【大数据挖掘:中国红十字会的社会媒体形象】(屏蔽留存)

【大数据挖掘:中国红十字会的社会媒体形象】

屏蔽已有 4765 次阅读 2014-1-4 20:27 |个人分类:社媒挖掘|系统分类:科研笔记| 大数据, 挖掘, 红十字会, 社会媒体

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在当今的信息社会,一个机构的社会形象很大程度上决定于其网络形象。维持和增强网络形象需要对社会媒体的挖掘追踪,以便及时应对危机,调整其公关举措。我们以去年几度陷入公关麻烦的“中国红十字会”为例来展示社会媒体大数据挖掘的这种监测和警示作用。了解自我是改进自我提升形象的前提。面对混沌的大数据,人们往往见木不见林,难以把握总体趋势和全貌。而自然语言技术可以帮助我们自动阅读分析海量信息,从中挖掘任何话题的舆情以及机构或个人的媒体形象,从而从一个角度为决策提供依据。

一般而言,红十字会总是与各种慈善活动紧密相关,因此如果不出意外,红十字会的社会形象是非常正面的。但是,中国红十字会却不尽如此。用我们中文大数据挖掘系统(beta)对最近一年的社会媒体(完整的微博数据仍然在与内容商协商之中)的自动民调显示其形象起伏颇大,但一年平均指数 36 并不很低。

从上图看过去一年(2013元月13至2014元月14)的社会媒体趋势,社会媒体的相关议论的数量除了去年四月五月之间突然出现一个高峰以外(出了什么状况?),一直很平稳。随着这个热议的是其形象一跌千丈,直至五月12号到谷底零下56度。随后的发展表明,虽然议论量趋于平稳,但去年七月中与九月末还是出现两次形象受损,疑似公关失当?这里面的故事,一直追踪网络事件的记者和网友应该有所可言。

网友表达的情绪中最显眼的是“谴责”,远远超出正面的情绪(“信任”)。

上图展示了具体的褒贬理由。下面是其比例的饼图,如何解读这些数据还是留给了解事件发展过程的人士吧。总之是遇到了丑闻和麻烦。

http://blog.sciencenet.cn/blog-362400-755868.html

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5  蔡小宁 郑小康 王秀玉 徐晓 bridgeneer

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删除 |赞[1]王秀玉   2014-1-4 21:47
读李维老师《大数据挖掘:中国红十字会的社会媒体形象(2013)》后感 地址:http://blog.sciencenet.cn/blog-817414-755900.html

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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