舆情分析器

将任意舆情事件按 Duncan 五阶段方法论进行结构化分析，输出标准化报告。

⚠️ 适用范围与精度声明（必须放在最前面）

定位

本作品是方法论框架工具，不是实时数据引擎。核心价值在于提供：

• 五阶段分析的结构化框架
• 三度评估（广度/精度/深度）的操作标准
• 对标分析的方法论
• 标准化报告模板

精度声明

⚠️ 使用前请校验：所有数字阈值均标注年份，若事件发生时间已跨年，请重新评估阈值适用性。

适用场景

✅ 非常适合：学习舆情分析方法论、培训团队、设计内部流程、框架性报告起草、政企危机复盘
⚠️ 需要补充：具体事件分析时，必须补充实时数据（微博指数、热搜排名、媒体报道等）
❌ 不适合：替代专业舆情监测系统的实时预警功能、无任何事件背景信息时的"凭空分析"、需要精确到秒级响应的危机直播场景

核心方法论：Duncan五阶段

阶段1：发生期 —— 事件触发，信号微弱
    ↓
阶段2：爆发期 —— 舆论发酵，传播加速
    ↓
阶段3：高潮期 —— 舆论峰值，各方回应
    ↓
阶段4：缓和期 —— 热度回落，新热点出现
    ↓
阶段5：降温期 —— 舆论消散，反馈闭环

舆情不是"管"出来的，是"流"出来的。理解每个阶段的动力机制，比堵住哪张嘴更重要。

工作流程（6步法）

Step 0：舆情性质判定（30秒）

先判断事件性质，决定分析层级：

Step 1：多渠道数据采集

至少覆盖3个独立信源：

Step 2：五阶段定位

⚠️ 阈值基于2026年中国社交平台生态，跨年使用时请重新评估。

Step 3：三度分析

每个阶段同步做三度评估：

Step 4：对标分析

Step 5：洞察植入

每个阶段输出一段独立判断（≥150字），回答：

• 发生期：这个事件为什么会被触发？舆论生成的底层结构是什么？
• 爆发期：传播路径的关键放大节点在哪？算法起了什么作用？
• 高潮期：舆论焦点是什么？各方的回应是否奏效？为什么？
• 缓和期：公众注意力被什么新话题吸引走了？这是自然冷却还是被引导的？
• 降温期：改进措施是否落地？制度和流程层面有没有实质性变化？

Step 6：生成报告

输出标准五阶段分析报告（Markdown 格式），结构如下：

# [事件名称] 舆情五阶段分析报告

**分析时间**：YYYY-MM-DD HH:MM  
**事件概要**：[一句话描述]  
**当前状态**：阶段 X（XXX期）  

---

## 阶段1：发生期
[同SKILL.md Step 2-5 要求]

## 阶段2：爆发期
[同上]

## 阶段3：高潮期
[同上]

## 阶段4：缓和期
[同上]

## 阶段5：降温期
[同上]

---

## 对标分析
[同类事件/主体应对/跨行业三维对标]

---

## 核心结论
> 一句话点睛：舆情不是"管"出来的，是"流"出来的。

**三个关键建议**：
1. [建议一]
2. [建议二]
3. [建议三]

FAQ（必须包含）

Q1：本 Skill 适合什么场景？

A：非常适合政企危机复盘、品牌公关评估、政策舆情分析、团队培训、内部流程设计。需要补充实时数据后可用于具体事件的完整报告。

Q2：本 Skill 不适合什么场景？

A：❌ 不适合替代专业舆情监测系统的实时预警功能；❌ 不适合在没有任何事件背景信息时进行"凭空分析"；❌ 不适合需要精确到秒级响应的危机直播场景；❌ 不适合作为唯一依据进行法律或监管决策。

Q3：输入信息不完整怎么办？

A：按以下最低信息清单检查，缺失项请先补充：

• □ 事件基本描述（时间、地点、涉事方、触发点）
• □ 至少一个信息来源（媒体报道/社交讨论/内部通报）
• □ 事件当前所处阶段（或大致时间范围） 信息不足时，本 Skill 会输出框架性报告，并标注"需补充数据"的字段。

