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精選輿情分析報告范文一
（一）組長
一名，領導觀察組，負責觀察組全部工作。
（二）觀察員
(一)危機輿情應對
1、輿情監控發現
2、輿情上報
3、組織應對
4、后期輿情收集匯總
（二）良性輿情引導
根據領導指示，確定需正面引導的主題。輿情觀察員不得擅自發布有關單位方面的信息，不能自作主張炒作主題。
（一）獎懲以月為單位進行
（二）輿情觀察組每處理一次輿情險情，根據輿情的發現、上報等各個環節的應對處理情況，給予輿情觀察員一定的加分獎勵，計入績效考核分；未發現輿情或應對不力造成一定影響的則扣除一定績效分值，造成影響嚴重的還將追究其他責任。
（四）本月無輿情風險，也無輿論引導宣傳，則不獎不懲。
精選輿情分析報告范文二
為進一步加強突發公共事件輿情處置工作，正確引導、妥善處置突發公共事件輿情，最大程度地避免、縮小和消除因突發公共事件造成的各種負面影響，結合我校實際，特制定本預案。
(一)第一時間原則。突發事件發生后，做到第一時間監測、收集、研判輿情發展走向，及時上報輿情動態，為應急處置提供第一手資料;在第一時間對外發布準確信息并慎報原因，情況較為復雜的輿情信息，在事態尚未清楚、但可能引起公眾評議猜測或隨意解讀時，根據具體調查情況，再作后續詳細發布，牢牢掌握信息發布的主動權、事件處理的輿論主導權。
(二)全局利益原則。在處置突發公共事件負面輿情信息時，堅持以維護黨委政府形象和社會大局穩定為目標，把群眾利益、大局利益始終放在優先位置。
(三)口徑一致原則。在對外信息發布中，做到步調統一、口徑一致、權威發布，避免說法不一、自相矛盾，造成于己不利的后果。
(五)協作協調原則。充分發揮輿情處置工作領導小組團隊協作、上下溝通、左右協調的作用，牢牢把握正確的輿論導向，形成強大的
工作合力。
成立微山縣馬坡鎮址坊小學突發公共事件輿情處置工作領導小組，負責領導和指揮全校突發公共事件輿情處置工作。
微山縣馬坡鎮址坊小學突發公共事件輿情處置工作領導小組組成及職責
組
長： xxx
副 組 長： xxx
成
員：各班班主任
職 責：
(1)領導和指揮全校各類突發公共事件輿情處置工作;
(2)根據突發公共事件輿情發生、發展、衍變情況，適時啟動本應急預案，召集各相關成員協同開展處置工作;
(3)組織收集、跟蹤輿情信息，及時向鎮突發公共事件應急指揮機構和有關部門通報情況;
(4)通過正規權威媒體適時適度發布真實消息，解疑釋惑、澄清事實、批駁謠言、引導輿論;
(5)根據事件進展情況，及時向黨委政府匯報，并協調教育辦公室、派出所等相關單位，共同做好突發公共事件的輿情處置工作;
三、應急保障
(一)信息與聯絡保障
(二)財力和人力保障
為突發公共事件輿情處置工作提供必要的財力支持，負有輿情處置職責的相關小組要為處置工作提供相對固定的人力支持。
(三)宣傳與培訓保障
1.加強常識宣傳，提升信息捕捉、信息分析、信息研判、信息處置水平，最大限度消除因偽輿情泛濫、歪曲事實真相而造成形象受損、社會不穩定等負面影響。
2.加強教職工培訓力度，舉辦培訓班，利用典型輿情處置案例，對干部職工進行教育培訓。
xxxxxxxxxx小學
2020年2月26日
精選輿情分析報告范文三
一、輿情觀察組成立宗旨
二、輿情觀察組隊伍組成
（一）組長
一名，領導觀察組，負責觀察組全部工作。
（二）觀察員
三、輿情應對機制及考核標準
