CN106886916A - 声誉管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及声誉管理系统及方法,该系统包括:品牌信息分析判断模块,其从品牌相关信息数据库中获取品牌相关信息,以及基于语义分析对每条所述品牌相关信息进行情感属性判断,所述判断结果包括所述品牌相关信息对所述品牌的影响为正面、中立或负面;危机评级模块,其根据多个所述判断结果,得出危机评级;以及备选议题生成模块,其从社会热点信息数据库中获取社会热点信息,以及至少根据所述社会热点信息数据库中存储的所述社会热点信息,以及所述品牌相关信息数据库中存储的判断结果为正面和/或中立的所述品牌相关信息,生成备选议题。利用本发明的声誉管理系统及方法,能够实时对影响品牌声誉的信息进行监测,生成备选传播议题。
Description
技术领域
本发明涉及一种声誉管理系统及方法,属于商业数据处理利用技术领域。
背景技术
近年来,随着互联网的高速发展,各类门户网站、社交类网站、论坛、即时通讯软件等迅速繁荣起来。尤其是最近两年,随着移动通讯网络环境的不断完善和智能手机的进一步普及,移动互联网获得巨大发展,据了解,在我国,2016年移动互联网用户达到10亿,其中,手机网民达到6.5亿。腾讯公司2016年11月公布的财报显示,微信和WeChat的合并月活跃账户数达8.46亿。在不断社交化的媒体舆论环境下,大量的用户随时随地可在手机端查看、发送或转发信息,使得信息能够在短时间内进行大规模的传播。在这种情况下,品牌的负面信息一旦出现,便可能以极快的速度被病毒式扩散传播,形成危及品牌声誉的危机,造成不可估量的损失。
因此,有必要针对这种随时都有可能形成的声誉危机采取切实有效的应对措施。具体地,当品牌危机发生后,品牌的公关团队通过舆情监测检索出对品牌/产品不利的信息,然后基于以上负面信息的扩散情况,帮助品牌采取措施遏制负面信息的持续扩散。但是,这种应对措施可能至少引起以下问题,如,负面信息可能已经大规模传播,且已经对品牌的社会声誉造成了一定的损害。这样,为了挽回影响,往往需要花费较大的精力与代价进行危机公关,并等待漫长的声誉修复期,这期间,可能已经对品牌的商业活动造成了不利影响。从长期来看,这种危机应对非常被动,具有滞后性与局限性。
发明内容
鉴于以上问题,本发明提出一种系统化的、可循环的品牌声誉管理系统。该系统采取攻守并进的应对措施,改变品牌面对不利信息时一贯的被动姿态,使得品牌的声誉管理可实时、持续地得到防御、维护和提升。
本发明的一个方面提供了一种声誉管理系统,用于管理品牌的声誉,该系统包括:
品牌信息分析判断模块,其从品牌相关信息数据库中获取品牌相关信息,以及基于语义分析对每条所述品牌相关信息进行情感属性判断,将针对每条所述品牌相关信息的判断结果作为字段储存在所述品牌相关信息数据库中,所述品牌相关信息包括线上品牌相关信息和线下品牌相关信息,所述判断结果包括所述品牌相关信息对所述品牌的影响为正面、中立或负面;
危机评级模块,其根据多个所述判断结果,得出危机评级;以及
备选议题生成模块,其从社会热点信息数据库中获取社会热点信息,以及至少根据所述社会热点信息数据库中存储的所述社会热点信息,以及所述品牌相关信息数据库中存储的所述判断结果为正面和/或中立的所述品牌相关信息,生成备选议题,所述社会热点信息包括线上社会热点信息和线下社会热点信息。
此外,本发明的另一个方面还提供一种声誉管理方法,该方法包括:
从品牌相关信息数据库中获取品牌相关信息,所述品牌相关信息包括线上品牌相关信息和线下品牌相关信息,基于语义分析对每条所述品牌相关信息进行情感属性判断,将针对每条所述品牌相关信息的判断结果作为字段储存在所述品牌相关信息数据库中,其中,所述判断结果包括所述品牌相关信息对所述品牌的影响为正面、中立或负面;
根据多个所述判断结果,得出危机评级;以及
从社会热点信息数据库中获取社会热点信息,所述社会热点信息包括线上社会热点信息和线下社会热点信息,至少根据所述社会热点信息,以及所述品牌相关信息数据库中存储的判断结果为正面和/或中立的所述品牌相关信息,生成备选议题。
