网络舆情有没有正面和负面之分

舆论，指的是社会中相当数量的人对于一个特定话题所表达的个人观点、态度和信念的集合体[1]。由于突发事件全民相关的特性，其产生的舆论更会引起人们的关注和参与。

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舆论分有正面舆论和负面舆论两部分，突发事件中的舆论也常常同时含有这两方面。正面舆论是指积极向上，正能量舆论，它们可以促进事件的解决，平复人民心情，缓和社会矛盾，而负面舆论则相反。突发事件中的负面舆论指的是个别人有意无意传播虚假消极消息，给受众群和社会造成负面影响的舆论，会给人们的生活造成混乱，严重的话会影响社会稳定。

随着互联网和新媒体的不断发展，人们可以通过微博、微信、APP等多种渠道获得海量的信息，并能随心所欲挑选自己所偏好的信息。突发事件发生后，人们也就会通过各种途径看到关于事件的正负面舆论，在具有自由性和匿名性的网络空间里，偏激的情感容易被无限制地宣泄。

因此突发事件的负面舆论将会得到更大范围的传播，若不及时加以管理和澄清的话，负面舆论将会爆发形成舆论危机，对政府、新闻媒体、公众都会产生巨大影响。因此，必须加强对突发事件负面舆论的正面引导。

清博舆情为什么能判断信息的正负面情感？

清博舆情系统对信息智能处理用了：中文分词技术、自然语言处理技术、中文信息处理技术、自动对信息进行智能清洗、关键词提取聚类统计、语义分析情感研判、相似性判断等，会对抓取的文章通过自然语言处理等技术进行文本分析，将文章的情感属性分为正面、中立、负面三个维度；技术后台有一个庞大的舆情情感词库，根据文章中敏感词语出现的频次、位置等维度进行综合的评估，依据正负面情感词库、大量的文档语料库及特殊的句法分析，先判断文章中每句话的情感倾向性是积极的正面、消极的负面或是纯叙述的中性，并赋予分值。最后以所有句子的情感值综合计算结果作为该文章的最终情感值，情感分值按区间分为正面、负面、中性。

AI舆情分析之如何分析文章是正面的还是负面的

现在不同的舆情分析系统都会有自己特定的判断方式，也就是不同程序员在设计系统程序上对词语的情感判断是不同的，举个例子：

上图是清博舆情系统根据监测词“南宁”监测到的负面信息，点开信息内容来看，实际并没有负面的新闻

但从题目来看，可以看到“传销”、“警惕”这样的词在该舆情系统里是被定性为负面的

现在大多数舆情系统对于信息的情感判断不会准确到以人的情感标准为准，因为中国词语语义之大之广，程序员在设计系统时也不是能全部涵盖到，但如果像类似这样的信息个人认为还是算准确的