微博用户的中国传统节日感知及区域差异研究
随着智能移动终端和社交网络应用的普及,越来越多的人愿意通过社交网络平台进行交流和表达自己的情感,因此产生了大量含有地理位置、文本内容等多种信息的用户生成数据,为大数据时代的城市研究及特定时空间内个体感知和行为活动研究提供新的数据源.本文基于2012-2014年约54万条微博用户数据,探测民众对包括春节、元宵节、清明节、端午节和中秋节在内的中国传统节日的情感表达和关注热点,以期发现在城市化与全球化影响下,人们对中国传统节日的认知变化和区域特征.通过Python 3.6进行词频分析及LDA主题模型分析可知:①春节是中国人主题感知最为强烈的节日,且多为对新年美好祝愿的表达,其次是中秋节,以回家团聚为主,另外情人节也成为一个显性的节日;②传统节日期间,出行方式以飞机和汽车为主,机场和高速成为与节日活动密切相关的场所;③共识性岁时习俗整体感知较好,但各地域特色节庆活动及饮食习俗在表现形式上有所差异,且差异在逐渐减小;④词频分析较好地反映了微博用户对中国传统节日的普遍感知及具有地方特色的区域差异,而LDA主题模型分析能够反映一定的传统节日主题聚类结果,但对不同节日的主题聚类效果并不十分明显.
传统节日、区域差异、词频分析、主题分析、微博数据
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国家重点研发计划项目2017YFB0503605;国家自然科学基金项目41771187
2019-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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