一、设定全面的监测关键词

围绕供应链上下游企业的名称、品牌、产品名称、高管姓名等设置核心关键词。如对于汽车供应链，核心关键词可包括车企名称、轮胎供应商名称、发动机制造商名称等。

加入与合作关系相关的词汇，如“合作协议”“供应中断”“质量问题”“货款纠纷”等，以便系统能及时捕捉到与上下游合作风险相关的舆情信息。

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二、实时监测多渠道信息

监测新闻媒体，包括行业媒体、财经媒体等，了解有关供应链上下游企业的重大新闻报道，如供应商的生产事故、合作企业的财务危机等可能影响合作的事件。

关注社交媒体平台，如社交媒体、抖音等，消费者或员工可能会在这些平台上发布有关产品质量问题、企业内部矛盾等信息，这些信息可能暗示着合作风险。

监控行业论坛和社区，企业同行、供应商或采购商可能在这些地方交流合作经验、讨论行业动态，能从中发现潜在的合作风险线索。

三、精准分析舆情信息

进行情感分析，判断舆情信息的情感倾向是正面、负面还是中性。如大量负面评价集中在某供应商的产品质量上，可能预示着质量风险，影响供应链的正常运行。

运用语义分析技术，理解舆情信息的深层含义，识别出隐藏在文本中的合作风险信号。例如，分析出供应商发布的公告中关于产能调整的潜在影响，是否会导致供应不足。

分析舆情的传播范围和影响力，若某条负面舆情在短时间内广泛传播，引起了公众的高度关注，可能会对上下游企业的声誉和合作关系产生较大冲击。

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四、建立风险评估模型

综合考虑舆情信息的多个因素，如负面信息的数量、传播热度、持续时间等，为每个因素赋予相应的权重，构建风险评估模型。

根据模型计算出的风险值，设定不同的风险等级，如低、中、高风险。当风险等级达到一定阈值时，及时发出预警。例如，若关于某供应商产品质量的负面舆情在一周内持续发酵，且传播范围涉及多个主流媒体和社交媒体平台，风险值达到高风险等级，系统则发出预警。

五、及时发出预警通知

当系统监测到舆情信息符合预警条件时，通过多种方式及时通知相关人员，如邮件、短信、APP推送等，确保相关人员能第一时间了解到合作风险。

在预警通知中，明确指出风险的类型、来源、影响程度等关键信息，以便相关人员迅速做出反应。如通知中说明“发现供应商 A 存在产品质量负面舆情，已在社交媒体上广泛传播，可能影响我方产品交付和品牌声誉，请立即关注并采取相应措施”。

六、持续跟踪与反馈

对发出预警的舆情事件进行持续跟踪，了解事件的发展动态和后续影响，及时更新风险评估结果。

收集相关人员对预警信息的反馈和处理措施，评估预警的有效性和准确性，不断优化预警系统，提高对上下游合作风险的预警能力。

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