(一)、危機輿情應對
1、輿情監控發現
2、輿情上報
3、組織應對
4、后期輿情收集匯總
（二）、良性輿情引導
1、確定主題
根據領導指示，確定需正面引導的主題。輿情觀察員不得擅自發布有關單位方面的信息，不能自作主張炒作主題。
2、集中造勢
3、后期匯總
四、輿情觀察組獎懲
（一）獎懲以月為單位進行
（二）輿情觀察組每處理一次輿情險情，根據輿情的發現、上報等各個環節的應對處理情況，給予輿情觀察員一定的加分獎勵，計入績效考核分；未發現輿情或應對不力造成一定影響的則扣除一定績效分值，造成影響嚴重的還將追究其他責任。
（四）本月無輿情風險，也無輿論引導宣傳，則不獎不懲。
精選輿情分析報告范文四
農產品質量安全網絡輿情監測工作探討
摘要：做好農產品質量安全網絡輿情監控工作對于做好農產品質量安全監管工作具有至關重要的意義。介紹農產品質量安全網絡輿情監測的步驟，指出輿情監測工作中存在的問題，并提出建議，以期為更好地完成農產品質量安全網絡輿情監控工作提供參考。
關鍵詞：農產品；質量安全；網絡；輿情；監測
中圖分類號：f322 文獻標識碼：a 文章編號：1674-1161（2014）12-0071-02
隨著生活水平的不斷提高，人們對健康的關注度也越來越高，農產品質量安全問題近年來已成為網絡媒體熱議的重要話題。部分農產品質量安全問題或因網絡輿論的誤讀，經網絡媒體的高度放大，極易轉化成危害農業相關產業利益的事件，造成消費者的恐慌。因此，做好農產品質量安全輿情監控工作對于維護政府形象，以及維護農戶和農業相關產業的利益，具有至關重要的意義。農產品質量安全網絡輿情監測的步驟
1.1 輿情信息獲取
輿情信息獲取是輿情監測的第一環節，也是做好輿情監控工作的基礎，直接決定了輿情監測結果的時效性和準確性，因此，設置科學合理的網絡輿情搜索方法至關重要。輿情信息獲取可以通過人工搜索和專用軟件搜索兩種方式實現。
1）人工搜索。應以政府機構網站、權威媒體網絡版、公眾認知度較高的門戶網站和論壇、影響力較大的博客和微博等為主要信息來源，密切關注可能形成網絡輿情的熱點農產品質量安全問題，特別是負面問題，制定熱門站點匯總登記，通過瀏覽網站新聞排行、論壇熱帖排行、博客和微博熱點話題排行等，確保主流網絡輿論熱點監測到位。
2）利用專用軟件搜索。這是提高農產品質量安全輿情監測分析工作效率的智能手段，應確立正確的關鍵詞，對相關輿情信息進行自動采集。
1.2 輿情分析研判與分級
獲取網絡輿情信息后，首先要對輿情進行分析研判。輿情分析研判方法一般包括定性和定量分析兩個方面。網絡輿情分析研判要想做到全面準確，既要對輿情信息進行性質認定和價值判斷，又要對其影響范圍、傳播情況及不同受眾的觀點傾向性等進行數量上的研究，將定性分析和定量分析有機結合起來，充分認識輿情的整體輪廓和發展脈絡，掌握輿情的本質特征和內在規律，從而為輿情應對工作提出科學準確的建議。定性分析與定量分析既有區別又相互聯系，不可截然分開。
1.3 輿情報告
為兼顧時效性和利用率，輿情信息應實行分類報送，建立快報、日報、月報和專題報告制度。通過分析研判，達到分級要求的輿情信息應報送上級農產品質量安全監管部門。常規輿情原則上應以日報形式匯總后上報，如遇到時效性強的重大輿情，可通過快報形式單獨上報。同時，為整體把握輿情變化趨勢和輿情監測工作進展，每月底應將該月輿情監測工作情況進行分析匯總，編寫月報并上報。對引發持續關注的熱點問題，除在上報中做好跟蹤監測以外，還應開展專題研究，總結經驗，形成典型案例，編制專題研究報告上報。
