摘要
近年来，随着互联网的飞速发展，社交媒体应运而生，它已成为人们信息交流和舆情传播的主要渠道。突发事件发生会引发高度的关注和广泛的讨论，在如微博、论坛、知乎等社交平台上形成较为严重的网络舆情危机。网民可以借助社交平台自由发布信息参与讨论，表达个人的观点情感态度等，这使得事件相关信息数量呈爆炸式增长。现如今，网络已经成为人们生活中不可缺少的一部分，关于网络舆情的研究也愈加受到重视。突发事件因其具有不可预测性和敏感性，事发后事件舆情会在短时间内形成并大范围扩散，如果不对其加以引导控制，极易对社会造成负面影响。因此，对突发事件网络舆情各阶段演化规律和不同主题下的情感进行研究，了解事件舆情演化趋势和网民的情感态度，有助于相关部门对舆情发展方向做出准确预判，进而制定合理的管控策略，最大程度上避免事件相关舆情对公众和社会造成不良的影响和危害。 通过对国内外文献的梳理总结社交网络舆情、文本挖掘和情感分析的相关理论，并对突发事件网络舆情演化过程中的影响要素以及舆情各阶段演化特征进行分析。通过对比不同的聚类方法和主题提取算法选择出适合突发事件网络舆情演化研究的文本挖掘算法。以“720河南暴雨”、“TZ往届生改应届生”及“好欢螺虫卵”事件为例进行实证分析。利用Python爬取新浪微博上关于事件的原创微博数据并进行数据预处理，对事件舆情的生命周期、词频、各舆情主题热度以及不同主题下的情感倾向进行详细分析，基于分析结果，总结不同类型突发事件舆情演化方式、主题演化方式和情感倾向演化方式。最后，从舆情主体、客体以及本体三方面为政府和相关部门提供科学合理的舆情管控策略与建议。实证结果表明，本文选用的文本挖掘与分析方法所提取的主题区间明显，提高了主题提取模型的效率，适用于对突发事件网络舆情的分析。
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