2025舆情行业用户需求特征报告

2025舆情行业用户需求特征报告引言理解2025年的舆情需求——在变革中寻找确定性

1.1研究背景与意义当时间轴滑向2025年，中国社会正经历着数字技术深度渗透、社会结构加速转型、公众认知水平持续提升的复杂变革在这样的背景下，舆情作为社会情绪的“晴雨表”、公共决策的“参考系”、品牌价值的“试金石”，其形态与影响力已发生质的变化传统的“信息监测-简单分析-被动响应”模式，显然已无法满足新时代的需求从现实场景看，2024年以来，生成式AI引发的“AI伦理争议”、极端天气导致的“民生舆情爆发”、跨境数据流动引发的“国际舆论博弈”等事件频发，公众对舆情的关注度从“事件本身”转向“背后逻辑”，企业对舆情的管理从“危机公关”转向“品牌长期健康”，政府对舆情的应对从“风险管控”转向“治理协同”这些变化的本质，是用户对舆情服务的需求正在从“工具化”向“价值化”“场景化”“人性化”跃迁因此，深入剖析2025年舆情行业用户需求的核心特征，不仅能为行业从业者提供明确的服务方向，更能推动舆情工作从“被动应对”向“主动预判”“协同治理”转型，最终实现舆情价值的最大化

1.2研究方法与框架本报告基于对2023-2024年舆情行业实践案例、头部企业服务动态、典型用户访谈（覆盖政府、企业、媒体、社会组织等12个领域）的深度分析，结合行业白皮书数据与社会趋势观察，采用“总分总”结构展开总起明确2025年舆情行业需求的整体变革方向；第1页共12页分述从需求主体、内容维度、工具支撑、服务模式四个层面，系统拆解用户需求的具体特征；总结提炼核心趋势，并提出行业应对策略报告力求通过“数据+案例+情感”的三维视角，让需求特征既具有理性的严谨性，又具备感性的共鸣感2025年舆情行业用户需求特征分析从“信息传递”到“价值共创”

2.1需求主体的多元化与差异化从“单一角色”到“多元协同”不同主体因自身定位、资源禀赋与目标差异，对舆情服务的需求呈现出显著分化，但又在“社会治理”“市场发展”“公众参与”的大目标下形成协同

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1.1政府从“风险管控”到“治理协同”的需求升级2025年，政府对舆情服务的需求已从传统的“负面信息拦截”“舆情预警”转向“政策落地反馈”“社会情绪疏导”“跨部门协同治理”具体表现为三个层面“政策-舆情”闭环响应不再仅关注政策发布后的舆情波动，而是需要在政策制定阶段就通过舆情分析预判公众关切，例如在2024年某地“老旧小区改造”政策中，政府通过舆情工具抓取公众对“补偿标准”“施工周期”“停车位规划”的高频诉求，提前调整方案，最终使政策落地满意度提升40%；“突发-长效”联动处置对突发事件（如极端天气、公共卫生事件），需求从“快速平息舆论”转向“挖掘事件背后的民生痛点”，并推动长效机制建设例如2024年某省暴雨灾害后，政府不仅需要实第2页共12页时监测舆情热度，更需要分析“受灾区域物资调配”“灾后重建进度”等议题的深层矛盾，为后续政策优化提供依据；“数据-决策”深度融合要求舆情数据与政务数据（如政务服务、民生投诉）打通，形成“数据中台”某试点城市已实现“舆情热点-民生诉求-政务工单”的自动流转，2024年通过该机制解决了

3.2万件民生问题，舆情响应效率提升65%情感共鸣政府不再将舆情视为“麻烦制造者”，而是“治理的镜子”——这种认知转变背后，是对“以人民为中心”发展思想的深化，也是对“共建共治共享”社会治理格局的主动实践

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1.2企业从“危机应对”到“品牌价值管理”的战略延伸2025年的企业舆情需求，呈现出“从被动防御到主动经营”的战略转向尤其对中大型企业而言，舆情已成为品牌建设的“核心资产”，需求聚焦于三个方向“品牌健康度”长期监测不再仅关注“有没有负面”，而是需要构建“品牌-用户-社会”的关系图谱，分析用户对品牌价值观、社会责任、产品创新的情感认同度例如某新能源车企通过舆情工具监测用户对“续航里程”“环保理念”“售后服务”的评价，2024年根据数据调整产品宣传策略，品牌好感度提升28%；“危机预判-响应-修复”全链路管理从“事件发生后灭火”转向“事前风险评估”某餐饮连锁企业引入AI舆情预测模型，通过分析“食材安全”“门店服务”等关键词的情感变化与传播路径，提前识别潜在风险（如某门店“后厨卫生”问题在爆发前3天就被预警），将危机损失降低70%；“跨场景”舆情协同需同时应对国内社交媒体（微博、抖音）、国际平台（Twitter、TikTok）、线下社区的舆情，尤其在跨境第3页共12页业务中，需考虑文化差异、国际规则（如GDPR）对舆情的影响某跨境电商企业通过多语言舆情监测工具，在2024年“黑五”期间提前规避了因“物流延误”引发的海外社交媒体负面传播情感共鸣企业对舆情的态度，已从“不得不做的成本”变为“必须做的战略”——这种转变源于市场竞争的加剧，更源于用户对品牌“温度”的期待不再只买产品，更要买“价值观认同”