综上,利用本发明的声誉管理系统及方法,能够实时对影响品牌声誉的信息进行监测,借助独有的模型生成备选的传播议题,从攻防双方面维护品牌的声誉,极大地改善了传统危机应对中被动地维护品牌声誉的现状,做到平时有效提升品牌声誉,危机时快速反应,维护品牌声誉,并能形成循环,取得品牌声誉管理的良好效果。
下面结合附图和具体实施例,对本发明的技术方案进行详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,以下将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,以下描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图所示实施例得到其它的实施例及其附图。
图1是根据本发明的一个方面的声誉管理系统的模块图。
图2是根据本发明的另一方面的声誉管理系统的模块图。
图3是根据本发明的另一方面的声誉管理系统的模块图。
图4是根据本发明的另一方面的声誉管理系统的模块图。
图5是根据本发明的又一方面的声誉管理系统的模块图。
图6是对企业相关数据库中的记录进行情感判断的示意图。
图7是本发明的议题选取的示意图。
图8是构建议题的IMPAKT方法的简要说明图。
图9是对将社会热点信息数据库进行归类的示意图。
图10是本发明的社会热点信息示意图。
图11是根据本发明的一个方面的声誉管理方法的流程图。
图12是根据本发明的另一方面的声誉管理方法的流程图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例,都属于本发明所保护的范围。
本发明的声誉管理系统用于管理品牌的声誉。以下参照图1来具体说明本发明的声誉管理系统。图1是本发明的声誉管理系统的模块图。本发明的声誉管理系统包括品牌相关信息抓取模块、品牌相关信息收集模块、社会热点信息抓取模块、社会热点信息收集模块、品牌信息分析判断模块、危机评级模块、备选议题生成模块、品牌相关信息数据库及社会热点信息数据库。
品牌相关信息抓取模块能够获取用户设定的与品牌相关的关键词,根据关键词从互联网定期抓取线上品牌相关信息,并将抓取的线上品牌相关信息储存在品牌相关信息数据库中。这种线上品牌相关信息包括但不限于互联网上的各大论坛、社区、门户网站、专业性网站、社交网站、社交应用程序(APP)等所公开的新闻、访谈、帖子、评论及公众号发文等。另外,针对每一条线上品牌相关信息,可以设置信息来源、转发数、引用数、收藏数、评论数及点赞数之中的一个或数个属性,在抓取品牌相关信息时,同时抓取上述的一个或数个属性,并将这些属性与每一条品牌相关信息的记录相关联地作为字段存储在品牌相关信息数据库中。
品牌相关信息收集模块定期收集由人工获取的线下品牌相关信息,并将线下品牌相关信息存储在品牌相关信息数据库中。线下品牌相关信息的原始来源可以通过在线下举行诸如座谈会之类的活动,邀请品牌的爱好者、消费者和/或业内知名人士等进行沟通对话来获得,也可以通过深入到品牌的生产地、工厂等实地获得。具体的形式包括但不限于著名KOL(Key Opinion Leader)访谈、深度集群访谈(Focus Group Interview,FGI)、问卷调查等等。品牌相关信息收集模块可由包括例如键盘、麦克风、手写板之类的输入设备收集所述线下品牌相关信息。
注意,每条线上品牌相关信息的记录与每条线下品牌相关信息的记录均可被称作品牌相关信息,即,线上与线下品牌相关信息共同构成品牌相关信息。
社会热点信息抓取模块根据用户设定,定期从互联网抓取线上社会热点信息,并将抓取的线上社会热点信息存储在社会热点信息数据库中。例如,可以设定每半个月遍历各预设的网站的新闻、论坛等,经由语义分析等对上述的网站或论坛等发布的信息进行语义理解,这种语义分析技术可以采用现有的已开发的智能语义分析技术,对信息进行类聚、统计等,最终得到社会热点信息。典型的语义分析技术可包括例如Natlanco公司的自然语言语义分析技术或借助诸如GNLP(Giant Natural Language Processing)技术的语义理解平台之类的现有的语义分析应用平台等。
