摘要：总结：舆情反映景区在管理、服务、环境等方面的改进空间，需针对性优化。

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一、舆情概况

1、数据来源

监测平台：社交媒体（微博、微信、抖音、小红书）、OTA平台（携程、美团、马蜂窝）、新闻媒体、论坛等21113。

采集内容：热搜词、用户评论、新闻报道、短视频内容、投诉与建议等。

2、舆情总量

总声量：[数据统计]

正/中/负面声量占比：[例：正面30%、中性45%、负面25%]213。

二、舆情分析

1、热点话题分析

l 主要舆情事件：

景区管理（如设施维护、游客分流）；

服务质量（餐饮、住宿、交通投诉）；

环境问题（垃圾处理、生态破坏）；

门票价格争议。

l 高频关键词：通过词云图展示（如“排队时间长”“门票贵”“环境脏乱”等）。

2、情感倾向分析

正面舆情：风景赞美、文化体验好评、服务表扬。

负面舆情：安全隐患、服务态度差、虚假宣传。

中立舆情：客观描述景区现状或政策调整。

3、传播路径分析

主要传播渠道：

社交媒体（占比约60%，以短视频和用户评论为主）；

新闻媒体（占比15%-20%，权威事件报道）；

OTA平台（占比20%，以游客评分和游记为主）。

4、时间分布特征

舆情高峰与节假日、旅游旺季（如暑期、国庆）高度重合。

三、舆情风险点与应对建议

1、风险点总结

安全风险：人流超载、设施故障；

服务风险：人员培训不足、投诉处理滞后；

环境风险：垃圾堆积、生态破坏争议。

2、应对策略

l 短期措施：

加强实时舆情监测，使用专业工具（如海鳗云平台）；

针对负面舆情快速响应，通过官方渠道澄清并整改。

l 长期措施：

优化游客承载量管理，完善应急预案；

提升服务人员培训，增设便民设施；

强化环保宣传，推行垃圾分类与生态保护措施。

四、数据可视化附录

1、图表清单

舆情声量趋势图（按周/月）；

情感倾向分布饼图；

热点话题词云图；

传播渠道占比环形图。

2、游客画像参考

年龄分布（如20-35岁占比60%）；

出游方式（自驾游、跟团游比例）；

停留时间与消费偏好。

五、结论与展望

1、总结：舆情反映景区在管理、服务、环境等方面的改进空间，需针对性优化。

2、展望：结合大数据技术深化舆情分析，推动智慧景区建设

来源：海鳗云