CN110472123A - 一种媒体资源监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种媒体资源监测方法，包括如下步骤：第一步：媒体资源集中性收集，对网络中的数据资源包进行捕获，并进行重组，存入数据流数据库；第二步：媒体资源分析，采用大数据端口来对数据进行实时分析，对数据资源包内容进行深度剖析。本发明通过对媒体资源进行集中性收集，对大量数据资源包进行囊括，提升媒体资源的监测范围，并通过对媒体资源进行分析和筛选，使媒体资源可以被深度了解和剖析，且可以对媒体资源的数据传播量、传播媒体的分布和比重、正负面数据比重进行统计分析，与同行的数据传播量、正负数据的比重进行比较分析，最后通过媒体资源的反馈来对该数据资源包的实时性，内容真实性，影响性进行了解。

Description

一种媒体资源监测方法

技术领域

本发明涉及媒体资源监测技术领域，具体为一种媒体资源监测方法。

背景技术

媒体监测，即对媒体中特定对象内容的集中性收集、分析和反馈，媒体监测报告是企业和政府机构及时掌握媒体中重要信息、从而促进企业科学决策的重要参考，也是广告、公关和营销活动效果的重要衡量依据，近年来，媒体监测已越来越成为企业市场和公关行为中不可分割的一部分。

媒体监测是一项专业的工作，涉及内容广，工作量大，变动性强，一般情况下，企业和政府很难凭借自身的力量完成对大量媒体内容的监测工作，而必须依赖专业性的公司来完成，现有的监测技术手段单一，步骤简单，无法对媒体资源进行实时、全面和快速的了解和监测，为此，我们提出了一种媒体资源监测方法，以解决上述内容存在的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种媒体资源监测方法，具备可以对媒体资源进行实时、全面和快速的了解进而监测的优点，解决了现有的媒体资源监测手段单一，无法对媒体资源进行实时、全面和快速的了解和监测的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种媒体资源监测方法，包括如下步骤：

第一步：媒体资源集中性收集，对网络中的数据资源包进行捕获，并进行重组，存入数据流数据库；

第二步：媒体资源分析，采用大数据端口来对数据进行实时分析，对数据资源包内容进行深度剖析；

第三步：媒体资源的软件筛选，通过软件工具，从网站或服务商自有的数据库中抓取与监测目标相关的媒体资源；

第四步：媒体资源的人工筛选，对软件筛选出来的数据资源进行二次筛选，将一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉；

第五步：媒体资源的反馈，数据资源在筛选后需要进行比对，对该数据资源包进行实时性，内容真实性，影响性比对，并以数据对比形式进行最终反馈。

优选的，所述第一步中，媒体资源集中性收集，可通过关键词进行检索捕获，并可以利用二次检索来对大量资源数据包进行限定和过滤，对不必要的数据资源包进行删除。

优选的，所述第二步中，大数据端口应选用与数据资源包对应的大数据端口，对数据资源包进行大数据比对和剖析，使数据资源包可以以大数据为背景进行展示和整合，并方便工作人员对数据资源包进行了解。

优选的，所述第三步中，采用软件工具对目标数据资源包进行快速、大量、准确的筛选，对不必要的信息进行初步去除，加快目标数据资源包检测进程，为后面人工筛选进行减量。

优选的，所述第四步中，人工对所筛选的数据资源包进行判断，判断这些数据资源包是对监测目标的正面报导还是负面报导，并对其进行理性、直观和全面的判定，并选择提交或剔除。

优选的，所述第五步中，数据资源包的对比形式可以表格数据进行对比，扇形图数据进行对比。

优选的，所述第二步中，还可对监测数据资源包自身的数据传播量、传播媒体的分布和比重、正负面数据比重进行统计分析，与同行的数据传播量、正负数据的比重进行比较分析等。

优选的，所述第二步中，还可对数据资源包的源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号进行分析检索。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明通过对媒体资源进行集中性收集，对大量数据资源包进行囊括，提升媒体资源的监测范围，并通过对媒体资源进行分析和筛选，使媒体资源可以被深度了解和剖析，且可以对媒体资源的数据传播量、传播媒体的分布和比重、正负面数据比重进行统计分析，与同行的数据传播量、正负数据的比重进行比较分析，最后通过媒体资源的反馈来对该数据资源包的实时性，内容真实性，影响性进行了解。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种媒体资源监测方法，包括如下步骤：