当然,社会热点信息可也以根据用户的设定从固定的网站的固定的位置抓取,这省去了需要遍历各预设的地址的麻烦,但可能会漏掉次热点等。
另外,针对每一条线上社会热点信息也可以设定来源、评论数、点赞数等多个属性。
社会热点信息收集模块定期获取线下社会热点信息,并将线下社会热点信息存储在社会热点信息数据库中。与线下品牌相关信息相类似,线下社会热点信息也可以通过举行线下的诸如座谈会之类的活动进行对话而获得。具体可以通过收集线下会议记录等方式获得线下社会热点信息,并通过将其数字化等方式,最终由社会热点信息收集模块获得。
注意,线上社会热点信息与线下社会热点信息一起构成社会热点信息。
品牌信息分析判断模块基于语义分析对品牌相关信息进行情感属性判断,这种判断同样可按照现有的语义分析技术来进行,将判断结果针对每条品牌相关信息数据库中的记录,作为字段储存在品牌相关信息数据库中。所述判断结果包括所述品牌相关信息对所述品牌的影响为正面、中立或负面;
具体地,在品牌相关信息数据库中,针对每条品牌相关信息,可以设有情感属性这一字段,例如如图6所示,情感属性可包括正面、中立、负面这三种评价。借助于语义分析,品牌信息分析判断模块能够判断每条品牌相关信息对于品牌的大体看法或影响是偏向正面、中立、或是负面。并且,由危机评级模块根据多个判断结果,得出危机评级。例如,当负面的品牌相关信息占总体信息记录的数量的20%以上时,将危机评级定为B类。
参见图2,在一些实施例中,所述声誉管理系统还包括应对措施提供模块,其根据所述危机评级提供相应的应对措施。例如,所述应对措施提供模块可以参照表1依据该评级给出相应的应对措施的提示。
表1各类评级及应对措施对应表
如表1所示,在B类评级的情况下,可以采取启动内部专用的媒体危机监测系统及危机管理小组,准备品牌官方声明及媒体问答,发布对品牌有利的正面的品牌相关信息并使其进行传播等措施。当然,上述的危机评级还可适当参考信息来源,即,将信息来源的重要性或影响力等作为危机评级的影响因素。
其他各类评级的情况均可参照表1的内容。
再如,可对各个网站、论坛等信息源的影响力进行评估,并给出相应的影响力系数,将其存储在存储器中。例如,将人民日报的影响力系数设置为1,其他媒体的影响力系数可相应地设置为小于1的值,这种设置可以是人为的,并且可随着时间的推移而更改。这样,危机评级模块在判断负面记录的占比时,考虑信息来源的权重,可以更加客观地给出危机评级。例如,将每条负面的信息的转发数、引用数、收藏数、点赞数相加的和与影响力系数相乘,得到的值作为每条记录的评分。当所有对品牌的影响为负面的记录的评分之和超过预设的第一预定警戒阈值时,将危机评级评定为重大危机级别。当所有对品牌的影响为负面的记录的评分之和超过预设的第二预定警戒阈值时,将危机评级评定为负面信息级别。当所有对品牌的影响为负面的记录的评分之和超过预设的第三预定警戒阈值时,危机评级评定为敏感信息级别等等。
备选议题生成模块至少根据社会热点信息数据库中存储的社会热点信息,以及所述品牌相关信息数据库中存储的被判定为正面和/或中立的所述品牌相关信息,生成备选议题。
如图8所示,这里的生成备选议题典型地可以采用日本电通公关公司现有的IMPAKTTM方法。IMPAKT是图8中所示的英文单词首字母所组成的。意即,可通过构造对立、强调独有性、社会或地域性、利用著名人物或大众所关心的人情世故、关键字或数字及流行趋势或季节性等方式来生成议题。
备选议题生成模块可充分利用语义分析和/或人工智能的方式借助IMPAKT方法生成具有较好的传播性的议题。尤其是,议题优选根据品牌相关信息数据库中的那些正面和/或中立的记录来生成。例如,当社会热点信息出现“巧克力热量高,吃巧克力有害健康”或类似意思的信息时,备选议题生成模块可迅速结合品牌相关信息中的某品牌巧克力口味清淡、含糖量低、热量小等正面的信息,采用构造对立的方式生成具有“吃巧克力不一定有害健康,只要巧克力的口味清淡、含糖量低”等类似意思的备选议题。
