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及时性是所有舆情监测系统的重要性能指标，中信信用卡舆情监测系统也不例外，怎样及时发现负面信息并及时做出应对，是解决的核心问题之一。两个关键点是：

舆情监测的时候，对一些重点信息，尤其是负面信息，需要持续跟踪监测，用图表输出随时间的变化情况，对于变化剧烈的情景，及时作出危机预警或者通知相关人进行危机应对。

为了避免网络公关危机的出现，企业首先应该随时了解自己在网络上的信息动态、受关注程度以及口碑状况，以前的做法主要有几点

经过两个多月的奋战，终于为奇瑞汽车和中信信用卡开发完成了互联网危机信息监测分析平台系统。这本来是两个不同领域的项目，竟然几乎同时接到客户需求，同时开发。还好，其平台核心是一样的，都是互联网信息采集和中文文本分类，而且都是应用于危机公关领域。平台开发团队资源共享，只需要不同的应用开发。

近日接连做了多个电子商务网站上的商品信息的提取和数据挖掘解决方案，主要集中在：商品比价、竞争定价分析、销量分析等领域。近期，陆续将这些解决方案整理出来共享给读者，已经发布的解决方案有：

• 情感和主观观点分类(sentiment and subjectivity classification)：情感分析（sentiment analysis）就是一个文本分类（text classification）问题，主要有两个级别：
  • 文档级别的分类：含有主观观点的文章表达的是正面的还是负面的观点（positive or negative opinion），有个专用名词表示这一类sentiment classification或者document-level sentiment classification
  • 句子级别的分类：主要目的
    • 句子表述的意思是主观的还是客观的，表示这一类的专用名词：subjectivity cl

下面的内容摘自[1]，可以作为市场分析的素材。

待回答的问题

以收取进店费、促销费用以及供应商返点为主要盈利手段的传统零售商，如何驾驭这块全新的市场？

Sentiment analysis(情感分析) or opinion mining(观点挖掘)的目的是判断作者或者演讲者对某个话题（topic）的态度（attitude），所述态度包括：

• 判断
• 评价
• 情绪状况
• 情绪交流等等

互联网进入Web2.0时代后，网络上大量涌现网友创作的内容（user-generated content），因此对这些内容进行情感分析或者观点挖掘具有巨大价值。下面的内容摘自维基百科：

《社交媒体的“钱”途，企业拥有一套社交媒体营销战略的意义》一文向读者展示企业的网络营销战略正在转变，早期的网络营销主要以广告为载体，经历了三个阶段：

根据CNN科技新闻，Facebook最近进行了隐私策略调整，市场调研分析又增添了新手段：使用email（电子邮件）地址挖掘Facebook上的用户信息，获得极具价值的市场概况（marketing profiles）等商业情报信息，可以抓取的信息包括（受用户的隐私设置影响）：名字、头像和其他图片、年龄、地区、兴趣、相片、消息板上的留言（wall posts）、朋友列表和名字，通过数据挖掘算法，可以扫描营销