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数据分析与知识发现  2020, Vol. 4 Issue (4): 15-26     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2019.0500
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城市画像视角下的社会公众情感演化研究*
叶光辉(),曾杰妍,胡婧岚,毕崇武
华中师范大学信息管理学院 武汉 430079
Analyzing Public Sentiments from the Perspective of City Profiles
Ye Guanghui(),Zeng Jieyan,Hu Jinglan,Bi Chongwu
School of Information Management, Central China Normal University, Wuhan 430079, China
全文: PDF (1054 KB)   HTML ( 15
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】 为及时掌握城市动态、引导公众舆论、识别与预测城市潜在问题,构建城市画像视角下的公众情感演化模型。【方法】 通过LDA2Vec提取时间窗口下的城市主题;采用基于词典的情感分析方法细粒度划分城市主题的情感类别,并计算各个城市主题的情感强度;最后利用TF-IDF算法追踪时间序列下引起公众情感演化的城市事件,并构建ARMA模型预测公众情感趋势。【结果】 本文模型中“好”的情感强度预测准确率达97%,“恶”的情感强度预测准确率达90%,证明了模型的可行性。【局限】 未将突发事件作为影响因素加入公众情感演化模型。【结论】 本文方法能够有效识别和判断引起公众情感极性发生变化的城市事件,并具有较高的情感强度预测准确性。

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作者相关文章
叶光辉
曾杰妍
胡婧岚
毕崇武
关键词 城市画像情感演化LDA2Vec舆情监控    
Abstract

[Objective] This study constructs an evolution model for social sentiment analysis from the perspective of city profiles, aiming to grasp city dynamics, guide public opinions, as well as identify and predict potential issues. [Methods] We firstly used the LDA2Vec algorithm to extract city themes from each time window. Then, we applied a dictionary-based sentiment analysis method to fine-grain the emotion categories of city themes, and calculated their emotional intensities. Finally, we tracked city events arising changes of public sentiments with the TF-IDF algorithm, and built the ARMA model to predict social sentiment trends. [Results] Our model’s accuracy rate for predicting emotional intensity of “like” reached 97%, while those of the “dislike” scores were up to 90%. [Limitations] We did not include unexpected events as an influencing factor to the proposed model. [Conclusions] Our method could effectively identify city events and predict emotional changes of public opinions.

