一种企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统，该方法包括基于企业的网络正面评价得到正面网络舆情值，基于企业的网络负面评价得到负面网络舆情值；基于正面网络舆情值和负面网络舆情值预测企业的网络声誉破产违约距离，并基于网络声誉破产违约距离得到企业的网络声誉破产概率，根据网络声誉破产概率得到企业网络声誉潜在风险值。本发明专利技术实施例提供的企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统通过上述网络舆情潜在风险评估值来反应企业目前所处的网络舆情环境中的网络声誉破产的潜在风险，以一种灵活和稳健的方式发现、捕捉到网络舆情环境中企业声誉可能存在的变化，并对该变化即网络声誉破产的潜在风险做出预测和评估。

A Method and System for Evaluating the Potential Risk of Enterprise Network Public Opinion

【技术实现步骤摘要】
一种企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统
本专利技术涉及互联网安全
，更具体地，涉及一种企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统。
技术介绍
公司或消费者往往会通过论坛、博客以及公众号等网络平台和其他网民共同分享的关于公司的产品或服务的文字、图片、视频以及其他各类多媒体信息，而这些多媒体信息经过网络大量传播后，会影响到公司品牌的信誉度，也就是网络口碑或网络舆情，从而对公司的发展产生一定程度的影响。在互联网各种平台上传播的网络舆情有正面的也有负面的，正面网络舆情有利于扩大公司品牌的影响力，推动公司的发展，而负面网络舆情会破坏公司的品牌，给公司的发展带来不利的影响。由于互联网的信息数量庞大，且传播迅速，难免会出现一些关于企业的负面网络舆情，但这些负面网络舆情会影响消费者对于企业以及其产品的印象和评价，且这些负面网络舆情给企业带来的潜在风险是始终存在的，无论公关经验多么丰富的企业都有或多或少的潜在风险存在，而这些潜在危险如果没有及时发现，一旦通过互联网形成规模，很有可能危及到企业的生命。因此在多媒体信息通过互联网大规模快速传播的时代，企业想要得到发展就需要时刻预防和及时发现网络舆情带来的潜在危险，避免危险爆发危机企业生命，如此企业对网络舆情带来的潜在危险的评估变得十分重要。
技术实现思路
本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统，解决了现有技术中企业对网络舆情带来的潜在危险的评估需求的技术问题。第一个方面，本专利技术实施例提供一种企业网络舆情潜在风险的评估方法，包括：基于企业的网络正面评价得到正面网络舆情值，基于企业的网络负面评价得到负面网络舆情值；基于所述正面网络舆情值和所述负面网络舆情值预测企业的网络声誉破产违约距离，并基于所述网络声誉破产违约距离得到企业的网络声誉破产概率，根据所述网络声誉破产概率得到企业网络声誉潜在风险值。作为优选的，在所述基于企业的网络正面评价得到正面网络舆情值，基于企业的网络负面评价得到负面网络舆情值前还包括：获取与企业相关的网络评价报告，并识别所述网络评价报告中的情感信息关键词，基于所述情感信息关键词将所述网络评价报告分为网络正面评价和网络负面评价。作为优选的，在所述基于所述情感信息关键词将所述网络评价文件分为网络正面评价和网络负面评价后还包括：获取所述网络评价报告的阅读量，基于所述阅读量分配所述网络评价报告的权重值，并根据每个网络正面评价及其对应的权重值得到正面网络舆情值，根据每个负面网络评价及其对应的权重值得到网络负面舆情值。作为优选的，在所述基于所述正面网络舆情值和所述负面网络舆情值预测企业的网络声誉破产违约距离，具体包括：获取企业当日前包括当日在内的连续N日的正面网络舆情值和负面网络舆情值，并计算网络声誉破产违约距离：网络声誉破产违约距离＝(N日正面网络舆情值之和-N日负面网络舆情值之和)/当日正面网络舆情值*(N日正面网络舆情值的方差)。作为优选的，所述基于所述网络声誉破产违约距离得到企业的网络声誉破产概率，具体包括：基于连续多日网络声誉破产违约距离的正态分布状况得到网络声誉破产概率。作为优选的，在所述根据所述网络声誉破产概率得到企业网络声誉潜在风险值前，还包括：对企业的历史网络声誉破产概率和企业置信值进行训练，得到企业网络声誉潜在风险值的风险系数。作为优选的，根据所述网络声誉破产概率得到企业网络声誉潜在风险值，具体包括：Q＝n*totle*Sqrt*Math.Sqrt(averlt*maxtimes*realweek/24/forward)；式中，Q为企业网络声誉潜在风险值，n为企业网络声誉潜在风险值的风险系数，totle为N日负面网络舆情值之和，Sqrt为N日负面网络舆情值的方差，Math.Sqrt()为开平方；averl为相邻两次负面网络舆情值超过N日平均值的间隔时间，maxtimes为连续M日负面网络舆情值超过N日平均值的次数，realweek为从实际抓到数据的那天起截止到当日的周数，forward＝365。作为优选的，还包括：计算企业的网络声誉隐含风险值：Y＝MB+p*MD；式中，Y为网络声誉隐含风险值，MB为(N-1)日负面网络舆情值的均值，MD为N日的负面网络舆情值的标准差，P＝1.618。作为优选的，在所述基于企业的网络负面评价得到负面网络舆情值之后还包括：计算企业的破产临界值：P＝α+β*(N日负面网络舆情值之和)；式中，P为企业的破产临界值，α＝45.6，β＝1.2。第二个方面，本专利技术实施例提供一种企业网络舆情潜在风险的评估系统，包括：第一处理模块，用于基于企业的网络正面评价得到正面网络舆情值，基于企业的网络负面评价得到负面网络舆情值；第二处理模块，用于基于所述正面网络舆情值和所述负面网络舆情值预测企业的网络声誉破产违约距离，并基于所述网络声誉破产违约距离得到企业的网络声誉破产概率，根据所述网络声誉破产概率得到企业网络声誉潜在风险值。本专利技术实施例提供的一种企业网络舆情潜在风险的评估方法及系统采用对网络中有关企业的网络评价进行量化处理得到网络舆情值，量化正面网络评价得到正面网络舆情值，量化负面网络评价得到负面网络舆情值，然后通过正面网络舆情值和负面网络舆情值预测企业的网络声誉破产违约距离，并通过网络声誉破产违约距离得到企业的网络声誉破产概率，最后通过网络声誉破产概率得到企业网络声誉潜在风险值，如此通过这些网络舆情潜在风险评估值来反应企业目前所处的网络舆情环境中的网络声誉破产的潜在风险，以一种灵活和稳健的方式发现、捕捉到网络舆情环境中企业声誉可能存在的变化，并对该变化即网络声誉破产的潜在风险做出预测和评估。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的企业网络舆情潜在风险的评估方法流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的企业网络舆情潜在风险评估系统结构示意图；图3为本专利技术实施例提供的电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在现在互联网技术普遍应用的时代，各种类型的多媒体信息通过互联网平台能够得到大规模迅速的传播，其中有关企业声誉的评论信息也是如此，尤其知名度越高的企业，与其有关的评论信息传播的更是迅速，关注度越高，网络舆情对企业声誉的影响就越大。尤其是负面网络舆情通过互联网平台经过公众媒体以及个体的大量转发，在网络平台上一旦形成热点信息，这将是企业的灾难，会严重影响企业声誉甚至影响到企业的发展和生命。然而很多的负面网络舆情都是隐性的，企业正常运行时，这些负面网络舆情并不会表现的出来，或者表现的不那么明显，其对企业的声誉以及发展并没有产生多大影响。但是，当企业遇到危机时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业网络舆情潜在风险的评估方法，其特征在于，包括：基于企业的网络正面评价得到正面网络舆情值，基于企业的网络负面评价得到负面网络舆情值；基于所述正面网络舆情值和所述负面网络舆情值预测企业的网络声誉破产违约距离，并基于所述网络声誉破产违约距离得到企业的网络声誉破产概率，根据所述网络声誉破产概率得到企业网络声誉潜在风险值。

