随着大数据技术越来越多应用于各行各业,以微博等带有地理位置服务的社交媒体数据获得了城市绿地研究领域的广泛关注,其优势是携带了地理空间信息、大量用户群和获取渠道丰富,这为绿地空间研究开辟了信息获取的新途径,扩大了样本规模,提升了科学性和准确度。为探究现有城市公园的游客情感特征,本研究以杭州市已建成的不同种类的城市公园为对象,通过“新浪微博”采集公园游客所发的微博数据,采用文本情感值计算、词频技术、GIS技术、地理集中指数等方法,围绕城市公园的游客特征、游客情感的结构与时空特征、游客情感影响因素及应用三个内容进行研究。研究结果是:第一,根据微博的注册信息、发送时间和原文词频进行了游客结构和游客行为偏好的分析。结果表明:各类公园的游客呈现出非一致的性别、来源地结构,不同的出行时间、行为活动和吸引因素偏好。第二,运用BosonNLP情感引擎计算所有微博文本的情感值,统计每个公园的情感结构,可视化呈现游客情感的时间变化特征、空间变化特征,研究发现,所有公园的游客情感都处于一般积极范畴,动物园与半山国家森林公园的情感结构相比其他公园积极倾向更少。游客情感在时间上没有规律性的特征,但是节假日期间、植物景观体量重的公园秋冬季时游客情感相对较高。各类公园中,游客积极情感主要分布在环境品质高的区域以及活动举办地点,有消极情感但聚集度不高。第三,运用词频技术分别对积极情感微博、消极情感微博进行词频统计,经过分类归纳和整理,发现风景环境、餐饮、行为活动、天气气候、人际交互、动物、情绪基调等因素不同程度地影响游客在不同类型公园游玩期间的情感。在此结果上,从营造积极情感空间、扩充功能空间、加强植物景观与公共空间的契合性、不同类型公园的设计要点和公园管理5方面提出了建议。