隨著政府、央國企、金融機構、高校及大型企業對網絡輿情風險管理的要求不斷提高，單純依靠自動化輿情監測系統已經難以完全滿足復雜輿情場景下的信息研判需求。近年來，越來越多輿情監測服務項目開始將人工預警、輿情研判、專題報告、日報周報、突發事件快報和處置建議等納入采購服務范圍。

在此背景下，深圳市樂思軟件技術有限公司（以下簡稱“樂思軟件”）依托長期積累的網絡輿情監測、互聯網信息采集及輿情分析能力，進一步完善樂思網絡輿情監測人工預警報告服務，通過“智能系統監測+人工審核研判+專題報告+應急響應”的服務模式，為政府、企業、高校及大型機構提供更加完善的網絡輿情風險監測與分析服務。

從“系統監測”到“人工研判”，輿情服務進入深度服務階段

互聯網信息傳播速度越來越快，輿情來源也越來越復雜。

一條涉及企業、政府機構或品牌的負面信息，可能在短時間內從新聞網站傳播至微博、微信、短視頻、論壇、問答平臺及其他社交媒體。

傳統的關鍵詞監測系統雖然可以快速發現大量相關信息，但在實際業務中仍可能面臨：

• 信息數量巨大，人工無法逐條查看；
• 同一事件存在大量重復信息；
• 普通關鍵詞容易產生大量無效信息；
• 一些隱性風險無法僅通過關鍵詞判斷；
• 突發事件需要快速判斷影響范圍；
• 不同來源的信息需要進行交叉驗證；
• 重大輿情需要進一步形成專題分析報告；
• 管理人員不僅需要“發現輿情”，還需要知道“輿情意味著什么”。

因此，在大型輿情項目中，“系統自動監測+人工專業研判”正在成為重要的服務模式。

對于預算5萬元以上的輿情監測項目而言，客戶采購的往往也已經不再是一套簡單的軟件，而是包括輿情監測、人工預警、輿情分析、報告服務和應急響應在內的一體化服務能力。

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5萬元以上輿情項目，人工預警正在成為重要服務內容

從公開的輿情監測、網絡信息監測及相關數據服務采購需求來看，大型項目通常會對服務商提出較為完整的服務要求。

常見服務內容包括：

7×24小時輿情監測

人工實時預警

重點輿情信息報送

突發輿情快速響應

日報、周報、月報

專題輿情報告

重大事件專項分析

輿情趨勢分析

傳播路徑分析

情感傾向分析

風險等級判斷

輿情處置建議

輿情應急支持

這意味著，5萬元以上輿情項目的核心價值正在從“提供監測軟件”逐漸轉向：

數據發現 + 人工篩選 + 專業判斷 + 報告輸出 + 決策支持。

對于政府部門、大型國企、金融機構及高校等客戶而言，這種服務模式能夠進一步降低信息篩選成本，提高重點輿情發現和研判效率。

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樂思人工預警報告服務：讓機器發現信息，讓人工判斷風險

針對大型客戶對人工輿情服務的需求，樂思軟件推出樂思網絡輿情監測人工預警報告服務。

該服務并不是簡單增加人工查看環節，而是將自動化監測能力與人工輿情研判能力相結合。

基本服務流程可以形成：

全網數據監測

↓

AI智能識別

↓

關鍵詞及專題篩選

↓

人工審核

↓

人工判斷輿情等級

↓

重點輿情預警

↓

事件跟蹤

↓

形成日報/周報/專題報告

↓

提供風險分析及處置建議

通過機器與人工結合的方式，在保證信息覆蓋能力的同時，提高重點輿情識別和報告質量。

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一、人工預警：從“發現信息”升級為“發現重要輿情”

對于企業而言，并不是所有包含關鍵詞的信息都具有輿情價值。

例如：

同樣出現一個企業名稱：

一篇普通行業新聞可能沒有風險；

一篇消費者投訴可能需要關注；

一篇媒體調查報道可能需要重點關注；

一篇涉及安全事故的報道可能需要立即預警；

一條正在快速傳播的負面視頻則可能需要啟動專項跟蹤。

因此，人工預警的核心價值并不是“人工復制一條信息”，而是：

通過人工經驗和業務規則判斷這條信息是否值得關注，以及應該達到什么預警級別。

樂思網絡輿情監測人工預警報告服務，可根據客戶關注對象、關鍵詞體系、重點媒體、重點賬號及風險類型建立人工審核規則，對系統發現的信息進行進一步篩選和判斷。

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二、7×24小時輿情監測與人工預警

對于政府、央國企、大型企業及金融機構而言，重大輿情并不會按照工作時間發生。

因此，大型輿情項目通常需要建立持續性的輿情監測機制。

樂思可根據項目要求提供相應的：

• 7×24小時輿情監測；
• 重點輿情人工審核；
• 重大輿情及時預警；
• 突發事件應急響應；
• 節假日輿情監測；
• 重點時期專項監測；
• 重大活動期間專項保障。

