网络舆情监测工作总结

网络舆情监测工作总结

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇网络舆情监测工作总结范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

网络舆情监测工作总结范文第1篇

一、结合机构改革，健全应急机制

今年恰逢工商、食药改革年，新成立的区市场监管局在职权划分、科室、人员还未完全到位的情况下，为确保应急管理工作机制顺畅，对原两局的应急工作小组进行了整合，同时按照原工商、食药监两条业务线开展相关工作。新局应急管理办公室综合协调突发事件应急管理工作，各业务科室按照相关工作职责予以落实，使相关人员做到了工作任务明确、责任落实到位，保障了在机构改革的过度阶段，各类突发事件发生时能够及时予以处理，防止事态蔓延。

二、应对突发事件，健全规章制度

全局在认真学习领会《中华人民共和国突发事件应对法》，在《市工商行政管理局应急联动工作机制》的基础上，紧密结合今年工作实际，明确了突发事件处理的组织体系及工作职责、运行机制、应对措施和保障机制。特别是对食品药品安全、安全生产、大规模从事传销、严重自然灾害等重大突发事件，明确了详细具体、操作可行的应对措施。

三、实行应急值班，畅通信息网络

在全重要会议召开、重大节日前后、“820”洪灾等特殊时期，坚持实行24小时值班制度和行分组值班制度，机关和辖区所做到值班人员按时值班，保证突发事件能够及时处理。应急值班期间由局领导和办公室进行督查，要求干部不迟到、早退，不空岗，同时要求各科室、所、队负责人手机24小时开通，有效地保证了信息网络畅通。

四、修订应急预案，开展应急培训

今年，我局着手修订《区重大食品安全事故应急预案操作手册》，建立各乡镇（街道）食品安全应急管理队伍。同时，积极组织人员观摩全省食品安全事故应急演练，组织食安办成员单位进行了应急培训，提高食品安全事件应急处置能力。

五、建立舆情队伍，开展舆情检测

今年建立了食品安全舆情监测制度和舆情管理员队伍，在今年的杭州广琪事件和“820”洪灾中，舆情管理员充分发挥了作用，食品安全舆情信息得到了及时监测、分析和应对。

六、强化应急意识，开展专项工作

重大食品安全应急处置方面：坚持预防为主、风险管理、突出重点、全面排查、积极治理、确保安全的要求，切合开展食品安全风险隐患排查。多次召开食品安全风险评估会议，组织食品安全监管部门针对风险食品开展专项检查。截止目前，全区食品安全主要监管部门共出动执法人员4103人次，检查食品生产经营单位数6350家次，排查风险隐患3个，已开展隐患整治3个，当场整改223户次，口头告诫883户次，发放责令改正通知书334户。通过开展食用明胶、烤鱼片、饮用水、儿童鱼肝油、校园周边等专项清查工作及重点商品定性定量抽检，进一步强化流通领域监管，共开展专项清查25次，出动执法人员1585人次，检查经营户2758户。

网络舆情监测工作总结范文第2篇

热点话题挖掘是舆情监控的重要技术基础。针对现有的论坛热点话题挖掘方法没有解决数据中词汇噪声较多且热度评价方式单一的问题，提出一种基于主题聚簇评价的热点话题挖掘方法。采用潜在狄里克雷分配主题模型对论坛文本数据建模，对映射到主题空间的文档集去除主题噪声后用优化聚类中心选择的Kmeans++算法进行聚类，最后从主题突发度、主题纯净度和聚簇关注度三个方面对聚簇进行评价。通过实验分析得出主题噪声阈值设置为0.75，聚类中心数设置为50时，可以使聚类质量与聚类速度达到最优。真实数据集上的测试结果表明该方法可以有效地将聚簇按出现热点话题的可能性排序。最后设计了热点话题的展示方法。

