分析大量文字资讯的舆情分析，无论是在判断市场趋势风向、公司形象与消息散布程度上，皆可获得比市场调查更加精准的预测结果。像是印度AI系统在2016年美国总统大选前成功预测Trump当选，就是舆情分析应用于结果预测的经典案例，且舆情分析不仅可应用于预测选情，现在也逐渐被应用于政府施政满意度调查、负面消息散播控制、公司形象维护、商品好坏评价原因探讨等，应用范围正逐渐扩大中。

1.舆情分析AI系统曾成功预测2016美国总统大选结果，引起世界哗然

大家对舆情分析一词可能感觉非常陌生，但这其实是一种大数据分析的AI应用。近期舆情分析最有名的应用案例，就是印度一AI系统在2016年美国总统大选前成功预测Trump当选，引起世界哗然。

且在此一AI系统发布预测结果时，全世界的媒体报导都还倾向押注Hillary会胜选，与当时的市场氛围形成一种强烈的对比。但最终，Trump当选结果出炉，各界跌破眼镜，这套舆情分析AI系统也因为精准预测吸引各界关注，成为AI战胜人类选情判断的经典案例。

至于这套舆情分析AI系统是怎么预测出结果的呢？

它主要是透过收集各大社群网站上关于候选人的评论，再分析统计出哪一位候选人的支持评论较多，形成最终的预测结果。而我们事后再比对选举结果和美国民众的想法，可以发现支持Trump的美国民众其实占据多数，因为Trump看似偏激的言论，其实说出了大部分美国人的心声，说出了他们不敢说出口的真正想法，让Trump表面看似支持声浪不那么高，实际上却深得众多美国人的心，也造就这次与一般预测落差极大的选举结果。

而从选情分析方法也可发现，想要得知民众内心真正的想法，只是透过一般市调的方式很难行得通，因为市调进行的大多都是属于封闭式的调查，以区分为是、否和满意程度差异为主，除了难以在自然的状况下取得调查对象真正的想法外，这样制式的调查也很难有够高的代表性，这些因素都让舆情分析方法相较而言能获得更高的预测精准度。

2.舆情分析能协助深入探讨产品好坏评价的背后原因，为传统分析方法所不可及

舆情分析简单来说，就是透过大量收集社群网站上的文字情报再加以分析的技术，透过收集够大量的文字评论资料，再将这些文字资料画上重点，并统计出次数或比重，就能成功分析社群网站上暴露的讯息所代表的意义。

透过这样的过程，可以知道今天有哪些事情正在发生，以及哪些消息正在蔓延，有助于政府单位或是企业对于讯息散播的掌控。像是政府执政单位有需要针对负面消息即时准备与回应的需求，企业有针对负面消息适时回应止血的需求，以及企业部门需要深入分析公司产品备受喜爱与厌恶的背后原因为何等，这些都是传统仅能分析结构化资料的系统所无法达成的任务。

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