2025年12月，某沿海城市因一起工业废水泄漏事件引发广泛关注。事件初期，社交媒体上出现大量未经核实的猜测与担忧，相关话题迅速登上热搜。当地环保部门启动应急响应，同时引入舆情智能管理服务，以应对快速发酵的公众情绪。该服务通过部署于全市的检测节点，实时抓取超过50个主流平台及本地论坛的数据，保障信息收集的全面性与及时性。
事件爆发后的前48小时内，舆情智能管理系统识别出三个主要传播节点：一则关于“水体变色”的短视频、某较有名博主的质疑性长文，以及本地居民群的求助信息。系统通过自然语言处理技术，对超过10万条相关文本进行情感分析与主题聚类，发现公众情绪以“焦虑”与“愤怒”为主，并聚焦于“健康影响”、“责任主体”及“官方透明度”三大核心议题。这些数据为后续决策提供了量化依据。
基于系统分析，当地部门于事件发生后第三天举行了一场线上发布会。发布会内容重点回应了公众关切的三个核心问题：事故原因初步调查、受影响区域的水质实时检测数据，以及应急处理措施。与传统信息发布相比，此次发布会的议题设置与措辞直接来源于舆情分析结果，例如专门安排了环境专家解读“特定化学物质的短期影响”，并公布了24小时水质查询热线。这一策略使得发布会后，公众的愤怒情绪指数在4小时内下降了约35%。
在后续的48小时里，舆情智能管理服务持续追踪舆论反馈。系统检测显示，随着官方信息的透明化与持续更新，谣言类信息的传播量明显减少。同时，系统识别出一批理性讨论的“关键意见领先者”，并建议相关部门通过定向沟通，邀请其参与后续的社区听证会。这一过程不仅缓和了对立情绪，还将部分质疑声音转化为监督力量，提升了整体事件应对的公信力。
此次案例表明，舆情智能管理服务并非简单的信息监控工具，而是贯穿事件“检测-分析-响应-评估”全流程的决策支持系统。其价值在于将海量、碎片化的网络舆论转化为结构化、可行动的洞察，帮助公共部门在复杂事件中快速定位问题、调整策略并有效沟通。随着技术发展，此类服务在提升社会治理效能方面的作用将愈发凸显。