正面舆情
直面网络舆情，辅助科学决策
各位领导、同志们：
随着互联网的快速发展，网络已成为当今社会信息传播的主要媒介之一，越来越多的人习惯通过互联网了解国内外信息，传递对国计民生的关注，表达自己的主观愿望和利益诉求。据统计，中国有两亿多网民，这些网民已经成为一股不可忽视的舆论力量。我们也有由各级各层知识分子、教师、中学生等组成的庞大网民群体，他们在网络上通过不同形式表达对**的关注，迅速形成网络舆情，对我县经济社会发展颇有影响，值得我们密切关注和高度重视。现就全县教育系统如何扎实开展网络舆情工作谈谈我个人的看法和意见。
一、科学认识网络舆情，直面网络舆情挑战
1、科学认识网络舆情彰显的强势和“双刃性”。互联网独特的交流性、沟通性、交互性、及时性让网民能在较短时间内表达个人的看法和意见，随着网民数量的不断增加和互联网的快速发展，互联网俨然成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器，网络舆论渐渐成为一种强势舆论，已经达到任何部门、机构都无法忽视的地步。
随着生活水平的进一步改善，人民群众对党和政府的期望也在不断提高，对我们推进教育事业发展和深化教育改革也更加关注，他们借助论坛、贴吧、新闻等网络平台表达自己的看
法和观点。其中也不乏具有建设性的意见和建议，对我们工作开展和决策部署产生了积极影响；也有不少像《贫困助学，放飞梦想》等这样的网络舆论正面宣传我们**教育，树立了**教育的良好形象。
但同时，我们也要清醒的认识到网络舆情的负面影响。在全面推进我县教育事业改革和发展中，我们所取得的成绩与人民的期望还存在着一定差距。同时，在评优、晋级、评职等具体工作开展中，难免会出现不足，也难免会触动某些人个人利益，从而引发部分人的情绪。再加上极个别别有用心的人故意歪曲、捏造事实，散布谣言，让不明真相的网民受到欺骗甚至参与其中，使得反映我县教育的部分网络舆情带有明显的个人感情色彩，一些是不尊重事实，片面理解、夸大其辞，还有极少一部分是故意歪曲、捏造事实，颠倒是非、混淆视听，这些都有损教育形象，不利于教育大局的和谐、稳定。
因此，我们必须加强网络宣传与引导，主导网络舆论，统一全县教育系统广大干部职工的思想，激励全体教师立足三尺讲台，甘于奉献，勤育英才，为**经济社会发展提供强有力的智力保障和人才支持。
2.正面网络舆情挑战，搭建畅通社情民意的网络平台。网络舆情是了解民情、汇集民智、凝聚民力、惠及民生、帮助民富的重要渠道，是联系基层、密切干群关系的重要桥梁和纽带。只有了解广大群众的所思所想、知晓他们所愿所盼，
不回避矛盾，不掩盖问题，把他们的合理诉求转化为决策部署的重要依据，才能真正做到为人民办教育，办人民满意的教育；才能充分保证各项工作紧紧围绕“提高教育教学质量，办好人民满意教育”的核心目标而开展，从而获得人民群众的信服和支持。对于那些别有用心，故意歪曲、捏造事实，颠倒是非、混淆黑白，损害教育形象的负面网络舆情始终保持高度的警惕，以敏锐的政治感和高度的责任感直面挑战，及时发帖、跟贴，澄清事实真相，让谣言不攻自破，切实维护教育大环境和谐稳定。
二、科学监管网络舆情，辅助教育科学决策1.高度重视，加强网络舆情信息工作队伍建设
一是全县教育系统把舆情信息工作纳入宣传思想工作总体安排，切实加强组织领导，精心部署，狠抓落实。教育局、教科室、学校成立了由一把手任组长舆情信息工作小组，将舆情信息工作任务落实到全体干部职工头上，形成全局齐抓共管舆情信息的新局面。二是教育局、教科室、学校抽调政治意识、责任心强，具有较强的文字驾驭能力、人际沟通能力、统筹协调能力及现代信息技术能力的人员具体负责教育系统网络舆情信息的日常收集、整理、协调、上下联络等工作。同时，定期或不定期的加强舆情信息工作人员的培训，提高他们把握政策以及对“大局大事大势”的分析判断能力，加强舆情信息工作的经验交流，切实提高舆情信息工作队伍的业务水平。
