基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法、系统及应用技术方案

本发明专利技术属于网络空间认知域技术领域，公开了基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法、系统及应用。该方法包括：通过对不同时期的舆情指数计算获得的BIAS的可信度值并进行可视化；建立不同时期的从不同时期BIAS可信度曲线以及舆情指数的曲线趋势图；分析不同场景下舆情指数的趋势变化，然后根据不同场景，从多角度分析舆情趋势的走向，对舆情进行预警预测。本发明专利技术通过对不同时期的BIAS的值进行可视化，从不同时期BIAS可信度曲线交叉情况的角度分析，总结出不同场景下舆情指数可能出现的趋势变化，对舆情的预警预测有一定的指导意义。对舆情的预警预测有一定的指导意义。对舆情的预警预测有一定的指导意义。

【技术实现步骤摘要】
基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法、系统及应用


[0001]本专利技术属于网络空间认知域
，尤其涉及基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法、系统及应用。

技术介绍

[0002]关于网络整体舆情趋势相关的指标研究较少，现有用于分析舆情的指标大多都是基于实时的数据监测，通过对话题的点赞、评论、转发、KOL影响力等互动指标来实现对热点话题的及时发现、持续追踪、动态分析和研判处置等操作。
[0003]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0004](1)现有舆情分析指标的研究着重于对具体某个话题或者事件的分析，缺乏对整体网络舆情趋势准确的判断。
[0005](2)现有舆情分析指标大多都是基于实时的数据监测，着重于舆情事件的分级分类，从而对舆情风险进行评估，无法对未来的舆情走势做出有效合理的定量分析。
[0006](3)现有舆情分析指标主要是在收集相关敏感信息的基础上，根据具体舆情事件的内容或者参与主体，建立一套舆情预警指标体系，并没有考虑整个网情趋势曲线本身的特征，使得获得的信息准确度不高。

