【2025 網路輿情全攻略】數據蒐集、輿情分析的方法及其應用領域
人們的輿論不但可以影響產品的銷量、人的聲譽，也能影響品牌的形象、政府政策的制定等等，前陣子的選舉更是聽到許多人在做「網路輿情分析」、「輿情操作」。
那麼，到底什麼是網路輿情？如何透過網路輿情分析獲取自己想得到的資訊？
輿情分析的意思？什麼是網路輿情？
『輿情分析意思代表「輿論情況」的分析，而網路輿情則是以網路為場所，圍繞著事件表達想法，並將理念傳播出去的一種新型態輿情。
輿情就是「輿論情況」的簡稱，指在一定的社會空間裡面，不論個人之間的意見差異，反映社會大眾的共同意見。這些意見可以包涵情緒、信念、態度等元素，以民眾為主體，政府、企業、個人、組織等為客體，讓民意透過輿情對執政者、企業方引起作用。
過去，人們只能用街頭巷尾的討論表達輿論，隨著科技的進步與網路的普及，輿情透過網路傳播有了新型態的模式。
網路輿情，是社會大眾以網路為場所，圍繞著事件表達想法，並將理念傳播出去的一種新型態輿情。廣義的網路輿情包含公眾輿論、媒體輿論、公民的真實民意，所有網路上出現的輿論都可以被納入網路輿情的範圍。
輿情的功用和輿情應用領域：危機管理、製造聲量
『輿情有許多應用層面，最常見的就是危機管理。』
當社會上發生重大公共危機事件時，相關討論經常在ptt、Facebook、Instagram、Twitter、Google等平台上，短時間內迅速傳播，影響社會大眾對政府或企業的信任。
因此，若能夠及時監測輿情，找出應對的方法，就能有效危機管理，為企業、政府部門、候選人、自家產品建立良好的形象。
同樣的，也可以透過輿情分析，像是結合社群、論壇、google輿情分析的結果，了解社會大眾的觀感和支持度，以此分析市場狀況並制定出理想的品牌策略，比如候選人或政府單位可以用輿情分析了解自己的支持度和滿意度，發想後續的宣傳策略或執政方向。
此外，輿情也可以用於分析競爭對手的網路聲量、尋找當今的熱門話題、挖掘有潛力的KOL（意見領袖）等等，擬定最有效、最抓客戶眼球且勝過競爭對手的行銷策略。例如，用輿情分析可找出形象和自家企業最符合的意見領袖，與之合作便能為企業帶來良好的品牌形象和最大化的效益。
網路輿情特性：透過網路社群表達情緒、信念、態度
『網路輿情的資訊量龐大且取得容易，便於分析！』
過去的輿情只能用電話民意調查、街頭問卷等方式，以人為分析單位進行抽樣，時間成本高且監測狀況不夠即時。網路輿情則以一則言論為分析單位，蒐集者可用關鍵字查詢討論熱度、討論數量等方式主動蒐集民意，資訊量龐大且取得容易。
此外，網路輿情具有自由性、交流性、偏差性、突發性和多元性等五個特色：
| 便於輿情分析的五個特色 | 特色說明 |
| 自由性 | 網路是完全開放的，人們可以在上面自由表達意見而不受任何限制，且匿名的保障使人們更願意說出自己的真實想法。透過網路輿情分析，可以接觸到人們最直接、未經包裝的想法，意見更具參考價值。 |
| 交流性 | 人們經常在網路上高度參與話題的討論，為自己認同的價值觀「護航」，引起「筆戰」等現象。 |
| 主觀性 | 網路輿情受人的主觀價值和情緒影響，有時候不一定客觀，甚至缺乏理性，導致太過於個人化、負面的輿論互相渲染。因此，網路輿情的危機管理就顯得特別重要。 |
| 突發性 | 網路輿情的形成非常快速，只要有足夠的引爆點加上群眾情緒的渲染，人們就能立刻在網路上發表意見、彼此互動。 |
