基于交互行为和情感差异的企业微博舆情动态影响力研究

发布时间：2020-11-03 14:34

　　 微博作为社会化媒体中的代表之一,以其便捷性、传播性、低门槛和高交互性等特点成为人们表达和传播观点及情绪的重要渠道。通过量化微博舆情的动态影响力,可以分析舆情在不同时间节点的演变态势,更好的掌握微博用户对当前舆情事件的关注程度,从中发现舆情的演变规律和潜在风险,从而为政府、企业等主体控制、引导舆情和制定舆情预警机制提供决策支持。本文从交互行为-微博内容-用户情感层面出发,提出一种基于交互行为和情感差异度的舆情影响力度量算法。首先,基于用户的交互行为,借鉴TF*PDF算法原理对所有帖子由不同交互行为产生的舆情交互影响力进行量化,同时考虑舆情热度趋势对舆情影响力的影响作用,提出基于交互行为和舆情趋势的舆情交互影响力算法;其次,从用户情感层面入手定义舆情情感影响力,采用贝叶斯朴素分类器等方法进行情感分析,计算微博用户情感倾向值并利用其方差描述当前舆情情感倾向差异程度,借鉴信息量计算方式,对由情感差异冲突带来的舆情潜在的情感影响力信息量进行量化,提出基于情感差异的舆情情感影响力算法;最后综合舆情交互影响力和情感影响力,从行为和情感层面综合量化舆情的显隐性影响力。以微博舆情事件“滴滴下架顺风车”为例进行实证分析,对本文提出的算法加以验证。与此同时,建立综合交互行为和情感倾向的舆情动态演化分析策略,分析舆情在不同演化阶段内在交互行为和情感层面上的演化特点。实证分析证明,本文提出的动态影响力度量模型能够识别基于交互行为的显性影响力和基于用户情感的隐形影响力,为舆情动态演化分析和影响力量化提供有效工具。
【学位单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F49;F274
【部分图文】：

第四章为实证数据获取及预处理和实证模型构建。本章主要在第三章构建的理论模型基础之上，选取微博舆情事件“滴滴下架顺风车”，利用 Gooseeker、Python 完成数据爬取、清洗和情感分类模型训练和整体研究模型搭建等工作。第五章为基于“滴滴下架顺风车事件”的微博舆情影响力研究模型实证分析。本章主要选取微博舆情事件“滴滴下架顺风车”为例，基于真实的微博舆情事件数据进行研究模型构建，并基于本文提出的影响力分析策略从交互行为、舆情趋势、情感倾向、情感差异等多个维度对本文提出的影响力研究模型进行验证，对微博舆情的演化阶段、过程和相应的特征进行挖掘和总结，验证本文模型的最终效果。研究结论与不足。本章主要在以上研究基础上，总结得出的研究结论并提炼出相应的创新点和当前研究的不足之处，并对未来可能的研究角度进行展望。1.3.2 技术路线本文涉及的技术路线具体如下：

第四章 企业微博舆情动态影响力指数实证验证 第四章 企业微博舆情动态影响力指数实证验证为了验证第三章提出的基于交互行为和情感差异的企业微博舆情动态影响力研究模型的可行性和最终效果，本文选取微博舆情事件“滴滴下架顺风车”作为实证研究对象。本文利用 Python、Gooseeker 等工具进行微博舆情实证数据获取和预处理等工作，并基于清洗后的微博数据进行实证研究模型的构建，为后续微博舆情事件的演化分析提供模型基础，具体流程如下：

图 4-2 企业微博舆情实证数据预处理流程（1）无关/缺失数据处理基于以上流程对 4.1.1 中获取的原始实证数据进行无关/异常数据、重复/缺失数据处理，得到初步基础数据并以 Excel 形式输出，具体结果如下：表 4-3 企业微博舆情实证建模基础数据概括单位：条 总体 帖子 转发 评论数据类型 21192 3459 7931 9801
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本文编号：2868706