技术实现思路

[0007]为克服相关技术中存在的问题，本专利技术公开实施例提供了基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法、系统及应用。
[0008]所述技术方案如下：一种基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法包括：
[0009]S1，通过对不同时期的舆情指数计算获得的BIAS的可信度值并进行可视化；
[0010]S2，建立不同时期的从不同时期BIAS可信度曲线以及舆情指数的曲线趋势图；
[0011]S3，分析不同场景下舆情指数的趋势变化，然后根据不同场景，从多角度分析舆情趋势的走向，对舆情进行预警预测。
[0012]在一个实施例中，在步骤S1中，BIAS的可信度值计算公式为：
[0013]N日BIAS＝(当日舆情指数
‑
舆情指数N日移动平均)/舆情指数N日移动平均
×
100，N取值6，12，24。
[0014]在一个实施例中，在步骤S3中，从多角度分析舆情趋势的走向包括从单根BIAS可信度曲线分析舆情趋势的走向，在单根BIAS可信度曲线分析中将其中一根BIAS可信度曲线作为研判曲线，其它BIAS可信度曲线的参数均设为0，具体包括以下步骤：
[0015](1)当BIAS可信度曲线在高位形成M头或三重顶等顶部反转形态时，舆情指数由高转低，进行下降趋势；
[0016](2)当BIAS可信度曲线在低位W底或三重底等底部反转形态时，舆情指数由低转高，反弹向上。
[0017]在一个实施例中，在步骤S3中，从多角度分析舆情趋势的走向还包括
[0018]从单根舆情指数的曲线分析舆情趋势的走向，在单根舆情指数的曲线分析将其中一根舆情指数的曲线作为研判曲线，其它舆情指数的曲线的参数均设为0，具体包括以下步骤：
[0019](1)当舆情指数的曲线在高位形成M头或三重顶等顶部反转形态时，舆情指数由高转低，进行下降趋势；
[0020](2)当舆情指数的曲线在低位W底或三重底等底部反转形态时，舆情指数由低转高，反弹向上。
[0021]在一个实施例中，在步骤S3中，从多角度分析舆情趋势的走向还包括BIAS可信度曲线与舆情指数曲线配合使用，包括以下步骤：
[0022]1)当舆情指数曲线与BIAS可信度曲线从低位同步上升，短期内舆情指数触底反弹或继续上涨趋势；
[0023]2)当舆情指数曲线与BIAS可信度曲线从高位同步下降，短期内舆情指数将形成头部或继续下跌趋势。
[0024]在一个实施例中，在步骤S3中，从多角度分析舆情趋势的走向还包括不同时期的BIAS线之间的交叉情况分析，包括以下步骤：
[0025]1)当短、中、长期BIAS可信度曲线始终围绕着0度线，并在一定的狭小范围内上下运动时，舆情指数趋势走向不稳定；
[0026]2)当短期BIAS可信度曲线开始在底部向上突破长期BIAS可信度曲线时，舆情指数短期呈现上涨趋势；
[0027]3)当短期BIAS可信度曲线向上突破长期BIAS可信度曲线并迅速向上运动，同时中期BIAS可信度曲线也向上突破长期BIAS可信度曲线，舆情指数的中长期上涨趋势开始；
[0028]4)当短期BIAS可信度曲线经过一段快速向上运动的过程后开始在高位向下掉头时，舆情指数短期上涨；
[0029]5)当中期BIAS可信度曲线也开始在高位向下掉头，舆情指数的短期上涨行情结束；
[0030]6)当长期BIAS可信度曲线也开始在高位向下掉头时，舆情指数的中短期上涨行情结束；
[0031]7)当中长期BIAS可信度曲线从高位同时向下运动时，舆情指数的下跌趋势形成。
[0032]本专利技术的另一目的在于提供一种基于BIAS指标的舆情趋势分析应用系统包括：
[0033]BIAS值计算及显示模块，用于依次计算bias_6，bias_12，bias_24的BIAS可信度值并进行可视化；
[0034]曲线趋势图绘制模块，用于绘制bias_6，bias_12，bias_24可信度曲线以及舆情指数的曲线趋势图；
[0035]不同场景下舆情指数的趋势走向分析模块，用于分析不同场景下舆情指数的趋势变化，然后根据不同场景，从单根BIAS可信度曲线分析、BIAS可信度曲线与舆情指数曲线配合使用以及不同时期的BIAS线之间的交叉情况三个角度分析舆情趋势的走向。
[0036]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述的基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法。
[0037]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述的基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法。
[0038]本专利技术的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述的基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法。
[0039]结合上述的所有技术方案，本专利技术所具备的优点及积极效果为：
[0040]第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本专利技术的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本专利技术技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
[0041]基于舆情分析指标存在的问题，本专利技术案提出了一种基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法。此方法不同于以往的针对某个当下的具体热点话题或者事件做出分析，而是转向对整体网络舆情走势的分析，同时利用移动平均线原理，通过百分比的形式表示舆情指数与移动平均线之间的差距，衡量舆情指数在偏离均线太远时出现短期反转的可能性，避免因舆情指数持续上涨本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，该方法包括：S1，通过对不同时期的舆情指数计算获得的BIAS的可信度值并进行可视化；S2，建立不同时期的BIAS可信度曲线以及舆情指数的曲线趋势图；S3，分析不同场景下舆情指数的趋势变化，根据不同场景从多角度分析舆情趋势的走向，对舆情进行预警预测。2.根据权利要求1所述的基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤S1中，BIAS的可信度值计算公式为：N日BIAS＝(当日舆情指数
‑
舆情指数N日移动平均)/舆情指数N日移动平均
×
100，N取值未6，12，24。3.根据权利要求1所述的基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤S3中，从多角度分析舆情趋势的走向包括从单根BIAS可信度曲线分析舆情趋势的走向，在单根BIAS可信度曲线分析中将其中一根BIAS可信度曲线作为研判曲线，其它BIAS可信度曲线的参数均设为0，具体包括以下步骤：(1)当BIAS可信度曲线在高位形成M头或三重顶等顶部反转形态时，舆情指数由高转低，进行下降趋势；(2)当BIAS可信度曲线在低位W底或三重底等底部反转形态时，舆情指数由低转高，反弹向上。4.根据权利要求3所述的基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤S3中，从多角度分析舆情趋势的走向还包括：从单根舆情指数的曲线分析舆情趋势的走向，在单根舆情指数的曲线分析将其中一根舆情指数的曲线作为研判曲线，其它舆情指数的曲线的参数均设为0，具体包括以下步骤：(1)当舆情指数的曲线在高位形成M头或三重顶等顶部反转形态时，舆情指数由高转低，进行下降趋势；(2)当舆情指数的曲线在低位W底或三重底等底部反转形态时，舆情指数由低转高，反弹向上。5.根据权利要求1所述的基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤S3中，从多角度分析舆情趋势的走向还包括BIAS可信度曲线与舆情指数曲线配合使用，具体包括以下步骤：1)当舆情指数曲线与BIAS可信度曲线从低位同步上升，短期内舆情指数触底反弹或继续上涨趋势；2)当舆情指数曲线与BIAS可信度曲线从高位同步下降，短期内舆情指数将形成头部或继续下跌趋势。6.根据权利要求1所述的基于BIAS指标的舆情趋势分析应用方法，其特征在于，在步骤S3中，从多角度分析舆情趋势的走向还包括不同时期的BIAS线之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗琛，吴哲，石珺，刘汪洋，李志鹏，于泽，
申请(专利权)人：深圳市网联安瑞网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：