【摘 要】
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实证类的网络舆情分析研究大多针对单一媒体进行,时间成本高、主观性强.在后疫情时代媒体融合快速发展的背景下,跨媒体、多终端的异源信息为网络舆情分析与治理带来新的挑战.本研究聚焦高校疫情管控过程中所出现的舆情问题,提出一种基于词频分析与LDA模型的舆情情感分析方法.通过网络爬虫采集2021年8～10月关于“开学全封闭管理”与“国庆如期放假”的舆情数据,在进行数据清洗与分词处理之后,利用TF-IDF算法提取高频词并构建词云,通过LDA模型提取舆情的主题进而进行舆情分析.以跨媒体的高校疫情管控舆情实例进行验证,结
【机 构】
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南昌航空大学 文法学院,南昌 330063;南昌航空大学 信息工程学院,南昌 330063
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实证类的网络舆情分析研究大多针对单一媒体进行,时间成本高、主观性强.在后疫情时代媒体融合快速发展的背景下,跨媒体、多终端的异源信息为网络舆情分析与治理带来新的挑战.本研究聚焦高校疫情管控过程中所出现的舆情问题,提出一种基于词频分析与LDA模型的舆情情感分析方法.通过网络爬虫采集2021年8～10月关于“开学全封闭管理”与“国庆如期放假”的舆情数据,在进行数据清洗与分词处理之后,利用TF-IDF算法提取高频词并构建词云,通过LDA模型提取舆情的主题进而进行舆情分析.以跨媒体的高校疫情管控舆情实例进行验证,结果表明本研究可丰富公共危机政府应对体系,为政府有效管理提供理论依据和技术支撑.
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