Social Sentiment Monitor

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社交媒体舆情监控助手 — 读懂市场的声音

核心能力

1. 多平台监控

• Twitter/X - 推文量、互动数据、情绪分析
• Reddit - 板块讨论、投票趋势、评论分析
• Telegram - 群组活跃度、消息频率
• Discord - 社区讨论热度

2. 情绪分析

• 情绪评分 - 0-100分，量化社区情绪
• 情绪分类 - 看涨/看跌/恐慌/FOMO/中性
• 情绪趋势 - 追踪情绪变化轨迹
• 极端情绪预警 - FOMO/FUD极端值检测

3. 热点发现

• 话题热度 - 讨论量突增检测
• Viral内容 - 高传播性内容识别
• 关键词追踪 - 自定义关键词监控
• 新兴话题 - 新出现的热门讨论

4. KOL监控

• 大V发言 - 追踪知名KOL的推文
• 影响力分析 - 评估KOL对市场的影响
• 观点聚合 - 汇总主流观点
• 异常发言 - 检测突然的态度转变

5. 负面舆情预警

• FUD检测 - 恐慌、质疑、负面信息
• 谣言识别 - 识别潜在的虚假信息
• 危机预警 - 项目危机信号
• 传播追踪 - 追踪负面信息的传播路径

使用工作流

快速开始

# 1. 监控代币情绪
python scripts/token_sentiment.py --token ETH --platforms twitter,reddit

# 2. 追踪热点话题
python scripts/trending_topics.py --keywords "以太坊,ETH,合并" --hours 24

# 3. 监控KOL发言
python scripts/kol_monitor.py --handle @VitalikButerin --alert-on-post

# 4. 负面舆情预警
python scripts/fud_detector.py --token BTC --threshold 70

# 5. 生成舆情报告
python scripts/sentiment_report.py --token SOL --days 7

# 6. 启动全面监控
python scripts/sentiment_daemon.py --config config.yaml

配置示例

# config/sentiment_monitor.yaml
monitoring:
  # 监控的代币
  tokens:
    - symbol: ETH
      name: Ethereum
      keywords: ["ethereum", "eth", "ether"]
      alert_threshold: 70
    - symbol: BTC
      name: Bitcoin
      keywords: ["bitcoin", "btc"]
      alert_threshold: 75
  
  # 监控的平台
  platforms:
    twitter:
      enabled: true
      min_followers: 1000
      languages: ["en", "zh"]
    reddit:
      enabled: true
      subreddits: ["CryptoCurrency", "ethfinance", "Bitcoin"]
    telegram:
      enabled: false
  
  # KOL监控列表
  kols:
    - handle: "@VitalikButerin"
      name: "Vitalik Buterin"
      weight: 10
    - handle: "@cz_binance"
      name: "CZ"
      weight: 9
  
  # 情绪分析设置
  sentiment:
    bullish_threshold: 65
    bearish_threshold: 35
    extreme_fomo: 85
    extreme_fud: 15
  
  # 通知设置
  notifications:
    telegram:
      enabled: true
      bot_token: ${TELEGRAM_BOT_TOKEN}
      chat_id: ${TELEGRAM_CHAT_ID}
    discord:
      enabled: true
      webhook_url: ${DISCORD_WEBHOOK_URL}
  
  # 检查间隔（分钟）
  interval: 15

脚本说明

scripts/token_sentiment.py

分析特定代币的整体情绪

# 分析ETH情绪
python scripts/token_sentiment.py --token ETH

# 指定平台
python scripts/token_sentiment.py --token BTC --platforms twitter

# 历史分析
python scripts/token_sentiment.py --token SOL --days 7

scripts/trending_topics.py

发现和追踪热点话题

# 追踪关键词
python scripts/trending_topics.py --keywords "空投,airdrop" --hours 24

# 发现新兴话题
python scripts/trending_topics.py --discover --top-n 10

scripts/kol_monitor.py

监控KOL发言

# 监控特定KOL
python scripts/kol_monitor.py --handle @VitalikButerin

# 监控列表中的KOL
python scripts/kol_monitor.py --watchlist --config kols.yaml

scripts/fud_detector.py

检测负面舆情

# 监控BTC负面信息
python scripts/fud_detector.py --token BTC

# 设置敏感度
python scripts/fud_detector.py --token ETH --sensitivity high

scripts/viral_content.py

发现病毒式传播内容

# 发现热门推文
python scripts/viral_content.py --platform twitter --min-likes 1000

# 追踪传播路径
python scripts/viral_content.py --track tweet_id

scripts/sentiment_report.py

生成舆情报告

# 生成周报
python scripts/sentiment_report.py --token ETH --days 7 --output report.pdf

# 对比多个代币
python scripts/sentiment_report.py --compare ETH,BTC,SOL --days 30

scripts/sentiment_daemon.py

守护进程模式

# 启动监控
python scripts/sentiment_daemon.py --config config.yaml

# 后台运行
python scripts/sentiment_daemon.py --daemon

数据源

免费数据源

付费数据源

情绪指标说明

情绪分数 (0-100)

• 0-20: 极度恐慌 (Extreme Fear)
• 21-40: 恐慌 (Fear)
• 41-60: 中性 (Neutral)
• 61-80: 贪婪 (Greed)
• 81-100: 极度贪婪 (Extreme Greed)

关键指标

• 讨论量 (Volume) - 提及次数
• 情绪强度 (Intensity) - 情绪表达强烈程度
• 传播速度 (Velocity) - 信息传播快慢
• 影响力 (Impact) - 对价格的潜在影响

预警级别

🔴 紧急 (Critical)

• 极端FUD情绪 (< 15分)
• 重大负面事件爆发
• KOL突然转变态度

🟠 重要 (Warning)

• 情绪快速恶化
• 大量负面信息集中出现
• 传播速度异常

🟡 普通 (Info)

• 情绪波动在正常范围
• 新兴话题出现
• 讨论量突增

最佳实践

1. 多平台验证 - 不要依赖单一平台数据
2. 结合链上 - 社交媒体情绪应与链上数据结合
3. 识别机器人 - 注意过滤僵尸账号和机器人
4. 关注质量 - 高互动量≠高质量讨论
5. 长期追踪 - 建立基准线，识别异常

风险提示

⚠️ 本工具仅供信息参考，不构成投资建议

• 社交媒体情绪可能被操纵
• 机器人和水军影响数据准确性
• KOL发言可能有利益关联
• 情绪指标具有滞后性

倾听市场的声音，但保持独立思考。