1.4 響應程序
輿情信息報送到有關管理部門后應盡快進入輿情響應程序，建立“政府與網民對話溝通”機制。首先，要完善新聞發言人制度，判明與事實相違背的信息，應及時組織相關機構或專家科學解讀，發布權威信息，化解網民疑慮；需調查核實的，應責成有關部門迅速開展調查，查清事實真相，及時公布調查進展，尊重社會公眾知情權，安撫群眾情緒。其次，要落實后續事項處理機制，對處置結果要安排專人跟蹤回訪，及時通過主流媒體公布調查進展情況和結果，避免事態擴大化。農產品質量安全輿情監控工作存在的問題
2.1 相關部門對網絡輿情工作認識不足
個別部門對網絡輿情工作不夠重視或認識上不夠科學。一提到網絡輿情，有的部門認為它所帶來的影響都是負面的、對自己不利的；實際上，在大多數情況下，如能正確處理網絡輿情，它所帶來的影響應該是正面的。網絡輿情除了可以正確對待農產品質量安全事件、滿足百姓的訴求外，還可以間接提高機構的工作規范，幫助機構發現自身不足，促進機構改善自身情況。
2.2 輿情監控人員專業素質不足
農產品質量安全輿情監測工作對人員素質要求較高。輿情工作人員既要具有監督檢測方面專業的知識背景，又必須熟知網絡輿情傳播特點與規律；不僅要具備從海量信息中快速搜集信息、迅速捕捉輿情熱點、甄別挖掘輿情價值、準確預測輿情走勢的能力，還要具備較強的信息提煉分析、文字表達能力及豐富的輿情監測經驗。
2.3 多數部門資金投入不夠
目前，多數單位采用人工搜索、引擎檢索的方式監測網絡輿情。然而網絡的信息量龐大，信息來源渠道極為廣泛，僅依靠人工方法應對網上海量信息的收集和分析，其效率和準確度均難以保證。專業的輿情監控軟件和人員培訓投入巨大，且輿情監測是一項日常性工作，需要持續性的投入。農產品質量安全網絡輿情監測工作的一些建議
3.1 加強對網絡輿情的思想認識
輿情工作是一項不可忽視的工作，各部門需有專員來負責，定期整理并上報輿情報告，處理好突發的網絡事件，正確地引導輿論，倡導正能量，避免不實輿情轉化為農產品質量安全事件。
3.2 加強輿情監控隊伍建設
應加強對輿情監管人員有關理論、輿論引導、輿情處置等方面的知識培訓，增強其對網絡信息的甄別能力、研判能力、對網絡輿情傳播規律的掌控能力及對網絡輿情的預見和防范能力。同時，積極培養一批堅持正確導向、熟悉網絡語言、了解網絡傳播技術和傳播技巧的網絡評論員。
3.3 加強財政支持
輿情監控工作要想取得較好的效果，必須專業的軟件和專業的人員互相配合才可以實現，而專業人員的培養和專業軟件的開發運行都需要大量資金進行運作，各部門應加大對網絡輿情監測工作的資金投入。結語
在互聯網高度發達的新時代，農產品質量安全輿情監測是各級農業行政主管部門面臨的一項新工作。隨著網絡輿論對政府工作和百姓生活的影響越來越大，各級部門對這項工作的重視程度也越來越高。相信農產品質量安全網絡輿情監測工作將在正確處理網絡熱點輿論問題、正面引領社會輿論、有效應對負面信息、提高農產品質量安全監管水平等方面發揮越來越重要的作用。
參考文獻
[1] 郭林宇，李祥洲，戚亞梅.農產品質量安全信息監測與管理研究[j].農產品質量與安全，2011（5）：53-56.[2] 郭林宇，戚亞梅，李艷，等.農產品質量安全網絡輿情監測工作的幾點思考[j].中國食物與營養，2012（12）：5-7.[3] 李祥洲，郭林宇，戚亞梅，等.農產品質量安全網絡輿情監測探討[j].農產品質量與安全，2012（5）：17-21.
