基于微博数据挖掘的突发事件情感态势演化分析 ——以天津8·12事故为例

摘要：

[目的/意义]分析突发事件的微博情感演变态势,可以发现舆情演变规律和潜在风险,为舆情引导提供决策支持.[方法/过程]提出基于情感分析的突发事件微博舆情演变分析模型.用Python编写爬虫获取微博评论,经过数据预处理和分词,采用朴素贝叶斯分类器进行情感分析.定义情感热度,并据此将舆情演变过程划分为高热期,持续期、反复期、消亡期.运用统计和数据可视化方法研究各阶段评论词云、情感倾向演化、地域热度和各年龄段演化特点,分析舆情时空规律.[结果/结论]以天津8·12危化品爆炸事故为例,建立微博舆情演化分析模型分析舆情演变.实证分析表明,微博舆情演化分析模型可以合理划分演变阶段,发现各阶段演化规律和热点内容.

关键词：微博、舆情、数据挖掘、情感、舆情演化

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部人文社会科学基金"面向突发事件的网络流言风险预警及对策研究"17YJC630214;公安部理论与软科学项目"基于网络舆情综合研判的群体性事件预警研究"2015LLYJWJXY034;全国统计科学研究重点项目"舆情大数据环境下突发事件民意监测与评估研究"2017LZ37;河北省科技计划项目"新媒体环境下突发事件危机信息挖掘与决策关键技术研究"17455610;武警学院国家社科基金培育项目"大数据环境下公共危机事件情报挖掘与决策预警研究"SKJJPY201721

在线出版日期：2019-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：140-148