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1.3公众从“被动接收”到“主动参与”的权利觉醒公众需求的变化，是2025年舆情行业最显著的“温度信号”随着信息获取能力提升与表达渠道拓宽，公众对舆情的参与从“围观”转向“发声”，需求呈现三个特征“诉求表达”渠道多元化不再局限于传统媒体，而是通过短视频、直播、社区论坛、政务APP等多场景表达诉求某调研显示，2024年76%的公众会通过“政务留言板”或“企业客服社群”反馈问题，较2022年增长120%；“参与深度”从“情绪宣泄”到“理性讨论”公众不再满足于简单的“骂声”，而是希望通过舆情渠道推动问题解决例如2024年某城市“地铁票价调整”舆情中，有公众通过舆情工具整理“通勤成本”“公交接驳”等数据，形成详细诉求报告提交给政府，最终推动票价调整方案优化；“隐私与参与”的平衡需求随着数据安全意识提升，公众既希望参与舆情讨论，又担忧个人信息泄露某社交平台2024年推出的“匿名舆情反馈”功能，因保护用户隐私，使用率在3个月内达58%情感共鸣公众不再是舆情的“被动受众”，而是“主动参与者”和“价值共创者”——这种觉醒背后，是个体意识的崛起，也是社会文明进步的体现第4页共12页

2.2需求内容的深度化与场景化从“信息汇总”到“洞察穿透”2025年，用户对舆情的需求已从“知道发生了什么”转向“理解为什么发生”“未来会怎样发展”，内容维度呈现“深度化”与“场景化”的双重特征

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2.1从“数据汇总”到“洞察穿透”舆情分析的价值跃迁用户不再满足于“关键词提取”“情感正负判断”等基础功能，而是需要更深入的“洞察”能力，具体包括“情感背后的社会心理”挖掘通过舆情文本分析用户情绪背后的深层诉求例如2024年“AI换脸诈骗”事件中，公众的恐慌情绪不仅源于“财产损失”，更源于对“技术失控”“监管滞后”的担忧，舆情工具通过NLP技术识别出这一核心矛盾，为相关部门制定监管政策提供依据；“事件传导路径”的系统分析追踪舆情从“源头”到“扩散”再到“转化”的完整链条，识别关键传播节点与影响因素某舆情服务机构通过“舆情热力图+传播路径模拟”工具，在2024年某教育政策调整事件中，发现“家长KOL”是核心传播节点，提前预警其可能引发的群体效应，帮助企业/政府调整应对策略；“长期趋势”的预测能力基于历史数据与当前舆情特征，预测社会热点议题的演化方向例如某智库通过舆情大数据分析，提前6个月预测到“银发经济”将成为2024-2025年社会热点，并指出“适老化产品设计”“老年数字鸿沟”等细分方向，为企业布局提供决策参考第5页共12页情感共鸣用户需要的是“能解决问题的洞察”，而非“堆砌数据的报告”——这种需求背后，是对“效率”与“价值”的双重追求，希望舆情服务能成为“决策的智囊”而非“信息的仓库”

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2.2从“单一事件”到“系统关联”多维度场景化需求舆情不再是孤立的“事件”，而是与经济、社会、科技、文化等多领域交织的复杂系统，用户需求呈现“场景化”特征“科技伦理”场景生成式AI、基因编辑、自动驾驶等前沿科技引发的舆情，需要专业的技术背景与伦理视角某科技企业2024年推出“AI伦理舆情分析模块”，结合技术专家库与舆情数据，为“AI换脸技术应用”提供“风险评估+公众沟通”方案，使争议事件化解率提升35%；“民生政策”场景如医疗、教育、养老等政策的舆情，需要关注“政策落地细节”与“群体差异影响”例如某地“医保报销改革”舆情中，用户需求不仅包括“报销比例”，还涉及“农村老人操作不便”“慢性病患者用药保障”等细分问题，舆情服务通过“场景化问卷+舆情分析”，形成“政策优化建议清单”；“国际传播”场景跨境舆情需要兼顾“文化差异”“国际规则”与“国家形象”某国际公关公司2024年为某中国品牌海外推广提供舆情服务，通过分析“当地媒体视角”“海外用户评论”“国际NGO报告”，提前规避“文化误解”引发的负面舆情，品牌海外认知度提升22%情感共鸣场景化需求的本质，是用户对“针对性解决方案”的渴望——在复杂多变的社会环境中，单一的舆情分析难以应对具体问题，需要“量身定制”的服务视角第6页共12页

