自动民调（or 机器民调: Automatic Survey / Machine Survey）指的是利用电脑从语言数据中自动抽取挖掘有关特定话题的民间舆论，其技术领域即所谓舆情挖掘（sentiment mining），通常需要自然语言（NLP）和机器学习（Machine Learning）等技术作为支持。自动民调是对传统的问卷调查一个补充或替代。在社会媒体日益普及的今天，民间情绪和舆论通过微博、博客或论坛等社会媒体管道铺天盖地而来，为了检测、采集和吸收这些舆论，自动民调势在必行，因为手工挖掘面对大数据（big data）已经完全不堪负荷。
民意调查（poll）可以为政府、企业以及民众的决策提供量化情报，应用范围极其广泛。总统大选是一个突出的例子，对于总统候选人本人及其竞选团队，对于选民，民调的结果可以帮助他们调整策略或作出选择。产品发布是企业的例子，譬如 iPhone 5 发布以后，民调的反馈可以帮助苹果及时发现问题。对于有意愿的消费者，民调的结果也有助于他们在购买、等待还是转向别家的决策时，不至于陷入盲目。
相对于传统的以问卷（questionnaire）调查为基础的民调，自动民调有以下几个突出特点。
及时性。传统民调需要经过一系列过程，设计问卷、派发问卷（通过电话采访、街头采访、有奖刺激等手段）、回收问卷，直到整合归纳，所有程序都须手工进行，因此难以做到及时响应。一个认真的客户产品调查常常需要几天甚至几周时间方可完成。自动民调可以做到立等可取。对于任意话题，使用自动民调系统就像利用搜索引擎一样方便，因为背后的处理机在不分昼夜地自动分析和索引有关的语言资料（通常来自社会媒体）。
高性价。传统民调的手工性质使得只有舍得不菲的花费，才可以做一项有足够规模的民调（样本小误差就大，难以达到民调的目的）。自动民调是由系统自动完成，同一个系统可以服务不同客户不同话题的各种民调，因此可以做到非常廉价，花费只需传统民调的零头。样本数可以高出手工调查回收数量的n个量级，是传统民调无法企及的。至于话费，通常的商业模式有两种，客户可以订阅（license）这样的系统的使用权，然后可以随时随地对任意多话题做任意多民调。零散客户也可以要求记件使用，每个话题民调一次缴纳多少钱。
客观性。传统民调需要设计问卷，这就可能有意无意引入主观因素，因此不能完全排除模糊歧义乃至误导的可能。自动民调是自底而上的自动数据分析，用的是归纳整合的方法，因此更加具有客观性。为了达成调查，调查者有时不得不施行物质刺激，这也产生了部分客户纯粹为了奖励而应付调查、返回低质问卷的弊端。自动民调的对象是民意的自然流露（水军和恶意操纵另论），基数大，也有利于降噪，这就保障了情报的客观性。
对比性。这一点特别重要，因为几乎任何话题的民调，都需要竞争对手或行业的背景。正面反面的舆论，问题的严重性等等，只有通过对比才能适当体现。譬如民调奥巴马的总统竞选效益，离不开对比其对手罗梅尼。客户调查 AT&T 手机网络的服务，离不开比较其竞争者 Verizon，等。很多品牌实际上需要与一系列同类品牌做对比，才好确定其在市场的地位（如上图所示）。这种对比民调，虽然在理论上也可以手工进行，但是由于手工民调耗时耗力耗钱，很多时候调查者不得不减少或者牺牲对于竞争对手的调查，利用有限的资源只做对本企业的品牌调查。可自动调查就不同了，多话题的调查和对比是这类产品设计的题中应有之义，可以轻易完成。
自动民调也有挑战，主要挑战在于人为噪音：面对混乱的社会媒体现实，五毛、水军以及恶意舆论的泛滥，一个有效的舆情系统必须不断与垃圾作战。好在这方面，搜索引擎领域已经积攒了丰富的经验可以借鉴。另一个挑战是需要对网络世界做两类媒体的分类（所谓push/pull的媒体分野）。民意调查切忌混入“长官意志”，客户情报一定要与商家宣传分开：同是好话，商家是王婆卖瓜，客户才是上帝下旨。这种媒体分类可以结合来源（sources）、语气（宣传类材料常常是新闻官方语气，而客户评价则多用口语和网络语）来决定，是有迹可寻的。
总之，在互联网的时代，随着社会媒体的深入民间，民间情绪和舆论的表达越来越多地诉诸于社会媒体。因此，民调自动化势必成为未来民调的方向和主流。其支持技术也基本成熟，大规模多语言的应用指日可待。
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