精選輿情分析報告范文五
ok3w_ads("s005");周杰梁佳雯何加豪
摘要：2019年年初，以《流浪地球》為代表的一股科幻潮流席卷中國。截止2019年3月1日，其票房已達44.50億。為了研究居民對國產科幻電影的消費情緒，文章選取了電影產地、時長、上映日期、上映首日評分、上映首日評論人次和主演六種影響因素，運用決策樹（decision tree）和隨機森林（random forest）算法對國產科幻電影的影響因素進行了深度挖掘。最終以《流浪地球》為例，進行實證分析，從而證明了模型的有效性。
關鍵詞：科幻電影;隨機森林;消費輿情;ahp加權平均法
一、文獻綜述
最早的電影票房影響因素研究可追溯到20世紀中期，為經驗性研究。主要有蓋洛普對觀影觀眾進行經驗性測定，尋找觀眾感興趣內容。后期，學者開始建立模型，對電影票房影響因素進行量化研究。如王錚，徐敏基于logit模型對電影票房影響因素進行研究，得出續集、評分、票價、檔期、明星和導演均對票房產生積極影響。在國內學者王麗娟的研究中，電影票房預測可分為“觀眾研究”、“預測模型”、”更高效的預測模型”三個階段。然而即便到了預測模型更高效的第三階段，研究者們仍主要以單一因子進行票房預測，并且采取的數據樣本較少。西方電影票房的預測通過分析樣本中影響電影票房因素的數據來實現，但其基本以好萊塢電影為樣本，以預測美國或北美的票房為目標，很少關注其他國家的情況。
本文以國產科幻電影為研究對象，研究國內居民對國產科幻電影的消費需求，同時在最后給出了相應的票房預測實證分析。
二、研究方法
本研究在前人的基礎上，采用了機器學習與大數據分析相結合的方法，將變量深度量化，以獲得對國產科幻電影影響顯著的因素并預測其票房。
（一）數據獲取
在數據獲取上，使用python的scrapy爬蟲框架、selenium包和fiddle軟件分別爬取網頁和手機app中的相關資料，并結合分布式網絡爬蟲技術，高效快捷的從貓眼電影、微博等平臺中爬取海量有效資源。
（二）方法選取
1. 決策樹cart（classification and regression trees）算法
決策樹算法是一類常用的機器學習算法，是基于樹形結構來進行決策的。設有數據集d，x、y分別為輸入和輸出變量，其中y是連續變量（回歸模型）。包含m個樣本的數據集d可以表示為：
找到最優的切分點（j，s）之后，切分點就能將集合切分成總損失最小的兩部分。對于切分出來的區域在重復遞歸這樣的劃分過程，直到滿足條件為止。
2. 隨機森林回歸算法
隨機森林算法是一種重要的基于bagging的集成學習方法。隨機森林可以解釋若干自變量（x1，x2，…xk）對因變量y的作用。如果因變量y有n 個觀測值，有k個自變量與之有關;在構建分類回歸樹的時候，隨機森林會隨機的在原數據中重新選擇n個觀測值，其中有的觀測值被選了多次。同時，隨機森林隨機地從k個自變量選擇部分變量進行分類樹節點的確定。這樣，每次構建的分類樹都可能不一樣。一般情況下，隨機森林會隨機的生成幾百個至幾千個分類樹，然后選擇重復度最高的樹作為最終的結果。
三、影響因素的指標性選擇
對于影響因素的選擇，本文采用逐步回歸法，將變量逐個引入模型，每引入一個變量都進行f檢驗和該解釋變量的t檢驗，當后面引入的變量使得原先的變量不顯著時，刪除該變量，以此確保每次引入的變量都是最優的。在研究前人的結論后得出，相關因素可能有電影時長、電影評分、評分人次、電影是產自中國、美國、日本、還是俄羅斯、上映時間是在春節期間（s1）、黃金周（s2）、還是暑假（s3）。經過逐步回歸后，我們篩選出顯著性水平較高的相關影響因素。
四、科幻電影票房預測
（一）科幻電影影響因素量化
1. 對上映日期的量化
根據電影上映的檔期不同將其分為三個檔期：賀歲檔、黃金周（五一、十一黃金周）、暑期檔。分別用s1，s2，s3三個虛擬變量來量化電影上映的檔期。
s1=1，賀歲檔上映0，其他;s2=1，黃金周上映0，其他;
s3=1，暑期檔上映0，其他
2. 對時長、上映首日評分、上映首日評論人次的量化
以分鐘為單位，從貓眼電影平臺上爬取近五年國產電影的上映首日的評分，并將評分化成十分制。從貓眼電影平臺上爬取近五年國產電影上映首日的評論人次，并將該數字轉化為以萬為單位。
3. 對主演的量化：ahp加權平均法
層次分析法簡稱ahp，在20世紀70年代中期由美國運籌學家托馬斯·塞蒂正式提出。本論文在對主演進行量化時，搜集了該演員近兩年來出演電影的票房并加以平均，以此作為衡量該演員的指標。在分析中，若演員個數大于5，則選擇能力值前5的演員;若小于等于5，則包含全部演員。定義演員陣容的影響如下：
演員陣容=∑演員綜合票房×權重
構造成對比較矩陣，根據演員能力值的大小確定，按能力值從大到小，影響程度設為9，7，5，…。假設演員為兩名時，權重分別為0.6和0.4。建立的權重結果如表1所示。
（二）建立決策樹與隨機森林模型
1. 建立決策樹模型
（1）特征選擇。特征選擇的目的是使得分類后的數據集比較純，這里就需要引入數據純度函數。此處我們選取基尼系數作為衡量數據集純度的指標，其公式為：
