CN112100474A - 一种乘客服务质量舆情监管系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种乘客服务质量舆情监管系统及方法，系统主要包括舆情监测方案配置模块、舆情信息总览模块、舆情信息汇总模块、舆情预警模块、舆情分析模块、舆情简报模块和舆情事件监测模块。本方案能从多个舆情信息源中获取舆情信息，并对获取信息文本进行情感分析，将信息分为正面、中性、负面，建立图表对舆情信息进行可视化表达，生成并输出舆情信息简报，同时可以针对舆情信息中敏感舆情进行预警，并推送给用户，用户可针对某些舆情直接派发工单。本发明还提供一种乘客服务质量舆情监管方法。本方案还能够应对突发舆情事件，对突发事件的监测、分析以及事件专报输出，为地铁舆情的分析提供数据支持。

Description

一种乘客服务质量舆情监管系统及方法

技术领域

本发明涉及舆情分析技术领域，尤其涉及一种乘客服务质量舆情监管系统及方法。

背景技术

当今社会，互联网蓬勃发展，随着网民的不断增长，越来越多的人把互联网作为获取信息的首选渠道。网络舆情是指在互联网上流行的对社会问题不同看法的网络舆论，是社会舆论的一种表现形式，是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点，“网络舆情是以网络为载体，以事件为核心，广大网民情感、态度、意见、观点的表达、传播与互动，以及后续影响力的集合”。且突发事件具有不确定性的特点，其发生的时间、地点和形式难以预知。

随着互联网的快速发展，网络媒体作为一种新的信息传播形式，已深入人们的日常生活。网友言论活跃已达到前所未有的程度，不论是国内还是国际重大事件，都能马上形成网上舆论，通过这种网络来表达观点、传播思想，进而产生巨大的舆论压力，达到任何部门、机构都无法忽视的地步。可以说，互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。一批有影响力的门户网站、微博、微信以及博客逐渐成为网民最常使用的互联网服务站点。然而，在互联网蓬勃发展的同时，也不断地产生一些问题，有些舆情会对地铁的形象产生影响。进行舆情监测，可以及时的了解事件的动态，对这些错误、失实的舆论进行正确的引导。现有的舆情监管系统难以对互联网中地铁日常舆情信息和突发的舆情事件进行有效的监管与处理。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种乘客服务质量舆情监管系统及方法，根据监测关键词从网络平台抓取相关数据，对数据进行分类和敏感分级，及时有效的对日常舆情事件和突发舆情事件进行监管处理。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种乘客服务质量舆情监管系统，包括

舆情监测方案配置模块，用于用户根据关键词组合和敏感等级预先自定义配置日常舆情监测方案、分类方案和敏感方案。

舆情信息总览模块，用于从各类舆情信息发布平台，如网站、微博和论坛上抓取舆情信息并对监测的舆情信息中的重点内容进行概括展示。

舆情信息汇总模块，用于系统根据监测方案的关键词对舆情信息进行筛选后汇总列表中展示，按照分类方案对抓取的日常舆情信息文本进行生产分类，同时按照敏感方案对抓取日常舆情信息文本进行敏感分级，并针对相关舆情派发工单。

舆情预警模块，用于系统在预警范围内发现敏感的舆情信息后，集中展示敏感信息，第一时间将敏感信息推送给用户。

舆情分析模块，针对日常舆情信息文本进行多维度的情感分析，包括定性分析和发布平台软件分析，定性分析包括内容分析和传播分析，发布平台软件分析包括微博分析和微信分析，通过分析获得舆情信息文本的情感值。

舆情简报模块，用于系统对日常的舆情信息文本按照预先设定的模板生成简报。

舆情事件监测模块，用于系统在一段时间内对突发舆情事件临时配置事件监测方案，持续实时监测并针对该突发事件进行分析、生成专报。

具体的，所述舆情信息汇总模块中生产分类参数包括大客流类、设备设施类、不文明乘车类、安检类、环境卫生类、工作人员素质类、车票类，敏感分级包括第一时间发生类和普通类。

具体的，所述舆情分析模块中的内容分析包括：根据筛选条件对日常舆情信息文本内容进行分类筛选，采用情感分析方法计算出筛选后的舆情信息文本内容的情感值，同时设计相应的图表对计算出的情感值数据进行可视化表达与展示，分析出当前热门词云和热门关键词组。