【技术特征摘要】
1.一种企业网络舆情潜在风险的评估方法，其特征在于，包括：基于企业的网络正面评价得到正面网络舆情值，基于企业的网络负面评价得到负面网络舆情值；基于所述正面网络舆情值和所述负面网络舆情值预测企业的网络声誉破产违约距离，并基于所述网络声誉破产违约距离得到企业的网络声誉破产概率，根据所述网络声誉破产概率得到企业网络声誉潜在风险值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于企业的网络正面评价得到正面网络舆情值，基于企业的网络负面评价得到负面网络舆情值前还包括：获取与企业相关的网络评价报告，并识别所述网络评价报告中的情感信息关键词，基于所述情感信息关键词将所述网络评价报告分为网络正面评价和网络负面评价。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述情感信息关键词将所述网络评价文件分为网络正面评价和网络负面评价后还包括：获取所述网络评价报告的阅读量，基于所述阅读量分配所述网络评价报告的权重值，并根据每个网络正面评价及其对应的权重值得到正面网络舆情值，根据每个负面网络评价及其对应的权重值得到网络负面舆情值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述正面网络舆情值和所述负面网络舆情值预测企业的网络声誉破产违约距离，具体包括：获取企业当日前包括当日在内的连续N日的正面网络舆情值和负面网络舆情值，并计算网络声誉破产违约距离：网络声誉破产违约距离＝(N日正面网络舆情值之和-N日负面网络舆情值之和)/当日正面网络舆情值*(N日正面网络舆情值的方差)。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述网络声誉破产违约距离得到企业的网络声誉破产概率，具体包括：基于连续多日网络声誉破产违约距离的正态分布状况得到网络声誉破产概率。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述网络声誉破产概率得到企...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮爽，
申请(专利权)人：湖北风口网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42