基于网络社交媒体大数据构建消费者信心指数

发布时间：2017-10-08 15:02

  本文关键词：基于网络社交媒体大数据构建消费者信心指数

  更多相关文章： 社交媒体 大数据 微博 消费者信心指数 用户词典

【摘要】：大数据时代的到来向传统心理学研究提出了挑战,将大数据技术同心理学问题进行有机结合,则有望拓展心理学研究的领域和思路,促进心理学科学体系的进一步完善。随着互联网技术的迅猛发展,以微博和博客为代表的网络社交媒体步入了高速发展期,相关学者纷纷意识到社交媒体信息的巨大价值,并将其运用到各个领域中。其中,微博具有写作简单,发表快捷,实时性强等特点,越来越多的用户选择在微博上发表自己的看法与态度。消费信心同样属于心理学的研究范畴,反映了消费者对当前或未来经济状况的主观感受,消费者信心指数是有效预测经济走势与消费趋向的先行指标。微博作为大数据挖掘的良好平台,可为用户消费信心的研究提供丰富的数据资源。本研究以微博文本为原始数据,构建消费者信心指数用户词典,通过不同实验条件下目标词的频数分析计算消费者信心指数。考察“精确匹配”与“模糊匹配”两种目标词匹配方式的优劣,检验加入程度词与否定词的必要性。研究结论如下:(1)构建了消费者信心指数用户词典。该用户词典共包括100个词汇,涵盖了经济形势、利率、物价、消费、就业、收入、生活质量水平七个方面,可以在一定程度上代表消费者对我国当前和未来经济状况的主观感受与态度。(2)考察了用户词典目标词在不同匹配方式与不同权重设置下对官方消费者信心指数的预测效果。将匹配方式分为“精确匹配”与“模糊匹配”两类,权重设置分为“仅考虑程度词”与“考虑程度词和否定词”两类,确定“模糊匹配目标词+程度词”为最优方式。(3)验证了通过目标词频数分析计算消费者信心指数的有效性。通过验证集数据基于最优方式计算下一个月的消费者信心指数,指数估计值与官方值的差异均在10%以内,验证了该方法的有效性。
【关键词】：社交媒体 大数据 微博 消费者信心指数 用户词典
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：B848
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一部分 文献综述8-19
• 1 大数据心理学研究概述8-13
• 1.1 大数据的定义8-9
• 1.2 大数据的特点9-10
• 1.3 大数据研究现状10-11
• 1.4 大数据对心理学研究的影响11-13
• 1.4.1 传统心理学研究11-12
• 1.4.2 大数据背景下的心理学研究12-13
• 2 社交媒体在大数据时代的应用13-15
• 2.1 社交媒体的发展13-14
• 2.2 微博信息的情感分析14-15
• 3 消费者信心指数研究概述15-19
• 3.1 消费者信心指数产生的背景15-16
• 3.2 消费者信心指数的定义与维度16
• 3.3 消费者信心指数的编制方法16-19
• 3.3.1 国外编制方法16-17
• 3.3.2 国内编制方法17
• 3.3.3 消费者信心指数编制过程中存在的问题17-19
• 第二部分 问题提出19-23
• 1 以往研究的不足19
• 2 研究目的与研究意义19-20
• 2.1 研究目的19
• 2.2 研究意义19-20
• 3 研究内容20-23
• 第三部分 消费者信心指数用户词典的构建23-27
• 1 确定维度23
• 2 抽取相关词汇23-24
• 2.1 词汇来源23-24
• 2.2 抽词标准24
• 2.3 汇总整理24
• 3 问卷编制24-25
• 3.1 编制消费者信心指数用户词典问卷24
• 3.2 被试24-25
• 3.3 删题方法25
• 4 形成消费者信心指数用户词典25-27
• 第四部分 基于不同匹配方式与权重设置的消费者信心指数目标词频数统计27-33
• 1 文本预处理27-29
• 1.1 微博原始数据27-28
• 1.2 去除无用信息28
• 1.3 以标点符号进行分割28-29
• 2 基于不同匹配方式的目标词频数统计29
• 2.1 精确匹配29
• 2.2 模糊匹配29
• 3 基于不同权重设置的目标词频数统计29-33
• 3.1 考虑程度词29-30
• 3.2 考虑程度词与否定词30-33
• 第五部分 消费者信心指数预测效果与有效性检验33-45
• 1 数据预处理33-34
• 2 相关分析34
• 3 主成分分析34-36
• 4 回归分析36-39
• 4.1 选择最优实验条件36-38
• 4.2 得到回归方程38-39
• 5 有效性检验39-45
• 第六部分 讨论与展望45-50
• 1 分析与讨论45-48
• 1.1 消费者信心指数用户词典的构建45
• 1.2 目标词的不同匹配方式45-46
• 1.3 程度词与否定词的影响46-47
• 1.4 方法有效性的验证47-48
• 2 局限与展望48-50
• 2.1 数据量有待进一步扩大48
• 2.2 用户词典有效性与简约性的平衡48-49
• 2.3 尝试更为完善的设计与方法49
• 2.4 科学性需要进一步验证49-50
• 第七部分 研究结论50-51
• 参考文献51-55
• 附录55-63
• 攻读硕士期间发表的文章63-64
• 后记64-65

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本文编号：994677