2.完善机制，加强网络舆情的监督和管理。建立和完善科学合理、运转灵活的舆情工作机制，加强网络舆情的监督和管理。一是编排网络舆情信息监督值班表，每日落实专人查看网络舆情，重点对**论坛、**论坛、**大众网、天府论坛等网站、论坛进行更新搜索，确保第一时间掌握涉及教育的有关网络信息。二是针对网络舆情“快”的特点，实行三级联动机制，一旦获悉有关网络舆情，教育局、教科室、学校三级联动，迅速跟进核实，在最短时间内作出网络舆情正面回应，让每件网上矛盾得到及时化解。三是跟帖回帖，引导舆情突出“实”字，对于网上的询问与置疑，及时安排专人核实回复，并对相关情况及时进行处理，确保网上“有回音”，网下“有落实”。四是加快教育网络大平台建设，建立起自己的信息网络。增加舆情信息收集容量，扩大舆情信息收集范围，加强与县内外重点网站、贴吧、论坛的沟通、合作，争取最大支持，及时有效监控网络舆情，真正把网络建设成为促进**教育跨越发展的“推进器”。
3.分类处理，有理有节加强网络舆情主导。根据网络舆情的内容性质及影响，我们主张对不同的网络舆情采取不同的处理方式，有理有节的引导网民发帖、跟帖、回帖，主导网络舆情，占领网络阵地。对于观点比较客观、公正，对事件的发展、问题的解决、教育的进步和发展起到一定推动作用的一般性网络舆论，我们及时跟帖、顶帖，通过价值认同、道德感化等方式正面疏导，把握引导舆论的主动权，使其转化为积极、健康
的网络舆论。对于带有个人情绪、宣泄个人情感的网络普通言论，我们采取网上、网下相结合的方式加以疏导，一是平时加强教职员工法纪教育和师德师风建设，增强其网络道德的自觉性；二是网上第一时间进行疏导，及时处理反映的问题，宣讲有关政策，增强其法纪责任观念，防止其转化为负面舆情和非法网络言论。针对那些故意歪曲、捏造事实，毁谤诬陷的网络言论，我们坚决回击，绝不姑息，及时作出官方回复，向广大网民澄清事实真相，揭露其险恶居心，如果涉及违法的，我们恳请网监大队查明其真实身份并依法保留诉讼权。
4.典型报道，加强网络舆论正面主题宣传。我们围绕建设“中国柠檬之都、中国佛雕之都”，搜集或原创了一些反映美丽**、和谐**、和谐教育的网络主题论帖，实现了网民的实时互动，吸引了广大网民的积极参与。我们原创的《我深爱这片热土**》《**中学美如画》等网络主题论贴，图文并茂的反映了**经济社会发展的美丽新貌、教育教学取得的辉煌成果，在论坛上引起了热烈的反响，广大网民积极跟帖、顶帖，他们或为**的跨越发展欢呼自豪，或为**教育发展出谋划策，营造出积极向上、健康和谐的网络舆论氛围，显示了网络典型报道在主导网络舆论方面的重要作用，坚定了我们加强网络典型报道，凝聚广大网民的智慧和力量，推进**教育科学发展、跨越发展的决心。
网络的开放性和匿名性使得广大网民可以随时且无顾虑
的表达自己的观点和态度，这种缺乏一定约束力的自由表达平台和表达方式在促进社会发展同时，也会带来许多不和谐的影响。我们只有加强监管，因势而导，顺势而用，以“疏”为主，以“堵”为辅，“疏”“堵”结合，掌握网络舆情的主动权和主导权，我们坚信，在县委、县政府的正确领导下，在全县“教育人”的共同努力下，未来的网络舆情必将成为助推**教育健康发展、科学发展、跨越发展的有生力量，促使我们再创佳绩，再谱华章，再为**添浓妆。
扩展阅读：网络舆情倾向性分析与正负面信息识别调研
网络舆情倾向性分析的相关技术调研
社会民众通过网络所表达的群体性的情绪、态度、意见与要求等形成了网络舆情，是社情民意中最活跃、最尖锐的一部分，最直接、最快速地反映了社会各个层面的舆情状况与发展态势，对社会产生的影响面和影响力越来越大。
互联网只是信息传播的途径和工具，网络舆论的倾向性，对社会产生着正负两方面的影响。一方面，它对于信息的传播，特别是一些重要的新闻事件和社会突发公共事件的报道表现出传统舆论无法与之相比的优势：民众可以实时参与对事件的讨论，进而引导和影响事态的进程和发展；另一方面，某些网络舆论信息，例如对新现的某个病例危害的夸大性评论，容易引起社会民众不必要的恐慌，危害社会安全稳定。于此，分析当前网络的舆情动态，对网络的热点、焦点与敏感话题及时做出反应，合理甄别引导，从而提高处置网络突发事件的能力和监管能力。
