新浪微博的網(wǎng)絡輿情分析研究——模型、設計與實驗.pdf

1、近年來，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，廣大網(wǎng)民社會參與意識的提高和一些社會熱點、突發(fā)事件的發(fā)生，網(wǎng)絡輿情爆發(fā)了巨大的能量。特別是借助微博的興起與發(fā)展，網(wǎng)民可以通過電腦、手機發(fā)布消息，每條最多140字。微博即時、快速、便捷和快速傳播的特性，進一步推進了網(wǎng)絡輿情的發(fā)展，微博上的輿論也成為了網(wǎng)絡輿情中最具影響力的一種。
　　 新浪微博作為Twitter類的新興網(wǎng)絡應用，是將微內(nèi)容和SNS的結(jié)合，很大程度上改變了網(wǎng)絡信息的分享和傳播模式，通過關注

2、功能，將用戶關聯(lián)在一起，使得微博出現(xiàn)了人人都是發(fā)言者，人人都是聽眾的局面。這既是信息傳播方式的變革，也是人際關系互動的變革。這一變革能夠?qū)δ壳熬W(wǎng)絡信息的價值帶來全新的革命性的影響，帶來全新的商業(yè)價值和社會價值。
　　 信號分析是對事件出現(xiàn)的各種征兆或跡象進行解釋、質(zhì)疑、假設、數(shù)據(jù)補充、驗證和評價的過程。此方法立足于不完全信息的條件下，通過關注信號的產(chǎn)生，連續(xù)監(jiān)測、掃描，正確辨識、解讀信號，可以對將要出現(xiàn)的威脅或危機及時做出預警。

3、信號分析是情報學領域中一種重要的分析、預測方法。
　　 本文應用信號分析框架，并對信號分析模型進行分解，將信號搜集映射為文本獲取階段，信號辨識映射為話題識別階段，信號解讀映射為情感傾向性判別階段。在這一模型基礎上，通過輿情獲取、輿情發(fā)現(xiàn)和輿情分析三個實驗，運用爬蟲抓取、文本聚類、定量分析等方法，采用k-means算法和文本向量工具，對選定的“國計”和“民生”兩個方面四大主題的新浪微博文本進行了輿情分析，識別了各大主題中網(wǎng)友熱議熱