[发明专利]一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备

说明书

本发明涉及一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备，解决了对舆情风险的划分不够精确，从而使得相关部门无法及时发现舆情风险的问题。舆情风险预警方法包括对舆情数据进行采集并进行筛选，划分出潜在风险数据后，对潜在风险数据进行风险等级评估，得到风险等级，根据风险等级推送至对应的处置部门。通过本方法步骤，提高了相关处置部门对舆情风险的警觉性，针对舆情风险的评估内容，对风险等级进行定量分析后将风险与对应的处置部门相关联，便于对舆情风险的管控。

技术领域

本申请涉及舆情预警技术领域，具体涉及一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备。

背景技术

随着信息社会的发展和互联网的普及，社会各类信息呈现出传播渠道多、传播速度快、传播范围广的特点，容易形成网络舆情。而互联网舆论环境复杂，非理性声音极易引发公众对立情绪。特别是在用户生成内容类网络平台中，大量用户生成的内容数据在给信息交流带来快捷方便的同时，也会产生一些风险，这些风险将给应用平台以及用户带来信用风险，成为酿成重大恶性事件的导火索。因此，为了尽可能减少矛盾激化、降低重大恶性事件的发生等，就需要及时了解舆论并加强对舆情j监管，现有技术中，存在对舆情风险的划分不够精确，从而使得相关部门无法及时发现舆情风险的问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种舆情风险预警方法、系统、介质及电子设备，解决了对舆情风险的划分不够精确，从而使得相关部门无法及时发现舆情风险的问题。

为实现上述目的，在第一方面，本发明提供了一种舆情风险预警方法，方法包括：

S1：采集预设时间段内的舆情数据；

S2：从舆情数据中筛选出潜在风险数据；

S3：将潜在风险数据输入至训练完成的风险模型中进行评估，确定风险事件类型以及各个风险事件类型对应的风险等级；

S4：根据各个风险事件类型及其对应的风险等级生成舆情风险事件信息表，并将舆情风险事件信息表推送给处置部门终端；舆情风险事件信息表包括风险事件描述信息、风险事件类型和风险等级。

在一些实施例中，步骤S2包括：

获取舆情数据对应的用户操作信息，对根据用户操作信息的种类和数量进行加权平均，得到舆情数据的风险系数，若风险系数超过预设阈值，则将该舆情数据列为风险数据；用户操作信息包括用户评论数、点赞数或转发数中的任一项或多项。

在一些实施例中，方法包括：

根据舆情数据所包含的关键词对舆情数据进行划分，确定具有相同或关联关键词的舆情数据集合，获取舆情数据集合对应的用户操作信息，对根据舆情数据集合的用户操作信息的种类和数量进行加权平均。

在一些实施例中，训练完成的风险模型根据以下方式得到：

构建神经网络模型，该神经网络模型的输入参数为样本风险数据，输出结果为样本风险数据对应的风险事件类型及其风险等级；

读取样本数据库中的样本风险数据对神经网络模型进行重复训练，使神经网络模型输出结果的准确度超过预设准确度，得到训练好的神经网络模型。

在一些实施例中，方法还包括：

接收处置部门终端针对风险事件类型的发布信息，将发布信息推送给媒体终端。

在一些实施例中，方法还包括：

若某一潜在风险数据被判定为存在风险事件，则确定潜在风险数据对应的关系词，在下一次从舆情数据中筛选出潜在风险数据时，将该关键词对应的舆情数据被列为潜在风险数据的筛选指标降低。

在一些实施例中，处置部门终端包括第一处置部门终端和第二处置部门