社会化在线评论情感因素测量与有用性分析

摘要：

[目的/意义]社会化在线评论与传统的专业性评论相比,具有更为显著的传播速度和影响力.文本评论中的情感因素并非单纯的数量化评分能够完全体现的.对本文评论中情感因素的测量与分析,能够有助于在线评论的全角度识别与揭示,更加客观准确地反映在线评论的价值.[过程/方法]通过提取用户发布的在线文本评论数据,采用有监督机器学习的算法,分别计算文本评论的情感分类得分、 情感倾向得分、 综合情感得分.从类型、 地区、 人数多个维度对情感得分与总评分进行交叉对比分析.[结果/结论]研究结果表明,文本评论蕴含的情感因素对总评分具有部分的影响作用.用户的认知偏好、 社会文化背景和评论人数占比会对情感因素的有用性产生影响.

关键词：在线评论、情感因素、有用性、多维分析

所属期刊栏目：38

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：国家自然科学基金面上项目"基于网络结构演化的Folksonomy模式中社群知识组织与知识涌现研究"71473035

在线出版日期：2018-07-02（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：19-27