首先，按作者类型筛选——个人资料。它会突出显示用户在其个人页面上发布或转发的所有消息。这样，您就可以筛选出来自社区和媒体的出版物，并从广义上找出用户担心的问题。
其次，根据消息类别（WOM）进行筛选。它会从所有消息中筛选出用户的观点。例如，转发消息不包含在该筛选器中。
WOM —— 用户在信息中表达自己对监控对象的看法。这些看法通常基于个人经验，并针对讨论中的对话者或对话者群体。
确定讨论主题
内容分析的第一步是“热门词汇”报告。该报告会显示消息中最常用的词汇，并考虑到筛选条件。通过此报告，您可以了解用户最关注哪些主题，以及用户使用哪些词汇来描述重要问题。
此报告提供端到端过滤功能。例如，您可以查看人们如何撰写某个主题的总体内容，以及他们在口碑营销 (WOM) 语境下的具体写作方式。此外，点击单词时，过滤功能也会直接生效——系统会打开一份包含该单词使用情况的摘要报告。
您可以按主题过滤包含单个单词和整个短语的消息，类似于创建或编辑主题时的搜索查询。
通过按主题搜索然后标记消息，您可以找到最常讨论的主题。
标记是指为消息分配任意文本标签，以便对其进行分类和筛选的过程。通过分配标签，您可以将消息主流按主题细分为有意义的组。
如何在品牌分析中构建大型数据集。标签使用说明
我们决定找出用户在互联网上最常提及的欺诈行为类型。为此，我们根据搜索查询筛选出 5 种场景，并将与之相关的信息标记为口碑营销 (WOM) 类别。
报告中通过Tags标记了必要的内容，并使用自动可视化的方式评估信息领域的情况。
调查显示，他们最常撰写的关于银行电话诈骗的文章。其次是政府部门，然后是警察部门，诊所（1.8%）和养老基金（1.2%）的诈骗案数量几乎相等。
所获得的数据可用于提高民众的金融和技术素养，并向人们传达特定情况下的行为规则。例如，根据公民的真实经验研究常见的欺诈机制，并开展如何避免此类情况的活动。
通过标记，您可以对任何主题的消息进行细分，并研究公民的意见以确定他们的需求。
设置通知
为了及时了解信息领域的关键变化，您需要设置通知。
警报 是指信息领域发生重大变化时，自动通过 电报筛查 电子邮件或Telegram发送的通知。对于以正面或中性为主的话题，负面消息可能会增加。在这种情况下，警报将成为反危机沟通的信号。
然而，对于民众较为敏感的电话诈骗问题，该话题在品牌分析系统中的调性却非常低。该话题在研究期间的情绪指数达到了-66.5，而经过口碑过滤后，情绪指数则更低，为-71.2。
调性指数是正向性比例与负向性比例之差，反映调性的总体水平。
使用以下公式计算：情绪指数 = 正面消息百分比 – 负面消息百分比
因此，语气级别降低并不意味着即将发生信息危机。
但通知可以帮助追踪来自广泛受众的作者对问题 以下是实现这一目标的道德准则和具体策略： 的提及——这样的消息可以引发类似出版物或讨论的循环，并加剧信息危机。
一旦您在 Telegram 中收到符合您所选参数的消息通知，您就可以按照链接查看原始消息并进行更详细的研究，以做出有关通信的决定。
研究公民使用的平台
VKontakte 和 Odnoklassniki 是政府机构的主要 汤加营销 社交媒体，因为这些平台允许通过 Gosuslugi 进行验证。“政府机构”标签是建立透明沟通和打击虚假信息的重要元素。
然而，公民也会使用其他平台分享经验或提出投诉。了解这些平台并注册账户是及时处理请求的第一步。
要使用品牌分析找到它们，您可以使用来源报告，该报告跨平台收集和可视化数据，同时考虑到消息的动态和语气。