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?樂思輿情監測中心關注到今日早間發生一起重大事故，涉及敬業集團。

據央視新聞，2021年10月11日早7時許，石家莊市平山縣鋼城路滹沱河段，發生一起敬業集團通勤班車涉水傾覆事故。據了解，車上共有51人，截止到上午10時，已救出38人，剩余人員正在全力搜救中。

事故發生后，石家莊市、平山縣主要領導立即趕赴現場指揮救援，迅速成立救援指揮部，組織應急、消防、公安等部門全力搜救，衛健部門組織醫療機構對獲救人員全力救治。 目前，公安機關已對肇事司機進行控制。事故原因正在調查。

截至15時，已有39人搶救上岸，其中2人經搶救無效死亡，仍有12人失聯。目前，事故處置各項工作正在緊張有序開展。

事故發生后，地方政府相關部門迅速組織救援，并及時、多渠道發布事故通報，有效防范謠言的滋生。企業方面，敬業集團暫未發布聲明。

需加強輿情監測

網絡信息爆炸的時代，輿情信息呈幾何倍數增長，輿情發展復雜多變。面對紛雜、真假難辨的信息，政府和企業都需要借助大數據進行定位抓取后，對相關輿情信息進行甄別，研判輿情風險，再進行上報或呈送，進而判斷如何開展后續輿情應對工作。

隨著內容算法的優化，采用大數據抓取網絡信息是輿情監測的主要手段，但無法保障獲取信息的有效性，不相關信息占比較高，這就需要專業人工編輯或分析師首輪研判輿情信息的相關度。因此，研判輿情的第一步是確定相關度，即確認信息內容是否涉及本單位、本企業、本部門，其相關程度是完全相關、部分相關還是虛假相關，一般相關度越高輿情風險越大。

完全相關的信息，輿論討論更為聚焦，輿情風險最大；部分相關的信息，輿論討論觀點較為分散，存在主要問題和次要問題之分，一般主要問題關注度較高，次要問題一定程度上被弱化，但也不排除隨著輿情處置和引導的推進，次要問題上升為主要問題，因此部分相關信息的輿情風險也不容小覷。

信息來源：網絡

圖片來源：網絡

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