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關(guān)鍵詞搜索量查詢:轄區(qū)輿情研判的關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐
2026-01-15 14:53
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在基層治理日益精細(xì)化的今天,準(zhǔn)確把握公眾關(guān)注焦點已成為街道辦、區(qū)縣衛(wèi)健、教育、市場監(jiān)管等部門提升服務(wù)效能的重要前提。而“關(guān)鍵詞搜索量”作為反映社會討論熱度的核心指標(biāo),正從互聯(lián)網(wǎng)營銷領(lǐng)域延伸至公共管理場景,成為轄區(qū)輿情研判不可或缺的數(shù)據(jù)支撐。
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轄區(qū)輿情監(jiān)測
輿情分析研判
基層單位輿情工作實操指南:監(jiān)測、分析與預(yù)警
2026-01-08 14:56
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當(dāng)今,基層單位面臨的輿論環(huán)境日趨復(fù)雜。無論是社區(qū)服務(wù)、校園管理,還是公共設(shè)施運維,任何細(xì)微事件都可能在短時間內(nèi)引發(fā)廣泛關(guān)注。因此,建立一套科學(xué)、高效的輿情工作流程,已成為基層治理能力現(xiàn)代化的重要組成部分。本文聚焦“監(jiān)測—分析—預(yù)警”三個關(guān)鍵環(huán)節(jié),提供可落地的操作建議,并介紹如何借助專業(yè)工具提升工作效率。
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屬地輿情監(jiān)測
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輿情分析研判
輿情監(jiān)測預(yù)警
轄區(qū)重大熱點輿情分析報告怎么寫?
2025-12-30 16:43
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在基層治理實踐中,針對轄區(qū)內(nèi)突發(fā)或持續(xù)發(fā)酵的重大熱點事件,撰寫一份結(jié)構(gòu)清晰、數(shù)據(jù)翔實的輿情分析報告,是輔助決策、優(yōu)化工作、掌握民意的重要手段。與日常簡報不同,重大熱點輿情報告需聚焦事件全貌、傳播邏輯與公眾關(guān)切,避免主觀判斷,突出客觀事實與可驗證數(shù)據(jù)。本文提供一套實用寫作框架,并結(jié)合在線全網(wǎng)輿情監(jiān)測系統(tǒng)鷹眼速讀網(wǎng),說明如何高效完成高質(zhì)量分析。
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轄區(qū)輿情監(jiān)測
社會輿論熱點
輿情報告
屬地網(wǎng)絡(luò)輿情研判怎么做?方法推薦
2025-12-30 16:35
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在基層治理中,準(zhǔn)確掌握本地區(qū)公眾關(guān)注的熱點、民生痛點和潛在風(fēng)險,是提升服務(wù)精準(zhǔn)度與決策科學(xué)性的關(guān)鍵。與全國性輿情不同,屬地網(wǎng)絡(luò)輿情具有地域集中、傳播渠道分散、情感表達(dá)直接等特點,往往首發(fā)于本地論壇、社區(qū)群組、短視頻評論區(qū)等非主流平臺。人工巡查難以全面覆蓋,必須依靠系統(tǒng)化方法與技術(shù)工具。本文介紹屬地輿情研判的實用路徑,并推薦使用在線全網(wǎng)輿情監(jiān)測系統(tǒng)鷹眼速讀網(wǎng)提升效率。
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屬地輿情監(jiān)測
輿情分析研判
轄區(qū)輿情監(jiān)測
本地輿情監(jiān)測平臺有哪些?
2025-12-29 15:59
| 瀏覽次數(shù):311
在基層治理、城市管理和公共服務(wù)優(yōu)化中,及時掌握本地區(qū)公眾關(guān)注的熱點問題、民生訴求和潛在風(fēng)險,已成為各級政府和職能部門的重要工作內(nèi)容。與全國性輿情不同,本地輿情具有地域性強、傳播渠道分散、情感表達(dá)直接等特點,往往首發(fā)于地方論壇、短視頻評論區(qū)等非主流平臺,傳統(tǒng)人工巡查難以全面覆蓋。因此,借助專業(yè)、可落地的本地輿情監(jiān)測平臺,成為提升基層感知能力的關(guān)鍵手段。本文梳理當(dāng)前國內(nèi)實際可用、支持屬地化監(jiān)測的主流平臺,供各地參考。
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屬地輿情監(jiān)測
轄區(qū)輿情監(jiān)測
大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺
兩節(jié)(元旦、春節(jié))網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險預(yù)警報告
2025-12-25 16:31
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元旦與春節(jié)構(gòu)成全年人員流動、消費活躍、公共服務(wù)承壓的關(guān)鍵時段??缒昊顒印⒋哼\運輸、節(jié)慶促銷、家庭聚會、文旅活動密集疊加,輿情觸發(fā)點多、傳播速度快、影響范圍廣。各地在節(jié)前普遍通過會議、研判、培訓(xùn)等方式前置部署,強調(diào)輿情監(jiān)測專班、預(yù)警響應(yīng)、值班值守與信息審簽等機制,要求對消費、民生、文旅、交通等領(lǐng)域社情民意進行高頻監(jiān)測與快速回應(yīng)。節(jié)前建立“早發(fā)現(xiàn)—早預(yù)警—早處理”閉環(huán),節(jié)中實行“日報—專報—快處”聯(lián)動,節(jié)后開展“復(fù)盤—整改—固化”評估,對于降低輿情峰值與負(fù)面外溢有顯著作用。
