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基于情感分析的突发公共卫生事件舆情时空演化差异研究

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[目的/意义]分析网民在突发公共卫生事件中的情感演化历程,探究影响网民情感波动的因素及其时空演化的差异.[方法/过程]运用Python爬取微博新冠疫情相关文本数据315 445条,基于SnowNLP情感分析工具对数据文本进行情感分析.使用TF-IDF及LDA主题模型进行建模,对不同阶段及不同群体的舆情时空演化及差异进行内容分析.[结果/结论]网民的情感演化呈现阶段性和群体性差异,尽管整体为积极态势,但疫情上升期为负面情绪集中爆发期;网民群体中受教育程度较低的群体情感波动幅度更大,更容易受到舆论的影响,舆情演化更易极化;中心大城市情感波动相对稳定,而引起其他区域网民消极情绪的往往不是疫情本身,而是由疫情引发的负面舆论;普通网民群体较于高影响力群体在舆情演化阶段的负面情绪更为严重,情感演化在各阶段呈现明显的涟漪效应,需在不同阶段针对不同群体制定有效的舆情引导政策.[创新/局限]本文将整个语料库划分为50多个小语料,个别语料文本数据量较少,具有一定的局限性.
Spatiotemporal Evolution of Public Opinion in Public Health Emergencies Based on Senti-ment Analysis

黄仕靖、吴川徽、袁勤俭、夏镜然

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南京大学信息管理学院,江苏南京210023

南京理工大学紫金学院,江苏南京210046

新冠疫情 突发公共卫生事件 情感分析 LDA 网络舆情演化

国家自然科学基金江苏省高等学校哲学社会科学研究一般项目2020年江苏省大学生创新创业训练计划

719741022021SJA2251202013654027Y

2022

10.13833/j.issn.1007-7634.2022.06.019

情报科学
中国科学技术情报学会 吉林大学

情报科学

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子：2.275
ISSN：1007-7634
年,卷(期)：2022.40(6)
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