互联网的快速发展使巨量碎片化信息在各大网络平台上呈现，内容涵盖社会观念和思想的真实写照、各阶层利益表达、生活中情感宣泄、各类问题反映等，其表达形式多样化、快捷方便、参与性和渗透力强，具备传统媒体无可比拟的优势。 

这种状态下，正面积极信息传播是常态，若是负面信息爆发，则会对互联网行业的公司带来巨大影响。面对铺天盖地碎片化信息，没有舆情大数据支持，企业如何筛选出这种有危害的信息或是对企业有用的信息是一道难题。

基于此种情况，红麦大数据可通过舆情监测系统帮助互联网企业找出源头传播信息，并且可根据事件属性为互联网企业制定运营措施，帮助企业避免或化解危机，维持良好的口碑和信誉。

对于互联网企业舆情服务，红麦舆情大数据服务充分针对互联网企业的需求，对网络海量信息进行监测和分析，以把握网络舆论的发展趋势；同时对公关危机进行监测及预警分析以及对舆论数据进行标签化处理，按相关产品进行数据梳理；对爆发的重大事件进行事件传播脉络和事件传播声音的分析与挖掘，按照以上的数据分类形成可视化报告，为产品改进和市场运营做支持。

红麦舆情大数据可针对互联网行业发展难点提供一体化的解决方案，从舆情监测管理、危机应对建议、媒体关系管理、网络口碑管理、网络环境优化等一系列措施帮助互联网企业找到更高效的运营。同时，红麦大数据也可为互联网企业定制素材管理、智能纠错、稿件审查、评论监测、传播分析、员工考核、可视化大屏等专业化服务。

以某出行平台客户定制化服务为例，首先是针对重大事件对企业互联网舆论监测数据进行数据清洗、标签化处理，使舆情信息落地体现产品相关声量指数变化，在此基础上输出各类专业数据分析报告。

舆情词云分析示例

在数据标签化的基础上，对互联网舆论进行宏观舆论情况、网民言论倾向、重大事件梳理、重要业务线分析、危机以及危机应对处理情况等多维分析，为产品运营方向和业务优化提供数据支持。

事件走势分析示例

同时，对于历史敏感话题、新产品、事件等制定监测策略、传播策略、媒体沟通策略、敏感报道预判及处理方案、评论引导计划等，从源头减少敏感报道发生，从而维持公司信誉，提升产品口碑和公司影响力。

网友观点分析示例

从目前舆情行业的格局来看，舆情监测主要是指对某些时间的舆情发展动态、影响范围、影响力大小等进行监测与研判。从某种意义上来讲,在未来的舆情工作中“预测”才是核心需求,要实现网络舆情的预测,至关重要的一点就是对数据相关性进行全面的抓取和分析。

报道类别倾向分析示例