【摘 要】
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[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Py
【基金项目】
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教育部人文社科基金“面向突发事件的网络流言风险预警及对策研究”(编号: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”(编号: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”(编号: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”(编号:1745561
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[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。
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