在一些实施例中,如图5所示,声誉管理系统还包括正式议题确定模块,其对所述备选议题进行修改和/或筛选,并确定用于传播的正式议题。其中,对所述备选议题进行修改和/或筛选,并确定用于传播的正式议题的步骤,可以是所述声誉管理系统根据预先设定的规则自动执行,也可以是在用户的辅助下进行。
例如,备选议题生成之后,可以用来供企业和/或公关公司进行挑选,或根据企业自身的需求进行适当修改,比如,上述的“吃巧克力不一定有害健康,只要巧克力的口味清淡、含糖量低”的备选议题被呈现在企业或公关公司面前时,企业或公关公司可根据自身的诉求,适当加入例如“巧克力中含有可预防老年痴呆的有益成分”这种与该企业的理念“健康”相契合的内容,从而最终确定出“吃巧克力不一定有害健康,只要巧克力的口味清淡、含糖量低,适当食用甚至有益健康”的正式议题。即,按照图7所示的议题选取示意图,可供传播的议题是从媒体、企业、及社会大众所共同关切的与品牌相关的方面选取。
这样,通过这些具备较好传播性的议题的传播与扩散,可以很好的提升企业或品牌的声誉。
另外,再次通过各模块执行上述功能可用来进行验证效果,例如,如果危机评级模块再次得出的危机评级有所好转,则能够说明议题的扩散传播起到了良好的效果等。
通过以上内容,可以看出,本发明的声誉管理系统兼顾了危机管理与议题拟定,不仅利用互联网抓取数据,更利用与消费者或社会大众等对话的方式形式线下数据,对品牌进行声誉管理,能够有效帮助品牌克服危机并发现机遇。同时,对声誉管理的效果也可利用本系统进行验证。
如图3所示,在一些实施例中,本发明的声誉管理系统还包括社会热点信息分类模块及社会热点信息示意图生成模块。社会热点信息分类模块按照如图9所示的多个主题,对社会热点信息进行分类,并在社会热点信息数据库中针对每一条记录标注所属的主题。社会热点信息示意图生成模块按照所述主题生成呈现所述社会热点信息的社会热点信息示意图。
参照图9,图9示意性地展示出了将社会热点信息数据库按照政治、经济、文化、体育以及娱乐五个主题对其中的社会热点信息进行归类,并在数据库中将该归类与相应的社会热点信息相关联地存储。可以采取现有的语义理解技术中的类聚来实现这个功能。这有利于统计出最具传播性的社会热点,也就是当前关注程度最高的主题,备选议题生成模块在生成议题时也可以结合上述关注程度高的主题来生成议题,有助于更广泛的传播。当然,也便于统计出每一主题中的热点信息。社会热点信息示意图可以是至少包括时间轴以及由各主题所组成的坐标轴的二维示意图。
可以在社会热点信息示意图中显示各个主题的社会热点信息的记录。例如,如图10所示,图10是本发明的社会热点信息示意图。由于版面的关系,图中并没有细致地显示完整的信息,仅给出了信息的概要。
在一些实施例中,如图4所示,本发明的声誉管理系统还包括品牌无关信息滤除模块。该模块可基于语义分析,滤除品牌相关信息数据库中的与品牌完全无关的记录。该模块还可通过例如判断品牌名称在全文中的出现次数,或当信息字数较少的情况下,例如微博或论坛中的发帖或回帖通常字数不多,这时可通过计算品牌名称在全文中所占的字数的比例等来判断品牌相关信息与品牌的相关性,相应地滤除那些与品牌相关度较低的信息。经过过滤或清洗的线上及线下品牌相关信息能够使后续的分析、危机评级议及题拟定等更加准确。
在一些实施例中,品牌相关信息数据库中针对每条记录也可以包括以下字段之中的一者或多者,即,信息来源、转发数、引用数、收藏数、以及点赞数等。
此外,本发明中,互联网可包括:各论坛、微博、社交应用程序及门户网站,并且品牌相关信息可包括:新闻、网站留言及微信公众号发文等。