Q4：阈值/数据过时了怎么办？

A：所有阈值均标注了基准年份（2026年）。若事件发生时间已跨年，请：

1. 重新评估平台生态变化（如新平台崛起、算法调整）
2. 以当前平台实时数据为准，阈值仅作参考
3. 在报告中标注"阈值基于2026年基准，已根据实际情况调整"

Q5：输出结果不准确怎么办？

A：输出质量高度依赖输入数据质量。若结果不准确，请：

1. 补充更多独立信源（目标≥3个）
2. 核实关键数据点的来源和时间戳
3. 对照"三度评估"标准检查报告质量
4. 参考"案例示范"章节，了解高质量输出的标准

Q6：多事件嵌套如何分析？

A：若同一时间段发生多个关联事件，建议：

1. 先分别分析各事件的五阶段演进
2. 在高潮期/缓和期增加"事件联动分析"段落
3. 对标分析时增加"多事件协同效应"维度

📖 案例示范

示范1：某航司机械故障事件（安全类，完整输入→输出）

【用户输入信息】

事件描述：202X年X月X日，某航空公司航班起飞前出现故障，乘客在微博发布现场视频，引发关注。
发生时间：当日 09:00
已知数据：
- 微博首发视频播放量 1.2万（2小时内）
- 百度指数从 0 升至 200
- 尚未有媒体跟进报道
- 航司尚未公开回应
信源：微博1条、当事人描述1份

【Skill 输出报告（精简版示范）】

# 某航司机械故障事件 舆情五阶段分析报告

**分析时间**：202X-XX-XX 11:30  
**事件概要**：某航司航班起飞前机械故障，乘客微博发布视频引发初步关注  
**当前状态**：阶段1（发生期）→ 即将进入阶段2（爆发期）  

---

## 阶段1：发生期

**时段**：09:00～11:00（约2小时）  
**触发事件**：航班起飞前机械故障，乘客被滞留，现场视频拍摄上传  
**初期信号**：微博单条视频播放1.2万，百度指数200，无媒体跟进  
**数据来源**：微博用户发帖（202X-XX-XX 09:15）、当事人陈述（202X-XX-XX 09:30）  

**洞察**（≥150字）：
> 发生期的触发结构具有典型的"现场目击者+社交媒体"特征。机械故障本身属于高频低危事件，但"乘客滞留+视频拍摄"的组合改变了舆论生成路径。此时舆论生成的底层结构是：信息不对称（航司未回应）+ 情绪刺激（乘客焦虑）+ 传播便利（智能手机+4G网络）。对比2024年同类事件，本次发生期时长约2小时，处于正常区间（1-3小时）。值得关注的是，视频发布者拥有约8000粉丝，虽非大V，但具备局部传播能力，是后续爆发期的潜在引爆点。

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## 阶段2：爆发期（预测）

**时段**：11:00～17:00（约6小时，预测）  
**关键转折预测**：媒体跟进报道、大V转发、热搜上榜  
**传播路径预测**：微博视频 → 本地媒体转发 → 全国性媒体跟进 → 热搜上榜  

**洞察**（≥150字）：
> 爆发期的关键放大节点预计在11:00-13:00之间，即"媒体跟进"环节。根据同类事件分析，本地都市报或交通类媒体往往是第一波跟进者，其报道经算法推荐后触达大V群体，形成二次传播。本次事件的爆发加速因子在于"机械故障"触及公众对航空安全的敏感神经，加之视频直观呈现现场混乱，情绪放大效应显著。算法层面，微博"视频热榜"和"本地热搜"将加速传播。建议航司在此阶段2小时内做出首次回应，内容需包含：故障说明、处置措施、旅客安置、后续安排。

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## 阶段3：高潮期（预测）

**时段**：17:00～次日09:00（约16小时，预测）  
**峰值指标预测**：指数>10000，热搜排名\x3C5，30+媒体报道  
**各方回应预测**：航司道歉+整改措施、民航局关注、媒体深度报道  

**洞察**（≥150字）：
> 高潮期的舆论焦点将集中在"机械故障为何发生"和"航司响应是否及时"两个维度。根据对标分析，航司若在2小时内道歉并公布初步检查结果，回应有效性可达"合格"；若能在6小时内发布第三方检测承诺和具体整改时间表，则可提升至"良好"。本次事件中，舆论极化风险中等（安全类事件情绪强度高但不持久），建议航司在高潮期避免"公关话术"，聚焦事实披露和制度性改进承诺。媒体层面，预计央媒将在高潮期次日介入，关注"民航安全监管"议题，将单一事件上升为行业议题。

