基于微博数据的"新冠肺炎疫情"舆情演化时空分析

• 作者: 常天祐 张杰 王海舟 赵志龙 陈兴蜀
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 新浪微博 新冠肺炎疫情 分布式爬虫 情感分析 文本聚类 地理统计分析
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 特约稿件
• 页码范围: 409-416
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2020.02.031

摘要

本文依托2020年1月1日至2月29日期间共计6万条新浪微博博文与1.5万条微博热门评论,基于分布式爬虫技术、分布式数据库系统、SnowNLP情感分析模型以及K-M eans文本聚类算法,对与"新冠肺炎疫情"相关的话题展开舆情分析,可视化地展现本次疫情事件中网络舆情的时空演化过程.在时间维度层面,通过文本聚类与情感分析,发现网民对于此次肺炎疫情的态度大致经历了三个阶段,即起伏不定的紧张焦虑期、缓慢攀升的团结振作期以及波动很小的自信平稳期,总体上呈现积极大于消极、正面大于负面的情绪状态.在空间维度层面,通过地理统计分析,发现疫情最严重地区网民评论人数最多,同时情感值也最低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张杰	四川大学网络空间安全学院	323	2082	23.0	34.0
2	陈兴蜀	四川大学网络空间安全学院	117	695	14.0	21.0
6	王海舟	四川大学网络空间安全学院	30	137	6.0	10.0
10	常天祐	四川大学吴玉章学院	1	1	1.0	1.0
14	赵志龙	四川大学吴玉章学院	1	1	1.0	1.0