关键词：

潜在狄里克雷分配；主题模型；Kmeans++聚类；聚簇评价；热点话题

0引言

作为Web 2.0技术迅猛发展的产物，网络论坛使人们能更多地参与到日常话题的互动中，因此论坛成为了重要舆情的发源地与传播地。及时地发现舆情有利于政府部门的治国理政，也为企业的发展决策、危机公关处理等提供了舆论向导，因此热点话题挖掘成为了舆情监测领域的一个重要研究方向。

对于热点话题挖掘的问题，相关研究人员进行了大量的研究。丁伟莉等[1]对博客用向量空间模型建模后使用SinglePass算法进行聚类来发现其中的话题；邱立坤等[2]在对网络论坛中文本数据用向量空间建模并聚类后利用点击数与评论数对结果排序来发现热点话题；王伟等[3]对用传统向量空间模型表示的网页信息用OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）聚类算法进行两次聚类来发现热点舆情。以上研究中都用到了向量空间模型表示文本，它并没有融入语义信息，这会使得语义不相关的信息出现在同一聚簇中，从而造成了主题信息的丢失，影响了聚类的效果。席耀一等[4]与刘嵩等[5]在对论坛话题追踪时利用知网语义库为词汇加入了语义信息，并用它作为文档表示模型来计算文档的语义相似度[6]，这种方法在很大程度上缓解了主题丢失的问题，但论坛信息的快速更新使得这种融入了监督成分的方法仍然不能达到理想的效果，而且维护知网语义信息也是个难题。刘霄等[7]通过利用概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA）主题模型为Twitter数据建模来发现突发的热点话题，PLSA成功地利用概率统计的方法来为文本建模，但它并没有在文档与主题的层面上给出一个合适的概率模型，PLSA中文档的主题分布与主题中词的分布是模型的参数，它们会随着文档增多而增加，这样它只能生成给定文档集合上的模型，在新的文本加入时还要重新训练，另外当训练集有限的情况PLSA还可能会出现过度拟合的现象[8]。

本文热点话题挖掘的研究对象是网络论坛数据集，它不同于新闻网页中经过专业编辑处理过的文本，它有着自己的特点：1）口语化，帖子者来自不同的地方，也有不同的经历与背景，在表达同一观点时措辞会有很大不同，经常会有错别字或网络新词汇产生，这就使得词汇噪声较多；2）篇幅差距较大，有些帖子的论述比较多，另一类只通过帖子的标题来传达信息，这会造成词汇矩阵稀疏的问题。

针对以上研究中的不足以及论坛文本数据的特点，本文采用潜在狄里克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）主题模型对论坛文本数据建模，在对数据集进行聚类基础上提出基于主题聚簇的评价方法对聚簇进行排名。该方法在考虑主题的关注度同时，还对聚簇内部所含主题的突发性与主题纯净度加以考虑。通过对最有可能出现热点话题的聚簇进行信息抽取后设计话题展示的方法来完成热点话题挖掘任务。

1系统整体框架

对论坛文本集预处理后用LDA主题模型建模，将文本表示由高维词汇空间映射到了低维主题空间，这样就去除了词汇噪声的影响，之后用处理规模相似的训练集进行聚类实验，从对聚类的速度与效果两方面考虑得出合适的主题噪声阈值与聚类中心数目，然后用优化聚类中心选择的Kmeans++算法对主题空间中表示的文本集合进行聚类，之后通过主题聚簇用评价方法对出现热点话题可能性赋予权重，最后从最有可能出现热点话题的聚簇中用本文提出的描述方法提取出热点话题信息作为展示。

