国内新冠肺炎疫情研究的主题演化与情感分析

摘要：

新型冠状病毒(COVID-19)相关研究是当前重点关注的领域,探究学者对新冠肺炎疫情的关注热点和情感态度对于学界明确研究重难点和规划研究活动具有重要意义.以中国知网为数据源,首先采用LDA模型识别文献主题,并将其与STM模型结果对比进行一致性检验,其次采用K-Means算法和PCA降维等方法探究各主题的关注度和内容演化趋势,最后分析学者对各主题的情感态度,进而构建"关注度-情感极性"分析框架,结合负面词频识别消极情感极性主题的改进空间.学者对新冠肺炎疫情的关注涉及生物医药、经济影响等9个主题.学者对新冠肺炎疫情高度关注,且大多为消极情感极性,不同主题的受关注度和情感态度有所区别.对新冠疫情相关研究的回顾与梳理可以为后续研究提供支撑与启示,助力我国尽早全面抗疫成功.

关键词：新冠肺炎、主题模型、聚类分析、情感分析

所属期刊栏目：42

分类号：G350(情报学、情报工作)

资助基金：贵州省社科规划联合基金项目18GZLH03

在线出版日期：2022-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：32-41