第一步：媒体资源集中性收集，对网络中的数据资源包进行捕获，并进行重组，存入数据流数据库；

第二步：媒体资源分析，采用大数据端口来对数据进行实时分析，对数据资源包内容进行深度剖析；

第三步：媒体资源的软件筛选，通过软件工具，从网站或服务商自有的数据库中抓取与监测目标相关的媒体资源；

第四步：媒体资源的人工筛选，对软件筛选出来的数据资源进行二次筛选，将一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉；

第五步：媒体资源的反馈，数据资源在筛选后需要进行比对，对该数据资源包进行实时性，内容真实性，影响性比对，并以数据对比形式进行最终反馈。

实施例一：

一种媒体资源监测方法，包括如下步骤：

第一步：媒体资源集中性收集，对网络中的数据资源包进行捕获，并进行重组，存入数据流数据库，媒体资源集中性收集，可通过关键词进行检索捕获，并可以利用二次检索来对大量资源数据包进行限定和过滤，对不必要的数据资源包进行删除；

第二步：媒体资源分析，采用大数据端口来对数据进行实时分析，对数据资源包内容进行深度剖析；

第三步：媒体资源的软件筛选，通过软件工具，从网站或服务商自有的数据库中抓取与监测目标相关的媒体资源；

第四步：媒体资源的人工筛选，对软件筛选出来的数据资源进行二次筛选，将一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉；

第五步：媒体资源的反馈，数据资源在筛选后需要进行比对，对该数据资源包进行实时性，内容真实性，影响性比对，并以数据对比形式进行最终反馈。

实施例二：

一种媒体资源监测方法，包括如下步骤：

第一步：媒体资源集中性收集，对网络中的数据资源包进行捕获，并进行重组，存入数据流数据库，媒体资源集中性收集，可通过关键词进行检索捕获，并可以利用二次检索来对大量资源数据包进行限定和过滤，对不必要的数据资源包进行删除；

第二步：媒体资源分析，采用大数据端口来对数据进行实时分析，对数据资源包内容进行深度剖析，大数据端口应选用与数据资源包对应的大数据端口，对数据资源包进行大数据比对和剖析，使数据资源包可以以大数据为背景进行展示和整合，并方便工作人员对数据资源包进行了解，还可对监测数据资源包自身的数据传播量、传播媒体的分布和比重、正负面数据比重进行统计分析，与同行的数据传播量、正负数据的比重进行比较分析等，第二步中，还可对数据资源包的源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号进行分析检索；

第三步：媒体资源的软件筛选，通过软件工具，从网站或服务商自有的数据库中抓取与监测目标相关的媒体资源；

第四步：媒体资源的人工筛选，对软件筛选出来的数据资源进行二次筛选，将一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉；

第五步：媒体资源的反馈，数据资源在筛选后需要进行比对，对该数据资源包进行实时性，内容真实性，影响性比对，并以数据对比形式进行最终反馈。

实施例三：

一种媒体资源监测方法，包括如下步骤：

第一步：媒体资源集中性收集，对网络中的数据资源包进行捕获，并进行重组，存入数据流数据库，媒体资源集中性收集，可通过关键词进行检索捕获，并可以利用二次检索来对大量资源数据包进行限定和过滤，对不必要的数据资源包进行删除；

第二步：媒体资源分析，采用大数据端口来对数据进行实时分析，对数据资源包内容进行深度剖析，大数据端口应选用与数据资源包对应的大数据端口，对数据资源包进行大数据比对和剖析，使数据资源包可以以大数据为背景进行展示和整合，并方便工作人员对数据资源包进行了解，还可对监测数据资源包自身的数据传播量、传播媒体的分布和比重、正负面数据比重进行统计分析，与同行的数据传播量、正负数据的比重进行比较分析等，还可对数据资源包的源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号进行分析检索；

