摘要
目的:探讨面向突发公共卫生事件的主题聚类和情感分析对网络舆情的识别预测和潜在风险控制等的重要意义.方法:提出一种舆论主题和所表达情感的综合分析模型——SA-DTM模型,它利用DTM模型(dynamic topic model)对舆情生命周期内的各个时间片进行动态主题分析,利用主题词权重确定主题对应的时间片,从而得出互联网用户所讨论的热点话题随时间的变化;然后采用ROST-CM6对各个主题下的评论进行情感倾向性分析,实现微博主题与情感的协同分析;最终在LDAVis的基础上对主题-情感关系的可视化呈现进行优化,并以"非洲猪瘟"事件为例进行实证研究.结果:在"非洲猪瘟"事件发生期间,用户对疫情控制与传播及食品安全最为关注,当疫情控制与食品安全出现问题时用户的负面情绪表达也最为明显.结论:SA-DTM模型可以有效探究用户讨论的热点话题及其所表达的情感.
基金项目
教育部人文社会科学规划项目(18YJA870017)
吉林省社会科学基金(2019B59)
维普
万方数据