輿情監測是指對互聯網上公眾的言論和觀點進行監視和預測的行為。這些言論主要為對現實生活中某些熱點、焦點問題所持的有較強影響力、傾向性的言論和觀點。

負面輿情對企業的危害

負面信息會危害企業形象，輿情口碑造成不良影響，企業辛苦建立起來的品牌效應短時間內就會崩塌，導致公司銷售和競爭力的下降，對企業的發展造成嚴重影響。

康師傅集團因為一條餿水油的視屏在短短五年間，控股總市值蒸發了900億港幣，導致康師傅遭受重創。

負面輿情對政府的危害

影響政治上的安定團結，危害意識形態安全。危害政府的權威性和公信力，容易造成信任危機。新媒體作為公共信息傳播技術平臺，很容易成為不法分子和激進輿論傳播陣地。

負面輿情對名人和個人的影響

輿情事件的產生及發酵，都會引發網絡輿論對相關事件多方面的解讀與關注，輿論的焦點在此過程中也不斷演變，尤其是網民的觀點發生偏移后所引發的次生輿情，往往還在多個場域中進行傳播，擴大了相關事件的負面影響。致使名人公眾形象降低，人設崩塌，對輿情受害者不論是心里還是生活都產生巨大的影響。

前段時間的王寶強離婚事件掀起了娛樂界的浪潮，在吃瓜群眾紛紛指責馬某某為寶強打抱不平的同時卻忘了這樣的負面新聞給當事人和他的家人造成的影響。

探碼web大數據輿情檢測系統

web大數據網絡輿情系統，主要通過監控網絡指定系列關鍵詞的出現情況，通過搜索引擎、社交媒體、報刊雜志等各種媒體渠道對輿情信息進行收集和智能檢測。

探碼科技網絡輿情監控系統，通過監控Twitter/Facebook/Google/weibo等大用戶流量平臺，在英語環境已經得到大范圍的使用。同時可以監控中文環境，根據地域和行業劃分，實時掃描網絡信息，并對監控信息進行預警播報，達到一網之下，一覽無余！

在面對大量數據的同時，探碼web大數據輿情平臺檢測系統采用8套系統完美解決采集難，數據復雜的問題。

1.大數據集群系統

硬件部分：采用云主機提供商UCloud的云主機，可以保證7x24無故障運行。

軟件部分：數據存儲采用MongoDB集群方案，此方案在集群上有兩大特點：

分片：分片即MongoDB在服務器之間劃分數據的?項技術。MongoDB能夠自動在分片之間平衡數據，并且能夠在不需要數據庫離線的情況下增加和刪除分片。

復制：為了保證高可用性，MongoDB維護了許多數據的冗余備份，復制被嵌入于MongoDB，并且在不需要專業網絡的情況下就可以在廣域網內工作。

2.數據采集系統服務器構建

數據采集服務器系統由數據采集服務器、企業數據服務器、網站服務器、資源服務器、緩存服務器構成針對不同資源不同領域進行數據采集的構建。

3.采集數據源調研

在對站點采集時統計站點數量，采集和不采集的資源進行劃分，展示字段的數量，給企業可視化的輿情檢測系統。

4.數據爬蟲系統

展示爬蟲抓取項目的總數，爬蟲的數量采集任務的總數整理出來文檔的數量將所有有關企業的輿情都展示給企業

5.數據清洗系統

探碼數據清洗是可發現并糾正數據文件中可識別的錯誤，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。與問卷審核不同，錄入后的數據清理一般是由計算機而不是人工完成

6.數據合并系統

探碼數據整合是把在不同數據源的數據收集、整理、清洗，轉換后（有點像ETL）加載到一個新的數據源，為數據消費者提供統一數據視圖的數據集成方式。

7.任務調度系統

探碼數據調度系統解決了分布式系統中比如Hadoop、MapReduce編程模型、還有其它大數據系統任務調度問題。（搜索引擎爬蟲、新聞聚合公司爬蟲面對的抓取url種子都是幾十萬、上百萬甚至更多，這么多網頁種子需要去抓取資源如果沒有一個較好的調度系統，整個系統將會一片混亂）

8.搜索引擎系統

探碼搜索引擎是 P C 端檢索系統能夠從大數據集群中、快速地檢索數據的必要要具，通過ElasticSearch集群，運行3個以上的Master角色保證群集系統的穩定性，2個以上Client角色保證查詢的容錯性，2個以上的Data角色保證查詢、寫入的時效性。通過負載均衡連接Client角色，分散數據查詢壓力。