利用中文微博数据的地理情感特征挖掘

情感是一类存在于空间和时间中的地理知识,但其获取存在难度。位置社交网络为情感的度量提供了优质数据源,基于2016年9月19日-25日和2016年10月1日-7日(国庆假期)两周发布的345万条带有地理位置的新浪微博数据,通过清洗、分词以及基于词典的情感度量方法,计算了每条微博的情感倾向,通过情感聚合探测了城市微博情感的空间分布特征,并在格网尺度上分析了微博情感在时空域中的热/冷点模式及趋势。研究表明:微博整体情感倾向以积极为主,个体情感的空间分布具有随机性,城市情感的空间分布极其不均匀,表现为局部地区情感高值/低值聚集区与低-高值/高-低值异常区伴随出现的分片分布特征,且日常时期这种局部差异性更为显著;以时空立方体为格网单元,发现中国东西部地区呈现对立的情感模式,东部以情感热点模式为主,且两个时期表现为不同的时空热点类型,西部则以情感冷点模式突出,且相比于日常时期,国庆假期的冷点模式存在加强趋势。研究结果揭示了微博情感在地理时空域分布的多样性和差异性,为分析中国居民幸福感、指导社会经济发展规划等提供辅助支持。