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2023年5月13日 · 網路聲量的計算方式隨著平台與數據指標的多元性，有非常多樣化的運算邏輯，但其中的核心概念都為是相似的，網路聲量計算時將會運用文字探勘的技術，從網路上篩選出與目標相關的內容，再運用不同的數據指標來進行網路聲量計算。 網路聲量的數據處理過程. 數據收集：第一步是從各種平台來源收集數據，例如社群媒體平台、部落格、論壇和新聞網站。 數據處理：對收集到的數據進行處理，以去除重複、不相關的訊息與雜訊。 數據分類：將處理後的數據分類為主題、主題和子主題，以便於分析。 情緒分析：情緒分析用於確定所收集數據的整體情緒，包括正面、負面和中性情緒。 指標計算：然後根據與該主題相關的帖子、評論和提及的數量計算圍繞特定主題的聲量值。
網路聲量 是以 人工智慧 分析 社群網路 大數據 ，計算 網友 討論及新聞報導提及的文章則數。 網路聲量越高，代表討論度越高。 [1] 新興指標. 網路聲量可衡量一 主題 、 人物 、 議題 或 事件 在網路上的 曝光度 、能見度、討論度，以及擴散度等。 網路聲量係以 語意分析 技術進行語意態度判斷和分析文章正負情緒，將內容區分成正面、中立、負面聲量。 透過聲量類型可進一步區分討論或評價內容的好感度。 [2] 將網路聲量分類，區分是以自發性討論或新聞報導為主，以網路討論熱度作為市場需求度的參考。 [3] 應用.
Social Watch電子報透過意藍資訊OpView社群口碑資料庫探索產業網路聲量，使用社群聆聽及AI語意分析技術進行輿情觀測與剖析，每期鎖定不同主題，協助品牌更即時掌握市場需求變化、貼近消費者心聲。
2021年11月10日 · 跟著數據專家開始進行網路聲量分析. Q1. 到底該如何從雜亂的社群大數據中創造價值？ 社群大數據具備量大、即時、可長期觀察等等優點，其重要性對於產業品牌、政府官員、研究學者三族群皆是不言自明。 然而面對龐大而混雜的資料，究竟該如何下手分析？ 根據輿情資料的特性及OpView團隊過往在輿情分析領域的豐富經驗，我們統整出三個層面來拆解輿情資料，包括： 關注議題 (Topics) 鄉民網友 (Netizens) 媒介來源 (Media) 拆解網路力量三層面. 關注議題. 分析網路輿情時，最重要的不外乎是從討論中 了解議題事件的內容脈絡、風向、評價 。 然而若討論量多到短時間無法快速觀察，我們通常會以「語意分析」斷詞，了解該議題中最經常被提及的權威字詞，如人物、組織、地點、常用概念詞等。
網絡聲量 是以 人工智能 分析 社群網絡 大數據 ，計算 網友 討論及新聞報導提及的文章則數。 網絡聲量越高，代表討論度越高。 [1] 新興指標 [ 編輯] 網絡聲量可衡量一 主題 、 人物 、 議題 或 事件 在網絡上的 曝光度 、能見度、討論度，以及擴散度等。 網絡聲量係以 語意分析 技術進行語意態度判斷和分析文章正負情緒，將內容區分成正面、中立、負面聲量。 透過聲量類型可進一步區分討論或評價內容的好感度。 [2] 將網絡聲量分類，區分是以自發性討論或新聞報導為主，以網絡討論熱度作為市場需求度的參考。 [3] 應用 [ 編輯] 政府機關 [ 編輯]
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