本发明还包括声誉管理方法,可参照图11,该方法包括:根据用户设定的关键词,抓取线上品牌相关信息,并将线上品牌相关信息存储在品牌相关信息数据库中(步骤101);抓取线上社会热点信息,并将抓取的线上社会热点信息存储在社会热点信息数据库中(步骤102);收集线下品牌相关信息,并将线下品牌相关信息存储在品牌相关信息数据库中(步骤103);收集线下社会热点信息,并将线下社会热点信息存储在社会热点信息数据库中(步骤104);基于语义分析对品牌相关信息进行情感属性判断,将判断结果针对每条品牌相关信息数据库中的记录,作为字段储存在品牌相关信息数据库中(步骤105),根据多个判断结果,针对负面信息,得出危机评级(步骤106),并根据危机评级采取表1中所罗列的相应措施等(步骤107);以及至少根据正面及中立的社会热点信息数据库中存储的社会热点信息,以及品牌相关信息数据库中存储的品牌相关信息,按照议题生成模型,生成备选议题(步骤108),并且最后可由借助于人工的辅助从备选议题之中选择出正式议题,或对备选议题进行修改,以确定正式议题(步骤109),并对正式议题进行传播(步骤110)。
这种传播可以是多种形式的,例如,在发布会、说明会、记者会等场合进行传播,也可以是在传统或互联网媒体发布与议题相关的文章,甚至可以采取当前流行的视频直播方式等进行传播等。
议题传播的效果可以通过再次执行上述的步骤而得到验证,同时可以及时跟进当前的危机状况,实时地根据情况得到更新的备选议题。
另外,本发明的声誉管理方法还可以按照图12所示的方式进行。
在图12中,大多数的步骤都与图11中的相似,所不同的是,图12比图11增加了以下步骤,即,基于语义分析来滤除品牌相关信息数据库中的与品牌无关的记录(步骤205),以及按照多个主题,对社会热点信息进行分类,并在社会热点信息数据库中针对每一条记录标注主题,并按照主题生成呈现社会热点信息的社会热点信息示意图(步骤206)。
这样,当循环运用本发明的声誉管理方法时,可实时地对影响品牌声誉的信息进行监测,借助独有的模型生成备选传播议题,从攻与防双方面维护品牌的声誉,极大地改善了传统危机应对中被动地维护品牌声誉的现状,做到平时有效提升品牌声誉,危机时快速反应,维护品牌声誉,两者相辅相成,互相促进,形成循环,能够取得品牌声誉管理的良好效果。
需要说明的是,以上说明的本发明的声誉管理方法仅是示例性质,其先后顺序并不一定严格依照图11或图12中所示。与图中所表示的并行执行方式不同,步骤106-110与步骤208-212也可以按照串行执行的方式进行,且执行的顺序也并不一定严格依照附图标记的号码顺序。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
注:本发明的声誉管理系统也可被称作3D声誉管理系统TM,上述的3D源于策划(Design)、对话(Dialogue)以及防御(Defense)三个英文单词的首字母。同时,也寓意本发明是借助于攻与防,及对话过程这三种要素,达到维护、防御并提升品牌声誉目的系统。
对于本领域的普通技术人员来讲,在本发明原理的基础上,显然还可以在不偏离本发明的精神的情况下想到除了上述实施方式以外的其它替换实施方式。
Claims (17)
1.一种声誉管理系统,所述声誉管理系统用于管理品牌的声誉,其特征在于,其包括:
品牌信息分析判断模块,其从品牌相关信息数据库中获取品牌相关信息,以及基于语义分析对每条所述品牌相关信息进行情感属性判断,将针对每条所述品牌相关信息的判断结果作为字段储存在所述品牌相关信息数据库中,所述品牌相关信息包括线上品牌相关信息和线下品牌相关信息,所述判断结果包括所述品牌相关信息对所述品牌的影响为正面、中立或负面;
危机评级模块,其根据多个所述判断结果,得出危机评级;以及
备选议题生成模块,其从社会热点信息数据库中获取社会热点信息,以及至少根据所述社会热点信息数据库中存储的所述社会热点信息,以及所述品牌相关信息数据库中存储的所述判断结果为正面和/或中立的所述品牌相关信息,生成备选议题,所述社会热点信息包括线上社会热点信息和线下社会热点信息。
2.根据权利要求1所述的声誉管理系统,其特征在于,其还包括:
品牌相关信息抓取模块,其获取与所述品牌相关的关键词,根据所述关键词从互联网抓取线上品牌相关信息,并将抓取的所述线上品牌相关信息存储在所述品牌相关信息数据库中;