具体的，所述舆情信息文本内容的情感值计算过程具体包括依据正负面情感词库、大量的文档语料库及特殊的句法分析，先判断舆情信息文本内容中每个句子的情感倾向性，并赋予分值，最后以所有句子的情感值综合计算结果作为该舆情信息文本内容的最终情感值；情感倾向性包括积极的正面、消极的负面或是纯叙述的中性；情感分值按区间分为正面、负面、中性、极负面。

具体的，所述舆情预警模块的预警过程包括：将日常监测方案和事件监测方案中第一时间发生类舆情和极负面舆情视为敏感舆情，达到预警触发条件时，根据配置的预警规则选择预警方式进行敏感预警。

具体的，所述预警规则包括预警时段、预警频次、预警对象和推送内容，预警时段以小时为最小单位，用于设定预警开始和结束时间；预警频次用于为不同的预警时段配置推送预警信息的频率；预警对象用于设定预警信息的接收对象，接收对象包括邮箱、短信和企业微信；推送内容可用于向预警对象推送预警信息，其内容包括预警信息链接和查看码。

具体的，所述预警方式包括自动预警和手动预警，自动预警方式只推送未推送的舆情信息，手动预警方式可重复推送已推送的舆情信息和未推送的舆情信息。

具体的，所述舆情简报模块生成的简报包括舆情日报、舆情周报和舆情月报。

具体的，所述舆情事件监测模块的实现过程包括：选择监测时间段创建事件监测方案开始监测突发舆情事件，通过列表统计进行突发舆情事件汇总，选择分析时间对汇总后的事件进行分析，同时对监测情况生成简报。

一种乘客服务质量舆情监管方法，包括以下步骤：

S1，根据舆情信息选择设置日常监测关键词和事件监测关键词，并对应配置日常监测方案和事件监测方案；

S2，根据监测方案从多个舆情信息发布平台抓取舆情信息，对监测的舆情信息中的重点内容进行概括展示；

S3，根据监测方案的关键词对舆情信息进行筛选后汇总列表中展示，按照分类方案对抓取的日常舆情信息文本进行生产分类，同时按照敏感方案对抓取日常舆情信息文本进行敏感分级，并针对相关舆情派发工单；

S4，设置敏感预警范围，发现敏感的舆情信息后，集中展示敏感信息，并第一时间将敏感信息推送给用户；

S5，针对日常舆情信息文本进行多维度的情感分析，包括定性分析和发布平台软件分析，定性分析包括内容分析和传播分析，发布平台软件分析包括微博分析和微信分析，通过分析获得舆情信息文本的情感值；

S6，针对抓取的日常的舆情信息文本和突发事件舆情信息文本，按照预先设定的模板生成简报。

本发明的有益效果：

1、能及时了解社会各个阶层民众的情绪、态度、看法以及意见和行为倾向，方便对舆情事件做出正确的决定；

2、能从多个舆情信息源中获取舆情信息，并对获取信息文本进行情感分析，同时能够智能应对突发舆情事件，及时进行处理。

附图说明

图1是本发明的系统框架图。

图2是本发明的系统功能模块图。

图3是本发明的方法流程图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。

本实施例中，如图1-图2所示，一种乘客服务质量舆情监管系统，主要包括舆情监测方

案配置模块、舆情信息总览模块、舆情信息汇总模块、舆情预警模块、舆情分析模块、舆情简报模块和舆情事件监测模块。

其中，舆情监测方案配置模块用于用户根据关键词组合和敏感等级预先自定义配置日常舆情监测方案、分类方案和敏感方案。具体的，监测方案的配置过程中，用户在前端界面输入方案名称、分析关键词组和排除词等信息，对日常监测方案的属性进行配置。分类方案的配置过程中，系统在监测方案基础上配置一组分类关键词组，用于舆情信息汇总模块将日常监测的情况按生产内容细分。敏感方案的配置过程中，系统将第一时间发生类舆情和极负面舆情作为敏感舆情进行预警，其中极负面舆情由系统判断，第一时间发生类舆情根据敏感方案关键词进行监测。