2论坛热点话题挖掘

2.1论坛文本建模

2.1.1LDA主题模型

LDA主题模型是一种三层贝叶斯概率模型，是Blei等[8]在2003年提出的，它的目的在于以无监督的学习方法从文本集合中发现其中隐含的语义信息。

根据LDA模型的描述，文本集合可以按以下算法生成。

2.1.2模型求解

LDA主题模型求解模型的过程就是在给定模型参数的条件下，最大化式（2）中描述的每个文档的生成概率的问题：

p（w|φ，α）=∫p（w|φ，θ）p（θ|α）dθ （2

LDA模型求解是困难的问题，很难有精确的解法。实践中常用到的有两种不精确的解法：一种是基于变分法的EM（EstimationMaximization）算法求解[8]；另一种求解方法是Gibbs Sampling[9]，它是MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法的一种，其理论基础是马尔可夫链收敛定理，通过构造符合马尔可夫链细致平衡条件的状态转移矩阵，让任意给定的初始分布通过转移矩阵迭代转移，使其收敛到目标分布。Gibbs Sampling算法采样公式推导起来简单而且实际应用中运行效果也十分理想。

Gibbs Sampling求解方法采用了与式（2）提到的方法所不同的思想，它不直接将φ与θ作为模型参数来估计，而是先计算后验概率p（z|w），再对模型隐含变量进行估计。以下是Gibbs Sampling算法求解LDA模型变量的步骤。

2.1.3论坛文本建模

本文采用了JGibbsLda[10]LDA建模工具对预处理后的论坛文本数据进行建模分析。参考文献[11]中LDA主题模型参数的经验值，取α=50/K， β=0.1，其中K为指定的潜在主题数，Gibbs Sampling的次数N设为1000。

Gibbs Sampling算法结束时会产生两个矩阵：

大小为M×K的文档——主题分布矩阵，其中M为论坛文档集数目；大小为K×Nw的主题——词的概率分布矩阵，其中Nw为文档集中词汇表的大小。

2.1.4主题噪声去除

通过对文档集主题分布矩阵观察发现，每个主题分布中会出现一个或几个突出的主要主题，其他次要的主题所占的比重可以忽略。为了突出主要主题的影响，采用了以下规则对主题噪声进行去除：假设每个文档的主题分布中概率值最大的为主要主题记作Tmain，它的概率记作P（Tmain），设定阈值δ，对于除主要主题外的其他任何主题Ti，如果P（Ti）

2.2主题空间Kmeans++聚类

传统的Kmeans聚类算法中，聚类中心的选择是个关键的步骤。大多数用到的随机选择的方法会导致每次聚类的结果有差别而不能很好地反映聚类的真实情况，所以对映射到低维主题空间的论坛数据采用优化聚类中心选择的Kmeans++算法[11]对论坛数据进行聚类。Kmeans++算法如下：

设D（x）为文档x到已有的聚类中心中最近的距离；X为数据点集合；

步骤1从X中随机选择一个点作为第一个聚类中心c1；

步骤2以概率分布D（x）2/∑Xx=1D（x）2选择数据点x∈X，并将它作为新的聚类中心ci，更新D（x）；

步骤3重复步骤2直到找到K个聚类中心；

步骤4执行标准的Kmeans聚类算法对数据进行聚类。

对于最优聚类中心数的确定，可以在已知处理数据集规模条件下进行聚类实验，从中心数的设定对聚类质量与速度的影响选出最优值。

2.3主题聚簇评价方法

为了发现热点话题，本文提出了一种主题聚簇评价方法对出现热点话题的可能性进行权重赋值。

假设聚类中心各个主题分量的概率分布矩阵表示如下：

其中：C为聚类中心数；K为主题数；p（k，c）表示主题k分配在聚类中心c的概率，k∈K，c∈C且对于任意c∈C，∑Kk=1p（k，c）=1。

尽管聚类算法已经将主题描述不相关的帖子分开，但依然存在一些主题，它们在每个簇中的分布情况非常均衡，这样的主题因为其普遍性而少了突发的特征，本文采用主题在各聚簇中的分布均衡情况来描述主题突发性。