| 多元性 | 在網路上可以討論的主題非常多元廣泛，且言論可以被轉載到其他地方、隨時發佈在不同的平台。這也代表，網路輿情的數量極為龐大、蒐集不易，一旦蒐集到的是無效的資訊，再多的資料量也沒辦法轉成價值，反而會成為一堆垃圾。要如何有效、精準的分析輿情，將輿情轉換為實質的收益並反映最真實的狀況，是網路輿情分析面臨的新挑戰。 |
輿情分析平台及大數據資料蒐集
了解網路輿情的特性和運作模式之後，企業該怎麼從複雜且龐大的數據海中，精準抓取最有價值的關鍵數據並分析呢？不妨使用InfoMiner即時輿情分析平台，從輿情蒐集、輿情分析到關鍵字的追蹤一次搞定。
利用InfoMiner，即時輿情蒐集
輿情分析的第一步，就是要輿情蒐集，找到足夠且正確的數據才能進行分析。InfoMiner即時輿情分析服務利用Python分散式網路爬蟲技術，抓取公開網站的資料進行分析，連Facebook留言板、PTT推文等網站的資訊都不放過，抓取最精準的輿情資料。InfoMiner也可以根據IP位址分析使用者的所在地，藉此了解不同地區的意見差異、品牌形象差異等，例如「全台灣哪個縣市的人最愛討論蔥油餅」或「台南市的人最近都在討論什麼」，幫助品牌針對地方制定行銷策略。
此外，InfoMiner用API的形式，將蒐集到的資料視覺化成易讀的報表，使用者可以調整時間區間、資料來源等項目，選出對自己最有價值的資料。例如：想了解自己品牌在11月的討論聲量，你可以指定「11月品牌的討論聲量」，或是進一步指定「11月在Dcard上品牌的討論聲量」。
隨時隨地掌握輿情資料
除了抓取輿情資料並分析之外，InfoMiner也提供許多幫助掌握輿情的工具：
1. 關鍵字追蹤
設定幾組與自己產業相關的關鍵字，持續追蹤關鍵字的搜尋量、輿情熱度、輿情內容，隨時掌握產業動向。使用者可以設定和自家產品、產業高度相關的關鍵字，並趁機了解競爭對手的搜尋量。例如美妝產業可以定期追蹤「粉底液」「腮紅」等關鍵字，了解當下最熱門的品牌、產品，或查看消費者對自家粉底液、腮紅的討論內容
2. 文章自動分類分群
除了可以透過InfoMiner的輿情列表篩選出重要的輿情之外，也可以使用文章摘要功能，將每天的重要新聞或文章自動濃縮成一篇新短文，縮短閱讀時間；就算沒有時間閱讀龐大的新聞、文章，也能掌握最新輿情趨勢。此外，InfoMiner也能自動根據文章內容進行分類，使用者自行標記同分類的文章後，未來系統就會將相同類型的文章自動歸類，閱讀起來更加方便。
3. 通知功能
InfoMiner可以透過Email或Line，將目前最即時的輿情資訊寄給使用者。即使人不在電腦前，也可以即時掌握最新輿情，當重大危機發生時才能有效的危機管理，將傷害降到最低。
知己知彼才能百戰百勝，在大數據當道的時代，透過網路輿情的追蹤才能有效了解自己和競爭對手的網路聲浪和討論熱度。使用InfoMiner即時輿情分析平台，打造從蒐集、分析到後續追蹤的完整網路輿情系統，能幫助自己更有效率地達成目標。
生成式AI與大型語言模型技術
生成式AI，尤其是以ChatGPT、Claude等為代表的大型語言模型(LLM)，透過對大量文本數據的自監督學習，具備了前所未有的語言理解和生成能力。這些模型基於Transformer架構)處理序列數據，能夠捕捉長距離的語言依賴關係，這是以往NLP模型的主要瓶頸。
與傳統的輿情分析工具相比，LLM具有幾項顯著優勢：