舆情信息总览模块用于从各类舆情信息发布平台、如网站、微博和论坛上抓取舆情信息并对监测的舆情信息中的重点内容进行概括展示，且该模块的前端页面默认为系统首页。本页面可以显示系统当前监测的舆情数量、敏感舆情、舆情工单、今日重要舆情、最新舆情、舆情走势-图表、生产分类-图表和平台占比-图表等信息。其中，舆情数量与敏感舆情二者显示了当日新增、本周新增和历史统计等新抓取的舆情信息数量。舆情走势-图表和平台占比-图表采用多曲线折线图进行可视化表达，生产分类-图表采用柱状图进行可视化表达。

舆情信息汇总模块用于系统根据监测方案的关键词对舆情信息进行筛选后汇总列表中展示，按照配置的分类方案对抓取的日常舆情信息文本按照参数类型进行生产分类，同时按照敏感方案对抓取日常舆情信息文本进行敏感分级并针对相关舆情派发工单。生产分类参数包括大客流类、设备设施类、不文明乘车类、安检类、环境卫生类、工作人员素质类、车票类和其它自定义的分类，敏感分级包括第一时间发生类和普通类。用户在此界面可手动维护系统相关属性。其中，列表处理过程主要是对舆情文本信息进行搜索、筛选和排序，具体包含文章标题搜索、发布媒体搜索、时间筛选、情感筛选、分类筛选、平台筛选、降序排序和数据条数刷新等操作。内容处理主要包括查看舆情详细信息、情感属性修改、敏感属性修改和删除舆情，以及工单的查看、单一派发和合并派发等操作。

此外，本系统还支持用户将舆情信息派转工单到工单系统，具备工单超时提醒功能。其中，日常监测方案信息汇总、事件监测方案信息汇总、敏感舆情列表均可出发工单派发。系统也支持一条文舆情发一个工单，也支持多条舆情合并派发一个工单，点击跳转工单系统操作，同时系统在操作频率少的情况下支持一条舆情多次派发工单。派发工单时，将每条舆情的“标题、平台、分类、发布时间、是否第一时间发声、正文摘要50字、原文链接”传给工单系统，然后要求工单系统回传工单单号、派单时间、是否超时，已经派转的舆情可点击跳转工单系统查看工单详情。操作人员需在第一时间发生类舆情要求工单系统30分钟内回复完成，否则舆情系统标记工单超时。

舆情预警模块用于系统在预警范围内发现敏感的舆情信息后，集中展示敏感信息，第一时间将敏感信息推送给用户。该模块需配置预警规则和预警方式。其中，预警规则包括预警时段、预警频次、预警对象和推送内容，预警时段以小时为最小单位，用于设定预警开始和结束时间；预警频次用于为不同的预警时段配置推送预警信息的频率；预警对象用于设定预警信息的接收对象，接收对象包括邮箱、短信和企业微信；推送内容可用于向预警对象推送预警信息，其内容包括预警信息链接和查看码。预警方式包括自动预警和手动预警，自动预警方式只推送未推送的舆情信息，手动预警方式可重复推送已推送的舆情信息和未推送的舆情信息。系统的舆情预警过程包括：将日常监测方案和事件监测方案中第一时间发生类舆情和极负面舆情视为敏感舆情，达到预警触发条件时，根据配置的预警规则选择预警方式进行敏感预警。

舆情分析模块针对日常舆情信息文本进行多维度的情感分析，包括定性分析和发布平台软件分析，定性分析包括内容分析和传播分析，发布平台软件分析包括微博分析和微信分析，通过分析获得舆情信息文本的情感值。其中，内容分析过程中，首先根据筛选条件对日常舆情信息文本内容进行分类筛选，采用情感分析方法计算出筛选后的舆情信息文本内容的情感值，同时设计相应的图表对计算出的情感值数据进行可视化表达与展示，分析出当前热门词云和热门关键词组。图表包括数据汇总图表、重要舆情图表、情感走势图表、情感属性图表和热门词云图表，以及热门分析词组。系统页面中，数据汇总图表采用曲线折线图进行可视化表达，以时间为横坐标，数量为纵坐标，表达一定时间段内，舆情发生数量的变化趋势，并用平滑曲线链接。重要舆情图表展示当前时间范围内，相似文章排名靠前的文章，点击跳转至文章详情。情感走势图表采用曲线折线图进行可视化表达，以时间为横坐标，数量为纵坐标，表达一定时间段内，各情感的文章的数量变化，并用平滑曲线链接，鼠标悬浮补充展示数据。情感属性图表采用饼状图进行可视化表达，表达当前时间范围内，各情感文章占总数的百分比，该图表旁可补充展示各情感舆情的占比和排名，通过鼠标悬浮补充展示数据，点击跳转至筛选列表。热门词云图表展示当前时间范围内，日常监测方案中出现的最多热门词汇，用词云展示。热门分析词组展示当前时间范围内，日常监测方案中出现的最多监测词组，点击跳转至筛选列表。