針對重點輿情，人工服務人員可以結合事件內容、傳播平臺、傳播范圍、媒體來源、互動情況及發展趨勢進行綜合判斷，并按照客戶約定的方式進行信息報送。

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三、人工預警報告，不只是“報信息”，更要告訴客戶“發生了什么”

傳統輿情監測報告經常存在一個問題：

信息很多，但是領導不知道重點在哪里。

因此，專業人工預警報告應該完成從：

信息匯總

向

事件研判

轉變。

例如，一條重要輿情信息，可以按照以下結構進行整理：

輿情標題

簡潔概括核心事件。

發布時間

標明信息首次出現時間。

信息來源

說明新聞媒體、社交平臺或其他信息來源。

核心內容

快速提煉事件主要事實。

輿情影響

分析信息可能產生的影響。

傳播情況

分析主要傳播平臺及傳播范圍。

輿情傾向

判斷正面、中性或負面傾向。

風險等級

根據客戶業務規則進行分級。

輿情研判

分析事件目前所處階段及潛在風險。

應對建議

結合輿情發展情況提供相應處置建議。

這樣，人工預警報告就從單純的“信息通知”，升級成為管理決策參考材料。

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四、日報、周報、月報：建立持續性的輿情分析機制

對于5萬元以上輿情項目，客戶往往不僅需要重大輿情發生時的即時預警，還需要形成周期性的輿情分析。

因此，樂思人工預警報告服務可以根據項目需求提供：

輿情日報

重點匯總當天重要輿情信息。

輿情周報

總結一周輿情走勢、重點事件和主要風險。

輿情月報

分析一個月內輿情總體趨勢、重點事件及風險變化。

專題輿情報告

針對重大事件、重點企業、重點品牌或專項議題進行深度分析。

突發事件快報

針對突發事件快速形成信息簡報。

階段性輿情分析報告

針對重大活動、重要會議、專項行動等特殊時期形成專項報告。

通過多層級報告體系，幫助客戶形成從實時預警到周期分析，再到專題研判的完整輿情服務機制。

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五、人工預警+AI分析，提高復雜輿情識別效率

隨著人工智能技術的發展，AI已經成為網絡輿情監測的重要技術能力。

樂思網絡輿情監測系統可以利用AI能力輔助進行：

• 信息分類；
• 情感分析；
• 主題識別；
• 企業實體識別；
• 人物實體識別；
• 風險識別；
• 相似信息聚類；
• 重復信息處理；
• 輿情趨勢分析；
• 輿情摘要生成。

但是，對于重大輿情、復雜事件及高風險信息，AI并不能完全替代人工判斷。

因此，樂思采用：

AI負責提升信息處理效率，人工負責重點輿情判斷。

這種“AI+人工”的服務模式，可以減少人工面對海量數據逐條篩選的工作量，同時保留專業人員對重大輿情進行判斷和復核的能力。

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六、重大輿情：提供從發現到跟蹤的持續服務

對于大型客戶而言，真正重要的不是發現一次輿情，而是：

發現之后發生了什么？

一條負面新聞可能經歷：

首次報道

↓

社交平臺轉載

↓

媒體跟進

↓

網友討論

↓

事件擴大

↓

官方回應

↓

輿情反轉

↓

二次傳播

因此，對于重大輿情，樂思人工服務可以根據客戶要求進行持續跟蹤。

通過建立專題事件，可以持續觀察：

• 信息新增情況；
• 主要傳播媒體；
• 重點賬號；
• 網民觀點；
• 傳播趨勢；
• 輿情熱度變化；
• 情感傾向變化；
• 官方回應；
• 輿情是否出現二次傳播。

