舆情监测是通过技术手段对公众意见、情绪和态度进行系统性采集、分析和预警的过程。其核心监测对象可归纳为以下四类：

一、事件型监测：捕捉热点与危机苗头‌

突发事件追踪‌

实时监测自然灾害、安全事故等突发事件的公众反应，如2025年某地交通事故中，舆情系统2小时内识别出伤亡数据争议，推动官方及时通报。

案例：胖东来“红内裤事件”通过监测过敏投诉视频的传播路径，48小时内锁定关键传播节点。

企业危机预警‌

针对产品质量、服务纠纷等问题，监测用户投诉帖、差评视频等。例如某车企通过“电池起火”关键词的语义分析，提前发现潜在安全风险。

二、观点型监测：解码公众态度与倾向‌

情感倾向分析‌

利用NLP技术判断言论正负面，如某政策发布后，通过“降息”“福利”等词频变化评估公众满意度。

意见领袖影响‌

识别KOL观点对舆论的引导作用。赵露思沙拉事件中，监测到明星吐槽视频的二次创作量激增，商家迅速跟进互动。

三、传播型监测：量化信息扩散规律‌

传播路径还原‌

追踪信息从首发平台（如微博）到次级渠道（如短视频）的扩散链条，分析关键传播节点。

虚假信息识别‌

通过IP交叉验证、内容相似度比对，发现谣言源头。如某银行金茶花失踪事件中，监测到不实猜测帖并启动法律存证。

四、趋势型监测：预判舆论走向‌

周期性波动预测‌

结合历史数据预判舆情高峰，如“315”期间消费品投诉量通常上升30%。

长期声誉评估‌

通过品牌词云、关联词变化（如从“便宜”到“环保”）衡量企业形象演变。

技术支撑与人工研判的协同‌

智能工具‌：汉玉云瞳等系统可实现全网信息抓取、情感分析及预警推送。

人工复核‌：处理网络黑话、隐喻表达（如“割韭菜”代指欺诈），确保分析准确性。

总结：舆情监测的终极目标‌

从“被动灭火”到“主动防御”，舆情监测的核心在于将碎片化信息转化为决策依据，帮助主体在舆论场中掌握主动权。