述案例库数据和所述效果因子信息，利用AMOS软件确定舆情预测模型；通过所述舆情预测模型进行目标舆情事件发展结果的预测。本发明提供的网络舆情预测方法、装置、终端及存储介质，可以客观地对网络舆情事件发展结果进行预测。

技术领域

本发明涉及网络舆情预测技术领域，特别涉及一种网络舆情预测方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

网络舆情是由于各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对该事件的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合，具有动态性、复杂性、风险性等特点，事态发展不同阶段有不同的特点和表现，通过现有阶段预测下一阶段的发展趋势具有重要意义，有利于提高预警和处理效果。在大数据背景下，相关部门可通过对公众意见、态度、情感等信息的数据化分析，及时掌握舆情动态，追踪事件发展，制定更具针对性的舆论引导政策及措施。另外，还可通过量化传统媒体文章的网络传播率以及在微博、微信、APP等各新兴媒体平台的覆盖率，把握传统媒体与新兴媒体的融合情况，为进一步实现精确化管理、精准化调控、精细化协调，提升其在舆论场的话语权。

针对上述需求，现有的预测方法通常预测方法为人工的预测方案，其过程和结果严重依赖用户的知识与经验，准确性及可重复性存在不稳定状态。

发明内容

本发明提供一种网络舆情预测方法、装置、终端及存储介质，可以客观地对网络舆情事件发展结果进行预测。

第一方面，本发明实施例提供了一种网络舆情预测方法，包括：

获取案例库数据和效果因子信息，所述案例库数据包括多个影响因子的分值，所述影响因子为影响舆情事件发展的因素，所述效果因子为表征舆情事件发展态势的指标；

基于所述案例库数据和所述效果因子信息，利用AMOS软件确定舆情预测模型；

通过所述舆情预测模型进行目标舆情事件发展结果的预测。

优选地，所述多个影响因子包括舆情事件性质、关联主体性质、初期传播扩散和多方态度反馈。

优选地，所述舆情事件性质包括事件重要性、敏感性、波及群众面、历史积怨性和后续信息淹没能力，所述关联主体性质包括关联主体的知名度和敏感度，所述初期传播扩散包括首发媒体影响力、报道位置、首发信息的传播数据，所述多方态度反馈包括嫌疑过错方态度、嫌疑受损方态度、涉事机构态度、大众态度和媒体态度。

优选地，所述效果因子包括：网民讨论量、媒体报道量和负面情绪值。

优选地，包括步骤：选取若干不同领域的案例事件，采集多个媒体平台上针对所述案例事件的传播数据，对所述传播数据进行数据处理，基于所述处理后的数据对每个影响因子进行打分，生成案例库。

第二方面，本发明实施例提供了一种网络舆情预测装置，包括：

获取模块，用于获取案例库数据和效果因子信息，所述案例库数据包括多个影响因子的分值，所述影响因子为影响舆情事件发展的因素，所述效果因子表征舆情事件发展态势的指标；

预测模型确定模块，用于基于所述案例库数据和所述效果因子信息，利用AMOS软件确定舆情预测模型；

结果预测模块，用于通过所述舆情预测模型进行目标舆情事件发展结果的预测。

优选地，所述获取模块中，所述多个影响因子包括舆情事件性质、关联主体性质、初期传播扩散和多方态度反馈。

优选地，所述获取模块中，所述效果因子包括：网民讨论量、媒体报道量和负面情绪值。