紅麥輿情：十年積淀，凝練經典

　　隨著移動互聯網、物聯網等新技術的迅速發展，人類進入數據時代。大數據帶來的信息風暴正深刻改變我們的生活、工作和思維方式，對網絡輿情管理也帶來深刻影響。根據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)第41次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2017年12月，我國網民規模達7.72億，普及率達到55.8%，超過全球平均水平4.1個百分點，超過亞洲平均水平9.1個百分點。伴隨著高歌猛進地互聯網化，以微博、微信為代表的網絡社區成為了新的最重要的輿論場。2018年1月份，微信月活躍人數為9.04億人次，微博也實現了月活用戶3.7億人次。

　　面對錯綜復雜的輿論陣地，紅麥輿情監測產業是信息服務行業在大數據時代的又一輪升級產業。迭代優化后的版本具有更強大的網頁內容抓取與語義分析能力,對互聯網上相關輿情的實時監控和深度分析, 為輿情分析者全面掌握輿情動態、助力更良性的社會化營銷與公關管理。紅麥自2008年成立至今，經過10年時間的技術、監測資源、分析經驗積淀，凝練成為行業經典，主要體現在一下三個方面：

　　在技術方面，輿情監測系統成功迭代4個大版本，產品在長期的不斷試錯和實戰中不斷完善，確保產品上至整體架構、下至每個功能細節的設計均經過認真推敲，并以最佳的解決方案予以實現。

　　監測資源方面，監測站點已涵蓋20余萬個。同時，抓取解析規則也在主流網站歷年的改版中不斷完善，確保兼容性的同時，抓取信息的亂碼率、抓取邊角信息概率以及得到顯著控制。通過對主流站點反爬蟲規則的多年測試，目前系統可以規避絕大多數主流站點的反爬蟲規則，全年主流站點禁止訪問概率幾乎為0%。此外，通過長周期的數據量統計，紅麥將各類媒體進行了科學的分級機制，根據各自媒體的不同權重和不同活躍時段，進行合理的抓取頻次管理，確保在相同硬件配置情況下，最大程度提高抓取信息量，避免系統資源浪費和數據遺漏。

　　在語義分析方面，利用10年的存量數據，通過詞頻統計、擬合檢驗等技術的反復演算，紅麥擁有較為完備、結構合理的正負面情感詞判斷體系，詞庫分為公共、行業、客戶專屬3個等級。每個詞語的正負面情感得分、前綴否定詞等都經過反復的驗算和資深關鍵詞工程師的校驗，確保新客戶初步磨合后，判斷準確率平均達到80%以上，在無人工干預的情況下仍處于業內較高水平。此外，經過對10年歷史數據的海量驗算，紅麥可以實現基于自然句語義的情感分析判斷，系統可以通過解析句子主語及其前后修飾成分，理解該篇文章相對于指定主題對象的情感傾向。

　　首家具有完善的輿情管理體系的輿情一體化解決方案的供應商--紅麥公司借助大數據得到了更為準確可視化的測量和呈現。為政府、大型國企、知名互聯網公司以及公關公司等百余客戶提供優質的輿情監測服務，反饋良好，驗證了紅麥輿情監測系統的可靠性、易用性。在未來，紅麥將更好的利用大數據拓寬和加深輿情引導和研究的廣度和深度，為企業提供更優質的服務。