品牌相关信息收集模块,其获取与所述品牌相关的所述线下品牌相关信息,并将所述线下品牌相关信息存储在所述品牌相关信息数据库中。
3.根据权利要求1所述的声誉管理系统,其特征在于,其还包括:
社会热点信息抓取模块,其根据预设规则,从互联网抓取所述线上社会热点信息,并将抓取的所述线上社会热点信息存储在所述社会热点信息数据库中;
社会热点信息收集模块,其收集线下社会热点信息,并将所述线下社会热点信息存储在所述社会热点信息数据库中。
4.根据权利要求1所述的声誉管理系统,其特征在于,其还包括:
社会热点信息分类模块,其按照多个主题,对所述社会热点信息进行分类,并在所述社会热点信息数据库中针对每一条所述社会热点信息标注所述主题;及
社会热点信息示意图生成模块,其按照所述主题生成呈现所述社会热点信息的社会热点信息示意图。
5.根据权利要求1所述的声誉管理系统,其特征在于,其还包括:
品牌无关信息滤除模块,其基于语义分析,滤除所述品牌相关信息数据库中的与所述品牌无关的记录。
6.根据权利要求1所述的声誉管理系统,其特征在于,
其中,每条所述品牌相关信息至少包括以下字段之中的一者或多者:
信息来源、转发数、引用数、收藏数、以及点赞数。
7.根据权利要求6所述的声誉管理系统,其特征在于,
其中,所述危机评级模块根据多个所述判断结果得出危机评级包括:
基于所述转发数、所述引用数、所述收藏数、所述点赞数、以及所述信息来源的影响力系数对所述品牌相关信息数据库中的每条品牌相关信息评分,
当所有对所述品牌的影响为负面的品牌相关信息的评分之和超过第一预定警戒阈值时,将危机评级评定为重大危机级别,
当所有对所述品牌的影响为负面的品牌相关信息的评分之和超过第二预定警戒阈值时,将所述危机评级评定为负面信息级别,
当所有对所述品牌的影响为负面的品牌相关信息的评分之和超过第三预定警戒阈值时,将所述危机评级评定为敏感信息级别。
8.根据权利要求2或3所述的声誉管理系统,其特征在于,
所述互联网至少包括:论坛、微博、社交应用程序及门户网站之中的一者或多者;并且
所述品牌相关信息至少包括:新闻、网站留言及微信公众号发文之中的一者或多者。
9.根据权利要求4所述的声誉管理系统,其特征在于,所述主题至少包括:政治、经济、文化、体育及娱乐之中的一者或多者。
10.根据权利要求1所述的声誉管理系统,其特征在于,还包括:
应对措施提供模块,其根据所述危机评级提供相应的应对措施。
11.根据权利要求1所述的声誉管理系统,其特征在于,还包括:
正式议题确定模块,其对所述备选议题进行修改和/或筛选,并确定用于传播的正式议题。
12.一种声誉管理方法,其用于管理品牌的声誉,其特征在于,所述方法包括:
从品牌相关信息数据库中获取品牌相关信息,基于语义分析对每条所述品牌相关信息进行情感属性判断,将针对每条所述品牌相关信息的判断结果作为字段储存在品牌相关信息数据库中,所述品牌相关信息包括线上品牌相关信息和线下品牌相关信息,所述判断结果包括所述品牌相关信息对所述品牌的影响为正面、中立或负面;
根据多个所述判断结果,得出危机评级;以及
从社会热点信息数据库中获取社会热点信息,至少根据所述社会热点信息,以及所述品牌相关信息数据库中存储的所述判断结果为正面和/或中立的所述品牌相关信息,生成备选议题,所述社会热点信息包括线上社会热点信息和线下社会热点信息。
13.根据权利要求12所述的声誉管理方法,其特征在于,还包括:
获取与所述品牌相关的关键词,根据所述关键词从互联网定期抓取所述线上品牌相关信息,并将抓取的所述线上品牌相关信息储存在所述品牌相关信息数据库中;
获取与所述品牌相关的所述线下品牌相关信息,并将所述线下品牌相关信息存储在所述品牌相关信息数据库中。
14.根据权利要求12所述的声誉管理方法,其特征在于,还包括:
根据预设规则,从互联网抓取所述线上社会热点信息,并将抓取的所述线上社会热点信息存储在所述社会热点信息数据库中;
收集所述线下社会热点信息,并将所述线下社会热点信息存储在所述社会热点信息数据库中。
15.根据权利要求12所述的声誉管理方法,其特征在于,还包括:
按照多个主题,对所述社会热点信息进行分类,并在所述社会热点信息数据库中针对每一条社会热点信息标注所述主题,及按照所述主题生成呈现所述社会热点信息的社会热点信息示意图。
16.根据权利要求12所述的声誉管理方法,其特征在于,还包括:
基于语义分析,滤除所述品牌相关信息数据库中的与所述品牌无关的记录。
17.根据权利要求12所述的声誉管理方法,其特征在于,还包括:
从所述备选议题之中选择出正式议题,或对所述备选议题进行修改,以确定正式议题,并对所述正式议题进行传播。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108009857A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-05-08 | 互动派科技股份有限公司 | 一种基于大数据的公关营销方法 |
CN113821729A (zh) * | 2021-11-19 | 2021-12-21 | 湖北橙才教育研究院有限公司 | 一种大数据安全评估分析系统及方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101751458A (zh) * | 2009-12-31 | 2010-06-23 | 暨南大学 | 一种网络舆情监控系统及方法 |
CN103268350A (zh) * | 2013-05-29 | 2013-08-28 | 安徽雷越网络科技有限公司 | 一种互联网舆情信息监测系统及监测方法 |
CN104077377A (zh) * | 2014-06-25 | 2014-10-01 | 红麦聚信(北京)软件技术有限公司 | 基于网络文章属性的网络舆情热点发现方法和装置 |
CN104504150A (zh) * | 2015-01-09 | 2015-04-08 | 成都布林特信息技术有限公司 | 新闻舆情监测系统 |
CN105022725A (zh) * | 2015-07-10 | 2015-11-04 | 河海大学 | 一种应用于金融Web领域的文本情感倾向分析方法 |
-
2017
- 2017-01-20 CN CN201710042044.4A patent/CN106886916A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101751458A (zh) * | 2009-12-31 | 2010-06-23 | 暨南大学 | 一种网络舆情监控系统及方法 |
CN103268350A (zh) * | 2013-05-29 | 2013-08-28 | 安徽雷越网络科技有限公司 | 一种互联网舆情信息监测系统及监测方法 |
CN104077377A (zh) * | 2014-06-25 | 2014-10-01 | 红麦聚信(北京)软件技术有限公司 | 基于网络文章属性的网络舆情热点发现方法和装置 |
CN104504150A (zh) * | 2015-01-09 | 2015-04-08 | 成都布林特信息技术有限公司 | 新闻舆情监测系统 |
CN105022725A (zh) * | 2015-07-10 | 2015-11-04 | 河海大学 | 一种应用于金融Web领域的文本情感倾向分析方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108009857A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-05-08 | 互动派科技股份有限公司 | 一种基于大数据的公关营销方法 |
CN113821729A (zh) * | 2021-11-19 | 2021-12-21 | 湖北橙才教育研究院有限公司 | 一种大数据安全评估分析系统及方法 |
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