两年来中国红十字会的社会媒体形象调查(屏蔽留存)

两年来中国红十字会的社会媒体形象调查

屏蔽已有 3948 次阅读 2014-9-21 18:27 |个人分类:社媒挖掘|系统分类:科研笔记| 形象, 中国红十字会, 社会媒体

让数据说话,让专家解读。这里提供的是数据的各个侧面,是全自动对社会媒体调查的结果,没有人工参与。

调查的是2012年七月至今两年多(27个月)社会媒体样本对中国红十字会的评价(因为微博数据的 cost 很大,不能选择全样本)。虽然其间出了很多负面新闻,但总体形象分 net-sentiment 41% 显得相当正面,这一方面说明其公关危机处理可能有成效,另一方面很可能是得益于红十字会本身的慈善任务及其天生光环(下面有分析)。

148,889           Mentions
45,866,471      Potential Impressions
41%                  Net Sentiment
16,454              Positive
6,831                Negative
47,405             Unique Authors

从话题热度看,2013年五月是个大高峰,今年八月是个小高峰。从舆情看,去年七月跌得很惨,九月到谷底,另一个低点是今年七月。

我们先把调查聚焦在前后两个高峰区段,看看前后舆情的变化。

第一个区间选在去年四月到九月。

第二个区间是 7/7/2014 – 9/13/2014

现在我们回到过去27个月的总体调查数据上来,下列的信息挖掘都是过去两年多的数据基础上,有别于上面的两个时间区间。

2 相关关键词和话题:

3 网民情绪

舆情分析的指标之一是网民情绪,从下图看,情绪方面很激愤,中国红十字会受到很多“谴责”和“质疑”,骂他们“狗血”和“太臭”。

4 行为方面的挖掘也很不利,这个组织的慈善体系被郭美美等一干事件“摧毁”了。那个看上去正面的“接受(最大量的捐款)” 行为,drill down 看在语境中也是负面的,讽刺这个慈善组织的老大得钱最多,可做得很差。

行为这项指标也不及格。那么为什么总体评价还是正面多于反面呢?那是因为下面的优劣指标的比例造成的。

5 优劣指标抓取的是喜欢或厌恶的具体理由,这一方面是东风压倒西风,绿多于红:

需要说明的是,红十字会作为慈善组织,从本性和使命上说,它有天生的光环。提到红十字会,最多报道的是他们的“救灾”、“捐赠”等善举。加上一些媒体公关的正面宣传,这就把批评意见压倒了。

仔细看正反优劣的舆情评价,发现表扬的都是它的日常工作和套话,而批评的却辛辣得多,“饱受争议”、“侵吞”、“渎职”、“一落千丈” 等等。这样看来,前面的总体形象指数是偏高了。

6 这次调查的网民地理分布:自然是国内为主,但世界各地的华人都有不同程度的议论参与

7 此话题网民的男女比例:还是男网友吐槽多得多

8 关于数据来源和分布:

其中主要论坛:

主要的部落格是

主要的新闻类网站

前面说过,最重要的来源微博由于数据代价的问题,无法加入,这是一个相当的遗憾。另外,新闻类比重过大,可能冲淡了来自草根网民的舆情。前者只要有钱就可以弥补,不是系统能力的问题,而是研究项目谁买单的问题。后者在数据量大的时候,可以很容易排除掉,或分别考察对比。其实还有一个地理区分的角度,海外与国内舆情应该分开,这个也容易。业余做这个调查,懒得花更多时间了。

9. 吐槽样本

索性再花点时间把郭美美事件及其对红十字会的影响的民意舆情调查一下吧:

【置顶:立委科学网博客NLP博文一览(定期更新版)】

http://blog.sciencenet.cn/blog-362400-829629.html

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5  周健 武夷山 王秀玉 XuexingLu bridgeneer

发表评论评论 (5 个评论)

删除 回复 |赞[4]王秀玉   2014-9-30 12:25
这个报告用了大量数据,说明中国红会在这27个月来的努力是有数据可查的!

删除 回复 |赞[3]王秀玉   2014-9-30 12:17
   太好了!

删除 回复 |赞[2]XuexingLu   2014-9-21 19:57
官方不说实话, 你猜也是白猜

删除 回复 |赞[1]周健   2014-9-21 19:12
李老师的软件很牛啊,赞!什么地方可以了解你的软件的更多信息?
 回复  : 谢赞。官网不做广告,不谈生意。总之是不便宜,目前这个模式知识分子一般使不起(零散的小生意不做)。

2014-9-21 20:171 楼(回复楼主)赞|回复

发布者

liweinlp

立委博士,弘玑首席科学家,自然语言处理(NLP)资深架构师。前讯飞AI研究院副院长,研发支持对话的多语言平台,前京东主任科学家, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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