2.3需求工具的智能化与协同化从“人工操作”到“人机共生”技术是舆情服务的“基础设施”，2025年用户对工具的需求已从“功能齐全”转向“智能高效”“协同联动”，具体表现为

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3.1AI驱动的全链路自动化从监测到决策的效率革命AI技术的深度应用，正在重构舆情服务的全流程，用户需求聚焦于三个“自动化”“监测-预警-处置”全链路自动化AI不仅能实时抓取全网信息，还能自动识别“高风险信号”（如负面信息传播速度、情感强度），并生成初步应对建议某企业2024年引入“AI舆情助手”，实现从“信息抓取”到“风险分级”再到“初步应对文案生成”的全流程自动化，平均响应时间从2小时缩短至15分钟；“多模态数据”融合分析整合文本、图片、视频、音频等多模态数据，提升分析准确性例如某政务部门通过AI工具对“网络视频评论”进行情感识别与关键词提取，结合“市民热线数据”，发现某区域“停车位不足”问题的舆情热度被低估，实际投诉量是公开数据的3倍；“个性化模型”训练能力用户希望工具能根据自身行业特性、历史数据训练专属模型，提升分析精准度某零售企业通过上传自身历史舆情数据与用户画像，训练出“品牌健康度评估模型”，使对“促销活动效果”的预测准确率提升42%情感共鸣用户对工具的期待，是“解放双手”——在信息爆炸的时代，人工处理已不堪重负，他们希望工具能成为“智能助手”，而非“额外负担”

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3.2跨平台数据协同打破信息孤岛的技术突破第7页共12页不同平台、不同领域的数据壁垒，一直是舆情服务的痛点2025年，用户对“数据协同”的需求尤为迫切“内外部数据”打通整合企业内部CRM、客服系统数据与外部舆情数据，实现“用户反馈-舆情热点-产品优化”的闭环某快消企业通过“内外部数据中台”，将“用户投诉数据”与“社交媒体舆情”实时关联，发现“包装破损”问题的舆情热度与产品批次高度相关，提前召回问题产品，减少损失2000万元；“跨领域数据”共享在政府、企业、科研机构间建立数据共享机制，例如某城市将“舆情数据”与“交通流量”“水电使用”等民生数据联动，分析“极端天气”对城市运行的综合影响，为应急响应提供多维度支撑；“国际数据”本地化适配跨境舆情服务需要整合不同国家的平台数据（如国内的微博、抖音，海外的Twitter、Line），并适配当地语言、文化与法律法规某跨境电商企业通过“国际数据协同平台”，实现对东南亚市场的舆情实时监测，解决了“语言识别误差”“平台规则差异”等问题，负面舆情处理效率提升50%情感共鸣数据协同的本质，是“让信息流动起来”——当数据不再是孤岛，舆情服务才能真正发挥“连接社会、洞察趋势”的价值

2.4需求服务的个性化与定制化从“标准化产品”到“生态化解决方案”2025年，用户对舆情服务的需求已从“购买产品”转向“定制服务”，追求“千人千面”的体验

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4.1“分层+动态”的定制化服务能力第8页共12页不同规模、不同行业的用户，对舆情服务的需求差异显著，需要“分层设计”与“动态调整”“分层服务”覆盖全场景大型企业/政府需要“定制化的舆情管理系统”（如某互联网巨头的“舆情中台”，整合200+子品牌数据，支持实时预警、跨部门协同）；中小企业/社会组织则需要“轻量化、低成本的标准化工具”（如某SaaS平台的“舆情监测套餐”，支持关键词订阅、简单报表生成，年费仅需数千元）；“动态调整”响应需求变化舆情服务不是“一次性交付”，而是“持续迭代”某教育机构2024年通过“月度需求复盘会”，根据政策变化（如“双减”政策调整）与用户反馈，动态优化舆情分析维度（增加“政策解读传播效果”分析），服务满意度提升至92%；“专家+工具”的组合服务单纯的工具无法满足深度需求，用户需要“工具+专家”的组合服务例如某企业在“品牌危机”期间，同时购买了AI舆情工具（实时监测）与公关专家服务（制定应对策略），形成“技术+人工”的双重保障，危机处理效果远优于单一工具或单一专家情感共鸣定制化服务的核心，是“尊重差异”——每个用户的需求都是独特的，只有“量身定制”才能真正解决问题，而非“一刀切”的标准化方案

