基于模块度的话题发现及网民情感波动研究——以新浪微博"中美间贸易摩擦"话题为例

摘要：

[目的/意义]探索热点事件评论网络中话题社群及网民的情感波动,掌握舆情事件发展过程,对于整体把握热点事件的发展方向,做好新时期网络舆论的引导工作具有重大意义.[方法/过程]以复杂网络理论为基础,基于评论词语间的共现关系构建基于事件发展的子事件网络,通过社群发现算法来识别子事件评论网络中的话题社群,将情感词依据情感词典赋予情感分类属性,基于事件的演化过程动态地跟踪网民意见以及情感波动.[结果/结论]研究结果表明,评论网络群落发现以及变异系数方法可以有效地衡量网民话题讨论的规模与集中程度;评论网络中赋予情感词节点情感分类属性方法可以体现事件演化过程中网民的情感变化;舆论衍生话题对事件的舆情发展有持续性影响;网民话题讨论内容对于事件演化具有一定程度上的前瞻性.

关键词：复杂网络、社群发现、话题发现、情感分析

所属期刊栏目：63

分类号：G25(图书馆学、图书馆事业)

在线出版日期：2020-07-31（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：5-14