基于情感语义空间的食品安全舆情情感分析

[目的/意义]区别于单一维度的情感强度测度,基于情感语义空间的食品安全舆情情感分析从立体空间角度探析情感的细粒度表征及情感焦点,对政府及有关部门提升舆情治理水平具有重要意义。[方法/过程]运用PAD情感模型构建情感语义空间,以2018年食品安全舆情为例,一方面,将情感词映射至情感语义空间,根据位置判别情感词多维情感强度;另一方面,根据情感语义空间的表现形式划分情感层次,探寻不同情感指向特征。[结果/结论]多维情感语义空间中,食品安全舆情情感的自我认知层愉悦度较高,表明公众认为自身对食品安全有较好的认知;舆情中社会发展和民生民意空间呈现明显的负向情绪,且网民在表达该类情感时的神经生理激活水平较高,应引起政府高度重视。食品安全舆情中的意见领袖对他人情感有较强的影响力,政府应加强与该领域意见领袖的沟通与引导。

网络舆情监测系统的分析与设计

大数据时代下,网络舆情监测对政府合理控制舆情方向、进行舆情治理具有重要意义。网络舆情监测系统主要根据网络舆情需求,构建在.NET平台下基于Entity Framework模型的网络舆情监测系统的C/S和B/S框架体系。系统对信息采集、信息过滤、关键词挖掘、舆情主题分类等模块进行优化分析设计和实现。应用马尔可夫模型,将舆情发展态势划分为生成期、发展期、极速发展期和衰退期,通过对历史数据的计算实现了舆情的未来发展区间。