最近一場愛情公寓大電影，真的是狠狠刷了一波存在感，從2009年第一部播出至今可謂是賺足了觀眾的笑點，幾位主演也因此大紅大紫。然而，第四季結束，並沒有給這個故事畫上一個完美的結局，這也不禁觀眾對愛五蒙生更多的期許，就在今夏，時隔四年，我們雖然沒等到愛五，卻迎來了所謂的電影版。
十年情懷，四年等待，本以為這一次會畫上一個完美的句點，但誰知，結果令人大失所望，靠著IP賺情懷，在首播日狂覽3億多票房後，引來罵聲一片，之後票房斷崖式暴跌，排片率也從55%下降到不足20%，口碑更是直逼電影史最低，豆瓣至今也就只有2.8分。
為什麼大家的期待已久的首日票房奪冠的愛情公寓大電影會這樣的反轉極下。原來，所謂的愛情公寓大電影，根本就是掛羊頭賣狗肉，消費著大眾的情懷，賺了波票房，實際上竟然是一部盜墓片，如果說是盜墓筆記的續集沒準還說的過去。怪不得影片上映前沒有任何的預告片就連首映都排到了下午，不知道是不是早就料到這樣的情況了呢。
愛情公寓電影，無疑是失敗的，如果光靠情懷吸引票房，而沒有過硬的內容，根本不可能長久的走下去。而引起這樣結果的直接原因無疑是兩個字——輿論。
互聯網發展至今，網絡輿論已經是我們不能忽略的一個關鍵，對於電影它影響的是口碑,對於企業，它關乎形象，對於行業，它關乎市場。
所以，今天我們就來說說大數據是怎麼分析輿情的。
從根本上講，網絡輿情監測要求達到實時、全面和準確。
也就是說，輿情需要儘早知曉，獲得越早，給應對和處置留下的餘地就越大，而網絡輿情的發展往往是爆發式的，機會稍縱即逝，一旦錯失最佳時機將追悔莫及；其次，網絡輿情容易攻其一點，不及其餘，信息量大，容易使很多重要信息被忽略；最後，海量信息條件下，如何準確地掌握問題核心，不為紛擾所困，是得出正確判斷的關鍵。
前嗅大數據輿情分析系統，正是集互聯網輿情信息進行抓取分析檢測預警等一系列過程於一體的應用系統。
系統整合互聯網信息採集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類、檢測預警、話題聚焦等，實現用戶的網絡輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據，以便做出更好的營銷策劃。
此外前嗅大數據輿情分析系統底層採用C++開發的通用爬蟲支持多機集群採集，可達搜索引擎規模，採集速度可達百億/天。與採集數據同步，挖掘分析互聯網上的數據，數據採集、處理到開發系統直接流程化。C++數據庫、服務器和開發語言都是自主知識產權，高度適用於安全級別高的客戶。而且，前嗅擁有除操作系統調用外，全部的實現代碼自主開發的KSP語言可以完成挖掘、分析和系統開發，大大縮短開發週期，節約成本。前嗅具備大數據全流程的核心技術，客戶無需尋找多家第三方公司，節約前期溝通成本。同時前嗅的ForeLib數據庫支持並行存儲，無需Hadoop等框架，自帶大規模數據存儲方案。前嗅大數據輿情分析系統全部為自主可視化操作，簡單快捷。
但是，如果那麼網絡負面消息大規模爆發該怎麼處理呢？小編總結一下幾點。
一是提高網絡意識，避免引發負面炒作的話題出現，提早做出預防，前嗅的前嗅大數據輿情分析系統的檢測預警功能，正是起到這個作用。
二是整合內部機構，構建反應迅速的輿情監控系統。可以建立一套輿情監測系統，時事監測現網絡負面消息的，前嗅的前嗅大數據輿情分析系統，正適用於這種情況，可以輔助企業，建立屬於自己的輿情分析系統。
三是闢謠疏導封堵並舉，牢牢掌握網上輿情引導話語權。前嗅的輿情分析系統對輿情進行深度挖掘深入分析，快捷高速找出輿論來源，定位輿論爆發地域，便於更快更好的做出針對性反擊措施。
在回來看這部電影，欺騙觀眾感情，過度消費情懷，面對如此的輿論壓力，相信毀的不只是一部電影，更消磨了十年打造出來的IP，不知道頂著這麼大輿論壓力獲來的'高票房'能不能彌補此次輿論造成的損失。
閱讀更多 前嗅大數據 的文章