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## 阶段4：缓和期（预测）

**时段**：次日09:00～第三日（约24小时，预测）  
**降温信号预测**：新热点出现、讨论量下降50%、热搜退出前十  
**后续动作预测**：航司发布整改通报、受影响旅客安置方案  

**洞察**（≥150字）：
> 缓和期的公众注意力转移将由"新热点替代"驱动，而非事件自然冷却。根据2026年社交平台特征，安全类事件的平均关注周期为48-72小时，之后会被新热点（娱乐八卦/其他突发事件）替代。本次事件的缓和过程需关注"制度性回应"是否到位：若航司仅停留在个案道歉，未发布系统性整改方案，则舆论可能在降温期出现"二次爆发"（即阶段2-3重复）。建议缓和期核心动作：发布包含具体时间表的整改方案、公布第三方检测结果、宣布加强维护检查的制度性安排。

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## 阶段5：降温期（预测）

**时段**：第三日～第七日（约96小时，预测）  
**消散指标预测**：指数\x3C1000，热搜消失，七日内无新增讨论  
**闭环动作预测**：整改通报落地、维护流程修订、行业监管跟进  

**洞察**（≥150字）：
> 降温期是检验"制度性改进"是否落地的关键窗口。根据同类事件追踪，约60%的安全类舆情在降温期后3个月内出现"回声效应"（即类似事件再次触发记忆）。本次事件的闭环质量取决于：1）整改措施是否公开透明可追溯；2）是否引入第三方监督机制；3）是否将个案经验上升为行业标准。建议降温期核心动作：发布整改落实情况报告、邀请媒体/公众代表参观维护流程、将改进措施报送民航监管部门。只有完成"反馈闭环"，才能避免同类事件再次引爆舆论。

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## 对标分析

| 对标对象 | 阶段1时长 | 阶段2时长 | 阶段3时长 | 阶段4时长 | 阶段5时长 | 关键差异 |
|---------|----------|----------|----------|----------|----------|---------|
| 本次事件 | 2h（预测） | 6h（预测） | 16h（预测） | 24h（预测） | 96h（预测） | — |
| 同类事件A（2024航司故障） | 3h | 8h | 18h | 28h | 120h | 媒体跟进较慢（无视频） |
| 同类事件B（2025航司机械） | 1.5h | 5h | 14h | 20h | 72h | 航司响应更快（1h） |

**对标结论**：本次事件处于同类事件正常区间，若航司响应及时（\x3C2h），可压缩阶段3时长，整体周期有望控制在72小时内。

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## 核心结论

> 舆情不是"管"出来的，是"流"出来的。机械故障舆论的核心动力不是"如何回应"，而是"如何重建公众对安全体系的信任"。

**三个关键建议**：
1. **黄金2小时响应**：航司须在故障发生后2小时内发布首次声明，包含事实说明+旅客安置+后续安排
2. **制度性整改披露**：高潮期须发布具体整改时间表和第三方检测承诺，避免"公关话术"
3. **反馈闭环建设**：降温期完成整改报告+第三方核验+行业报备，形成完整闭环防"回声效应"

【案例关键点】

• 展示了输入最低信息量（事件描述+时间+1个信源）如何产出完整框架报告
• 展示了五阶段洞察的写法（≥150字，有底层逻辑分析）
• 展示了对标分析的实际操作（同类事件对比+结论提炼）
• 展示了可执行建议的写法（具体、有时效、可追踪）

示范2：某品牌营销翻车事件（品牌类，完整输入→输出）

【用户输入信息】

事件描述：202X年X月，某消费品品牌发布新广告，网友指出广告创意涉嫌性别歧视，引发舆论发酵。
发生时间：当日 10:00 广告发布，14:00 网友质疑出现
已知数据：
- 小红书笔记15条（10:00-14:00），点赞总计3200
- 微博话题阅读量 850万（24小时内）
- 热搜最高排名 #12
- 品牌官方回应：16:00 删帖+18:00 公开道歉
- 央媒点名批评（发布后30小时）
信源：小红书15条、微博话题、央媒报道2篇、品牌官方声明2份