第三步：媒体资源的软件筛选，通过软件工具，从网站或服务商自有的数据库中抓取与监测目标相关的媒体资源，采用软件工具对目标数据资源包进行快速、大量、准确的筛选，对不必要的信息进行初步去除，加快目标数据资源包检测进程，为后面人工筛选进行减量；

第四步：媒体资源的人工筛选，对软件筛选出来的数据资源进行二次筛选，将一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉；

第五步：媒体资源的反馈，数据资源在筛选后需要进行比对，对该数据资源包进行实时性，内容真实性，影响性比对，并以数据对比形式进行最终反馈。

实施例四：

一种媒体资源监测方法，包括如下步骤：

第一步：媒体资源集中性收集，对网络中的数据资源包进行捕获，并进行重组，存入数据流数据库，媒体资源集中性收集，可通过关键词进行检索捕获，并可以利用二次检索来对大量资源数据包进行限定和过滤，对不必要的数据资源包进行删除；

第二步：媒体资源分析，采用大数据端口来对数据进行实时分析，对数据资源包内容进行深度剖析，大数据端口应选用与数据资源包对应的大数据端口，对数据资源包进行大数据比对和剖析，使数据资源包可以以大数据为背景进行展示和整合，并方便工作人员对数据资源包进行了解，还可对监测数据资源包自身的数据传播量、传播媒体的分布和比重、正负面数据比重进行统计分析，与同行的数据传播量、正负数据的比重进行比较分析等，还可对数据资源包的源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号进行分析检索；

第三步：媒体资源的软件筛选，通过软件工具，从网站或服务商自有的数据库中抓取与监测目标相关的媒体资源，采用软件工具对目标数据资源包进行快速、大量、准确的筛选，对不必要的信息进行初步去除，加快目标数据资源包检测进程，为后面人工筛选进行减量；

第四步：媒体资源的人工筛选，对软件筛选出来的数据资源进行二次筛选，将一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉，人工对所筛选的数据资源包进行判断，判断这些数据资源包是对监测目标的正面报导还是负面报导，并对其进行理性、直观和全面的判定，并选择提交或剔除；

第五步：媒体资源的反馈，数据资源在筛选后需要进行比对，对该数据资源包进行实时性，内容真实性，影响性比对，并以数据对比形式进行最终反馈。

实施例五：

一种媒体资源监测方法，包括如下步骤：

第一步：媒体资源集中性收集，对网络中的数据资源包进行捕获，并进行重组，存入数据流数据库，媒体资源集中性收集，可通过关键词进行检索捕获，并可以利用二次检索来对大量资源数据包进行限定和过滤，对不必要的数据资源包进行删除；

第二步：媒体资源分析，采用大数据端口来对数据进行实时分析，对数据资源包内容进行深度剖析，大数据端口应选用与数据资源包对应的大数据端口，对数据资源包进行大数据比对和剖析，使数据资源包可以以大数据为背景进行展示和整合，并方便工作人员对数据资源包进行了解，还可对监测数据资源包自身的数据传播量、传播媒体的分布和比重、正负面数据比重进行统计分析，与同行的数据传播量、正负数据的比重进行比较分析等，还可对数据资源包的源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号进行分析检索；

第三步：媒体资源的软件筛选，通过软件工具，从网站或服务商自有的数据库中抓取与监测目标相关的媒体资源，采用软件工具对目标数据资源包进行快速、大量、准确的筛选，对不必要的信息进行初步去除，加快目标数据资源包检测进程，为后面人工筛选进行减量；

第四步：媒体资源的人工筛选，对软件筛选出来的数据资源进行二次筛选，将一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉，人工对所筛选的数据资源包进行判断，判断这些数据资源包是对监测目标的正面报导还是负面报导，并对其进行理性、直观和全面的判定，并选择提交或剔除；

