情感与主题建模:自然灾害舆情研究社会计算模型新探

被引：15

作者：

刘丽群

刘丽华

机构：

[1] 武汉大学新闻与传播学院

来源：

现代传播(中国传媒大学学报) | 2018年 / 40卷 / 07期

关键词：

自然灾害; 网络舆情; 社会计算; 情感分析; 主题建模;

D O I：

暂无

中图分类号：

G206 [传播理论]; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

050302 ; 081203 ; 0835 ;

摘要：

在社会计算视角的指导下,借助自然语言处理中的情感分析和主题建模技术建构自然灾害微博舆情的社会计算模型,并选取江苏盐城"6·23"龙卷风冰雹特别重大灾害为案例对该社会计算模型进行了验证性应用。研究表明,社交媒体平台成为获取和评估自然灾害舆情的重要渠道,在海量数据面前,传统的舆情研究方法显然已经无能为力,需要在大数据路径技术上介入,并在不断发展中探求情感和主题分类要素在此类研究中的新作用。

引用

收藏

页码：39 / 45

页数：7

相关论文

共 14 条

[1] Lexicon-Based Methods for Sentiment Analysis [J].

Taboada, Maite ;

Brooke, Julian ;

Tofiloski, Milan ;

Voll, Kimberly ;

Stede, Manfred .

COMPUTATIONAL LINGUISTICS, 2011, 37 (02) :267-307

[2] Latent Dirichlet allocation [J].

Blei, DM ;

Ng, AY ;

Jordan, MI .

JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2003, 3 (4-5) :993-1022

[3] Latent semantic indexing: A probabilistic analysis [J].

Papadimitriou, CH ;

Raghavan, P ;

Tamaki, H ;

Vempala, S .

JOURNAL OF COMPUTER AND SYSTEM SCIENCES, 2000, 61 (02) :217-235

[4]

微博热点事件的公众情感分析研究.[D].崔安颀.清华大学.2013, 06

[5] 社会计算视域下传播学研究的嬗变与反思 [J].

徐明华 ;

冯亚凡 .

现代传播(中国传媒大学学报), 2017, 39 (12) :48-52+57

[6] 基于可扩展LDA模型的微博话题特征抽取研究 [J].

邱明涛 ;

马静 ;

张磊 ;

姚兆旭 .

情报科学, 2017, 35 (04) :22-26+31

[7] 网络舆情观点提取的LDA主题模型方法 [J].

陈晓美 ;

高铖 ;

关心惠 .

图书情报工作, 2015, 59 (21) :21-26

[8]

大数据与社会舆情研究综述.[J].谢耘耕;刘锐;乔睿;张旭阳;袁会;.新媒体与社会.2014, 04

[9] Hadoop平台的微博热点事件挖掘 [J].

谢思发 ;

林琛 ;

苏旋 ;

江弋 .

小型微型计算机系统, 2014, 35 (04) :797-801

[10] 社会计算:大数据时代的机遇与挑战 [J].

孟小峰 ;

李勇 ;

祝建华 .

计算机研究与发展 , 2013, (12) :2483-2491