在模型初步建立時，我們選取“時長”、“類型”、“評分”、“評論人次”、“上映時間段”、“主演”作為特征，計算數據集的基尼系數增益值。
（2）隨機森林回歸模型。在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，并且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。本文基于前文提到的特征，建立出電影票房預測模型。
2. 參數分類
調參的目標就是為了達到整體模型的偏差和方差最優化。進一步，這些參數又可分為兩類：過程影響類、子模型影響類。在子模型不變的前提下，某些參數可以通過改變訓練的過程，從而影響模型的性能，諸如：“子模型數（n_estimators）”、“學習率（learning_rate）”等。另外，我們還可以通過改變子模型性能來影響整體模型的性能，諸如：“最大樹深度（max_depth）”、“分裂條件（criterion）”等。
3. 參數調整
（1）對過程類參數進行調整。參數n_estimators表示弱學習器的最大迭代次數。一般來說，n_estimators太小容易欠擬合;n_estimators太大，隨之帶來的計算量也就變大，運算成本會大幅度提高。并且n_estimators達到一定數量后，在增大n_estimators獲得的模型提升會很小。因此，選擇一個最優的n_estimators對模型的建立至關重要。
基于所選取的六個特征向量（變量），我們將參數n_estimators的范圍設定在1～200之間，并以1為步長進行200次迭代，進而比較模型對電影總票房的預測精確率，如圖1所示。
通過觀察圖1可以發現，隨著n_estimators的增加，模型預測的準確率會快速增加，但隨著n_estimators值的進一步增大，模型的精確率并沒有多大改變而是處于一個區間震蕩。
（2）對子模型影響類參數進行調整。參數max_depth表示在建立子樹時候的深度。經過初步的篩選，我們已將max_depth的范圍限定在1～10，并以2為步長進行多次迭代。通過對比精確度的高低得到最優參數值，如圖2所示。
觀察圖2可發現，隨著max_depth的增加，模型的精確度有了顯著的提高。但當max_depth被賦予的參數進一步增大時模型的精度并沒有進一步提升，而是處于恒定值不變。將參數n_estimators與參數max_depth結合后進一步比較發現：固定max_depth參數不變時，n_estimators取值在（0，75）之間時，精確度的波動性較大，當n_estimators取值大于75時，模型精確度近乎不變;固定n_estimators參數不變時，當max_depth參數取值從1過度到3時，模型的精確度有了顯著提升，但當max_depth取值在（3，10）之間時，模型精確度并沒有太大提升。出于降低計算量考慮，通過圖2可將這兩個參數值分別設置為n_estimators=175、max_depth=7。
4. 參數可行性檢驗
調參的最終目的是使模型精度的方差最優化，即得到一組方差最小的參數組合。由于方差的比較會受到數據量級的影響，因此，此處我們選取精確度的變異系數作為參數優劣的指標。
通過觀察圖3容易發現，變異系數會隨著n_estimators的增大而減小，最終趨向于某一個值;變異系數同樣會隨著max_depth的增大而減小，并且同樣趨向于某一個值。因而，前文所選取的參數值滿足參數調優的要求，并且在現有變量條件下可以認為是最優參數值。
從近五年國產影片的可用數據中隨機篩選25條數據作為測試集對建立的模型進行預測。觀察圖4發現，電影票房的預測值與真實值之間擬合較好，并且計算機反饋出的模型精確率達到86.1%左右，已經處于一個很高的水平。進一步證明了所建模型具有很高的可用性。
五、實證分析
為了檢驗模型的可行性，本文對用最新上映的國產科幻電影《流浪地球》為例，從票房的預測面進行實證分析。
（一）數據的獲取與量化
利用python網絡爬蟲分別從貓眼電影、微博、藝恩網上爬取所需要的數據并進行量化，量化結果如下。
1.片長
從貓眼電影平臺上獲取該電影片長為128分鐘。
2.上映日期
該電影上映的日期為2019年2月5日，屬于春節賀歲檔類型。
3.首日評分
貓眼平臺反饋的評分信息為9.3。
4.首日評論數
以貓眼電影提供的數據為準。
5.演員
該電影的主演分別是吳京、屈楚蕭、李光潔、吳孟達、趙今麥。
（二）模型建立與預測
利用本文建立的隨機森林模型，調整參數max_depth=7，n_estimators=175至最優，得到《流浪地球》電影票房的預測值為43.11億。參照貓眼電影給出的估計值47.52億作為真實值進行比較。誤差在7%左右，處于可以接受的范圍內。
（三）預測結果分析
通過上述結果可知《流浪地球》是一部新年賀歲檔，且依據上映首日的相關數據，可以推測這是一部極具吸引力的影片，具有很大的市場。因此，影院可以加大對《流浪地球》的排片場次，加大宣傳力度。
參考文獻：
[1]蘇·奧默爾，蘇紋.測定愿望：蓋洛普和好萊塢的觀眾研究[j].世界電影1992（04）：81-119.
