本月月初，粉絲口碑超好的「零差評」偶像周杰倫發生了一件在網路上引起軒然大波的演唱會「怒斥」保安事件，雖然周杰倫在第一時間出面道歉，一場牽涉各方的「口水戰」還是發生了。

我們通過解析4月27日至5月12日新浪微博上與「周杰倫」相關的1569410條微博內容、關鍵微博下的113795條轉發和119590條評論數據，為你還原此次事件發生始末的輿論傳播情況，看看大數據是如何對這場危機公關事件進行輿論監控的。

一、 事件回溯

二、 熱議持續四天，網路輿論兩達高潮

圖1：每日事件相關微博量統計

我們統計了新浪微博全網與事件相關的微博，發現在4 月30 日事件發生後和5 月3 日「一個有點理想的記者」質疑微博發布後出現了兩次「輿論高潮」。

圖2：每小時微博量及各時間段微博量統計

四個關鍵時間點：

4 月30 日22:16 「怒斥」事件發生；

4 月30 日23:13 周杰倫進行第一次道歉；

5 月1 日17:59 周杰倫進行第二次道歉；

5 月3 日9:04 《周杰倫罵警察滾出去的後續》微博短文發表。

從每小時微博量來看，有四個關鍵時間點之後出現了微博量的驟增，關鍵時間點之後的微博量都翻了一番。

從微博量的趨勢線來看， 「理想記」發表的「質疑」微博所引起的輿論波動比事件曝光和兩次道歉時更大。與「道歉」微博發布後評論數量「穩步降溫」不同的是，「質疑」微博發布後的一個小時內就聚集了12000 條評論，其後一小時卻迅速降溫到不足1000 條。

圖3：高頻關鍵詞

根據關鍵詞的排名我們可以看出網友對於此次「保安」事件關注的兩個焦點，一是周杰倫在演唱會現場罵的是「保安」還是公職人員「警察」，二是周杰倫向警察道歉的事件本身。

三、 公開道歉難奏效，負面報道傳染性高

我們統計了三條關鍵時間點微博的總轉發量、總評論量、參與人數和點贊人數，對帶有正面和負面內容性質的微博發表後24 小時內的傳播情況進行分析。

微博1：第一次文字道歉

圖4：文字道歉輿論擴散分布圖

備註：輿論擴散情況通過參與人數、評論人數、轉發人數和點贊人數衡量，其中參與人數、評論人數、轉發人數的每一層擴散圈代表2 萬/人次，點贊數每一層擴散圈代表0.4 萬/人次。每隔兩小時繪製一層四邊形，內層四邊形面積越大，代表對應時間段輿論擴散速度越快。

這條微博顯然是條正面內容的微博，該條微博的輿論擴散速度在兩個小時後開始降低，12 個小時後基本停止增長，微博下的評論和轉發量都不足2 萬。

微博2：第二次視頻道歉

圖5：視頻道歉輿論擴散分布圖

第二次道歉微博的轉發數和點贊數增速比第一次道歉慢，網友的聲援量遠沒有想像中的高，說明吃瓜群眾對於道歉這件事情並不買賬，第二次道歉的影響力已經被削弱。

微博3：杰倫罵警察滾出去的後續（「一個有點理想的記者」微博）

圖6：「理想記」輿論擴散分布圖

而在「一個有理想的記者」的「周杰倫罵警察滾出去的後續」微博發布之後，在短短3小時內其參與、評論、點贊的人數超過了兩次「道歉」微博在24 小時內的數量總和，擴散範圍廣且速度較快。說明不少吃瓜群眾並沒有「被寵愛的幸福感」，不少黑子和營銷號也乘機進行炒作。

四、 從「護粉」到「聲討」的輿論轉向

我們對網友每日發布的微博內容進行分詞和頻率統計，把每日頻率最高的前10 個詞作為每日關鍵詞，並對比它們頻率的變動情況。

圖7：Top10關鍵詞統計

4 月30 日關於安保人員的Top10 關鍵詞只有「保安」。5 月1 日，「警察」和「公安」兩詞的頻率迅速上升，說明有機智的網友發現周杰倫在演唱會現場怒斥的安保人員其實是執勤的警察，對周杰倫公然對執勤警察喊出「滾出去」以及粉絲以「保安」為名粉飾偶像過失的行為進行聲討，輿論變得嚴肅而有攻擊性。

5 月2 日「道歉」超過「警察」成為了網友關注的焦點。當天央視對周杰倫及時道歉的行為進行了正面報道，大概舒緩了公眾的緊張情緒。

5 月3 日， 「警察」和「粉絲」上升為排名靠前的焦點，「一個有理想的記者」的大V號爆出周杰倫的「道歉」行為其實是被迫的，並在微博短文里用了「6 萬粉絲」、「滾出去」、「被迫道歉」等字眼煽動了網友的負面情緒，再次將整件事情引上被熱議的高潮。

五、 網友的消極情感上漲了6%

我們選取了事件發生前西安演唱會的4 條微博和下一場重慶演唱會的14 條微博，對網友的評論進行了情緒分析，看看網友對周杰倫及周杰倫演唱會的態度改變有多大。

圖8：兩場演唱會微博評論情緒分析

從情緒分析對比圖中看出，我們發現積極評論的佔比降低了2%（紅色扇形部分），消極評價的佔比上升了6%（藍色扇形部分），所以事件給周杰倫帶來了一定的負面影響。

黑子們「噴」他是「戲子」、不知輕重，罵粉絲過於盲目崇拜，直到下一場演唱會仍揪著不放。大部分粉絲認為周杰倫雖然有過，但仍表示了對偶像的支持。此次「保安」事件使得下一場重慶演唱會的點歌環節被取消，粉絲對此表示惋惜，同時也表示理解。

六、 大數據輿情監控幫你「操控人心」

微博、微信、論壇、等社交媒體加劇了輿論的快速傳播，任何一個公眾事件經過無數次放大加工後容易形成巨大的輿論浪潮。

對公眾人物和企業品牌而言，這並不是什麼壞事：每個人都可以在網上自由表達，同時也為我們把握輿情、引動公眾言論走向提供了便利。因此，如何在事件被放大之前進行實時監控及合理引導輿論走向顯得極為重要。

利用大數據手段進行網路輿情監控，可以為公眾人物、公司品牌甚至政府部門處理「危機」事件提供良好的助力:

1.數據反映客觀事實，掌握事情發展勢態

通過對網路、微博、論壇等社交媒體信息自動化採集和深度解析，能客觀、準確地反映輿論勢態，幫助進行有效的預警和研判。

2.實時輿情監控，把握關鍵時機

實時監測最新輿情數據，跟蹤事件走勢、傳播路徑，為公關團隊介入事件的最佳時機提供有效建議。

3.發現熱議關鍵詞，定製輿論引導策略

通過大數據文本分析、情緒分析，發掘公眾對於事件關注的焦點，定製合理的輿論引導策略、營銷腳本，做到神不知鬼不覺地「操控人心」。

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