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摘要:
通过网络大数据的方法宏观地分析微博用户在不同季节和时间的情绪变化.以195万微博活跃用户为样本,在每个季节下载一周的微博活跃用户数据,利用“中文心理分析系统”计算每个季节积极情绪和消极情绪词的词频.结果显示:1)人们的综合情绪的2个高峰分别在中午和晚8点;2)虽然人们在周末的积极情绪与工作日无异,但消极情绪在周末明显低于工作日;3)人们在夏季的积极情绪和消极情绪最高,在秋季的积极情绪和消极情绪最低;4)两种性别的情绪走势一致,但女性较男性有更多情绪表达、更情绪化,更易感.
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文献信息
篇名 基于微博用户的情绪变化分析
来源期刊 中国科学院大学学报 学科 哲学
关键词 微博 情绪 生物节律 大数据 性别差异
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 815-824
页数 分类号 B849
字数 语种 中文
DOI 10.7523/j.issn.2095-6134.2016.06.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱廷劭 中国科学院心理研究所中国科学院行为科学重点实验室 45 122 7.0 9.0
2 刘天俐 北京大学人口研究所 17 75 5.0 8.0
3 赵楠 中国科学院心理研究所中国科学院行为科学重点实验室 9 38 3.0 6.0
4 汪静莹 中国科学院心理研究所中国科学院行为科学重点实验室 5 9 2.0 3.0
8 甘硕秋 中国科学院心理研究所中国科学院行为科学重点实验室 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (0)
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2016(0)
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研究主题发展历程
节点文献
微博
情绪
生物节律
大数据
性别差异
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国科学院大学学报
双月刊
2095-6134
10-1131/N
大16开
北京玉泉路19号(甲)
82-583
1984
chi
出版文献量(篇)
2247
总下载数(次)
2
总被引数(次)
15229
论文1v1指导