首先，LLM突破了以往文字探勘受限於字典不完整、歧義詞解析困難的問題。傳統方法往往需要建立情感詞典，而生成式AI透過上下文學習，能更準確地理解文本的整體語境和情感傾向，即使面對複雜的修辭如諷刺、誇張或流行語，也能進行較為準確的解讀。
其次，LLM能進行更細緻的情感層次分析。相較於僅能判斷正面/負面/中性的傳統情感分析，LLM可以識別出憤怒、失望、期待、興奮等細微的情緒差別，甚至能分析出文本中隱含的情感變化和態度轉變。例如，在分析消費者對產品的評價時，LLM不僅能判斷總體滿意度，還能識別出用戶對產品不同方面（如性能、設計、價格）的具體感受。
最重要的是，LLM能提供更具洞察力的輿情綜合分析。它們不只是統計關鍵字出現頻率或簡單分類，而是能理解討論主題間的關聯性、識別言論背後的論點結構，以及提取不同觀點的支持理由。這種更深層次的分析能力，使決策者能獲得更全面、更有價值的洞察。
生成式AI在輿情分析中的應用
在實際輿情分析場景中，生成式AI已展現出多種創新應用：
輿情深度挖掘與總結：企業可以使用LLM快速分析和總結大量的顧客反饋。例如，某智慧型手機製造商使用生成式AI分析上萬條社群媒體評論，不僅得到了產品各方面的評價分佈，還自動生成了不同使用者群體（如年輕使用者、專業使用者）的核心關注點總結。LLM能歸納出「雖然相機表現優異，但電池續航不足是最大痛點」這類具體洞察，而非僅提供數值化的滿意度評分。
輿論趨勢預測：生成式AI能分析過去的輿情數據，預測未來可能的輿論發展趨勢。透過LLM分析投資者對特定資產的討論情緒變化，預測市場情緒走向，輔助投資決策。與傳統模型相比，LLM能更好地捕捉民眾情緒變化的複雜模式，預測準確率得到顯著提升。
危機預警與應對建議：當出現潛在的公關危機，LLM不僅能即時發出警報，還能提供具體的應對建議。例如，某連鎖餐飲品牌使用生成式AI監測社群平台，當系統偵測到食安相關負評迅速增加時，AI會自動分析危機事件的性質、傳播路徑、影響範圍，並根據過去類似案例提出危機溝通策略建議，如「透明公開事實」「展示改善措施」等具體行動方案。
政策接受度分析：政府部門運用LLM分析民眾對新政策的反應，快速了解支持與反對的具體理由。例如，某地方政府推出新交通政策後，通過AI分析社群媒體反應，發現雖總體支持率不高，但反對意見主要集中於實施時間而非政策本身，據此適當調整了政策推行節奏而非內容，最終獲得較高接受度。
意見領袖識別與輿論生態分析：生成式AI能深入分析社群網絡結構，不僅識別出關鍵意見領袖，還能分析這些KOL的討論特點、立場傾向和影響力範圍。選舉團隊使用此類分析掌握選區輿論生態，從而精準定位競選訊息和溝通渠道。
值得注意的是，生成式AI在輿情分析中雖具備強大潛力，但也面臨著資料隱私、算法偏見和過度依賴等挑戰。企業和政府機構在採用這些技術時，需謹慎確保分析過程符合倫理準則，避免侵犯個人隱私或強化現有偏見。同時，人類專家的監督和判斷仍然不可或缺，AI應被視為決策輔助工具而非替代品。
隨著生成式AI技術的持續進步，我們可以預見輿情分析將變得更加精準、深入和具洞察力，為各行各業提供更有價值的決策支持。未來，結合多模態理解能力的生成式AI，將能同時分析文字、圖像、影片等多種形式的輿情數據，提供更全面的輿論洞察。
結語
在數位時代，輿情分析已從傳統的人工調查轉向更加精準、高效的 AI 驅動方式。無論是企業品牌管理、政府決策、金融投資或選舉策略，輿情分析都提供了寶貴的數據支持。透過 InfoMiner 等專業平台結合 AI 技術，組織可以更全面地掌握輿論動向，有效管理危機，把握市場機遇。