面对突发事件如何处理网络舆情？
按照社会政治态度性质不同， 可以把网络舆情分为正面网络舆情和负面网络舆情。 负面网络舆情会引发群体性事件， 弱化政府公信力， 造成社会认同危机， 影响社会稳定。 要想缓解网络舆论造成的巨大冲击， 有效管理网络公共空间， 正确引导网络舆情发展。
增强网络监管和网络执法队伍建设
应建立一支网络监管队伍。 设立专门的办事机构， 有统一严格的规章制度， 明确的责任落实制度。 队伍中的舆情监测员运用短信、 电子邮件、 在线输入等方式上报舆情信息， 经舆情技术人员整理， 利用舆情智能分析技术对网络舆情做整体分析， 及时掌握有关舆情动态和危机征兆， 以舆情专报的形式向部门主管反馈， 进而上报领导。当网络舆情突发事件发生时， 网络监管队伍可迅速转成网络舆情突发事件指挥中心。 这样可以提高事件响应速度， 尽快采取有效措施， 沉稳应对网络舆情突发事件。
建立健全网络舆情应对和防范机制
首先， 不断运用网络技术收集、 筛选、 分析、 研判、 过滤网络上的负面网络舆情。 通过网络信息分析研判系统， 实时监控网络信息发生和发展动态， 提高负面网络舆情的预警预防机制。 其次， 继续发挥内部网络作用， 建立信息预警机制， 使网情动态等涉及群体性事件方面的情报能够达到实时共享， 一方预警， 多方联动。 最后建立快速有效的联动机制。
2019-07-19 · 政企舆情大数据服务平台
新浪舆情通
自媒体的迅猛发展，导致互联网上产生的一些不实或者不起眼的信息可能会在不经意间被迅速扩大，企业发现不及时或处理不当，极易发酵成舆情危机。舆情危机的危害不仅会使公众对该企业品牌信任度下降，甚至有可能影响企业未来发展。因此，如何预防及应对网络舆情危机问题已经成为企业能否可持续发展的“必修课”。下文以“泡泡玛特被爆甲醛超标”事件为例，来说说企业在面临此类舆情危机时该如何应对。
一、突发事件演变为舆情危机
近日，有网友爆料，自测出收藏的几款泡泡玛特的Molly系列娃娃甲醛含量超标，引发热议，一时把泡泡玛特推到了舆论的风口浪尖。
随后，在2019年7月3日19时14分，泡泡玛特官方微博 @POPMART泡泡玛特 在微博发出“关于#爆泡泡玛特甲醛超标#的声明”，表示产品在上市前均取得检测报告，各项指标符合国家相关法律法规。对于这一回应，网友是如何看待的呢？泡泡玛特甲醛超标又是如何被爆出来，引发众多网友关注的呢？
全网共产生28277条相关信息，微博信息占比98.49%
泡泡玛特被要求给出合理解释
二、如果你是泡泡玛特舆情应对负责人，你会如何处理本次危机？
任何企业爆发的危机事件都具有强大的舆论关注性, 能作为重大新闻题材成为众人关注的焦点。面对此次的舆情危机，我会从舆情发展的3个时期即萌发期、成长期和消逝期进行“对症下药”，可分为事前预防策略、事中应对策略、事后修复策略。
1、完善产品，提前预防
①做好企业产品和服务
首先，企业要加强自身约束力，加大对产品质量、服务等方面的监管，这样可以使企业从根本上减少负面舆情爆发的可能。其次，在做好自身的同时，也要警惕竞争对手的恶意攻击，随着企业竞争的加剧，会有些企业使用非正途的手段进行对竞争企业的恶意攻击。对于这种情况企业要提前做好应对措施，时刻警惕避免措手不及。
②建立舆情监测系统
及时发现舆情，防止舆情不受控的发酵，需要两个步骤：一是快速、全面地抓取尚未形成大范围影响的网络舆情信息。新浪舆情通的系统24h无间断实时监测全网信息，关键词一有触发，系统第一时间发送预警信息。在数据量方面，采集全网各类型数据，日增数据1亿+，千亿存量数据，微博独家数据授权。
二是精准的数据采集和处理，新浪舆情通大数据处理技术经历了千亿级数据的训练和锤炼，已经形成稳定准确的数据处理体系。自动对数据进行数据采集、数据清洗、数据处理、数据存储、索引构建等过程。
2、用事实回应舆论质疑
企业舆情危机发生后，公众往往非常关心事件的真相、对公众的危害、相关企业的态度、如何处理等信息，像泡泡玛特虽已及时做出书面声明，但网民并不买账，只有公布事件真相才能让这场风波平息。
首先，快速开展调查工作，做到最快时间公布调查结果，减少网民的猜忌和社会的恐慌。并且在各大媒体平台公布事实，如泡泡玛特的产品甲醛没超标，需给网民合理的解释；如产品确实甲醛超标，后续如何处理，赔偿措施如何进行等问题做出详细说明。把握主动权，及时公开真相，才能将舆情危机带来的损失降到最低。
3、避免舆情危机再生
一次舆情危机的结束并不是真正意义上的危机完全解除，舆情危机留下的一些潜在负面影响随时可能死灰复燃。所以，到了舆情消逝期，事后修复一样必不可少。归其根本，顾客实际关注的无非是产品及其相关服务，不论舆情危机的原因来自于产品还是相关负面信息，用事实说话是最有力的。如果企业因为产品质量问题而陷入困境，则提升质量、整改问题是最直接有效的。不断完善自身产品或服务，“吃一堑长一智”，避免重复性的负面舆情。
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