Key wordsCity    Profile    Emotional    Evolution    LDA2Vec    Public    Opinion    Monitoring
收稿日期: 2019-05-12      出版日期: 2020-06-01
ZTFLH:  TP393  
基金资助:*本文系国家自然科学基金项目“基于标签语义挖掘的城市画像计算与应用模型研究”(71804055);湖北省自然科学基金项目“基于社会化标签挖掘的智慧城市‘印象云’构建模式研究”(2018CFB387);中央高校基本科研业务费项目“基于社会化标签挖掘的城市画像研究”的研究成果之一(CCNU18QN040)
通讯作者: 叶光辉     E-mail: 3879-4081@163.com
引用本文:   
叶光辉,曾杰妍,胡婧岚,毕崇武. 城市画像视角下的社会公众情感演化研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 15-26.
Ye Guanghui,Zeng Jieyan,Hu Jinglan,Bi Chongwu. Analyzing Public Sentiments from the Perspective of City Profiles. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2020, 4(4): 15-26.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2019.0500      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2020/V4/I4/15
Fig.1  城市画像视角下的公众情感演化分析流程
初始情感类别 否定词修饰后的情感类别
a×乐
b×好
Table 1  否定词修饰后的情感转换
强度 程度副词 个数
2.0 百分之百、倍加、备至、非常、极度、极端…… 38
1.8 越、越发、愈发、愈加、过度、过分、过火…… 29
1.5 不过、不少、不胜、多加、多么、分外、格外…… 13
1.2 大不了、多、更、更加、更进一步、更为、还要…… 12
0.8 略、略加、略略、略微、略为、蛮、稍、稍稍…… 15
0.5 半点、不大、不丁点儿、不甚、不怎么、丝毫…… 12
Table 2  程度副词表
时间 主题编号 主题 主题特征词(部分)
2014.01-2014.06 Topic1-1 城市文化 热干面 黄鹤楼 大学生 热情 耿直
Topic1-2 城市交通 司机 公交车 急 拥堵 混乱
Topic1-3 城市发展 科教 满城挖 城乡结合部 经济 物价
Topic1-4 城市环境 气候 冬冷夏热 天气 热 火炉
2014.07-2014.12 Topic2-1 城市文化 热干面 武汉大学 樱花 美食 VOX
Topic2-2 城市交通 司机 剽悍 暴躁 公交车 堵
Topic2-3 城市发展 满城挖 人多 学校 生活 服务
Topic2-4 城市环境 热 火炉 环境 烟尘 脏乱差
2015.01-2015.06 Topic3-1 城市文化 热干面 小龙虾 武汉大学 东湖 朋克
Topic3-2 城市交通 司机 出租车 拒载 交通 堵
Topic3-3 城市发展 人才 留不住 工资水平 生活气息 汉口
Topic3-4 城市环境 天气 夏天 冬天 脏乱 拥挤
2015.07-2015.12 Topic4-1 城市文化 黄鹤楼 小龙虾 湖北省博物馆 武汉大学
Topic4-2 城市交通 公交车 地铁 光谷 拥堵 堵
Topic4-3 城市发展 满城挖 修路 人文 发展 很大
Topic4-4 城市环境 天气 热 看海 环境 不好
2016.01-2016.06 Topic5-1 城市文化 樱花 昙华林 东湖 周黑鸭 鸭脖
Topic5-2 城市交通 公交车 出租车 堵 交通 拥挤
Topic5-3 城市发展 房价 工资 年轻人 大学生 满城挖
Topic5-4 城市环境 夏天 热 空气 雾霾 看海
2016.07-2016.12 Topic6-1 城市文化 东湖 长江大桥 风景 轮渡 莲藕
Topic6-2 城市交通 司机 暴躁 九省通衢 堵车 严重
Topic6-3 城市发展 建设 变化 道路 经济 改善
Topic6-4 城市环境 冬冷夏热 霾 灰尘 空气 糟糕
2017.01-2017.06 Topic7-1 城市文化 鸭脖 热干面 东湖 武汉大学 码头文化
Topic7-2 城市交通 交通 拥堵 便利 公交车 开车
Topic7-3 城市发展 市井气息 人多 外地人 就业 商业
Topic7-4 城市环境 夏天 热 冬天 暴雨 潮湿
2017.07-2017.12 Topic8-1 城市文化 长江大桥 夜景 建筑 黄鹤楼 热干面
Topic8-2 城市交通 司机 脾气 光谷 拥堵 混乱
Topic8-3 城市发展 满城挖 每天 不一样 房价 工资
Topic8-4 城市环境 夏天 雨季 热 天气 灰蒙蒙
2018.01-2018.06 Topic9-1 城市文化 过早 热干面 豆皮 人情味 生活气息
Topic9-2 城市交通 公交车 超速 凶猛 过山车 晕车
Topic9-3 城市发展 道路 施工 建设 发展 迅速
Topic9-4 城市环境 冬天 夏天 气候 恶劣 变化
2018.07-2018.12 Topic10-1 城市文化 过早 热干面 豆皮 市井 历史
Topic10-2 城市交通 出租车 过山车 超速 晕车 拥堵
Topic10-3 城市发展 修路 便利 教育 军运会 宜居
Topic10-4 城市环境 气候 冬冷夏热 空气 差 湿气
Table 3  部分城市画像文本主题分布展示
Fig.2  各时间窗口下不同主题对应的情感类型和情感强度
Fig.3  主题情感演化曲线
主题编号 情感极性
临界点类型
关键词
Topic5-2 好→恶 司机 绕路 堵车 严重 光谷 不礼让
Topic6-2 恶→好 公交 地铁 便宜 交通 枢纽 便利
Topic3-4 好→恶 冬冷 夏热 雾霾 四季 随机 播放
Topic4-4 恶→好 天气 阴晴 不定 脏乱 街道 改善
Topic5-4 好→恶 气候 多变 很热 火炉 雾霾 脏话
Topic6-4 恶→好 风景 落雁岛 环境 美 大江 大湖
Topic8-4 好→恶 雨 多 灰尘 湿热 看海 石楠花
Table 4  转折点文本关键词
序列名称 估计方程 预测值 实际值
“好”情感值时间序列 Like(t)=α+εt 1 841 1 897
“恶”情感值时间序列 Unlike(t)=α+εt 872 972
Table 5  情感值时间序列建模及预测
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