在网络舆情监控分析与预警方面，网络舆情信息获取的快与准、内容分析的确定性、舆情研判的准确性、舆情响应及时性、信息跟踪的及时性等目标的实现是网络舆情分析研究的重中之重。
舆情监测分析的核心技术在于舆情分析引擎，涉及的最主要的技术包括文本分类与聚类、主题检测与跟踪、观点倾向性识别、自动摘要等计算技术。
迄今为止，国内外所从事的网络文本倾向性分析研究工作可归纳为以下几个方面：（1）客观性分类：从Web上获取的评论文档按照类型和风格的不同区分为主观和客观两类，其结论是基于词性标注的特征选择方法比词袋方法效果好。（2）词的极性判别：即通过分析带有语气词的特征来判断词的极性。
网络舆情监控系统在设计时应该考虑以下几个方面：采用最新的搜索引擎技术、信息采集技术、信息分类技术，通过自然语言处理、信息分析比对、实时统计分析等手段，对互联网海量信息自动获取、提取、分类、聚类、主题监测、专题聚焦,以满足用户对网络舆情监测和热点事件专题追踪等需求。系统应该突出舆情监测、舆情采集、舆情智能分析、舆情处理、舆情预警、舆情搜索、舆情报告辅助生成等功能，可以有效帮助客户全面掌握舆情动态，正确进行舆论引导。
舆情分析系统的核心功能，包括：(1)热点话题、敏感话题识别，可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。(2)倾向性分析，对于每个话题，对每个发信人发表的文章的观点、倾向性进行分析与统计。(3)主题跟踪，分析新发表文章、帖子的话题是否与已有主题相同。(4)趋势分析，分析某个主题在不同的时间段内，人们所关注的程度。(5)突发事件分析，对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势。(7)预警系统，对突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并报警。(6)统计报告，根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可通过浏览器浏览，根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询，并浏览信息的具体内容，方便对决策提供支持。
倾向性分析面临的主要问题是目前的大部分方法和技术都和领域或话题相关，局限在某个特定领域或者关联于某个话题下进行倾向性的分析，缺乏一般性的通用技术。基于语气词标注的方法严重依赖于标注专家且不利用训练样本，其分类精度往往不如基于机器学习的方法。而基于机器学习的倾向性分析方法又取决于训练集的大小与质量，同时具有很强的领域或主题依赖性，由于已有的标注语料库的规模都很小，因而这类有监督的语气分析方法的效果仍然难以保证。基于语义模式分析的方法则受限于自然语言处理技术的不够成熟而很难实用。中文倾向性分析方面的情况则更加突出，一些基本问题尚未得到圆满的解决：（1）各种有监督的机器学习方法在中文数据集上的语气分类效果孰优孰劣；（2）文本特征表示方法和特征选择机制等因素对中文语气分类的性能将产生什么影响；（3）文档集的哪些语气特征对语气分类的精度具有决定性影响等。因此，为解决上述问题，应着重研究倾向性主客观过滤技术和观点极性、强度、情感分析判别技术：研究网络环境下倾向性特征词的特点和类型，并进行语气极性判别和标注，从而构建一个面向互联网的倾向性语气词典，建设一定规模的标准数据集，为中文倾向性分析的深入研究和公开评测提供支持。
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