在线音乐社区话语模式与情感氛围研究

发布时间：2020-05-17 12:20

【摘要】：随着互联网时代的到来,各种各样的在线社区蓬勃发展,互联网从一个用于获取信息的静态媒介逐步转型成为信息共享、互动交流的动态平台。例如,用户在听音乐时就会经常跟音乐作品以及其他用户的评论内容产生情感共鸣,从而自发地发表评论与其他用户产生互动,这样,一个以情感交流为基础的在线音乐社区就建立起来了。音乐平台已经不是单纯的音乐提供方,而是越来越向在线社区的方向发展,出现了诸如网易云音乐和虾米音乐这种以用户为中心,打造社交属性的在线音乐社区。所以若想增强在线音乐社区竞争力,吸引大量用户并提高用户黏性,我们可以从增强其社交属性出发。目前,如何增强在线音乐社区的社交属性面临两个方面需要解决的问题,一个是如何分析用户话语模式的差异性,从而提出能够满足个体用户需求的意见和建议,从而提高在线社区的包容性;另一点是如何分类并细分在线音乐社区的各种情感从而找到如何把握在线音乐社区最基本的情感基调、情感分布以及如何增强社区的情感氛围。实际上,在这个基于情感共鸣的在线音乐社区里,由用户产生的数据量呈现爆发式增长。用户评论的增多为研究提供了十分有利的条件。另一方面,在线音乐社区的评论多以短文本形式呈现,在这些海量的文本信息中,有很大一部分是表达用户观点倾向和情感的信息,如支持、反对、喜、怒、哀、乐等文本信息。这些情感文本信息是非常宝贵的意见资源,包含着人们的不同观点和情感态度。情感分析的相关方法目前广泛用于在线社交网站例如微博、推特等,但是研究在线音乐社区的较少。基于此,本文主要的研究点有三个。第一点是通过中文分词与词性标注操作、评论数据不同维度的切片操作探索在线音乐社区不同年龄、性别和地域的用户群体对相同音乐的评论内容所反映出来的话语模式。第二点是以网易云音乐平台和虾米音乐平台为例,研究不同的音乐社区的最常出现的词频、词性有哪些,研究不同平台的追星氛围、对歌词的热衷程度、活跃度以及活跃时间分布等。第三点是建立机器学习模型来研究不同在线音乐社区评论文本的情感分类,从文本蕴含的情感角度来研究不同在线音乐社区的情感氛围。针对研究第一点,本文通过各用户群体的词频、词性表的研究结果得出,在现实社会中的话语模式现象有延伸到在线音乐社区环境。具体来说,年龄话语模式上主要体现在由年龄不同导致的用词不同、关注点不同、情感表达不同;性别话语模式主要体现在由性别导致的性别用语限制现象及由与性别属性相关的不同性别的性格特征导致的用词差异;地域话语模式主要体现的是地域文化氛围对评论用词的影响。另外还有就是各用户群对待各类歌曲所评论语句中的词性比例的细微差别。以上这些工作延伸了对话语模式、行为理论等在在线社交网络平台上的研究,有助于在线音乐平台从不同维度来了解用户的喜好,从而可以对用户进行针对性地推荐等,提高平台用户的留存率和粘性。针对研究第二点,本文通过从不同角度挖掘两个平台的评论数据特点,研究比较了不同音乐平台评论的特点及氛围特征,发现了网易云音乐相较于虾米音乐更容易在评论里面引用歌词内容这一现象,而且两家平台的活跃曲线是不太一样的。基于对平台评论数据的比较结果的了解,平台可以有针对性地进行平台专辑推发等活动,以期达到更好的宣传效果。针对研究第三点,本文首先建立了一个基于LSTM模型的正负情感分类模型,以一个较高的分类精确度完成对正负情感语义的划分,研究结果表明两个平台的情感基调都是正向积极的。随后又建立了若干个机器学习算法模型并比较各模型的优越性,择优选出预测效果好的模型并对负面情感进行了细分类,了解负类情感的具体情感组成比例。以机器学习的技术从情感分类分析的角度来探究在线音乐社区的情感氛围特征,弥补了目前对在线音乐社区评论的情感分析方面的空白,丰富了在线社交网络领域的情感分类理论研究。这将有助于企业对平台的舆论控制与情感导向,对企业营造一个健康积极有人情味的音乐社区也可以贡献一定的参考价值。
【图文】：

音乐,网络音乐,社交,社区

音乐、ＱＱ音乐、酷狗音乐、虾米音乐等音乐平台。目前，国内在线音乐社区用逡逑户规模及使用率都很庞大，据中国互联网络信息中心（ＣＮＮＩＣ）中国互联网络第逡逑３９次￣第４２次发展报告的数据显示（如图１－１），２０１５年１２月至２０１８年６月，逡逑网络音乐用户规模不断增加，截至２０１８年６月，网络音乐用户数达到５．５５亿，逡逑比去年底增加６７３万，占网民总数的６９．２％。同时，国内在线音乐社区的发展己逡逑经进入成熟期，市场竞争更加激烈。逡逑５６０００逦５５４８２逡逑５４８０９逡逑５邋５５０００逦W逡逑５４０００逡逑妄邋５３０００逦Ｓ２４１３逦■逦■逡逑．逦媝逡逑５邋乫uQ７逦５０２Ｘ４逦Ｓ０３１３逡逑＿邋遍攦逦＿逦ｉｌｌ邋Ｊ邋＿逡逑４８０００邋Ｉ逡逑４？000邋■逦ｆ逡逑２０１５．１２逦２０１６．６逦２０１６．１２逦２０１７．６逦２０１７．１２逦２０１８．６逡逑图１－１邋２０１５．１２￣２０１８．６网络音乐用户规模逡逑在线音乐社区具有社交属性的特征，因为其有利于某些在音乐方面兴趣相投逡逑或需求相同的用户相互分享讨论相关信息，形成用户间的社交关系网络。有效发逡逑挥社交属性可以提高在线音乐社区的吸引力和用户黏性，从而吸引并留住大量的逡逑网络用户。例如，网易云音乐之所以能够在ＱＱ音乐、酷狗音乐、酷我音乐等老逡逑牌音乐客户端前快速崛起

知网,可视化分析,相关文献,共词分析

邋２０１２邋ＫＭ泰逡逑图１－２邋“中国知网”计量可视化分析相关文献数量发表情况逡逑图１－３是国内相关研究的关键词共词分析图，共词分析方法屮关键词的共现逡逑分析可以揭示特定领域的研究结构和研究热点。Ｃａｌｌｏｒｉ等人Ｍ最先提出共词分析逡逑法，随后共词分析法在情报学领域得到了广泛应用。共词分析法（Ｃｏ－ｔｅｒｎ逡逑Ａｎａｌｙｓｉｓ）是指当一个可以表达主题领域的研宄主题或研宄方向的两个专业术语逡逑出现在一个文档中时，大概率可以表明这两个词之间存在一定的关系，它们出现逡逑的次数越多，，表明它们的关系越密切，距离越近逡逑５逡逑
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：J692

【相似文献】