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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (9): 65-73     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.09.07
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基于微博的意见领袖网情感特征分析*——以“非法疫苗”事件为例
何跃, 朱灿()
四川大学商学院 成都 610065
Sentiment Analysis of Weibo Opinion Leaders——Case Study of “Illegal Vaccine” Event
He Yue, Zhu Can()
Business School, Sichuan University, Chengdu 610065, China
全文: PDF (1681 KB)   HTML ( 2
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】识别意见领袖, 从而研究分析意见领袖网在微博中的作用。【方法】利用两步聚类的方法识别意见领袖, 通过“关注”关系构建意见领袖之间的网络矩阵; 通过对各类用户情感进行分析, 研究意见领袖网在微博中的作用。【结果】研究结果表明: 总体用户的情感主要以消极情感为主, 并且意见领袖网的情感会对普通用户的情感产生影响。【局限】仅针对单个事件进行研究, 并且识别意见领袖时仅采用两步聚类方法。【结论】明星与大V类意见领袖网的积极情感变化对普通用户的积极情感变化影响最大。

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何跃
朱灿
关键词 微博意见领袖网情感分析时差相关分析两步聚类法    
Abstract

[Objective] This paper tries to identify the opinion leaders of Weibo and examines their roles in information dissemination. [Methods] We adopted, a method of two-step clustering to identify opinion leaders of the “illegal vaccine” event. Then, we created a network matrix for these opinion leaders based on their relationship. Finally, we analyzed the sentiments of the Weibo users to evaluate the role of opinion leaders’ network. [Results] The overall users’ sentiments was negative. The opinion leaders’ network posed significant impacts on the sentiments of average users. [Limitations] Only examined our method with one event. [Conclusions] The celebrities and opinion leaders play important role to sway the public opinion online.

