新渠道、新媒体出现增加网络舆论管理的复杂性

　　面对网络舆情事件，企业更注重数据分析和深度挖掘，而不是数据收集和整合。事实上，企业必须使用先进的数据收集和整合手段，无论是大量的结构化数据还是非结构化数据，才能更清楚地了解事件的发展方向和真实情况。数据和数据分析方法改变了业务前景，同时也对新数据的收集和自身数据库的建立提出了一系列新的能力要求。如果没有正确、准确的数据获取方法，就很难获得真实数据分析的优势。

　　如竞争对手分析、负面市场、积极舆论等。随着市场对企业应变的要求越来越高，预防和控制舆论变得越来越重要。新渠道和新媒体的出现增加了网络舆论管理和数据分析的复杂性。随着不同类型网络平台的兴起，网络舆论对数据搜索和控制的压力越来越大，企业应变的预防和控制也越来越重要。新渠道和新媒体的出现增加了网络舆论管理的复杂性。

　　如果我们不及时采取正确的措施进行分析和处理,我们将失去第一次获得和掌握舆论，然后及时处理;舆论事件发生后，各单位也缺乏有效的舆论分析手段，无法为舆论分析和判断提供定性和定量的数据;完全依靠人工收集和报告舆论信息需要时间和精力，无法提供更有用的舆论统计分析数据。

　　舆论监控是互联网信息收集技术和信息智能处理技术的集成，通过自动捕获、自动分类、主题检测、主题聚焦，实现用户网络舆论监控和新闻主题跟踪信息需求，形成简报、报告、图表分析结果，为客户充分掌握公众思想动态，进行正确的舆论指导，提供分析依据。

　　工业化和服务化是舆论监测和分析的发展趋势。因此，经常会出现与我有关的舆论信息，一些不合理、不切实际的舆论监测行为，或反馈现实生活中一些不负责任的舆论和不切实际的舆论问题。基于语料库和知识库的建立SaaS舆论语义分析基础设施模式可以更好地实现人机结合，提高舆论研究和判断的准确性。