定义1设C为聚类中心总个数，p（k，c）为聚类中心c中主题k的概率分布值，那么主题k突发度PromDeg（k）定义如下：

PromDeg（k）=∑Cc=1（p（k，c）-∑Cc=1p（k，c）/C）2/C（7

当得到了各个主题的突发度后，将各维度中主题的突发度与其所占的概率加权求和，很容易得到总的主题突发度，用它作为衡量聚簇主题突发性的标准。

定义2假设PromDeg（k）表示主题k的突发度，p（k，c）为聚簇c中第k维主题的概率值，其中k∈K，K为主题数，那么聚簇c的主题突发度为：

PromDeg（c）=∑Kk=1PromDeg（k）p（k，c）（8

在主题聚簇中，可以将聚簇表达的信息表示为在主题上一定概率的混合，纯净度高的聚簇可以更清楚地表达主题信息，而热点话题聚簇会因为其主题的聚集趋势明显而使得纯净度高。信息熵是信息论中度量信息量的概念，系统的状态分布越有序，信息熵越小。以聚簇的主题信息熵为依据，定义衡量聚簇主题纯净度的标准。

定义3假设K为主题数，p（k，c）为聚类中心c在第k维主题的概率，那么聚簇主题纯净度Purity（c）为：

其中γ为平滑值，防止主题信息熵为0。

为了衡量聚簇的热度，融入人为参与因素，赋予聚簇不同的关注度权重，文本采用单位时间内点击数与回复数来对聚簇的关注度进行描述。

定义4假设T2为采集时间，T1为发贴时间，φ为调整回复数与点击数的权重，repNum、clickNum分别是帖子的回复数与点击数，N为聚簇中包含的帖子总数，那么聚簇c关注度AttenDeg（c）为：

AttenDeg（c）=1N∑Nn=1（φ*repNumn+（1-φ）*clickNumn）T2-T1（10

将聚簇主题突发度、主题纯净度、关注度三个评价标准综合进行考虑可以得到每个聚簇含有热点话题可能性的归一化的评价公式：

S（Cj）=PromDeg（Cj）AttenDeg（Cj）Purity（Cj）∑Cc=1PromDeg（c）∑Cc=1AttenDeg（c）∑Cc=1Purity（c）（11）

其中Cj代表了第j个聚类。

2.4热点话题提取

对聚簇按出现热点话题的可能性排序后，通过找出与聚类中心所描述的主题拟合程度最高的帖子，并抽取出最能描述热点话题的标签，来完成热点话题挖掘的工作。

由于聚类中心反映了聚簇中的平均的主题分布情况，通过找出与聚类中心语义相似度最大且关注度最高的帖子作为包含热点话题的帖子样例。本文使用JensenShannon散度[12]来计算帖子主题分布与聚类中心之间的拟合程度。JensenShannon散度公式如下：

DJS（PC）=12∑Kk=1P（k）lbP（k）M（k）+C（k）lbC（k）M（k）（12）log的底是多少，请明确。

其中M（k）表示两概率分布中同一维度上的概率均值，可用式（13）来表示：

M（k）=12（P（k）+C（k））（13）

其中：P为帖子在主题空间的概率表示，C为聚类中心在主题空间的概率表示，K为主题空间的维数。

最后找出聚簇中占比重最大的主题，统计出在此主题下出现频率最高且出现概率最大的若干个词汇作为热点话题的标签化描述。

3实验与结果分析

3.1主题噪声阈值与聚类中心数的确定

对主题空间中表示的文本进行聚类时，不同的主题噪声阈值与不同的聚类中心数目选择会对聚类的质量与速度产生不同的影响，而目前并没有合适的规则对两个值进行选择。通过对不同的主题噪声阈值与聚类中心数进行训练，选择出最优的聚类参数。

聚类效果的评价标准采用平均聚簇内误差平方和（Average Sum of Squared Errors，ASSE），值越小表示了聚簇内部的样本点越集中，聚类质量越高，其形式如式（14）所示：

ASSE=∑Cc=1∑Nn=1xcn-xc2/C（14）

其中：xcn 为聚类c中的第n个样本点，xc为聚类中心。

实验中选择了2763篇论坛帖子作为训练集，聚类采用Kmeans++算法，主题噪声参数范围设为[0，1]，聚类中心的数目选择为[5，100]。图3与图4分别显示了不同的主题噪声与聚类中心选择对聚类质量与速度的影响。

