基于暴雨灾害短视频的多模态情感特征研究

为提高灾害应对效率,将“河北暴雨”“黑龙江暴雨”作为典型跨区域研究案例,收集短视频的文本-图像-音频多模态数据;面对海量的非结构化数据,运用深度学习技术,构建多模态情感智能分类模型,实现短视频情感特征的提取、跨模态融合与智能情感分类;并综合利用时空大数据,在时空维度上深度挖掘与分析暴雨灾害短视频多模态情感特征。结果表明:该模型准确率达85%以上,能有效实现短视频多模态情感智能分类任务。在时间维度上,网民情感波动与暴雨灾害周期大致相符,可作为判断灾情严重程度和舆情走向的依据;媒体及政府的干预对暴雨灾害情感演化具有重要作用。在空间维度上,消极情感随灾情转移呈现“低—高—低”变化趋势,且消极情感的共鸣和扩散效应呈现明显的地域性特征,需重视灾区、我国部分东部地区及类似灾害频发的非灾区舆情引导工作。