摘要
目前我国正处在一个社会深度转型与经济转轨的关键时期，随着中国经济的迅猛发展，新型工业化和经济全球化进程都将会进一步加快，在转型期带来社会进步的发展同时伴随着社会矛盾问题的日益凸显，导致突发事件频发。在互联网飞速发展的时代背景下，网络成为人们传播信息和发表言论的主要途径，一旦发生突发事件，在极短的时间内就会引起大批量网民的关注和讨论，他们在网络平台上发表个人的情感态度和意见观点，使得舆情信息量迅速增长并快速传播，极易引起突发事件舆情风波，如果相关部门不对其进行引导控制，可能会造成社会动荡不安。网络舆情与传统舆情相比，传播速度更快，影响人群面更广，引发后果更严重，网民作为主要讨论参与者，他们表达的情感和关注焦点能一定程度反映舆情的走向，因此，通过研究网民的情感演化和关注主题特征，能够使政府及时掌握突发事件网络舆情的演化态势并在关键节点进行合适的引导和干预，避免其因发展态势失控对社会造成负面影响。 本文提出了融合OCC-BERT文本情感分析与LDA文本主题分析的突发事件网络舆情研究框架，实现对突发事件网络舆情进行情感演化和主题特征分析。一方面，利用OCC情感认知和BERT深度学习算法实现对突发事件网络舆情文本的情感分类，通过设计实验，将OCC-BERT与其他情感分类方法做对比，结果表明OCC标注的BERT的情感分类模型的准确率最高，证明能够很好地完成对突发事件网络舆情文本的情感分类。另一方面，在情感分类模型的基础上提出基于LDA的突发事件网络舆情主题分析研究框架，在该主题分析中，融合了舆情阶段划分特点、情感分类结果和主题挖掘结果，进行突发事件网络舆情主题特征分析。 本章主要以“8.12天津爆炸事件”为具体研究案例，对前文提出的OCC-BERT情感分类模型和LDA主题挖掘进行实证分析，在数据获取处理与演化周期划分的基础上，进行情感演化分析、主题挖掘分析和主题特征演化分析。通过实证分析挖掘出了网民在舆情发展的不同阶段所关注的热点主题和情感演变，掌握8.12天津爆炸突发事件网络舆情发展方向和网民态度，有利于相关管理部门获得舆论的发展动向、民众的情感变化，并为相关部门提供针对突发事件网络舆情有效的演化分析路径和舆情引导的政策建议。
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