实验结果表明：聚类中心选择不同值时，当主题噪声阈值在区间[0，0.7）时，聚类结果的ASSE值会显著降低，阈值在区间[0.7，1）时，ASSE值不会发生明显变化，为了考虑次要主题对话题描述的意义，将主题噪声阈值设置为0.75；图4中的峰值显示当主题噪声阈值设置过大，聚类中心数目较少时聚类时间开销较大且不稳定，当阈值过小，聚类中心数目多时也会出现相同的状况，考虑到聚类质量相对较优的情况下，参照图中时间开销较低的区域，将聚类中心数目选择为50，这样就可以在保证聚类质量同时提高聚类算法效率。

3.2聚簇评价与热点话题发现

本文采用的实验数据来自用户活跃的天涯论坛的经济论坛、股市论坛、理财前线、房产观澜这4个版块，通过网络爬虫采集了从2013年7月1日到7月5日的帖子共11200篇。采用LDA主题模型对预处理后的数据进行建模，主题个数K取100，模型的参数选择原则为2.1.3节中所述。主题噪声阈值设为0.75，之后将数据用Kmeans++算法进行聚类，聚类中心数N设为50，最后对主题聚簇用评价方法对出现热点话题的可能性进行权重计算。

为了详细分析主题聚簇评价效果，在图5中列出了2013年7月2日当天排名前4的聚簇各评价因子权重。从图中分析得出：虽然有些主题聚簇的突发性与纯净度得分高，但关注度很低，可以判断这是一类灌水贴，不能当作热点话题；而热点话题的特征是关注度高，而且突发度与主题纯净度得分也比较高。图中标注的是排名最高的4个话题聚簇的主题词依次是：大盘、板块、期货；货币、流动性、银行；百姓、货币、物价；收益率、期限、风险。

4结语

本文基于LDA主题模型与Kmeans++聚类算法，提出了一种在论坛中挖掘热点话题的方法。主要工作总结如下：

1）将LDA主题模型用于论坛文本数据建模中，挖掘其中语义信息，解决了论坛数据中词汇噪声多的问题，同时避免了文本表示中矩阵稀疏的问题。

网络舆情监测工作总结范文第3篇

以“平安祭扫、节地生态”为主题，充分发挥清明祭扫服务保障工作对于推进殡葬改革的积极作用，奋力推进节地生态葬法，加快推进惠民殡葬，倡导移风易俗，强化行风建设，提高服务水平，实现文明祭扫、平安清明的工作目标。

二、工作内容

（一）全面统筹部署，保障祭扫活动平安有序

各乡镇民政办和县殡葬管理所要充分认识做好清明节祭扫安全保障工作的重要性，牢固树立安全防范意识和底线思维，坚决克服松懈麻痹思想，切实做好服务保障工作，确保清明节期间群众祭扫安全有序。

1、建立健全安全保障机制。各乡镇要按照国务院、省政府以及民政厅、市民政局关于做好文明祭扫平安清明工作有关文件精神，积极向当地党委政府汇报，推动建立“党委领导、政府负责、部门协作、社会参与”的安全保障工作机制，强化责任意识，统筹安排清明节期间群众祭扫安全保障工作；县殡葬管理所要切实加强与公安、消防、交通、林业等部门的通力合作，形成合力，共同做好清明节期间群众祭扫活动安全保障，全面实现“平安清明”的工作目标。要制定完善清明祭扫应急保障预案，明确关键岗位、重点时段和重要场所的安全管控责任，严格落实应急值守、重特大事故报告制度，及时有效地处理好各种突发性事件。要建立完善清明祭扫应急救助制度，根据需要在重点祭扫服务场所设立应急救助临时服务点，及时为陷入临时性困境的祭扫群众提供应急性救助服务。

