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自20世紀90年代中國接入互聯網絡以來，網絡在中國逐漸實現了社會化，並作為「第四媒體」成為反映社會輿情的主要載體，發揮着強大的輿情表達和輿情傳播功能。
網絡輿情是指在互聯網上傳播的，公眾對某一關注事件或話題所表現的，有一定影響力和具有傾向性的意見或言論的情況，是社會輿情的一種重要表現形式。網絡輿情與社會輿情在內容表現形態方面具有一致性，並且在很大程度上影響着社會輿情的發展方向。同時，網絡輿情表達快捷、信息多元、方式互動等特點使得其形成迅速，對社會的影響越來越巨大。
在此背景下，網絡輿情的相關研究工作引起了學術界和工業界的廣泛關注。本書即針對網絡輿情應對任務，首先在第二章關於「網絡輿情應對流程及所需技術支撐」中，分別從網絡輿情態勢監測、網絡輿情風險分析、網絡輿情預警等方面介紹了網絡輿情應對平台框架，並對其中的支撐技術進行了重點論述。
本書將網絡輿情要素進行分解，認為網絡輿情主要包含輿情數據和輿情參與者兩個要素，並據此展開相應研究。在輿情數據處理方面，選取了輿情分析中的信息轉載(第三章)、評論挖掘(第四章)、論壇文本處理(第五章)、網絡數據應用(第六章)等重點環節加以詳細論述；而針對輿情參與者要素，本書在第七章展開相應研究。
本書第八、九章對網絡輿情領域中的SNS(社交網站)社區、大數據、案例庫等熱點問題也進行了介紹。
王君澤，男，1981年生，山西太原人，2010年畢業於華中科技大學，獲博士學位。現為華中科技大學公共管理學院講師，碩士生導師，從事公共管理領域的教學和研究工作。在IEEE Intelligent Systems、Information Fusion、《管理世界》、《新聞傳播研究》、《情報學報》等國內外權威雜志發表論文多篇。主要研究方向包括網絡輿情、國家信息安全、公共情報管理。
第一章 緒論(1)
第一節 背景(2)
第二節 意義(6)
第三節 本書內容框架(7)
第二章 網絡輿情應對流程及所需技術支撐(9)
第一節 引言(10)
第二節 網絡輿情應對流程(10)
第三節 網絡輿情應對的技術支撐(16)
第四節 與Web搜索引擎的比較(38)
第三章 輿情分析中的信息轉載識別(39)
第一節 引言(40)
第二節 相關工作與研究框架(41)
第三節 算法流程分析(43)
第四節 算法效果評估(47)
第五節 基於網頁轉載關系識別的輿情傳播態勢分析(50)
第四章 網絡評論觀點抽取(53)
第一節 引言(54)
第二節 評論有用性評估策略(55)
第三節 基於圖結構的觀點表述抽取策略(57)
第五章 網絡文本摘要抽取(67)
第一節 引言(68)
第二節 論壇文本摘要抽取算法(69)
第三節 演進式動態新聞文檔摘要生成方法研究(72)
第六章 互聯網數據在輿情研判中的效用研究(75)
第一節 引言(76)
第二節 輿情研判中的互聯網數據使用(77)
第三節 輿情研判中使用互聯網數據的目標(77)
第四節 輿情研判中互聯網數據的特征選取(78)
第五節 輿情研判中互聯網數據的分析技術(79)
第六節 輿情研判中互聯網數據處理的具體對象(82)
第七節 互聯網數據效用發揮面臨的挑戰(83)
第八節 基於計算實驗和大數據的互聯網數據效用提升(89)
第九節 小結(91)
目錄 網絡輿情應對的關鍵技術研究
第七章 網絡輿情中的參與者研究(93)
第一節 引言(94)
第二節 網絡輿情中的參與者(94)
第三節 微博社區意見領袖的識別(98)
第四節 網絡水軍現象的研究與對策(109)
第五節 小結(113)
第八章 微博社區網絡結構的統計特性(115)
第一節 社會網絡分析(116)
第二節 微博社區數據樣本的實證分析(118)
第三節 網絡輿情傳播模型(131)
第四節 微博社區結構對輿情傳播的影響(133)
第五節 結果分析及其意義(135)
第六節 小結(136)
第九章 網絡輿情事件的案例庫構建與輿情研判(139)
第一節 大數據對網絡輿情分析的影響(140)
第二節 微博輿情案例庫的構建及案例數據分析(144)
第三節 輿情案例數據對於輿情研判工作的支撐(157)
第十章 總結(159)
后記(163)