[2]王錚，許敏.電影票房的影響因素分析——基于logit模型的研究[j].經濟問題探索，2013（11）：96-102.
[3]li zhuang， feng jing， xiao-yan zhu. movie review mining and summarization[c]//proceedings of the acm 15th conference on information and knowledge ，2006.
[4]方匡南，吳見彬，朱建平，et al.隨機森林方法研究綜述[j].統計與信息論壇，2011，26（03）：32-38.
[5]周元嬌.篩選逐步回歸方法的改進研究[d].揚州：揚州大學，2011.
*本文為江蘇省大學生創新創業訓練計劃國家級立項——“基于npl的a股市場輿情監控及其量化投資策略研究”（項目編號：szdg2019039）成果之一。
（作者單位：南京郵電大學）
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精選輿情分析報告范文六
（一）反映市管干部違紀違法、違反八項規定精神的內容。
（二）反映紀檢監察干部違紀違法、違反八項規定精神、工作不作為等內容。
（三）反映我市紀檢監察工作的負面輿情和正面信息。
（四）反映我市鎮、村干部違反八項規定精神，或者在扶貧濟困、強農惠農、農村三資管理等領域侵犯群眾利益的相關信息。
（五）反映我市其他黨員領導干部違紀違法，影響較為惡劣的相關信息。
精選輿情分析報告范文七
第一章 總則
第二章 輿情分類
第三章 輿情處置
第一節 責任主體及分工
第二節 輿情監測
第三節 輿情研判
第九條 一級輿情，由領導小組和玉溪公路黨委召集涉事部門舉行輿情研判聯席會議，研究制定輿情處置方案。
第十條 二級輿情由領導小組和涉事部門及時進行研判。對輿情的性質、輿情走勢、可能出現的風險等進行及時準確的評估并制定輿情處置方案。
第十一條 三級輿情由領導小組辦公室告知涉事部門，涉事單位進行處理，處理結果報局黨委。
第四節 輿情報送
第十五條 三級輿情采用直辦制。由分局黨總支指導涉事部門直接進行處理。
第五節 處置原則、流程及要求
第十六條 輿情處置按照“三同步”原則進行，即事件應急與新聞應急同步布置;處置工作與對外發布口徑同步研究;處置授權與發布授權同步安排。
第十九條 各部門需要協調市外、省外媒體采訪報道的，須出具書面報告，請求市局有關部門協調處理。
第六節 輿論引導
第二十四條 召開新聞發布會時，有涉外、中央及省級新聞媒體參加的，須在市局黨工部、省局宣傳處指導下進行。
第二十五條 各地各部門在接受媒體采訪、對外披露信息時，必須統一事實、統一數據、統一口徑、統一出口。
第四章 考評
第五章 附則
第三十條 本細則由華寧公路分局輿情處置工作辦公室負責解釋。本細則自印發之日起施行。本細則屬內部管理細則，對相關內容務必保密。
第三十一條 本細則自2017年1月10日起實施
精選輿情分析報告范文八
上下級關系
社會輿情對社會發展的影響分析
社會輿情的快速發展，給社會帶來多方面的影響。一方面，積極的社會輿情對我國經濟社會發展、公民政治參與能力提高、良好社會風尚形成起到了積極推動作用；另一方面，消極的社會輿情容易引發不良社會心態、激化社會矛盾、影響社會和諧穩定。
社會輿情的積極作用：
2、提高公民政治參與能力。當前，公眾主動利用各種渠道和平臺進行利益表達和提出權利訴求已經由個案發展為較普遍的現象。
社會輿情的負面作用也不容忽視:
1、催生不良社會心態。 “仇官”、“仇富”和“社會公正焦慮感’等現象仍然存在；對一些社會突發事件應對不當或不及時，引來各種猜測、懷疑、炒作，致使部分公眾情緒消極。