【摘 要】
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[目的/意义]从内容层面深入挖掘微博舆情演化过程,根据主题和情绪的相互作用实时预测舆情变化,帮助政府及利益相关者快速地应对舆情。[方法/过程]以Python为工具采集并整理数
【基金项目】
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黑龙江省哲学社会科学基金项目“新时代社交媒体环境下的网络舆情引导研究”(编号:18WWB117)研究成果之一,黑龙江省留学归国人员科学基金项目“社会化媒体环境下基于Multi-Agent的危机事件演化仿真研究”(编号:LC2016028)研究成果之一,哈尔滨工程大学中央高校基本科研业务费专项项目“基于权益共创的黑龙江旅游危机网络舆情治理研究”(编号:HEUCF180914)研究成果之一.
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[目的/意义]从内容层面深入挖掘微博舆情演化过程,根据主题和情绪的相互作用实时预测舆情变化,帮助政府及利益相关者快速地应对舆情。[方法/过程]以Python为工具采集并整理数据,运用Word2vec模型识别文章主题特征,利用情感词典以及情绪分析技术对文章评论进行情绪分析。[结果/结论]信息发布的及时性和透明性影响着微博舆情的发展趋势和网民的情绪,高涨的情绪则会促使主题内容倾向于网民的关注点,消息闭塞和极端情绪使得网民迫切希望了解真相,容易导致其轻信并传播不实消息。主题诱发情绪,情绪引导微博舆情演化进而催生主题,主题和情绪的相互作用推动了微博舆情各个阶段的演化。
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