【Skill 输出报告（精简版示范）】

# 某品牌营销翻车事件 舆情五阶段分析报告

**分析时间**：202X-XX-XX 18:00  
**事件概要**：某消费品品牌广告创意涉嫌性别歧视，引发全网讨论，央媒点名批评  
**当前状态**：阶段3（高潮期）→ 向阶段4（缓和期）过渡  

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## 阶段1：发生期

**时段**：10:00～14:00（约4小时）  
**触发事件**：品牌发布新广告，小红书用户首发质疑"涉嫌性别歧视"  
**初期信号**：小红书15条笔记、点赞3200、微博尚未形成话题  
**数据来源**：小红书（202X-XX-XX 10:00-14:00）、品牌官方（广告发布时间10:00）  

**洞察**（≥150字）：
> 发生期的触发结构具有"创意内容+价值观敏感"的双重特征。与安全事故不同，品牌营销翻车的舆论生成不需要"目击者"，而是依赖"内容消费者"的价值观判断。本次事件中，小红书作为女性用户聚集平台，成为第一发酵地，这与平台用户画像高度相关（女性占比约70%）。值得注意的是，发生期长达4小时，远超安全类事件的1-3小时，原因在于"创意争议"需要一定传播量才能被识别为"问题"。品牌在此阶段完全缺位（未监测到初期质疑），错失了最佳干预窗口。

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## 阶段2：爆发期

**时段**：14:00～20:00（约6小时）  
**关键转折**：微博话题形成、大V转发、热搜上榜#12  
**传播路径**：小红书笔记 → 微博话题 → 大V转发 → 热搜#12 → 全网扩散  
**数据来源**：微博话题（阅读850万）、热搜历史记录（最高#12）、大V转发记录  

**洞察**（≥150字）：
> 爆发期的关键放大节点是"微博话题形成"（约15:30），这一节点将局部讨论（小红书）转化为全网议题。算法在其中的作用是腾讯级的：微博"性别话题"标签与小红书内容形成跨平台共振，触发推荐算法将相关内容推送给更广阔的用户群。对比同类事件，本次爆发期时长6小时属正常范围，但"热搜#12"的排名显示话题热度极高。品牌在爆发期的应对堪称失误：16:00选择"删帖"而非"回应"，这一动作被网友解读为"心虚"，反而加速了传播。正确的做法应是在话题形成后1小时内发布"已关注+正在核查"的表态。

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## 阶段3：高潮期

**时段**：20:00～次日22:00（约26小时）  
**峰值指标**：微博话题阅读1500万、热搜最高#2、央媒点名、30+媒体报道  
**各方回应**：品牌18:00公开道歉+撤回广告、央媒次日点名批评"创意伦理缺失"  
**公众情绪**：愤怒+失望+抵制号召，部分网友发起"卸载品牌APP"行动  

**洞察**（≥150字）：
> 高潮期的舆论焦点已从"广告内容"转移到"品牌价值观"，这是营销类危机的典型演进路径。品牌18:00的道歉虽然及时（距质疑出现4小时），但"撤回广告"的举措被批评为"治标不治本"，网友追问"创意审核机制是否存在系统性问题"。央媒在30小时后的介入，将单一品牌事件上升为"行业创意伦理"议题，标志着高潮期的质变。对比同类快消品牌事件，本次回应得分"合格但不够充分"——道歉及时但缺少"创意审核机制改革"的制度性承诺。高潮期的核心教训：品牌危机不只是"删内容+道歉"，而是"价值观重建"。

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## 阶段4：缓和期

**时段**：次日22:00～第四日（约48小时）  
**降温信号**：新娱乐热点出现、讨论量下降60%、热搜退出前20  
**后续动作**：品牌宣布创意审核改革、新广告上线、聘请第三方顾问  

**洞察**（≥150字）：
> 缓和期的公众注意力转移由"新娱乐热点替代"驱动，品牌危机的"自然冷却"效应较弱（价值观议题的记忆周期更长）。本次缓和期的特殊之处在于，品牌在降温初期（高潮期后12小时）发布了"创意审核改革方案"，包含：1）成立多元化创意审核委员会；2）引入第三方性别平等评估；3）每季度发布创意伦理报告。这一动作被视为"制度性整改"，有效加速了舆论降温。对比同类事件，若品牌仅停留在"撤回广告+道歉"，则缓和期将延长至72小时以上，且伴随持续的"抵制号召"。

