目前，中国短视频APP的种类至少达到50种以上，这种APP视频内容的审查已成为短视频运营平台和政府部门的肩负。 每个视频中传播的内容是否合法、是否符合伦理规范、传播的广告信息是否包含虚假或夸张等。
短视频网络舆情监测系统
短视频网络舆情监测系统
特别是一些不规则的内容可能会引起负面的社会反响，例如去年6月，震音平台发表了有损英雄烈士名誉、荣誉的内容，因此咨询了有关部门。这种事情最不想在平台方面发生。
为了避免一些视频内容被断章取义、夸大事实等原因损害相关职能部门和企业的声誉、公信力，诞生了专门监视各大平台短视频内容的民意监视平台。
2011年，舆论监测平台已开始为互联网通信部门、部分党政宣传部门和部分企业提供服务。 截至2018年11月，市场从事舆论监测的平台已达20多个。这一些平台的工作主要是实现互联网庞大的信息自动获取、自动分类聚类、主题发现、主题聚焦、用户网民意识监测和新闻主题跟踪等信息需求，并提供演示、报告、图表目前，中国比较著名的民意监测平台有人民网络民意监测室、中国人民大学舆论研究所、南京大学网络传播研究中心、复旦大学媒体和舆论实验室等。
短视频网络舆情监测系统
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短视频APP
那么，舆论监视平台是如何监视短视频内容的呢？ 过程如何？
首先，视频内容的种类不同，舆论监视平台的监视能力也不同。 根据各短视频平台分发的视频内容的类型，可分为4种。
一、类是指音乐、舞蹈、搞笑、时尚等用户自我表现类的内容。
二是生活记录类，包括我们常说的Vlog。
Vlog以一部分用户的旅行的简单摄影、生活中发生的故事、事件的记录为主要内容，与社会的热点、街头采访等相关。这名录像记者习惯客观记录身边的事件。 他们的关注度是人流聚集的地方和通称“网卡”的地方。 在这种内容中，出现“重庆万州公共交通巴士坠落江事件”“827昆山持刀斩首事件”等引发民意事件的视频的概率相对较高。 舆论监测平台方面应更加重视这种内容的监测。三、知识传递系的内容。
这种内容是将一家感人的大咖啡馆、创业指导员、工匠的讲义剪成短片，或者直接录制短片。这种影片一般由组织或团队策划完成，具有广告嵌入和软交流的特点，专业知识、技能指导多，内容诱发民意事件的概率小。
四、广告产品的定位。
这种内容主要是品牌宣传，企业的目的是获利，一般不会发表社会事件相关的内容，也不是舆论监视平台方面的监视重点。
综合来看，上述第二类内容是监控平台最为警惕的。
此外，从内容分发者的用户分类来看，短视频内容生产者大致分为以下三类。
第一个是最多的普通用户。
他们主要以个人名义在平台上注册账户，发布的信息内容也主要以个人生活方式、生存状态、社交活动、看法、对一些社会热点事件的看法为主要内容。这个普通用户更容易发布引发舆论的视频内容，监控平台需要对其进行重点监控。
这家以上的组织机构发表的内容，多体现了本机构的视点，代表本组织的发声。这以上的内容几乎都是经过组织内部审查发布的，引起舆论的内容发生的可能性很小。 一般不作为重点监视的目标。
三是企业
企业的主要目的是在承担社会责任的基础上获利，进入短视频社交媒体的企业的主要目的是以自我宣传和产品定位为主，目的是比较单一，不容易产生诱发民意事件的内容。
舆论监测的内容、对象的分类，将提及监测技术。
最近人工智能的讨论很多，舆论监视平台的监视系统不是已经实现了智能监视吗
由于人工智能技术在监控系统中得到了广泛应用，目前对微通道公共号码、微博等文字平台上的文字内容基本实现了智能监控。 但是，目前市面上销售的舆论监视平台还没有完全掌握视频和音频信息，还无法大量获取声音和视频信息，无法分析这种数据。
这的主要方面是因为视频文件的数据量比文字文件多得多。 例如智能手机以1920*1080的画面分辨率拍摄的视频文件的尺寸达到了2.2MB/S。 每天在一个短视频社交平台上发布2000万个视频，每个视频的时间为15秒，每天的短视频数据存储量超过620TB。 庞大的数据使智能监视系统的应对变得困难。另外，当前的监视系统的智能水平还没有达到影像声音内容的正确识别。
短视频网络舆情监测系统
短视频网络舆情监测系统
目前舆论监测平台一般先进行智能监测，再采取人工审查的方法。 其中智能监测技术主要有以下3种。
分散舆论分析检查技术。这是利用Web数据收集的方法，能够同时取得多个Web数据的收集点协作，构成Web信息收集系统，实现民意信息的收集，进而通过标签定制功能，对已知的数据进行分类，实现民意分析处理。这种技术对短视频内容的监视有很大的限制。 一种Web数据采集方法，能够仅对带字符的视频标题的内容进行信息的统一、修订和分析，这不足以用于视频本身的挖掘功能。
视频同源检测技术。 其核心思想是利用数学建模方法首先表现视频，形成视频特征，再通过特征比较实现同源视频的匹配。这的方法有一些技术难题。 最大的挑战是发现视频的特点，完全表现视频信息。这的信息的表示主要出现在视频帧的检测方法和视频片段的检测方法中。 镜头的分割和关键帧的提取是这项技术的难点。
基于标签的视频检测技术。 标签的影像检测技术是基于可能主要出现的影像信息设置标签，与影像内容进行对照并分类，使影像与标签对应的技术处理方法。 在检查过程中，可以根据视频标题、视频描述信息、视频内容这三个不同的特征进行标记，并通过标记的内容向民意分析专家提供索引信息。 但是，现在很多短视频省略了文字的说明和标题的内容，对于这的短视频，这的技术显然起不到监视的作用。
“关于影像周边的信息”是指，短影像在社交网络平台上传送后，由该影像产生的标题、说明、分组(#分类)、想要关注(@点名)、文本评论、好听、传输量、下载量等“后影像效果”的这个词
这若干信息对于影像内容本身从若干方面反映这个影像是否应该关注，或者作为潜在的市民意识源取得，“关于市民意识的信息”多以数字、文字等OCR平面容易识别的形式出现，在市民意识的监测过程中这种监测方案与基于标签的视频检测技术相比，重点放在对短视频的评论、好老鼠等交互内容的监测上，以未来便利、高效、低成本的特点对未来短视频社交媒体进行舆论监测
据不完全统订，截至2018年10月31日，国内各大招聘网站发布的内容审查员岗位需求超过2000，专业涉及新闻媒体、金融经济、法律等。 然而，数字这与美国短视频平台内容审查员的岗位数相比有不少差异。
现在只依赖中国的短视频平台本身的内部审查还有一定的限制。 未来，为了保障短视频内容产业的积极向前发展，舆论监控平台的作用仍然不可忽视。