品牌形象挖掘是了解品牌形象的关键步骤,是塑造提升品牌形象、制定品牌传播策略的第一步,对品牌形象构建以及品牌竞争都具有深远的意义。随着互联网技术的高速发展,用户随时随地在接触和获取信息,并创建了大量的用户生成内容。品牌传播被置身于更加灵敏便捷、自由高速却又充满不确定性的传播空间中。传统的品牌形象调查,在样本的多样性和时效性、以及分析方法上已不能满足品牌形象挖掘的需求。在这种环境下,海量碎片化的用户生成话题数据为品牌形象挖掘提供了丰富可行的数据资源和新的研究思路。基于用户生成的品牌相关话题挖掘品牌形象,理解品牌在用户心中形成的认知和情感共鸣,是新传播环境下品牌形象传播的战略基础。用户形成的品牌形象包括用户对品牌的认知、情感、行为三个方面,本文只关注认知和情感两个维度。首先给出面向品牌形象挖掘的话题识别方法,从而针对不同的分析诉求,对所需的数据范围进行取舍。其次,设计面向品牌形象认知和情感的挖掘方法,从海量、碎片化的用户生成话题数据中获取用户对品牌形象的认知和用户对品牌形象的个体情感以及群体情感状态。论文的具体研究内容如下:(1)面向品牌形象挖掘的话题识别方法。品牌形象挖掘使用的数据范围因任务侧重点不同而不同。论文面向品牌形象挖掘给出不同的话题识别方法,首先基于关键词搜索品牌相关的常规话题,给出品牌关注度时序曲线,企业可以根据关注度差异选取数据范围。其次,基于曲线分类建模的思想预测热门话题,适应高时效性要求的品牌形象挖掘任务。热门话题发现的基本思想是从话题的统计特性出发,使用传播扩散程度和关注聚焦程度刻画话题的热度,建立话题的热度曲线。通过对话题的热度曲线进行预处理,消除原始量纲对热度曲线内在相似性判定带来的负面影响。并对丰富多变的曲线进行分类建模,从中提取共性特征和行为规律,使之呈现出较为明朗的规律性。应用热度曲线分类模型上的加权投票规则预测新话题是否会发展成热门话题。基于关键词搜索常规话题和基于曲线分类建模识别热门话题可以满足品牌形象挖掘对数据选择的一般要求。(2)基于话题的品牌形象认知分析方法。用户对品牌形象的认知指的是用户对品牌的整体印象(包括功能、服务、效用等的评价),是品牌形象传播的基础。论文提出一种基于规则的认知标签提取方法,从用户生成内容中掌握用户对品牌形象的认知。首先,基于语言规则提取出初始的认知标签;然后,借助于同义词词典和Jaccard相似度对认知标签进行聚合;最后,应用TFMF模型计算聚合后不同认知标签的重要性。根据所获取的重要认知标签,企业能够更好的理解消费者对品牌的整体印象、最在意的品牌特性以及与竞品相比品牌所拥有的独特属性。(3)基于话题的品牌形象个体情感分析方法。古语有云:“攻心为上”。情感是品牌传播的攻心武器,对品牌形象挖掘离不开对用户个体情感状态的把握。有效提取用户生成内容的情感标签是品牌形象个体情感分析的基础。新词的涌现、热词的漂移、海量碎片化及中文常用词特性带来的高维稀疏性成为中文情感分类的主要困难。论文提出一种新颖的方法用以解决上述问题:构造表情符号词典用来自动获取训练集情感标签,解决海量数据的标注问题。这样可以节省训练标签所需的人力和财力成本,且具有较高的客观性。引入修正的G2检验联合情感词词典进行特征选择,该方法可以保留强分类能力的特征而不至于过过滤,并尽可能消除无效特征的干扰,从而进行降维,控制稀疏性。采用多阶段判断式的抽样策略生成训练集,保证基分类器的多样性。最后采用加权多数投票的方式对基分类器结果进行融合,解决特征和情感漂移及碎片化问题。实验表明该方法可以快速有效的获取训练标签,保留下强区分能力的特征,并实现较高的精度。且该方法很容易扩展到流数据并实现并行化。(4)基于话题的品牌形象群体情感分析方法。情感作为消费体验中最重要的角色,理解用户对品牌的群体情感状态以及群体情感演化逻辑可以帮助企业和用户理解品牌形象。本章构造品牌群体情感计量模型,基于个体情感对群体情感进行集结。建立不同粒度下群体情感时间序列数据,通过对群体情感时序数据的分析,理解品牌群体情感演化的逻辑。分析热门话题的属性,了解热门话题对品牌群体情感演化的影响。通过实验以及案例分析可以发现,品牌生命周期的不同阶段会带来品牌群体情感的不同状态。热门话题会加速情感演化的过程,且热门话题的不同属性会影响群体情感演化的方向,而企业处理策略会加深或者消解热门话题带来的情感演化影响程度。品牌形象挖掘是品牌形象传播的重要基础。论文从品牌形象挖掘的数据准备,品牌形象认知的挖掘方法、品牌形象情感的挖掘方法三个方面开展研究,帮助企业从海量碎片化的数据中提取品牌形象,理解用户对品牌形象的感知,进而构建品牌的核心竞争力。