爬微博数据下疫情交通管制的舆情分析

关注网民在突发公共卫生事件下的情感变化十分必要。以南京市新冠肺炎下的交通管控为例,抓取微博数据并进行数据处理。基于主题模型的方法,挖掘出网民所关注的交通问题。结合现有的交通管制方案,提出相应的对策措施。从分析结果来看,网民的总体情感倾向为积极,安全出行、客运枢纽管控等问题更受网民关注。本文的研究对交通应急管理和新冠肺炎的控制具有重要意义。

景区道路交通标志视认效率评价

为探寻驾驶人视认交通标志效率,本文构建景区道路标志视认效率评价体系,设计实地视线追踪实验,采集驾驶人在景区道路对交通标志的视认数据;参照数据变化规律及指标特性确定各项眼动特征数据的最优值和临界值,建立交通标志视认效率评价指标集;采用基因选择算法对评价指标进行重要度排序,确定各评价指标对评价体系的影响程度;利用功效系数法对指标进行标定,并建立视认效率评价体系。应用评价体系对南京钟山风景名胜区进行视认效果评价,从视认效率出发提出交通标志设置改善优化建议。

不同类型重大公共事件下交通管控舆情分析

为了研究在不同类型重大公共事件下实施交通管控引起的舆情差异,从网络舆情角度,构建适用于交通管控舆情分析的情感与主题挖掘协同分析模型.在模型中建立面向重大公共事件下交通管控舆情的情感词典库,基于朴素贝叶斯分类算法进行情感分析,采用LDA主题模型法进行主题挖掘.以常规公共事件与突发公共事件下的交通管控为研究对象,通过爬取微博平台网民的评论数据,对比不同类型事件下交通管控网络舆情变化差异.结果表明,常规公共事件与突发公共事件下的交通管控舆情情感值分别为0.75~0.95与0.35~0.85.不同类型重大公共事件下交通管控舆情出现消极主题词的因素更加复杂,而积极主题词的相似度更高.突发公共事件中交通管控舆情主题词的热度变化趋势在事件初期急剧上升,然后逐渐下降趋于平缓,而常规公共事件下的趋势没有明显规律.

交通运行状态的情感分析与主题挖掘研究

通过分析城市交通运行状态的交通舆情,挖掘不同道路下交通运行状态的热点主题,对提高民众的满意度具有重要意义。本文爬取了南京市两条城市道路交通运行状态的微博评论并进行舆情分析,情感分析的结果表明,春节期间市民出行少,情感数值较低,周一、周五和周日的情感数值均低于0.5。主题分析的结果表明,排队、拥堵是网民对城市道路交通舆情的关注重点,交警在出行高峰时段的交通管控中被给予了很高的期望。