此外，传播分析、微博分析和微信分析等过程也和内容分析过程相同，在系统的前端页面中，传播分析页面中包括媒体占比图表、平台走势图、活跃媒体图、敏感信息报道媒体图表、发布地区图表和提及热区图表。微博分析页面中包括数据汇总图表、重要微博图表、情感属性图表、活跃媒体图表、敏感信息报道媒体图表、影响力媒体图表、账号认证图表、BCI分布图表。微信分析页面中包括数据汇总图表、重要微博图表、情感属性图表、活跃媒体图表、敏感信息报道媒体图表、影响力媒体图表、账号认证图表和WCI分布图表。

情感值计算过程具体包括依据正负面情感词库、大量的文档语料库及特殊的句法分析，先判断舆情信息文本内容中每个句子的情感倾向性，并赋予分值，最后以所有句子的情感值综合计算结果作为该文章的最终情感值；情感倾向性包括积极的正面、消极的负面或是纯叙述的中性；情感分值按区间分为正面、负面、中性、极负面。

舆情简报模块用于系统对日常的舆情信息文本按照预先设定的模板生成简报，生成的简报包括舆情日报、舆情周报和舆情月报。

舆情事件监测模块用于系统在一段时间内对突发舆情事件临时配置事件监测方案，持续实时监测并针对该突发事件进行分析、生成专报。突发舆情事件分析独立于日常监测分析，事件分析是单独的监测词控制，故事件分析不存在分类和敏感的概念。舆情事件监测模块进行突发舆情事件监测方案过程包括：添加事件方案、修改事件方案、事件信息汇总、事件信息查看和事件情感分析。其中，添加事件方案过程与日常舆情监测方案类似，需根据分析关键词词组组合规律进行组合，并在方案预览板块展示当前组合结果。事件信息汇总过程中，采用日常监测方案的修改方式对突发舆情事件列表中的文章标题、监测词以及监测词出现的次数、正文摘要、发布平台、相似文章数、发布时间、派单时间（已派单才有此字段）和情感属性等信息进行修改。此外，事件信息查看过程和事件情感分析过程中采用方法与日常舆情监测方案一致。

本实施例中，如图3所示，还包括一种乘客服务质量舆情监管方法，方法包括以下步骤：

S1，根据舆情信息选择设置日常监测关键词和事件监测关键词，并对应配置日常监测方案和事件监测方案；

S2，根据监测方案从多个舆情信息发布平台抓取舆情信息，对监测的舆情信息中的重点内容进行概括展示；

S3，根据监测方案的关键词对舆情信息进行筛选后汇总列表中展示，按照分类方案对抓取的日常舆情信息文本进行生产分类，同时按照敏感方案对抓取日常舆情信息文本进行敏感分级，并针对相关舆情派发工单；

S4，设置敏感预警范围，发现敏感的舆情信息后，集中展示敏感信息，并第一时间将敏感信息推送给用户；

S5，针对日常舆情信息文本进行多维度的情感分析，包括定性分析和发布平台软件分析，定性分析包括内容分析和传播分析，发布平台软件分析包括微博分析和微信分析，通过分析获得舆情信息文本的情感值；

S6，针对抓取的日常的舆情信息文本和突发事件舆情信息文本，按照预先设定的模板生成简报。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种乘客服务质量舆情监管系统，其特征在于，包括

舆情监测方案配置模块，用于用户根据关键词组合和敏感等级预先自定义配置日常舆情监测方案、分类方案和敏感方案；

舆情信息总览模块，用于从各类舆情信息发布平台上抓取舆情信息并对监测的舆情信息中的重点内容进行概括展示；

舆情信息汇总模块，用于系统根据监测方案的关键词对舆情信息进行筛选后汇总列表中展示，按照分类方案对抓取的日常舆情信息文本进行生产分类，同时按照敏感方案对抓取日常舆情信息文本进行敏感分级，并针对相关舆情派发工单；

