舆情监测系统是一种基于大数据分析的技术，用于实时跟踪网络上的信息，对舆情动向进行分析和预测。该系统通过对网络上的各种数据来源进行实时监控，如社交媒体、新闻平台、博客、论坛等，收集大量舆情数据。系统在数据收集过程中，对所收集的数据进行清洗、分析和分类，在此基础上制定合适的分析模型，将所得到的分析结果通过可视化的方式呈现给用户。

系统运行过程中关键的技术包括数据挖掘、自然语言处理和机器学习技术。数据挖掘用于从原始数据中提取有用的信息，包括词频、主题、情感倾向等。自然语言处理技术则用来处理文本数据，对其进行分词、词性标注、命名实体识别等处理。机器学习技术则可以通过对历史数据进行训练，建立预测模型，对未来的舆情走势进行预测。

舆情监测系统的工作原理可以概括为：首先，系统通过网络爬虫技术对各种数据源进行抓取，并将数据存储到数据库中；然后，对所采集的数据进行清洗和处理，去除无用信息、合并同义词、提取关键词等操作；接着，系统对处理过的数据进行情感倾向分析，以确定所采集的信息是正向、负向还是中性的；最后，系统将分析结果进行可视化展示，并提供预警和预测功能，快速识别可能引发公众情绪波动的事件。

舆情监测系统的应用范围非常广泛，包括政府、企业、机构以及媒体等。政府可以利用该系统及时了解社会舆情、掌握民意动向，制定科学决策、加强对事件的应对；企业可以利用该系统了解自身品牌形象、产品市场占有率等信息，调整策略、改进产品；机构可以通过该系统了解舆论环境，及时调整策略，做好社会风险管理工作；媒体可以利用该系统快速识别热点话题，为新闻报道提供可靠的数据支持。

最后，需要注意的是，舆情监测系统的建设涉及到大数据处理和信息安全等方面的问题，需要具有相关的技术力量和风险管理意识。同时也需要注重数据隐私问题，保障用户的权益。