2、全面开展安全隐患排查。各乡镇要紧密结合清明节群众祭扫活动“短时间、小空间、高密度”等特点，研究制定工作方案，提前谋划，周密安排，全力做好隐患排查，加强风险预防。要严格按照“全覆盖、零容忍、严执法、重实效”的原则，通过自查、督查和第三方排查等方式，在清明节前全面开展祭扫问题隐患大排查，做到“早发现、早报告、早处置”，有效防止各类安全事故发生。排查的重点是：群众集中祭祀场所的建筑设施及环境（包括在建工程、岩坡、堡坎、护栏等）、群众集散场地（道路）、车辆管理、交通管理、电器电路使用、易燃物品存放、消防安全管理、消防器具配备等。县殡葬管理所要加强殡葬设施设备的安全管理，以规范化操作、规范化管理为抓手，确保殡葬设施、设备的安全运行。要针对安全工作的薄弱环节，采取及时有效的措施加以整改，严防各类安全事故发生。各乡镇民政办和殡葬管理所的负责同志要深入一线督导检查，确保清明祭扫各项安全防范措施落实到位。对安全隐患大排查中组织不力、整改不到位或造成严重后果的，要严格追究领导责任。

3、重点防范拥堵踩踏和火灾事故。县殡葬管理所要协调有关部门提前制定公子山公墓群众祭扫交通疏导方案，适时公布交通拥堵状况，有效引导群众错峰祭扫，防止出现祭扫群众拥堵滞留情况。特别要加强山上、山下、黑河桥、陵园路等祭扫群众人流密集区域的安全防控，做好巡逻值守和人流疏散工作，必要时采取分流或限流措施，严防拥堵踩踏事故发生。要加强对祭扫服务场所的火源管控，强化防火工作措施，尽量消除燃放烟花爆竹等祭祀陋习，设置禁放标识，落实专人负责。不得在林区、景区等禁火区域焚烧纸钱、燃放鞭炮，各乡镇要加大野外祭扫用火巡查力度，严防因祭祀引发山林火灾事故，公子山公墓要严防爆竹伤人。

（二）倡导移风易俗，推动节地生态安葬改革

1、全面推行文明低碳祭扫。各乡镇积极倡导移风易俗，全面推行低碳文明的祭扫方式，切实发挥党员、干部的带头作用，逐步引导群众接受文明低碳祭扫观念。要不断开辟和完善网络祭奠平台，积极组织社区公祭、集体共祭以及“时空信箱”、“思念墙”等现代追思活动，鼓励开展“鲜花换纸钱”、“丝带寄哀思”等免费、奖励公益活动，尽量为群众创造文明低碳祭扫的便利条件，树立移风易俗新风尚，逐步使群众由实地实物祭扫转移到对逝者的精神文化传承上来，引导群众过一个现代文明的清明节。要加强清明祭扫管理，加强对烧纸钱、焚祭品等不文明祭扫行为的管控，坚决抵制祭扫过程中的封建迷信活动，创造文明低碳祭扫的良好社会环境。同时，要培育推广广受群众认可和欢迎的生态节地葬法，大力倡导绿色殡葬。

2、全力推动节地生态安葬改革。各乡镇要深入贯彻落实民政部等9部门联合印发的《指导意见》要求，尤其是要抓住清明前后骨灰集中落葬习俗的有利时机，加强政策宣传和舆论引导，支持和培育公益生态安葬试点，组织开展树葬、深埋、骨灰撒散等节地生态安葬活动或共祭仪式，号召党员干部带头，鼓励广大群众积极参与，推动节地生态安葬工作取得进展和突破。省民政厅今年开展“节地生态葬”公益捐赠活动，我县公子山公墓不少于20个。县殡葬管理所要认真组织开展“节地生态葬”公益捐赠活动，积极开展形式多样的宣传活动，并在多种媒体上向社会公开公子山公墓免费节地生态穴位的地点、个数、联系电话、申请方式和监督电话，并将活动方案和公开内容报上级主管单位。

