寒潮灾害预警下公众情感响应与时空分异研究

以人民日报发布的“寒潮预警”相关新浪微博话题为切入点,利用网络爬虫技术抓取微博用户评论数据;利用LDA和ArcGIS分析新媒体用户在寒潮灾害预警下的情感响应特征与时空分异,为公众对气象灾害的响应研究做出贡献。结果表明:①寒潮灾害预警下,新媒体用户表现出“贡献力量”、“不惧寒潮”、“积极乐观”、“关心家乡”等正面情感响应特征以及“抱怨预警”、“瑟瑟发抖”、“出门困难”等负面情感响应特征;②各地对寒潮预警话题的响应整体上呈东高西低的趋势,一方面受人口空间分布影响,另一方面降水量丰富的地区响应热度较高;③正面评论聚集于东南部地区,负面评论聚集于东北部地区,均在西南部地区发散;④随着寒潮预警级别的升高,新媒体用户响应热度升高,情感响应更消极,正面评论集聚性降低,负面评论逐渐向东中部地区发散。

基于微博用户情感分析的城市幸福感影响因素与空间分异研究

以微博“2020中国最具幸福感城市榜单”话题为切入点,利用网络爬虫技术抓取微博用户评论数据;利用文本主题生成模型(LDA)和ArcGIS分析了微博用户视角下幸福感城市的情感响应空间分异和影响因素,为榜单城市和国内其他城市的可持续高质量发展提供参考。结果表明:①全国各地对榜单的响应呈东高西低的趋势,响应热度较高的区域均为榜单城市所在省份及其周边,并以榜单城市为中心呈距离衰减现象,旅游与美食发展较好的城市容易引起更多地区的响应;②地域独特性,微博用户对长沙大多呈正面响应,对郑州大多呈负面响应,青岛、西安、杭州的情感响应省外地区高于省内,微博用户对榜单城市的印象是主要影响因素;③旅游和美食对城市幸福感具有显著正面影响,而房价和工资则具有显著负面影响。