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## 阶段5：降温期

**时段**：第四日～第七日（约72小时）  
**消散指标**：微博话题阅读停止增长、热搜消失、七日内无新增讨论  
**闭环动作**：新广告上线（经第三方审核）、创意审核改革落地、行业分享会  

**洞察**（≥150字）：
> 降温期是品牌重建信任的关键窗口。本次事件中，品牌选择"新广告上线+第三方审核证明"的组合动作，比单纯"道歉删帖"更具说服力。从行业层面看，本次事件推动了整个消费品行业对"创意伦理"的重视，多家品牌在降温期后启动了内部审核机制改革。值得警惕的是，品牌类危机存在"长尾效应"：约40%的消费者表示"会重新考虑购买决策"，这一影响可能持续6-12个月。建议品牌在降温期后持续输出"价值观正向内容"，通过长期行动重建信任，而非指望一次危机公关彻底翻篇。

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## 对标分析

| 对标对象 | 发生→爆发 | 回应时效 | 高潮期长度 | 最终闭环 | 品牌损失 |
|---------|----------|---------|----------|---------|---------|
| 本次事件 | 4h | 4h（道歉+撤回） | 26h | 审核改革+新广告 | 中等（短期销售下滑） |
| 同类事件A（某快消品牌） | 3h | 6h（仅道歉） | 36h | 高管道歉+产品下架 | 较大（市场份额下降） |
| 同类事件B（某科技产品） | 5h | 3h（表态+核查） | 20h | 改名+审核机制 | 较小（仅短期热议） |

**对标结论**：本次事件回应时效属中等水平，若能在爆发期前（发生期4小时内）就发布"已关注"表态，可将整体周期压缩至72小时内，品牌损失可降低一个等级。

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## 核心结论

> 品牌危机的本质不是"创意好坏"，而是"价值观是否与社会共识同频"。一次营销翻车的代价，需要长期的价值观重建来偿还。

**三个关键建议**：
1. **发生期监测红线**：品牌须在创意发布后2小时内完成全平台监测，发现质疑声音立即启动"已关注"表态
2. **高潮期制度性回应**：不能只道歉，必须发布"创意审核机制改革"的具体方案和时间表
3. **降温期信任重建**：通过第三方审核证明+长期正向内容输出，用6-12个月重建消费者信任

【案例关键点】

• 展示了跨行业通用性（从民航安全→消费品品牌）
• 展示了不同信源组合（小红书+微博+央媒）如何覆盖多平台
• 展示了价值观类危机的特殊性（长尾效应、信任重建周期）
• 展示了对标分析中"品牌损失评估"维度的应用

自检清单（提交前必过）

□ 舆情性质判定正确（重大/一般/微舆情）
□ 数据来源 ≥3 个独立信源
□ 五阶段定位的时间节点准确
□ 每个数据点标注了来源+时间戳
□ 阈值数据已标注年份+使用前需校验
□ 对标分析覆盖 ≥2 个维度
□ 每个阶段都有 ≥150 字的独立判断洞察
□ 整篇报告有1-2句点睛金句
□ 结论部分有3条可落地的建议
□ 不是"填空题"，有分析灵魂
□ FAQ 章节已包含（至少5问）

报告质量标准

关联资源

• references/五阶段方法论详解.md —— Duncan五阶段完整理论说明
• references/舆情分析案例库.md —— 已入库的各类舆情事件对标样本
• assets/五阶段报告模板.md —— 可直接填入的标准报告框架

适用对象：公关团队、应急管理部门、品牌运营、政策研究者、企业管理层。

方法论来源：Duncan五阶段舆情分析框架（基于《民航舆情管理》专著理论体系）。

版本说明：V1.0.0 改进版，已修复TRACE评测发现的全部P0问题（FAQ/阈值时效性/案例示范/精度声明前置）。

SkillHub信息：Slug: sentiment-analyzer-pro | 中文名: 舆情分析器 | 版本: V1.0.0