Key wordsMicro-blog    Opinion Leaders Network    Sentiment Analysis    Time Difference Correlation Analysis    Two-step Cluster
收稿日期: 2017-04-24      出版日期: 2017-10-18
ZTFLH:  G350  
基金资助:*本文系四川大学中央高校基本科研业务费项目“基于中文微博的负面情绪预警研究”(项目编号: skqy201406)的研究成果之一
引用本文:   
何跃, 朱灿. 基于微博的意见领袖网情感特征分析*——以“非法疫苗”事件为例[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(9): 65-73.
He Yue,Zhu Can. Sentiment Analysis of Weibo Opinion Leaders——Case Study of “Illegal Vaccine” Event. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(9): 65-73.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.09.07      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I9/65
特征 准则 属性描述
用户特征 真实度
覆盖度
活跃度
是否认证[5]
微博数[6]、粉丝数[13]
关注数[5]
微博影响力 影响广度
影响深度
接纳度
转发数[14]
评论数[13]
点赞数
  属性说明与描述
聚类指标 聚类结果对比
第一类 第二类
用户数 7 218 924
认证比例(%) 17.20 90.80
微博数(%) 4.16 95.84
粉丝数(%) 0.90 99.10
关注数(%) 15.25 84.75
转发数(%) 0.56 99.44
评论数(%) 0.60 99.40
点赞数(%) 0.59 99.41
  聚类指标与聚类结果对比
  部分意见领袖网络
度数中心度
Point Centrality
中间中心度
Betweenness
Centrality
成员距离均值
Average Distance Among
Reachable Pairs
网络凝聚力指数
Distance-based
Cohesion
网络密度
Density
政府类意见领袖网 35.71 57.69 1.95 0.12 0.08
新闻媒体类意见领袖网 90.51 3.30 1.78 0.61 0.21
明星与大V类意见领袖网 82.35 7.57 2.12 0.53 0.22
企业与企业家类意见领袖网 66.67 31.95 2.92 0.37 0.09
普通网民类意见领袖网 35.29 6.72 2.62 0.42 0.07
  5类意见领袖网络的特征分析
积极情感(%) 中性情感(%) 消极情感(%)
总体 6.70 25.58 67.72
意见领袖网 7.69 55.08 37.23
普通用户 6.53 23.38 70.09
  情感分布表
中性 积极 消极
第一个星期(%) 4.17 0.74 5.77
意见领袖网 第二个星期(%) 10.31 2.33 6.43
差值(百分点) 6.14 1.60 0.64
第一个星期(%) 18.71 4.50 66.11
普通用户 第二个星期(%) 34.14 14.59 32.20
差值(百分点) 15.43 10.09 -33.91
  事件发生的第一个星期与第二个星期的情感变化
序列对 交叉相关系数最大值对应的滞后期(4小时) 交叉相关系数
意见领袖网的积极情感变化对普通用户的积极情感变化的影响 -6 0.252
意见领袖网的中性情感变化对普通用户的中性情感变化的影响 -3 0.217
意见领袖网的消极情感变化对普通用户的消极情感变化的影响 -3 0.195
意见领袖网的中性情感变化对普通用户的消极情感变化的影响 0 -0.295
意见领袖网的积极情感变化对普通用户的消极情感变化的影响 0 -0.186
意见领袖网的消极情感变化对普通用户的中性情感变化的影响 0 -0.357
  意见领袖网情感与普通用户情感的时差相关分析
意见领袖网类型 积极情感(%) 中性情感(%) 消极情感(%)
新闻媒体类 6.86 66.67 26.47
政府类 38.89 50.00 11.11
明星与大V类 20.97 24.19 54.84
企业与企业家类 2.94 36.76 60.30
普通网民类 3.94 16.53 79.53
  5类意见领袖网情感分布
普通用户消极情感
度数中心度 Pearson 相关性 -.924
显著性(双侧) .076
网络凝聚力指数 Pearson 相关性 -.912
显著性(双侧) .088
  5类意见领袖网的网络特征与普通用户的情感比例的相关性分析
积极 中性 消极
新闻媒体类 第一个星期(%) 4.76 32.90 37.40
第二个星期(%) 5.61 39.80 13.27
差值(百分点) 0.85 6.90 -24.13
政府类 第一个星期(%) 0.39 0.13 0.13
第二个星期(%) 2.04 4.08 0.51
差值(百分点) 1.65 3.95 0.38
明星与大V类 第一个星期(%) 0.90 1.16 2.70
第二个星期(%) 3.06 3.06 6.63
差值(百分点) 2.16 1.90 3.93
企业与企业家类 第一个星期(%) 0.13 2.17 4.50
第二个星期(%) 0.51 4.09 3.06
差值(百分点) 0.38 1.92 -1.44
普通网民类 第一个星期(%) 0.39 1.93 10.41
第二个星期(%) 1.02 3.06 10.20
差值(百分点) 0.63 1.13 -0.21
  事件发生的第一个星期与第二个星期内5类意见领袖网情感变化
序列对 交叉相关系数最大值对应的滞后期
(4小时)
交叉相关系数
新闻媒体类意见领袖网积极情感变化对普通用户积极情感变化的影响 -1 0.215
政府类意见领袖网积极情感变化对普通用户积极情感变化的影响 -2 0.164
明星与大V类意见领袖网积极情感变化对普通用户积极情感变化的影响 -6 0.415
企业与企业家类意见领袖网积极情感变化对普通用户积极情感变化的影响 -4 0.152
普通网民类意见领袖网积极情感变化对普通用户积极情感变化的影响 -1 0.147
  0 5类意见领袖网的积极情感与普通用户的积极情感的时差相关分析
序列对 交叉相关系数最大值对应的滞后期
(4小时)
交叉相关系数
新闻媒体类意见领袖网中性情感变化对普通用户中性情感变化的影响 -3 0.299
政府类意见领袖网中性情感变化对普通用户中性情感变化的影响 5 0.341
明星与大V类意见领袖网中性情感变化对普通用户中性情感变化的影响 -4 0.189
企业与企业家类意见领袖网中性情感变化对普通用户中性情感变化的影响 -4 0.171
普通网民类意见领袖网中性情感变化对普通用户中性情感变化的影响 0 0.162
  5类意见领袖网的中性情感与普通用户的中性情感的时差相关分析
序列对 交叉相关系数最大值对应的滞后期
(4小时)
交叉相关系数
新闻媒体类意见领袖网消极情感变化对普通用户消极情感变化的影响 -2 0.391
政府类意见领袖网消极情感变化对普通用户消极情感变化的影响 -6 0.158
明星与大V类意见领袖网消极情感变化对普通用户消极情感变化的影响 -5 0.153
企业与企业家类意见领袖网消极情感变化对普通用户消极情感变化的影响 2 0.144
普通网民类意见领袖网消极情感变化对普通用户消极情感变化的影响 0 0.269
  5类意见领袖网的消极情感与普通用户的消极情感的时差相关分析
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