从前述三大方面的研究回顾可以发现，国内网络舆情研究以理论研究为主，对网络舆情分析方法和技术的探讨成果较少。网络舆情分析以基于内容挖掘的主题监测技术为目前的主要方向，中文信息处理技术有了深入发展，研究成果包括断句、分词、截词、词元化、停用词删除、词性标注等预处理方法，文本表示与主题发现方法，文本挖掘与观点分析则从文档层级、句子层级逐渐向实体和方面层级的挖掘为主。信息聚合研究从军事领域的硬数据聚合发展到软数据与硬数据结合的聚合，聚合单元向概念级发展。通过比对研究内容，本书发现，网络舆情文本挖掘与观点分析中的信息识别、抽取、聚类或聚合，与信息聚合研究中的聚合单元识别、抽取与聚类在方法和技术上是可以相互对应的。网络舆情信息传播理论研究、中文信息处理技术研究和信息聚合方法研究的相关成果为本书提供了坚实的理论、技术和方法基础。

然而，目前，国内外网络舆情信息文本处理的研究对象以产品评论居多，对产品评论文本进行特征级的信息抽取和聚合研究成果较多，社会管理领域的网络舆情文本处理以情感倾向值的分析为主，对观点内容本身的分析处于空白状态。从信息聚合的研究成果看，研究对象以馆藏资源居多，概念级的网络舆情信息聚合研究也处于空白状态。这两个空白使社会管理领域的网络舆情分析仍然停留在浅层次分析水平，信息聚合研究也仍然处于较粗粒度和较浅层次的信息整合阶段。

对于社会管理领域的网络舆情应对决策来说，观点内容的缺失导致决策者所需知识无法得到满足，亟须一种可以深化网络舆情分析深度的解决方案，全方位呈现网络舆情事件的相关情境，满足应对决策的需求。

【注释】

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