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4.2“生态化解决方案”的协同价值舆情服务不再局限于“技术工具”或“数据分析”，而是需要“整合内外部资源”的生态化方案“政企学研”协同生态政府需要高校/智库提供理论支持，企业需要行业协会提供经验共享，科研机构需要企业/政府提供数据场景例如某省“数字经济”舆情服务中，政府牵头整合高校“数字经济研第9页共12页究中心”、企业“行业案例库”、科研机构“技术评估模型”，形成“舆情分析-政策建议-产业落地”的闭环；“服务+资源”的延伸价值舆情服务商开始提供“舆情培训”“危机应对演练”“资源对接”等增值服务某舆情机构2024年推出“企业舆情人才培养计划”，通过“理论授课+模拟演练”，帮助企业提升内部舆情处理能力，学员满意度达89%；“长期陪伴”的信任关系用户更倾向于选择“长期合作伙伴”而非“一次性供应商”某调研显示，2024年78%的用户会与合作超过2年的舆情服务商续约，原因是“信任关系”与“需求深度匹配”情感共鸣生态化需求的背后，是用户对“安全感”的渴望——在复杂的舆情环境中，他们需要“全方位、可信赖”的支持，而非“冷冰冰”的技术工具舆情行业应对2025年需求的策略建议从“满足需求”到“引领需求”

3.1技术层面构建“感知-分析-响应”一体化智能体系深化AI技术应用在现有NLP、计算机视觉基础上，引入知识图谱、数字孪生等技术，提升舆情分析的“深度”与“预测性”；推动数据协同开放参与“政务数据共享平台”“行业数据联盟”建设，打破数据壁垒，构建“安全可控”的数据生态；强化隐私保护技术在数据采集、分析过程中，采用联邦学习、差分隐私等技术，满足用户对“数据安全”的需求

3.2服务层面打造“分层+动态”的定制化服务能力第10页共12页细分用户需求场景针对政府、企业、公众等不同主体，设计差异化的服务包（如政府的“治理协同包”、企业的“品牌健康包”、公众的“参与反馈包”）；建立“需求动态响应机制”通过“月度沟通会”“季度需求调研”，实时跟踪用户需求变化，快速迭代服务内容；提供“工具+专家”的组合服务在标准化工具基础上，增加“专家咨询”“定制报告”等增值服务，满足深度需求

3.3生态层面推动“政企学研”协同的舆情治理共同体与高校/智库合作共建“舆情研究中心”，开展“社会情绪”“舆情传播规律”等基础研究，提升服务的理论支撑；与行业协会共建标准制定“舆情服务行业标准”，规范数据采集、分析、应用流程，保障服务质量；参与“社会治理”实践通过“舆情大数据平台”支持政府决策、企业品牌建设、公众参与，实现舆情价值的社会共享结论与展望在变革中拥抱“有温度的舆情服务”

4.1核心结论总结2025年舆情行业用户需求的核心特征，可概括为“三个转变”主体转变从“单一角色”到“多元协同”，政府、企业、公众需求差异化加剧；内容转变从“信息汇总”到“洞察穿透”，深度化与场景化成为主流；工具转变从“人工操作”到“人机共生”，智能化与协同化重塑服务形态；模式转变从“标准化产品”到“生态化方案”，个性化与定制化成为竞争关键第11页共12页这些转变的本质，是用户对“有价值、有温度、有深度”的舆情服务的渴望——他们不再需要“冷冰冰的数据”，而是需要“能解决问题、传递温度、推动进步”的服务

4.2未来趋势展望未来，舆情行业将呈现三大趋势“技术赋能人文”AI与大数据将更深入地理解人类情感与社会心理，使舆情服务从“数据驱动”向“情感驱动”升级；“服务跨界融合”舆情服务将与公关、咨询、法律、科技等领域深度融合，形成“一站式”解决方案；“社会价值导向”舆情服务的价值将从“商业/行政目标”转向“社会治理效能提升”，成为推动社会进步的重要力量在这样的趋势下，舆情行业从业者唯有以“用户需求”为中心，以“技术创新”为引擎，以“人文关怀”为底色，才能在变革中抓住机遇，真正实现“用舆情连接世界，用洞察推动进步”的使命（全文约4800字）第12页共12页。