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輿情風(fēng)險監(jiān)測
輿情預(yù)警系統(tǒng)
2025年輿情報告
轄區(qū)輿情監(jiān)測
村鎮(zhèn)地方政府單位如何做好輿情發(fā)現(xiàn)和輿情上報工作
2025-12-19 16:19
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在信息傳播高度發(fā)達(dá)的今天,輿情監(jiān)測與上報對于村鎮(zhèn)地方政府單位至關(guān)重要。有效的輿情發(fā)現(xiàn)和上報機制,不僅能幫助基層政府及時掌握民意動態(tài),還能在危機發(fā)生時迅速響應(yīng),維護社會穩(wěn)定和政府形象。
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轄區(qū)輿情監(jiān)測
政府輿情監(jiān)測
輿情監(jiān)測預(yù)警
2025年冬季季節(jié)性波動輿情預(yù)警分析報告
2025-12-19 09:16
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季節(jié)性因素對網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢的塑造力長期存在,卻常被忽視。冬季,因其特殊的氣候條件、社會活動周期與節(jié)日安排,構(gòu)成一個極具規(guī)律性的輿情高發(fā)與波動期。低溫、雨雪、冰凍等自然屬性,與供暖、用電、出行、健康等民生需求緊密交織,同時疊加年終歲尾的社會心理與考核周期,使得冬季輿情在議題生成、演化路徑及風(fēng)險類型上呈現(xiàn)出顯著區(qū)別于其他季節(jié)的特征。本報告旨在系統(tǒng)剖析冬季輿情波動背后的結(jié)構(gòu)性原因,歸納其主要類型與潛在風(fēng)險,總結(jié)其傳播特點,并為相關(guān)部門的輿情風(fēng)險防范工作提出具操作性的建議。
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2025年輿情報告
屬地輿情監(jiān)測
地方輿情
轄區(qū)輿情監(jiān)測
輿情監(jiān)測預(yù)警
地域應(yīng)急輿情管理策略及方法
2025-12-18 15:57
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當(dāng)今,地域應(yīng)急輿情管理成為地方政府社會治理的重要環(huán)節(jié)。有效的應(yīng)急輿情管理不僅能夠減少突發(fā)事件帶來的負(fù)面影響,還能增強政府的公信力和治理能力。本文結(jié)合政府官方網(wǎng)站及行業(yè)專業(yè)論文,探討地域應(yīng)急輿情管理的策略及方法。
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轄區(qū)輿情監(jiān)測
屬地輿情監(jiān)測
輿情監(jiān)測新模式:大數(shù)據(jù)監(jiān)測預(yù)警平臺助力轄區(qū)風(fēng)險感知
2025-12-17 16:57
| 瀏覽次數(shù):402
在基層治理日益精細(xì)化的背景下,如何提前發(fā)現(xiàn)社會矛盾苗頭、精準(zhǔn)識別民生痛點、動態(tài)掌握公眾情緒,已成為各級政府提升治理能力的關(guān)鍵課題。傳統(tǒng)依賴人工巡查、信訪匯總或媒體報送的方式,存在滯后性強、覆蓋有限、主觀偏差大等問題。近年來,以大數(shù)據(jù)驅(qū)動的輿情監(jiān)測預(yù)警平臺正成為基層風(fēng)險感知的新模式,通過全網(wǎng)信息自動監(jiān)測、智能分析與分級告警,幫助轄區(qū)管理者實現(xiàn)從“被動響應(yīng)”向“主動預(yù)判”的轉(zhuǎn)變。
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輿情監(jiān)測預(yù)警
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屬地輿情監(jiān)測
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屬地網(wǎng)絡(luò)輿情治理的詳細(xì)通用策略
2025-12-16 16:49
| 瀏覽次數(shù):509
網(wǎng)絡(luò)輿情作為公眾意見的重要表達(dá)形式,對屬地社會治理有著深遠(yuǎn)影響。屬地網(wǎng)絡(luò)輿情治理不僅是回應(yīng)突發(fā)事件的應(yīng)急措施,更是提升社會治理能力、維護社會穩(wěn)定的重要手段。本文結(jié)合最新研究成果和實際案例,提出一套屬地網(wǎng)絡(luò)輿情治理的詳細(xì)通用策略,旨在為地方政府和相關(guān)部門提供參考。
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輿情治理
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地域輿情監(jiān)測的重點、難點及監(jiān)測方案
2025-12-11 15:47
| 瀏覽次數(shù):495
信息化時代,地域輿情監(jiān)測對于政務(wù)單位、事業(yè)單位以及央企國企等機構(gòu)的社會治理和決策支持具有重要意義。通過有效的地域輿情監(jiān)測,能夠及時掌握社會動態(tài)、公眾需求和輿論趨勢,為科學(xué)決策提供依據(jù)。然而,地域輿情監(jiān)測也面臨著諸多重點和難點問題,需要科學(xué)合理的監(jiān)測方案來回應(yīng)。
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