基于微博大数据的游客情感与空气质量关系研究--以西安市为例

摘要：

利用西安市国内游客发布的微博数据，采用修正的“微博情感倾向算法验证程序”（MBEWC）计算游客的情感倾向值，对情感倾向和空气质量进行相关分析，研究情感倾向和空气质量的相互关系。研究发现：PM2．5、PM10、NO2、SO2、CO这5种污染物均与游客微博情感值呈现较弱的负相关；在所有污染物指标中，NO2对游客情感的影响程度最大，具体表现为每多排放1000μg NO2，游客微博情感值下降21分；其次，在烟尘污染物 PM2．5和 PM10中，PM2．5粒径很小，对游客情感的影响比PM10严重；而对于气体污染物，NO2和 SO2对游客情感的影响程度远大于 CO。空气中多种污染物同时存在对游客情感的影响要明显大于某一污染物单独存在时的影响，具体表现为PM2．5和SO2同时存在对游客情感的影响程度大于 SO2单独存在对游客情感值的影响。

关键词：微博、空气质量、游客、情感

所属期刊栏目：44

分类号：B845.6;X51(心理学)

资助基金：国家自然科学基金41571135，41401639；旅游业青年专家培养计划TYETP201344；中央高校基本科研业务费专项资金14 SZZD02

在线出版日期：2016-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：102-107