如何撰寫輿情分析報告？ Infominer助你輕鬆了解網路風向
在大量新聞資訊、廣告宣傳、議題討論都偏向用網路傳遞與交流的時代，網路社群上的聲量和輿情資訊顯得至關重要。無論是企業、政府或是個人形象經營，有效地掌握社群輿論都能夠成為一項重要的利器，在設計訊息及行動決策時提供有力的參考依據。
《infominer即時輿情分析平台》（以下簡稱infominer）便是在這背景下出現的一款便捷的工具，透過簡單的操作，便能針對各式各樣的主題統整出聲量、情緒、人群、熱門關鍵字等不同的社群輿情資訊。再加上觀察與分析，製作出方便易懂的輿情分析報告，清楚呈現決策及檢視公關宣傳成果時需要的網路輿論資訊。
前置作業
確認想要觀測的主題。可先簡單地在瀏覽器和社群搜尋與主題相關的文章，觀察其中每篇必出現的關鍵字，例如：若想知道台中國際花毬節的相關文章，內容必有「台中」、「花毬節」等字詞。
也可以參考infominer「熱門議題分析」（圖一），掌握當下最即時的網路熱議話題。
圖一 熱門議題分析
將觀察到的必要關鍵字輸入infominer中，並調整欲觀察的來源頻道（如：新聞、論壇）和日期區間。
開始製作
Infominer提供各種分析功能以獲取網路社群輿情的各個面向。以下介紹幾個撰寫輿情分析報告時常用的分析面向：
1. 聲量分析：可觀看觀測時間內的網路聲量的數量趨勢（如圖二），以折線圖和長條圖呈現。
圖二 長榮貨輪擱淺事件聲量趨勢
從聲量趨勢曲線的起伏，可看出不同時間點上網路社群對事件的關注程度。與熱議文章排名（如圖三）配合使用，觀察文章數和評論數的高峰、低谷以及折線轉折發生時，當日是否有新的相關情報、衍生話題或熱議文章，藉此找到造成聲量高峰和轉折的原因。
圖三 藻礁議題相關社群熱門文章排名
2. 情緒分析：可觀察在不同時間點，網路輿論對事件的評價和立場。
圖四 鮭魚之亂網路情緒分析圖
在情緒分析圖（如圖四）中，綠色和黃色線分別表示正向和負向情緒聲量的占比變化，深紅色線則為正向情緒聲量除以負向情緒聲量的P/N值趨勢變化。可依據正負向情緒聲量的相對關係以及趨勢變化，推測網友對事件的情緒狀況。
以圖四為例，可分析出：自3/16聲量攀升以來，起初正向聲量占社群評論的多數。但負向聲量在隨後幾日急遽攀升，3/19以後正負向情緒聲量比例相近。再配合從熱議文章排名中對文章內容的觀察，得知網路輿論對此事件的態度一開始以支持、贊同為主，後期卻出現大量批判的聲浪，事件最終評價毀譽參半。
3. 來源分析和頻道分析：
圖五 南投田姓少年事件聲量來源
圖六 議題聲量來源頻道分析
使用InfoMiner的來源分析（如圖五）以折線圖、表格、圓餅圖、長條圖等方式呈現相關聲量的來源比例和數量，從而統整出獲得最高曝光或最多討論的來源類型。頻道分析（如圖六）則是更細分出來源中的不同頻道，如在來源分析僅分析出「臉書」，在頻道分析中則會顯示是臉書中的哪些粉絲專頁。可藉此觀察該事件相關討論中影響力較高的臉書粉絲專頁、提供最多曝光的媒體等等。
4. 熱詞分析：顯示主題相關文章和評論中常見的關鍵字，透過表格、圓堆砌圖或文字雲中不同大小比例的色塊呈現，方便觀測者快速掌握相關聲量中較被重視的地點、事件、單位團體和要素等。
以圖七為例，在此熱詞分析圖中，去除品牌名、產品類別等必要詞彙後，最受到討論的熱詞有「價格」、「活動」、「系統」和「引擎」，可推測這些應是最受到消費者關注的產品面向。「輪胎」、「改裝」、「原廠」和「賽事」則是次熱門的關鍵字。
圖七 Yamaha EC05熱詞分析
5. 進階功能：除此之外，也可以使用informiner的進階功能，獲得更深入的分析資訊。如人群分析（圖八）可以幫助使用者了解臉書中參與討論者的人群性質，了解主要關注此議題的網友性別、年齡分層、所在地域等資訊。議題關鍵字分析（圖九）會針對觀測主題搜尋出的結果，進一步將相似的子題分類，並依據系統評定的聲量分數依序排名。主題報表（圖十）則能將多個主題結果放在一起比較呈現。
圖八 人群分析結果呈現示意圖
圖九 熱門議題分析列表
圖十 主題式分析示意圖
看完以上的功能和分析方法的介紹後，是否對如何使用《InfoMiner即時輿情分析平台》製作輿情分析報告更有概念了呢？還有更多有趣又實用的功能等待使用者去發掘，InfoMiner的製作公司Largitdata大數軟體也正積極地開發各種豐富的分析功能。趕快來使用《infominer即時輿情分析平台》，親自動手分析製作看看吧！