最終形成完整的事件生命周期分析。

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七、人工預警報告適合哪些5萬元以上項目？

樂思網絡輿情監測人工預警報告服務，可以適用于多種大型輿情服務項目。

政府部門

重點關注：

• 政務輿情；
• 民生輿情；
• 突發事件；
• 城市形象；
• 網絡熱點；
• 重大政策輿情。

央國企及大型企業

重點關注：

• 企業負面輿情；
• 品牌聲譽；
• 產品質量；
• 安全生產；
• 員工及勞動關系；
• 消費者投訴；
• 行業競爭；
• 重大經營風險。

金融機構

重點關注：

• 金融風險；
• 企業風險；
• 消費者投訴；
• 品牌輿情；
• 重大負面新聞；
• 市場熱點。

高校

重點關注：

• 師德師風；
• 校園熱點；
• 教育輿情；
• 學生相關輿情；
• 網絡投訴；
• 突發事件。

醫療及大型公共服務機構

重點關注：

• 醫療服務；
• 醫患關系；
• 服務質量；
• 突發事件；
• 網絡投訴；
• 品牌聲譽。

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八、從招投標采購角度看，人工預警服務正在成為輿情項目的重要增值項

對于大型輿情項目而言，采購方通常希望服務商不僅提供軟件，還能夠承擔一定的人工服務工作。

因此，在項目技術需求和服務要求中，可以看到越來越多類似的服務內容：

輿情實時監測

人工預警

重點輿情報送

輿情日報

輿情周報

輿情月報

專題分析報告

突發事件應急響應

輿情研判

輿情處置建議

專家咨詢

這些服務內容實際上構成了大型輿情項目的重要服務價值。

因此，對于預算達到5萬元以上的項目，人工服務可以作為軟件系統之外的重要增值服務模塊進行組合。

例如：

輿情監測系統 + AI分析 + 人工預警 + 日報 + 周報 + 月報 + 專題報告 + 應急服務

形成完整的企業級輿情服務方案。

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九、樂思軟件構建“系統+人工+AI+報告”一體化服務體系

作為長期從事網絡輿情監測及互聯網信息采集服務的企業，樂思軟件不斷完善從數據采集到輿情分析的服務能力。

樂思網絡輿情監測人工預警報告服務，將自動化輿情監測平臺與人工專業服務相結合，為大型客戶提供：

全網信息采集

↓

AI智能分析

↓

輿情自動監測

↓

人工重點審核

↓

重要輿情預警

↓

重大事件跟蹤

↓

日報/周報/月報

↓

專題輿情報告

↓

風險研判

↓

處置建議

從而形成覆蓋“監測—發現—預警—研判—報告—跟蹤”的完整服務鏈條。

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十、人工預警不是簡單增加人力，而是提升輿情服務價值

對于企業而言，采購人工預警服務的真正目的并不是增加一名“信息收集人員”。

而是希望獲得：

更早發現風險

更準確識別重點

更快形成預警

更專業分析事件

更清晰呈現趨勢

更有效輔助決策

因此，人工預警服務的價值最終體現在：

幫助客戶從海量互聯網信息中快速找到真正需要關注的風險信息。

這也是樂思軟件持續完善樂思網絡輿情監測人工預警報告服務的重要原因。

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面向5萬元以上輿情項目，樂思提供定制化人工預警服務

隨著網絡輿情環境日益復雜，政府、央國企、金融機構、高校及大型企業對于輿情服務的要求也從單純的軟件采購逐漸向**“系統+數據+人工+分析+報告”綜合服務**轉變。

針對5萬元以上輿情監測及輿情數據服務項目，樂思軟件可根據客戶的：

• 監測對象；
• 關鍵詞體系；
• 數據來源；
• 監測時間；
• 服務時段；
• 人工預警要求；
• 報告頻率；
• 專題分析需求；
• 突發事件響應要求；
• 輿情處置需求；

制定相應的樂思網絡輿情監測人工預警報告服務方案。

通過“智能系統+AI分析+人工預警+專業報告”相結合，為客戶構建更加完善的網絡輿情風險管理體系。

未來，樂思軟件將繼續深化網絡輿情監測、人工預警、智能分析及輿情報告服務能力，幫助更多政府、企業、高校及大型機構提升網絡輿情風險發現、研判和應對能力。

樂思軟件——讓輿情監測不止于“發現”，更進一步走向“預警、研判與決策支持”。