（三）推行惠民殡葬，健全殡葬救助保障制度

全面推行惠民殡葬政策，着力保障群众基本殡葬需求是切实减轻群众殡葬支出负担、实现改革发展成果惠及全民的重要途径，是完善社会保障体系、促进社会稳定和谐的应有之义，是保护资源环境、促进生态文明建设的客观要求，是深化殡葬改革、推动殡葬事业科学发展的内在动力。各乡镇要以清明节为契机，积极争取当地党委、政府对惠民殡葬工作的重视支持，主动争取相关部门支持配合，结合实际、综合分析、理清思路、寻找途径、提出方案，加快推进惠民殡葬政策出台，加快建立健全殡葬救助保障制度。特别是要以民政部等9部门《指导意见》为抓手，坚持遗体火化和骨灰生态安置并重，积极推动将树葬、深埋、撒散等节地生态的骨灰安葬方式和土葬改革区群众自愿火化行为纳入惠民政策覆盖范围，给予奖励或补贴。

（四）强化殡葬服务，推进殡葬行业行风建设

继续巩固殡葬管理服务专项整治活动成果，认真落实民政部部署的“殡葬服务提升年”活动要求，努力促进殡葬行业规范化建设。要围绕完善制度、健全设施、精准服务、廉洁从业等核心目标，把清明节祭扫服务保障工作作为殡葬服务提升行动的一次集中演练，全面加强行风建设，优化殡葬服务，改进殡葬管理，提升监管执法水平，推动殡葬改革。县殡葬管理所要精心制定活动方案，加强组织领导，明确任务措施，强化督查指导，切实解决行风建设和服务管理中存在的突出问题，不断提升服务质量，争取涌现出更多优质服务品牌、优秀服务标兵，树立行业良好形象，让人民群众有更多获得感。要把清明节祭扫服务保障作为检验行风建设的重要内容，做细、做实、做好各项服务管理工作，在便民服务上下功夫，在创新管理上见实效，及时总结好经验、好做法、好作风，并将其在今后工作中固定下来、坚持下去。

（五）主动开展宣传，营造良好氛围

以纪念老一辈革命家签名倡导火葬60周年为契机，抓住清明节重要时间节点，精心策划，组织开展形式多样、内容丰富的纪念宣传活动，着力加强与公众、媒体的对话交流和良性互动，增进理解，凝聚共识。各乡镇要结合实际情况选择文明祭扫宣传基地或公益生态安葬示范点，通过举行“文明祭扫仪式”、“集体公祭”、“节地生态葬”公益捐赠等活动，大力宣传文明低碳祭扫，广泛宣传惠民殡葬政策，大力推行树葬、花葬、骨灰撒散等节地生态的骨灰处理方式，在土葬改革区积极倡导深埋不留坟头，有效提高节地生态安葬率。要充分发挥广播、电视、报刊等传统媒体和网站、微博、微信等新兴媒介的作用，有效增强主题宣传月活动的影响力和覆盖面，掀起殡葬改革宣传的新。同时，要积极协调新闻媒体开展“清明走基层”活动，充分挖掘和宣传基层殡葬职工中的感人事例，大力宣传基层党员、干部带头推动殡葬改革的先进典型，真实展现殡葬行业的良好形象，赢得广大群众对殡葬改革的认同。要积极为媒体采访提供便利条件，在处置突发事件的预案中增加舆情监测和宣传工作内容，对媒体曝光的问题要第一时间反应，坚持以事实为依据，以法律为准绳，及时公布调查处理结果，回应媒体和社会关切。

三、具体措施

（一）建立机构，确保组织到位。结合我县清明节祭扫实际，全县各地从3月15日开始启动清明节期间应急预案，县民政局成立2016年清明节工作领导小组，人员组成如下：

组长：

副组长：

（二）设立清明节观察点，掌握祭扫动态。我县将执行清明节祭扫观察点制度。按照市局要求，县公子山公墓为市级清明节观察点。