第五步：媒体资源的反馈，数据资源在筛选后需要进行比对，对该数据资源包进行实时性，内容真实性，影响性比对，并以数据对比形式进行最终反馈，数据资源包的对比形式可以表格数据进行对比，扇形图数据进行对比。

具体操作步骤如下：

输入关键词，对目标数据资源包进行集中性捕获，并存入数据库，接着采用大数据端口对数据资源包进行实时分析，并对数据资源包进行数据对比，并通过软件工具来对数据资源包进行筛选，对不必要的信息进行快速剔除，接着通过人工筛选，对一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉，最后将数据资源包的反馈信息进行数据比对。

本发明通过对媒体资源进行集中性收集，对大量数据资源包进行囊括，提升媒体资源的监测范围，并通过对媒体资源进行分析和筛选，使媒体资源可以被深度了解和剖析，且可以对媒体资源的数据传播量、传播媒体的分布和比重、正负面数据比重进行统计分析，与同行的数据传播量、正负数据的比重进行比较分析，最后通过媒体资源的反馈来对该数据资源包的实时性，内容真实性，影响性进行了解。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种媒体资源监测方法，其特征在于：包括如下步骤：

第一步：媒体资源集中性收集，对网络中的数据资源包进行捕获，并进行重组，存入数据流数据库；

第二步：媒体资源分析，采用大数据端口来对数据进行实时分析，对数据资源包内容进行深度剖析；

第三步：媒体资源的软件筛选，通过软件工具，从网站或服务商自有的数据库中抓取与监测目标相关的媒体资源；

第四步：媒体资源的人工筛选，对软件筛选出来的数据资源进行二次筛选，将一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉；

第五步：媒体资源的反馈，数据资源在筛选后需要进行比对，对该数据资源包进行实时性，内容真实性，影响性比对，并以数据对比形式进行最终反馈。

2.根据权利要求1所述的一种媒体资源监测方法，其特征在于：所述第一步中，媒体资源集中性收集，可通过关键词进行检索捕获，并可以利用二次检索来对大量资源数据包进行限定和过滤，对不必要的数据资源包进行删除。

3.根据权利要求1所述的一种媒体资源监测方法，其特征在于：所述第二步中，大数据端口应选用与数据资源包对应的大数据端口，对数据资源包进行大数据比对和剖析，使数据资源包可以以大数据为背景进行展示和整合，并方便工作人员对数据资源包进行了解。

4.根据权利要求1所述的一种媒体资源监测方法，其特征在于：所述第三步中，采用软件工具对目标数据资源包进行快速、大量、准确的筛选，对不必要的信息进行初步去除，加快目标数据资源包检测进程，为后面人工筛选进行减量。

5.根据权利要求1所述的一种媒体资源监测方法，其特征在于：所述第四步中，人工对所筛选的数据资源包进行判断，判断这些数据资源包是对监测目标的正面报导还是负面报导，并对其进行理性、直观和全面的判定，并选择提交或剔除。

6.根据权利要求1所述的一种媒体资源监测方法，其特征在于：所述第五步中，数据资源包的对比形式可以表格数据进行对比，扇形图数据进行对比。

7.根据权利要求1所述的一种媒体资源监测方法，其特征在于：所述第二步中，还可对监测数据资源包自身的数据传播量、传播媒体的分布和比重、正负面数据比重进行统计分析，与同行的数据传播量、正负数据的比重进行比较分析等。

8.根据权利要求1所述的一种媒体资源监测方法，其特征在于：所述第二步中，还可对数据资源包的源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号进行分析检索。

9.根据权利要求1所述的一种媒体资源监测方法，其特征在于：包括如下具体操作步骤：

输入关键词，对目标数据资源包进行集中性捕获，并存入数据库，接着采用大数据端口对数据资源包进行实时分析，并对数据资源包进行数据对比，并通过软件工具来对数据资源包进行筛选，对不必要的信息进行快速剔除，接着通过人工筛选，对一些带有监测关键词却又与监测目标不相关的数据资源过滤掉，最后将数据资源包的反馈信息进行数据比对。