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        大數據時代的輿情發現與報告寫作

        主講老師: 程卓 程卓

        主講師資:程卓

        課時安排: 2天,6小時/天
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 本課程從人工智能時代的內容生產革命入手,系統闡述風險性情報信息的生產方式和生成原因,從輿情信息監測工具的使用技巧、各自優勢以及配合使用方法,到情報信息收集的方法技巧等方面,系統闡述情報收集的實戰技能,尤其是通過對關鍵詞設置技巧、敏感詞發現方法、“敏感詞之替代詞”監測等專業性問題的系統梳理,幫助學習者快速提高企業經營性情報信息的采集能力,以及高危情報信息的及時發現問題。在大數據情報收集的基礎上,及時撰寫情報信息輿情報告,如專報、日報、周報、月報、季報、年報等不同形態輿情報告的撰寫方法與技巧。
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2024-11-12 17:29

        大數據時代的輿情發現與報告寫作

        課程背景:

        發現輿情是輿論風險管理的前提和基礎,大數據時代海量輿情信息的隨機生產,為風險信息的快速發現和準確識別帶來困難。在人工智能尤其是AIGC內容生產變革下,輿論風險信息更隱蔽、更迷惑、更多變,危害也更大,如何做好風險信息的情報采集,是一個全新的課題。對企業危機管理部門來說,識別風險才能有效應對風險。

        本課程從人工智能時代的內容生產革命入手,系統闡述風險性情報信息的生產方式和生成原因,從輿情信息監測工具的使用技巧、各自優勢以及配合使用方法,到情報信息收集的方法技巧等方面,系統闡述情報收集的實戰技能,尤其是通過對關鍵詞設置技巧、敏感詞發現方法、“敏感詞之替代詞”監測等專業性問題的系統梳理,幫助學習者快速提高企業經營性情報信息的采集能力,以及高危情報信息的及時發現問題。在大數據情報收集的基礎上,及時撰寫情報信息輿情報告,如專報、日報、周報、月報、季報、年報等不同形態輿情報告的撰寫方法與技巧。

         

        課程收益:

        【認知迭代】

        了解高風險情報信息的傳播特點、高風險情報信息的競爭博弈

        識破高風險情報的偽裝術、高風險情報信息背后的利益鏈

        掌握高風險情報信息生產方式的反監測套路、高風險情報信息的議程設置手法

        【技能提升】

        掌握主流輿情信息監測工具的使用技能、關鍵詞設置方法與技巧、“敏感詞之替代詞”的情報發現方法

        掌握音視頻中輿論風險的識別技術與策略、數據爬蟲和AIGC高危信息的發現與調教方法。

        【寫作實訓】

        掌握輿情報告的數據統計方法、應用大數據分析技巧、可視化呈現輿情信息

        學會不同類型輿情報告的寫作要求,通過現場實訓,提升輿情報告寫作的實戰能力。

         

        課程時間:2天,6小時/天

        課程對象:輿情機構輿情分析師、企業宣傳團隊人員、政府部門網信工作人員

        課程方式:網感測試+現場講授+小組討論+實戰推演+案例分析等

         

        課程大綱

        破冰導入:熱點事件網感測試

        案例引入G20前夕的丸子頭事件

        第一講:大數據時代的輿情發現

        一、大數據時代輿情信息傳播的深刻變革

        1. 天地物人無縫聯通

        2. “大智移云”催生變革

        3. 原子式分解的信息傳播和消費

        案例:鹿晗公布戀情事件的背后真相

        二、輿情發現(4個檢測)

        二、1. 常規監測

        二、2. 重點監測

        二、3. 專題監測

        二、4. 交叉監測

         

        第二講:輿情監測工具與應用

        一、基于專業大數據監測平臺的監測工具(4大平臺)

        1. 清博輿情監測平臺

        2. 中青華云監測平臺的應用技巧

        3. 智慧星光監測平臺的應用技巧

        4. 浙江在線監測平臺的應用技巧

        二、基于開放平臺的輿情監測工具應用(5個工具)

        1. 微博的“輿情通”

        2. 百度的百度輿情

        3. 搜狗的輿情搜索

        4. 抖音的輿情搜索

        5. 脈脈的輿情搜所


        第三講:輿情監測與發現技巧

        一、輿情報告中數據的價值

        1. “量化”的內容陳述

        2. “變化”的意見表達

        3. “圖示化”的觀點呈現

        4. “動態化”的演進趨勢

        案例:“滴滴司機強奸殺人案”中的數據邏輯

        二、輿情報告中數據的地位

        1. 數據是最重要的論據

        2. 數據是最理性的判斷

        3. 數據是最真實的真相

        案例:動物園重啟評估報告中的數據應用

        三、數據運用的整體設計流程

        1. 一次分析:

        1)數據全樣采集

        2)全樣數據初次分析

        3)直觀判斷

        2. 調查論證

        1)資料查詢

        2)要素分析

        3)假設與預判

        4)邏輯架構

         

        四、輿情報告寫作中數據應用的整體設計:

        1. 盲采:通過建立賬號,設置關鍵詞,采集相關信息的全樣數據

        2. 預分析:對全樣的簡單篩選與過濾,初次分析

        3. 預判:對事件可能的現狀、趨勢、危害、傾向等進行基于預分析的直觀判斷

        4. 文獻研究:查閱事件相關信息,了解事件全貌,尤其是要結合客戶信息進行深度分析

        經典案例解析:“濟南中院重大庭審直播事件”相關輿情的數據采集“博弈”

        ——庭審開始后的“關鍵詞博弈”:敏感詞與“反敏感詞監測”

        特殊信息分析:圖中文、方言視頻、BGM干擾類視頻圖中文、動圖文、表情包文、 “列傳式”敏感敘事文、游戲空間聊天室時政輿情

        ——平臺+人工+瞭望哨+智庫

         

        第四講:網絡輿情報告寫作

        第二步:抽樣調查

        1. 按照子要素抽樣

        2. 按照關聯性抽樣

        3. 按照分析目標抽樣

        第二步:分析信息

        1. 要素分析

        2. 相關分析

        3. 回歸分析

        4. 方差分析

        第三步:巧用統計工具

        1. 統計軟件:

        1)JMP:專業分析軟件

        2)Minitab:企業用途多

        3)SPSS:研究所用途多

        4)EXCEL:簡單數據分析

        2. 數據分析常用方法:

        1)老七種工具:排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖;

        2)新七種工具:關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法(過程決定計劃圖)、矩陣數據圖

        第四步:呈現數據

        1. 巧用數據做標題

        2. 巧用數據做結論

        3. 巧用數據圖

        4. 巧用數據對比

        第五步:“做數據”

        1. 合理截取時間段

        2. 提前管理數據

        3. 重視意見領袖的數據信息

        4. “借用”數據

        經典案例解析:“白色家電拆機大戰”輿情日報、周報、專報的分步式解析

        1)突發事件專報:應急、準確、洞察風險

        2)突發事件日報:態勢分析、風險提示、解決方案

        3)爭議事件周報:事件進展、發展趨勢、戰局戰況、策略建議

        4)行動協同報告:全流程實時數據監控、公關行動數據伴隨

         
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