舆情预警模块，用于系统在预警范围内发现敏感的舆情信息后，集中展示敏感信息，第一时间将敏感信息推送给用户；

舆情分析模块，针对日常舆情信息文本进行多维度的情感分析，包括定性分析和发布平台软件分析，定性分析包括内容分析和传播分析，发布平台软件分析包括微博分析和微信分析，通过分析获得舆情信息文本的情感值；

舆情简报模块，用于系统对日常的舆情信息文本按照预先设定的模板生成简报；

舆情事件监测模块，用于系统在一段时间内对突发舆情事件临时配置事件监测方案，持续实时监测并针对该突发事件进行分析、生成专报。

2.根据权利要求1所述的一种乘客服务质量舆情监管系统，其特征在于，所述舆情信息汇总模块中生产分类参数包括大客流类、设备设施类、不文明乘车类、安检类、环境卫生类、工作人员素质类、车票类；敏感分级包括第一时间发生类和普通类。

3.根据权利要求1所述的一种乘客服务质量舆情监管系统，其特征在于，所述舆情分析模块中的内容分析包括：根据筛选条件对日常舆情信息文本内容进行分类筛选，采用情感分析方法计算出筛选后的舆情信息文本内容的情感值，同时设计相应的图表对计算出的情感值数据进行可视化表达与展示，分析出当前热门词云和热门关键词组。

4.根据权利要求3所述的一种乘客服务质量舆情监管系统，其特征在于，所述舆情信息文本内容的情感值计算过程具体包括依据正负面情感词库、大量的文档语料库及特殊的句法分析，先判断舆情信息文本内容中每个句子的情感倾向性，并赋予分值，最后以所有句子的情感值综合计算结果作为该舆情信息文本内容的最终情感值；情感倾向性包括积极的正面、消极的负面或是纯叙述的中性；情感分值按区间分为正面、负面、中性、极负面。

5.根据权利要求1所述的一种乘客服务质量舆情监管系统，其特征在于，所述舆情预警模块的预警过程包括：将日常监测方案和事件监测方案中第一时间发生类舆情和极负面舆情视为敏感舆情，达到预警触发条件时，根据配置的预警规则选择预警方式进行敏感预警。

6.根据权利要求5所述的一种乘客服务质量舆情监管系统，其特征在于，所述预警规则包括预警时段、预警频次、预警对象和推送内容，预警时段以小时为最小单位，用于设定预警开始和结束时间；预警频次用于为不同的预警时段配置推送预警信息的频率；预警对象用于设定预警信息的接收对象，接收对象包括邮箱、短信和企业微信；推送内容可用于向预警对象推送预警信息，其内容包括预警信息链接和查看码。

7.根据权利要求5所述的一种乘客服务质量舆情监管系统，其特征在于，所述预警方式包括自动预警和手动预警，自动预警方式只推送未推送的舆情信息，手动预警方式可重复推送已推送的舆情信息和未推送的舆情信息。

8.根据权利要求1所述的一种乘客服务质量舆情监管系统，其特征在于，所述舆情简报模块生成的简报包括舆情日报、舆情周报和舆情月报。

9.根据权利要求1所述的一种乘客服务质量舆情监管系统，其特征在于，所述舆情事件监测模块的实现过程包括：选择监测时间段创建事件监测方案开始监测突发舆情事件，通过列表统计进行突发舆情事件汇总，选择分析时间对汇总后的事件进行分析，同时对监测情况生成简报。

10.一种乘客服务质量舆情监管方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，根据舆情信息选择设置日常监测关键词和事件监测关键词，并对应配置日常监测方案和事件监测方案；

S2，根据监测方案从多个舆情信息发布平台抓取舆情信息，对监测的舆情信息中的重点内容进行概括展示；

S3，根据监测方案的关键词对舆情信息进行筛选后汇总列表中展示，按照分类方案对抓取的日常舆情信息文本进行生产分类，同时按照敏感方案对抓取日常舆情信息文本进行敏感分级，并针对相关舆情派发工单；

S4，设置敏感预警范围，发现敏感的舆情信息后，集中展示敏感信息，并第一时间将敏感信息推送给用户；

S5，针对日常舆情信息文本进行多维度的情感分析，包括定性分析和发布平台软件分析，定性分析包括内容分析和传播分析，发布平台软件分析包括微博分析和微信分析，通过分析获得舆情信息文本的情感值；

S6，针对抓取的日常的舆情信息文本和突发事件舆情信息文本，按照预先设定的模板生成简报。

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